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Enregistrement W4295648533 · doi:10.1016/j.actbio.2022.09.002

The intrinsic quality of proteoglycans, but not collagen fibres, degrades in osteoarthritic cartilage

2022· article· en· W4295648533 sur OpenAlexaff
Eng Kuan Moo, Mohammadhossein Ebrahimi, Scott C. Sibole, Petri Tanska, Rami K. Korhonen

Notice bibliographique

RevueActa Biomaterialia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsPohjois-Savon RahastoItä-Suomen YliopistoSuomen KulttuurirahastoEmil Aaltosen SäätiöEuropean CommissionMaire Lisko FoundationAcademy of Finland
Mots-clésMaterials scienceCartilageProteoglycanOsteoarthritisSwellingMatrix (chemical analysis)Biomedical engineeringExtracellular matrixBiophysicsFibrilComposite materialMatrix metalloproteinaseSofteningStress relaxationCollagen fibrilDegradation (telecommunications)ChemistryAnatomyPathologyBiochemistryBiologyCreepMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The function of articular cartilage as a load-bearing connective tissue is derived primarily from a balanced interaction between the swelling proteoglycan (PG) matrix and tension-resistant collagen fibrous network. Such balance is compromised during joint disease such as osteoarthritis (OA) due to degradation to PGs and/or collagens. While the PG degradation is generally thought to be related to a loss of protein abundance, the collagenous degradation is more complex as it can be caused independently by a decrease of collagen content, disorganisation of fibrous structure and softening of individual collagen fibrils. A comprehensive understanding of the initial trajectories of degradation of PGs and collagen network can improve our chance of finding potential therapeutic solutions for OA. Here, we developed geometrically, structurally, and compositionally realistic and sample-specific Finite Element (FE) models under the framework of multiphasic mixture theory, from which the elastic moduli of collagen fibres and the PG load-bearing quality in healthy and diseased cartilages were estimated by numerical optimisation of the multi-step indentation stress relaxation force-time curves. We found the intrinsic quality of collagen fibres, measured by their elastic moduli, to stay constant for healthy and diseased cartilages. Combining with previous findings which show unaltered collagen content during early stages of OA, our results suggest the disorganisation of collagen fibrous network as the first form of collagenous degradation in osteoarthritic cartilage. We also found that PG degradation involves not only a loss of protein abundance, but also the quality of the remaining PGs in generating sufficient osmotic pressure for load bearing. This study sheds light on the mechanism of OA pathogenesis and highlights the restoration of collageneous organisation in cartilage as key medical intervention for OA. STATEMENT OF SIGNIFICANCE: Collagen network in articular cartilage consists of individual fibres that are organised into depth-dependent structure specialised for joint load-bearing and lubrication. During osteoarthritis, the collagen network undergoes mechanical degradation, but it is unclear if a loss of content, disorganisation of fibrous structure, or softening of individual fibres causes this degeneration. Using mechanical indentation, Finite Element modelling, and numerical optimisation methods, we determined that individual fibres did not soften in early disease stage. Together with previous findings showing unaltered collagen content, our results pinpoint the disorganisation of collagen structure as the main culprit for early collagenous degradation in osteoarthritic cartilage. Thus, early restoration in cartilage of collagen organisation, instead of individual fibre quality, may be key to slow osteoarthritis development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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