Bioinspired tissue-compliant hydrogels with multifunctions for synergistic surgery–photothermal therapy
Notice bibliographique
Résumé
Operation therapy is a common treatment for many cancers, but malignant tumors likely recur and metastasize after surgery, resulting in treatment failure. In this study, we aimed at synthesizing a multifunctional hydrogel patch that features multifunctions for synergistic surgery-photothermal therapy. Our polydopamine nanoparticle (PDA NP)-crosslinked poly(acrylamide-co-N-(3-aminopropyl)methacrylamide) hydrogels undergo several dynamic interactions (e.g., hydrogen bonds, π-π interactions, and imine bonds), which confer high stretchability (∼3430%) and adhesive strength to porcine skin (∼75 kPa) that mimics soft wound tissues. Furthermore, PDA NP incorporation into the hydrogel matrix endows it with photothermal responsivity under 808 nm irradiation. As a proof of concept, our hydrogel system was used to ablate residual tumors in 4T1 tumor-bearing mice models after surgery via photothermal therapy. We find that synergistic operation-photothermal therapy effectively eradicates solid tumors and prevents cancer recurrence in mice. We envision that our work provides an effective synergistic strategy for cancer treatment and offers great potential for clinical applications.
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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 ».