Pauling.AI: Autonome computergestützte Wirkstoffforschung
Holen Sie sich einen KI-Chemiker ins Team und beschleunigen Sie Ihr Drug-Discovery-Programm
Pauling.AI ist eine autonome Plattform für computergestützte Wirkstoffforschung. Sie verschafft Ihrem Team computerchemische Kompetenz auf Weltklasseniveau, ohne eine eigene Gruppe aufzubauen oder auf langsame, teure CROs zu warten.
Auralis Biotech vertritt Pauling.AI in der EU als kommerzieller Fractional-Partner. Wir arbeiten als Teil des Pauling.AI-Teams in Europa, vom ersten Gespräch über Ihr Target bis zur Lieferung der Ergebnisse.
Entwickelt von Pauling.AI, Boston, USA. In der EU vertreten durch Auralis Biotech.
Ein Ligand in einer Protein-Bindungstasche. Bild: Pauling.AI.
So funktioniert es
- Bringen Sie ein TargetStarten Sie mit einem klar abgegrenzten Pilotprojekt: Senden Sie uns das Protein-Target, die Struktur oder Sequenz sowie den relevanten Assay-Kontext.
- Wir definieren es mit IhnenGemeinsam mit den Wissenschaftlern von Pauling.AI definieren wir das Screening und schätzen Rechenkosten und Zeitplan, bevor etwas gestartet wird.
- Der Agent führt den Workflow ausStrukturvorbereitung, Taschenerkennung und Screening von Millionen Verbindungen in der Cloud, mit automatisierter Qualitätskontrolle.
- Priorisierung durch SimulationDie besten Hits werden mit Molekulardynamik und Abschätzungen der freien Bindungsenergie neu bewertet, um zu entscheiden, was ins Labor geht.
- Gerankte Moleküle für das LaborSie erhalten eine gerankte Molekülliste mit Docking-, Molekulardynamik- und Freie-Energie-Daten, bereit für das Nasslabor.
Ein Bruchteil der Kosten eines CRO-Projekts
Der Preis ist einer der wichtigsten Gründe, warum sich Teams für Pauling.AI entscheiden. Es gibt keine Lizenzgebühren, Tokens oder Kosten pro Arbeitsplatz und keine Infrastruktur, die Sie kaufen oder betreiben müssen. Vor dem Start des Pilotprojekts schätzen wir Rechenkosten und Zeitplan Ihres Screenings, damit das Budget vom ersten Tag an klar ist.
Pauling.AI
- Kosten
- Ein Bruchteil eines CRO-Projekts. Keine Lizenzen, Tokens oder Kosten pro Arbeitsplatz; Rechenkosten werden vor dem Start geschätzt.
- Zeit bis zu den Ergebnissen
- Tage
- Was Sie brauchen
- Ein Target und einen Assay-Kontext. Kein eigenes Computerchemie-Team.
CRO-Projekt
- Kosten
- Bezahlung pro Projekt, mit Vertragsaufwand bei jeder Iteration.
- Zeit bis zu den Ergebnissen
- Wochen bis Monate, inklusive Verträgen und Berichten
- Was Sie brauchen
- Detaillierte Spezifikationen und weniger Kontrolle über den Workflow
Eigene Pipeline
- Kosten
- Softwarelizenzen, GPU-Infrastruktur und Fachpersonal.
- Zeit bis zu den Ergebnissen
- Monate für Aufbau und Integration der Pipeline
- Was Sie brauchen
- Computerchemiker und IT-Support
Warum Biotech-Unternehmen Pauling.AI nutzen
- Keine Infrastruktur nötig. Kein GPU-Cluster, kein Lizenzserver, keine Skripte, keine Dateiformat-Konvertierungen.
- Keine CRO-Warteschlange. Ausführen und iterieren in Tagen statt wochenlangem Warten auf Verträge und Berichte.
- Physikbasierte Priorisierung. Die KI orchestriert den Workflow, die Chemie übernehmen Uni-Dock, GROMACS und weitere State-of-the-Art-Werkzeuge.
- Für schwierige Targets gebaut. Geeignet für Selektivität, Membranproteine, Ionenkanäle, Transporter, Mutanten und Targets, bei denen Docking allein nicht ausreicht.
Was Pauling.AI heute ausführt
Virtuelles Screening
Virtuelles Screening im großen Maßstab gegen Protein-Targets, mit Docking gegen mehr als 10 Millionen kommerziell verfügbare Verbindungen oder Ihre eigene SDF-Bibliothek.
Target-Vorbereitung
Rezeptorvorbereitung, Protonierung, Energieminimierung und Qualitätskontrolle der Struktur, mit Erkennung der Bindungstaschen und interaktiver Taschenauswahl.
Selektivitäts-Counterscreening
Screening gegen eine zweite Tasche oder ein Off-Target-Protein, um selektive Moleküle zu priorisieren.
Molekulardynamik und ΔG
Molekulardynamik der besten Hits in GROMACS sowie MM-PBSA-/ΔG-Ranking aus den Trajektorien.
ADMET-Vorhersage
Mehr als 80 vorhergesagte Eigenschaften zu Absorption, Verteilung, Metabolismus, Ausscheidung und Toxizität der Kandidaten.
Berichte
Qualitätskontrolle der Posen, 2D- und 3D-Visualisierung, Trajektorien und Berichte mit gerankten Hits.
Kunden und Fallstudien
Genutzt von Biotech-Unternehmen
Die Hälfte der besten Verbindungen mit 7,7 % des Dockings
In einem kombinatorischen Raum mit 10.704 gedockten Verbindungen fand ein Synthon-Screening-Trichter auf Pauling.AI 53 der tatsächlich besten 100 Verbindungen, obwohl nur 7,7 % des Raums gedockt wurden: 6,7-mal mehr als eine Zufallsauswahl mit demselben Budget.
Selektive Liganden für JAK2 V617F
Ein Counterscreening-Workflow dockte dieselben Liganden in die JH2-Tasche von mutiertem JAK2 V617F und von Wildtyp-JAK2, rankte sie nach Selektivität und prüfte die Posenqualität vor Molekulardynamik und Validierung im Nasslabor.
Molekulardynamik mit Membranproteinen
Pauling.AI führt Molekulardynamik-Simulationen für Membranprotein-Targets durch, eine der Target-Klassen, bei denen Docking allein nicht ausreicht.
Für wen es geeignet ist
- Akademische Gruppen und Universitäts-Spin-offs mit einem Target, aber ohne Computerchemie-Team
- Biotech-Unternehmen, die In-silico-Kandidaten möchten, bevor sie Laborbudget einsetzen
- Medizinalchemiker, die eine Kampagne durchführen möchten, ohne die Pipeline selbst aufzubauen
Weitere Technologien, die wir unterstützen
Häufig gestellte Fragen
Was ist Pauling.AI?
Pauling.AI ist eine autonome Plattform für computergestützte Wirkstoffforschung. Sie beschreiben Ihr Target, und der KI-Agent bereitet die Proteinstruktur vor, identifiziert Bindungstaschen, screent Millionen von Verbindungen, bewertet die besten Hits mit Molekulardynamik neu, schätzt die freie Bindungsenergie ab und liefert eine gerankte Liste von Molekülen für das Nasslabor.
Brauche ich Kenntnisse in Computerchemie?
Nein. Sie liefern das Protein-Target, die Struktur oder Sequenz und den Assay-Kontext, und der KI-Agent wählt die Protokolle aus und konfiguriert den Workflow.
Welche Methoden nutzt die Plattform?
Docking mit Uni-Dock gegen mehr als 10 Millionen kommerziell verfügbare Verbindungen oder Ihre eigene Bibliothek, KI-Modelle wie Boltz und DiffDock, Molekulardynamik mit GROMACS, MM-PBSA-/ΔG-Ranking, Selektivitäts-Counterscreening und ADMET-Vorhersage.
Was kostet es?
Einen Bruchteil eines CRO-Projekts, ohne Lizenzgebühren, Tokens oder Kosten pro Arbeitsplatz. Vor dem Start schätzen wir Rechenkosten und Zeitplan Ihres Screenings gemeinsam mit dem Pauling.AI-Team.
Wie lange dauert eine Kampagne?
Tage statt Monate. Die Dauer hängt vom Target und vom Umfang der Kampagne ab.
Wie fange ich an?
Mit einem klar abgegrenzten Pilotprojekt zu einem Target. Senden Sie uns das Target und den Assay-Kontext, und wir definieren Screening, Rechenkosten und Zeitplan gemeinsam mit dem Pauling.AI-Team.
Welche Rolle hat Auralis Biotech?
Auralis Biotech vertritt Pauling.AI in der EU als kommerzieller Fractional-Partner und arbeitet als Teil des Pauling.AI-Teams in Europa.
Haben Sie ein Target im Blick?
Bringen Sie uns ein Target und den relevanten Assay-Kontext. Wir definieren das Pilotprojekt mit dem Pauling.AI-Team, schätzen Kosten und Zeitplan und antworten innerhalb von 2 Werktagen.