Unraveling Osteoarthritis: Mechanistic Insights and Emerging Therapies Targeting Pain and Inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is now widely recognized not merely as a cartilage-centric disease but as a multifactorial disorder affecting the entire joint as an organ, including the articular cartilage, subchondral bone, synovium, ligaments, menisci, and the innervating neural elements. This review explores the complex pathophysiology of OA with a focus on the emerging mechanisms of pain and inflammation that extend beyond articular cartilage degradation. Joint inflammation driven by immune activation in response to cellular stress signals promotes the release of pro-inflammatory mediators and catabolic enzymes. Key signaling pathways such as NF-κB, MAPKs, and JAK/STAT amplify these responses, and pain is sustained through peripheral and central sensitization, contributing to exacerbating symptoms even in the absence of visible joint damage. This review also integrates molecular and cellular mechanisms to highlight innovative therapies aimed at modifying both the structural damage and neurosensory drivers of pain. These approaches offer the potential to not only alleviate symptoms but also alter disease progression, signaling a move toward personalized, mechanism-based treatments. Given the intricate interactions among joint tissues, immune activation, and sensory processing, a comprehensive strategy that targets both structural degeneration and neuroinflammation is essential for the future of OA management. Emphasizing the joint as an integrated organ, we advocate for translational research linking molecular pathology with clinically meaningful outcomes.
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 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 ».