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Cradle

Cradle é uma plataforma de IA para engenharia de proteínas, projetada para cientistas. Ela gera candidatos a proteínas e aprimora suas propriedades usando dados experimentais. A plataforma acelera descobertas, reduzindo o número de experimentos necessários e permitindo o desenvolvimento mais rápido de biossoluções para P&D biofarmacêutico e industrial.

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Captura de tela do Cradle
Captura de tela do Cradle

Cradle oferece uma poderosa plataforma impulsionada por IA, projetada para acelerar os processos de engenharia de proteínas, permitindo que os cientistas descubram e otimizem proteínas com maior velocidade e precisão. A plataforma utiliza modelos avançados de IA para gerar novos candidatos a proteínas e melhorar suas propriedades existentes, reduzindo significativamente o tempo e os recursos necessários para pesquisa e desenvolvimento.

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Em sua essência, Cradle capacita os usuários a projetar melhores proteínas mais rapidamente. Ao integrar dados experimentais diretamente nos modelos de IA, a plataforma aprende e refina os designs de proteínas iterativamente. Essa abordagem leva a mais descobertas com menos experimentos, guiando as equipes de P&D em direção aos objetivos desejados de forma mais eficiente. Os usuários podem acompanhar o progresso do projeto, desde a geração de candidatos até o upload de resultados experimentais, com ferramentas de relatórios abrangentes para gerenciar dados e explorar insights.

Confiável por equipes líderes de P&D Biofarmacêutico e Bioindustrial, Cradle demonstrou sua capacidade de encurtar os prazos de desenvolvimento e acelerar a introdução de biossoluções no mercado. Estudos de caso destacam seu sucesso em áreas como a produção de adjuvantes de vacinas, a engenharia de peptídeos terapêuticos com altas taxas de sucesso sob restrições de múltiplas propriedades, a melhoria da termoestabilidade de vacinas e o resgate de campanhas de proteínas estagnadas.

A plataforma facilita a co-otimização de múltiplas propriedades de proteínas, incluindo atividade, afinidade de ligação, especificidade, estabilidade e expressão. Essa capacidade permite que as equipes naveguem por complexos trade-offs e alcancem soluções otimizadas em menos rodadas experimentais. Cradle é projetado para funcionar com qualquer proteína, apoiando toda a jornada, desde a identificação de hits até a otimização de leads e além, tornando-o adequado para terapêuticos, soluções agrícolas e ingredientes alimentícios.

Cradle prioriza a privacidade e a segurança dos dados, garantindo que as sequências e os dados do usuário permaneçam privados, seguros e de propriedade exclusiva da organização. A plataforma é protegida por segurança de nível bancário e está em conformidade com a SOC 2. Ela oferece uma infraestrutura de IA totalmente gerenciada e sem manutenção, com suporte dedicado de cientistas e especialistas em ML. Cradle também opera seu próprio laboratório úmido em Amsterdã para garantir que seus modelos de IA sejam performáticos desde o primeiro dia, mesmo antes de integrar dados proprietários, espelhando as melhores práticas no desenvolvimento de IA.

  • CategoriaDescoberta científica e ferramentas de laboratório
  • Modelo de preçosFale com vendas
  • ImplantaçãoNuvem
  • PlataformasWeb

  • Geração de candidatos a proteínas impulsionada por IA

  • Otimização de propriedades de proteínas usando dados experimentais

  • Refinamento iterativo de modelos com base em resultados de laboratório úmido

  • Co-otimização de múltiplas propriedades de proteínas (atividade, estabilidade, etc.)

  • Prazos de desenvolvimento acelerados (relatados como 2-12x mais rápidos)

  • Exploração de múltiplas estratégias de design

  • Manuseio seguro e privado de dados

  • Infraestrutura em conformidade com SOC 2

  • Suporte a Single Sign-on (SSO) para Google e Microsoft

  • Integração de preditores personalizados (BETA)

  • Infraestrutura de IA totalmente gerenciada com GPU escalável

  • Suporte dedicado de especialistas científicos e de ML

  • Dados proprietários permanecem privados e não são usados para treinamento de modelos externos

  1. Configurar: Defina os objetivos de engenharia de proteínas e insira os dados experimentais.

  2. Gerar: Utilize IA para criar novos candidatos a proteínas.

  3. Acompanhar: Monitore o progresso do projeto, da geração de candidatos aos resultados.

  4. Explorar: Analise relatórios e explore designs de proteínas otimizados.

  5. Otimizar: Itere sobre os designs com base no feedback da IA e em novos dados experimentais.

  6. Implantar: Traga proteínas aprimoradas para o mercado mais rapidamente.

  • Engenharia de Peptídeos Terapêuticos
  • Produção de Adjuvantes de Vacinas
  • Otimização de Anticorpos
  • Desenvolvimento de Enzimas
  • Estabilização de Antígenos de Vacinas
  • Resgate de Campanhas de IgG
  • Inovação em Ingredientes Alimentícios
  • Desenvolvimento de Soluções Agrícolas

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