ICG@ZIF@HA Nanoparticles and GO-Loaded Freeze-Drying Microneedles Mediated PDT/PTT Dual-Modal Phototherapeutic for Efficient Bacterial Biofilm Elimination
Notice bibliographique
Résumé
Biofilms, which are dense bacterial aggregates that form protective adhesion layers on surfaces, are associated with chronic wound infections, severe acne, and various other bacterial infection sites. However, the increasing antibiotic resistance of bacteria within biofilms and the limited penetration capacity of conventional treatments pose significant therapeutic challenges. To address these issues, we engineered a freeze-drying microneedle system integrating indocyanine green-loaded ZIF-8/hyaluronic acid nanoparticles (ICG@ZIF@HA NPs) and graphene oxide (GO) for dual-modal phototherapy. Notably, the microneedles demonstrated robust mechanical strength, enabling penetration through 140 μm-thick Staphylococcus aureus biofilms. Subsequently, the disruption of the biofilm’s structural integrity facilitated the release of ICG@ZIF@HA NPs from the microneedle tips into deeper biofilm regions. Moreover, the nanoparticles exhibited pH-triggered release kinetics, with over 80% of ICG released at pH 5.5 within 2 h, and generated reactive oxygen species (ROS) under 808 nm near-infrared (NIR) irradiation. Meanwhile, the GO in the backing provided localized hyperthermia, reaching 55 °C within 500 s under NIR exposure. By combining ROS generation and bacterial membrane disruption, the microneedle system achieved a synergistic antimicrobial effect, effectively inhibiting bacterial growth and eliminating biofilms under NIR irradiation. Thus, this study establishes a robust foundation for integrating antimicrobial therapy with microneedle technology, offering a safer and more efficient strategy for biofilm eradication.
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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) | 0,001 | 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 ».