Spongiotic gingival hyperplasia: identifying new mechanisms and a survey of clinical approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Spongiotic gingival hyperplasia (SGH) or localized juvenile spongiotic gingival hyperplasia (LJSGH) is a rare, benign, soft tissue oral lesion that shares overlapping clinical characteristics with more common reactive gingival lesions found in adolescents. SGH is clinically unrelated to the accumulation of plaque, and treatment by periodontal debridement and improved oral hygiene measures are ineffective. Currently, the etiology and pathogenesis of SGH are unknown. The objectives of this study are: (1) to assess the ability of clinicians to recognize and manage SGH compared with other gingival lesions, and (2) to identify the underlying mechanisms of SGH pathogenesis using messenger RNA (mRNA) sequencing. STUDY DESIGN: Orthodontic clinicians were surveyed using 4 representative clinical images (SGH, pyogenic granuloma, plaque-induced gingivitis, and squamous cell carcinoma). RNA was extracted from 3 cases of SGH and 2 cases of gingival inflamed fibromas (control), followed by differential gene expression analyses. RESULTS: There is limited awareness among clinicians regarding SGH. Expression analyses revealed that SGH is characterized by overexpression of members of the IL-17 and TNF pathways, among others. Pathway analyses revealed upregulation of genes associated with angiogenesis, neutrophil activation, cell proliferation, and apoptosis, along with downregulation of pathways associated with keratinization. CONCLUSIONS: Increased education focused on oral pathology may be beneficial and bring more awareness to this unique entity. Genetic analyses suggest a reactive origin, with unique IL-17 and TNF activation and proliferative pathways driving SGH growth even in the absence of plaque, and further studies are needed to generate specific treatments targeting these immune pathways.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».