Nanostructured Systems in Advanced Drug Targeting for the Cancer Treatment: Recent Patents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer is one of the leading causes of death in the world and it is necessary to develop new strategies for its treatment because most therapies have limited access to many types of tumors, as well as low therapeutic efficacy and high toxicity. OBJECTIVE: The present research aims to identify recent patents of drug delivery nanostructured systems that may have application in improving cancer treatment. METHODS: Recent patents regarding the drug delivery nanostructured systems for cancer treatment were obtained from the patent databases of the six main patent offices of the world: United States Patent and Trademark Office, European Patent Office, World Intellectual Property Organization, Japan Patent Office, State Intellectual Property Office of China and Korean Intellectual Property Office. RESULTS: A total of 1710 patent documents from 1998 to 2017 including "drug delivery nanostructured systems for cancer treatment" were retrieved. The top five countries in patent share were USA, China, South Korea, Canada and Germany. The universities and enterprises of USA had the highest amount of patents followed by institutions from China. CONCLUSION: There is a strong tendency for the development of new nanostructured systems for the release of drugs; particularly, in recent years, the development of nanoparticles has focused on nanodiscs, gold nanoparticles and immunoliposomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».