Emerging 2D Nanomaterials‐Integrated Hydrogels: Advancements in Designing Theragenerative Materials for Bone Regeneration and Disease Therapy
Notice bibliographique
Résumé
This review highlights recent advancements in the synthesis, processing, properties, and applications of 2D-material integrated hydrogels, with a focus on their performance in bone-related applications. Various synthesis methods and types of 2D nanomaterials, including graphene, graphene oxide, transition metal dichalcogenides, black phosphorus, and MXene are discussed, along with strategies for their incorporation into hydrogel matrices. These composite hydrogels exhibit tunable mechanical properties, high surface area, strong near-infrared (NIR) photon absorption and controlled release capabilities, making them suitable for a range of regeneration and therapeutic applications. In cancer therapy, 2D-material-based hydrogels show promise for photothermal and photodynamic therapies, and drug delivery (chemotherapy). The photothermal properties of these materials enable selective tumor ablation upon NIR irradiation, while their high drug-loading capacity facilitates targeted and controlled release of chemotherapeutic agents. Additionally, 2D-materials -infused hydrogels exhibit potent antibacterial activity, making them effective against multidrug-resistant infections and disruption of biofilm generated on implant surface. Moreover, their synergistic therapy approach combines multiple treatment modalities such as photothermal, chemo, and immunotherapy to enhance therapeutic outcomes. In bio-imaging, these materials serve as versatile contrast agents and imaging probes, enabling their real-time monitoring during tumor imaging. Furthermore, in bone regeneration, most 2D-materials incorporated hydrogels promote osteogenesis and tissue regeneration, offering potential solutions for bone defects repair. Overall, the integration of 2D materials into hydrogels presents a promising platform for developing multifunctional theragenerative biomaterials.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».