Going below and beyond the surface: Microneedle structure, materials, drugs, fabrication, and applications for wound healing and tissue regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Microneedle, as a novel drug delivery system, has attracted widespread attention due to its non-invasiveness, painless and simple administration, controllable drug delivery, and diverse cargo loading capacity. Although microneedles are initially designed to penetrate stratum corneum of skin for transdermal drug delivery, they, recently, have been used to promote wound healing and regeneration of diverse tissues and organs and the results are promising. Despite there are reviews about microneedles, few of them focus on wound healing and tissue regeneration. Here, we review the recent advances of microneedles in this field. We first give an overview of microneedle system in terms of its potential cargos (e.g., small molecules, macromolecules, nucleic acids, nanoparticles, extracellular vesicle, cells), structural designs (e.g., multidrug structures, adhesive structures), material selection, and drug release mechanisms. Then we briefly summarize different microneedle fabrication methods, including their advantages and limitations. We finally summarize the recent progress of microneedle-assisted wound healing and tissue regeneration (e.g., skin, cardiac, bone, tendon, ocular, vascular, oral, hair, spinal cord, and uterine tissues). We expect that our article would serve as a guideline for readers to design their microneedle systems according to different applications, including material selection, drug selection, and structure design, for achieving better healing and regeneration efficacy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».