Comprender cómo el entorno de la articulación de la rodilla afecta las células del cartílago es crucial para la salud de las articulaciones. El conocimiento de los mecanismos de degeneración del cartílago impulsados ​​por células puede respaldar el desarrollo de intervenciones farmacéuticas eficaces para la osteoartritis.

La carga de enfermedades musculoesqueléticas, como la osteoartritis, afecta cada vez más la calidad de vida de los pacientes y genera enormes costos para la atención médica. En un esfuerzo por reducir la carga de la enfermedad, se han desarrollado modelos computacionales para predecir el inicio y la progresión de la degeneración del cartílago. Los modelos actuales de articulación de rodilla han arrojado luz sobre el desarrollo de las fuerzas articulares biomecánicas al caminar y sobre la gravedad de la inflamación articular. Sin embargo, los modelos computacionales a nivel de tejido celular han ganado mucha menos atención, a pesar de que las células contribuyen notablemente a los cambios de tejido en el cartílago. Por lo tanto, se necesita una mejor comprensión de los mecanismos tempranos de la osteoartritis a nivel de células y tejidos para permitir la predicción de la progresión temprana de la enfermedad. Además, estos modelos también podrían abrir nuevas vías para la investigación farmacéutica guiada por modelos con el objetivo de mitigar la progresión de la osteoartritis.

Como un trabajo colaborativo entre la Universidad del Este de Finlandia (UEF), la Universidad de Lund (LU), la Universidad de Iowa (UIOWA) y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), los investigadores ahora han incorporado la influencia de las células en un nuevo modelo numérico. para descubrir procesos de degeneración en cartílagos mecánicamente cargados e inflamados. Este modelo considera diferentes formas de muerte celular, estrés oxidativo y biomoléculas proinflamatorias. Al igual que en experimentos biológicos anteriores, el modelo predijo que la carga dañina causa daño celular agresivo y degeneración del cartílago cerca de las lesiones del cartílago, mientras que la inflamación induce una degeneración generalizada también en las regiones intactas.

Curiosamente, la mitigación de la inflamación condujo a una recuperación parcial de la composición del cartílago en consonancia con la literatura anterior. Este resultado sugiere que el enfoque podría ayudar a identificar objetivos potenciales para nuevas estrategias de intervención temprana y tiene un gran potencial para servir como una « pista de prueba » computacional para diferentes tratamientos con fármacos antiinflamatorios o antioxidantes, por ejemplo.

« Después de una calibración exhaustiva, el modelo podría proporcionar información valiosa para evaluar la administración de fármacos y los efectos de los tratamientos terapéuticos en el cartílago. Por lo tanto, en nuestro trabajo en curso con la Universidad de Iowa, utilizaremos el modelo para estudiar la eficacia de su candidato a fármaco antioxidante. El modelo podría ayudar a evaluar cuándo se debe inyectar el fármaco en la articulación para obtener el mayor beneficio y qué dosis se debe usar para un determinado paciente.Estos factores en una articulación de rodilla, por ejemplo, pueden depender de los aspectos mecánicos e inflamatorios. de cada paciente, los cuales se pueden considerar con nuestro modelo computacional », dice el autor principal del estudio, el investigador doctoral Joonas Kosonen de la Universidad del Este de Finlandia.

El estudio ha recibido financiación del Programa de Doctorado en Ciencia, Tecnología e Informática (SCITECO), financiación estratégica de la Universidad de Finlandia Oriental, la Academia de Finlandia (subvención n.º 334773 — en el marco de ERA PerMed, 324529), Novo Fundación Nordisk (subvención n.° NNF21OC0065373, el Centro para el modelado matemático de la osteoartritis de rodilla (MathKOA)), Fundación Alfred Kordelin (subvención n.° 190317), Fundación Maire Lisko, Fundación Sigrid Juselius, Fundación Saastamoinen, Fundación de Ciencias Instrumentarium, Consejo Sueco de Investigación ( 2019-00953 — bajo el marco de ERA PerMed).