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CASの特集記事、ケーススタディとホワイトペーパーのコレクション。 そして科学リサーチや情報テクノロジーを網羅したニュースやトレンド、など。

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A collection of feature articles, case studies, and whitepapers from CAS. News and trends spanning scientific research and information technology.

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プレスリリース

CAS、2023年Future Leadersプログラムの若手科学者を歓迎

2023 CAS Future Leadersプログラムが開催され、CASは世界中から選ばれた35名の優秀な若手研究者を歓迎しました。 1週間にわたって開催されるこのユニークなプログラムでは、参加者はリーダーシップを発揮したり、効果的にコミュニケーションしたり、または研究をわかりやすくそして上手に発表するなど、非常に有用なスキルセットを身に付ける機会が与えられます。

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Abstract data wave and network
ホワイトペーパー

生物学的製剤の台頭 - 新たなトレンドと機会

生物学的製剤の研究と製造は、過去数十年で急速に拡大しており、その勢いは衰える気配がありません。 がんから感染症まで、あらゆる疾患を標的として生物学的薬剤がますます多様化する現在、次世代治療薬の開発には依然として数多くの課題が存在しています。

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アジャイルはもはや技術チームのためだけではありません

一年足らずの間に、CASマーケティングがアジャイルで主にどんな恩恵を受けたのか、そしてその過程で学んだ事の中で、貴組織のチームがアジャイル手法の導入や最適化を考える際に考慮すべき点などを、以下に記します。

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包括的な調査と信頼できる資源で特許出願プロセスを進める

特許出願は頻繁に拒絶されます。 事実、特許出願は最初の試みで拒絶される可能性の方が高いのです。 拒絶されれば費用も時間もかさむ結果になるため、拒絶の可能性を最小化することが求められます。 幸いなことに出願プロセスを整理し、最初から最善の方法で開始するアプローチがあります。 ここではR&D会社が特許出願で遭遇する典型的な落とし穴をいくつか取り上げ、特許承認の機会を高める最善のアプローチに焦点を当てます。

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CAS Future Leaders:マレーシア全土で科学コミュニティの取り組みを促進

CAS Future Leadersについて聞いたことがありますか。 2010年以来、このプログラムは若いキャリアの科学者を対象に、科学の世界において意義ある影響力を持てるよう、科学とビジネス、そしてリーダーシップの基本トレーニングを提供しているものです。 ここに当プログラム修了生が書いた「彼ら・彼女らは、今」のストーリーを共有させていただきます。 今週の投稿者は、マレーシアの科学コミュニティの向上に貢献している二人の卒業生、フェリシアリム(2018年)とマガレット・シバプラガサム(2017年)です。

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データの質は人工知能と機械学習にとって公然の秘密のソース

人工知能の到来は未来のことのように感じられてきましたが、現実には多くの会社がすでに人工知能イニシアチブを取り入れています。 特に科学的研究開発の領域でそう言えます。 ここ何年かで、定量的構造活性相関モデルからゲノミクスに至るまで、全てにおいて機械学習や人工知能イニシアチブが大きく増加しています。 2018年の調査によれば、人工知能の導入は2017年の38%から2018年の61%へと、急増しています。 これは、医療、製造、金融サービスを含む様々な業界で起きました。 しかし、最も早い時期に導入したところでは、導入を成功させるうえで最も大きな課題はデータ、特に人工知能イニシアチブのためのデータへのアクセス、保護、統合、そして準備であったとしています。

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医薬品開発パイプラインのための生物製剤ブームの活用

最近の生物製剤部門の爆発的な成長は着実に続いており、これらの治療への適用は、癌治療における第四の主要な方法(外科、化学療法および放射線療法の確立されたアプローチと共に)としての認知度が高まっています。 個人向けに特化した治療として適していることから、生物製剤は精密医療の開発においても重要な役割を果たします。これは、研究者、医者、投資家、製薬会社にとってもう1つの重要な焦点です。 生物製剤の可能性を予測し、十分に活用するためには、この複雑な市場の煩雑性を理解することが重要です。

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Tips to Avoid Missing Structures Embedded in Markush Claims

Mind the Gap - 高額な損害の原因になる特許を見逃していませんか

正確で信頼性ある洞察を入手することは、あらゆる科学的知的財産(IP)戦略の成功にとって欠かせないものですが、化学物質の特許状況の把握では特に重要です。 どの化学構造が新規でどれがそうでないかについて確信を持つことは、特許訴求が却下されたり、競合他社が優位に立ってしまう、あるいは事業として研究開発費に何百万ドルもかけたにもかかわらず新規の製品ではなかったことがわかっただけだった、と言った様なリスクを最小限に抑えるために不可欠です。

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