🧵 Wir haben gerade drei neuartige GLP-1-Rezeptor-Agonisten von Grund auf an einem Sonntagnachmittag mit autonomen KI-Agenten auf der @bio_protocol-Infrastruktur entworfen. Kein Pharma-Labor. Keine 70 Millionen Dollar Seed-Runde. Ein KI-Wissenschaftler, eine Hypothese auf @ScienceBeach und On-Chain-Computing über @Molecule_sci - das ist passiert.

2/ Als Nächstes führte unser von @openclaw unterstützter BioAgent ein Drug Design auf Basis erster Prinzipien durch und produzierte drei Kandidaten: a) ein verzerrtes, gestapeltes Peptid b) ein orales kleines Molekül und ein gut-selektives Peptid c) die jeweils darauf ausgelegt sind, einen spezifischen Sicherheitsfehlermodus von Triple-Agonisten zu beheben.

3/ Kosten des ersten Go/No-Go-Experiments? 15.000 $. Reaktive Metabolitfalle in menschlichen Lebermikrosomen. Zweiwöchige Bearbeitungszeit. Das war's. bio/acc in Aktion 🧬

4/ Die traditionelle Pharmaindustrie würde 50 Millionen Dollar und 3 Jahre benötigen, um diesen Punkt zu erreichen. Wir haben es in einem Tag für die Kosten der API-Inferenz geschafft.

5/ So sieht DeSci aus, wenn es funktioniert. Hypothese → Berechnung → Kandidaten → Validierung im Labor → gemeinschaftlich finanziert. Keine Genehmigung erforderlich. Kein 10-Jahres-Zeitplan. Keine milliardenschweren Torwächter. Der Code des Lebens ist ein öffentliches Gut, kein Geschäftsgeheimnis.