Design and applications of self-assembled polypeptide matrices in wound healing
Notice bibliographique
Résumé
With an estimated prevalence of over two cases per 1,000 patients, chronic wounds represent a massive burden on healthcare systems around the globe. Such wounds often lead to major complications, including amputations, that greatly affect the living conditions of patients. Typical therapeutic approaches include skin grafts and topical application of therapeutic molecules such as growth factors. Current limitations of grafts include the availability of healthy tissues and risks of rejection, while the efficiency of therapeutic molecules is limited by their short half-life in the wound environment. Interestingly, porous matrices such as hydrogels have emerged as promising materials by acting simultaneously as a scaffold for skin cell proliferation and as a delivery system for therapeutic molecules, protecting them from degradation and/or elimination. Self-assembling polypeptides have revealed interesting properties for the fabrication of such materials, notably their ability to mimic the extracellular matrix of the skin, tunable mechanical properties and ease of conjugation to bioactive sequences. In this context, the present review aims at highlighting the diversity of self-assembled protein and peptide-based matrices, natural and synthetic, that have been evaluated as wound healing scaffolds. After briefly describing the most common bioactive protein sequences used within these matrices, examples of nature-inspired and synthetic self-assembled proteinaceous matrices studied for wound healing will be presented. Finally, strategies for modulating the mechanical properties of the hydrogels are discussed. Despite the number of studies published on the subject, the expanding number of self-assembling protein sequences and the constantly improving strategies for modulating the mechanical properties of resulting matrices should further drive the development of improved protein-based hydrogels for wound healing.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».