Simple Zinc Metallic Particle Doping Transforms Ceramic Bone Cement Therapeutic Performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ceramic bone cements are widely utilized for bone defect repair, but their therapeutic effects remain unsatisfying due to their slow degradation, limited bioactivity, and lack of antibacterial properties. This study demonstrates a simple yet effective strategy to transform their performance by doping zinc (Zn), in the form of metal particles, into the bone cement matrix. Zn particle doping endows the cement with hierarchical porosity, sustained Zn 2+ release, and reactive oxygen species generation. The Zn particle‐doped bone cement exhibits potent antibacterial activity against methicillin‐resistant Staphylococcus aureus , with mechanistic insights revealed through comparative in vitro and in vivo studies. In a critical‐sized bone defect model, Zn‐doped cement demonstrates superior bioresorption, tissue infiltration, and osteogenic capacity compared to pure cement. Among the tested formulations, cements containing 5–10 wt.% Zn particles achieved the most favorable balance of antibacterial efficacy, degradation, and bone regeneration, thereby representing the most promising candidates for clinical translation. In addition, the pivotal role of the SMAD3 signaling pathway in Zn 2+ ‐mediated cell migration and osteogenesis is identified. This study not only delivers a clinically promising ceramic bone cement but also pioneers a versatile and scalable strategy for transforming bone cement properties through Zn biodegradable metal particle doping.
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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) | 0,000 | 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 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 ».