An electroadhesive hydrogel interface prolongs porcine gastrointestinal mucosal theranostics
Notice bibliographique
Résumé
Establishing a robust and intimate mucosal interface that allows medical devices to remain within lumen-confined organs for extended periods has valuable applications, particularly for gastrointestinal theranostics. Here, we report the development of an electroadhesive hydrogel interface for robust and prolonged mucosal retention after electrical activation (e-GLUE). The e-GLUE device is composed of cationic polymers interpenetrated within a tough hydrogel matrix. An e-GLUE electrode design eliminated the need for invasive submucosal placement of ground electrodes for electrical stimulation during endoscopic delivery. With an electrical stimulation treatment of about 1 minute, the cationic polymers diffuse and interact with polyanionic proteins that have a relatively slow cellular turnover rate in the deep mucosal tissue. This mucosal adhesion mechanism increased the adhesion energy of hydrogels on the mucosa by up to 30-fold and enabled in vivo gastric retention of e-GLUE devices in a pig stomach for up to 30 days. The adhesion strength was modulated by polycationic chain length, electrical stimulation time, gel thickness, cross-linking density, voltage amplitude, polycation concentration, and perimeter-to-area ratio of the electrode assembly. In porcine studies, e-GLUE demonstrated rapid mucosal adhesion in the presence of luminal fluid and mucus exposure. In proof-of-concept studies, we demonstrated e-GLUE applications for mucosal hemostasis, sustained local delivery of therapeutics, and intimate biosensing in the gastrointestinal tract, which is an ongoing clinical challenge for commercially available alternatives, such as endoclips and mucoadhesive. The e-GLUE platform could enable theranostic applications across a range of digestive diseases, including recurrent gastrointestinal bleeding and inflammatory bowel disease.
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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) | 0,001 | 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 ».