مقالة بحثية

رسم خريطة لمشهد المعرفة لاضطرابات العضلات في التهاب المفاصل الروماتويدي: دراسة ببليومترية ومعلوماتية حيوية

198 مشاهدات

⸱

DOI:

10.3791/70373

⸱

أبريل 21, 2026

 ,  ,  , 
1Department of TCM Rheumatology, China-Japan Friendship Hospital, 2School of Acupuncture-Moxibustion and Tuina, Beijing University of Chinese Medicine, 3Department of Integrated TCM and Western Medicine for Pulmonary Diseases, China-Japan Friendship Hospital

في هذه المقالة

ملخص

تستخدم هذه الدراسة التحليل الببليومتري لتحديد المشهد البحثي الحالي لاضطرابات العضلات المرتبطة بالتهاب المفاصل الروماتويدي، كما تستخدم أساليب المعلوماتية الحيوية للتحقيق في الجينات المشتركة والمسارات الغنية بين التهاب المفاصل الروماتويدي والتهاب العضلات.

الملخص

أجرت هذه الدراسة تحليلا ببليومتريا للمنشورات المتعلقة بالأمراض المصاحبة بين التهاب المفاصل الروماتويدي (RA) واضطرابات العضلات، مستندا إلى قاعدة بيانات Web of Science Core Collection بين 1 يناير 2015 و31 ديسمبر 2024. من خلال دراسة الخصائص الرئيسية للمقالات المنشورة، هدفت الدراسة إلى تحديد نقاط البحث الساخنة العالمية في هذا المجال. باستخدام أدوات مثل VOSviewer وCiteSpace وScimago Graphica وExcel تم إجراء تحليل بصري لمشهد البحث. كشفت التحليلات أن إنتاج النشر السنوي في هذا المجال أظهر تذبذبا دوريا. تصدرت الولايات المتحدة إجمالي المنشورات، تلتها الصين. شكلت مؤسسات النشر شبكات تعاونية إقليمية ذات تأثيرات مشعة كبيرة. احتل معهد كارولينسكا ومستشفى جامعة كارولينسكا في السويد المركزين الأول والثاني، مع 50 و30 منشورا على التوالي. فيما يتعلق بمواضيع بحثية محددة، حدد تحليل تجمع الكلمات المفتاحية 12 مجموعة موضوعية، بما في ذلك التهاب العضلات، عامل نخر الورم، والتمثيل الغذائي. نظرا لأن التهاب الغشاء هو بؤرة بحثية ضمن التعافي المصاحبة بين التهاب المفاصل الروماتويدي واضطرابات العضلات، استخدمنا أيضا بطاقات الجين لتحليل العلاقة بين التهاب المفاصل الروماتويدي والتهاب العضلة من حيث تعبير الجين والمسارات، مع عرض النتائج بشكل بياني. كشف فحص GeneCards عن 359 جينا مشتركا. كشف تحليل شبكة تفاعل البروتين والبروتين أن جينات مثل TNF وIL6 وIFNG تحتل مواقع مركزية. أشارت تحليلات إثراء KEGG إلى أن مسارات الإشارة TNF وJAK-STAT وIL-17 تلعب أدوارا حاسمة.

المقدمة

التهاب المفاصل الروماتويدي (RA) هو اضطراب التهابي مزمن في المناعة الذاتية يتميز بتورط مفاصل متماثل، ويبلغ انتشاره عالميا حوالي 0.5–1٪1,2. الآلية المرضية الأساسية لالتهاب المفاصل الروماتويدي تتضمن تنشيط الجهاز المناعي بشكل غير طبيعي، مما يؤدي إلى التهاب غشاء زليلي مستمر وسلسلة من التغيرات المرضية المفصلية 3,4,5. على الرغم من أن السيلفون يمثل الهدف الأساسي لالتهاب المفاصل الروماتويدي، إلا أن المرض غالبا ما يصاحب مظاهر جهازية متنوعة، بما في ذلك أمراض القلب والأوعية الدموية، وهشاشة العظام، واضطرابات العضلات 6,7,8,9. من بين هذه التغييرات، ظهرت التغيرات العضلية المرتبطة بالتهاب المفاصل الروماتويدي مثل ضمور العضلات، وانخفاض قوة العضلات، والتهاب العضلات، تدريجيا كنقطة بحث ساخنة في السنوات الأخيرة. هذه المضاعفات لا تزيد فقط من ضعف الوظائف وتقلل من جودة الحياة، بل تؤثر أيضا على توقعات المرض واستجابة العلاج 10,11,12,13. على الرغم من انتشار اضطرابات العضلات سريريا بين مرضى التهاب المفاصل الروماتويدي، إلا أن حالات النقاط الساخنة المحددة لا تزال غير واضحة، ولم يتم بعد توضيح الآليات الجزيئية المصاحبة الكامنة بشكل منهجي. علاوة على ذلك، تستدعي الاتجاهات البحثية العالمية وبنية المعرفة في هذا المجال المزيد من البحث المنهجي14.

على مدار العقد الماضي، تم إحراز تقدم كبير في البحث حول اضطرابات العضلات المرتبطة بالتهاب المفاصل الروماتويدي، مدفوعا بالتقدم في العلاجات البيولوجية، والعلاجات المستهدفة، وطب التأهيل 15,16,17. ومع ذلك، لا يزال هناك تحليل شامل لتحول التركيز البحثي، والشبكات التعاونية، وتطور المواضيع الأساسية داخل المجتمع الأكاديمي. القياسات الكمية، وهي طريقة كمية لتحليل الأدبيات الأكاديمية، يمكن أن تكشف عن اتجاهات البحث، والمساهمات من الدول والمؤسسات، ونقاط الكلمات المفتاحية، والديناميكيات متعددة التخصصاتضمن مجال محدد. تقدم تقنيات التصور، مثل شبكات التواجد المشترك وتحليل التجميعات، رؤى بديهية حول تطور هياكل المعرفة. يتيح تحليل المعلوماتية الحيوية التنقيب العميق عن البيانات البيولوجية للكشف عن احتمال حدوث أمراض الأمراض والمسارات التنظيمية الرئيسية على المستوى الجزيئي. يسهل دمج هذين النهجين بناء إطار بحثي شامل، يمتد من خرائط المعرفة الكبرى إلى الشبكات الجزيئية المجهرية، مما يوفر رؤى متعددة الأبعاد جديدة لفهم مسببات اضطرابات العضلات المرتبطة بالتهاب المفيدوس المفعول وتحديد أهداف التدخل المحتملة.

استنادا إلى قاعدة بيانات Web of Science، تستخدم هذه الدراسة أدوات ببليومترية مثل VOSviewer وCiteSpace وScimago Graphica وExcel لتحليل حجم النشر السنوي، والمساهمات الوطنية والمؤسسية، وتزامن الكلمات المفتاحية، والاتجاهات الموضوعية الناشئة في مجال التهاب المفاصل الروماتويدي المرتبطة باضطرابات العضلات. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام قاعدة بيانات GeneCards لتحليل الجينات المشتركة والمسارات المثرية المرتبطة بكل من التهاب العضلة العضلي والروماتويد. تهدف النتائج إلى تقديم رؤى جديدة حول الاستكشاف الميكانيكي، والتدخل السريري، والتعاون متعدد التخصصات فيما يتعلق بالاضطرابات العضلية المرتبطة بالتهاب المفاصل الروماتويدي.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

يتم توضيح سير العمل العام لهذه الدراسة في الشكل 1، الذي يوضح الخطوات المتسلسلة للبحث في الأدبيات، والتحليل الببليومتري، وتحديد الجينات المشتركة، وبناء شبكة تفاعل البروتين والبروتين، وتحليل إثراء المسارات.

استراتيجية البحث في الأدبيات
تم إجراء البحث في الأدبيات في 22 يونيو 2025 على قاعدة بيانات Web of Science (WOS) الأساسية19. اقتصر البحث على مؤشر الاستشهاد العلمي الموسع (SCI-Expanded) وفهرس الاستشهاد في العلوم الاجتماعية (SSCI)، الذي شمل المنشورات من 1 يناير 2015 حتى 31 ديسمبر 2024. مصطلحات البحث المحددة وعدد النتائج المقابلة موفرة في الجدول 1. بعد البحث الأولي، تم استبعاد أنواع الوثائق مثل ملخصات الاجتماعات، أوراق المؤتمرات، المواد التحريرية، فصول الكتب، والمنشورات التي تم سحبها. لاحقا، تم الاحتفاظ فقط بالسجلات باللغة الإنجليزية ومن نوعي "مقال" أو "مقال مراجعة" لمزيد من التحليل.

التحليل الببليومتري
يتطلب التحليل الببليومتري والتصور دعما لأدوات برمجية محددة، ويتم توفير تفاصيلها في جدول المواد. تهدف هذه الدراسة إلى بناء خريطة معرفية لمجال البحث متعدد التخصصات الذي يربط بين التهاب العضلة والتهاب المفاصل الروماتويدي. يشمل نطاق التحليل تحليل اتجاهات النشر خلال العقد الماضي، وأنماط التعاون الدولي والشبكات التعاونية، والتأثير الأكاديمي بين المؤسسات/المجلات/المؤلفين، والكلمات المفتاحية الأساسية التي تعكس نقاط البحث الساخنة، وتحليل شبكات الاستشهادات.

تم تصدير بيانات عدد المنشورات السنوي أولا من قاعدة بيانات Web of Science واستخدمت لإنشاء مخططات إحصائية توضح اتجاهات النشر. ثم تم استيراد بيانات الأدبيات المسترجعة إلى برنامج VOSviewer للتحليل: داخل وحدة "التأليف المشترك"، تم اختيار خيارات "المؤلفين" و"المنظمات" و"الدول" بشكل متسلسل لإنشاء شبكات تعاون المؤلفين، وشبكات التعاون المؤسسية، وشبكات التعاون مع الدول على التوالي؛ داخل وحدة "الاستشهاد"، تم اختيار خيار "المصادر" لإنشاء شبكات تعاون في المجلات؛ ضمن وحدة "الاستشهادات المشتركة"، تم اختيار "المصادر المستشهد" و"المؤلفون المستشهد" للحصول على شبكات التعاون في المجلات المذكورة وشبكات التعاون مع المؤلفين المستشهد. لتصوير العلاقات التعاونية الدولية بشكل أكثر بديهية، تم تحسين شبكة التعاون في الدول جماليا باستخدام برنامج Scimago Graphica لتعزيز وضوح الرؤية وقابلية التفسير20.

تم إجراء تحليل نقاط الجذب للكلمات المفتاحية والمصطلحات الموضوعية متعددة التخصصات باستخدام برنامج CiteSpace21. تم اختيار خوارزمية باثفايندر لتقليم الشبكة، مع تحديد الفترة الزمنية من يناير 2015 إلى ديسمبر 2024، مقسمة إلى فترات زمنية شهرية. تم تكوين نوع العقدة ك "كلمة مفتاحية"، مما أدى إلى خريطة تجمعية قائمة على الكلمات المفتاحية لنقاط البحث الساخنة، ومصطلحات موضوعية تمثيلية لكل عنقود، وأهم 20 كلمة مفتاحية متكررة في النقاط الساخنة. اتبع تحليل شبكة الاستشهادات سير عمل إجرائي مشابه، حيث تطلب فقط تعديل نوع العقدة إلى "مرجع مستشهد" لإتمام التحليل المقابل.

تحديد الجينات المشتركة
استنادا إلى التحليل الببليوميتري، أظهرت كلمة "التهاب العضلات" بروزا كبيرا في مجال البحث متعدد التخصصات لأمراض العضلات والتهاب المفاصل الروماتويدي. لذلك، اختارت هذه الدراسة التهاب العضلة والتهاب المفاصل الروماتويدي كموضوعات بحثية لإجراء تحليل جيني متداخل. كان الإجراء المحدد كما يلي: أولا، تم استرجاع الجينات المستهدفة المرتبطة بالتهاب العضلة والتهاب المفاصل الروماتويدي من قاعدة بيانات GeneCards22. لضمان شمولية التحليل، لم تحدد هذه الدراسة عتبة لدرجة الصلة وشملت جميع الجينات المبلغ عنها المرتبطة بالأمراض، مما أدى إلى بناء مجموعتين جينيتين متقابلتين. من خلال مقارنة هاتين المجموعتين، تم تحديد الجينات المتداخلة. تم تعريف هذه الجينات المتداخلة في النهاية بأنها "جينات مرتبطة بالأمراض المصاحبة لالتهاب المفيدوس الروماتويدي والعضلاتي" وكانت بمثابة مجموعة البيانات الأساسية للتحليلات اللاحقة.

بناء شبكة تفاعل البروتين والبروتين (PPI)
باستخدام وظيفة الاستعلام "بروتينات متعددة" في قاعدة بيانات STRING، قدمنا قائمة "جينات مرتبطة بالتهاب المفاصل الروماتويدي العضلي المصاحب" للتحليل23. تم ضبط الكائن الحي على "الإنسان العاقل" مع حد أدنى مطلوب لدرجة التفاعل ≥0.700 (ثقة متوسطة). ثم تم استيراد بيانات شبكة تفاعل البروتين والبروتين الناتجة إلى Cytoscape للعرض. من خلال تخصيص أشكال وألوان العقد عبر لوحة STYLE، تم إنشاء مخطط شبكة تفاعل البروتين والبروتين الواضح البصر.

تحليل إثراء المسارات
سير العمل المحدد لتحليل إثراء المسارات كما يلي. أولا، تم إجراء تحليل إثراء مسار موسوعة كيوتو للجينات والجينومات (KEGG) على مجموعة الجينات المشتركة باستخدام حزمة clusterProfiler في برنامج R24. تم تقييم الدلالة الإحصائية بواسطة اختبار الهيبرهندمتري الكبير، وتم تعديل قيم p لإجراء اختبارات متعددة باستخدام طريقة بنجاميني-هوشبرغ للتحكم في معدل الاكتشاف الكاذب. تم اعتبار المسارات ذات القيمة p المعدلة < 0.05 غنية بشكل كبير وتم الاحتفاظ بها لمزيد من التحليل. ثم تم استبعاد المسارات المتعلقة بأمراض بشرية محددة أو العمليات الأيضية العامة يدويا لتركيز التحليل على آليات الإشارات الأساسية. تم استيراد المسارات المصفاة والجينات المرتبطة بها لاحقا إلى برنامج Cytoscape لبناء شبكة تفاعل25. تم تطبيق خوارزمية "التخطيط العضوي في yFiles" لإنشاء هيكل هرمي واضح. تم تحسين السمات البصرية بشكل أكبر في لوحة STYLE: حيث تم تعيين شدة لون العقد حسب دلالة الإثراء، ووزن حجم العقدة بعدد الجينات الأساسية في كل مسار، ووزن سمك الحواف بمعامل تشابه جاكارد بين المسارات ليعكس درجة التداخل الجيني. في النهاية، تم الحصول على شبكة تفاعل مسار KEGG لتحليل شامل.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

عدد المنشورات السنوي
كشف البحث في قاعدة بيانات WOS أن ما مجموعه 1,352 ورقة بحثية حول الروماتويديا والدراسات المتعلقة بالعضلات قد نشرت خلال العقد الماضي. بعد الفحص لاستبعاد أنواع الوثائق بما في ذلك ملخصات الاجتماعات، أوراق المؤتمرات، المواد التحريرية، فصول الكتب، والمنشورات المسحوبة، تم الاحتفاظ فقط بالمقالات والمقالات المراجعة، مما أدى إلى 1,274 منشورا. أسفرت القيود الإضافية على المنشورات باللغة الإنجليزية في النهاية عن 1,249 وثيقة، منها 895 مقالة و354 مقالة مراجعة. ي...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

يكشف التحليل الببليومتري عن تطور تدريجي واضح في تركيز البحث في هذا المجال: بينما ركزت الدراسات المبكرة بشكل أساسي على الاستكشاف الأساسي لآليات التهاب المفاصل، تحول التركيز تدريجيا نحو اتجاهات بحثية شاملة تشمل إنشاء أنظمة تقييم سريري، وتوضيح المسارات الجزيئية، وتطوير استراتيجيات تدخل مستهدفة للأمراض المصاحبة الجهازية26,27. 28. يبرز هذا الانتقال المنطق المتأصل في المجال ومساره التطوري. أظهر إنتاج ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

المؤلفون لا يفرضون أي تضارب مصالح.

شكر وتقدير

وقد دعمت هذه الدراسة المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (المنحة رقم 81704050).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
CiteSpaceجامعة دريكسلhttps://citespace.podia.comتجميع الكلمات المفتاحية، كشف الانفجارات، وتحليل الاستشهاد المشترك للمراجع
clusterProfilerحزمة R / الموصل الحيويhttps://bioconductor.org/packages/clusterProfilerتحليل إثراء مسارات KEGG
سيتوسكيبالمعهد الوطني للعلوم الطبية العامة (NIGMS)https://cytoscape.orgتصور شبكات PPI وشبكات تفاعل مسارات KEGG
إكسلشركة مايكروسوفتhttps://www.microsoft.com/excelتنظيم البيانات، الرسوم البيانية الإحصائية، وتحليل اتجاهات النشر السنوي
بطاقات الجينمعهد وايزمان للعلومhttps://www.genecards.orgاسترجاع الجينات المستهدفة لالتهاب المفاصل الروماتويدي والتهاب العضلة
آر سوفتويرمؤسسة Rhttps://www.r-project.orgالحوسبة الإحصائية، تحليل البيانات، وتوليد مخططات الإثراء
سكيماغو غرافيكامختبر سكيماغوhttps://www.graphica.appالتصور والتحسين الجمالي لشبكات التعاون في الدول
الوترالمعهد السويسري للمعلوماتية الحيوية (SIB) وآخرون.https://string-db.orgبناء شبكة تفاعل البروتين والبروتين (PPI)
VOSviewerجامعة لايدنhttps://www.vosviewer.comبناء شبكات التعاون (المؤلفون، المؤسسات، الدول) وتحليل الاستشهاد المشترك في المجلات

المراجع

  1. Brown, P., Pratt, A. G., Hyrich, K. L. Therapeutic advances in rheumatoid arthritis. BMJ. 384, e070856(2024).
  2. Finckh, A., et al. Global epidemiology of rheumatoid arthritis. Nat Rev Rheumatol. 18 (10), 591-602 (2022).
  3. Weyand, C. M., Goronzy, J. J. The immunology of rheumatoid arthritis. Nat Immunol. 22 (1), 10-18 (2021).
  4. Di Matteo, A., Bathon, J. M., Emery, P. Rheumatoid arthritis. Lancet. 402 (10416), 2019-2033 (2023).
  5. Gravallese, E. M., Firestein, G. S. Rheumatoid arthritis—common origins, divergent mechanisms. N Engl J Med. 388 (6), 529-542 (2023).
  6. England, B. R., Thiele, G. M., Anderson, D. R., Mikuls, T. R. Increased cardiovascular risk in rheumatoid arthritis: mechanisms and implications. BMJ. 361, k1036(2018).
  7. Minisola, S., Pepe, J., Cipriani, C. Rheumatoid arthritis, bone and drugs: a dangerous interweave. Ann Rheum Dis. 80 (4), 409-410 (2021).
  8. Bennett, J. L., et al. Rheumatoid sarcopenia: loss of skeletal muscle strength and mass in rheumatoid arthritis. Nat Rev Rheumatol. 19 (4), 239-251 (2023).
  9. Zhao, Y., Chen, G. Y., Fang, M. Research trends of rheumatoid arthritis and depression from 2019 to 2023: a bibliometric analysis. J Multidiscip Healthc. 17, 4465-4474 (2024).
  10. Farrow, M., et al. Muscle deterioration due to rheumatoid arthritis: assessment by quantitative MRI and strength testing. Rheumatology (Oxford). 60 (3), 1216-1225 (2021).
  11. Qu, Y., et al. Development and validation of a predictive model assessing the risk of sarcopenia in rheumatoid arthritis patients. Front Immunol. 15, 1437980(2024).
  12. Cano-García, L., et al. Sarcopenia and nutrition in elderly rheumatoid arthritis patients: a cross-sectional study. Nutrients. 15 (11), 2440(2023).
  13. Chen, G. Y., et al. Mechanisms of total glucosides of paeony in alleviating methotrexate-induced liver injury. Drug Des Devel Ther. 19, 3407-3423 (2025).
  14. Ding, Q., et al. Signaling pathways in rheumatoid arthritis: implications for targeted therapy. Signal Transduct Target Ther. 8 (1), 68(2023).
  15. Aletaha, D., Smolen, J. S. Diagnosis and management of rheumatoid arthritis: a review. JAMA. 320 (13), 1360-1372 (2018).
  16. Chen, G. Y., et al. Network pharmacology analysis and experimental validation of total flavonoids of Rhizoma Drynariae in rheumatoid arthritis. Drug Des Devel Ther. 16, 1743-1766 (2022).
  17. Pavlov-Dolijanovic, S., et al. Elderly-Onset Rheumatoid Arthritis: Characteristics and Treatment Options. Medicina (Kaunas). 59 (10), 1878(2023).
  18. Ninkov, A., Frank, J. R., Maggio, L. A. Bibliometrics: methods for studying academic publishing. Perspect Med Educ. 11 (3), 173-176 (2022).
  19. Li, K., Rollins, J., Yan, E. Web of Science use in published research and review papers 1997–2017. Scientometrics. 115 (1), 1-20 (2018).
  20. Chen, H., Chen, F., Luo, J., Chen, S. Research trends in emergency department overcrowding: a bibliometric study. Technol Health Care. 33 (3), 1159-1168 (2025).
  21. Du, Q., et al. Protocol for conducting bibliometric analysis using CiteSpace and VOSviewer. STAR Protoc. 5 (3), 103269(2024).
  22. Stelzer, G., et al. The GeneCards Suite: from gene data mining to disease genome sequence analyses. Curr Protoc Bioinformatics. 54, 1.30.1-1.30.33 (2016).
  23. Szklarczyk, D., et al. The STRING database in 2023: protein–protein association networks. Nucleic Acids Res. 51 (D1), D638-D646 (2023).
  24. Dessau, R. B., Pipper, C. B. R—project for statistical computing. Ugeskr Laeger. 170 (5), 328-330 (2008).
  25. Shannon, P., et al. Cytoscape: a software environment for biomolecular interaction networks. Genome Res. 13 (11), 2498-2504 (2003).
  26. Su, C. M., et al. Melatonin regulates rheumatoid synovial fibroblast inflammation. J Pineal Res. 76 (6), e13009(2024).
  27. Nygaard, G., Firestein, G. S. Restoring synovial homeostasis in rheumatoid arthritis. Nat Rev Rheumatol. 16 (6), 316-333 (2020).
  28. Xiao, Z. X., Miller, J. S., Zheng, S. G. Advances in autoantibodies in autoimmune diseases. Autoimmun Rev. 20 (2), 102743(2021).
  29. Wu, D., et al. Systemic complications of rheumatoid arthritis. Front Immunol. 13, 1051082(2022).
  30. Deane, K. D., Holers, V. M. Rheumatoid arthritis pathogenesis, prediction, and prevention. Arthritis Rheumatol. 73 (2), 181-193 (2021).
  31. Lekieffre, M., et al. Joint and muscle inflammatory disease: a scoping review. Semin Arthritis Rheum. 61, 152227(2023).
  32. Tian, J., et al. Methotrexate-loaded nanomedicine in rheumatoid arthritis. Acta Biomater. 157, 367-380 (2023).
  33. Hysa, E., et al. Vitamin D and muscle status in autoimmune rheumatic diseases. Nutrients. 16 (14), 2329(2024).
  34. Xu, L., et al. Metabolomics in rheumatoid arthritis: advances and review. Front Immunol. 13, 961708(2022).
  35. Østergaard, M., Boesen, M. Imaging in rheumatoid arthritis. Radiol Med. 124 (11), 1128-1141 (2019).
  36. Chen, Z., Bozec, A., Ramming, A., Schett, G. Anti-inflammatory cytokines in rheumatoid arthritis. Nat Rev Rheumatol. 15 (1), 9-17 (2019).
  37. Liu, W., et al. Sinomenine inhibits rheumatoid arthritis progression. Front Immunol. 9, 2228(2018).
  38. Miyabe, Y., Miyabe, C., Luster, A. D. LTB4 and BLT1 in inflammatory arthritis. Semin Immunol. 33, 52-57 (2017).
  39. Konzett, V., Aletaha, D. Management strategies in rheumatoid arthritis. Nat Rev Rheumatol. 20 (12), 760-769 (2024).
  40. Yang, D., et al. Research trends in heart failure and anxiety comorbidity. J Multidiscip Healthc. 18, 7175-7191 (2025).
  41. Colina, M., Campana, G. Precision medicine in rheumatology. J Clin Med. 14 (5), 1735(2025).
  42. Peilin, Z., et al. Inflammatory cytokines and rheumatoid arthritis. Postgrad Med J. 101 (1194), 313-320 (2025).
  43. Zamri, F., de Vries, T. J. TNF inhibitors in rheumatoid arthritis. Front Immunol. 11, 591365(2020).
  44. Pandolfi, F., et al. Interleukin-6 in rheumatoid arthritis. Int J Mol Sci. 21 (15), 5238(2020).
  45. Rong, H., et al. IL1B polymorphisms and rheumatoid arthritis risk. Int Immunopharmacol. 83, 106401(2020).
  46. Navarro-Compán, V., et al. IL-17 pathways in inflammatory diseases. Front Immunol. 14, 1191782(2023).
  47. Chen, G., Yan, Z., Wang, Y., Tao, Q. Rheumatoid arthritis and fibromyalgia: bibliometric study. J Multidiscip Healthc. 18, 6811-6827 (2025).
  48. Liu, X. R., et al. Isorhamnetin inhibits rheumatoid arthritis progression. Chin J Integr Med. 30 (4), 299-310 (2024).
  49. Niu, X., et al. Tectoridin suppresses inflammatory signaling in RA. Tissue Cell. 77, 101826(2022).
  50. Li, W., et al. Mangiferin and cinnamic acid alleviate rheumatoid arthritis. Front Immunol. 13, 912933(2022).
  51. Wang, Y., et al. Research trends in JAK inhibitors for ulcerative colitis. J Multidiscip Healthc. 18, 6755-6771 (2025).
  52. Bertrand, D., et al. Methotrexate and etanercept in early RA: CareRA2020 trial. RMD Open. 10 (3), e004535(2024).
  53. Simon, L. S., et al. The JAK/STAT pathway in rheumatoid arthritis. Semin Arthritis Rheum. 51 (1), 278-284 (2021).
  54. Hodge, J. A., et al. Mechanism of action of tofacitinib. Clin Exp Rheumatol. 34 (2), 318-328 (2016).
  55. Yang, Y. J., et al. Tubson-2 decoction in rheumatoid arthritis. Phytomedicine. 116, 154875(2023).
  56. Mao, D., et al. HDAC2 in rheumatoid arthritis progression. Environ Toxicol. 38 (7), 1743-1755 (2023).
  57. Kurowska-Stolarska, M., Alivernini, S. Synovial macrophages in rheumatoid arthritis. Nat Rev Rheumatol. 18 (7), 384-397 (2022).
  58. Day, J., et al. Periarticular myositis in inflammatory arthritis. JCI Insight. 10 (7), e179928(2025).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

JAK STAT IL 17

مقالات ذات صلة