Nanoporous Titanium Surfaces for Sustained Elution of Proteins and Antibiotics
Notice bibliographique
Résumé
Current medically relevant metals for prosthetic reconstructions enjoy a relatively good success rate, but their performance drops significantly in patients with compromised health status, and post-surgical infections still remain an important challenge. To address these problems, different nanotechnology-based strategies have been exploited to create implantable metals with an enhanced bioactivity and antibacterial capacities. Among these, oxidative nanopatterning has emerged as a very effective approach to engender nanoporous surfaces that stimulate and guide the activity of adhering cells. The resulting nanoporosity is also attractive because it offers nanoconfined volumes that can be exploited to load bioactive compounds and modulate their release over time. Such extended elution is needed since a single exposure to growth factors and/or antibiotics, for instance, may not be adequate to further sustain bone regeneration and/or to counteract bacterial colonization. In this article, we assessed the capacities of nanoporous titanium surfaces generated by oxidative nanopatterning to provide controlled and sustained elution of proteins and antibiotic molecules. To this end, we have selected bovine serum albumin (BSA) and vancomycin to reflect commonly used compounds, and investigated their adsorption and elution by Fourier-transform infrared (FT-IR) and ultraviolet-visible (UV-VIS) spectroscopy. Our results demonstrate that while the elution of albumin is not significantly affected by the nanoporosity, in the case of vancomycin, nanoporous surfaces provided an extended release. These findings were successively correlated to the establishment of interactions with the surface and physical-entrapment effects exerted by the nanopores, ultimately highlighting their synergistic contribution to the release profiles and thus their importance in the design of nanostructured eluting platforms for applications in medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».