通过植物肉的可持续性实现环保

CAS Science Team

Close-up of burgers on table

随着消费者出于个人和健康原因而改变其饮食,以及社会对更具可持续性饮食习惯的推动,植物肉在过去几年里大受欢迎。 该行业的创新之风不断提高肉类替代品的质量,提供了比以往更多的选择,从而催生出竞争激烈的多样化市场。

由于植物肉的可持续性是公众对此类产品兴趣增加的最大驱动因素之一,消费者正在寻找既能减少肉类摄入量,又能降低对环境影响,同时亦不影响其最喜欢的美食体验的替代品。 生产商如何才能提供可持续的优质产品,满足消费者对口味和口感的高要求?

植物基替代品的可持续性如何?

以可持续方式散养的公鸡在黎明时鸣叫

肉类养殖业对环境的负面影响早有记载并为人所知。 畜牧业和肉类养殖业本身所排放的温室气体约占全球温室气体总量的 15%。 预计到 2031 年,此类排放量将增加 9%,因此减少肉类需求的解决方案比以往任何时候都更为关键。

植物肉创新便是其中一项解决方案。 仅就碳排放而言,植物肉类的碳效率是肉类产品的 120 倍。 2021 年的一项最新研究发现,植物肉饼对气候变化造成的负担比牛肉饼小 77%,同时还可减少土地和水资源使用、富营养化和酸化。

对植物肉可持续性的主要批评在于,肉类替代产品的可持续性可能比不上全食物植物性饮食。 尽管争论不无道理,但肉类替代品为肉食者提供了一种比转向全食物植物性饮食更易于实现的行为改变,更容易过渡到可持续解决方案。

做出转变

女性、素食主义者、替代肉类与料理包

尽管人们普遍关注气候危机,也了解畜牧业对环境的影响,但许多消费者仍然很难从饮食中减少肉类。 提高可持续发展的愿望往往不足以推动少吃或不吃肉类的行为改变。 植物肉替代品为避开这一难题提供了完美的解决途径。

通过开发口味和口感体验与动物产品相似的植物产品,创新人员可以为消费者带来两全其美的享用机会。 对于生产商而言,瞄准这部分“弹性素食主义者”非常关键,因为那些无意完全过渡到素食的消费者往往会非常追捧肉类替代品。 巴斯大学的一份综述报告指出,90% 的植物肉和乳制品消费者仍将肉类纳入其饮食之中。

消费者正在接受这样一种观念,即他们可以用植物肉替代品取代部分肉类摄入量,以此提高可持续性,但此类产品真的能够实现可持续发展吗? 研究表明,它们能。 尽管可以实现的变化很小,但却能对环境产生巨大影响。 一项研究发现,只要用豌豆蛋白代替德国 5% 的肉类消费,每年就能减少 800 万吨温室气体排放。

通过这种方式,制造商们正在开辟一条通往更环保未来的康庄大道,也更容易被大多数人采纳。 通过不断创新和提高产品的可持续性,制造商可以吸引消费者关注环保目标,并继续鼓励对植物肉可持续性加大投资力度。

选择植物蛋白

微型菜苗

植物蛋白的选择是开发任何新型肉类替代品的核心。 蛋白质来源会影响产品的口感和质地、营养价值以及可持续性,这些都是制造商需要吸引消费者的地方。 消费者需求的大幅增长使得植物蛋白市场的预期价值到 2030 年将达到 1620 亿美元。 这一庞大的产业目前包括可供创新者选择的一系列来源,其中有些来源比其他来源更为成熟,目前和未来的可用来源包括:

现有来源 大豆
小麦
豌豆
新兴来源(预计 1-3 年内拥有固定消费群) 玉米
大米
鹰嘴豆
开发中(预计 3-5 年内拥有固定消费群) 真菌
油菜籽
未来发展路径(预计 5 年以上时间拥有固定消费群) 海藻
细胞替代物

大豆、小麦和豌豆蛋白质来源具有成本低、供应量大、营养价值高等优点,因此在行业内率先得到认可。 建立在上述优势的基础上,包括玉米、大米、鹰嘴豆、真菌和油菜籽在内的新一波来源则侧重于增加产品开发的功能性。 这将赋予开发人员更大的控制权,以创造出符合消费者口味和口感的产品。

在此基础上更进一步,藻类和细胞替代品等未来发展路径努力成为最具可持续性的蛋白质来源。 虽然消费者对这些蛋白质的态度仍需改变,但它们具有高度可再生性,对环境的影响极小,从而提高了植物肉的可持续性。

植物肉可持续性的未来

木桌上各种零食和美味素食的俯视图

在未来的食品可持续发展领域,植物肉替代品有望发挥重要作用。 肉类替代品是肉食者在不改变饮食习惯的前提下减少动物产品摄入量的简便方法,可以鼓励更多的人减少肉类摄入量,同时对环境产生巨大影响。

这种环境变化取决于企业能否开发出在口味、口感和外观上尽可能接近肉类的诱人产品。随着更多可持续植物蛋白来源的研究取得进展,植物肉可能会越来越受欢迎。 如需了解有关可持续农业和肥料新方法助力减少碳排放的更多信息,请阅读我们有关可持续农业的近期文章。

研发洞察: 未来的可持续催化剂

CAS Science Team

INSGENENGBRO101249-CAS-Insights-Executive-Summary-Sustainable-Catalysts-1920x1080-Hero

绿色化学始于绿色催化剂,但这一新兴领域有何最新进展? 在各个行业、学科和研发实验室中,催化剂都是不可或缺的一环,我们的最新摘要中确定了新的机遇、挑战和创新。 从能源到农业、制药等行业,这可能是提高可持续性指标的关键组成部分。

INSGENENGBRO101249-CAS-Insights-Executive-Summary-Sustainable-Catalysts-Fanned image

大语言模型是否适合科学研究?

Philippe Ayala , Data Science Technical Manager

Senior chemistry professor writing on the board

为什么人工智能工具和专业应用程序并不总是越大越好?

自2022年发布以来,ChatGPT重新定义了人工智能的对话方式。 从积极的角度看,ChatGPT是一个奇迹,有望彻底改变工作方式、提升城市活力;但从消极的角度看,ChatGPT又会取代人类工作岗位。据称,该大语言模型 (LLM) 几乎无所不能。

ChatGPT与GPT-3/GPT-4有什么区别?

ChatGPT和LLMs (命名为GPT+数字,例如GPT-3,GPT-4) 之间存在显著不同。 二者经常被混淆或互换使用,但ChatGPT是在更复杂的LLMs (例如,GPT-3或GPT-4) 上运行的聊天机器人应用程序,特点是界面“易于使用”。

PT-3和GPT-4是一系列生成式预训练Transformer模型的不同版本。 Transformer是一种神经网络,被称为语言模型。 这些模型可以学习识别松散结构数据的模式和上下文,如句子中的单词, 且Transformer尤其擅长这一点。 给定上下文时,生成模型可以根据提示生成任意长度的输出信息, 而GPT模型则结合了这两种模型。

另一方面,ChatGPT是在GPT-3或GPT-4等LLMs基础上建立的应用程序。 ChatGPT配有一个存储模块,可以继续先前的会话,还有过滤器、分类器以及更多的内置功能,可以最大程度地避免有害或不恰当的回答。

chat-gpt-LLM

构建大语言模型需要什么?

LLM 令人惊叹。 GPT-3有1,750亿个参数,该模型可以随着学习而自行更改这些数值。 GPT-4是2023年推出的GPT系列最新版本,拥有1万亿个参数。 使用过这些模型的人都可以证明,它们拥有令人难以置信的广博知识和惊人的连贯对话的能力。

然而,这些令人惊叹的能力代价也同样不菲。 训练规模更大的GPT模型和配置应用程序 (如ChatGPT) 是一项巨大的工程。 据估计,GPT-3的构建成本为460万美元,云端运行成本每年至少87,000美元。 GPT-4的研发成本甚至可能超过令人瞠目的1亿美元。

在这些数字之上是硬件和资源的高昂成本,主要用于保持GPT-4运行,同时确保其数据中心低温运行。 数据中心用水量达数十亿加仑,空调系统要消耗能源并排放温室气体,因此企业需要对这些强大工具的成本和收益进行评估。 鉴于这些前期和后续的成本,对于大多数私营公司、学术界和公共部门组织来说,LLMs已经昂贵到了令人望而却步的地步,而随着模型的扩容和功能的增强,这种情况还将持续下去。

大语言模型的局限性

得益于特定的结构组件,Transformer模型可采集不同输入内容之间的关系,并且由于有大量示例文本,现代LLMs已经非常擅长提取一段文本的广泛语义并跟踪文本元素之间的关系。 像GPT-3这样的生成模型则更进一步,学会了在问题和答案之间追踪这些关系, 结果往往令人信服。 我们可以向ChatGPT询问0到100之间的数字,或者询问胆固醇是否是类固醇,基本上都会得到正确的答案。

然而,对于科学研究等专业应用,大语言模型可能很难跳出宽泛的语义来理解细微差别的特定信息。 为什么会这样呢? 首先,LLMs无法避免“垃圾输入/垃圾输出”问题的影响。 其次,即使有高质量的训练数据,相关训练信息也可能缺乏代表性。

LLMs能够很好地处理宽泛和常见的话题,但小范围和专业性话题几乎总是缺乏代表性,注定无法很好地予以处理。 例如,大语言模型可以正确处理抽象层面问题,确定某些物质是否是类固醇分子。 它甚至可以识别同一家族的两种类固醇分子,但无法始终识别哪种有剧毒哪种没有。 大语言模型这种区分能力取决于训练所用的数据,以及是否识别并“记住”了正确的信息。 如果这些信息隐藏在海量错误或相互矛盾的信息中,模型就不可能给出正确答案。

有些人可能会反驳说,更多、更干净的数据以及更大的模型可以解决这个问题。 也许他们是对的,但如果我们要求生成式大语言模型在0到100之间选择一个随机数呢? 我们能确定给出的数字确实是随机的吗? 为了回答这个问题,我们需要超越词汇语义和存储事实、超越LLMs并转向人工智能代理。 在这种情况下,人工智能代理将利用经过验证的程序构造成一段可执行代码,然后将代码传递给另一个进程运行并处理结果,将答案呈现给用户。

科学数据的特定挑战

科学数据可能比文本复杂得多,而且大多数问题不能用一两句话说清楚。

当使用人工智能驱动的工具进行科学研究时,我们必须扪心自问:我们试图解决什么问题? 许多问题涉及语言或结构松散的序列,所以语言模型是一个非常恰当的选择。 那么表格数据、分类数据、知识图谱和时间序列呢? 尽管这些形式的数据是科学研究所必需的,但 LLM 无法始终对其加以利用。 这就意味着,单靠 LLM 无法提供分子研究等应用所需的特定程度。 相反,就像管弦乐队需要众多乐器才能发出协调一致的声音,科学也需要人工智能工具箱中的多种工具才能产生一致的结果。

兼顾深度和广度的系统方法

如果单靠LLMs不适合科学研究,那什么才适合呢? 答案就是采用系统方法,即利用多种模型来生成专业输出信息。 通过将语言模型和神经网络与传统的机器学习工具、知识图谱、化学信息学和生物信息学以及 TF-IDF 等统计方法分层,研究人员可以在其人工智能驱动的程序中包含深层次的细微信息。

这些工具可以为开发新药物分子或发明新化合物等任务提供所需的特定结果。 这些工具可以为开发新药物分子或发明新化合物等任务提供所需的特定结果。知识图谱的价值尤为突出,因为它是将分子、反应、发表的文章、概念词等标引信息进行关联的可靠依据。理想的用例是利用一个深度神经网络,它可以指出“这是某种物质”,同时提供知识图谱以验证准确性。 这就是我们获取科学研究所需可靠事实的方法。

这种系统方法本质上是一种事实核查或验证功能,用于提高数据可靠性。 例如,Nvidia 最近发布了一款视觉语言模型 Prismer,旨在回答有关图像的问题或为图像提供说明。 该模型采用“专家混合”方法,可训练多个较小的子模型。 该模型的知识深度无需大量训练即可提供高质量的结果,其性能可媲美用 10 到 20 倍数据训练出来的模型。

谷歌也在研究类似的方法,从通用的“教师”语言模型中提取知识到较小的“学生”模型中。 由于学生模型具有更深层次的知识,因此能够比大模型提供更好的信息。在一项专门的推理任务中,一个经过 7.7 亿个参数训练的学生模型的表现要优于使用 5400 亿个参数的教师模型。 虽然较小的模型需要更长的训练时间,但由于其运行成本更低、速度更快,因此持续效率的提升很有价值。

改善科学研究

另一个成功的系统方法是 PaSE,即专利相似性引擎,该引擎由我和我的 CAS 同事们开发而成,为 CAS STNextCAS SciFinder 的独特功能提供支持。 作为与巴西国家工业产权局 (INPI) 合作的一部分,我们建立了该模型。 其设计目的是在短短几分钟内处理海量信息,以便研究人员解决长期积压的专利问题。

该解决方案包括一个语言模型,该模型使用了与 GPT 系列相同的关键机器学习技术,但还增加了其他学习类型,包括知识图谱、化学信息学和传统的信息检索统计方法。 通过对全球科学(如 CAS 内容合集TM 中的专利和期刊全文)进行模型训练,PaSE 达到了查找“现有技术”所需的深度和广度,比人工检索快 50%。

对于专利局而言,证明不存在的事物极具挑战性。 想想这句谚语:“缺乏证据并不表明证据不存在”。我们的数据科学家与专利检索专业人员、巴西 INPI 团队以及人工智能工具的独特组合一起合作,对模型进行了训练和优化,结果发现现有技术的人工检索减少了 40%。 由于这一表现和专利积压的减少,该模型于 2021 年被专利信息用户组授予 Stu Kaback 商业影响力奖

科学领域大语言模型的前景

这一经验表明,LLMs将继续在未来的科学研究中发挥重要作用,但与普遍看法相反,这个工具并不是解决所有问题的灵丹妙药。

我喜欢把这些模型想象成整理家中凌乱的房间,比如壁橱或阁楼。 不同的人可能会以不同的方式整理这些房间里的物品。 有的人可能会按照颜色来整理所有物品,而有的人则可能会把所有贵重物品放在一起,还有人可能会按照功能来整理。 这些方法都没有错,但它们可能并不是你想要或需要的整理方式。 这是LLMs的根本问题,大语言模型可能会以某种方式整理信息,但这不是科学家或研究人员需要的方式。

对于用户需要特定结果 (如蛋白质序列、专利信息或化学结构) 的专业应用,人工智能驱动的模型必须经过训练,以特定的方式组织和处理信息。 它们需要以用户希望的方式整理数据、结果和变量,从而实现最佳的训练和预测效果。

要进一步了解这些数据的影响、其表现形式以及正在改善科学预测的模型,请查看我们与 CAS 定制服务合作的案例研究。 想了解有关人工智能和化学新兴领域的更多信息? 欢迎阅读我们的最新白皮书,了解人工智能为化学带来的种种机遇,或探索我们的相关资源,认识人工智能如何提高全球各地专利局的工作效率

从对抗病毒到治疗肿瘤:利用 mRNA 疫苗治疗癌症

CAS Science Team

INSGENENGSOC101307-mRNA-Social-Graphics-1920x1080-Hero

不断上升的全球癌症负担

受人口老龄化以及癌症主要风险因素的流行和分布变化所推动,全球癌症负担和相关死亡率正在迅速增加。 据预测,2040 年将诊断出 2,840 万癌症病例,较 2020 年增长 47%。

女性乳腺癌已经超过肺癌成为确诊最多的癌症类型,预计到 2020 年将新增 230 万病例 (11.7%),其次是肺癌 (11.4%)、结直肠癌 (10.0%)、前列腺癌 (7.3%) 和胃癌(5.6%)。 免疫疗法(如检查点抑制剂等)在癌症治疗方面取得了重大进展。 尽管实现了这一突破,但免疫疗法并不是治疗所有癌症的万灵药。 并非所有类型的肿瘤对免疫治疗剂都有反应,耐药机制可能会导致肿瘤的免疫逃逸和生长。

虽然目前美国食品和药物管理局尚未批准任何 mRNA 癌症疫苗,但研究性疫苗 mRNA-4157-P201 (Moderna) 与检查点抑制剂 pembrolizumab(默克公司)联合用于高风险黑色素瘤完全切除术后的辅助治疗已获得突破性疗法认定。 随着 mRNA COVID-19 疫苗取得成功,研究人员相信 mRNA 疫苗技术可用于治疗癌细胞。 那么,我们是否能够将 mRNA 疗法整合到癌症治疗领域呢?

回到原点 — mRNA 疫苗和癌症

对许多人而言,COVID-19 mRNA 疫苗似乎是在一夜之间开发而成。 然而,如果没有多年来针对流感、巨细胞病毒和寨卡病毒疫苗的研究奠定基础,此类疫苗的快速设计、生产和测试工作也就无法付诸实践。

1995 年,一项关键性研究表明,肌肉注射编码癌胚抗原的裸露 RNA 可在小鼠体内引起抗原特异性抗体反应。 次年,另一项研究表明,将经 mRNA 转染的树突状细胞注射到肿瘤小鼠体内可诱导 T 细胞免疫反应,并抑制肿瘤生长。 这项工作为探索基于 mRNA 技术的可行性、有效性和安全性的大量研究铺平了道路。 然而,直到最近,不稳定性、先天免疫原性和体内递送效率低下等问题仍在限制 mRNA 疫苗和治疗应用。 研究人员面临的一项关键挑战是如何将 mRNA 递送至所需前往的位置;如果没有某种形式的保护,注入体内的 mRNA 序列将被识别为外来物质并遭到破坏。

用于治疗新型冠状病毒 SARS-CoV-2 的 mRNA 疫苗迎来快速发展,帮助加快了 mRNA 疫苗从实验室到临床的应用。 例如,辉瑞 BioNTech 和 Moderna 疫苗证明了利用脂质纳米颗粒 (LNP) 将 mRNA 递送到靶细胞的有效性。 2019 年底,在 SARS-CoV-2 疫情的刺激下,与 mRNA 疗法相关的已发表文献和专利申请在全球范围内迅速增加。 2020 年后,论文发表数量呈快速增长趋势,2021 年增至 3,361 篇,2022 年增至近 5,000 篇。 2020 年之后,专利申请数量继续呈上升趋势,2021 年达到 382 件,2022 年预计将增加到 510 件(图 1)

MRNA 治疗博客期刊和专利图 1
图 1. 关于 mRNA 疗法和疫苗的期刊(左)和专利族(右)出版物的全球出版趋势。

COVID-19 mRNA 疫苗的成功揭示了 mRNA 平台的潜力,不仅可以扩展到其他传染病,还可适用于癌症。 从病毒研究中获得的见解可能会为癌症疫苗的研究提供信息,我们似乎又回到了原点。

招募免疫系统 — mRNA 癌症疫苗的工作原理

mRNA 在癌症疫苗中的应用非常广泛,研究人员正在探索癌症免疫治疗的多种策略

  • 抗原呈递:mRNA 疫苗将癌症抗原递送至抗原呈递细胞 (APC),以呈递主要组织相容性复合物 I 类和 II 类。
  • 辅助功能:mRNA 通过与 APC 表达的模式识别受体结合来刺激免疫激活。
  • 抗原受体:mRNA 将嵌合抗原受体 (CAR) 和 T 细胞受体等抗原受体引入淋巴细胞。
  • 蛋白质生产:mRNA 允许免疫调节蛋白的表达,包括 Toll 样受体、趋化因子受体、共刺激配体、细胞因子、趋化因子和不同的单克隆抗体格式进入不同的细胞亚群。

mRNA 癌症治疗是否可行?

Genentech、CureVac 和 Moderna 等公司正在开发编码新表位的 mRNA 疫苗,从而引发针对目标肿瘤的免疫反应。 数十项临床试验正在测试将 mRNA 疫苗作为单一疗法或作为包括胰腺癌、结直肠癌和黑素瘤在内的各种癌症患者联合治疗的组成部分。 数种候选药物已进入 2 期试验,在黑素瘤、非小细胞肺癌和前列腺癌中显示出良好的疗效(表 1)。

表 1 . 用于癌症临床试验的 mRNA 疫苗(2 期及以后)

疫苗
名称
CAS
登记号®
疾病
适应症
抗原 公司
Autogene cevumeran  2365453-34-3 黑素瘤;
结直肠癌
患者特异性
新抗原
BioNTech
mRNA 4157 2741858-84-2 黑素瘤 多达 34 种新抗原 Moderna
BNT 113 2882951-85-9 PV16+ 头颈部鳞癌 HPV16 衍生肿瘤抗原(肿瘤蛋白 E6 和 E7) BioNTech
CV 9202 1665299-76-2 非小细胞肺癌 NY-ESO-1、MAGE C1、MAGE C2、TPBG (5T4)、生存素、MUC1 CureVac
CV 9103 2882951-83-7 前列腺癌 含 4 种前列腺癌相关抗原的混合物 CureVac
SW 1115C3 2882951-82-6  非小细胞肺癌;食道癌 患者特异性新抗原 Stemirna Therapeutics
BNT 111  2755828-88-5  黑素瘤 含 4 种黑素瘤相关抗原的混合物 BioNTech

虽然 mRNA 癌症疫苗正在引起研究界的兴趣,但大多数肿瘤学研究历来都集中在 mRNA 治疗上,进入临床开发的候选药物种类繁多(表 2),其中包括:

  • TriMix-MEL(eTheRNA Immunotherapies 公司)是三种 mRNA 组成的混合物,可以激活关键的免疫细胞对抗癌症。
  • mRNA 疗法(BioNTech 公司),可编码一种针对 claudin 18(即某种在多种癌症中表达的蛋白质)的单克隆抗体。 
  • LNP 封装的 mRNA(MedImmune LLC 公司),通过肿瘤内注射,旨在驱动局部白细胞介素-12 (IL-12) 的产生,并诱导抗肿瘤免疫。

表 2. mRNA 治疗产品在癌症临床试验中的应用

mRNA 药物名称 CAS 登记号 疾病适应症  公司
TriMix-MEL; ECL-006; E011-MEL 2877674-59-2 黑素瘤 eTheRNA Immunotherapies
BioNTech-1; BNT 141; BNT-141; BNT141 2877707-22-5 实体瘤 BioNTech 
BNT-142; BNT142  2877707-34-9 实体瘤 BioNTech 
BNT-151; BNT151 2877709-82-3  实体瘤 BioNTech 
BNT 152; BNT152 2877709-92-5 实体瘤 BioNTech 
BNT 153; BNT153 2877709-93-6 实体瘤 BioNTech 
MEDI1191; MEDI-1191 2877712-03-1 实体瘤 Moderna
mRNA-2752 2878461-50-6 实体瘤 Moderna
SAR-441000 2879301-17-2 实体瘤 Sanofi, 
BioNTech 
SQZ-eAPC-HPV 2879306-51-9 HPV 和实体瘤 SQZ Biotechnologies

使 mRNA 癌症疫苗成为现实

近年来,我们在 mRNA 癌症技术方面取得了长足进步,但仍然存在一些根本性挑战。 首先,mRNA 癌症疫苗需要采用对目标组织/器官具有适当亲和力的特定包装和递送系统。 研究人员目前正在评估促进实现这一目标的方法,包括将器官靶向分子与寡核苷酸偶联。 尽管 LNP 是研究最多的 mRNA 递送载体,但由于存在细胞毒性且循环时间较短,其临床应用一直受到阻碍。 因此,目前人们正在评估各种替代的智能递送系统(如外泌体),以提高 mRNA 载体的生物利用度、装载和释放。

成功递送 mRNA 载体还不够。 为了确保疗效最大化,研究人员一直在研究提高蛋白质体内表达的方法。 mRNA 的所有部分(帽状结构、5' 端和 3' 端、开放阅读框以及多聚腺苷酸尾等)均可优化以增加蛋白表达。 化学修饰的核苷现已在这一领域显示出前景。

除了蛋白表达量外,mRNA 疫苗的一大关键阻碍是蛋白质生产周期相对较短,为此需要反复给药。 人们正在探索自扩增和环状 mRNA,以此作为延长 RNA 寿命和提高总蛋白质产量的策略。

虽然仍有很多工作要做,但无论是单独使用还是与现有治疗方案(如检查点抑制剂)联合使用,mRNA 疫苗都已经成为治疗多种癌症类型的通用临床选择。 在我们期待首批 mRNA 治疗药物上市的同时,探索多种创新战略成果以解决全球癌症负担同样令人兴奋。

如需了解有关 mRNA 疫苗和治疗方法的更多信息,请阅读我们在 ACS Pharmacology & Translational Science 上发布的同行评审期刊出版物。

下载由中国科学院文献情报中心和CAS 联合发布的《全球mRNA疫苗和治疗药物研究分析报告》完整电子版.

制药业能否战胜肥?

Terra Williams , CAS Content Scientist

male hands holding insulin pen

**更新于 2023 年 11 月 11 日**

最近,FDA 批准了礼来公司用于减肥的药物替泽帕肽(商品名 Zepbound™),目前已批准用于治疗 2 型糖尿病(商品名 Mounjaro™)。 Zepbound 是第一个也是唯一一个获得批准的激活两种肠促胰岛素激素受体(GIP 和 GLP-1)的治疗方法,用于解决体重过重的根本原因。有关此类新兴 GLP-1 受体激动剂背后科学的更多信息,请继续阅读我们之前于今年 7 月发表的文章。

最初发布于 2023 年 7 月 28 日。


减肥药Wegovy (司美格鲁肽注射液) 的宣传广告席卷了纽约地铁,这种减肥药一周只需使用一次。 Ozempic (司美格鲁肽) 也因名人们举办Ozempic聚会的传闻而登上头条。 趁着FDA近期批准的药物在全球越来越受欢迎的热潮,最新上市的药物Mounjaro (替尔泊肽) 也吸引了社交媒体的关注

GLP-1 受体激动剂 OzempicWegovy(均由诺和诺德公司生产)和复合药物 Mounjaro(由礼来公司生产)最初是为治疗 2 型糖尿病而设计,但由于客户追求其作为减肥药物的潜在功效,使得此类药物因这一需求的不断增长而出现短缺。 肥胖已经成为全世界关注的健康问题,影响着全球约三分之一的人口,到2035年这个比例预计将超过50%。 肥胖会增加人们罹患各种疾病的风险,如冠心病、高血压和II型糖尿病等。

为了应对这一日益严峻的危机,GLP-1受体激动剂及其与GIP类似物和相关疗法的潜在组合疗法,已经为治疗肥胖及其相关疾病提供了颇具前景的新可能。 随着这一领域的创新又向前迈进了一步,了解这些科学方法与减肥前景之间的差异将至关重要。

人体如何处理糖分并调节血糖水平?

人体有自己保持血糖平衡的方式。 当人体的血糖水平较低时,胰腺中的α细胞会分泌胰高血糖素,通知肝脏制造更多的糖,并将其释放到循环的血液中。 当血糖水平较高时,胰腺中的β细胞则产生胰岛素,帮助人体利用或储存脂肪、肌肉、肝脏以及其他人体组织中的糖。

抑胃肽 (GIP) 和胰高血糖素样肽-1 (GLP-1) 是肠道分泌的两种激素,它们在调节胰岛素的产生中起着至关重要的作用,因此对肥胖症和糖尿病也很重要。 胰岛素可调节血糖平衡,是人体的必需物质。 当人体的血糖水平较低时,胰腺中的α细胞产生胰高血糖素,向肝脏发出信号,从而产生更多糖。 当血糖水平较高时,胰腺中的β细胞会产生胰岛素,帮助人体使用或储存能量。

GIP 能够刺激产生胰岛素和胰高血糖素,保护产生胰岛素的细胞免于死亡,同时促进它们的增殖。 GLP-1能够刺激胰腺释放胰岛素,同时抑制胰高血糖素的释放。

如何通过药物控制肥胖?

到目前为止,有几种类型的药物可以控制糖尿病和肥胖。 司美格鲁肽 (以商标名Ozempic和Wegovy销售) 等GLP-1 受体激动剂通过模仿GLP-1的作用来刺激胰岛素的产生。 替尔泊肽 (商品名Mounjaro) 是GLP-1受体激动剂和GIP类似物的结合。 GLP-1受体激动剂与细胞中的胰高血糖素样肽-1受体结合,而GIP类似物则模拟GIP的功能。这两个过程都会刺激胰岛素的产生。 最近,出现了一种新药Retatrutide (瑞他肽) 这是一种GIP、GLP-1和胰高血糖素三受体激动剂,其在早期临床试验中取得了令人满意的结果,颇具前景。

以下是可被考虑用于减肥的药物和GLP-1受体激动剂的总结:

1. GLP-1受体激动剂,如司美格鲁肽 (Wegovy,Ozempic)。

2. 联合疗法

           a.GLP-1和GIP受体激动剂,如替尔泊肽 (Mounjaro)。

           b.GLP-1、GIP和胰高血糖素受体激动剂,如瑞他肽 (Retatrutide)。

减肥药背后的科学原理

激活GLP-1和GIP受体可以促进机体的糖脂代谢。 这会降低食欲和消化速度,同时促进减脂和降低罹患肥胖相关疾病的风险。 其主要作用包括:

  • 胰岛素分泌:当血糖较高时,GLP-1和GIP可刺激胰腺β细胞释放胰岛素。 这有助于降低血糖水平。
  •  
  • 胃排空:GLP-1和GIP可减缓食物从胃部进入小肠的过程。 这使得人们能有更长时间的饱腹感,从而降低食欲,减少卡路里的摄入。  
  • 食欲调节:GLP-1 和 GIP 可以影响控制饥饿和饱腹感信号的大脑区域。 这有助于降低食欲和食物摄入量,减少人们的饥饿感,更有满足感。   

组合疗法的重要性

采用组合疗法需要考虑的一个重要因素是协同作用。 协同作用是指多种药物组合使用的效果大于每种药物单独使用效果的总和。 GLP-1受体激动剂和GIP类似物组合用药的重要性在于,比起只调控两种主要激素中的一种,两种分子通路都会受到影响。 对于单一治疗药物 (如司美格鲁肽药物),人体和小鼠试验已经发现了对某些药物作用耐药性的产生。 而组合疗法是靶向多个信号通路的,因此有助于防止人体对药物作用产生耐受性。 组合疗法中需要考虑的另一个因素是用药剂量。 为避免某些副作用的产生,组合药物中可能会减少每种药物的用量。

临床试验和实际结果如何?

若干临床试验表明,与安慰剂或其他治疗方法相比,GLP-1受体激动剂药物和GIP/GLP-1受体激动剂组合药物可使糖尿病和/或肥胖症患者的体重显著减轻。  

发表于《新英格兰医学杂志》的多项著名研究强调了 司美格鲁肽替尔泊肽 的疗效。 在一项纳入1961名参与者的双盲研究中,持续68周使用2.4mg司美格鲁肽配合合理饮食和适度运动后,一半的参与者体重减轻了15%,三分之一的参与者体重减轻了20%。 相比之下,只改变了生活方式的对照组体重仅减轻少了2.4%。 在另一项涉及2539名参与者的研究中,使用5mg、10mg和15mg剂量替尔泊肽结合生活方式干预后,体重减轻25%及以上的参与者分别占15%、32%和36%。 生活方式干预组中仅有1.5%的参与者体重有所减轻。

比较替尔泊肽和司美格鲁肽治疗II型糖尿病患者的研究表明,替尔泊肽优于司美格鲁肽。使用替尔泊肽后,82-86%的患者糖化血红蛋白水平下降到了7%以下,而使用司美格鲁肽的患者这一比例为79%。

此外,靶向GLP-1、GIP和胰高血糖素等靶点的组合药物研究,似乎还揭示了更加值得注意的影响。 礼来公司近期的二期临床试验结果表明,个体平均体重减轻达到了约24%。 如果更大规模的三期临床试验能够进一步证实这些结果,上述组合用药疗法极有可能这些结果,上述组合用药疗法极有可能系列的拓展。

GLP-1受体激动剂和基于GIP疗法的普及和影响

在美国,媒体大肆宣传报道的Ozempic (司美格鲁肽) 处方量激增。 去年,Ozempic的处方量增加了111%。自2017年获批以来,Ozempic已经成为II型糖尿病市场的主流药物 (图1)。 尽管Ozempic主要被用于治疗II型糖尿病,但在2023年前,由于Wegovy (司美格鲁肽注射液) 短缺,其也被用于长期体重管理。

fig1-number-of-rx-by-drug
图 1:各药物的处方数量

2022 年 5 月在美国获批的 Tirzepatide(品牌名 Mounjaro)于 2023 年第一季度为礼来公司贡献了 5.376 亿美元的收入。 随着替尔泊肽获得美国FDA快速通道认证用于肥胖症的治疗,该药有望与同类药物司美格鲁肽展开竞争。

期刊发表趋势和专利分析

fig2-weight-loss-chartJPG
图 2. CAS 内容合集™中司美格鲁肽相关期刊和专利出版物的年度趋势

在 CAS 内容合集中对 Semaglutide 中的司美格鲁肽相关出版物检索表明,2019年到2022年之间,其相关期刊的数量不止翻了一番。 司美格鲁肽相关的专利也从2011年的2项增加到2022年的109项。 随着司美格鲁肽的流行热潮,学术界将开展更多相关研究,尤其是在体重管理方面。因此,预计会有更多的相关论文涌现。

fig3-weight-loss-chart
图 3. CAS 内容合集™ 中 Tirzepatide 相关期刊和专利出版物的年度趋势

替尔泊肽作为一种更加新兴的药物,根据CAS内容合集,在过去十年里相关出版物较少。 然而,与其相关的期刊出版物仍有所增多 (从2021年的34篇增加到了2022年的72篇)。 在此期间,替尔泊肽的相关专利亦有所增加。 随着替尔泊肽完成更多临床试验并获得FDA批准用于体重管理,预计将有更多相关论文发表。

在研产品线分析

糖尿病和减肥新药开发是一个欣欣向荣的研究领域,诺和诺德公司有多个颇具前景的候选药物正处于不同的临床试验阶段。 OW 口服 Semaglutide 仍处于 1 期阶段,用于糖尿病治疗的 25 毫克和 50 毫克 Semaglutide 则处于 3 期阶段。 此外,用于糖尿病治疗的口服 GLP-1/GIP 联合疗法正在进行 2 期试验。 Tirzepatide 目前正在进行治疗非酒精性脂肪性肝炎 (NASH) 的 2 期试验,以及治疗射血分数保留型心力衰竭 (HFpEF)、阻塞性睡眠呼吸暂停、肥胖症发病率和死亡率以及心血管预后的 3 期试验。 随着获得慢性肥胖症治疗的快速通道认定,Tirzepatide 即将通过监管部门的批准。 此外,礼来公司还有一种用于糖尿病治疗的 GIP/GLP 辅佐肽正在进行 1 期试验。

未来展望

随着全球肥胖症和 2 型糖尿病发病率的持续上升,GLP-1 受体激动剂和 GIP 疗法显示出了广阔的前景,发表的论文和研发产品线也在不断增加。 其成功和影响在处方的与日俱增和临床试验报告的积极结果中可见一斑。 减肥管理的下一个前沿领域将是联合疗法,包括目前的药物(如 Mounjaro)和 Retatrutide 的早期试验。 通过利用人体的天然激素反应,这些药物不仅为减肥和新陈代谢控制提供了新的方法,还有望引领其他疾病的治疗。 如需了解有关新兴疗法和关键进展的更多信息,请浏览我们有关 RNA 疗法外泌体脂质纳米颗粒等方面的深入洞察报告。   

 

 

探索新趋势:最值得关注的十大生物健康材料

CAS Science Team

Colorful Checked Vector Pattern

CAS与西湖大学 (Westlake University) 合作发布了“最值得关注的十大生物健康材料”洞察报告。这份报告重点介绍了水凝胶、抗微生物材料、脂质纳米粒、外泌体等材料的最新进展,它们正在重新定义生物材料的未来。 本报告揭示了生物材料涉及的众多行业和学科所面临的新机遇、新趋势和主要挑战。 在以下详细报告中了解更多信息。

Biomaterials-Fanned-Image

 

重新想象衰老:探索抗衰老治疗策略的潜力

Rumiana Tenchov , Information Scientist, CAS

Senior couple doing Tai Chi outdoors

纵观历史,人类一直对衰老过程很感兴趣,并试图理解和对抗这一现象。 例如,包括草药疗法和针灸技术在内的古代中医,旨在促进健康和长寿。 20 世纪 30 年代出现了一大关键里程碑,当时人们发现限制热量可以延长小鼠和大鼠的寿命。 在 20 世纪,进一步的突破性研究探索了遗传和细胞衰老等因素的作用。

CAS 现已找到 50 多万篇与衰老生理学和抗衰老策略相关的科学论文(主要为期刊论文和专利论文)。 随着时间推移,这些文章的数量稳步增长,在过去十年内,人们不断加大研究投入(图 1)

CAS_Anti Aging Agents_Blog_graphics_0.1_230613
图1 - CAS 内容合集™ 中与衰老机制和抗衰老策略相关文档(专利和非专利)数量的年增长率。

抗衰老研究的趋势并未显示出放缓的迹象。 世界卫生组织 (WHO) 估计,到 2050 年,全球 60 岁及以上人口将超过 20 亿。 人口结构向老龄人口转变刺激了人们对抗衰老研究的兴趣和投资,以解决与年龄相关的疾病并促进健康老龄化。 联合国 (UN) 大会宣布 2021-2030 年为“联合国健康老龄化十年”,该计划旨在促进全球合作,寻找能够延长老年人健康寿命和提高老年人生活质量的干预措施。

虽然衰老是许多慢性疾病的风险因素,但人们同样有兴趣关注整体健康和福祉,以促进“健康老龄化”。 在本文中,我们深入研究了衰老过程,探索了一系列旨在促进健康老龄化和长寿的干预措施。 在此类抗衰老治疗策略中,哪一种最有希望促进健康老龄化?

衰老:不仅是皮肤老化

“抗衰老”一词经常让人们联想到皮肤衰老的明显迹象,比如皱纹和松弛。 由于其社会和心理影响,人们对皮肤老化开展了广泛的研究。 作为人体的最大器官,皮肤对环境因素起着至关重要的保护作用。 随着年龄增长,皮肤履行这一功能的能力可能会减弱,从而影响整体健康。 虽然皮肤老化是一个自然过程,但可以采取措施来加以减缓,并保持皮肤健康。 包括欧莱雅 (L’oreal) 和爱茉莉太平洋 (Amorepacific) 公司在内的化妆品和护肤品行业对这一领域非常感兴趣,并持有该领域的大量专利。 此类产品的主要成分是透明质酸或维生素 E,可以对皮肤表层产生影响。

而衰老的过程比我们表面上所看到的要复杂得多。 从广义上讲,衰老是指生物体为保持高效运作而进行自我防御、维护和修复的内在功能逐渐衰退大脑对衰老的影响特别敏感,衰老会导致其大小、血管系统和认知能力出现变化。 随着年龄的增长,罹患某些神经系统疾病的风险也随之增加,比如阿尔茨海默病。

此外,衰老的特征还包括逐渐丧失影响整个身体的生理适应性,导致功能退化和脆弱性增强。 虽然衰老本身不是癌症、糖尿病和心血管疾病等严重疾病的直接原因,但它仍是上述疾病和许多其他疾病的重要风险因素。 因此,对这一联系的认识把迅速发展的老龄化研究领域推到了最前沿。

衰老的标志

本质上,衰老是损伤随着时间积累所导致的特定生理变化,被称为衰老标志。 2013 年,人们定义了衰老的九个分子和细胞标志,为未来研究提供了相应框架。 这些标志包括基因组不稳定性、端粒消减、表观遗传改变、蛋白内稳态丧失、营养感知失调、线粒体功能障碍、细胞衰老、干细胞耗竭和细胞间通讯改变(图 2)。

CAS_Anti Aging Agents_Blog_graphics_0.1_2306132
图 2 — 当前认为的衰老标志及其分类。

更复杂的是,衰老的不同标志相互关联,且可以相互促进(图 3)。 事实上,这些标志的交织程度是如此之高,以至于一些研究人员建议,我们应把衰老视为在四个层面上运行的过程,每个层面都有不同的生物尺度。 然而,当我们考虑衰老时,很明显,理解这些不同标志之间的关系有助于开发有效的干预措施,以预防或治疗与年龄有关的疾病。  

CAS_Anti Aging Agents_Blog_graphics_0.1_2306133
图3 — 衰老标志之间的相互关系。

最有前景的抗衰老治疗策略是什么?

针对衰老标志的抗衰老治疗策略种类繁多,其中许多策略适用于多个衰老标志(图 4)。 以下是五种此类干预措施的概述内容,以及每种方法的现有证据,以确定其中哪种方法最有潜力。

CAS_Anti Aging Agents_Blog_graphics_0.1_2306134
图 4 — 抗衰老策略与衰老标志的关系 抗衰老策略之体育锻炼

体育锻炼在细胞水平上具有显著的抗衰老作用,与每一个衰老标志都存在关联。 将体育锻炼用作衰老标志干预措施的相关研究现已成熟,而临床试验也展现出颇具前景的可喜成果。 值得注意的是,当前正在进行的试验旨在探索体育锻炼对阿尔茨海默病、步态不稳、认知功能和创伤后应激障碍的影响(表 1)

CAS_Anti Aging Agents_Blog_graphics_0.1_2306135
表 1 — 体育锻炼方面的抗衰老重点临床试验。

 

抗衰老策略之饮食干预

最近,有报告称目前有两种相关的饮食干预措施(即热量限制和间歇性禁食)可通过影响调节寿命的基本代谢和细胞信号通路,有效延长神经系统的健康寿命。 尽管这种方法在动物模型中已被证明是成功的,但热量限制很难应用于人类身上,因为该策略需要高度的决心和自我控制。 另一种方法是使用“热量限制模拟物”来模拟其效果。 与体育锻炼一样,热量限制也是一种经过充分研究的抗衰老治疗策略,目前正在进行多项临床试验(表 2)。  

CAS_Anti Aging Agents_Blog_graphics_0.1_2306137_0
表 2 — 热量限制方面的抗衰老重点临床试验。

抗衰老策略之代谢调控

哺乳动物雷帕霉素靶蛋白 (mTOR) 信号通路已被确定为细胞代谢的重要参与者,它将营养感知与促进细胞生长和增殖的关键细胞过程联系起来。雷帕霉素等药物对 mTOR 的抑制作用在抗衰老临床试验中得到了广泛的探索,从老化衰弱症到与年龄相关的肌肉减少症(表 3)

 

CAS_Anti Aging Agents_Blog_graphics_0.1_2306137_0
表 3 — mTOR 抑制方面的抗衰老重点临床试验。

抗衰老策略之衰老疗法

衰老疗法涉及开发潜在的治疗药剂和方法以靶向细胞衰老,即一种与衰老和年龄相关病症有关的症状。 研究人员目前正在研究多种衰老治疗策略。 一种特别激动人心的药理学策略是使用抗衰老药物,即一种小分子药物,可以选择性地消除导致多种年龄相关疾病的衰老细胞。 这种针对衰老细胞的靶向方法已在临床试验中得到评估(表 4)

CAS_Anti Aging Agents_Blog_graphics_0.1_2306138_0
表 4 — 衰老疗法方面的抗衰老重点临床试验。

抗衰老策略之细胞重编程

是否可以在细胞层面让时光倒流? 细胞重编程旨在通过将终末分化的成熟细胞转化为诱导多能干细胞来实现这一目标。 通过以这种方式对细胞进行重编程,我们可以有效改善衰老的多个标志,如线粒体功能障碍、端粒消减、表观遗传改变的变化、基因组不稳定性和衰老等。 虽然研究仍处于早期阶段,但这种方法已在临床前模型中显示出前景

通过正面应对人口老龄化的种种挑战,抗衰老研究有望改变人们的衰老方式,提高我们的整体福祉,从而构建出一个更健康、更有活力的全球社区。

如需进一步了解令人兴奋且充满活力的抗衰老研究领域,请在此处阅读我们的最新期刊手稿。

 

 

专利检索:超越基础,提高效率

Carousel Workflow

当今信息时代,实施全面的专利检索对研究人员、法律团队和各大企业都至关重要。 如果不能以经济有效的方式及时查找相关文件,可能会产生严重后果。 然而,执行全面检索可能会异常艰巨且耗费时间,特别是在资源有限的情况下。 好消息是,专为知识产权 (IP) 检索设计的先进工具和技术有助于减轻这种压力并提高效率。 本文将提供一些利用工具和策略的相关建议,以加速实现全面检索和更出色的专利见解:

  • 建议 1:使用专家标引的全面数据库。
  • 建议 2:使用人工智能工具和精确检索技术来增强检索策略。
  • 建议 3:优化同族专利检索。
  • 建议 4:为新的专利申请或现有专利的变动情况建立提醒。
  • 建议 5:与拥有知识产权和所处领域专业知识的伙伴开展合作。

建议 1:使用专家标引的全面数据库

知识产权研究人员通常会在多个数据库中执行检索,以确保检索的全面性和所获检索结果的相关性。 主题、文件收录范围和标引实践的变动情况会影响返回结果。 跨多个数据库执行强有力的检索策略可以提高完整性,帮助您理解结果集,优化查询以获得所需信息,而不会遗漏关键文档。

CAS 如何提供帮助

CAS 将检索人员与来自世界顶级出版商和数据库的全面内容合集连接到单一平台:CAS STNext®

CAS STNext 结合了 CAS 权威的科学家标引的化学内容、广泛收录的专利信息和全文,以及涵盖化学、生物医学、制药、知识产权和工程学科领域的 130 多个领先的全球数据库

检索人员可以利用增值数据库、全文数据库和专注于特定主题或特性的集群,以此创建适合其独特需求的综合检索策略。

此外,CAS STNext 用户还可以访问 CAS 收录的数据库,实现精确检索。 例如,如果正在寻找化学知识产权,可以将检索侧重于特定分子。 然而,您是否考虑了马库什结构权利要求所含的隐藏物质? 马库什结构是一种通用简写形式,用于简要描述许多结构相似的材料,在检索知识产权时应考虑并了解马库什结构

执行通用化学结构检索会生成数千种不同物质,但其中只有部分物质与您正在检索的物质完全匹配。 对特定化学物质的数据库进行通用的广泛检索时,该操作将仅返回与相同化学物质匹配的检索结果;这将无法识别涉及马库什结构的关键权利要求。 使用 CAS STNext 中内置的工具,可以检索 130 多万个马库什结构,确保不遗余力。

建议 2:使用人工智能工具和精确检索技术来增强专利检索的各个方面

欧洲专利局 (EPO) 发现,全面的专利检索使用了 179 个数据库中的 13 亿条技术记录,在每月专利检索中显示约 6 亿份文件。 我们需要能够进行全面、最新专利检索的解决方案。 尽管可以使用高级检索平台,但此类操作往往受限于数据库的功能。 实现全面检索的唯一方法是投入大量时间用于检索。

人工智能算法可以通过增强检索策略的各个方面来提高效率,例如提取可能遗漏的相关结果。

CAS 如何提供帮助 
在 CAS STNext 中,CAS 可以提供适用于现有技术的检索技术,采用独家人工智能进行增强。 专有专利相似度引擎汇集了相关专利和非专利参考文献列表,发布时间早于任何指定的起始专利文件,从而提供了原始检索可能无法获得的专利见解。

以下是 CAS 人工智能支持能力的一个示例。CAS 与巴西国家工业产权局 (INPI) 合作开发了一套基于人工智能的 10 种算法,这组算法共同构成了综合全面的列表,其中包含高度准确且有序的现有技术检索结果。 通过将基于人工智能的算法整合到检索工作流中,巴西的 INPI 能够提高他们的专利检索效率:

77% 的本地受理申请所需检索时间减少;
其中 29% 的流程无需在人工智能增强的检索结果之外另行检索。

Fig1-customized-workflow

建议 3:优化同族专利检索

同族专利中的相关专利可以在不同的司法管辖区和地理位置提交申请,但通过优先权申请(即基本专利)相联系,而优先权申请是最早的专利申请,用于确定同族专利的优先权日,并作为相关专利权利要求和说明书的基础。

通过了解族内相关专利的范围和收录范围,专利所有人、专利申请人和潜在的被许可人可以做出明智决策,以决定是否寻求许可、质疑专利的有效性,以及为长期研发计划分配资源。 然而,完整的同族专利检索很耗时,而且困难重重。 这是由于在多司法管辖区提交申请的复杂性、跨数据库索引的不一致性、语言障碍以及创新的科学复杂性。

权利要求变化使这项本就复杂的任务难上加难。 通常情况下,专利申请中提出的初始权利要求集在同族专利中的所有相关专利中都是相同的。 然而,在涉及申请人和专利局之间互动的起诉过程中,权利要求可能会修改或缩小范围,以回应审查员的反对意见或努力克服现有技术。 因此,同一同族专利中相关专利的权利要求在申请后可能会有所不同。

为了克服上述挑战,专利检索人员通常会综合使用多种检索技术,包括关键词、分类和引文检索。 此外,他们还需要熟悉适用于专利检索的不同数据库和检索工具,以及不同司法管辖区的专利法和法规。 此外,专利检索人员可能会与专利律师和技术专家开展合作,以确保他们识别出某个同族中包含的所有相关专利。

CAS 如何提供帮助

CAS STNext 是从世界领先的同族专利数据库中获得可靠数据的来源平台,其中设有多项功能,可确保实现全面检索,例如:

  • 多文件检索功能。
  • 通过简单命令即可检索其他同族记录,包括等同专利和相关专利。
  • 易于浏览的专利申请权利要求关系概览。

在 CAS STNext 上了解有关专利检索的更多信息。

建议 4:为新的专利申请或现有专利的变动情况建立提醒

根据美国专利商标局的数据,2020 年美国国内共提交了 646,244 项专利申请。 我们有必要及时更新最新公布的专利文件,以便专利检索人员避免错过创新进展,此类进展可能指向不断增长的投资市场,或需要应对新的竞争对手。

高级检索工具设有相应功能,可以在添加符合检索条件的新条目时提供提醒,从而帮助您在专利格局中保持领先地位,并减少迭代检索过程。

CAS 如何提供帮助 
STN IP Protection SuiteTM 内置解决方案提供自定义提醒功能,可确保在相关结果与您保存的查询匹配时收到通知。

此外,作为 STN IP Protection Suite 的组成部分,FIZ PatMon 还提供多种功能帮您获得以下活动的相关提醒,从而提高专利监控的效率,例如:

  • 整个专利审查过程中的专利申请。
  • 专利有效性的变动。
  • 本地或其他国家/地区的竞争性专利发展情况。
  • 相关专利的异议和撤回情况。
  • 特定国家/地区的专利授予。

上述功能使组织中的个人更容易获得符合其检索标准的定制提醒,从而减少了耗时的手动专利检查。

建议 5:与拥有知识产权和所处领域专业知识的伙伴开展合作

随着检索需求的不断发展,跟上知识产权检索的多种需求可能会令人难以承受。 这一方面的延迟可能会导致忽视竞争对手的商业活动,该等活动有可能为未来的投资决策提供信息,或遗漏影响业务能力的关键文件。

与所在行业的检索专家开展合作,可以有效支持您的知识产权检索需求,助您与所需内容、最高效的检索工具,以及帮助填补任何空白并确保取得成功的培训和专业知识联系起来。

CAS 如何提供帮助
CAS 团队在知识产权和各个科学领域均拥有深厚的技术知识

我们的团队能够发现其他组织无法提供的信息。

与 CAS 合作满足您的检索需求,确保专利检索的全面性和详细性。

总结

  • 对任何组织来说,开展知识产权检索并保持最新发展都至关重要,有助于为投资决策或新兴竞争对手提供信息。 以下是提高专利检索效率的方法:
  • 使用专家标引的全面数据库,以简化复杂数据的遍历,杜绝任何内容来源的误差。
  • 考虑由人工智能驱动提供检索支持的解决方案,与其他精确解决方案配套使用。 人工智能不仅可以识别相关创新,还有助于发现额外的术语或细节,从而帮助您建立更强大的检索策略。
  • 检测所有司法管辖区的类似专利,以此简化同族专利检索,并确保了解全球收录范围。
  • 通过高级检索工具随时了解最新的专利申请,当有新条目与您的查询相吻合时,即可收到相关通知。 让检索不再乏味,不再重复!
  • 与知识产权和所在特定行业的专家开展合作,简化并优化您的专利检索过程。 
     

了解有关 STN IP Protection Suite 的更多信息。

订阅