Decoding the inflammatory-osteogenic axis in ankylosing spondylitis: mechanisms, dysregulation, and emerging therapeutic interventions
Notice bibliographique
Résumé
Ankylosing spondylitis (AS) is a chronic autoimmune disorder that primarily affects young people. Although genetic and environmental factors have been implicated in the pathogenesis of AS, the etiology of this condition remains unclear. Observations indicate that individuals possessing the human leukocyte antigen (HLA)-B27 allele exhibit elevated risk factors, as any mutation within this gene could potentially result in the development of AS in the future. However, it is interesting to note that many AS patients do not carry this gene, inferring the involvement of other genetic and nongenetic factors in the development of the disease. As the exact mechanisms remain unknown, no target-specific treatments exist to cure AS. Nonetheless, some treatment regimens have been devised to alleviate AS symptoms. This review thoroughly examines the molecular mechanisms implicated in AS, encompassing insights into the significance of pivotal biomarkers, such as extracellular matrix metabolites, immune cell dynamics, gut microbiota interactions, the Wnt signaling pathway, and its inhibitors. Furthermore, a thorough evaluation of the different mouse models used in AS research has been reviewed, which is crucial for understanding disease pathways and assessing treatment methods. In addition, significant progress in developing effective treatment strategies for AS, along with drugs available for treatment and ongoing clinical trials, has been summarized. A comprehensive understanding of experimental mouse models, along with insights into molecular mechanisms and biomarkers for AS, could aid researchers and physicians in discovering new treatment strategies for this challenging condition.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».