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Cradle

Cradle ist eine KI-Plattform für Protein-Engineering, die für Wissenschaftler entwickelt wurde. Sie generiert Proteinkandidaten und verbessert deren Eigenschaften mithilfe experimenteller Daten. Die Plattform beschleunigt Durchbrüche, indem sie die Anzahl der benötigten Experimente reduziert und so die schnellere Entwicklung von Biosolutions für die biopharmazeutische und industrielle Forschung und Entwicklung ermöglicht.

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Screenshot von Cradle
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Cradle bietet eine leistungsstarke KI-gesteuerte Plattform, die entwickelt wurde, um Protein-Engineering-Prozesse zu beschleunigen und Wissenschaftlern die Entdeckung und Optimierung von Proteinen mit größerer Geschwindigkeit und Präzision zu ermöglichen. Die Plattform nutzt fortschrittliche KI-Modelle, um neuartige Proteinkandidaten zu generieren und deren bestehende Eigenschaften zu verbessern, wodurch der Zeit- und Ressourcenaufwand für Forschung und Entwicklung erheblich reduziert wird.

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Im Kern ermöglicht Cradle den Benutzern, schnellere und bessere Proteine zu entwickeln. Durch die direkte Integration experimenteller Daten in die KI-Modelle lernt und verfeinert die Plattform Protein-Designs iterativ. Dieser Ansatz führt zu mehr Durchbrüchen mit weniger Experimenten und leitet F&E-Teams effizienter zu den gewünschten Zielen. Benutzer können den Projektfortschritt von der Kandidatengenerierung bis zum Hochladen experimenteller Ergebnisse verfolgen, mit umfassenden Berichterstattungstools zur Verwaltung von Daten und zur Erkundung von Erkenntnissen.

Cradle wird von führenden Biopharma- und Industrial-Bio-F&E-Teams genutzt und hat seine Fähigkeit unter Beweis gestellt, Entwicklungszeiten zu verkürzen und die Markteinführung von Biosolutions zu beschleunigen. Fallstudien belegen seine Erfolge in Bereichen wie der Produktion von Impfstoffadjuvantien, dem Engineering therapeutischer Peptide mit hohen Erfolgsraten unter Mehrfacheinschränkungen, der Verbesserung der Vakzin-Thermostabilität und der Rettung ins Stocken geratener Proteinkampagnen.

Die Plattform ermöglicht die gemeinsame Optimierung mehrerer Proteineigenschaften, einschließlich Aktivität, Bindungsaffinität, Spezifität, Stabilität und Expression. Diese Fähigkeit ermöglicht es Teams, komplexe Kompromisse zu navigieren und optimierte Lösungen in weniger experimentellen Runden zu erzielen. Cradle ist so konzipiert, dass es mit jedem Protein funktioniert und den gesamten Weg von der Trefferidentifizierung bis zur Leitstrukturoptimierung und darüber hinaus unterstützt, was es für Therapeutika, landwirtschaftliche Lösungen und Lebensmittelzutaten geeignet macht.

Cradle legt Wert auf Datenschutz und Sicherheit und stellt sicher, dass Benutzersequenzen und Daten privat, sicher und ausschließlich im Besitz der Organisation bleiben. Die Plattform ist durch bankübliche Sicherheit geschützt und SOC 2-konform. Sie bietet eine vollständig verwaltete KI-Infrastruktur ohne Wartungsaufwand mit dediziertem Support von Wissenschaftlern und ML-Experten. Cradle betreibt auch sein eigenes Nasslabor in Amsterdam, um sicherzustellen, dass seine KI-Modelle vom ersten Tag an leistungsfähig sind, noch bevor proprietäre Daten integriert werden, und spiegelt Best Practices in der KI-Entwicklung wider.

  • KategorieWissenschaftliche Entdeckung & Laborwerkzeuge
  • PreismodellVertrieb kontaktieren
  • BereitstellungCloud
  • PlattformenWeb

  • KI-gestützte Generierung von Proteinkandidaten

  • Optimierung von Proteineigenschaften mithilfe experimenteller Daten

  • Iterative Modellverfeinerung basierend auf Nasslaborergebnissen

  • Gemeinsame Optimierung mehrerer Proteineigenschaften (Aktivität, Stabilität usw.)

  • Beschleunigte Entwicklungszeiten (berichtet 2-12x schneller)

  • Erkundung mehrerer Designstrategien

  • Sichere und private Datenverarbeitung

  • SOC 2-konforme Infrastruktur

  • Single Sign-on (SSO)-Unterstützung für Google und Microsoft

  • Integration benutzerdefinierter Prädiktoren (BETA)

  • Vollständig verwaltete KI-Infrastruktur mit skalierbarer GPU

  • Dedizierter Support durch Wissenschafts- und ML-Experten

  • Proprietäre Daten bleiben privat und werden nicht für externes Modelltraining verwendet

  1. Konfigurieren: Definieren Sie die Ziele des Protein-Engineerings und geben Sie experimentelle Daten ein.

  2. Generieren: Nutzen Sie KI, um neuartige Proteinkandidaten zu erstellen.

  3. Verfolgen: Überwachen Sie den Projektfortschritt von der Kandidatengenerierung bis zu den Ergebnissen.

  4. Erkunden: Analysieren Sie Berichte und erkunden Sie optimierte Proteindesigns.

  5. Optimieren: Iterieren Sie Designs basierend auf KI-Feedback und neuen experimentellen Daten.

  6. Bereitstellen: Bringen Sie verbesserte Proteine schneller auf den Markt.

  • Engineering therapeutischer Peptide
  • Produktion von Impfstoffadjuvantien
  • Optimierung von Antikörpern
  • Enzymentwicklung
  • Stabilisierung von Impfstoffantigenen
  • Rettung von IgG-Kampagnen
  • Innovation bei Lebensmittelzutaten
  • Entwicklung landwirtschaftlicher Lösungen

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