Aerogel‐Based Biomaterials for Biomedical Applications: From Fabrication Methods to Disease‐Targeting Applications
Notice bibliographique
Résumé
Aerogel-based biomaterials are increasingly being considered for biomedical applications due to their unique properties such as high porosity, hierarchical porous network, and large specific pore surface area. Depending on the pore size of the aerogel, biological effects such as cell adhesion, fluid absorption, oxygen permeability, and metabolite exchange can be altered. Based on the diverse potential of aerogels in biomedical applications, this paper provides a comprehensive review of fabrication processes including sol-gel, aging, drying, and self-assembly along with the materials that can be used to form aerogels. In addition to the technology utilizing aerogel itself, it also provides insight into the applicability of aerogel based on additive manufacturing technology. To this end, how microfluidic-based technologies and 3D printing can be combined with aerogel-based materials for biomedical applications is discussed. Furthermore, previously reported examples of aerogels for regenerative medicine and biomedical applications are thoroughly reviewed. A wide range of applications with aerogels including wound healing, drug delivery, tissue engineering, and diagnostics are demonstrated. Finally, the prospects for aerogel-based biomedical applications are presented. The understanding of the fabrication, modification, and applicability of aerogels through this study is expected to shed light on the biomedical utilization of aerogels.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».