Multifunctional Double‐Network Hydrogel with Porous, Adhesive, and Immunomodulatory Properties for Minimally Invasive Soft Tissue Repair
Notice bibliographique
Résumé
The minimally invasive repair of soft tissue defects remains a major clinical challenge due to the lack of biomaterials that simultaneously fulfill key requirements, including extrudability, strong adhesion, seamless integration, bioactivity, and appropriate mechanical properties. Here, a multifunctional double-network composite hydrogel is presented that is synthesized from modified hyaluronic acid (HA) and silk fibroin (SF) through a stepwise gelation process. The incorporation of ferric ions enables dynamic crosslinking of dopamine-grafted HA, resulting in the rapid formation of adhesive hydrogels with microporous structures. Sonication-induced β-sheets in SF form a secondary network, enhancing mechanical strength with reduced swelling and degradation. The inclusion of curcumin-loaded particles within the hydrogel promotes anti-inflammatory and antifibrotic activity by promoting macrophage polarization toward the reparative M2 phenotype and reducing TGF-β-induced fibroblast differentiation and collagen deposition. In situ injectability and printability of the hydrogel are demonstrated in ex vivo porcine vocal fold models. In vitro and in vivo biological evaluations in rat models confirm the cytocompatibility of the hydrogel and its ability to support cell penetration. Mechanical, structural, and biological results collectively support the applicability of this hydrogel as a minimally invasive solution for soft tissue defect repair, particularly in mechanically dynamic tissues such as the human vocal folds.
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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 ».