SHIRLEY, NY, 18. Juni 2026 /24-7PressRelease/ -- Angetrieben durch den klinischen Erfolg von GLP-1-Therapien verfolgt die Pharmaindustrie aggressiv duale und triple-Rezeptoragonisten (wie GLP-1/GIP/GCGR-Kombinationen) zur Bekämpfung von Fettleibigkeit und Typ-2-Diabetes. Die Optimierung der Multi-Target-Affinität bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der metabolischen Stabilität stellt jedoch eine gewaltige rechnerische Herausforderung dar. Um diesen Engpass zu überwinden, hat Creative Biolabs seine KI-gesteuerten funktionalen Proteinlösungen aufgerüstet, die es industriellen Biotechnologiekunden ermöglichen, Millionen von Peptidsequenzen schnell zu screenen und die Entwicklung von Therapeutika der nächsten Generation für Stoffwechselerkrankungen zu beschleunigen.

Überwindung des Engpasses in der Polypharmakologie
Die traditionelle iterative Optimierung polypharmakologischer Peptide ist sehr arbeitsintensiv und erfordert oft jahrelanges Trial-and-Error, um die Aktivierungsverhältnisse mehrerer Rezeptoren auszugleichen. Creative Biolabs nutzt proprietäre Deep-Learning-Algorithmen zur computergestützten Entwicklung von Multi-Rezeptor-Agonisten. Durch die Simulation von Rezeptor-Ligand-Interaktionen in einer virtuellen Hochdurchsatzumgebung identifiziert die Plattform "Ein-Schuss"-Moleküle, die mehrere relevante biologische Signalwege gleichzeitig und präzise aktivieren können. Dieser Ansatz verkürzt die Zeitspanne von der Trefferidentifizierung bis zur Leitoptimierung drastisch und reduziert typische Forschungszyklen auf nur 2 bis 14 Wochen.

Technische Analyse: Lösung von Halbwertszeit- und Datenqualitätsproblemen
Eine anhaltende Herausforderung der Branche – und ein häufiges Anliegen präklinischer Entwickler – ist, wie der schnelle enzymatische Abbau von Peptidwirkstoffen in vivo verhindert werden kann. Die KI-Infrastruktur von Creative Biolabs adressiert dies, indem sie anfällige Sequenzstellen berechnet und systematisch eliminiert, wodurch ultra-lang wirkende Profile entwickelt werden, die die Dosierungshäufigkeit für Patienten reduzieren.

Darüber hinaus leiden maschinelle Lernmodelle in der Wirkstoffforschung häufig unter dem Problem "Müll rein, Müll raus". Dem begegnet Creative Biolabs durch Training mit hochpräzisen pharmakologischen Datensätzen. Durch die Verwendung sorgfältig kuratierter, funktionsorientierter Daten sagt die Plattform ADMET-Eigenschaften (Absorption, Verteilung, Metabolismus, Ausscheidung und Toxizität) frühzeitig in der Pipeline voraus. Dadurch wird sichergestellt, dass die generierten Sequenzen nicht nur hochwirksam, sondern auch frei von schwerwiegenden Off-Target-Toxizitäten oder unerwünschter Immunogenität sind.

Erweiterung des chemischen Raums durch präzise Modulation
Über traditionelle orthosterische Bindungsstellen hinaus erfordern Stoffwechselregulatoren der nächsten Generation eine exzellente Selektivität, um Nebenwirkungen zu vermeiden. Die Plattform integriert Molekulardynamik-Simulationen (MD-Simulationen), um ein rationales Design von Liganden zu ermöglichen, die auf verborgene Bindungstaschen abzielen. Dieser strukturbiologische Ansatz erlaubt es pharmazeutischen Entwicklern, die Rezeptoraktivität durch präzise allosterische Modulation zu feinabstimmen, wodurch eine Überstimulierung hochhomologer Proteinfamilien vermieden und Resistenzmechanismen umgangen werden.

"Industriekunden benötigen mehr als nur theoretische Bindungsaffinität; sie verlangen herstellbare, hochstabile Moleküle mit garantierter funktioneller Aktivität in biologischen Tests", erklärte der Direktor für Computerbiologie bei Creative Biolabs. "Unsere Deep-Learning-Pipelines verwandeln das Design von Multi-Rezeptor-Sequenzen von einem Prozess der Serendipität in einen hochgradig vorhersagbaren, automatisierten Workflow."

Pharmapartner, die diese proprietären KI-Pipelines nutzen, berichten von einer signifikanten Reduzierung der Design-Test-Lern-Zyklen. Frühanwender heben die hohe Vorhersagegenauigkeit der Plattform und den umfassenden Charakter der Ergebnisse hervor, die die Lücke zwischen In-silico-Vorhersagen und In-vitro-Erfolg schließen.

Biotechnologieunternehmen und Pharmaunternehmen, die Pipeline-Assets für komplexe Stoffwechselerkrankungen entwickeln, werden ermutigt, diese fortschrittlichen Computer-Workflows zu implementieren. Für technische Spezifikationen oder zur Anforderung einer speziellen Projektberatung besuchen Sie bitte die offizielle Plattform von Creative Biolabs.

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