Injectable and Self-Healing Nanocomposite Hydrogels with Ultrasensitive pH-Responsiveness and Tunable Mechanical Properties: Implications for Controlled Drug Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Injectable, self-healing, and pH-responsive hydrogels are great intelligent drug delivery systems for controlled and localized therapeutic release. Hydrogels that show pH-sensitive behaviors in the mildly acidic range are ideal to be used for the treatment of regions showing local acidosis like tumors, wounds and infections. In this work, we present a facile preparation of an injectable, self-healing, and supersensitive pH-responsive nanocomposite hydrogel based on Schiff base reactions between aldehyde-functionalized polymers and amine-modified silica nanoparticles. The hydrogel shows fast gelation within 10 s, injectability, and rapid self-healing capability. Moreover, the hydrogel demonstrates excellent stability under neutral physiological conditions, while a sharp gel-sol transition is observed, induced by a faintly acidic environment, which is desirable for controlled drug delivery. The pH-responsiveness of the hydrogel is ultrasensitive, where the mechanical properties, hydrolytic degradation, and drug release behaviors can alter significantly when subjected to a slight pH change of 0.2. Additionally, the hydrogel's mechanical and pH-responsive properties can be readily tuned by its composition. Its excellent biocompatibility is confirmed by cytotoxicity tests toward human dermal fibroblast cells (HDFa). The novel injectable, self-healing, and sensitive pH-responsive hydrogel serves as a promising candidate as a localized drug carrier with controlled delivery capability, triggered by acidosis, holding great promise for cancer therapy, wound healing, and infection treatment.
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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 ».