【8000万件のデータ活用】実験回数を50%削減し、最適な合成ルートを数分で提案!
次世代の化学R&Dを支援する「ChemAIRS」は、ディープ学習アルゴリズムと8000万件を超える膨大な化学ビッグデータを融合させた、AI支援型の逆合成解析・プロセス最適化プラットフォームです。製薬や新材料開発における「合成ルート設計の長期化」や「実験の試行錯誤によるコスト増」といった課題を、データ駆動型のアプローチで解決します。 【研究開発のスピードと質を劇的に向上】 本システムは、ターゲット化合物に対して数分以内に多様な合成ルートを提示します(例:11分で15通りのルートを提案)。AI最適化を活用した条件検討機能により、実験回数を50%削減しながら、従来手法より48%高い初期収率を達成した実績もあります。専門家の経験をAIが補完し、革新的な合成戦略の発見を後押しします。 【実験のリスクを未然に防ぐ高度な予測機能】 単なるルート提示に留まらず、官能基の適合性評価や最大83%〜90%の精度を誇る不純物予測により、実験の失敗リスクを最小化します。また、市販の原料データベースや社内の実験記録(ELN)と連携することで、コストと実現可能性の両面から最適な「実行可能ルート」を特定できます。
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基本情報
【主な機能・特長】 逆合成解析: AI推奨ルートの自動生成に加え、化学者の思考を模倣する「手動検索」も可能。 反応条件検索: 類似反応に基づき、最適な触媒や溶媒をスコアリングして提示。 AI最適化: 最小限の実験で収率やコストなどのグローバル最適解を探索。 不純物予測: 反応機構やMSデータから副生成物の構造を迅速に特定。 SAスコア評価: 分子の合成容易性を数値化し、合成着手前の優先順位付けを支援。 対応OS: Webブラウザベース(オンライン版)、またはオンプレミスサーバー(ローカル版) データベース規模: 約8000万件の反応データ 連携機能(オンプレミスのみ): 社内ELNデータ、試薬データ
価格情報
価格帯: 御見積(ユーザー数やデプロイ形態によるため、お気軽にご相談ください) 納期: アカウント発行後、即日利用可能(オンプレミス版は別途調整)
納期
用途/実績例
複雑なターゲット化合物に対し、11分で15通りの新規ルートを生成。 AI最適化により、18万通りの条件組み合わせから、わずか10回の実験で収率99%の最適条件を特定。 未知の不純物構造を数分で予測し、単離・同定の手間を大幅に削減。 SaaS・オンプレの両方の利用形態を提供 主な用途: CMC/プロセス開発、メディシナルケミストリー(創薬)、新材料・機能性材料の合成設計
詳細情報
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ChemAIRSは、熟練化学者に匹敵するレベルで化学反応を解析し、90%以上の精度で不純物構造を予測します。これにより、不純物を早期に検出できるため、試行錯誤を伴う大規模な解析作業を削減できます。 ▼詳細 https://patcore.com/product/chemairs-impurity-prediction
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2023年以降の独立したテストセットを用いた体系的な評価の結果、ChemAIRS SA Score Super Fast Modeは、予測スコアと実際の合成ステップ数の間のピアソン相関係数が最も高く、優れた予測精度を示しました。SCScoreと従来のSAScoreは、それに続く優れた性能を発揮しました。
ラインアップ(7)
| 型番 | 概要 |
|---|---|
| ChemAIRS Process Chemistry | 効率性・持続性・スケーラビリティを両立する合成プロセス最適化支援ツール |
| ChemAIRS Impurity Prediction | 専門的な知識を持つ化学者と同等の精度を実現 |
| ChemAIRS Condition Search | 反応条件最適化を、より迅速&スマートに。 |
| ChemAIRS Bayesian optimization | AI反応条件最適化|反応空間を効率的に探索・最適化 |
| ChemAIRS Retrosynthesis | 既知および新規化合物の両方に対して、 実現可能かつ多様な合成ルートを生成 |
| ChemAIRS SA Score | 合成前に、「実際に作れる分子」を見極める。 |
| ChemAIRS Forward Synthesis | 多様性の高い低分子ライブラリーの効率的な作成 |
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パトコア株式会社は、創薬支援システムの専門企業です。また、法規制物質に関するコンプライアンス対応業務の改善・効率化支援にも注力しており、これまでに製薬企業を中心に化学会社、大学、官公庁などにさまざまなソリューションをご導入頂いております。最先端のケムインフォマティックスシステムで創薬のスピードアップとコスト削減に貢献します。

