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Cradle

Cradle es una plataforma de IA para ingeniería de proteínas, diseñada para científicos. Genera candidatos a proteínas y mejora sus propiedades utilizando datos experimentales. La plataforma acelera los avances al reducir el número de experimentos necesarios, permitiendo un desarrollo más rápido de bi Soluciones para I+D biofarmacéutica e industrial.

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Captura de pantalla de Cradle
Captura de pantalla de Cradle

Cradle ofrece una potente plataforma impulsada por IA diseñada para acelerar los procesos de ingeniería de proteínas, permitiendo a los científicos descubrir y optimizar proteínas con mayor velocidad y precisión. La plataforma aprovecha modelos avanzados de IA para generar candidatos a proteínas novedosos y mejorar sus propiedades existentes, reduciendo significativamente el tiempo y los recursos necesarios para la investigación y el desarrollo.

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En su núcleo, Cradle permite a los usuarios diseñar mejores proteínas más rápido. Al integrar datos experimentales directamente en los modelos de IA, la plataforma aprende y refina los diseños de proteínas de forma iterativa. Este enfoque conduce a más avances con menos experimentos, guiando a los equipos de I+D hacia los objetivos deseados de manera más eficiente. Los usuarios pueden seguir el progreso del proyecto desde la generación de candidatos hasta la carga de resultados experimentales, con herramientas de informes completas para gestionar datos y explorar información.

Con la confianza de los principales equipos de I+D biofarmacéutica e industrial, Cradle ha demostrado su capacidad para acortar los plazos de desarrollo y acelerar la introducción en el mercado de bi Soluciones. Los estudios de caso destacan su éxito en áreas como la producción de adyuvantes de vacunas, la ingeniería de péptidos terapéuticos con altas tasas de éxito bajo restricciones de múltiples propiedades, la mejora de la termoestabilidad de vacunas y el rescate de campañas de proteínas estancadas.

La plataforma facilita la co-optimización de múltiples propiedades de proteínas, incluyendo actividad, afinidad de unión, especificidad, estabilidad y expresión. Esta capacidad permite a los equipos navegar por complejas compensaciones y lograr Soluciones optimizadas en menos rondas experimentales. Cradle está diseñado para funcionar con cualquier proteína, apoyando todo el viaje desde la identificación de éxitos hasta la optimización de leads y más allá, haciéndolo adecuado para terapéuticos, Soluciones agrícolas e ingredientes alimentarios.

Cradle prioriza la privacidad y seguridad de los datos, asegurando que las secuencias y los datos del usuario permanezcan privados, seguros y de propiedad exclusiva de la organización. La plataforma está protegida por seguridad de nivel bancario y cumple con SOC 2. Ofrece una infraestructura de IA totalmente gestionada y sin mantenimiento, con soporte dedicado de científicos y expertos en ML. Cradle también opera su propio laboratorio húmedo en Ámsterdam para garantizar que sus modelos de IA sean de alto rendimiento desde el primer día, incluso antes de integrar datos propietarios, reflejando las mejores prácticas en el desarrollo de IA.

  • CategoríaDescubrimiento científico y herramientas de laboratorio
  • Modelo de preciosContactar con ventas
  • ImplementaciónNube
  • PlataformasWeb

  • Generación de candidatos a proteínas impulsada por IA

  • Optimización de propiedades de proteínas utilizando datos experimentales

  • Refinamiento iterativo de modelos basado en resultados de laboratorio húmedo

  • Co-optimización de múltiples propiedades de proteínas (actividad, estabilidad, etc.)

  • Tiempos de desarrollo acelerados (reportados 2-12 veces más rápido)

  • Exploración de múltiples estrategias de diseño

  • Manejo seguro y privado de datos

  • Infraestructura compatible con SOC 2

  • Soporte de inicio de sesión único (SSO) para Google y Microsoft

  • Integración de predictores personalizados (BETA)

  • Infraestructura de IA totalmente gestionada con GPU escalable

  • Soporte dedicado de expertos científicos y de ML

  • Los datos propietarios permanecen privados y no se utilizan para entrenamiento de modelos externos

  1. Configurar: Definir objetivos de ingeniería de proteínas e introducir datos experimentales.

  2. Generar: Aprovechar la IA para crear candidatos a proteínas novedosos.

  3. Seguir: Monitorizar el progreso del proyecto desde la generación de candidatos hasta los resultados.

  4. Explorar: Analizar informes y explorar diseños de proteínas optimizados.

  5. Optimizar: Iterar sobre los diseños basándose en la retroalimentación de la IA y nuevos datos experimentales.

  6. Desplegar: Llevar proteínas mejoradas al mercado más rápido.

  • Ingeniería de Péptidos Terapéuticos
  • Producción de Adyuvantes de Vacunas
  • Optimización de Anticuerpos
  • Desarrollo de Enzimas
  • Estabilización de Antígenos de Vacunas
  • Rescate de Campañas de IgG
  • Innovación en Ingredientes Alimentarios
  • Desarrollo de Soluciones Agrícolas

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