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Enregistrement W4311478770 · doi:10.3390/cells11244034

Chondrocyte Hypertrophy in Osteoarthritis: Mechanistic Studies and Models for the Identification of New Therapeutic Strategies

2022· review· en· W4311478770 sur OpenAlexaff
Shikha Chawla, Andrea Mainardi, Nilotpal Majumder, Laura Dönges, Bhupendra Kumar, Paola Occhetta, Iván Martín, Christian Egloff, Sourabh Ghosh, Amitabha Bandyopadhyay, Andrea Barbero

Notice bibliographique

RevueCells · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFondazione CariploSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésEndochondral ossificationOsteoarthritisChondrocyteCartilagePhenotypeMedicineMuscle hypertrophyCell biologyMatrix metalloproteinasePathogenesisBioinformaticsPathologyNeuroscienceBiologyAnatomyInternal medicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Articular cartilage shows limited self-healing ability owing to its low cellularity and avascularity. Untreated cartilage defects display an increased propensity to degenerate, leading to osteoarthritis (OA). During OA progression, articular chondrocytes are subjected to significant alterations in gene expression and phenotype, including a shift towards a hypertrophic-like state (with the expression of collagen type X, matrix metalloproteinases-13, and alkaline phosphatase) analogous to what eventuates during endochondral ossification. Present OA management strategies focus, however, exclusively on cartilage inflammation and degradation. A better understanding of the hypertrophic chondrocyte phenotype in OA might give new insights into its pathogenesis, suggesting potential disease-modifying therapeutic approaches. Recent developments in the field of cellular/molecular biology and tissue engineering proceeded in the direction of contrasting the onset of this hypertrophic phenotype, but knowledge gaps in the cause-effect of these processes are still present. In this review we will highlight the possible advantages and drawbacks of using this approach as a therapeutic strategy while focusing on the experimental models necessary for a better understanding of the phenomenon. Specifically, we will discuss in brief the cellular signaling pathways associated with the onset of a hypertrophic phenotype in chondrocytes during the progression of OA and will analyze in depth the advantages and disadvantages of various models that have been used to mimic it. Afterwards, we will present the strategies developed and proposed to impede chondrocyte hypertrophy and cartilage matrix mineralization/calcification. Finally, we will examine the future perspectives of OA therapeutic strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations78
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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