靶点识别
基于完整文献和组学证据的高可信度靶点。
Challenge
相关证据分散在数百篇文献和组学数据集中。
Vecura
Vecura 挖掘文献和多组学数据，构建结构化证据图谱，提供具有完整引用路径的高可信度靶点。
Associated Diseases · GSK-3β
● mining通路与生物标志物分析
一条命令完成完整的组学和通路分析。
Challenge
生物信息学流程需要专业人员支持和较长时间。
Vecura
一条命令完成完整的组学和通路分析。无需等待专职生物信息学家即可识别患者分层生物标志物。
NES = normalized enrichment score
虚拟筛选
数小时内对任意靶点完成数百万化合物的对接筛选。
Challenge
手动筛选大型化合物库需要数周时间和大量计算资源。
Vecura
数小时内对任意靶点完成数百万化合物的对接筛选。Vecura 自动编排 GPU 加速对接——无需任何基础设施工作。
Chemical Space · GSK-3β · 500 compounds
结合剂设计
利用生成式 AI 跨小分子、多肽、蛋白质和生物制剂生成高亲和力结合剂。
Challenge
生成式结合剂设计工具——RFdiffusion、BoltzGen、ProteinMPNN——各自需要独立的计算流程和专业知识。多模态研究活动意味着需要整合不兼容的工具链，导致首批候选分子的排名延迟数周。
Vecura
Vecura 通过统一界面编排跨所有模态的生成式设计。指定靶点口袋和结合约束，Vecura 即可生成、评分并排名候选分子——从大环化合物到纳米抗体——无需任何基础设施开销。
Generative Binder Design — GSK-3β
● generatingSmall molecule
BoltzGen128 candidates · best ΔG −9.8 kcal/mol
Linear peptide
RFdiffusion64 candidates · best Kd 85 nM
Macrocycle
BoltzGen32 generated · ranking…
Nanobody
ProteinMPNNTop ranked
| MC-0007 | Macrocycle | 12 nM | 91% novel |
| SM-0041 | Small molecule | −9.8 kcal | 94% novel |
| PEP-012 | Linear peptide | 85 nM | 87% novel |
ADMET 分析
筛选时即可获取每个苗头化合物的安全性风险信息。
Challenge
合成后才发现安全隐患会浪费数月湿实验室时间。
Vecura
Vecura 在筛选时自动为每个苗头化合物附加关键安全性和 ADMET 特征，确保团队只推进值得合成的化合物。
ADMET Profile — NYB-0041823
6 / 8 Pass先导化合物优化
一次运行即可枚举类似物并预测化学空间中的构效关系。
Challenge
类似物迭代周期阻碍了从苗头到候选化合物的进程。
Vecura
一次运行即可枚举类似物并预测化学空间中的构效关系，内置选择性约束和知识产权排除。
Analog Series · GSK-3β · 5 of 128
Best: −10.1安全性评估
组织毒性、靶标必需性评分和不良信号提取——全面自动化。
Challenge
跨已发表数据的毒理学综合分析需要数月人工审查。
Vecura
Vecura 在单次自动化运行中完成组织毒性、靶标必需性和不良事件信号提取——远在提交截止日期之前。
Risk Matrix — NYB-0041823
4 / 5 assessed法规报告
自动生成结构化数据包和幻灯片演示文稿。
Challenge
为合作伙伴、投资者或监管机构格式化结果既耗时又易出错。
Vecura
以受众所需格式生成结构化数据包、仪表板和可直接用于演示的幻灯片。
NYB-0041823 · Pre-IND Package
3 / 6 generatedOverall Risk
Low–Mod
Mutagenicity
Negative
Cardiac safety
Pass
Executive Summary
PDFTissue Liability Report
PDFADMET Data Appendix
CSVRegulatory Slide Deck
PPTXFDA Cover Sheet
DOCXPartner Data Package
ZIPAssociated Diseases · GSK-3β
● mining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
“大幅提升您的科研效率。”