Immunologic Profiling Suggests an Association Between Treg Cell Dysfunction and Pain in Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pain is the hallmark symptom of osteoarthritis (OA), and its biologic drivers remain poorly understood. Although the role of innate immunity in OA has been extensively studied, the involvement of adaptive immunity, in particular Treg cells, is not well understood. METHODS: We performed omics profiling of peripheral blood from 46 patients with knee OA with similar radiographic stage, including deep immunophenotyping, cytokine profiling, transcriptomics, and T cell receptor analysis on sorted CD4+ Treg cells and Teff cells. RESULTS: We identified an immunologic signature associated with OA-related pain. Cytokines promoting Treg expansion and activation (with increases of sIL2-RA, sTNFR1, and sTNFR2) were correlated with the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) pain subscore, suggesting a potential Treg dysfunction. Nineteen T cell subsets were correlated with WOMAC pain. Notably, we found a negative correlation of cell subsets associated with Treg expansion and activation (FoxP3+CTLA4+, CD4+CD57+, Treg CD95+, and CD4 Treg CD45RA-). Differential gene expression analysis between patients with low and high WOMAC pain intensity (threshold ≥40/100) revealed an upregulation of inflammasome-related genes such as IL1RL1, IL31RA, IFITM3, NLRP3, and IFNG in Treg cells. Functional enrichment analysis highlighted an overrepresentation of innate immune response, interleukin-8, and interferon activation and pro-inflammatory genes in the Treg cells of patients with high pain intensity. CONCLUSION: Collectively, our systems immunology approach highlights potential associations between Treg dysfunctionality and OA-related pain, providing new hypotheses into the adaptive immune system's contribution to OA-related pain.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».