智能体
9 个活跃今天
KRAS G12C 共价片段
对接 1,200 个弹头·分析中 · oncology-2026
PD-1 / PD-L1 环肽
规划后续步骤·规划中 · immuno-discovery
GSK-3β 中枢神经系统先导化合物
对 47 个苗头化合物进行 ADMET 过滤·3 个模型 · cns-pipeline
FLT3-ITD 重定位扫描
12 个候选已排序·已完成 · aml-discovery
本周
EGFR T790M 选择性扫描
47 个类似物 · +12 / −3 · oncology-2026
JAK2 V617F 脱靶谱
激酶组分析 · +89 / −4 · jak-program
抗体可开发性筛查
32 个单抗 · +18 / −2 · biologics
LR-104 的溶解度挽救
12 个类似物 · +6 / −1 · lead-opt
变构口袋搜索 · BRAF
隐蔽位点扫描 · +1 个位点 · braf-allo
在您科学研究所在的每一处
一个智能体，贯穿每一个界面
Web 应用
规划、运行、审阅 — 尽在一个工作区
from vecura import Agent
a = Agent()
a.run(
"screen 500 ZINC"
)
Python SDK
从任意笔记本或脚本运行智能体
vecura.run("dock")
Jupyter
将结果直接落入您的分析
Vecura
KRAS run done — 12 leads, 3 flagged.
Slack 与 Teams
在团队已经交流的地方获取结果
理解您的科学，无论靶点为何
在动用任何工具之前，Vecura 先学习结构、文献以及您团队的惯例
折叠靶点 — KRAS G12C
正在编辑文件 · OpenFold
对接片段库
运行中 · AutoDock-GPU
对苗头化合物进行 ADMET 扫描
正在撰写报告 · ADMETlab 3
文献交叉核查
待处理 · PubMed-RAG
并行子智能体
独立的智能体并行探索您的靶点 — 每个都为其所要回答的问题选用最合适的工具
“关于共价 KRAS G12C 抑制剂有哪些已知信息？”
知识索引
Vecura 索引文献、内部 SAR 笔记和过往任务 — 并对其用于回答的每个来源进行引用
排序前务必检查 hERG、Ames、CYP3A4
探索团队
片段库优先选用 Enamine REAL
药物化学
排除 PAINS、Brenk 及干扰实验的骨架
全实验室
标记任何与 Pfizer 2024 知识产权范围重叠的苗头化合物
法务 · 所有项目
团队规则
教会 Vecura 您实验室的惯例 — 偏好的库、强制性的安全检查、知识产权排除项
覆盖完整的探索生命周期
从厘清问题，到生成候选物，再到追查某些方案失败的原因
我应该用什么 ΔG 截断值来筛选苗头化合物？
我应该纳入共价弹头，还是仅限非共价？
对所有苗头化合物都运行 ADMET，还是仅对通过 ΔG 截断值的那些？
规划
面对含糊的目标，Vecura 会提出澄清性问题、商定方案，然后运行
| VC-A-1042 | −F → −Cl | −9.8 |
| VC-A-1058 | 吡啶 → 嘧啶 | −9.5 |
| VC-A-1071 | 在 R3 处添加 −OMe | −9.2 |
| VC-A-1083 | 叔丁基 → 环丙基 | −8.9 |
设计
提出类似物、针对选择性或 ADMET 进行优化，并探索新骨架 — 全部附带依据
已重新检查 对接姿态收敛性
→ 顶级姿态在 3 个种子下保持稳定
已重新运行 扩展指标的 ADMETlab
→ hERG 在 5 μM 阈值下被重新标记
已搜索 易引发 hERG 的骨架文献
→ 喹啉核为已知隐患
验证
当某个苗头化合物失败时，Vecura 会回溯追查 — 重新运行工具、核查文献、指明原因
为真正的科学研究而装备
Vecura 运行工具、接入您的数据，并使每个步骤都可复现
$ vecura.dock(target="6OIM", lib="zinc22")
# Spawning AutoDock-GPU container...
# Docking 1,200 fragments on 4×A100
✓ 47 hits passed ΔG < −7.5 (4m 18s)
$ vecura.admet(hits)
✓ 31 / 47 cleared safety panel
运行工具
对接、折叠、ADMET、MD — Vecura 在隔离的 GPU 支持容器中运行它们。无需配置。
添加上下文
通过 @ 提及，将 Vecura 指向确切的 PDB、SMILES、序列、论文或内部文档
开始 KRAS G12C 任务
1月8日
添加共价弹头过滤
1月12日
将库扩展至 1,200 个片段
1月18日
ADMET 扫描完成
昨天
过滤易引发 hERG 的骨架
3 小时前
导出前 12 个先导化合物
刚刚
快照与可复现性
每次运行都有版本记录 — 准确查看是哪个工具、模型和参数产生了某个结果。可随时回滚。
通过工具和工作流扩展
为 Vecura 提供您现有的上下文，并为您的实验室添加自定义能力
插件
一键连接 Benchling、Schrödinger、Dotmatics 以及您实验室技术栈的其余部分
/fragment-growth
通过 R 基团枚举扩展片段
/admet-triage
应用我们实验室的 6 指标安全谱
/selectivity-sweep
在完整激酶组上运行靶点分析
/ip-check
对照专利格局交叉核查先导化合物
/synth-tractability
评估逆合成难度
技能
将您实验室的标准操作流程打包成可复用的斜杠命令。团队中任何人都能调用。
MCP
通过模型上下文协议 (MCP) 连接专有工具、内部数据库和自定义模型。
来自一线实验人员的声音
“我们团队横跨药物化学、生物学和计算化学。Vecura 是第一个无需专门配置就能真正满足这三方需求的工具。我们已经从手工搭建流程转向通过一个工作区运行整个研发项目。”
探索负责人
A 轮生物科技公司
“我以前要花半天时间在不同工具之间整理输出格式。Vecura 直接帮我搞定 — 我描述实验，就能拿到已附带安全标记的排序苗头化合物。”
计算化学家
肿瘤学生物科技公司
“仅 ADMET 集成一项就帮我们省去了无谓的筛选周期。我们在接触实验台之前就知道哪些先导化合物是可行的。”
药物研发科学家
中型制药公司
“过去需要一周时间摆弄脚本的工作 — 获取结构、运行对接、过滤、汇总 — Vecura 一个下午就完成了。”
结构生物学家
学术实验室
“这个智能体不只是运行模型 — 它会推理该用哪个模型以及为什么。这是最让我惊讶的部分。”
生物信息学负责人
研究机构
“我可以让它筛选靶点、生成简报并标记文献冲突 — 全部在一次对话中完成。就像有一位凌晨两点也随时待命的计算协作者。”
首席科学家
药物重定位初创公司
洞察与更新
May 29, 2026·de-novo-drug-design
Streamlining Molecular Design: REINVENT 4 is Now Available on Vecura
May 29, 2026·generate_protein_sequence
Revolutionizing Protein Discovery: BindCraft Now Available on Vecura
May 29, 2026·molecular-dynamics
High-Performance Molecular Dynamics with GROMACS Now Available on Vecura
May 28, 2026·drug-discovery
AEV-PLIG for Rapid Binding Affinity Prediction is Now Available on Vecura