加速发现的每个阶段, 专为 生物制药

一个平台,适用于所有研究工作流程。您的团队专注于决策,Vecura 负责运算。

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靶点与转化生物学

靶点识别

基于完整文献和组学证据的高可信度靶点。

挑战

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。

相关疾病 — GSK-3β · 908 项关联

相关疾病 · GSK-3β

挖掘中
文献
GWAS
组学
临床
安全性
Alzheimer's disease
Bipolar disorder
Type 2 diabetes
Colorectal cancer
Parkinson's disease
Schizophrenia
908 项关联

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。

挑战

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。

通路与生物标志物分析
PI3K-Akt signaling
3.1e-887g
2.41
Tau protein binding
1.2e-734g
2.18
Neurotrophin signaling
4.8e-662g
1.95
MAPK signaling pathway
9.2e-5108g
1.73
Wnt/β-catenin signaling
2.1e-445g
1.52

NES = 标准化富集分数

苗头化合物发现

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。

挑战

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。

虚拟筛选 — GSK-3β · 500 个化合物

化学空间 · GSK-3β · 500 个化合物

CNS+CNS−
-5-7-9270320370420MW (Da)ΔG命中区域
已筛选 500 个 · 31 个命中 · 最佳 ΔG: −9.4 kcal/mol · 4 个中枢渗透

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。

挑战

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。

结合剂设计 — GSK-3β · 多模态

生成式结合剂设计 — GSK-3β

生成中

小分子

BoltzGen

128 个候选 · 最佳 ΔG −9.8 kcal/mol

线性多肽

RFdiffusion

64 个候选 · 最佳 Kd 85 nM

大环化合物

BoltzGen

已生成 32 个 · 排序中…

纳米抗体

ProteinMPNN

排名靠前

MC-0007大环化合物12 nM91% 新颖
SM-0041小分子−9.8 kcal94% 新颖
PEP-012线性多肽85 nM87% 新颖

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。

挑战

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 分析 — NYB-0041823

ADMET 特征谱 — NYB-0041823

6 / 8 通过
hERG 抑制
IC₅₀ > 30 µM通过
Ames 致突变性
Negative通过
水溶性
87 µg/mL通过
血脑屏障穿透
LogBB 0.31
LogP(脂溶性)
2.1通过
血浆蛋白结合率
94%通过
CYP3A4 抑制
IC₅₀ 4.2 µM警示
Caco-2 通透性
18 nm/s警示

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。

挑战

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。

先导化合物优化 — GSK-3β 系列

类似物系列 · GSK-3β · 128 个中的 5 个

最佳:−10.1
1823Parent hit
-9.412.1×母体
18314-F substitution
-9.818.4×↑ 更优
1847N-methyl
-9.114.2×≈ 相近
18523-Cl, 4-F
-10.122.7×↑ 更优
1869Morpholine
-8.79.8×↓ 更差
已枚举 128 个类似物 · 已应用选择性与知识产权约束
法规与安全

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。

挑战

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。

安全性评估 — NYB-0041823

风险矩阵 — NYB-0041823

4 / 5 已评估
可能性 →严重程度 →高风险可接受
正在挖掘 847 份 FAERS 报告 · 悬停查看详情

法规报告

自动生成结构化数据包和幻灯片演示文稿。

挑战

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。

法规报告 — 资料包构建器

NYB-0041823 · Pre-IND 申报资料包

3 / 6 已生成

总体风险

低–中

致突变性

阴性

心脏安全性

通过

执行摘要

PDF

组织毒性风险报告

PDF

ADMET 数据附录

CSV

法规幻灯片

PPTX

FDA 封面文件

DOCX

合作伙伴数据包

ZIP
正在生成幻灯片 — 约 40 秒后可导出

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。
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