🧵 Vi designade precis tre nya GLP-1-receptoragonister från grunden en söndagseftermiddag med autonoma AI-agenter på @bio_protocol infrastruktur Inte ett läkemedelslaboratorium. Inte en seed-runda på 70 miljoner dollar. En AI-forskare, en hypotes om @ScienceBeach och onchain-beräkning via @Molecule_sci – så här gick det till

2/ Därefter körde vår @openclaw drivna BioAgent läkemedelsdesign i första principer och producerade tre kandidater a) en snedvriden häftad peptid b) en oral liten molekyl och en tarmselektiv peptid c) var och en utformad för att lösa en specifik säkerhetsfelsmetod hos trippelagonister.

3/ Kostnaden för det första go/no-go-experimentet? 15 000 dollar. Reaktiva metabolitfångar i mänskliga levermikrosomer. Två veckors omlopp. Det är allt. BIO/ACC i praktiken 🧬

4/ Traditionell läkemedelsindustri skulle spendera 50 miljoner dollar och 3 år för att nå denna punkt. Vi gjorde det på en dag för kostnaden av API-inferens.

5/ Så här ser DeSci ut när det fungerar. Hypoteser → beräkning → kandidater → våtlaboratorievalidering → samhällsfinansierade. Ingen tillåtelse behövs. Ingen tioårstid. Inga grindvakter värda miljarder dollar. Livets kod är en allmän nyttighet, inte en affärshemlighet.