摘要：7月31日，信息和数据分析公司爱思唯尔（Elsevier）推出Reaxys AI Search，通过变革化学家处理信息与数据的方式，为更高效的药物和材料开发打开了大门。

对于化学家而言，如何从海量的文献、专利和数据中快速提取有价值的见解，是长期以来的巨大挑战。

7月31日，信息和数据分析公司爱思唯尔（Elsevier）推出Reaxys AI Search，通过变革化学家处理信息与数据的方式，为更高效的药物和材料开发打开了大门。

传统化学检索依赖复杂的关键词组合，研究人员可能需要花费大量时间来熟悉不同领域的术语和缩写，才能构建出有效的搜索策略。

Reaxys AI Search彻底改变了这一局面。它利用先进的自然语言处理（NLP）技术，能够理解用户的意图，处理拼写变体、缩写和同义词，从而让用户能够像与人交流一样，用自然语言进行查询。

例如，一个药物研发专家可能只需输入“寻找能够抑制阿尔茨海默病中β-淀粉样蛋白聚集的小分子化合物”，Reaxys AI Search 便能解读这一意图，并在其超过 1.21 亿份化学文献、专利和同行评审期刊文章的庞大数据库中，迅速返回最相关的文献。

这种直观、高效的搜索方式，极大地降低了不同学科和经验水平研究人员的门槛，使得他们能够更快、更自信地找到所需信息，从而将更多宝贵时间投入到创新和实验中去。

目前，该功能已作为早期版本向所有Reaxys用户开放，可在平台中直接体验。

全球最大化学数据库，拥有了AI助手

Reaxys AI Search的发布，是Reaxys平台持续进化的一个缩影。

Reaxys是首个引入自然语言文档搜索功能的化学数据库，其核心优势在于将海量的化学数据点与AI有机结合。

作为全球最大的化学数据库之一，Reaxys汇聚了超过1.21亿份精选的同行评审期刊文章与专利文献，涵盖自1840年以来来自18000种期刊和105个专利局的权威内容，核心资产包括：

Reaxys不仅是一个数据库，更是一个智能研发平台。

其内置的预测性逆合成工具结合AI与高质量反应数据，可在数分钟内生成科学可靠的合成路线，并支持用户根据起始原料的商业可得性进行路径优化。

图：使用 Reaxys 预测逆合成

它拥有最大的化合物和生物活性数据库，使研究人员能够轻松构建虚拟化合物库、训练QSAR和配体模型，加速设计-合成-测试-分析（DMTA）周期。

此外，通过灵活的部署，Reaxys能够将内部和外部数据无缝集成，研究团队可以使用Reaxys数据集构建知识图谱和开发预测模型，为更深入的创新提供动力。

如今，借助Reaxys AI Search，Reaxys进化成为更加智能的研究助手，通过改变传统搜索模式，极大地提升科研效率。

对于跨学科领域而言，这一优势尤为突出，因为它降低了不同领域研究人员的入门门槛。

通过减少在信息检索上花费的时间，Reaxys AI Search让化学家、材料工程师和制药专家们能将更多精力投入到发现和创新中，加速从科学洞察到实际成果的转化。

牵手AI制药，加速工业化落地

在此次推出Reaxys AI Search之前，爱思唯尔就已通过深层次的技术融合，推动AI在工业领域的落地。

2024年5月，爱思唯尔与AI制药公司Iktos达成了一项多年期合作，以加速制药公司的化学研究。

其落点，正是长期困扰制药行业的设计-制造-测试-分析（DMTA）效率瓶颈。

传统模式下，化学家设计出候选分子后，往往面临“能否合成”“路径是否经济”的现实挑战。

此次合作将Reaxys庞大的高质量数据资源与Iktos领先的AI技术结合，从而推出一系列全新的预测性逆合成和合成可及性工具。

研究人员可通过高级搜索功能探索多种合成路径，系统将自动过滤低可行性方案，并支持用户自定义约束条件，如起始原料价格上限、中间体包含/排除规则、首次断开策略等。

更重要的是，企业客户还可使用自有反应库对模型进行定制化训练，实现私有知识与公共数据的协同优化。

对于制药公司和合同研究组织（CRO）而言，这些新工具为创新发现提供可执行的合成路径，加速AI制药的应用落地。

写在最后

Reaxys AI Search的发布，成为AI深度融入科研工作流的最新力证。

一个清晰的趋势是，面向制药研究的AI工具生态正在迅速成熟，未来将深入到药物研发的每个核心环节。

这些智能工具将彻底颠覆制药业的传统工作方式，加速创新药物从实验室走向市场的进程。

来源：智药局