Ao longo da história, os humanos ficaram intrigados e tentaram entender e combater o processo de envelhecimento. Por exemplo, a antiga medicina chinesa incluía remédios fitoterápicos e técnicas de acupuntura destinadas a promover a saúde e a longevidade. Um marco importante ocorreu na década de 1930, quando foi descoberto que a restrição calórica aumentava a expectativa de vida de camundongos e ratos. Outras pesquisas inovadoras no século 20 exploraram o papel de fatores como genética e senescência celular.

O CAS identificou mais de 500.000 artigos científicos (principalmente artigos de periódicos e patentes) relacionados à filosofia do envelhecimento e estratégias antienvelhecimento. Houve um crescimento constante desses artigos ao longo do tempo, sendo que os esforços de pesquisa se intensificaram na última década (Figura 1).

A tendência na pesquisa antienvelhecimento não mostra sinais de desaceleração. A Organização Mundial da Saúde (OMS), estima que até 2050, a população mundial de pessoas com 60 anos ou mais ultrapassará 2 bilhões. Essa mudança demográfica em direção a uma população mais velha estimulou o aumento do interesse e do investimento em pesquisas antienvelhecimento, que abordam doenças relacionadas à idade e promovem o envelhecimento saudável. A Assembleia Geral das Nações Unidas (ONU) declarou de 2021 a 2030 a Década do Envelhecimento Saudável da ONU, um programa que promove a colaboração global para encontrar intervenções que possam estender o tempo com saúde e melhorar a qualidade de vida dos idosos.

Embora o envelhecimento seja um fator de risco para muitas doenças crônicas, há interesse em promover o "envelhecimento bem-sucedido", concentrando-se na saúde e no bem-estar geral. Neste artigo, nos aprofundamos no processo de envelhecimento, explorando um leque diversificado de intervenções destinadas a promover o envelhecimento e a longevidade bem-sucedidos. Quais das estratégias de tratamento antienvelhecimento são mais promissoras para promover um envelhecimento bem-sucedido?

Envelhecimento: não é só a superfície da pele

O termo "antienvelhecimento" muitas vezes evoca pensamentos de sinais visíveis de envelhecimento da pele, como rugas e flacidez. O envelhecimento da pele é amplamente estudado devido a seus impactos sociais e psicológicos. Como o maior órgão do corpo, a pele desempenha uma função protetora, vital contra fatores ambientais. Com a idade, diminui a capacidade da pele de cumprir essa função, afetando a saúde geral. Embora o envelhecimento da pele seja um processo natural, podem ser tomadas medidas para retardá-lo e manter a saúde da pele. As indústrias de cosméticos e cuidados com a pele, incluindo empresas como L'Oreal e Amorepacific, têm um interesse significativo nessa área, detendo inúmeras patentes na área. Esses produtos contam com ingredientes como ácido hialurônico ou vitamina E, que afetam as camadas superficiais da pele.

O processo de envelhecimento é muito mais complexo do que o que vemos na superfície. De maneira geral, o envelhecimento é definido como um declínio funcional gradual na capacidade intrínseca de um organismo vivo de se defender, manter e reparar a si mesmo para continuar funcionando com eficiência. O cérebro é particularmente sensível aos efeitos do envelhecimento, sofrendo alterações em seu tamanho, vascularização e cognição. Isso nos coloca em maior risco de desenvolver determinados distúrbios neurológicos à medida que envelhecemos, como a doença de Alzheimer.

O envelhecimento também e caracterizado por uma perda gradual da aptidão fisiológica que afeta todo o corpo, levando à degradação das funções e ao aumento da vulnerabilidade. Embora o envelhecimento por si só não seja a causa direta de doenças graves como câncer, diabetes e distúrbios cardiovasculares, ele funciona como um fator de risco significativo para essas e muitas outras doenças. Como consequência, a identificação dessa conexão aumenta a prioridade ao campo da pesquisa sobre o envelhecimento, já de rápido crescimento.

As marcas do envelhecimento

Envelhecer é essencialmente acumular danos pela passagem do tempo, que leva a alterações fisiológicas específicas conhecidas como marcas do envelhecimento. Em 2013, foram definidas nove marcas moleculares e celulares do envelhecimento, fornecendo um arcabouço para pesquisas futuras. Essas marcas incluem instabilidade genômica, desgaste dos telômeros, alterações epigenéticas, perda de proteostase, detecção desregulada de nutrientes, disfunção mitocondrial, senescência celular, exaustão de células-tronco e falha na comunicação intercelular (Figura 2).

Para complicar ainda mais as coisas, as diferentes marcas do envelhecimento estão interligadas e colaboram entre si (Figura 3). Na verdade, essas marcas estão tão interligadas que alguns pesquisadores propõem considerar o envelhecimento como um processo que opera em quatro camadas, cada uma em uma escala biológica diferente. No entanto, ao estudarmos o envelhecimento, fica claro que entender as relações entre as diferentes marcas ajudará no desenvolvimento de intervenções eficazes para prevenir ou tratar doenças relacionadas à idade.  

Quais são as estratégias mais promissoras nos tratamentos antienvelhecimento?

Foram exploradas inúmeras estratégias de tratamento antienvelhecimento visando as marcas do envelhecimento, muitas das quais focaram em várias marcas (Figura 4). Segue uma visão geral de cinco dessas intervenções e as evidências atuais de cada abordagem para determinar qual delas tem o maior potencial.

Os exercícios físicos apresentam um impacto antienvelhecimento significativo a nível celular, relacionando-se individualmente e com todas as marcas do envelhecimento. A pesquisa sobre os exercícios físicos como intervenção para indicações de envelhecimento está bem estabelecida e os estudos clínicos têm obtido resultados promissores. Estudos dignos de nota em andamento estão explorando os efeitos dos exercícios físicos na doença de Alzheimer, instabilidade da marcha, função cognitiva e transtorno de estresse pós-traumático (Tabela 1).

Intervenção na alimentação como estratégia antienvelhecimento

Recentemente, foi relatado que duas intervenções relacionadas à alimentação, restrição calórica e jejum intermitente, prolongam efetivamente a vida saudável do sistema nervoso, afetando as vias metabólicas básicas e de sinalização celular que regulam a longevidade. Embora essa abordagem tenha se mostrado bem-sucedida em modelos animais, a restrição calórica é uma estratégia difícil de aplicar em humanos, pois requer um alto nível de determinação e autocontrole. Uma rota alternativa é emular seus efeitos usando “miméticos da restrição calórica”. Assim como os exercícios físicos, a restrição calórica é uma estratégia de tratamento antienvelhecimento bem documentada, com vários estudos clínicos em andamento (Tabela 2).  

Manipulação metabólica como estratégia antienvelhecimento

A via de sinalização do alvo mamífero da rapamicina (mTOR) foi identificada como tendo uma participação significativa no metabolismo celular, que associa a detecção de nutrientes com processos celulares críticos que estimulam o crescimento e a proliferação celular. A inibição de mTOR com agentes como a rapamicina é amplamente explorada em estudos clínicos antienvelhecimento em uma variedade de indicações, desde a fragilidade do envelhecimento até a sarcopenia relacionada à idade (Tabela 3). 

Senoterapia como estratégia antienvelhecimento

A senoterapia envolve o desenvolvimento de possíveis agentes terapêuticos e abordagens para atingir explicitamente a senescência celular, uma condição associada ao envelhecimento e às patologias associadas à idade. Os pesquisadores estão investigando diversas estratégias senoterapêuticas. Uma estratégia farmacológica particularmente interessante é o uso de senolíticos, que são pequenas moléculas que eliminam seletivamente as células senescentes, que são as causadoras de vários distúrbios relacionados à idade. Diversos estudos clínicos já visam células envelhecidas nessa via de sinalização (Tabela 4).

Reprogramação celular como estratégia antienvelhecimento

É possível voltar o relógio no nível celular? Reprogramação celular visa fazer exatamente isso, converter células maduras terminalmente diferenciadas em células-tronco pluripotentes induzidas. Ao reprogramar as células dessa maneira, podemos efetivamente atenuar várias marcas do envelhecimento, como disfunção mitocondrial, desgaste dos telômeros, mudanças nas alterações epigenéticas, instabilidade genômica e senescência. Embora as pesquisas ainda estejam em estágio inicial, essa abordagem tem se mostrado promissora em modelos pré-clínicos. 

Ao enfrentar os desafios de uma população que envelhece, a pesquisa antienvelhecimento mantém a promessa de transformar a maneira como envelhecemos, melhorando nosso bem-estar geral e promovendo uma comunidade global mais saudável e vibrante.

Para saber mais sobre o empolgante e dinâmico campo da pesquisa antienvelhecimento, leia nosso último artigo aqui.

Na atual era da informação, realizar uma busca abrangente de patentes é crucial para pesquisadores, equipes jurídicas e empresas. Se você não localizar documentos relevantes no momento certo e de forma econômica poderá sofrer consequências terríveis. No entanto, realizar uma pesquisa completa pode ser árduo e demorado, especialmente quando os recursos são limitados. A boa notícia é que ferramentas e tecnologias avançadas, projetadas para realizar buscas de propriedade intelectual (PI) ajudam a aliviar a tensão e melhorar a eficiência. Este artigo apresenta dicas para alavancar ferramentas e estratégias e acelerar seu percurso para fazer buscas abrangentes e obter melhores insights sobre patentes:

• Dica 1: use bancos de dados abrangentes e com curadoria feita por especialistas.
• Dica 2: use ferramentas de IA e tecnologia de busca precisa para aumentar sua estratégia de busca.
• Dica 3: otimize a busca por família de patentes.
• Dica 4: configure alertas para novos pedidos de patentes ou modificações nas patentes existentes.
• Dica 5: trabalhe em colaboração com parceiros que tenham experiência em PI e no seu campo.

Dica 1: use bancos de dados abrangentes e com curadoria feita por especialistas

É comum que os pesquisadores de PI realizem uma busca em vários bancos de dados, para garantir que a pesquisa seja abrangente e encontre resultados relevantes. Variações no assunto, cobertura documental e práticas de indexação influenciam os resultados retornados. Uma estratégia de busca robusta executada em vários bancos de dados aumenta a abrangência, ajuda a entender o conjunto de resultados e refina a consulta para obter as informações necessárias sem perder documentos críticos.

Como o CAS pode ajudar

O CAS conecta os pesquisadores a uma coleção de conteúdo abrangente das principais editoras e bancos de dados do mundo em uma única plataforma: o CAS STNext^®.

O CAS STNext combina conteúdos consagrados de química com curadoria de cientistas do CAS, uma coleção abrangente de informações e textos completos de patentes e mais de 130 bancos de dados globais de primeira linha, que abrangem as disciplinas de química, biomedicina, farmácia, propriedade intelectual e engenharia.

Os pesquisadores podem aproveitar bancos de dados de valor agregado, bases de dados de texto completo e clusters direcionados para assuntos ou recursos específicos, criando uma estratégia de pesquisa abrangente que atenda a seus requisitos exclusivos.

Os usuários do CAS STNext também têm acesso às bases de dados com curadoria do CAS, que transformam as buscas precisas em realidade. Por exemplo, se você estiver procurando por uma PI química, poderá concentrar sua pesquisa em moléculas específicas. Mas você está levando em conta as substâncias escondidas nas reivindicações sob a estrutura Markush? Uma forma de abreviação genérica usada para descrever muitos materiais estruturalmente semelhantes de forma sucinta, as estruturas Markush devem ser levadas em conta e compreendidas por quem faz buscas por PI.

Se a busca é realizada com base numa estrutura química genérica, ela poderá gerar milhares de substâncias distintas, mas somente algumas correspondem de maneira precisa àquela que você está buscando. Ao realizar uma busca ampla e genérica em um banco de dados de substâncias químicas específicas, apenas aquelas que correspondem aos mesmos produtos químicos são retornadas; isso não identifica as reivindicações essenciais cobertas sob as estruturas Markush. Usando ferramentas do CAS STNext, você pode pesquisar mais de 1,3 milhão de estruturas Markush, garantindo que nenhuma informação deixará de ser considerada.

Dica 2: use ferramentas de IA e tecnologia de busca precisa para aumentar os aspectos da busca por patentes

O EPO apurou que buscas abrangentes de patentes usam 1,3 bilhão de registros técnicos em 179 bancos de dados, com aproximadamente 600 milhões de documentos aparecendo em buscas mensais de patentes. Existe a necessidade de soluções que permitam buscas completas, de patentes atualizadas. Plataformas de busca avançada estão disponíveis, mas são limitadas pelos recursos dos bancos de dados. A única maneira de tornar uma busca abrangente é gastar muito tempo fazendo buscas.

Os algoritmos de IA melhoram a eficiência, aumentando os aspectos de uma estratégia de pesquisa, como obter resultados relevantes que podem ter ficado faltando.

Como o CAS pode ajudar 
O CAS oferece tecnologia exclusiva para busca de técnica anterior aprimorada por IA no CAS STNext. O mecanismo proprietário de similaridade de patentes reúne uma lista de referências relevantes na literatura de patentes e não patentes, publicadas antes de qualquer documento de patente inicial especificado, para fornecer informações sobre patentes que podem não ter sido encontradas na pesquisa original.

Aqui está um exemplo da funcionalidade com suporte de IA do CAS em ação.Em parceria com o Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI) do Brasil, o CAS desenvolveu um conjunto de 10 algoritmos baseados em IA, que juntos formaram uma lista consolidada de resultados de busca da técnica anterior altamente precisos e ordenados. Ao integrar algoritmos baseados em IA nos fluxos de trabalho de pesquisa, o INPI do Brasil conseguiu melhorar a eficiência das suas pesquisas de patentes:

77% dos pedidos locais processados levaram menos tempo de busca; 
29% dos processos não exigiram buscas fora dos resultados da pesquisa aumentada por IA.

Dica 3: otimize a busca por família de patentes

As patentes relacionadas em uma família de patentes podem ser depositadas em diferentes jurisdições e regiões geográficas, mas estão vinculadas pelo pedido de prioridade (isto é, a patente básica) – o pedido de patente mais antigo que estabelece a data de prioridade para a família e serve como base para as reivindicações e como especificação nas patentes relacionadas.

Ao entender o escopo e a cobertura das patentes relacionadas de uma família, os proprietários e os solicitantes de patentes, assim como os possíveis licenciados, podem tomar decisões fundamentadas para solicitar uma licença, questionar a validade das patentes e alocar recursos para iniciativas longas de P&D. No entanto, a pesquisa completa da família de patentes é demorada e desafiadora. Isso se deve a fatores complexos, como a existência de pedidos feitos em várias jurisdições, inconsistências na indexação em bancos de dados, barreiras linguísticas e sofisticação científica da inovação.

A variação das reivindicações aumenta a dificuldade da tarefa já tão complexa. O conjunto inicial de reivindicações apresentadas em um pedido de patente normalmente será o mesmo em todas as patentes relacionadas dentro de uma família de patentes. No entanto, durante o processo de patente, que envolve interações entre o solicitante e o escritório de patentes, as reivindicações podem ser alteradas ou restringidas, como reação a objeções do examinador ou como um esforço para superar a técnica anterior. Como resultado, as reivindicações em patentes relacionadas da mesma família de patentes podem diferir umas das outras depois do processo.

Para superar esses desafios, os pesquisadores de patentes geralmente usam uma combinação de técnicas de busca, incluindo buscas por palavras-chave, classificação e citações. Eles também precisam estar familiarizados com os diferentes bancos de dados e ferramentas de busca disponíveis para busca de patentes, bem como com as leis e regulamentos de patentes em várias jurisdições. Além disso, os pesquisadores de patentes podem colaborar com advogados e especialistas técnicos de patentes, para garantirem a identificação de todas as patentes relevantes em uma família.

Como o CAS pode ajudar

O CAS STNext é a fonte de dados confiáveis dos principais bancos de dados de famílias de patentes do mundo e oferece vários recursos para garantir que sua pesquisa seja abrangente, tais como:

• Funcionalidade de pesquisa em vários arquivos.
• Comandos simples para buscar registros de famílias adicionais, incluindo patentes equivalentes e relacionadas.
• Uma visão geral fácil de navegar pela relação entre as reivindicações de um pedido de patente.

Saiba mais sobre a busca por patentes no CAS STNext.

Dica 4: configure alertas para novos pedidos de patentes ou modificações nas patentes que já existem

De acordo com o Escritório de Marcas e Patentes dos Estados Unidos, foram depositados 646.244 pedidos de patente nos EUA em 2020. É necessário manter-se atualizado com documentos de patentes recém-publicados, a fim de que os pesquisadores de patentes não percam avanços inovadores que possam apontar para um mercado crescente em investimentos ou para a necessidade de lidar com um novo concorrente.

As ferramentas de busca avançada com a funcionalidade de fornecer alertas quando são adicionadas novas entradas que correspondam aos seus critérios de pesquisa ajudarão você a ficar por dentro do cenário de patentes e a reduzir o processo de pesquisa iterativo.

Como o CAS pode ajudar 
Soluções do STN IP Protection Suite^TM oferecem a funcionalidade de alerta personalizado, para garantir que você seja notificado quando os resultados relevantes corresponderem à sua consulta salva.

Além disso, o FIZ PatMon, parte integrante do STN IP Protection Suite, torna o monitoramento de patentes mais eficiente, oferecendo recursos que ajudam você a obter alertas para atividades como:

• Pedidos de patente durante todo o processo da patente. 
• Alterações na validade da patente. 
• Surgimento de patentes de concorrentes, localmente ou em outros países.
• Questionamentos e retiradas de patentes relevantes.
• Patentes concedidas em países específicos.

Esses recursos tornam mais fácil para as pessoas de uma organização receberem alertas personalizados que atendam aos seus critérios de pesquisa, reduzindo a necessidade de verificações manuais demoradas de patentes.

Dica 5: trabalhe em colaboração com parceiros que tenham experiência em PI e no seu campo

A tarefa de acompanhar as demandas de pesquisa de PI pode se tornar avassaladora, à medida que as demandas de busca evoluem. Atrasos nessa área podem resultar em negligenciar as atividades dos concorrentes, e isso pode afetar futuras decisões de investimento ou gerar a perda de documentos críticos que afetem sua capacidade de fazer negócios.

A parceria com especialistas em buscas em seu setor provê um suporte eficiente às suas necessidades de pesquisa de PI, conectando você ao conteúdo necessário, às ferramentas para fazer buscas com mais eficiência e ao treinamento e experiência dedicados para ajudar a preencher lacunas e garantir seu sucesso.

Como o CAS pode ajudar
A equipe CAS conta com um profundo conhecimento técnico de PI e em diversos setores científicos

Nossa equipe está preparada para descobrir informações que outras simplesmente não conseguem.

Colabore com o CAS para suas necessidades de buscas, e assim você terá a tranquilidade e a certeza de que suas pesquisas de patentes serão abrangentes e detalhadas.

Resumo

• Realizar buscas de PI e manter-se atualizado sobre os últimos desenvolvimentos é vital para qualquer organização, pois assim são obtidas informações para a tomada de decisões sobre investimentos ou sobre o surgimento de concorrentes. A seguir, veja como aumentar a eficiência com a busca por patentes:
• Use bancos de dados abrangentes e com curadoria feita por especialistas para percorrer dados complexos com simplicidade, erradicando assim lapsos de fontes de conteúdo.
• Considere soluções que combinem suporte de buscas orientadas por IA com outras soluções de precisão. A IA não apenas pode reconhecer o relacionamento entre inovações, mas também identificar a terminologia ou os detalhes adicionais que ajudam a criar uma estratégia de busca mais robusta.
• Simplifique a busca por famílias de patentes, detectando as semelhantes em todas as jurisdições e garantindo um entendimento da cobertura global.
• Mantenha-se atualizado sobre os pedidos de patente mais recentes, usando ferramentas de busca avançada que oferecem notificações quando novas entradas se alinham à sua consulta. Diga adeus às buscas repetitivas e entediantes!
• Faça parceria com especialistas em PI e em seu setor específico, para simplificar e aumentar o processo de busca por patentes. 
   

Saiba mais sobre o STN IP Protection Suite.

Há uma profusão de tratamentos antienvelhecimento, desde terapias com células-tronco e ácido hialurônico até uma nova onda de fármacos em fase de testes clínicos. Como essas novas abordagens se comparam às práticas comprovadas pelo tempo, como dieta, exercícios e antioxidantes? Saiba mais e compartilhe alguns dos principais tópicos das tendências emergentes, novas pesquisas e oportunidades neste apanhado de ideias. Para obter uma análise mais detalhada do cenário de tratamentos antienvelhecimento, leia nosso artigo publicado recentemente aqui.

Buscas completas por patentes são vitais para que as organizações possam inovar rapidamente, proteger seus direitos de PI e tomar decisões de negócios sólidas.  

Com a busca por patentes, as organizações podem:

• Identificar novas oportunidades de negócio. Realizar uma análise de cenário para identificarem lacunas no campo e nas áreas para as quais ainda não foram concedidas patentes. Isso pode ajudá-las a concentrarem os esforços de investimento e a maximizarem os lucros.
• Fortalecer uma análise competitiva. Acompanhar as atividades dos concorrentes para identificarem inovações relevantes com antecedência e obterem informações para decisões sobre quais mercados, regiões geográficas e inovações elas devem priorizar.
• Defender-se contra ameaças emergentes. Para proteger os ativos de PI e manter-se competitivo, é essencial monitorar continuamente o ambiente externo. Na maioria das vezes, as empresas estão cientes das patentes obtidas pelos concorrentes e atividades associadas, mas carecem de uma estratégia que examine as inovações que ocorrem quando um concorrente ainda não tem patentes, embora esteja realizando atividades que violem sua PI existente.

Com o ritmo acelerado de inovação de hoje, estão evoluindo as demandas por busca de patentes. O cenário competitivo fica mais complexo a cada dia, tornando essencial que as organizações possam acessar insights de PI abrangentes e confiáveis para obterem informações para a estratégia de negócios e de P&D.

A parceria com especialistas em buscas em seu setor e investir em ferramentas sofisticadas o suficiente para suas inovações ajudarão você a acessar e utilizar informações de PI na organização inteira.

O porquê: construir harmonia e eficiência entre PI e P&D

Buscas completas por patentes e cenários em campos científicos consomem tempo e exigem muitos recursos devido ao volume, velocidade e complexidade da inovação, somados à tecnologia em rápida evolução.  

Falhas na estratégia de busca por PI de uma empresa ou a dependência de fontes de dados incompletas podem causar a perda de informações que forneceriam informações para investimentos e decisões de P&D críticos.

Com muita frequência, a abrangência e a confiabilidade das buscas por PI são limitadas pela área de especialização dos analistas, pela largura de banda e pelas ferramentas de busca. Essas limitações podem gerar atrasos dispendiosos e lacunas na estratégia de P&D e PI da organização. A parceria com especialistas com histórico de sucesso em seu campo poderá garantir que você terá acesso às informações necessárias e assegurar que suas atividades de buscas por PI sejam completas, consistentes e eficientes.

Outro desafio encontra-se no nível de P&D, em que os pesquisadores geralmente não têm tempo, acesso ou experiência com buscas por PI. Para maximizar as oportunidades e simplificar as iniciativas de PI, as organizações devem permitir que os membros de sua equipe de P&D tenham acesso a insights de analistas de patentes internos e ferramentas para apoiá-los no aproveitamento de insights de PI em todo o seu ciclo de desenvolvimento.

Um parceiro confiável pode ajudar a:

Acelerar as buscas no cenário de patentes. Como os campos de química e ciências da vida mudam constantemente, o tempo é essencial para identificar lacunas nos competitivos cenários das decisões de negócios. Trabalhar com parceiros de pesquisa de PI, que estejam familiarizados com a tecnologia, a terminologia e o setor, vai acelerar seu processo de busca.

Procure um parceiro que disponibilize acesso a um conteúdo abrangente e soluções de fluxo de trabalho projetadas para buscas científicas e de PI que ajudarão você a realizar buscas abrangentes e gerar insights acionáveis.

Prover suporte para P&D.  Parceiros ajudam a identificar áreas de oportunidade em seu campo, ao permitir que você acesse informações sobre lacunas, áreas de risco e áreas para possibilidades de pesquisa. Além disso, parceiros confiáveis ajudarão você a formular pesquisas com mais eficiência, compartilhar conjuntos de resultados com as partes interessadas e configurar programas de monitoramento, garantindo que você fique à frente de qualquer mudança.

Aliviar sua carga de trabalho. É assustador realizar uma pesquisa abrangente e eficiente, principalmente no espaço da química e das ciências da vida. Trabalhar com um parceiro confiável lhe oferecerá uma experiência confiável no momento em que você mais precisa preencher lacunas em sua capacidade ou experiência no assunto. Um parceiro vai trabalhar em colaboração com seus pesquisadores de patentes atuais e ajudá-los a acelerar as iniciativas sem os deixar esgotados.

A primeira etapa da forma: entender o que torna ideal um parceiro de buscas por patentes

Com o parceiro certo ao seu lado, você sentirá confiança em sua capacidade de executar as buscas necessárias para fornecer informações aos esforços de P&D.

Um parceiro ideal deverá: 

Ser especialista no assunto em que você está trabalhando, gerando insights valiosos que vão além do nível superficial.

Conectar você a um corpus abrangente de informações de origem. O valor de uma pesquisa de PI é tão bom quanto as fontes de informação e sua capacidade de aprimorar com precisão os resultados relevantes. Um parceiro ideal compreenderá a natureza crítica do trabalho e fornecerá acesso a uma ampla coleção global de informações relevantes.

Projetar e oferecer ferramentas tendo em mente as buscas científicas por PI. Experiência e acesso a conteúdo só poderão levar você até certo ponto. A tecnologia usada para acessar o conteúdo é a que permitirá que você encontre alguns dos maiores aumentos de eficiência em uma busca por patentes. Um parceiro ideal oferecerá ferramentas de buscas por PI que aumentem seu fluxo de trabalho, forneçam acesso a conteúdo relevante e atualizado e proporcionem a capacidade e os recursos que possibilitem uma pesquisa eficiente e completa, além do compartilhamento de insights entre as equipes.

A segunda etapa da forma: fazer as perguntas certas antes de se comprometer

Antes de se comprometer a trabalhar com um determinado parceiro ou a usar uma ferramenta específica para suas buscas por patentes, certifique-se de fazer as perguntas a seguir, para obter o melhor resultado possível:

• A quais fontes e bancos de dados de informações sobre patentes e não patentes teremos acesso? Essas fontes são suficientemente ricas e vastas para as minhas áreas científica e técnica?  
• Como suas ferramentas e serviços nos ajudam a comunicar os resultados da pesquisa de patentes às principais partes interessadas?   
• Que medidas estão em vigor para garantir a confidencialidade da minha inovação?

Se você está procurando um parceiro ideal para ajudá-lo em suas buscas por PI, não precisa ir além do CAS, que tem os recursos e ferramentas de que você precisa.

Obtenha vantagem competitiva com o CAS

Garanta buscas abrangentes
A confiabilidade dos resultados das buscas é tão boa quanto os dados aos quais você tem acesso. O CAS STNext^Ⓡ (software integrado ao STN IP Protection Suite^TM), oferece aos analistas de patentes acesso à coleção mais abrangente de bancos de dados globais, conteúdo com curadoria de cientistas e informações de patentes com poderosas ferramentas de buscas e análises de precisão.

As buscas por PI em vários domínios, como produtos farmacêuticos, ciências da vida, engenharia química, materiais funcionais e produtos de cuidados pessoais, tornam-se mais confiáveis, completas e cheias de insights quando você adiciona o CAS STNext ao seu arsenal.

Você vai expandir a experiência de sua equipe com um parceiro que tem conhecimento científico e de PI como o CAS, que preenche as lacunas de conhecimento e que não só ajudará você a criar estratégias para sua busca por patentes, mas também desenvolverá ferramentas de busca de patentes e coletas de dados que atendam às necessidades específicas de seu campo científico.

Os usuários do STN IP Protection Suite também obtêm acesso a especialistas confiáveis em buscas por PI com experiência no gerenciamento de estratégias de buscas para preparar e processar patentes, litígios, monetização de PI, análise competitiva, monitoramento de produtos e segurança, análise de lacunas e outras atividades do programa de patentes.

Economize horas de busca e análise de resultados de patentes, usando ferramentas e bancos de dados criados para o seu setor, com recursos de conteúdo, busca e fluxo de trabalho que vão ajudar você a passar da busca inicial à decisão mais rapidamente.

Por exemplo, ao analisar invenções no campo da engenharia, as propriedades como viscosidade, condutividade elétrica e intensidade luminosa são frequentemente expressas em faixas. Isso torna desafiador executar uma busca precisa por tais patentes. O CAS STNext^Ⓡ integrado ao STN IP Protection Suite disponibiliza recursos de busca por propriedades numéricas, que permitem inserir valores ou faixas com precisão e até mesmo converte unidades, se necessário. Ferramentas com recursos de tecnologia avançada específicos aceleram o processo para encontrar informações relevantes.

Monitore com eficiência o cenário global de patentes
Litígios e infrações – queremos evitá-los, prevê-los e abordá-los de forma eficaz quando necessário. O FIZ PatMon, incluído no STN IP Protection Suite, permite que você acompanhe as mudanças nas patentes do seu setor para monitorar os movimentos dos concorrentes e proteger seu portfólio de PI. As opções de alerta sofisticadas, que vão desde o monitoramento abrangente até os filtros específicos, permitem-lhe acompanhar de perto novos registros e atividades.

Com o CAS, você tem a segurança de que sua empresa terá acesso às informações de que precisa ao tomar decisões importantes sobre inovação, P&D ou proteção de PI.

Precisa de mais informações? Confira estes recursos:

• Artigo: Atenção às lacunas: superar um ponto cego comum na avaliação de portfólios de PI
• Artigo: Atenção às lacunas: você está perdendo patentes que poderiam custar milhões?
• Artigo: Atenção às lacunas: ampliando a divisão entre patentes e artigos de periódicos
• Webinar: A relação entre PI e P&D: aumentando a colaboração para impulsionar a inovação

Uma conversa com Jefferson Parker, Ph.D, fundador da NullSet Informatics Solutions

À medida que a biologia computacional continua avançando na descoberta de medicamentos, surgem novos desafios e oportunidades constantemente. A análise de sequência é um aspecto fundamental da bioinformática. Nesse artigo, falamos com Jefferson Parker, Ph.D, fundador da NullSet Informatics Solutions e especialista em análise de dados em ciências da vida, sobre as novas fronteiras da análise de sequência na descoberta de medicamentos.

CAS: Como biólogo computacional, que funções você já desempenhou na descoberta de medicamentos?

Jefferson: Já fiz de tudo, auxiliei desde laboratórios de descoberta de medicamentos até grupos de pesquisa translacionais. Mais recentemente, trabalhei com equipes clínicas em operações e desenvolvimento. Dei suporte a equipes de farmacovigilância com análises de dados de segurança, trabalhei em desenvolvimento de negócios e com inteligência competitiva. Inclusive fui membro incorporado em equipes de engenharia de software como analista de bioinformática, uma espécie de tradutor entre os cientistas do laboratório experimental e os desenvolvedores de software.

CAS: Você pode falar sobre o papel da análise de sequência na descoberta de medicamentos? Por que ela é importante?

Jefferson: Na descoberta, a análise de sequência pode ser usada para fazer triagem de descoberta de alvo. Observando o que acontece no nível transcriptômico, você pode mapear qualquer caminho de conhecimento que tenha e perguntar: “Quais são as causas iniciais mais prováveis?” Esses são seus prováveis alvos ou algo próximo ao seu alvo de medicamento, no sentido de ter uma sinalização. Se o seu medicamento foi projetado para um alvo específico, esperamos que a análise ajude a confirmar que você está chegando perto.

Você também pode começar a procurar biomarcadores dos pacientes selecionados. Existe um perfil genético específico, quer ao nível da expressão, quer ao nível da sequência de DNA, com várias mutações? Existem certas mutações presentes nos pacientes que os tornam mais ou menos suscetíveis à eficácia do seu medicamento? Essa é uma área extremamente empolgante e ativa na indústria farmacêutica. Pode realmente fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso de um tratamento saber se, sim, este medicamento funcionará, ou não, ele provavelmente não funcionará. Além disso, você não vai desperdiçar o precioso tempo dos pacientes. Especialmente em um campo como a oncologia, onde os pacientes não têm muito tempo, você não vai perder tempo com tentativa e erro e com várias linhas de terapia com medicamentos que simplesmente não funcionam.

E tudo isso envolve a análise de sequência. Ela aborda todos os aspectos do processo de desenvolvimento de medicamentos.

CAS: Onde você acha que estão os maiores desafios da análise de sequência?

Jefferson: Eu diria que os desafios estão diminuindo muito rápido, porque a tecnologia avança a cada ano. Costumávamos ter pequenas leituras curtas e o grande desafio era a montagem. Agora estamos obtendo leituras mais longas e a montagem ainda é um desafio, mas não como era.

Imagine que você deixa cair seu exemplar de Guerra e Paz em um triturador. Você tem fragmentos de página com alguns milímetros por alguns centímetros, então será muito difícil remontar o livro com isso. Mas, se os fragmentos das páginas forem muito maiores, mais longos e você tiver um pedaço de parágrafo em vez de um fragmento de palavra, será muito mais fácil remontar a história na ordem correta. Isso é basicamente o que está acontecendo agora, com a transição para leituras cada vez mais longas.

O armazenamento ainda é um problema. Mesmo na minha função mais recente, tínhamos que movimentar os dados de sequência e a maneira mais rápida de fazer isso era carregá-los em um disco rígido e despachá-lo pela FedEx em uma caixa. Em vez de movimentar centenas de gigabytes ou terabytes de dados pela Internet, é mais rápido enviá-los em uma caixa. O armazenamento local não é um problema, é a transmissão de uma grande quantidade de dados de um lugar para outro. Hoje em dia, tendo os dados onde eles precisam estar, você pode encontrar poder de computação suficiente para executar seu projeto de sequenciamento, mas o gargalo ainda é levar os dados até as máquinas.

As amostras derivadas dos pacientes também são um desafio. Elas são dolorosas, as biópsias são invasivas e as pessoas doentes não querem ter que dar várias amostras. Geralmente, após retiradas, as amostras são fixadas em formalina e embebidas em parafina, de modo que qualquer material de ácido nucleico será degradado em algum grau. Existem maneiras de tentar extrair e usar esse tipo de tecido de amostra preparado para sequenciamento, mas a qualidade da sequência sempre ficará prejudicada.

Para uma empresa pequena, a tecnologia também é cara – essas máquinas custam muito dinheiro. Da mesma forma, os biólogos computacionais estão se tornando muito mais comuns, mas ainda assim, eles não estão em todos os lugares, e todo mundo quer trabalhar para a maior e melhor empresa e ganhar mais. A mão de obra está crescendo, mas ainda é limitada.

De certa forma, ninguém mais quer trabalhar com análise de sequência. Todos querem criar o próximo grande modelo de aprendizado. O foco não está tanto no processamento dos números e na análise de dados, agora está na IA e no ML avançados. Todo mundo quer trabalhar na tecnologia nova, sedutora e atraente. E isso não é análise de sequência. Então, isso será um desafio em breve.

CAS: Hoje você realmente precisa de um biólogo computacional para fazer análise de sequência?

Jefferson: Se você está usando metodologias padronizadas e bem estabelecidas que são bem desenvolvidas, validadas e documentadas, então não, não precisa. Você não precisa de alguém para criar a roda de novo. Existem muitas soluções de software disponíveis no mercado que podem ler os dados de entrada de todas as diferentes máquinas de sequenciamento. Você carrega, arrasta e solta os ícones do pipeline que deseja processar e pressiona um botão. Você vai tomar café, almoçar, ou dependendo do tamanho da máquina que você estiver trabalhando, você pode ir para casa e voltar pela manhã, e estará pronto. Você não precisa de alguém como eu para fazer isso. Qualquer colaborador de pesquisa com experiência em tecnologia poderá fazer isso.

Se, por outro lado, você estiver trabalhando com uma máquina de sequenciamento de ponta e tentando derivar uma nova metodologia de análise que não foi feita antes, então não vai ter uma solução pronta para uso. Aí, você precisa de alguém que entenda de biologia; alguém que entenda os dados de entrada, os dados de saída, a matemática e tudo mais. Para juntar tudo isso e integrar a uma nova solução que ainda não existe, então você precisa de um “eu” ou alguém que entenda de todas essas partes.

CAS: Você mencionou que as pessoas agora só querem trabalhar com IA e ML. Essas tecnologias podem ajudar na análise de sequência?

Jefferson: Com um conjunto de dados bem-organizado, a IA e o ML com certeza ajudarão. Eu sei que existem organizações que estão aplicando tecnologias de aprendizado de máquina para consumir a literatura e construir gráficos de conhecimento, então elas certamente têm uma função a desempenhar. A IA e o aprendizado de máquina poderiam ajudar apenas na montagem da sequência? Provavelmente, mas não sei se, na verdade, não estaríamos usando um canhão para matar um mosquito.

CAS: Falando em IA, o que você acha do AlphaFold, que usa a IA para fazer previsões de estruturas de proteína?

Jefferson: Eu acho que o AlphaFold é absolutamente um divisor de águas. Ele oferece um caminho muito mais rápido para uma estrutura, que pode alimentar coisas, como o design de medicamentos auxiliado por computador com muito mais rapidez do que seríamos capazes de fazer antes. Você não precisa mais ter RMN ou estrutura cristalina para ter um ponto de partida. Ele é tão bom quanto uma estrutura cristalina? Provavelmente não. A coisa real, medida, sempre será melhor que a simulação. Mas, em termos de tempo, você pode ter alguma coisa disponível agora. Vai ter um impacto que talvez nem estejamos vendo ainda. Eu sinto que, com o AlphaFold, a pedra caiu no lago e gerou impacto, mas são apenas as primeiras ondulações que estão se formando.

CAS: O que você acha que é a vanguarda de IA e ML na descoberta de medicamentos?

Jefferson: É espacial, que é tipo a próxima geração de célula única. Multiômica. Pegando o DNA, o RNA, as proteínas, a metabolômica e integrando tudo isso. E até mesmo integrando tudo com vias celulares e comunicação intercelular. Não se trata mais de apenas uma célula única. É a célula única, as células próximas dela e as próximas a elas; como elas estão interagindo? É para onde estamos indo, onde já estamos.

CAS: Você acha que vamos criar modelos de sistemas biológicos?

Jefferson: Se você tivesse me perguntado isso quando eu estava na pós-graduação, eu teria dito que a humanidade não tem a matemática capaz de descrever um sistema biológico. Biologia é química complexa, química é física complexa e física é matemática complexa. Essa é a base de tudo. A física é um problema que pode ser resolvido matematicamente, só que requer uma imensa quantidade de dados, e a química é, até certo ponto, a mesma coisa. Mas a biologia… Eu acreditava que não tínhamos, e não teríamos, a capacidade de modelar matematicamente um sistema biológico.

Mas, agora, provavelmente é esse o caminho que terá que ser seguido. Será necessário um computador quântico? Talvez. Pode ser depois que eu morrer, mas digo agora com uma boa dose de confiança que, em algum momento, a humanidade será capaz de fazer simulações computacionais precisas e confiáveis dos sistemas vitais. E essa afirmação me dá arrepios. Sei que há muito trabalho sendo feito no espaço do gêmeo digital. São cenários iniciais, limitados, mas os gêmeos digitais estão online e sendo usados em ensaios clínicos agora. Isso é meio que o começo.

CAS: O que você acha que é necessário para impulsionar essas novas fronteiras, então? Precisamos de novos algoritmos ou novas estruturas? Ou, realmente, trata-se de só tentar fazer tudo se encaixar?

Jefferson: É tudo isso. Precisamos de novas formas de pensar sobre o problema. Pode ser aplicar algoritmos antigos com novas formas de design ou implementar novos algoritmos. Para coisas como a epigenômica, e analisando a dinâmica do DNA ou o espaço de RNA não codificante, exoma versus tudo o mais, vemos que é diferente de apenas fazer análise de sequência. É uma forma diferente de pensar sobre o assunto. Ainda é a sequência, mas não é só a sequência. Essas formas diferentes de pensar sobre o assunto vão exigir ferramentas diferentes.

CAS: Se você pudesse usar uma varinha mágica e resolver um problema na análise de sequências e descoberta de medicamentos, o que você resolveria? E que impacto isso teria?

Jefferson: Eu faria todos os dados bem anotados e disponíveis para todos. Todos os dados proprietários de empresas, instituições e universidades… em todos os lugares. Em uma plataforma de armazenamento unificada, bem anotada e bem documentada, que poderia ser usada livremente por todos. Porque, assim, haveria o suficiente e poderíamos resolver os grandes problemas.

Às vezes, os supercapacitores são anunciados como substitutos das baterias de íons de lítio (LIBs), oferecendo uma variedade de vantagens atraentes, incluindo mais segurança, carregamento/descarga mais rápido e vida útil mais longa. Apesar dos avanços, as diferenças fundamentais entre as duas tecnologias limitam a densidade de energia das tecnologias de supercapacitores baseadas em grafeno, tornando improvável que substituam as LIBs no futuro. No entanto, eles estão prontos para várias outras aplicações do mundo real, onde atuam como dispositivos complementares de armazenamento de energia, principalmente no setor de transporte.

Comparação entre a tecnologia dos supercapacitores e a das baterias

Para entender por que os supercapacitores ainda não substituíram as baterias, é importante entender as diferenças entre esses dois tipos de dispositivos, que decorrem de suas arquiteturas (Figura 1).

• As baterias têm uma alta densidade de energia, mas uma densidade de potência menor (descarga de energia mais lenta), tornando-as adequadas para aplicações de longo prazo em que é necessária uma liberação consistente e lenta de energia.
• Os supercapacitores têm uma densidade de energia mais baixa, mas uma densidade de potência mais elevada (descarga de energia mais rápida). Como resultado, eles não conseguem armazenar tanta energia quanto as baterias, mas podem ser carregados e descarregados com muito mais rapidez. Essa propriedade os torna mais adequados para aplicações em que são necessários picos rápidos de energia e que possam ser recarregados imediatamente.

As diferenças de densidade de energia e potência se devem à forma como cada tecnologia armazena a carga, o que afeta a capacitância e a densidade da energia.

• As baterias armazenam e liberam energia eletroquimicamente, limitando a taxa de carregamento-descarga pela cinética das reações eletroquímicas correspondentes. Os íons são intercalados dentro do eletrodo, não na superfície, forçando a difusão dos íons através dos eletrodos e diminuindo ainda mais a taxa de carregamento-descarga.
• Os supercapacitores armazenam a energia eletrostaticamente na superfície dos eletrodos. A energia é liberada por um simples movimento de íons, em vez de uma reação eletroquímica mais lenta. Como as cargas (íons) são armazenadas apenas na superfície do eletrodo e não há íons intercalados no material ativo, apenas a superfície participa do processo de carga-descarga, proporcionando uma densidade de energia muito menor que as baterias.

O grafeno está na vanguarda das melhorias de densidade de energia nas tecnologias de supercapacitores

Embora suas diferenças fundamentais tornem improvável que os supercapacitores substituam as baterias, a pesquisa ainda está focada em melhorar a densidade de energia. Como a superfície do material ativo é o principal local de armazenamento de carga, os esforços de pesquisa estão centrados em desenvolver materiais ativos com uma grande área de superfície para aumentar o número de íons adsorvidos, aumentando a capacitância e a densidade de energia dos supercapacitores.

Os materiais carbonáceos, principalmente o carvão ativado e grafeno, são materiais ativos comuns, dos quais o grafeno está se tornando cada vez mais popular porque tem maior condutividade elétrica. No entanto, é mais difícil e caro produzir o grafeno, que normalmente tem uma área de superfície teórica menor do que o carvão ativado, dificultando o uso em supercapacitores em escala industrial. Como o grafeno está no centro das inovações de materiais ativos em supercapacitores, é importante entender os vários fatores que previnem sua adoção.

Principais barreiras que limitam o uso de eletrodos de grafeno

Continua muito difícil realizar a síntese confiável do grafeno de qualidade em escala industrial

As mesmas propriedades que fazem do grafeno um ótimo material para tecnologias de supercapacitores requerem condições rígidas para sintetizá-lo. Com isso, fica mais difícil sintetizar o grafeno de forma confiável, especialmente em escala industrial. O mais preocupante é que, mesmo que possa ser sintetizado em escala industrial, o grafeno pode não ter qualidade suficiente para ser usado em supercapacitores. Um estudo de 2018 analisou vários produtos com grafeno e descobriu que nenhum continha mais de 50% de grafeno. Um estudo semelhante, porém mais limitado, de 2020, comparou o grafeno e o carvão ativado para mostrar que a capacitância específica dos supercapacitores à base de grafeno era significativamente menor que a do carvão ativado, provavelmente devido à presença de óxido de grafeno. Como esses estudos foram realizados antes do lançamento dos padrões ISO de grafeno em 2021, é necessário um estudo de acompanhamento para analisar cuidadosamente a qualidade do grafeno comercialmente disponível.

A produção do grafeno é cara

O controle rigoroso sobre as condições de síntese requer o uso de equipamentos e processos especializados que não são os ideais para a produção industrial, dificultando economias de escala para supercapacitores à base de grafeno. Uma vez produzido, o grafeno requer técnicas de caracterização caras e altamente sensíveis para confirmar que a qualidade está alinhada com os padrões ISO. Isso cria outra barreira significativa à entrada, especialmente para empresas menores, e dificulta o desenvolvimento de tecnologias de supercapacitores à base de grafeno.

Folhas de grafeno são propensas à aglomeração

Uma vez sintetizadas, as fortes interações π-π fazem com que as folhas individuais de grafeno se reorganizem e se aglomerem, o que reduz a área de superfície eletroquimicamente ativa. Isso limita a densidade de energia dos supercapacitores. Uma empresa, a Skeleton Technologies, encontrou uma maneira de inibir essas interações e evitar o reempilhamento usando grafeno curvo em seus supercapacitores. Embora as notícias se concentrem em como o grafeno curvo é um grande avanço (um supercapacitor à base de grafeno curvo foi relatado já em 2010), a empresa que patrocinou esta pesquisa não relatou notícias de novos desenvolvimentos em quase uma década.

Pesquisa acadêmica em tecnologia de supercapacitores de grafeno

Tendências de publicações recentes de pesquisa de supercapacitores

De acordo com as tendências de publicação nas figuras acima, os supercapacitores à base de grafeno permanecem um tópico de pesquisa popular (Figura 2). Embora o grafeno continue a dominar o cenário de pesquisa de supercapacitores, a condução de supercapacitores com base em polímeros também surgiu como um foco de pesquisa (Figura 3). Enquanto o número de publicações sobre supercapacitores de grafeno e polímeros condutores começou a diminuir um pouco em 2020, as publicações sobre supercapacitores à base de materiais lignocelulósicos continuaram a aumentar até 2021 (Figura 4), sugerindo um possível foco maior em materiais sustentáveis.

Embora a pesquisa acadêmica tenha feito progressos, a vida cíclica relatada de dispositivos em escala de laboratório costuma ser muito menor que a normalmente relatada para supercapacitores comerciais, que geralmente são da ordem de 1 milhão de ciclos. A densidade de energia também permanece um problema, com os supercapacitores capazes de alimentar dispositivos apenas por períodos muito curtos.

• No final de 2022, pesquisadores da Universidade de Tsinghua relataram um supercapacitor de grafeno flexível que manteve quase 99% de seu desempenho após 10.000 ciclos e uma janela de tensão de carga/descarga de 3V. Esse supercapacitor alimentava vários pequenos dispositivos eletrônicos, incluindo um LED e uma calculadora, mas geralmente por apenas alguns segundos.
• Em outro estudo de 2022, um grupo do Imperial College London desenvolveu um supercapacitor de grafeno tricotado. Quando usado como sensor de pressão, mostrou um tempo de resposta rápido de apenas 0,6 segundos, mas sua capacitância caiu para cerca de 90% após apenas 10.000 ciclos.

Supercapacitores híbridos de íons de lítio

Para preencher a lacuna entre supercapacitores e baterias, talvez sejam necessários dispositivos com arquiteturas diferentes. Os supercapacitores híbridos de íons de lítio combinam as longas vidas cíclicas dos supercapacitores com a alta densidade de energia das baterias. Para conseguir isso, o processo de carga-descarga envolve dois mecanismos: intercalação/desintercalação de íons de lítio (ânodo do tipo bateria) e adsorção/dessorção de ânions (cátodo do tipo capacitor), conforme mostrado na Figura 5. Os supercapacitores híbridos resultantes podem mostrar uma densidade de energia várias vezes maior que a de um supercapacitor tradicional correspondente.

Porém, se o eletrodo do tipo capacitor usar um material ativo à base de grafeno, ele também será suscetível aos mesmos problemas que afetam os supercapacitores não híbridos. Além disso, a natureza híbrida dos supercapacitores híbridos de íons de lítio significa que, embora mostrem as vantagens das baterias e dos supercapacitores, eles também apresentam algumas das desvantagens. Eles podem mostrar uma maior densidade de energia e menos autodescarga e corrente de fuga que os supercapacitores, mas também apresentam ciclos de vida mais curtos a longo prazo e sofrem de lenta cinética de litiação/delitiação no ânodo. Uma publicação recente relatou um capacitor híbrido de íons de lítio que reteve 100% de sua capacitância após 19.000 ciclos a uma densidade de energia de 100 W h kg^-1.

Os supercapacitores vão substituir as baterias?

Tanto a academia quanto a indústria estão trabalhando para melhorar o desempenho de várias tecnologias de supercapacitores, mas é improvável que esses dispositivos forneçam desempenho de longo prazo comparável às baterias de íons de lítio, a não ser que as limitações fundamentais e os obstáculos de engenharia sejam superados.

• Supercapacitores têm densidades de energia específica mais baixas. Embora o grafeno curvo impeça a aglomeração das folhas de grafeno, os supercapacitores têm densidades de energia mais baixas do que as baterias devido aos diferentes mecanismos de armazenamento de carga. Sem um grande avanço, continuarão a ser necessários vários supercapacitores para rivalizar com a densidade de energia de uma única LIB.
• Supercapacitores sofrem autodescarga excessiva. Os supercapacitores têm ciclos de vida longos e podem manter uma alta capacitância, mas sofrem autodescarga muito mais severa que as baterias. Enquanto uma bateria pode perder apenas 5% da carga armazenada em cerca de um mês, os supercapacitores podem perder até 50%. Isso pode não ser um problema em aplicações nas quais eles podem ser rapidamente descarregados e recarregados, mas afeta seu armazenamento de energia a longo prazo.
• Supercapacitores à base de grafeno são mais caros. Por ser uma tecnologia mais recente, a produção dos supercapacitores à base de grafeno ainda não alcançou a economia de escala. Além disso, devido a requisitos de qualidade mais rigorosos, a produção do grafeno ainda é mais cara que a do carvão ativado. Embora um dia possa oferecer desempenho superior ao carvão ativado, o uso de grafeno também aumenta os preços dos supercapacitores resultantes.
• Aplicações de supercapacitores à base de grafeno estão longe de ser comprovadas. Como acontece com qualquer nova tecnologia, o sucesso dos primeiros produtos no mercado é fundamental para o sucesso das linhas de produtos subsequentes. Nenhuma tecnologia de supercapacitores à base de grafeno foi investigada a longo prazo e a maioria foi instalada apenas em um número limitado de unidades.

Aplicações atuais e futuras das tecnologias de supercapacitores

Setor de transporte

Apesar dos desafios acima, que estão impedindo que substituam as baterias, foram encontradas aplicações do mundo real para os supercapacitores, mas as baseadas em grafeno ainda são emergentes. Algumas das aplicações de maior destaque estão no setor de transporte:

• Frotas de ônibus movidos a supercapacitores foram implantadas na China e na Sérvia. Uma dessas frotas tem um alcance relatado de 25 km e leva de seis a sete minutos para ser carregada. Para superar a baixa densidade de energia dos supercapacitores e, portanto, o alcance limitado por carga, os ônibus são recarregados na garagem ou nos pontos de ônibus.
• A Skeleton Technologies produz um supercapacitor à base de grafeno para uso em trens que pode recuperar até 30% da energia perdida durante a frenagem. Essa tecnologia foi selecionada para ser usada em novos trens do sistema de metrô de Granada, na Espanha, que devem entrar em operação no segundo semestre de 2024.
• A Samsung anuncia um híbrido de íons de lítio para aplicações automotivas, que é adequado para sistemas de baixa tensão, nos quais é necessário carregar/descarregar rapidamente.

Eletrônicos pessoais

Embora tenham sido usados com sucesso em algumas aplicações, é improvável que os supercapacitores substituam as LIBs para alimentar pequenos eletrônicos pessoais. Mesmo a Skeleton Technologies observou que seus supercapacitores SkelCap de 3V devem ser usados em combinação com baterias, não como substitutos. Os SkelCaps têm uma energia específica cerca de uma ordem de magnitude menor que a das LIBs, o que significa que seriam necessários vários para obter a mesma densidade de energia de apenas uma única LIB. Para alimentar pequenos eletrônicos pessoais, como smartphones e câmeras, é improvável que os consumidores se interessem em recarregar seus dispositivos após um curto período de uso, independentemente da rapidez com que possam ser recarregados.

Conclusões

Embora tenham encontrado várias aplicações interessantes no setor de transporte, atualmente os supercapacitores não são uma alternativa viável às baterias de íons de lítio. A não ser que os esforços de pesquisa forneçam grandes avanços em termos de densidade de energia e taxa de autodescarga, como o uso de supercapacitores híbridos de íons de lítio, os supercapacitores permanecerão como dispositivos complementares de armazenamento de energia. Além disso, qualquer dispositivo à base de grafeno provavelmente enfrentará as mesmas armadilhas que os supercapacitores não híbridos, devido aos problemas relacionados a materiais ativos de grafeno.

Continue explorando nossos recursos sobre energia sustentável, leia “Um futuro mais ecológico: baterias de íons de lítio e células de combustível de hidrogênio.”

O que são dados obscuros?

O poder de revolucionar o setor de P&D está ao alcance de empresas químicas inovadoras. Com uma abundância de dados inexplorados, geralmente chamados de "dados obscuros", essas empresas podem revelar insights sem precedentes e acelerar a inovação de forma inédita. Ao implementar estratégias de gestão de conhecimento efetivas, o potencial para descobertas e avanços revolucionários é ilimitado.

Geralmente, dados obscuros são pouco ou nada estruturados, o que os torna difíceis de acessar e de fazer buscas. Estima-se que 55% dos dados armazenados pelas organizações são obscuros. No entanto, cerca de 90% dos executivos de negócios e de TI de empresas globais concordam que toda organização precisará extrair valor dos dados não estruturados para ter sucesso no futuro.

No contexto da diversificada P&D de química, poderão se considerados dados de notebooks de laboratório, LIMS, relatórios experimentais, referências bibliográficas e tudo o que não estiver incorporado em bancos de dados pesquisáveis. Esses dados são valiosos para identificar materiais inéditos, melhorar formulações existentes e reduzir os tempos do ciclo de P&D.

Para revelar o valor dos dados obscuros, organizações químicas diversificadas precisam identificar onde os dados mais valiosos estão escondidos e implementar estratégias eficazes de gestão do conhecimento que lhes permitam acessar, coletar, organizar e analisar esses dados conforme necessário.

Descobrir os tesouros secretos: identificar os dados mais valiosos de P&D química

Os dados obscuros ficam escondidos e permeiam todo o fluxo de trabalho de P&D. Desde a pesquisa nos estágios iniciais, passando pela fabricação, pelas formulações, pela caracterização e até pelo monitoramento pós-comercialização, dados valiosos são gerados e coletados, mas não são utilizados em todo o seu potencial. Para revelar o valor dos dados obscuros e acelerar a inovação, é crucial que as organizações de P&D identifiquem onde os dados estão escondidos e desenvolver estratégias para acessá-los e utilizá-los de maneira efetiva.

São diversos os tipos de dados obscuros que são valiosos para a pesquisa. Por exemplo, é muito frequente que dados experimentais históricos estejam dispersos, incompletos ou não sejam estruturados, mas podem fornecer informações valiosas sobre projetos atuais e futuros após organização e análise. Olhando além dos esforços de P&D da própria organização, fontes de dados externas, como artigos acadêmicos, patentes e relatórios da indústria também podem oferecer insights valiosos e identificar novas oportunidades de inovação e pesquisa. Por fim, dados não estruturados, como textos de artigos científicos ou notas de laboratório, podem conter insights ocultos, mas requerem as ferramentas e técnicas certas para serem analisados de maneira eficaz.

As organizações podem identificar e acessar os dados ocultos, de acordo com as necessidades de seus fluxos de trabalho, com as seguintes etapas:

• Realizar um inventário completo das fontes de dados disponíveis, internas e externas, estruturadas e não estruturadas. Isso é fundamental.
• Priorizar fontes de dados com base no valor potencial para os esforços atuais e futuros de P&D pode ajudar as organizações a extraírem o máximo de seus recursos. Por exemplo, se você planeja ampliar um material funcional recém-validado, convém priorizar o acesso a formulações históricas e dados de fabricação para ajudar a prever as condições ideais.
• Promover uma cultura de tomada de decisão baseada em dados e na melhoria contínua ajuda as organizações químicas inovadoras a aproveitar todo o potencial dos dados obscuros.

Cinco estratégias fundamentais de gestão de conhecimento para desvendar dados obscuros

Conjuntos de dados com curadoria personalizada, estruturas semânticas, mineração automatizada de dados e fluxos de trabalho colaborativos são estratégias essenciais da gestão de conhecimento para desvendar o valor dos dados obscuros e impulsionar a inovação. Confira uma visão mais detalhada de como essas estratégias podem ajudar:

1. Curadoria personalizada 
   A curadoria personalizada envolve o tratamento manual de dados químicos por especialistas de cada área do conhecimento para criar conjuntos de dados de alta qualidade, específicos para as necessidades da organização. Com a curadoria personalizada, os cientistas de materiais funcionais, cosméticos, agricultura ou outros campos da DivChem podem garantir que os dados com os quais trabalham sejam precisos e relevantes e estejam atualizados para seus objetivos de pesquisa. Ao trabalhar com curadores de dados especializados, as organizações também podem conectar informações internamente e à ciência mundial, tornando seus dados internos mais robustos. É possível ir ainda mais longe, capacitar as iniciativas de transformação digital baseadas em IA, obtendo conjuntos de dados personalizados especialmente projetados para modelos de aprendizado de máquina.
   
   Baixe o estudo de caso para saber mais sobre como os conjuntos de treinamento curados melhoraram a precisão e a portabilidade da previsão do modelo de IA. 
    
2. Estruturas semânticas 
   As estruturas semânticas são abordagens padronizadas para organizar e classificar conceitos e relacionamentos em uma área de conhecimento específica, como materiais funcionais. Essas estruturas podem incluir elementos de léxicos especializados, ontologias e taxonomias e são projetadas para fornecer uma linguagem e compreensão comuns dos dados químicos por toda a organização. Essa abordagem ajuda a acelerar a P&D e permitir que os cientistas tomem decisões mais bem-informadas.
   
   Por exemplo, alguns pesquisadores estão tentando identificar um material inédito para usar em um novo dispositivo eletrônico. Para fazer isso, eles podem começar usando léxicos, ontologias e taxonomias especializados para categorizar e organizar as propriedades e características de materiais já conhecidos. Podem usar uma taxonomia especializada para categorizar materiais por condutividade elétrica, propriedades ópticas e estabilidade térmica. Ao organizar os materiais dessa maneira, os químicos podem identificar facilmente as lacunas de conhecimento ou as áreas que possam ter necessidade dos novos materiais. Eles também poderiam usar ontologias para definir as relações entre as diferentes propriedades dos materiais, como entre a estrutura de um material e suas propriedades eletrônicas. Isso pode ajudar os químicos a tomarem decisões mais bem-informadas sobre quais materiais investigar com mais profundidade.
   
   Baixe o estudo de caso para descobrir como o conhecimento exclusivo armazenado pode revelar insights e orientar decisões baseadas em dados. 
    
3. Mineração de dados automatizada 
   As técnicas automatizadas de mineração de dados permitem que as organizações de P&D descubram padrões e insights ocultos em grandes volumes de dados químicos não estruturados. O aprendizado de máquina e a análise avançada podem analisar dados químicos de experimentos anteriores, condições de fabricação, artigos científicos, patentes e outras fontes para identificar relações entre produtos químicos, reações e formulações. Esses insights podem levar à descoberta de novas oportunidades de P&D e fornecer insights sobre produtos e processos existentes.
   
   Por exemplo, um pesquisador pode digitalizar milhares de artigos relacionados à sua área de pesquisa e extrair informações importantes, como propriedades do material, métodos de síntese e métricas de desempenho. Depois que essas informações são extraídas, o pesquisador pode usar algoritmos de aprendizado de máquina para analisar os dados e identificar padrões ou correlações que podem levar à descoberta de um novo material. O pesquisador pode descobrir que certos métodos de síntese ou condições de aumento de escala consistentemente produzem materiais com propriedades desejáveis ou que materiais com certas características estruturais tendem a ter um bom desempenho em aplicações específicas.
    
4. Ferramentas de colaboração 
   As ferramentas e a tecnologia de colaboração, como bancos de dados centralizados e sistemas LIMS integrados, oferecem uma maneira eficiente e confiável para as equipes de P&D compartilharem conhecimentos e insights e quebrarem os silos de dados. Ao fornecer acesso a um repositório de dados centralizado, as organizações de P&D melhoram a comunicação e aceleram a inovação. Um banco de dados centralizado e baseado em nuvem também pode melhorar o compartilhamento de conhecimento entre equipes remotas e pesquisadores dispersos geograficamente.
   
   Os ecossistemas digitais modernos também facilitam a transferência de conhecimento entre duas organizações. Isso é especialmente valioso para projetos conjuntos entre academia e indústria e durante M&As (fusões e aquisições), em que os pesquisadores precisam compartilhar conhecimento sobre as características de um material ou dados de desempenho com base em pesquisas anteriores. Com um ecossistema digital de P&D que promove a colaboração, as organizações melhor identificar possíveis oportunidades de inovação.
   
   Ao aproveitar os dados obscuros e implementar estratégias eficazes de gestão do conhecimento, as organizações químicas aceleram a inovação e melhoram os resultados de P&D. Elas reduzem os tempos de ciclo, identificam novas oportunidades de pesquisa, melhoram formulações de produtos e tomam decisões mais bem-informadas sobre quais projetos de pesquisa devem prosseguir.
   
    Baixe o estudo de caso para saber mais sobre como a Toray Industries eliminou os silos e incorporou melhor os dados nos fluxos de trabalho. 
    
5. Faça parceria com um especialista para pôr as estratégias de gestão do conhecimento em ação
   As complexidades das informações científicas em todo o fluxo de trabalho de do setor de P&D de química dificultam para qualquer equipe de TI interna manter sob controle. Um parceiro externo pode ajudar a criar soluções para o armazenamento e conexão dos dados existentes em um formato estruturado, permitindo que todos os funcionários acessem dados valiosos de P&D de maneira direta e eficiente. A experiência de um parceiro externo pode ser imprescindível. Os insights sobre as melhores práticas e experiência em gestão do conhecimento podem ajudar a garantir que seus esforços sejam bem-sucedidos.