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Enregistrement W4405559878 · doi:10.1002/art.43089

Association of Synovial Innate Immune Exhaustion With Worse Pain in Knee Osteoarthritis

2024· article· en· W4405559878 sur OpenAlexafffund
Holly T. Philpott, Trevor B. Birmingham, Garth Blackler, Joseph Daniel Klapak, Alexander J. Knights, Easton C. Farrell, Benoit Fiset, Logan A. Walsh, J. Robert Giffin, Edward M. Vasarhelyi, Steven J. MacDonald, Brent A. Lanting, Tristan Maerz, C. Thomas Appleton

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthCanada Research ChairsNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesAcademic Medical Organization of Southwestern Ontario
Mots-clésOsteoarthritisMedicineSynovitisImmune systemInflammationInnate immune systemKnee painPathologyInternal medicineArthritisImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Uncontrolled pain remains a major clinical challenge in the management of knee osteoarthritis (OA), the most common disabling joint disease. Worse pain is associated with synovial innate immune cell infiltration (synovitis), but the role of innate immune-regulatory cells in pain is unknown. Our objective was to identify synovial innate immune cell subsets and pathophysiologic mechanisms associated with worse pain in patients with knee OA. METHODS: Synovial tissue biopsies from 122 patients with mild-to-severe knee OA pain (Knee Injury and OA Outcome Score [KOOS]) were analyzed to identify associations between synovial histopathology and worse pain. We then used spatial transcriptomics and proteomics of synovial tissue microenvironments (n = 32), followed by single-cell RNA sequencing (n = 8), to identify synovial cell composition and cell-cell communication networks in patients with more severe OA pain. RESULTS: Histopathological signs of synovial microvascular dysfunction and perivascular edema were associated with worse KOOS pain (-10.76; 95% confidence interval [CI] -18.90 to -2.61). Patients with worse pain had fewer immune-regulatory macrophages, expanded fibroblast subsets, and enrichment in neurovascular remodeling pathways. Synovial macrophages from patients with worse pain expressed markers of immune exhaustion and decreased phagocytic function (-19.42%; 95% CI -35.96 to -2.89) and their conditioned media increased neuronal cell stress in dorsal root ganglia. CONCLUSION: Although synovitis increases during OA, our findings suggest that exhaustion, dysfunction, and loss of immune-regulatory macrophages is associated with worse pain and may be an important therapeutic target.

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

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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