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CAS, una divisione dell’American Chemical Society specializzata in soluzioni di informazioni scientifiche, e Molecule.one, leader tecnologico-bio nelle soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per la chimica farmaceutica, hanno ha stabilito una collaborazione strategica incentrata sullo sviluppo congiunto di tecnologie di progettazione di sintesi assistite da computer per accelerare le scoperte scientifiche nella scoperta di farmaci in fase iniziale e aiutare i chimici nella scoperta di nuove piccole molecole.
Sfruttando le tecnologie e le competenze esistenti, inclusi i modelli di apprendimento profondo generativo proprietari di Molecule.one e la piattaforma di pianificazione della sintesi con interfaccia utente per i chimici, la raccolta di contenuti di reazioni chimiche di classe mondiale e la profonda conoscenza del settore di CAS, le due organizzazioni lavoreranno insieme per migliorare e sviluppare soluzioni per una pianificazione efficiente e innovativa della sintesi chimica. Al di là delle loro capacità complementari, la collaborazione delle organizzazioni è alimentata dal loro obiettivo comune di potenziare gli scienziati e accelerare le scoperte.
“Siamo entusiasti di portare sul mercato i primi modelli generativi per la chimica formati sui contenuti di CAS, in qualità di partner strategico di CAS per l’accessibilità sintetica e i miglioramenti del deep learning retrosintesi”, afferma Piotr Byrski, co-fondatore e CEO di Molecule.one. “L’IA generativa ha dimostrato imprese straordinarie in più campi se addestrata su grandi set di dati e credo che ci sia una chiara necessità di portare questo alla scoperta di farmaci. Sono molto orgoglioso di entrambi i team CAS e Molecule.one, che hanno lavorato diligentemente nell’ultimo anno per identificare come possiamo riunire la tecnologia e l’esperienza uniche di Molecule.one nell’IA e il set di dati chimici completo di CAS. Sono entusiasta che nei prossimi mesi e anni assisteremo ai risultati di questa collaborazione e al significativo impatto che avrà sull’industria farmaceutica”.
La prima offerta congiunta, M1 RetroScore powered by CAS, farà parte della suite di prodotti Molecule.one e sostituirà il loro attuale strumento di valutazione dell’accessibilità sintetica, RetroSAS. Sfruttando i recenti progressi nello sviluppo di modelli generativi da parte del team di Molecule.one, la soluzione utilizza modelli di apprendimento automatico addestrati sul contenuto delle reazioni chimiche best-in-class di CAS per prevedere la probabilità di sintesi di nuove molecole. M1 RetroScore alimentato da CAS fornisce a tutti gli utenti punteggi di accessibilità sintetici insieme ai corrispondenti potenziali percorsi di sintesi principali per determinati target. Per gli utenti di CAS SciFinder n , lo strumento collegherà con reazioni di riferimento all’interno del CAS SciFinder npiattaforma. M1 RetroScore alimentato da CAS è il primo strumento di punteggio di accessibilità sintetico disponibile in commercio addestrato sui contenuti CAS.
Molecule.one e CAS stanno inoltre collaborando per migliorare le capacità di retrosintesi di livello mondiale già disponibili in CAS SciFinder n . Come parte del loro continuo impegno per migliorare le loro soluzioni, CAS incorporerà i modelli di deep learning di Molecule.one per migliorare le sue previsioni di sintesi e aiutare gli scienziati a esplorare potenziali percorsi sintetici per piccole molecole, accelerando così le scoperte scientifiche.
“Le reazioni chimiche e le capacità di retrosintesi di CAS non hanno eguali”, afferma Tim Wahlberg, Chief Product Officer di CAS. “Collaborando con Molecule.one, porteremo sul mercato una combinazione unica di capacità per risolvere le sfide nella pianificazione della sintesi, sia lo screening in fase iniziale per la sintetizzabilità, sia la progettazione di sintesi di laboratorio e scale-up. Queste soluzioni continueranno a ridurre il tempo speso nel processo di scoperta per gli scienziati, fornendo loro maggiore efficienza durante il loro percorso di innovazione”.