Идентичность патогенеза, генетических и эпигенетических механизмов развития остеоартрита и ревматоидного артрита

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Остеоартрит характеризуется гетерогенностью клинических проявлений и, в ряде случаев, тяжёлым прогрессирующим течением. В связи с этим актуально выявление новых молекулярных мишеней для лечения заболевания. Для определения роли аутоиммунных процессов, общих генетических и эпигенетических изменений при остеоартрите и ревматоидном артрите, а также для выявления специфических для остеоартрита рибонуклеиновых кислот (микроРНК), потенциальных мишеней для таргетной терапии, проведён поиск информации с использованием научных платформ PubMed, Scopus, ResearchGate, RSCI за последние 10 лет. Хотя патогенез ревматоидного артрита и остеоартрита различаются, получены данные о вовлечении в механизм остеоартрита идентичных патологических иммунных реакций и нарушении экспрессии 26 идентичных генов с идентичным изменением уровней 13 из них. Выявлены изменения экспрессии одних и тех же микроРНК (miR-140, miR-149, miR-25, miR-146a, miR-16, miR-23b) при остеоартрите и ревматоидном артрите. Молекулярно-генетические исследования позволяют находить новые маркёры патологических иммунных реакций при остеоартрите, которые можно использовать для лечения болезни и предотвращения её быстрого прогрессирования, а также для проектирования таргетной терапии с использованием в качестве мишеней продуктов экспрессии генов. Ассоциированные с остеоартритом и ревматоидным артритом микроРНК, вовлечённые в патогенез обоих заболеваний, могут стать перспективными мишенями для таргетной терапии остеоартрита и ревматоидного артрита.

Об авторах

Рустам Наилевич Мустафин

Башкирский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: ruji79@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4091-382X
SPIN-код: 4810-2535
Scopus Author ID: 56603137500
ResearcherId: S-2194-2018

канд. биол. наук, доц., каф. медицинской генетики и фундаментальной медицины

Россия, г. Уфа

Список литературы

  1. Chen J., Chen S., Cai D., et al. The role of Sirt6 in osteoarthritis and its effect on macrophage polarization // Bioengineered. 2022. Vol. 13, N. 4. P. 9677–9689. doi: 10.1080/21655979.2022.2059610
  2. Gilbert S.J., Blain E.J., Mason D.J. Interferon-gamma modulates articular chondrocyte and osteoblast metabolism through protein kinase R-independent and dependent mechanisms // Biochem Biophys Rep. 2022. Vol. 32. P. 101323. doi: 10.1016/j.bbrep.2022.101323
  3. Allen K.D., Thoma L.M., Golightly Y.M. Epidemiology of osteoarthritis // Osteoarthritis Cartilage. 2022. Vol. 30, N. 2. Р. 184–195. doi: 10.1016/j.joca.2021.04.020
  4. Vos T., Flaxman A.D., Naghavi M., et al. Years lived with disability (YLDs) for 1160 sequelae of 289 diseases and injuries 1990–2010: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010 // Lancet. 2012. Vol. 380. Р. 2163–2196. doi: 10.1016/S0140-6736(12)61729-2
  5. Cross M., Smith E., Hoy D., et al. The global burden of hip and knee osteoarthritis: Estimates from the global burden of disease 2010 study // Ann Rheum Dis. 2014. Vol. 73, N. 7. Р. 1323–1330. doi: 10.1136/annrheumdis-2013-204763
  6. Середа А.П., Кочиш А.А., Черный А.А., и др. Эпидемиология эндопротезирования тазобедренного и коленного суставов и перипротезной инфекции в Российской Федерации // Травматология и ортопедия России. 2021. Т. 27, № 3. С. 84–93. doi: 10.21823/2311-2905-2021-27-3-84-93
  7. Knights A.J., Redding S.J., Maerz T. Inflammation in osteoarthritis: the latest progress and ongoing challenges // Curr Opin Rheumatol. 2023. Vol. 35, N. 2. Р. 128–134. doi: 10.1097/BOR.0000000000000923
  8. Simon T.C., Jeffries M.A. The epigenomic landscape in osteoarthritis // Curr Rheumatol Rep. 2017. Vol. 19, N. 6. Р. 30. doi: 10.1007/s11926-017-0661-9
  9. Мустафин Р.Н., Хуснутдинова Э.К. Некодирующие части генома как основа эпигенетической наследственности // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2017. Т. 21, № 6. С. 742–749. doi: 10.18699/10.18699/VJ17.30-o
  10. Wei G., Qin S., Li W., et al. MDTE DB: A database for microRNAs derived from transposable element // IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2016. Vol. 13, N. 6. Р. 1155–1160. doi: 10.1109/TCBB.2015.2511767
  11. Gorbunova V., Seluanov A., Mita P., et al. The role of retrotransposable elements in ageing and age-associated diseases // Nature. 2021. Vol. 596, N. 7870. Р. 43–53. doi: 10.1038/s41586-021-03542-y
  12. De Cecco M., Ito T., Petrashen A.P., et al. L1 drives IFN in senescent cells and promotes age-associated inflammation // Nature. 2019. Vol. 566. Р. 73–78. doi: 10.1038/s41586-018-0784-9
  13. Van Meter M., Kashyap M., Rezazadeh S., et al. SIRT6 represses LINE1 retrotransposons by ribosylating KAP1 but this repression fails with stress and age // Nat Commun. 2014. Vol. 5. Р. 5011. doi: 10.1038/ncomms6011
  14. Zhou F., Mei J., Han X., et al. Kinsenoside attenuates osteoarthritis by repolarizing macrophages through inactivating NF-κB/MAPK signaling and protecting chondrocytes // Acta Pharm Sin B. 2019. Vol. 9, N. 5. Р. 973–985. doi: 10.1016/j.apsb.2019.01.015
  15. Мустафин Р.Н. Перспективы исследования транспозонов в патогенезе аутоиммунных заболеваний // Казанский медицинский журнал. 2022. Т. 103, № 6. С. 986–995. doi: 10.17816/KMJ104291
  16. Saetan N., Honsawek S., Tanavalee S., et al. Association of plasma and synovial fluid interferon-γ inducible protein-10 with radiographic severity in knee osteoarthritis // Clin Biochem. 2011. Vol. 44, N. 14–15. Р. 1218–1222. doi: 10.1016/j.clinbiochem.2011.07.010
  17. Li S., Ren Y., Peng D., et al. TIM-3 genetic variations affect susceptibility to osteoarthritis by interfering with interferon gamma in CD4+ T cells // Inflammation. 2015. Vol. 38, N. 5. Р. 1857–1863. doi: 10.1007/s10753-015-0164-7
  18. Guo Q., Chen X., Chen J., et al. STING promotes senescence, apoptosis, and extracellular matrix degradation in osteoarthritis via the NF-κB signaling pathway // Cell Death Dis. 2021. Vol. 12, N. 1. Р. 13. doi: 10.1038/s41419-020-03341-9
  19. Mclnnes I.B., Schett G. Pathogenetic insight from treatment of rheumatoid arthritis // Lancet. 2017. Vol. 389, N. 10086. Р. 2328–2337. doi: 10.1016/S0140-6736(17)31472-1
  20. Toro-Domínguez D., Carmona-Sáez P., Alarcón-Riquelme M.E. Shared signatures between rheumatoid arthritis, systemic lupus erythematosus and Sjögren's syndrome uncovered through gene expression meta-analysis // Arthritis Res Ther. 2014. Vol. 16, N. 6. Р. 489. doi: 10.1186/s13075-014-0489-x
  21. Kubo S., Nakayamada S., Tanaka Y. JAK inhibitors for rheumatoid arthritis // Expert Opin Investig Drugs. 2023. Vol. 32, N. 4. Р. 333–344. doi: 10.1080/13543784.2023.2199919
  22. Zhao S., Grieshaber-Bouyer R., Rao D.A., et al. Effect of JAK inhibition on the induction of proinflammatory HLA-DR+CD90+ rheumatoid arthritis synovial fibroblasts by interferon-γ // Arthritis Rheumatol. 2022. Vol. 74, N. 3. Р. 441–452. doi: 10.1002/art.41958
  23. De Groen R.A., Liu B.S., Boonstra A. Understanding IFNλ in rheumatoid arthritis // Arthritis Res Ther. 2014. Vol. 16, N. 1. Р. 102. doi: 10.1186/ar4445
  24. Lee Y.H., Song G.G. Association between the interferon-γ +874 T/A polymorphism and susceptibility to systemic lupus erythematosus and rheumatoid arthritis: A meta-analysis // Int J Immunogenet. 2022. Vol. 49, N. 6. Р. 365–371. doi: 10.1111/iji.12599
  25. Lee Min H.K., Koh S.H., Lee S.H., et al. Prognostic signature of interferon-γ and interleurkin-17A in early rheumatoid arthritis // Clin Exp Rheumatol. 2022. Vol. 40, N. 5. Р. 999–1005. doi: 10.55563/clinexprheumatol/mkbvch
  26. Chen Wu Q., Cao X., Yang Y., et al. Menthone inhibits type-I interferon signaling by promoting Tyk2 ubiquitination to relieve local inflammation of rheumatoid arthritis // Int Immunopharmacol. 2022. Vol. 112. Р. 109228. doi: 10.1016/j.intimp.2022.109228
  27. Bienkowska J., Allaire N., Thai A., et al. Lymphotoxin-LIGHT pathway regulates the interferon signature in rheumatoid arthritis // PLoS One. 2014. Vol. 9, N. 11. Р. e112545. doi: 10.1371/journal.pone.0112545
  28. Iwasaki T., Watanabe R., Ito H., et al. Dynamics of type I and type II interferon signature determines responsiveness to anti-TNF therapy in rheumatoid arthritis // Front Immunol. 2022. Vol. 13. Р. 901437. doi: 10.3389/fimmu.2022.901437
  29. Uhalte E.C., Wilkinson J.M., Southam L., Zeggini E. Pathways to understanding the genomic aetiology of osteoarthritis // Hum Mol Genet. 2017. Vol. 26. Р. R193–R201.
  30. Li Z.C., Xiao J., Peng J.L., et al. Functional annotation of rheumatoid arthritis and osteoarthritis associated genes by integrative genome-wide gene expression profiling analysis // PLoS One. 2014. Vol. 9, N. 2. Р. e85784. doi: 10.1371/journal.pone.0085784
  31. Zhang J., Zhang S., Zhou Y., et al. KLF9 and EPYC acting as feature genes for osteoarthritis and their association with immune infiltration // J Orthop Surg Res. 2022. Vol. 17, N. 1. Р. 365. doi: 10.1186/s13018-022-03247-6
  32. Reines B. Is rheumatoid arthritis premature osteoarthritis with fetal-like healing // Autoimmun Rev. 2004. Vol. 3, N. 4. Р. 305–311. doi: 10.1016/j.autrev.2003.11.002
  33. Xu W.D., Huang Q., Huang A.F. Emerging role of galectin family in inflammatory autoimmune diseases // Autoimmun Rev. 2021. Vol. 20, N. 7. Р. 102847. doi: 10.1016/j.autrev.2021.102847
  34. Colasanti T., Sabatinelli D., Mancone C., et al. Homocysteinylated alpha 1 antitrypsin as an antigenic target of autoantibodies in seronegative rheumatoid arthritis patients // J Autoimmun. 2020. Vol. 113. Р. 102470. doi: 10.1016/j.jaut.2020.102470
  35. Kenny J., Mullin B.H., Tomlinson W., et al. Age-dependent genetic regulation of osteoarthritis: Independent effects of immune system genes // Arthritis Res Ther. 2023. Vol. 25, N. 1. Р. 232. doi: 10.1186/s13075-023-03216-2
  36. Goldmann K., Spiliopoulou A., Iakovliev A., et al. Expression quantitative trait loci analysis in rheumatoid arthritis identifies tissue specific variants associated with severity and outcome // Ann Rheum Dis. 2024. Vol. 83, N. 3. Р. 288–299. doi: 10.1136/ard-2023-224540
  37. Szulc M., Swatkowska-Stodulska R., Pawlowska E., Derwich M. Vitamin D3 metabolism and its role in temporomandibular joint osteoarthritis and autoimmune thyroid diseases // Int J Mol Sci. 2023. Vol. 24, N. 4. Р. 4080. doi: 10.3390/ijms24044080
  38. Akhter S., Tasnim F.M., Islam M.N., et al. Role of Th17 and Il-17 cytokines on inflammatory and auto-immune diseases // Curr Pharm Des. 2023. Vol. 29, N. 26. Р. 2078–2090. doi: 10.2174/1381612829666230904150808
  39. Jian J., Li G., Hettinghouse A., Liu C. Progranulin: A key player in autoimmune diseases // Cytokine. 2018. Vol. 101. Р. 48–55. doi: 10.1016/j.cyto.2016.08.007
  40. Wang J., Liu C., Wang T., et al. Single-cell communication patterns and their intracellular information flow in synovial fibroblastic osteoarthritis and rheumatoid arthritis // Immunol Lett. 2023. Vol. 263. Р. 1–13. doi: 10.1016/j.imlet.2023.09.005
  41. Liu Y., Lu T., Liu Z., et al. Six macrophage-associated genes in synovium constitute a novel diagnostic signature for osteoarthritis // Front Immunol. 2022. Vol. 13. Р. 936606. doi: 10.3389/fimmu.2022.936606
  42. Xu J., Chen K., Yu Y., et al. Identification of immune-related risk genes in osteoarthritis based on bioinformatics analysis and machine learning // J Pers Med. 2023. Vol. 13, N. 2. Р. 367. doi: 10.3390/jpm13020367
  43. Freudenberg J., Lee H.S., Han B.G., et al. Genome-wide association study of rheumatoid arthritis in Koreans: Population-specific loci as well as overlap with European susceptibility loci // Arthritis Rheum. 2011. Vol. 63. Р. 884–893. doi: 10.1002/art.30235
  44. Morel J., Roch-Bras F., Molinari N., et al. HLA-DMA*0103 and HLA-DMB*0104 alleles as novel prognostic factors in rheumatoid arthritis // Ann Rheum Dis. 2004. Vol. 63. Р. 1581–1586. doi: 10.1136/ard.2003.012294
  45. Schanzenbacher J., Hendrika Kähler K., Mesler E., et al. The role of C5a receptors in autoimmunity // Immunobiology. 2023. Vol. 228, N. 5. Р. 152413. doi: 10.1016/j.imbio.2023.152413
  46. Rong H., He X., Wang L., et al. Association between IL1B polymorphisms and the risk of rheumatoid arthritis // Int Immunopharmacol. 2020. Vol. 83. Р. 106401. doi: 10.1016/j.intimp.2020.106401
  47. Hernández-Bello J., Oregón-Romero E., Vázquez-Villamar M., et al. Aberrant expression of interleukin-10 in rheumatoid arthritis: Relationship with IL10 haplotypes and autoantibodies // Cytokine. 2017. Vol. 95. Р. 88–96. doi: 10.1016/j.cyto.2017.02.022
  48. Li J., Wang G., Xv X., et al. Identification of immune-associated genes in diagnosing osteoarthritis with metabolic syndrome by integrated bioinformatics analysis and machine learning // Front Immunol. 2023. Vol. 14. Р. 1134412. doi: 10.3389/fimmu.2023.1134412
  49. Gomes da Silva I.I.F., Barbosa A.D., Souto F.O., et al. MYD88, IRAK3 and rheumatoid arthritis pathogenesis: Analysis of differential gene expression in CD14+ monocytes and the inflammatory cytokine levels // Immunobiology. 2021. Vol. 226, N. 6. Р. 152152. doi: 10.1016/j.imbio.2021.152152
  50. Fida S., Myers M.A., Whittingham S., et al. Autoantibodies to the transcriptional factor SOX13 in primary biliary cirrhosis compared with other diseases // J Autoimmun. 2002. Vol. 19, N. 4. Р. 251–527. doi: 10.1006/jaut.2002.0622
  51. Mandik-Nayak L., DuHadaway J.B., Mulgrew J., et al. RhoB blockade selectively inhibits autoantibody production in autoimmune models of rheumatoid arthritis and lupus // Dis Model Mech. 2017. Vol. 10, N. 11. Р. 1313–1322. doi: 10.1242/dmm.029835
  52. Zhang Q., Sun C., Liu X., et al. Mechanism of immune infiltration in synovial tissue of osteoarthritis: A gene expression-based study // J Orthop Surg Res. 2023. Vol. 18, N. 1. Р. 58. doi: 10.1186/s13018-023-03541-x
  53. Pan L., Yang F., Cao X., et al. Identification of five hub immune genes and characterization of two immune subtypes of osteoarthritis // Front Endocrinol (Lausanne). 2023. Vol. 14. Р. 1144258. doi: 10.3389/fendo.2023.1144258
  54. Ye Y., Bao C., Fan W. Overexpression of miR-101 may target DUSP1 to promote the cartilage degradation in rheumatoid arthritis // J Comput Biol. 2019. Vol. 26, N. 10. Р. 1067–1079. doi: 10.1089/cmb.2019.0021
  55. Cortes-Altamirano J.L., Morraz-Varela A., Reyes-Long S., et al. Chemical mediators' expression associated with the modulation of pain in rheumatoid arthritis // Curr Med Chem. 2020. Vol. 27, N. 36. Р. 6208–6218. doi: 10.2174/0929867326666190816225348
  56. Liu X., Peng L., Li D., et al. The Impacts of IL1R1 and IL1R2 genetic variants on rheumatoid arthritis risk in the Chinese Han population: A case-control study // Int J Gen Med. 2021. Vol. 14. Р. 2147–2159. doi: 10.2147/IJGM.S291395
  57. Wang N., Zhao X., Wang W., et al. Targeted profiling of arachidonic acid and eicosanoids in rat tissue by UFLC-MS/MS: Application to identify potential markers for rheumatoid arthritis // Talanta. 2017. Vol. 162. Р. 479–487. doi: 10.1016/j.talanta.2016.10.065
  58. Xia D., Wang J., Yang S., et al. Identification of key genes and their correlation with immune infiltration in osteoarthritis using integrative bioinformatics approaches and machine-learning strategies // Medicine (Baltimore). 2023. Vol. 102, N. 46. Р. e35355. doi: 10.1097/MD.0000000000035355
  59. Cheng P., Gong S., Guo C., et al. Exploration of effective biomarkers and infiltrating Immune cells in osteoarthritis based on bioinformatics analysis // Artif Cells Nanomed Biotechnol. 2023. Vol. 51, N. 1. Р. 242–254. doi: 10.1080/21691401.2023.2185627
  60. Qin J., Zhang J., Wu J.J., et al. Identification of autophagy-related genes in osteoarthritis articular cartilage and their roles in immune infiltration // Front Immunol. 2023. Vol. 14. Р. 1263988. doi: 10.3389/fimmu.2023.1263988
  61. Wang L., Ye S., Qin J., et al. Ferroptosis-related genes LPCAT3 and PGD are potential diagnostic biomarkers for osteoarthritis // J Orthop Surg Res. 2023. Vol. 18, N. 1. Р. 699. doi: 10.1186/s13018-023-04128-2
  62. Chen M., Li M., Zhang N., et al. Mechanism of miR-218-5p in autophagy, apoptosis and oxidative stress in rheumatoid arthritis synovial fibroblasts is mediated by KLF9 and JAK/STAT3 pathways // J Investig Med. 2021. Vol. 69, N. 4. Р. 824–832. doi: 10.1136/jim-2020-001437
  63. Fan D.D., Tan P.Y., Jin L., et al. Bioinformatic identification and validation of autophagy-related genes in rheumatoid arthritis // Clin Rheumatol. 2023. Vol. 42, N. 3. Р. 741–750. doi: 10.1007/s10067-022-06399-2
  64. Lee Y.H., Song G.G. Associations between TNFAIP3 polymorphisms and rheumatoid arthritis: A systematic review and meta-analysis update with trial sequential analysis // Public Health Genomics. 2022. Vol. 12. Р. 1–11. doi: 10.1159/000526212
  65. Olkkonen J., Kouri V.P., Hynninen J., et al. Differentially expressed in chondrocytes 2 (DEC2) increases the expression of IL-1β and is abundantly present in synovial membrane in rheumatoid arthritis // PLoS One. 2015. Vol. 10, N. 12. Р. e0145279. doi: 10.1371/journal.pone.0145279
  66. Han E.J., Hwang D., Cho C.S., et al. GREM1 is a key regulator of synoviocyte hyperplasia and invasiveness // J Rheumatol. 2016. Vol. 43, N. 3. Р. 474–485. doi: 10.3899/jrheum.150523
  67. Zhang B., Gu J., Wang Y., et al. TNF-α stimulated exosome derived from fibroblast-like synoviocytes isolated from rheumatoid arthritis patients promotes HUVEC migration, invasion and angiogenesis by targeting the miR-200a-3p/KLF6/VEGFA axis // Autoimmunity. 2023. Vol. 56, N. 1. Р. 2282939. doi: 10.1080/08916934.2023.2282939
  68. Liu J., Chen N. A 9 mRNAs-based diagnostic signature for rheumatoid arthritis by integrating bioinformatic analysis and machine-learning // J Orthop Surg Res. 2021. Vol. 16, N. 1. Р. 44. doi: 10.1186/s13018-020-02180-w
  69. Okada Y., Wu D., Trynka G., et al. Genetics of rheumatoid arthritis contributes to biology and drug discovery // Nature. 2014. Vol. 506, N. 7488. Р. 376–381. doi: 10.1038/nature12873
  70. Tai J., Wang L., Yan Z., Liu J. Single-cell sequencing and transcriptome analyses in the construction of a liquid-liquid phase separation-associated gene model for rheumatoid arthritis // Front Genet. 2023. Vol. 14. Р. 1210722. doi: 10.3389/fgene.2023.1210722
  71. Mishima S., Kashiwakura J.I., Toyoshima S., et al. Higher PGD2 production by synovial mast cells from rheumatoid arthritis patients compared with osteoarthritis patients via miR-199a-3p/prostaglandin synthetase 2 axis // Sci Rep. 2021. Vol. 11, N. 1. Р. 5738. doi: 10.1038/s41598-021-84963-7
  72. Xu L., Wang Z., Wang G. Screening of biomarkers associated with osteoarthritis aging genes and immune correlation studies // Int J Gen Med. 2024. Vol. 17. Р. 205–224. doi: 10.2147/IJGM.S447035
  73. Rao D.A., Gurish M.F., Marshall J.L., et al. Pathologically expanded peripheral T helper cell subset drives B cells in rheumatoid arthritis // Nature. 2017. Vol. 542, N. 7639. Р. 110–114. doi: 10.1038/nature20810
  74. Liu H., Pope R.M. The role of apoptosis in rheumatoid arthritis // Curr Opin Pharmacol. 2003. Vol. 3, N. 3. Р. 317–22. doi: 10.1016/s1471-4892(03)00037-7
  75. Maney N.J., Lemos H., Barron-Millar B., et al. Pim kinases as therapeutic targets in early rheumatoid arthritis // Arthritis Rheumatol. 2021. Vol. 73, N. 10. Р. 1820–1830. doi: 10.1002/art.41744
  76. Yang L., Chen Z., Guo H., et al. Extensive cytokine analysis in synovial fluid of osteoarthritis patients // Cytokine. 2021. Vol. 143. Р. 155546. doi: 10.1016/j.cyto.2021.155546
  77. Mousavi M.J., Shayesteh M.R.H., Jamalzehi S., et al. Association of the genetic polymorphisms in inhibiting and activating molecules of immune system with rheumatoid arthritis: A systematic review and meta-analysis // J Res Med Sci. 2021. Vol. 26. Р. 22. doi: 10.4103/jrms.JRMS_567_20
  78. Liu X., Ni S., Li C., et al. Circulating microRNA-23b as a new biomarker for rheumatoid arthritis // Gene. 2019. Vol. 712. Р. 143911. doi: 10.1016/j.gene.2019.06.001
  79. Coutinho de Almeida R., Ramos Y.F.M., Mahfouz A., et al. RNA sequencing data integration reveals an miRNA interactome of osteoarthritis cartilage // Ann Rheum Dis. 2019. Vol. 78, N. 2. Р. 270–277. doi: 10.1136/annrheumdis-2018-213882
  80. Wang X., Ning Y., Zhou B., et al. Integrated bioinformatics analysis of the osteoarthritis-associated microRNA expression signature // Mol Med Rep. 2018. Vol. 17, N. 1. Р. 1833–1838. doi: 10.3892/mmr.2017.8057
  81. Mohebi N., Damavandi E., Rostamian A.R., et al. Comparison of plasma levels of microRNA-155-5p, microRNA-210-3p, and microRNA-16-5p in rheumatoid arthritis patients with healthy controls in a case-control study // Iran J Allergy Asthma Immunol. 2023. Vol. 22, N. 4. Р. 354–365. doi: 10.18502/ijaai.v22i4.13608
  82. Yang L., Yang S., Ren C., et al. Deciphering the roles of miR-16-5p in malignant solid tumors // Biomed Pharmacother. 2022. Vol. 148. Р. 112703. doi: 10.1016/j.biopha.2022.112703
  83. Cheng Q., Chen X., Wu H., Du Y. Three hematologic/immune system-specific expressed genes are considered as the potential biomarkers for the diagnosis of early rheumatoid arthritis through bioinformatics analysis // J Transl Med. 2021. Vol. 19, N. 1. Р. 18. doi: 10.1186/s12967-020-02689-y
  84. Zeng Z., Li Y., Pan Y., et al. Cancer-derived exosomal miR-25-3p promotes pre-metastatic niche formation by inducing vascular permeability and angiogenesis // Nat Commun. 2018. Vol. 9, N. 1. Р. 5395. doi: 10.1038/s41467-018-07810-w
  85. Law Y.Y., Lee W.F., Hsu C.J., et al. miR-let-7c-5p and miR-149-5p inhibit proinflammatory cytokine production in osteoarthritis and rheumatoid arthritis synovial fibroblasts // Aging (Albany NY). 2021. Vol. 13, N. 13. Р. 17227–17236. doi: 10.18632/aging.203201
  86. Liu H., Yan L., Li X., et al. MicroRNA expression in osteoarthritis: A meta-analysis // Clin Exp Med. 2023. Vol. 23, N. 7. Р. 3737–3749. doi: 10.1007/s10238-023-01063-8
  87. Bae S.C., Lee Y.H. MiR-146a levels in rheumatoid arthritis and their correlation with disease activity: A meta-analysis // Int J Rheum Dis. 2018. Vol. 21, N. 7. Р. 1335–1342. doi: 10.1111/1756-185X.13338
  88. Zheng J., Wang Y., Hu J. Study of the shared gene signatures of polyarticular juvenile idiopathic arthritis and autoimmune uveitis // Front Immunol. 2023. Vol. 14. Р. 1048598. doi: 10.3389/fimmu.2023.1048598
  89. Tavasolian F., Hosseini A.Z., Soudi S., Naderi M. miRNA-146a improves immunomodulatory effects of MSC-derived exosomes in rheumatoid arthritis // Curr Gene Ther. 2020. Vol. 20, N. 4. Р. 297–312. doi: 10.2174/1566523220666200916120708
  90. Li Z., Zhao W., Wang M., et al. Role of microRNAs deregulation in initiation of rheumatoid arthritis: A retrospective observational study // Medicine (Baltimore). 2024. Vol. 103, N. 3. Р. e36595. doi: 10.1097/MD.0000000000036595
  91. Zhu J., Yang S., Qi Y., et al. Stem cell-homing hydrogel-based miR-29b-5p delivery promotes cartilage regeneration by suppressing senescence in an osteoarthritis rat model // Sci Adv. 2022. Vol. 8, N. 13. Р. eabk0011. doi: 10.1126/sciadv.abk0011
  92. Zhang Y., Li S., Jin P, et al. Dual functions of microRNA-17 in maintaining cartilage homeostasis and protection against osteoarthritis // Nat Commun. 2022. Vol. 13, N. 1. Р. 2447. doi: 10.1038/s41467-022-30119-8

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© 2024 Эко-Вектор

Creative Commons License

Эта статья доступна по лицензии
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.



Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».