Multifunctional Nanofiber Membranes Constructed by Microfluidic Blow-Spinning to Inhibit Scar Formation at Early Intervention Stage
Notice bibliographique
Résumé
Pathological scarring has been a challenge in skin injury repair since ancient times, and prophylactic treatment in the early stages of wound healing usually results in delayed wound healing. In this study, poly(ethylene oxide) (PEO) and chitosan (CTS) were used as carrier materials to construct multifunctional pirfenidone (PFD)/CTS/PEO (PCP) nanofiber membranes (NFMs) loaded with PFD by microfluidic blow-spinning (MBS). MBS is a good method for quickly, safely, and greenly constructing large-area manufacturing of inexpensive NFMs. PCP NFMs were uniform in external morphology, with diameters ranging from 200 to 500 nm. The encapsulation efficiency of the drug-loaded PCP NFMs was above 80%, which had a good slow release, visualization, water absorption, and biocompatibility. The inhibitory effect of PCP NFMs on normal human dermal fibroblasts was dose-dependent and inhibited the expression of the transforming growth factor-β1/SMAD family member 3 (TGF-β1/SMAD3) signaling pathway. PCP NFMs showed significant antibacterial effects against both Staphylococcus aureus and Escherichia coli . In the rabbit ear scar experiment, the wound healed about 70% on day 5 and almost completely on day 10 after PCP-3 NFMs treatment, with the thinnest scar tissue, skin color, tenderness close to normal tissue, and a Vancouver scar scale score of less than 5. PCP-3 NFMs had good effects on anti-inflammatory, wound healing, and collagen-I deposition reducing effects. In conclusion, PCP-3 NFMs can both promote wound healing and intervene to inhibit pathological scarring in advance, making them a potential multifunctional wound dressing for early prevention and treatment of pathological scarring.
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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) | 0,000 | 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 ».