Titanium dioxide nanoparticle-imbedded polyelectrolyte multilayer as an osteoconductive and antimicrobial surface coating
Notice bibliographique
Résumé
Bioactive surface coatings have retained the attention of researchers and physicians due to their versatility and range of applications in orthopedics, particularly in infection prevention. Antibacterial metal nanoparticles (mNPs) are a promising therapeutic, with vast application opportunities on orthopedic implants. The current research aimed to construct a polyelectrolyte multilayer on a highly porous titanium implant using alternating thin film coatings of chitosan and alginate via the layer-by-layer (LbL) self-assembly technique, along with the incorporation of silver nanoparticles (AgNPs) or titanium dioxide nanoparticles (TiO2NPs), for antibacterial and osteoconductive activity. These mNPs were characterized for their physicochemical properties using quartz crystal microgravimetry with dissipation system, nanoparticle tracking analysis, scanning electron microscopy, and atomic force microscopy. Their cytotoxicity and osteogenic differentiation capabilities were assessed by AlamarBlue and alkaline phosphatase (ALP) activity assays, respectively. The antibiofilm efficacy of the mNPs tested against Staphylococcus aureus. The LbL polyelectrolyte coating was successfully applied to the porous titanium substrate. A dose-dependent relationship between nanoparticle concentration and ALP as well as antibacterial effects was observed. TiO2NP samples were also less cytotoxic than AgNP counterparts, although similarly antimicrobial. Together, these data serve as a proof-of-concept for a novel coating approach for orthopedic implants with antimicrobial and osteoconductive properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,005 |
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 tête enseignante, 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 ».