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目的：评估残余毛发（RH）生物材料颗粒、双相电刺激（ES）及其联合处理（RHES）对皮肤创面愈合动力学和愈合质量的影响。方法：18只成年白化小鼠接受双侧、带夹板固定的背部10 mm全层切除创面，并被随机分配至3个动物组，从而形成4种创面水平处理条件：未处理对照（-）（n = 12）、RH（n = 12）、ES（n = 6）以及联合RHES（n = 6个创面）。每日创面图像采用AI辅助流程进行分割：使用U-Net模型（ResNet34编码器，ImageNet预训练，基于一项同步进行的单专家描记研究进行训练，采用留出验证，Dice = 0.906）生成初始边界预测结果，随后对每个结果进行审阅并按需校正。创面大小指标（周长、面积、等效直径[D_eq]、圆形度、纵横比）均标准化为各创面第0天数值，并采用线性混合效应回归进行分析，其中以小鼠个体身份作为随机截距，以小鼠体重作为协变量。第7天时，切取创面组织，固定并进行组织学处理，采用Masson三色染色（评估肉芽组织中的胶原含量）和GAP-43免疫组织化学（作为再生性细胞活动的标志物）进行分析。结果：与（-）相比，3种处理均显著加速创面闭合（Day × Treatment交互作用 {chi}2(3) = 36.4，***p目的：评估残余毛发（residual hair, RH）生物材料颗粒、双相电刺激（electrical stimulation, ES）及其联合处理（RHES）对皮肤创面愈合动力学及愈合质量的影响。
方法：18只成年白化小鼠接受双侧、带夹板固定的背部10 mm全层切除创面，并随机分配至3个动物组，从而形成4种创面水平处理条件：未处理对照组（-）（n = 12）、RH组（n = 12）、ES组（n = 6）以及RHES联合组（n = 6个创面）。采用AI辅助流程对每日创面图像进行分割：使用U-Net模型（ResNet34编码器，ImageNet预训练，并基于一项平行的单专家描记研究进行训练，其留出验证Dice = 0.906）生成初始边界预测，随后对每一幅图像进行人工审阅并在需要时加以修正。创面大小指标（周长、面积、等效直径[D_eq]、圆形度、纵横比）均相对于各创面第0天的数值进行标准化，并采用线性混合效应回归进行分析，其中以小鼠个体身份作为随机截距，以小鼠体重作为协变量。第7天时，切取创面组织，固定并进行组织学处理，随后采用Masson三色染色分析肉芽组织中的胶原含量，并采用GAP-43免疫组织化学检测再生性细胞活性的标志物表达。
结果：与（-）组相比，三种处理均显著加速创面闭合（Day × Treatment交互作用 χ2(3) = 36.4，***p
结论：ES、RH和RHES均可显著改善创面闭合动力学。其改善机制似乎各不相同：ES主要加快创面闭合速率，而RH主要增强组织层面的再生标志物（胶原沉积和GAP-43表达）。RHES则兼具两者优势。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.04.736482v1?rss=1
🏷️ 皮肤创面愈合 真皮再生 电刺激 生物材料颗粒 胶原沉积 小鼠模型