Smart hydrogels for tissue engineering and regenerative medicine: how far have we come
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Smart hydrogels have become precision platforms that interact with complex biological cues. We formalize a 2025 definition, materials that sense a clinically relevant cue and reproducibly execute a specified, reversible function under physiologic conditions, and introduce a unified, feature-based, three-tier framework: Responsive (open-loop cue and response), Adaptive (multi-cue or stateful), and Intelligent (closed-loop sense, decide, and act). This review captures momentum from 2020 to 2025, a period marked by clinical and innovative breakthroughs, FDA-cleared formulations, and integration of advanced technologies, including AI-assisted design, fourth-dimensional (4D) bioprinting, and biohybrid interfaces. We spotlight cutting-edge developments in programmable degradation, self-healing, and multi-stimuli responsiveness, alongside emerging hydrogel fabrication strategies such as nanoparticle (NP)-laden bioinks and in situ light-activated crosslinking. Although barriers to regulation and translation remain, cross-disciplinary efforts with a sustainability- and ethics-first mind-set are redefining these materials’ capabilities. Smart hydrogels are no longer just innovative, researchers in tissue engineering and regenerative medicine are actively redefining both their clinical potential and what it means for a material to be “smart.”
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle