Challenges and Strategies for Optimizing Corrosion and Biodegradation Stability of Biomedical Micro‐ and Nanoswimmers: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The last two decades have witnessed the emergence of micro‐ and nanoswimmers (MNSs). Researchers have invested significant efforts in engineering motile micro‐ and nanodevices to address current limitations in minimally invasive medicine. MNSs can move through complex fluid media by using chemical fuels or external energy sources such as magnetic fields, ultrasound, or light. Despite significant advancements in their locomotion and functionalities, the gradual deterioration of MNSs in human physiological media is often overlooked. Corrosion and biodegradation caused by chemical reactions with surrounding medium and the activity of biological agents can significantly affect their chemical stability and functional properties during their lifetime performance. It is therefore essential to understand the degradation mechanisms and factors that influence them to design ideal biomedical MNSs that are affordable, highly efficient, and sufficiently resistant to degradation (at least during their service time). This review summarizes recent studies that delve into the physicochemical characteristics and complex environmental factors affecting the corrosion and biodegradation of MNSs, with a focus on metal‐based devices. Additionally, different strategies are discussed to enhance and/or optimize their stability. Conversely, controlled degradation of non‐toxic MNSs can be highly advantageous for numerous biomedical applications, allowing for less invasive, safer, and more efficient treatments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».