Contact‐Free Remote Manipulation of Hydrogel Properties Using Light‐Triggerable Nanoparticles: A Materials Science Perspective for Biomedical Applications
Notice bibliographique
Résumé
Considerable progress has been made in synthesizing "intelligent", biodegradable hydrogels that undergo rapid changes in physicochemical properties once exposed to external stimuli. These advantageous properties of stimulus-triggered materials make them highly appealing to diverse biomedical applications. Of late, research on the incorporation of light-triggered nanoparticles (NPs) into polymeric hydrogel networks has gained momentum due to their ability to remotely tune hydrogel properties using facile, contact-free approaches, such as adjustment of wavelength and intensity of light source. These multi-functional NPs, in combination with tissue-mimicking hydrogels, are increasingly being used for on-demand drug release, preparing diagnostic kits, and fabricating smart scaffolds. Here, the authors discuss the atomic behavior of different NPs in the presence of light, and critically review the mechanisms by which NPs convert light stimuli into heat energy. Then, they explain how these NPs impact the mechanical properties and rheological behavior of NPs-impregnated hydrogels. Understanding the rheological behavior of nanocomposite hydrogels using different sophisticated strategies, including computer-assisted machine learning, is critical for designing the next generation of drug delivery systems. Next, they highlight the salient strategies that have been used to apply light-induced nanocomposites for diverse biomedical applications and provide an outlook for the further improvement of these NPs-driven light-responsive hydrogels.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».