Evolution of Theranostic Nanoparticles Through the Lens of Patents
Notice bibliographique
Résumé
Theranostic nanoparticles integrate diagnostic and therapeutic potential, representing a promising approach in precision medicine. Accordingly, numerous inventions have been patented to protect novel formulations and methods. This review examines the evolution of patented theranostic nanoparticles, focusing on organic nanosystems, particularly polymeric and lipid nanoparticles, to assess their development, technological advances, and patentability. A scoping review approach was conducted following the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines in the World Intellectual Property Organization (WIPO) and European Patent Office (EPO) database. The search included patents filed within the last ten years (2014–2024) that specifically claimed organic and/or hybrid theranostic nanoparticles. Data extraction focused on nanoparticle composition, synthesis methods, functionalization strategies, and theranostic applications. The search identified 130 patents, of which 13 met the inclusion criteria. These patents were primarily filed by inventors from the United States, Canada, Great Britain, Italy, and China. Polymeric nanoparticles were frequently engineered for targeted drug delivery and imaging, utilizing hyperbranched polyesters, sulfated polymers, or chitosan-based formulations. Lipid nanoparticles were often hybridized with inorganic nanomaterials or magnetic nanostructures to enhance their theranostic potential. While most patents detailed synthesis methods and physicochemical characterizations, only a few provided comprehensive preclinical validation, limiting their demonstrated efficacy. The analysis of recent patents highlights significant advances in the design and application of theranostic nanoparticles. However, a notable gap remains in validating these nanosystems for clinical translation. Future efforts should emphasize robust preclinical data, including in vitro and in vivo assessments, to enhance patent quality and applicability to substantiate the claimed theranostic capabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».