Oxidative Stress and Epigenetics: miRNA Involvement in Rare Autoimmune Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Autoimmune diseases (ADs) such as Sjögren's syndrome, Kawasaki disease, and systemic sclerosis are characterized by chronic inflammation, oxidative stress, and autoantibodies, which cause joint tissue damage, vascular injury, fibrosis, and debilitation. Epigenetics participate in immune cell proliferation and differentiation, which regulates the development and function of the immune system, and ultimately interacts with other tissues. Indeed, overlapping of certain clinical features between ADs indicate that numerous immunologic-related mechanisms may directly participate in the onset and progression of these diseases. Despite the increasing number of studies that have attempted to elucidate the relationship between miRNAs and oxidative stress, autoimmune disorders and oxidative stress, and inflammation and miRNAs, an overall picture of the complex regulation of these three actors in the pathogenesis of ADs has yet to be formed. This review aims to shed light from a critical perspective on the key AD-related mechanisms by explaining the intricate regulatory ROS/miRNA/inflammation axis and the phenotypic features of these rare autoimmune diseases. The inflamma-miRs miR-155 and miR-146, and the redox-sensitive miR miR-223 have relevant roles in the inflammatory response and antioxidant system regulation of these diseases. ADs are characterized by clinical heterogeneity, which impedes early diagnosis and effective personalized treatment. Redox-sensitive miRNAs and inflamma-miRs can help improve personalized medicine in these complex and heterogeneous diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».