Co‐Delivery of Ca‐MOF and Mg‐MOF Using Nanoengineered Hydrogels to Promote In Situ Mineralization and Bone Defect Repair: In Vitro and In Vivo Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Severe bone defects resulting from traumatic injuries or infections are severe skeletal deficiencies that are unable to regenerate on their own. Despite their effectiveness, current treatments including allografts and artificial bone substitutes, have several drawbacks. This includes poor osseointegration, low biocompatibility and biodegradability, limited cell infiltration, and adverse side effects arising from drug‐loaded substitutes. To overcome these challenges, mineral‐based metal–organic frameworks (MOFs) nanoparticles are successfully synthesized and incorporated into polymeric hydrogels to promote bone healing. The study demonstrates that the combination of Ca‐MOF and Mg‐MOF (Ca/Mg‐MOF) nanoparticles, when incorporated into a hydrogel scaffold, can take various forms: sprayable, injectable, and coating material for orthopedic implants. Furthermore, nanoengineered hydrogels significantly enhance osteogenic differentiation and mineral deposition of preosteoblast cells compared to control groups and individual MOFs. This osteogenic property can be attributed to the cumulative release of Ca 2+ and Mg 2+ that reached 62.89% ± 3.05 and 18.60% ± 0.65 by day 8, respectively. Micro‐computed tomography and histological analysis of rat model with critical‐size bone defects demonstrate that the bioactive hydrogel can significantly improve new bone formation without using any supplemental drug molecules. These findings underscore the clinical significance of nanoengineered mineral‐based hydrogels to promote osteogenesis and accelerate bone 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 | 0,000 | 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 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 ».