Electrospun chitosan nanofibers for regenerative wound healing: from molecular design to functional scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
The management of acute and chronic wounds remains a clinical challenge due to infection, delayed re-epithelialization, and impaired angiogenesis. Electrospun nanofibrous scaffolds have emerged as promising biomaterials, offering high surface area-to-volume ratios, tunable porosity, and ECM-like architectures. Chitosan, derived from chitin, is a biocompatible, biodegradable, and antimicrobial natural polymer ideally suited for wound healing. Electrospun chitosan nanofibres support cellular proliferation, modulate inflammation, and promote tissue regeneration. This review examines recent advances in the fabrication and biomedical applications of electrospun chitosan-based nanofibres for wound healing. Key electrospinning parameters, such as polymer concentration, molecular weight, solution viscosity, and applied voltage, are discussed. Various electrospinning strategies, including blend, coaxial, emulsion, and multilayer methods, are explored for encapsulating therapeutic agents, controlling drug release, and enhancing scaffold performance. The influence of polymer blends, crosslinking methods, and solvent systems on nanofibre morphology and mechanical integrity is also examined. Significantly, this work bridges materials design with clinical functionality, offering a roadmap for translating molecular-level chitosan modifications and nanostructure control into precision medicine. Beyond wound healing, the fabrication strategies and design principles discussed herein hold broad relevance for the fields of materials science and biomedical engineering, particularly in developing next-generation bioresponsive materials, tissue scaffolds, and drug delivery systems. As the field evolves, electrospun chitosan nanofibres are poised to play a pivotal role in advancing smart, adaptive, and regenerative biomaterials for diverse therapeutic applications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».