Synovial tissue atlas in juvenile idiopathic arthritis reveals pathogenic niches associated with disease severity
Notice bibliographique
Résumé
Precision application of targeted therapies is urgently needed to improve long-term clinical outcomes for children affected by inflammatory arthritis, known as juvenile idiopathic arthritis (JIA). Progress has been hampered by our limited understanding of the cellular basis of inflammation in the target tissue of the disease, the synovial membrane. Here, we analyzed biopsies from the inflamed joints of treatment-naïve children with JIA, early in the course of their disease, using single-cell RNA sequencing, multiplexed immunofluorescence, and spatial transcriptomics to establish a cellular atlas of the JIA synovium. We identified distinct spatial tissue niches, composed of specific stromal and immune cell populations. In addition, we localized genes linked to arthritis severity and disease risk to effector cell populations, including tissue resident SPP1 + macrophages and fibrin-associated myeloid cells. Combined analyses of synovial fluid and peripheral blood from matched individuals revealed differences in cellular composition, signaling pathways, and transcriptional programs across these distinct anatomical compartments. Furthermore, our analysis revealed several pathogenic cell populations that are shared with adult-onset inflammatory arthritis, as well as age-associated differences in tissue vascularity, prominence of innate immunity, and enrichment of TGF-β–responsive stromal subsets that up-regulate expression of disease risk–associated genes. Overall, our findings demonstrate the need for age-specific analyses of synovial tissue pathology to guide targeted treatment strategies in JIA.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».