Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Исследовательская статья

Экспрессия miR-488-3p в сыворотке крови в качестве неинвазивного диагностического биомаркера у пациентов с ревматоидным артритом

58 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/72346

⸱

28 августа 2026 г.

 , 

В этой статье

Краткое содержание

miR-488-3p может служить новым неинвазивным диагностическим маркером РА. miR-488-3p модулирует биологическую функцию синовиоцитов через ROCK1. Была выявлена значительная отрицательная корреляция этого маркера с тяжестью заболевания у пациентов с РА.

Аннотация

Диагностика ревматоидного артрита (РА) остается сложной задачей из-за ограниченности существующих биомаркеров. Целью исследования было изучение потенциала miR-488-3p в сыворотке крови в качестве биомаркера РА и выявление возможного механизма его действия. В исследовании приняли участие 135 пациентов с РА, 130 пациентов с остеоартритом (ОА) и 125 здоровых добровольцев. Уровни экспрессии miR-488-3p анализировали методом RT-qPCR. Механизм действия изучали с помощью функциональных тестов (CCK-8, проточная цитометрия, ELISA) и экспериментов по валидации мишеней (люциферазный репортерный ген, RIP). Уровни экспрессии miR-488-3p в сыворотке были значимо ниже у пациентов с РА, чем у пациентов с остеоартритом (ОА) и в группе здорового контроля (p < 0.001). Анализ ROC-кривых показал, что miR-488-3p обладает высокой диагностической точностью при дифференциации РА от здорового контроля и пациентов с ОА. miR-488-3p отрицательно коррелировал со скоростью оседания эритроцитов (СОЭ), С-реактивным белком (СРБ), ревматоидным фактором (РФ) и индексами DAS28. Функциональная валидация показала, что гиперэкспрессия miR-488-3p подавляла пролиферацию и воспалительный ответ синовиоцитов, одновременно индуцируя апоптоз. Исследования механизмов показали, что miR-488-3p может напрямую воздействовать на Rho-ассоциированную протеинкиназу 1 (ROCK1), которая опосредует его защитные эффекты. miR-488-3p в сыворотке крови является перспективным новым неинвазивным диагностическим маркером РА и защищает синовиоциты от повреждения.

Введение

Ревматоидный артрит (РА) — распространенное аутоиммунное заболевание, характеризующееся синовиальным воспалением, эрозией и разрушением суставов1,2. Глобальная распространенность РА составляет примерно 0,5%–1%3, что серьезно влияет на качество жизни пациентов и их трудоспособность. Заболевание имеет постепенное начало, а ранние симптомы часто бывают нетипичными, что приводит к ошибочной диагностике или их игнорированию4. По мере прогрессирования болезни может развиться деформация суставов, утрата функций и даже повыситься риск таких осложнений, как сердечно-сосудистые заболевания5, что ложится тяжелым бременем на пациентов, их семьи и системы здравоохранения.

В настоящее время для диагностики ревматоидного артрита (РА) требуется сочетание клинических симптомов, признаков, лабораторных тестов и методов визуализации6. В качестве общепринятых лабораторных показателей используют скорость оседания эритроцитов (СОЭ) и С-реактивный белок (СРБ), которые являются неспецифическими маркерами системного воспаления, а также ревматоидный фактор (РФ) и антитела к циклическому цитруллинированному пептиду (анти-CCP), являющиеся важными серологическими биомаркерами РА7,8. Однако эти традиционные биомаркеры имеют ограничения: РФ может быть положительным у некоторых здоровых людей и пациентов с другими аутоиммунными заболеваниями (доля ложноположительных результатов составляет около 5%); анти-CCP, несмотря на высокую специфичность (>95%), обладают ограниченной чувствительностью на ранних стадиях заболевания (около 60–70%)4,9, а некоторые пациенты с РА остаются серонегативными10. Следовательно, важно найти более чувствительные и специфичные биомаркеры для ранней диагностики, мониторинга течения заболевания и оценки прогноза при РА11.

МикроРНК (мРНК) представляют собой группу эндогенных некодирующих регуляторных молекул РНК длиной примерно 22–25 оснований12,13. Было установлено, что мРНК выступают в качестве ключевых регуляторов в развитии различных заболеваний, и их аберрантная экспрессия тесно связана с патогенезом болезни13,14,15, что делает мРНК перспективными биомаркерами для диагностики заболеваний и терапевтического мониторинга. В последние несколько лет роль мРНК при ревматоидном артрите (РА) привлекает все больше внимания16. Исследования показали, что несколько мРНК характеризуются нарушением экспрессии (например, miR-146a, miR-155 и др.) в сыворотке крови, синовиальных тканях и мононуклеарных клетках периферической крови (PBMCs) пациентов с РА17,18,19. Эти мРНК вносят вклад в патогенез РА, регулируя выработку воспалительных цитокинов, стимулируя пролиферацию и инвазию синовиальных клеток, а также влияя на дифференцировку остеокластов20. Среди них miR-488 локализована в области 1q25.2 хромосомы человека21, и предыдущие исследования подтвердили ее нейропротекторные эффекты: она играет регуляторную роль в прогрессировании глиом22 и нейробластом23; примечательно, что miR-488-3p стимулирует апоптоз хондроцитов при остеоартрите (ОА)24. Хотя ОА и РА являются разными заболеваниями суставов, они имеют общие механизмы в патологических процессах синовиального воспаления и разрушения хряща25. Мы предположили, что miR-488-3p может играть роль при РА, регулируя аналогичные целевые пути. Однако специфическая роль и потенциальные механизмы действия miR-488-3p при РА до сих пор не были выяснены.

В данном исследовании изучались изменения уровней экспрессии miR-488-3p в сыворотке крови пациентов с ревматоидным артритом (РА), а также их связь с активностью заболевания и клиническими показателями с целью оценки потенциальной ценности данного маркера как неинвазивного диагностического инструмента для выявления РА. Эта работа предлагает новый взгляд на ранний скрининг и прогнозирование прогрессирования РА, что позволит улучшить прогноз для пациентов с данным заболеванием.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Исследование было одобрено Этическим комитетом больницы Hefei BOE (номер одобрения 2021–1), и до включения в исследование от всех участников было получено письменное информированное согласие.

Пациенты и образцы

В данное исследование было включено 135 пациентов с РА (диагноз поставлен согласно классификационным критериям ACR/EULAR 2010 года) из отделения ревматологии и иммунологии больницы Hefei BOE, 130 пациентов с ОА из отделения ортопедии (диагноз поставлен согласно диагностическим критериям ОА Китайской медицинской ассоциации 2018 года) и 125 здоровых добровольцев из центра медицинских осмотров той же больницы, сопоставимых по возрасту и полу. Возраст участников составлял 30–80 лет. Отсутствие у здоровых добровольцев аутоиммунных заболеваний, патологий суставов и острых инфекций было подтверждено путем комплексного анализа анамнеза, физикального осмотра и лабораторных исследований. Участники исключались из исследования при наличии сопутствующих аутоиммунных заболеваний, инфекций или травм в течение последних 3 месяцев, злокачественных новообразований, а также в период беременности или лактации.

Отбор и подготовка проб

У всех участников исследования была отобрана венозная кровь натощак. После коагуляции при комнатной температуре в течение 30 мин образцы сыворотки выделяли путем центрифугирования при 1500 × g в течение 15 мин. Сыворотку хранили при -80°C до проведения дальнейшего анализа.

Определение клинических и серологических маркеров

Для комплексной оценки статуса заболевания и воспалительной активности с помощью стандартизированных клинических лабораторных методов измеряли клинические и серологические биомаркеры. СОЭ определяли методом Вестергрена для оценки неспецифического системного воспаления. СРБ количественно определяли с помощью иммунотурбидиметрического анализа (нормативное справочное значение: <10 mg/L) для оценки острофазового воспалительного ответа. РФ определяли с помощью иммуноферментного анализа (ELISA), при этом нормативное справочное значение составляло ≤20 IU/mL. Антитела к CCP измеряли с помощью ELISA второго поколения для получения серологического подтверждения диагноза РА.

Клеточные линии и культивирование

Клетки фибробластоподобных синовиоцитов человека при ревматоидном артрите (HFLS-RA) выращивали в модифицированной среде Дульбекко (DMEM) с добавлением 10% эмбриональной бычьей сыворотки (FBS) и 1% пенициллина-стрептомицина. Клетки культивировали в инкубаторе при 37 °C и 5% CO₂; для всех экспериментов использовали клетки от третьего до шестого пассажа.

Экстракция РНК и количественная ПЦР в реальном времени с обратной транскрипцией

Общую РНК экстрагировали из образцов сыворотки с использованием реагента для экстракции РНК. Обратную транскрипцию проводили с использованием набора для синтеза первой цепи миРНК для miRNA и набора для обратной транскрипции для целевых генов матричной РНК (mRNA) в соответствии с инструкциями производителя. Количественную полимеразную цепную реакцию в реальном времени (RT-qPCR) выполняли с использованием системы ПЦР в реальном времени и мастер-микса для ПЦР на основе SYBR Green. Программа термоциклирования была установлена следующим образом: предварительная денатурация при 95 °C в течение 30 s, затем 40 циклов амплификации (денатурация при 95 °C в течение 5 s и отжиг/элонгация при 60 °C в течение 30 s). Каждый образец анализировали в трех повторностях. Малая ядерная РНК U6 (U6 snRNA) и глицеральдегид-3-фосфатдегидрогеназа (GAPDH) служили эндогенными референсными генами для нормализации miRNA и mRNA соответственно. Последовательности праймеров приведены в Дополнительной таблице 1. Относительные уровни экспрессии miR-488-3p и ее целевых генов рассчитывали с помощью метода 2−ΔΔCt. Также анализировали изменения уровней mRNA целевых генов после гиперэкспрессии или ингибирования miR-488-3p для подтверждения их регуляторных связей.

Трансфекция клеток

Клетки HFLS-RA высевали в 6-луночные планшеты с плотностью 5 × 105 клеток/лунку. Трансфекцию клеток проводили с использованием реагента на основе липосом согласно инструкциям производителя. Группы трансфекции включали группы с одиночной трансфекцией и группы с ко-трансфекцией. Группы с одиночной трансфекцией были следующими: 1) контрольная — нетрансфицированные клетки; 2) негативный контроль мимика (NC) — клетки, трансфицированные негативным контролем мимика miR-488-3p; 3) мимик miR-488-3p — клетки, трансфицированные мимиком miR-488-3p; 4) NC ингибитора — клетки, трансфицированные негативным контролем ингибитора miR-488-3p; 5) ингибитор miR-488-3p — клетки, трансфицированные ингибитором miR-488-3p. Группы с ко-трансфекцией включали: 1) мимик miR-488-3p + оверэкспрессия-NC (oe-NC) — клетки, ко-трансфицированные мимиком miR-488-3p и негативным контролем векторов оверэкспрессии ROCK1; 2) мимик miR-488-3p + oe-ROCK1 — клетки, ко-трансфицированные мимиком miR-488-3p и векторами оверэкспрессии ROCK1. Все последовательности трансфекции обобщены в Дополнительной таблице 1. Вектор оверэкспрессии ROCK1 был создан путем клонирования области кодирующей последовательности (CDS) в плазмиду pcDNA 3.1. Трансфицированные клетки использовали для последующих экспериментов через 48 ч после трансфекции.

Анализ функций клеток

Анализ пролиферации клеток (Cell Counting Kit-8 [CCK-8]): Трансфицированные клетки HFLS-RA высевали в 96-луночные планшеты в концентрации 5 × 103 клеток/лунку, по три повторности на группу. Через 0, 24, 48 и 72 ч после трансфекции в каждую лунку добавляли 10 µL раствора CCK-8 с последующей инкубацией при 37 °C в течение 2 ч. Оптическую плотность измеряли при 450 nm (рабочая длина волны) и 630 nm (контрольная длина волны) с помощью микропланшетного ридера. Относительную скорость пролиферации рассчитывали, принимая значение при 0 ч за базовую линию.

Определение апоптоза (проточная цитометрия): Апоптоз оценивали с помощью анализа на апоптоз с использованием Annexin V-флуоресцеин-изотиоцианата (FITC)/пропидий иодида (PI). Клетки трансфицировали соответствующими плазмидами, после чего собирали путем трипсинизации. Степень апоптоза определяли методом проточной цитометрии.

Анализ воспалительных факторов (иммуноферментный анализ [ELISA]): клетки HFLS-RA высевали в 24-луночные планшеты и трансфецировали соответствующим миметиком miR-488-3p, ингибитором miR-488-3p или соответствующими отрицательными контролями на 48 ч. Концентрации интерлейкина-6 (IL-6), фактора некроза опухоли-α (TNF-α) и интерлейкина-1β (IL-1β) в супернатантах клеточных культур определяли с помощью наборов для ELISA.

Валидация мишени

Прогнозирование мишени: С помощью базы данных TargetScan было предсказано, что ROCK1 является нижележащей мишенью miR-488-3p26Предполагаемые сайты связывания между miR-488-3p и ROCK1 3′нетранслируемая область (3'UTR)′НТР (нетранслируемая область) также были идентифицированы.

Двойной люциферазный репортерный анализ: Дикий тип или мутантная форма 3′UTR ROCK1 были клонированы в плазмиду pGL3. Предполагаемые сайты связывания и сайты мутаций показаны на Рисунке 4. Клетки HEK- 293T подвергали ко-трансфекции мимиком или ингибитором miR-488-3p вместе с сконструированными векторами27. Люциферазную активность измеряли через 48 ч после трансфекции мимиком или ингибитором miR-488-3p.

РНК-иммунопреципитация (RIP): Клетки HFLS-RA инкубировали с антителом к Argonaute 2 (Ago2) (RRID: AB_2882071, разведение 1:200) или контрольным антителом иммуноглобулином G (IgG) (RRID: AB_2819160, разведение 1:5000), после чего проводили экстракцию РНК и количественную ПЦР (кПЦР) для определения обогащения мРНК ROCK1 согласно описанному выше методу.

Статистический анализ

Статистический анализ исследования проводили с помощью программ SPSS 23.0 (RRID: SCR_002865) и GraphPad Prism 9.0 (RRID: SCR_002798). Данные измерений представлены как среднее значение ± стандартное отклонение (SD). Все эксперименты были выполнены в трех биологических повторностях, каждая из которых анализировалась в трех технических повторах. Исходные данные приведены в дополнительных материалах. Перед применением параметрических статистических критериев данные оценивали с помощью графика нормальной вероятности (P-P plot). Для сравнения непрерывных исходных переменных (например, возраста, индекса массы тела [BMI] и др.) использовали t-критерий для независимых выборок, а для категориальных переменных (например, пола и др.) — критерий хи-квадрат. Уровни экспрессии генов сравнивали с помощью t-критерия для независимых выборок. Изменения пролиферации клеток в разные временные точки анализировали с помощью дисперсионного анализа (ANOVA) с повторными измерениями, тогда как для сравнения показателей апоптоза, определенных методом проточной цитометрии, использовали однофакторный ANOVA. Корреляционный анализ проводили с помощью коэффициента Спирмена (для переменных, не имеющих нормального распределения) и коэффициента Пирсона (для переменных с нормальным распределением). Диагностическую эффективность оценивали с помощью анализа кривой рабочей характеристики приемника (ROC-кривой). Оптимальное пороговое значение, чувствительность и специфичность определяли с помощью максимального индекса Юдена. Все статистические тесты были двухсторонними; значение p < 0,05 считалось статистически значимым.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Основные характеристики участников исследования

В данное исследование для систематического анализа было включено 125 здоровых добровольцев (контрольная группа), 130 пациентов с ОА и 135 пациентов с РА (Таблица 1). Между тремя группами не было выявлено значимых различий по таким базовым характеристикам, как возраст (p = 0.191), соотношение полов (p = 0.203) и ИМТ (p = 0.562), что обеспечило сопоставимость исследуемой популяции. Что ка...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Как подчеркнули Smolen et al1 в последних рекомендациях по диагностике и лечению РА, разработка новых биомаркеров имеет значительную клиническую ценность. В данном исследовании мы подтвердили, что экспрессия сывороточного miR-488-3p была значительно снижена у пациентов с РА и продемонстрировала многообещающие диагностические характеристики с относительно удовлетворительной чувствительностью и специфичностью. Ранняя диагностика РА всегда представляла собой клиническую проблему, а существующие биома...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Нет данных.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Набор для определения апоптоза Annexin V-FITCBD Bioscience556547апоптоз клеток
антитело к Ago2Proteintech66720-1-Igиммунопреципитация РНК
раствор CCK-8DojindoCK04пролиферация клеток
модифицированная среда Игла в модификации Дульбекко (DMEM)Thermo Fisher121000146культивирование клеток
фетальная бычья сывороткаThermo Fisher10437028культивирование клеток
Проточный цитометрBD Bioscience FACSCaliburапоптоз клеток
Набор ELISA для определения анти-CCP антител человекаCusabioCSB-E09077h определение анти-CCP
Набор ELISA для определения RF-IgA человекаFeien BiotechnologyEH4270определение RF
Фибробластоподобные синовиоциты при ревматоидном артрите человека (HFLS-RA)Cell ApplicationsHFLS-RA-200валидация функции miR-488-3p in vitro
контрольное антитело IgGAbcamab205718иммунопреципитация РНК
Набор ELISA для интерлейкина-1β (IL-1β)R&D SystemsDY201-05концентрация клеточного IL-1β
Набор ELISA для интерлейкина-6 (IL-6)R&D SystemsD6050Bконцентрация клеточного IL-6
Реагент для липосомальной трансфекции 3000Ingenuity Life TechnologiesL3000015трансфекция клеток
Считыватель микропланшетовBioTek ELx808анализ ELISA
Набор Mir-XTM для синтеза первой цепи miRNANihonbao Bioengineering Co., Ltd.638313обратная транскрипция
среда Opti-MEMIngenuity Life Technologies, Inc31985070трансфекция клеток
pcDNA 3.1InvitrogenV790-20оверэкспрессия ROCK1
Пенициллин-стрептомицинThermo Fisher15140122культивирование клеток
Лабораторная система Phadia 250Thermo Fisher Phadia 250анализ крови
Набор PrimeScriptTM для обратной транскрипцииNihonbao Bioengineering Co., Ltd.RR037Aобратная транскрипция
проподиумйодид (PI)/рибонуклеаза (RNase)BD Bioscience550825апоптоз клеток
Система QuantStudio 5Applied Biosystems, Inc.A28138ПЦР-анализ
Реагент RNAiso PlusNihonbao Bioengineering Co., Ltd.9108изоляция РНК
SYBR Green Premix Ex TaqNippon Poh Bio-Engineering Co., Ltd.RR420AПЦР-амплификация
База данных TargetScanTargetScanN/Aпредсказание сайтов связывания, (https://www.targetscan.org/) 
Tina-quant C-реактивный белок IVRoche Diagnostics7876033190определение CRP
Набор ELISA для фактора некроза опухоли-α (TNF-α)R&D SystemsDY210-05концентрация клеточного TNF-α

Ссылки

  1. Smolen JS, et al. Rheumatoid arthritis. Nat Rev Dis Primers. 2018;4:18001.
  2. Kook HY, et al. Serum miR-214 as a novel biomarker for ankylosing spondylitis. Int J Rheum Dis. 2019;22(7):1196-201.
  3. Alamanos Y, Voulgari PV, Drosos AA. Incidence and prevalence of rheumatoid arthritis, based on the 1987 American College of Rheumatology criteria: a systematic review. Semin Arthritis Rheum. 2006;36(3):182-8.
  4. van der Linden MPM, et al. Long-term impact of delay in assessment of patients with early arthritis. Arthritis Rheum. 2010;62(12):3537-46.
  5. Anderson J, et al. Rheumatoid arthritis disease activity measures: American College of Rheumatology recommendations for use in clinical practice. Arthritis Care Res (Hoboken). 2012;64(5):640-7.
  6. Aletaha D, et al. 2010 rheumatoid arthritis classification criteria: an American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism collaborative initiative. Arthritis Rheum. 2010;62(9):2569-81.
  7. Yang J, et al. MicroRNA-488: a miRNA with diverse roles and clinical applications in cancer and other human diseases. Biomed Pharmacother. 2023;165:115115.
  8. Molendijk M, Hazes JMW, Lubberts E. From patients with arthralgia, pre-RA and recently diagnosed RA: what is the current status of understanding RA pathogenesis? RMD Open. 2018;4(1):e000256.
  9. van Venrooij WJ, van Beers JJBC, Pruijn GJM. Anti-CCP antibodies: the past, the present and the future. Nat Rev Rheumatol. 2011;7(7):391-8.
  10. Szodoray P, et al. Anti-citrullinated protein/peptide autoantibodies in association with genetic and environmental factors as indicators of disease outcome in rheumatoid arthritis. Autoimmun Rev. 2010;9(3):140-3.
  11. Filer A, et al. Utility of ultrasound joint counts in the prediction of rheumatoid arthritis in patients with very early synovitis. Ann Rheum Dis. 2011;70(3):500-7.
  12. Zuo C, Fan P, Yang Y, Hu C. MiR-488-3p facilitates wound healing through CYP1B1-mediated Wnt/β-catenin signaling pathway by targeting MeCP2. J Diabetes Investig. 2024;15(2):145-58.
  13. Mendell JT, Olson EN. MicroRNAs in stress signaling and human disease. Cell. 2012;148(6):1172-87.
  14. Cai Z, Poulos RC, Liu J, Zhong Q. Machine learning for multi-omics data integration in cancer. iScience. 2022;25(2):103798.
  15. Fabian MR, Sonenberg N. The mechanics of miRNA-mediated gene silencing: a look under the hood of miRISC. Nat Struct Mol Biol. 2012;19(6):586-93.
  16. Duroux-Richard I, et al. Circulating miRNA-125b is a potential biomarker predicting response to rituximab in rheumatoid arthritis. Mediators Inflamm. 2014;2014:342524.
  17. Zakeri Z, et al. MicroRNA and exosome: key players in rheumatoid arthritis. J Cell Biochem. 2019;120(7):10930-44.
  18. Pauley KM, et al. Upregulated miR-146a expression in peripheral blood mononuclear cells from rheumatoid arthritis patients. Arthritis Res Ther. 2008;10(4):R101.
  19. Kurowska-Stolarska M, et al. MicroRNA-155 as a proinflammatory regulator in clinical and experimental arthritis. Proc Natl Acad Sci U S A. 2011;108(27):11193-8.
  20. Pers YM, et al. miR-155 contributes to the immunoregulatory function of human mesenchymal stem cells. Front Immunol. 2021;12:624024.
  21. Fu Q, et al. miR-488-3p alleviates neuropathic pain by regulating target gene ROCK1. Acta Neurobiol Exp (Wars). 2023;83(3):271-9.
  22. Xue W, et al. PVT1 regulates the malignant behaviors of human glioma cells by targeting miR-190a-5p and miR-488-3p. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. 2018;1864(5 Pt A):1783-94.
  23. Muiños-Gimeno M, et al. Human microRNAs miR-22, miR-138-2, miR-148a, and miR-488 are associated with panic disorder and regulate several anxiety candidate genes and related pathways. Biol Psychiatry. 2011;69(6):526-33.
  24. Le TD, Zhang J, Liu L, Li J. Computational methods for identifying miRNA sponge interactions. Brief Bioinform. 2017;18(4):577-90.
  25. Scanzello CR, Goldring SR. The role of synovitis in osteoarthritis pathogenesis. Bone. 2012;51(2):249-57.
  26. McGeary SE, et al. The biochemical basis of microRNA targeting efficacy. Science. 2019;366(6472):eaav1741.
  27. Liu X, et al. Impaired AGO2/miR-185-3p/NRP1 axis promotes colorectal cancer metastasis. Cell Death Dis. 2021;12(4):390.
  28. Smolen JS, Aletaha D, McInnes IB. Rheumatoid arthritis. Lancet. 2016;388(10055):2023-38.
  29. O'Connell RM, Rao DS, Baltimore D. microRNA regulation of inflammatory responses. Annu Rev Immunol. 2012;30:295-312.
  30. Bottini N, Firestein GS. Duality of fibroblast-like synoviocytes in RA: passive responders and imprinted aggressors. Nat Rev Rheumatol. 2013;9(1):24-33.
  31. Firestein GS, McInnes IB. Immunopathogenesis of rheumatoid arthritis. Immunity. 2017;46(2):183-96.
  32. Amano M, Nakayama M, Kaibuchi K. Rho-kinase/ROCK: a key regulator of the cytoskeleton and cell polarity. Cytoskeleton (Hoboken). 2010;67(9):545-54.
  33. Peng H, et al. ROCK1 induces endothelial-to-mesenchymal transition in glomeruli to aggravate albuminuria in diabetic nephropathy. Sci Rep. 2016;6:20304.
  34. van der Meel R, et al. Smart cancer nanomedicine. Nat Nanotechnol. 2019;14(11):1007-17.
  35. Yin H, et al. Non-viral vectors for gene-based therapy. Nat Rev Genet. 2014;15(8):541-55.
  36. Setten RL, Rossi JJ, Han SP. The current state and future directions of RNAi-based therapeutics. Nat Rev Drug Discov. 2019;18(6):421-46.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Больше статей

Сывороточный биомаркерОТ-ПЦРапоптоз синовиоцитоввоспалительный ответROC-криваямишень ROCK1проточная цитометрия