Specific macrophage RhoA targeting CRISPR-Cas9 for mitigating osteoclastogenesis-induced joint damage in inflammatory arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatoid arthritis (RA) is the most prevalent inflammatory arthritis with unknown etiology, characterized by synovial inflammation and articular bone erosion. Studies have highlighted that inhibiting macrophage-induced osteoclastogenesis holds promise in mitigating bone destruction. However, specifically halting this pathological cascade remains a challenge for the management of RA. Here, initially, we identify that Ras homolog gene family member A ( RhoA ) is a pivotal target in inducing osteoclastogenesis of macrophages. Subsequently, we develop a strategy termed specific macrophages RhoA targeting (SMART), in which phosphatidylserine (PS)-enriched macrophage membranes are engineered to deliver macrophage-specific promoter-containing CRISPR-Cas9 plasmids (SMART-Cas9), enabling targeted editing of RhoA in RA joint macrophages. Multiscale imaging techniques confirm the highly specific targeted effect of SMART-Cas9 on the macrophages of inflamed joints. SMART-Cas9 successfully reduces osteoclastogenesis by macrophages, thus mitigating bone erosion by modulating cytoskeletal dynamics and immune balance in inflammatory arthritis, representing a therapeutic avenue for RA and other inflammatory bone diseases. • RhoA is a critical target in the regulation of osteoclastogenesis in macrophages • SMART-Cas9 is able to be engulfed by the macrophages of RA inflamed joints • SMART-Cas9 enables targeted editing of RhoA in RA joint macrophages • SMART-Cas9 reduces osteoclastogenesis by macrophages and mitigates bone erosion Chen et al. develop a strategy termed specific macrophages RhoA targeting (SMART) to deliver a CRISPR-Cas9 system (SMART-Cas9), enabling targeted editing of RhoA in rheumatoid arthritis (RA) joint macrophages. SMART-Cas9 effectively reduces osteoclastogenesis and mitigates bone erosion, presenting a promising therapeutic approach for RA and other inflammatory bone 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».