Injectable and Self-Healing Nanocomposite Hydrogels with Ultrasensitive pH-Responsiveness and Tunable Mechanical Properties: Implications for Controlled Drug Delivery
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
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle