A Hydrogel with Low‐Temperature Photothermal Therapy and ROS Scavenging Capability for Healing Infected Diabetic Wound
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photothermal therapy (PTT) in antimicrobial treatment of diabetic wounds faces the challenge of damaging normal tissues with high temperatures. In this study, mesoporous polydopamine (MPDA) as the core, encapsulated by Zeolitic Imidazolate Framework‐8 (ZIF‐8) shell, and loaded with berberine (BBR) are used to fabricate MPDA@ZIF‐8/BBR core–shell nanoparticles (NPs). Then, those NPs are incorporated into hydrogels formed by reacting carboxymethyl chitosan (CMCS) with oxidized hyaluronic acid (OHA) via Schiff base chemistry, creating a photothermal nanocomposite hydrogel capable of scavenging ROS (Gel‐ MPDA@ZIF‐8/BBR). The hydrogel achieves low‐temperature PTT antimicrobial activity by controlled degradation under the weak acidic conditions of the bacterial infection microenvironment and simultaneous release of BBR and Zn 2 ⁺, combined with the mild photothermal effect of MPDA. The released BBR synergistically enhances the photothermal effect by inhibiting bacterial community sensing, effectively disintegrating the bacterial biofilm. More importantly, the composite hydrogels showed good biocompatibility, effectively inhibited the wound inflammatory response, and significantly accelerated wound healing, which achieved low‐temperature PTT antibacterial therapy and has the potential to treat diabetic‐infected chronic wounds.
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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) | 0,000 | 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 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 ».