Where there’s smoke, there’s fire: insights from murine models on the effect of cigarette smoke in rheumatoid arthritis development
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic autoimmune inflammatory disease characterized by joint inflammation and damage, leading to disability and pain. The etiology of RA is undefined but considered multifactorial, as interactions between genetics and environmental factors lead to the generation of autoantibodies that target synovial joints. Smoking is a well-established and widely studied risk factor for RA development and is associated with a reduced response to treatments and poor clinical outcomes. Murine models of inflammatory arthritis have provided many insights into the pathogenesis of RA and have recently been used to explore the relationship between cigarette smoking and RA. In this review, we comprehensively appraise the current literature investigating cigarette smoke exposure in murine models of inflammatory arthritis, focused on RA. The current literature indicates that the influence of smoke exposure on molecular and disease outcomes depends on the timepoint of exposure and genetic background of the mice. Further, dose-dependent increases in disease manifestations reproduce human clinical data that the intensity of smoking is linked to disease but demosntrate that there may be a plateau effect. Finally, we consolidate mechanistic findings to describe a potential mechanism through which cigarette smoke exacerbates murine arthritis. Understanding how these factors, genetics, timing, and intensity of exposure modulate response to CS in inflammatory arthritis models may lead to better drug development and personalized treatment strategies, ultimately improving outcomes for RA patients with a smoking history.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».