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论论资讯 ｜ 2024-04-25 ｜
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ACS Applied Materials & Interfaces
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AI-Driven Optimization of PCL/PEG Electrospun Scaffolds for Enhanced In Vivo Wound Healing
Virijević Katarina; Živanović Marko N; Nikolić Dalibor; Milivojević Nevena; Pavić Jelena; Morić Ivana; Šenerović Lidija; Dragačević Luka; Thurner Philipp J; Rufin Manuel; Andriotis Orestis G; Ljujić Biljana; Miletić Kovačević Marina; Papić Miloš; Filipović Nenad
Published：2024-04-25
DOI：10.1021/acsami.4c03266
研究背景
在当今社会，伤口愈合一直是一个备受关注的话题。然而，传统的治疗方法在某些情况下可能存在一些不足之处，因此需要寻求新的解决方案。针对这一问题，近期有一项研究通过人工智能技术来优化电纺支架的制备，以提升其在体内愈合伤口的效果。
研究内容
这项研究使用了聚己内酯（PCL）和聚乙二醇（PEG）在氯仿（CHCl<sub>3</sub>）和二甲基甲酰胺（DMF）中的不同浓度比例，共创建了125种不同的聚合物组合。通过这些聚合物组合，制备了电纺纳米纤维网，并通过显微技术对其进行了结构和力学特性的表征，包括化学成分和纤维直径的测定。随后，利用这些数据训练了一个神经网络，创建了一个人工智能模型，用于预测最佳支架生产方案。在人工智能模型的预测和实验结果的指导下，确定了最具潜力进行进一步体外分析的支架。此外，研究通过添加抗生素来丰富所选的聚合物组合，旨在开发适用于体内伤口愈合的电纺纳米纤维支架。研究得出三个值得关注的结论：(i) 人工智能在材料和生物医学科学领域起着关键作用，(ii) 我们的方法为生物医学材料的初步筛选提供了有效的蓝图，(iii) 电纺PCL/PEG抗生素支架在促进新生血管生成和促进体内伤口治疗方面表现出色。
研究意义
这项研究的创新之处在于利用人工智能技术来优化电纺支架的制备，为伤口愈合领域带来了新的可能性。通过结合不同材料和方法，研究人员成功开发出了具有潜力的支架，为体内伤口治疗提供了新的选择。这一研究结果不仅突显了人工智能在材料和生物医学科学中的重要性，还为未来的研究和临床应用提供了有益的启示。
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