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Enregistrement W4405593138 · doi:10.1186/s12951-024-03056-5

Bacteria-activated macrophage membrane coated ROS-responsive nanoparticle for targeted delivery of antibiotics to infected wounds

2024· article· en· W4405593138 sur OpenAlexaff
Ying Luo, Xiaoli Jia, Xiaozhuo Wu, Ling Diao, Yawei Zhao, Xing Liu, Yi Peng, Wen Zhong, Malcolm Xing, Guozhong Lyu

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanobiotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvanced Drug Delivery Systems
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacrophageBacteriaAntibioticsChemistryMicrobiologyMembraneCell biologyBiologyBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacterial infections and antibiotic resistance represent significant global public health challenges, necessitating the development of innovative antibacterial agents with targeted delivery capabilities. Our study utilized macrophages' natural ability to recognize bacteria and the increased reactive oxygen species (ROS) at infection sites to develop a novel nanoparticle for targeted delivery and controlled release. We prepared bacteria-activated macrophage membranes triggered by Staphylococcus aureus (Sa-MMs), which showed significantly higher expression of Toll-like receptors (TLRs), compared to normal macrophage membranes (MMs). These Sa-MMs were then used to coat vancomycin-loaded amphiphilic nanoparticles with ROS responsiveness (Van-NPs), resulting in the novel targeted delivery system Sa-MM@Van-NPs. Studies both In vitro and in vivo demonstrated that biocompatible Sa-MM@Van-NPs efficiently targeted infected sites and released vancomycin to eliminate bacteria, facilitating faster wound healing. By combining targeted delivery to infected sites and ROS-responsive antibiotic release, this approach might represent a robust strategy for precise infection eradication and enhanced wound healing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,338 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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