Adaptable Hydrogels Mediate Cofactor‐Assisted Activation of Biomarker‐Responsive Drug Delivery via Positive Feedback for Enhanced Tissue Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
The targeted and simultaneous delivery of diverse cargoes with vastly different properties by the same vehicle is highly appealing but challenging. Here, a bioactive nanocomposite hydrogel based on hyaluronic acid and self-assembled pamidronate-magnesium nanoparticles for the localized elution and on-demand simultaneous release of bioactive ions and small molecule drugs is described. The obtained nanocomposite hydrogels exhibit excellent injectability and efficient stress relaxation, thereby allowing easy injection and consequent adaptation of hydrogels to bone defects with irregular shapes. Magnesium ions released from the hydrogels promote osteogenic differentiation of the encapsulated human mesenchymal stem cells (hMSCs) and activation of alkaline phosphatase (ALP). The activated ALP subsequently catalyzes the dephosphorylation (activation) of Dex phosphate, a pro-drug of Dex, and expedites the release of Dex from hydrogels to further promote hMSC osteogenesis. This positive feedback circuit governing the activation and release of Dex significantly enhances bone regeneration at the hydrogel implantation sites. The findings suggest that these injectable nanocomposite hydrogels mediate optimized release of diverse therapeutic cargoes and effectively promote in situ bone regeneration via minimally invasive procedures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».