Starfish-Inspired Synergistic Reinforced Hydrogel Wound Dressing: Dual Responsiveness and Enhanced Bioactive Compound Delivery for Advanced Skin Regeneration and Management
Notice bibliographique
Résumé
Effective wound management demands advanced dressings that protect while actively supporting healing. Traditional wound dressings often fall short of meeting the complex needs of skin repair. Inspired by the regenerative abilities of starfish, we developed a bionically engineered hydrogel designed to enhance wound healing. The hydrogel is synthesized through the coassembly of dopamine-modified cellulose nanofibers, chitosan, (3-aminobenzeneboronic acid)-grafted oxidized dextran, and poly(vinyl alcohol), utilizing dynamic Schiff base and boronic ester linkages. This innovative design imparts multifunctional properties, including injectability, 3D printability, antibacterial activity, self-adhesion, self-healing, antioxidant protection, and hemostasis, which emulate the defense mechanisms and regenerative processes of starfish. These characteristics work synergistically to reduce infection and oxidative stress and improve healing efficiency. Additionally, the hydrogel incorporates mangiferin and Vitamin C, which are released in a controlled manner in response to the wound’s microenvironment (pH and reactive oxygen species), promoting tissue regeneration and reducing inflammation. In vitro tests confirmed its dual responsiveness, while finite element modeling validated the controlled release of bioactive compounds. In vivo testing on a rat full-thickness wound model showed a 100% healing rate by day 13, significantly outperforming commercial alternatives. The hydrogel’s nontoxicity and advanced healing capabilities make it a promising solution for patients with critical healing needs, offering a comprehensive integration of natural biological processes and cutting-edge engineering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».