Nanoparticle-based inhibition of vascular endothelial growth factor receptors alleviates osteoarthritis pain and cartilage damage
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is characterized by cartilage damage, inflammation, and pain. Vascular endothelial growth factor receptors (VEGFRs) have been associated with OA severity, suggesting that inhibitors targeting these receptors alleviate pain (via VEGFR1) or cartilage degeneration (via VEGFR2). We have developed a nanoparticle-based formulation of pazopanib (Votrient), an FDA-approved anticancer drug that targets both VEGFR1 and VEGFR2 (Nano-PAZII). We demonstrate that a single intraarticular injection of Nano-PAZII can effectively reduce joint pain for a prolonged time without substantial side effects in two different preclinical OA rodent models involving either surgical (upon partial medial meniscectomy) or nonsurgical induction (with monoiodoacetate). The injection of Nano-PAZII blocks VEGFR1 and relieves OA pain by suppressing sensory neuronal ingrowth into the knee synovium and neuronal plasticity in the dorsal root ganglia and spinal cord. Simultaneously, the inhibition of VEGFR2 reduces cartilage degeneration. These findings provide a mechanism-based disease-modifying drug strategy that addresses both pain symptoms and cartilage loss in OA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».