Multi-enzymatic biomimetic cerium‐based MOFs mediated precision chemodynamic synergistic antibacteria and tissue repair for MRSA-infected wounds
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic-resistant pathogens represent a significant global public health challenge, particularly in refractory infections associated with biofilms. Urgent development of innovative, safe, and therapeutically adaptive strategies to combat these resistant biofilms is essential. We present a novel biomimetic antibacterial system inspired by the multifunctional enzymatic properties of cerium-based metal-organic frameworks. This system utilizes the inherent oxidase and peroxidase activities of a nanozyme to generate reactive oxygen species (ROS) for bacterial eradication, while its phosphate-ester hydrolase activity disrupts bacterial genetic material and energy metabolism. By the reversible covalent binding between boronic acid groups and cis-diol groups on bacterial surfaces, combined with abundant cerium catalytic sites from the porous structure and the potent antibacterial effects of sanguinarine, we enhance targeted antibacterial activity. This system effectively penetrates extracellular polymeric substances (EPS) and demonstrates precise regulation of ROS, allowing for localized delivery of ROS and sanguinarine for biofilm eradication. Transcriptomic analyses indicate that this approach disrupts the cellular environment, impairs energy metabolism, inhibits bacterial attachment to EPS, and promotes biofilm dispersion by modulating drug resistance-related genes. In vivo experiments confirm that this nanocatalyst composite effectively treats biofilm-induced wounds with efficacy comparable to vancomycin, presenting a promising solution for managing chronic infections caused by antibiotic-resistant biofilms.
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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 ».