O CAS e a Molecule.one se unem para acelerar a descoberta de medicamentos
O CAS e a Molecule.one anunciaram uma colaboração estratégica para acelerar a descoberta de medicamentos.
American Chemical Society (CAS), um departamento especializado em soluções de informação científica, e a Molecule.one, líder em soluções de biotecnologia baseadas em inteligência artificial para química farmacêutica, estão juntas nessa parceria com o objetivo de desenvolver tecnologias de design de síntese assistida por computador. Essas tecnologias visam acelerar os avanços científicos na descoberta de medicamentos em estágios iniciais e auxiliar os químicos na busca por novas moléculas pequenas.
A colaboração entre as empresas aproveita suas tecnologias e experiências existentes. A Molecule.one contribuirá com seus modelos generativos de aprendizado profundo, enquanto o CAS disponibiliza sua renomada coleção de conteúdo sobre reações químicas e seu amplo conhecimento da indústria. Juntas, as empresas trabalharão para melhorar e desenvolver soluções inovadoras para o planejamento eficiente de sínteses químicas.
O objetivo compartilhado dessa colaboração é capacitar os cientistas e acelerar os avanços científicos. Piotr Byrski, cofundador e CEO da Molecule.one, ressalta a importância da IA generativa treinada com conteúdo do CAS na descoberta de medicamentos. Ele expressa sua confiança no impacto significativo que essa parceria terá na indústria farmacêutica.
A primeira oferta conjunta dessa parceria é o M1 RetroScore desenvolvido pelo CAS. Essa ferramenta substituirá a atual ferramenta de pontuação de acessibilidade sintética da Molecule.one, RetroSAS. Utilizando modelos de aprendizado de máquina treinados com conteúdo avançado sobre reações químicas do CAS, o M1 RetroScore prevê a probabilidade de síntese para novas moléculas. Ele fornece pontuações de acessibilidade sintética a todos os usuários, juntamente com possíveis rotas sintéticas correspondentes.
Além disso, o CAS SciFindern, plataforma do CAS, se conectará ao M1 RetroScore desenvolvido pelo CAS, permitindo que os usuários relacionem as pontuações à busca por reações referenciais. Essa ferramenta é a primeira comercialmente disponível para pontuar a acessibilidade sintética treinada com conteúdo do CAS.
A Molecule.one e o CAS também estão colaborando para melhorar ainda mais as capacidades de retrosíntese no CAS SciFindern. Os modelos de aprendizado profundo da Molecule.one serão incorporados para aprimorar as previsões de síntese e ajudar os cientistas na exploração de rotas sintéticas para moléculas pequenas.
Tim Wahlberg, Diretor de Produto do CAS, destaca a incomparabilidade das reações químicas e capacidades de retrosíntese oferecidas pela empresa. Ele enfatiza que essa colaboração levará ao mercado uma combinação única de habilidades para enfrentar desafios no planejamento de sínteses em escala laboratorial.
Portanto, essa parceria estratégica entre CAS e Molecule.one tem como objetivo impulsionar avanços científicos na descoberta de medicamentos por meio do desenvolvimento e melhoria de tecnologias assistidas por computador para o design eficiente e inovador de sínteses químicas. Os resultados dessa colaboração prometem ter um impacto significativo na indústria farmacêutica, oferecendo soluções avançadas para cientistas e acelerando o progresso científico.
| Parceria | Objetivo | Tecnologias |
|---|---|---|
| CAS e Molecule.one | Desenvolver tecnologias de design de síntese assistida por computador para acelerar avanços científicos na descoberta de medicamentos | – Modelos generativos de aprendizado profundo da Molecule.one – Coleção de conteúdo sobre reações químicas e conhecimento da indústria do CAS |
| Primeira oferta conjunta | Ferramenta | Funcionalidades |
| M1 RetroScore desenvolvido pelo CAS | Substituir a ferramenta RetroSAS da Molecule.one | – Prever probabilidade de síntese para novas moléculas – Fornecer pontuações de acessibilidade sintética e rotas sintéticas correspondentes |
| Outras colaborações | Capacidades aprimoradas | Benefícios |
| Melhoria das capacidades de retrosíntese no CAS SciFindern | Incorporação de modelos de aprendizado profundo da Molecule.one | – Melhores previsões de síntese – Exploração de rotas sintéticas para moléculas pequenas |
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