MXenes in healthcare: transformative applications and challenges in medical diagnostics and therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
MXenes, a novel class of two-dimensional transition metal carbides, exhibit exceptional physicochemical properties that make them highly promising for biomedical applications. Their application has been explored in bioinstrumentation, tissue engineering, and infectious disease management. In bioinstrumentation, MXenes enhance the sensitivity and response time of wearable sensors, including piezoresistive, electrochemical, and electrophysiological sensors. They also function effectively as contrast agents in MRI and CT imaging for cancer diagnostics and therapy. In tissue engineering, MXenes contribute to both hard and soft tissue regeneration, playing a key role in neural, cardiac, skin and bone repair. Additionally, they offer innovative solutions in combating infectious and inflammatory diseases by facilitating antimicrobial surfaces and immune modulation. Despite their potential, several challenges hinder the clinical translation of MXene-based technologies. Issues related to synthesis, scalability, biocompatibility, and long-term safety must be addressed to ensure their practical implementation in medical applications. This review provides a comprehensive overview of MXenes in next-generation medical diagnostics, including the role they play in wearable sensors and imaging contrast agents. It further explores their applications in tissue engineering and infectious disease management, highlighting their antimicrobial and immunomodulatory properties. Finally, we discuss the key barriers to clinical translation and propose strategies for overcoming these limitations. This review aims to bridge current advancements with future opportunities for integration of MXenes in healthcare.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».