COLUMBUS, Ohio, 1 de julio de 2019 /PRNewswire/ — CAS, una división de la American Chemical Society especializada en soluciones de información científica, lanzó una solución de análisis retrosintético asistida por computadora que identifica sistemáticamente nuevas rutas para compuestos químicos. Ahora a disposición de todos los usuarios de SciFindern, esta capacidad de próxima generación está empoderando a los investigadores químicos de todo el mundo en la identificación, comparación y priorización rápida de rutas sintéticas alternativas.

Es evidente que la industria farmacéutica necesita capacidades avanzadas en química sintética para el descubrimiento y desarrollo de medicamentos. Las nuevas moléculas por lo general no se hacen a sí mismas, sino que son el producto final acumulado que emerge de un intrincado proceso de hipótesis, diseño y síntesis”, señala el Dr. Nick Terrett, vicepresidente científico asociado y director de Química Europea para Merck Sharp & Dohme.

El planificador de retrosíntesis en SciFindern ayuda a los químicos con la parte de la síntesis de este proceso. Los investigadores están confirmando que esta nueva funcionalidad acelera la investigación, mejora la productividad y les ayudará a poner más rápidamente en el mercado nuevos productos, como productos farmacéuticos, agroquímicos y sustancias químicas de alto rendimiento.

Para cualquier molécula conocida, los químicos ahora pueden usar SciFindern para conectar pasos de reacciones revelados a través de millones de publicaciones de todo el mundo para crear rápidamente un plan retrosintético integral, e intuitivamente organizado, para su aplicación. Lo mismo si los usuarios buscan rutas sintéticas óptimas para intermediarios conocidos, buscan soluciones de vanguardia para sustituir rutas más antiguas o exploran ideas para agrandar la escala de procesos, la nueva funcionalidad de planificación de retrosíntesis en SciFindern reduce, de horas a minutos, el tiempo dedicado a encontrar, validar y priorizar rutas sintéticas. Además, el planificador de retrosíntesis en SciFindern proporciona acceso directo a referencias relacionadas y a proveedores comerciales, de forma que los investigadores pueden completar todo su flujo de trabajo para la planificación sintética en una sola solución.

Con los marcos de tiempo para poner nuevos productos químicos en el mercado medidos en términos de años y las inversiones en investigación y desarrollo medidas en términos de miles de millones, las organizaciones dedicadas a la investigación y al desarrollo de sustancias químicas están siempre buscando nuevas soluciones que mejoren la productividad y aceleren la llegada de los avances al mercado. Pero, a medida que el volumen y la complejidad de la información científica publicada crece exponencialmente cada año, la eficiencia se convierte continuamente en algo más difícil de alcanzar. SciFindern aprovecha las tecnologías más recientes para proporcionar perspectivas que ahorran a los químicos considerable tiempo y que optimizan los procesos, algo que es extremadamente valioso para los líderes de las investigaciones.

“Esta innovación más reciente en SciFindern combina activos esenciales de CAS: nuestra inigualable colección de contenido, tecnologías de la información química especializadas, y una experiencia única, para abordar una importante oportunidad en materia de eficiencia para las organizaciones de investigación y desarrollo en el sector químico”, señala Manuel Guzman, CEO de CAS. “Esto constituye un hito importante para CAS según continuamos trabajando para hacer realidad todo el potencial de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático con el objetivo de empoderar la química sintética para nuestros clientes en SciFindern“.

La colección de contenido científico cuidadosamente seleccionado por seres humanos de CAS está reconocida como la mayor y de más alta calidad del mundo y comprende datos organizados durante más de 110 años. El volumen y la calidad de los datos son requisitos fundamentales para alimentar las tecnologías emergentes, entre ellas la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Con casi 120 millones de reacciones como soporte a la característica de planificación sintética en SciFindern, esta valiosa solución está en una posición excepcional para proporcionar a los químicos un punto de vista integral de las posibilidades relevantes.

CAS también ha colaborado con John Wiley and Sons, Inc. para aportar más valor a los investigadores químicos. CAS desarrolló esta nueva capacidad de retrosíntesis experimental, en parte, con la premiada tecnología ChemPlanner de Wiley.    

Acerca de CAS
CAS, una división de la American Chemical Society, se asocia con organizaciones de investigación y desarrollo para proporcionar percepciones científicas viables que les ayuden a planificar, innovar, proteger sus innovaciones, y predecir la forma en que evolucionarán nuevos mercados y oportunidades. Los investigadores científicos, los profesionales de las patentes y los líderes empresariales de todo el mundo en los sectores comercial, académico y gubernamental confían en nuestras soluciones y servicios para sus recomendaciones sobre descubrimientos y estrategias. Aproveche nuestro contenido sin paralelos, tecnología especializada, y experiencia humana inigualable para personalizar soluciones que le proporcionen a su organización una ventaja en la información. Nadie sabe más acerca de información científica que CAS. Obtenga más información en www.cas.org.

Acerca de SciFindern
SciFindern, la solución más reciente y avanzada de la familia SciFinder®, permite a los investigadores eliminar los cuellos de botella de la productividad y acelerar la llegada de sus innovaciones al mercado. Con acceso optimizado a la inigualable colección de contenido de CAS, soluciones para planificación retrosintética y el motor de relevancia química más avanzado del sector, SciFindern es el asociado de laboratorio del científico y permite que este lleve a cabo sus mejores investigaciones en tiempo récord.

Contacto para los medios de CAS:
Tina Tomeo
614-447-3600
cas-pr@cas.org 

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FUENTE CAS