Nanoparticles Encapsulated with LL37 and Serpin A1 Promotes Wound Healing and Synergistically Enhances Antibacterial Activity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Wound care is a serious healthcare concern, often complicated by prolonged inflammation and bacterial infection, which contributes significantly to mortality and morbidity. Agents commonly used to treat chronic wound infections are limited due to toxicity of the therapy, multifactorial etiology of chronic wounds, deep skin infections, lack of sustained controlled delivery of drugs, and development of drug resistance. LL37 is an endogenous host defense peptide possessing antimicrobial activity and is involved in the modulation of wound healing. Serpin A1 (A1) is an elastase inhibitor and has been shown to demonstrate wound-healing properties. Hence, our goal was to develop a topical combination nanomedicine for the controlled sustained delivery of LL37 and A1 at precise synergistic ratio combinations that will significantly promote wound closure, reduce bacterial contamination, and enhance anti-inflammatory activity. We have successfully developed the first solid lipid nanoparticle (SLN) formulation that can simultaneously deliver LL37 and A1 at specific ratios resulting in accelerated wound healing by promoting wound closure in BJ fibroblast cells and keratinocytes as well as synergistically enhancing antibacterial activity against S. aureus and E. coli in comparison to LL37 or A1 alone.
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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 | 0,001 |
| 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 découle