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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».