机器学习驱动的多糖基水凝胶：用于口腔创伤修复的智能设计和精准治疗

摘要 口腔粘膜伤口愈合由于其独特的潮湿微环境、动态机械应力和复杂的微生物群落而面临相当大的挑战。基于多糖的水凝胶因其能够模拟细胞外基质（ECM）、可调的降解动力学以及多模态的响应性而受到越来越多的关注，成为先进口腔修复材料的有希望的候选者。尽管具有这些优势，这种材料的临床转化仍然有限，主要是由于其低效的分子设计策略、对动态生理条件适应性不足以及缺乏个性化治疗方案。最近在机器学习（ML）方面的进展提供了一种强大的工具来克服这些局限性。通过将材料组学数据与临床特征信息相结合，ML能够开发预测模型以预测和指导智能水凝胶的合理设计。结合个性化治疗算法，这种方法具有显著的潜力，使水凝胶的功能性能能够根据个体患者的独特临床需求进行定制。在这篇综述中，全面阐述了多糖水凝胶的机制基础，分析了机器学习在优化其性质和增强临床转化中的作用，并提出了推进口腔创伤修复策略的概念框架。