Die Entscheidungsebene für Protein-F&E

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Eine agentische Integrations- und Entscheidungsplattform für erklärbare Protein-Entdeckung, -Entwicklung und -Optimierung, von Targets bis Kandidaten.

Zugang anfragen So funktioniert es
ProtXplain Protein-F&E-Plattform
ProtXplore
ProtFlow
Ich möchte einen neuartigen Antikörper gegen humanes PD-L1 entwerfen.
PD-L1 ist ein validiertes Onkologie-Target. Ich habe seine 3D-Proteinstruktur abgerufen und einen PD-L2-spezifischen Bindungs-Hotspot identifiziert. Sollen wir mit dem Design eines spezifischen Antikörpers beginnen?

Die Herausforderung

Protein-F&E ist fragmentiert.
Entscheidungsfindung ist zum Engpass geworden.

Forschende verlieren Wochen mit inkompatiblen Werkzeugen, unsicheren Ergebnissen und wiederholten Analysen. ProtXplain ändert das.

Isolierte Werkzeuge, isolierte Erkenntnisse

Strukturvorhersage, Docking und Sequenzanalyse leben in getrennten Werkzeugwelten und erzwingen manuelle Übergaben.

Entscheidungen ohne Kontext

Kritische Entscheidungen werden ohne einheitliche Sicht auf Evidenz getroffen, was teure späte Fehlschläge begünstigt.

Nicht reproduzierbare Workflows

Ad-hoc-Skripte und undokumentierte Pipelines machen Reproduktion, Auditierung und Weiterarbeit schwer.

Die Lösung

Eine integrierte Entscheidungsebene.
Strukturiert. Erklärbar. Umsetzbar.

ProtXplain kombiniert einen intelligenten Forschungsagenten mit einer visuellen Workflow Engine und macht fragmentierte Analysen nachvollziehbar.

Research Agent

ProtXplore

Ein konversationeller KI-Agent mit tiefem Proteinwissen. Fragen Sie in natürlicher Sprache, rufen Sie Strukturen ab und entwickeln Sie datenbasierte Hypothesen.

  • Natürliche Sprache für PDB, UniProt und AlphaFold DB
  • Automatisierte Binding-Site- und Hotspot-Erkennung
  • Literaturbasierte Antworten mit Zitaten
  • Nahtlose Übergabe an ProtFlow
Workflow Engine

ProtFlow

Ein visueller, node-basierter Workflow Builder für Protein-F&E. Verbinden Sie AlphaFold, ProteinMPNN, ESM-2 und eigene Werkzeuge zu reproduzierbaren Pipelines.

  • Drag-and-drop Workflow Builder mit Agent-Unterstützung
  • Native Integrationen mit führenden Protein-KI-Werkzeugen
  • Vorlagen für Antikörperdesign und mehr
  • Ausführungslogs und Entscheidungsnachvollziehbarkeit

Workflow

Von Fragen zu Entscheidungen.

ProtXplain verbindet den Protein-F&E-Kreis von explorativen Fragen bis zu strukturierten Experimenten.

01

ProtXplore fragen

Starten Sie mit einer Frage in natürlicher Sprache. ProtXplore ruft Strukturen ab und erzeugt datenbasierte Hypothesen.

02

In ProtFlow bauen

Verwandeln Sie Ihre Hypothese in einen ausführbaren Workflow für Folding, Design, Docking und Validierung.

03

Sicher entscheiden

Erhalten Sie strukturierte, auditierbare Ergebnisse und teilen Sie reproduzierbare Workflows mit Ihrem Team.

Anwendungsfälle

Entwickelt für reale
Proteinentscheidungen.

Von akademischen Laboren bis zu Biotech-Pipelines beschleunigt ProtXplain kritische Protein-F&E-Entscheidungen.

01

Kandidatensuche & funktionelle Ähnlichkeit

Identifizieren Sie neue Kandidaten und funktionelle Ähnlichkeiten zwischen Proteinen.

02

Erklärbare Proteinfunktion

Sagen Sie Proteinfunktionen mit interpretierbarer, auditierbarer Begründung voraus.

03

Antikörper- & Binder-Design

Entwerfen und priorisieren Sie Antikörper und Proteinbinder vom Target bis zur Entscheidung.

04

Enzym-Engineering

Optimieren Sie Enzyme durch Screening und Ranking von Mutationen.

05

Proteomics & Biomarker Discovery

Bewerten Sie Biomarker über Datensätze und Kohorten hinweg mit reproduzierbaren Ergebnissen.

06

Target Validation & Biosafety Assessment

Priorisieren Sie Targets anhand von Strukturkontext, Druggability und biologischer Evidenz.

Das Team

Wissenschaft trifft
Engineering.

Ein Gründungsteam aus Computational Biology, KI-Engineering und Biotech-Erfahrung.

Gründungsteam

Stephan Breimann
CEO

Stephan Breimann

PhD in Computational Biology (TUM). First-author publication in Nature Communications (2025). Co-founder of CORE64.

Protein DesignExplainable AIProteomics
Ivan Koludarov
CSO

Ivan Koludarov

PhD in Molecular Evolution (U. Queensland). 60+ publications, including Nature Genetics (2020) and Nature Communications (2023).

Protein LMsEvolutionary GenomicsBioinformatics
Mohammad Amin Sohrabi
CPO

Mohammad Amin Sohrabi

PhD candidate in Computational Biology (TUM). MSc in CS (AI). Bridges agentic AI engineering and product design.

AIFull-StackUI/UX

Entwicklung & Anwendung

Peyman Vahidi
Agentic AI Engineer

Peyman Vahidi

PhD candidate at Helmholtz Munich. Brings agentic AI systems expertise to ProtXplain's orchestration layer.

Agentic AIBioinformatics
Tobias Senoner
Computational Biologist

Tobias Senoner

PhD candidate at TUM. Applies computational methods to protein sequence and structure analysis across the ProtXplain pipeline.

Computational BiologyProtein LMs
Florin Senoner
Software Engineer

Florin Senoner

ETH Zürich alum. Full-stack engineer building the platform infrastructure, frontend, and integrations that power the ProtXplain experience.

Full-StackPlatform Engineering
Srikanth Lingappa
Protein Scientist

Srikanth Lingappa

PhD from the University of Bristol. Bridges computational protein design with wet-lab validation to ground ProtXplain's predictions in experimental reality.

Protein DesignWet-Lab Validation

Beirat

Prof. Thomas Schlichthärle
Generative Protein Design

Prof. Thomas Schlichthärle

Focuses on AI-guided protein design to engineer cellular decision-making by creating synthetic proteins that modulate, sense, or reprogram signal transduction.

Prof. Dmitrij Frishman
Bioinformatics Platform

Prof. Dmitrij Frishman

Develops bioinformatics algorithms and software for high-throughput biological research, focusing on structural genomics, proteomics, protein interactions, and protein function prediction.

Frühzugang

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