Kidney Stone Dissolution By Tetherless, Enzyme‐Loaded, Soft Magnetic Miniature Robots
Notice bibliographique
Résumé
Kidney stones are some of the most common urinary diseases, affecting 12% of the population. The high prevalence and recurrence of this disease urges the development of more targeted and effective treatment with lower side effects and less invasiveness avoiding recurrence and prolonged drug administration. Particularly for recurring stone formers, the current methods of persistent drug treatment and repetitive surgeries for stone removal are unsatisfying solutions that bring a huge burden to the patients and healthcare systems. For these reasons, a delivery strategy that provides drug administration at the disease site through active, wireless transport is urgently needed to improve urinary tract disease treatment. A wireless treatment of kidney stones is proposed with the help of flexible, magnetically steered, enzymatically active robots. These robots are designed to navigate in the urinary tract and locally dissolve the stones by action of embedded urease. The robots are made of millimeter-sized, gelatin-based polymer strips with embedded micromagnets and encapsulated urease which constantly converts urea to increase urinary pH. This study demonstrates enhanced stone dissolution and the robots' magnetic navigation through the different parts of a 3D printed human urinary tract model. A clinical ultrasound system allows real-time localization of the robots. This research proposes a less invasive and more targeted strategy for medical interventions in the urinary tract with potential to circumvent surgery in case of uric acid kidney stones, which is relevant especially in the light of high prevalence and recurrence of kidney stones.
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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) | 0,001 | 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 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 ».