Effective control of biofilms by photothermal therapy using a gold nanorod hydrogel
Notice bibliographique
Résumé
Biofilms are matrices synthesized by bacteria containing polysaccharides, DNA, and proteins. The development of biofilms in infectious processes can induce a chronic inflammatory response that may progress to the destruction of tissues. The treatment of biofilms is difficult because they serve as a bacterial mechanism of defense and high doses of antibiotics are necessary to treat these infections with limited positive results. It has been demonstrated that photothermal therapy using gold nanorods (AuNRs) is an attractive treatment because of its anti-biofilm activity. The purpose of this work was to generate a novel chitosan-based hydrogel embedded with AuNRs to evaluate its anti-biofilm activity. AuNRs were synthesized by the seed-mediated growth method and mixed with the chitosan-based hydrogel. Hydrogels were characterized and tested against two bacterial strains by irradiating the produced biofilm in the presence of the nanoformulation with a laser adjusted at the near infrared spectrum. In addition, the safety of the nanoformulation was assessed with normal human gingival fibroblasts. Results showed that a significant bacterial killing was measured when biofilms were exposed to an increase of 10°C for a short time of 2 min. Moreover, no cytotoxicity was measured when normal gingival fibroblasts were exposed to the nanoformulation using the bactericidal conditions. The development of the reported formulation can be used as a direct application to treat periodontal diseases or biofilm-produced bacteria that colonize the oral cavity.
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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) | 0,000 | 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 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 ».