Layered Black Phosphorus Nanoflakes Reduce Bacterial Burden and Enhance Healing of Murine Infected Wounds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current treatment modalities of cutaneous wound infections are largely ineffective, attributed to the increasing burden of antimicrobial resistance. S. aureus, a commonly wound‐associated pathogen continues to pose a clinical challenge, suggesting that new alternative therapeutic materials are urgently required to provide optimal treatment. A layered allotrope of phosphorus termed Black Phosphorus nanoflakes (BPNFs) has emerged as a potential alternative antibacterial material. However, wider deployment of this material requires extensive biological validation using the latest pre‐clinical models to understand its role in wound management. Here, the antibacterial potential of BPNFs against wound pathogens demonstrates over 99% killing efficiency at ambient conditions, while remaining non‐toxic to mammalian skin cells. In addition, in vivo validation of BPNFs using a preclinical model of S. aureus acute wound infection demonstrates that daily topical application significantly reduces infection (3‐log reduction) comparable to ciprofloxacin antibiotic control. Furthermore, the application of BPNFs also accelerates wound closure, increases wound re‐epithelization, and reduces tissue inflammation compared to controls, suggesting a potential role in alleviating the current challenges of infected cutaneous wounds. For the first time, this study demonstrates the potential role of BPNFs in ambient light conditions for clearing a clinically relevant wound infection with favorable wound healing properties.
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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 ».