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Enregistrement W4399673182 · doi:10.1002/advs.202403204

Emerging 2D Nanomaterials‐Integrated Hydrogels: Advancements in Designing Theragenerative Materials for Bone Regeneration and Disease Therapy

2024· review· en· W4399673182 sur OpenAlex
Melanie Zorrón, Agustín López Cabrera, Riya Sharma, Janani Radhakrishnan, Samin Abbaszadeh, Mohammad‐Ali Shahbazi, Omid Aghababaei Tafreshi, Solmaz Karamikamkar, Hajar Maleki

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMXene and MAX Phase Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSelf-healing hydrogelsPhotothermal therapyMaterials scienceDrug deliveryNanotechnologyNanomaterialsRegeneration (biology)Biomedical engineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle