Comprendre comment l’environnement de l’articulation du genou affecte les cellules cartilagineuses est crucial pour la santé des articulations. La connaissance des mécanismes de dégénérescence du cartilage induite par les cellules peut soutenir le développement d’interventions pharmaceutiques efficaces pour l’arthrose.
Le fardeau des maladies musculo-squelettiques, telles que l’arthrose, affecte de plus en plus la qualité de vie des patients et entraîne des coûts énormes pour les soins de santé. Afin de réduire le fardeau de la maladie, des modèles informatiques ont été développés pour prédire l’apparition et la progression de la dégénérescence du cartilage. Les modèles actuels d’articulation du genou ont mis en lumière le développement des forces articulaires biomécaniques pendant la marche et la sévérité de l’inflammation articulaire. Cependant, les modèles informatiques au niveau des cellules et des tissus ont beaucoup moins retenu l’attention, même si les cellules contribuent remarquablement aux modifications tissulaires du cartilage. Ainsi, une meilleure compréhension des mécanismes précoces de l’arthrose au niveau cellulaire et tissulaire est nécessaire pour permettre la prédiction de la progression précoce de la maladie. De plus, ces modèles pourraient également ouvrir de nouvelles avenues pour la recherche pharmaceutique guidée par modèle visant à atténuer la progression de l’arthrose.
Dans le cadre d’un travail collaboratif entre l’Université de Finlande orientale (UEF), l’Université de Lund (LU), l’Université de l’Iowa (UIOWA) et le Massachusetts Institute of Technology (MIT), les chercheurs ont maintenant intégré l’influence des cellules dans un nouveau modèle numérique découvrir les processus de dégénérescence dans le cartilage chargé mécaniquement et enflammé. Ce modèle considère différentes formes de mort cellulaire, de stress oxydatif et de biomolécules pro-inflammatoires. Comme dans les expériences biologiques précédentes, le modèle a prédit que la charge préjudiciable provoque des lésions cellulaires agressives et une dégénérescence du cartilage près des lésions cartilagineuses, tandis que l’inflammation induit une dégénérescence généralisée également dans les régions intactes.
Fait intéressant, l’atténuation de l’inflammation a conduit à une récupération partielle de la composition du cartilage conformément à la littérature précédente. Ce résultat suggère que l’approche pourrait aider à identifier des cibles potentielles pour de nouvelles stratégies d’intervention précoce et qu’elle a un grand potentiel pour servir de « piste d’essai » informatique pour différents traitements médicamenteux anti-inflammatoires ou anti-oxydants, par exemple.
Après un étalonnage approfondi, le modèle pourrait fournir des informations précieuses pour évaluer l’administration de médicaments et les effets des traitements thérapeutiques sur le cartilage. Ainsi, dans notre travail en cours avec l’Université de l’Iowa, nous utiliserons le modèle pour étudier l’efficacité de leur médicament candidat antioxydant. Le modèle pourrait aider à évaluer quand le médicament doit être injecté dans l’articulation pour obtenir le plus grand bénéfice, et quelle dose doit être utilisée pour un certain patient. Ces facteurs dans une articulation du genou, par exemple, peuvent dépendre des aspects mécaniques et inflammatoires de chaque patient, qui peuvent tous deux être pris en compte avec notre modèle informatique. »
Joonas Kosonen, auteur principal de l’étude, chercheur doctorant à l’Université de Finlande orientale
L’étude a reçu un financement du programme de doctorat en sciences, technologie et informatique (SCITECO), un financement stratégique de l’Université de Finlande orientale, de l’Académie de Finlande (subvention n° 334773 – dans le cadre de l’ERA PerMed, 324529), Novo Nordisk Foundation (subvention n° NNF21OC0065373, the Center for Mathematical Modeling of Knee Osteoarthritis (MathKOA)), Alfred Kordelin Foundation (subvention n° 190317), Maire Lisko Foundation, Sigrid Juselius Foundation, Saastamoinen Foundation, Instrumentarium Science Foundation, le Conseil suédois de la recherche (2019 -00953—sous le cadre d’ERA PerMed).
