描述
Cradle 提供了一个强大的、由 AI 驱动的平台，旨在加速蛋白质工程流程，使科学家能够更快速、更精确地发现和优化蛋白质。该平台利用先进的 AI 模型生成新颖的蛋白质候选物并改进其现有性能，显著减少了研发所需的时间和资源。
Cradle 的核心在于赋能用户更快地设计出更优的蛋白质。通过将实验数据直接整合到 AI 模型中，平台能够进行迭代学习和优化蛋白质设计。这种方法能够用更少的实验带来更多突破，更有效地引导研发团队达成目标。用户可以跟踪从候选物生成到实验结果上传的项目进展，并利用全面的报告工具来管理数据和探索洞察。
Cradle 已获得领先的生物制药和工业生物研发团队的信赖，并已证明其能够缩短开发周期并加速生物解决方案的市场推广。案例研究突显了其在生产疫苗佐剂、在多属性约束下以高成功率设计治疗性肽、提高疫苗热稳定性以及挽救停滞的蛋白质项目等领域的成功。
该平台支持对多种蛋白质属性进行协同优化，包括活性、结合亲和力、特异性、稳定性和表达量。这种能力使团队能够应对复杂的权衡取舍，并在更少的实验轮次中获得优化解决方案。Cradle 被设计为可用于任何蛋白质，支持从靶点识别到先导化合物优化及更广泛的整个过程，适用于治疗药物、农业解决方案和食品配料等领域。
Cradle 优先考虑数据隐私和安全，确保用户序列和数据保持私密、安全，并完全归组织所有。该平台受到银行级安全保护，并符合 SOC 2 标准。它提供零维护、完全托管的 AI 基础设施，并有科学家和 ML 专家的专属支持。Cradle 还在阿姆斯特丹设有自己的湿实验室，以确保其 AI 模型从一开始就具备高性能，即使在整合专有数据之前也是如此，这与 AI 开发的最佳实践相呼应。
Cradle的核心功能
AI 驱动的蛋白质候选物生成
利用实验数据优化蛋白质性能
基于湿实验室结果的迭代模型优化
多蛋白质属性协同优化（活性、稳定性等）
加速开发周期（据报道快 2-12 倍）
探索多种设计策略
安全私密的数据处理
符合 SOC 2 标准的基础设施
支持 Google 和 Microsoft 的单点登录 (SSO)
集成自定义预测器 (BETA)
完全托管的 AI 基础设施，具备可扩展 GPU
专属的科学和 ML 专家支持
专有数据保持私密，不用于外部模型训练
如何使用 Cradle？
配置：定义蛋白质工程目标并输入实验数据。
生成：利用 AI 创建新颖的蛋白质候选物。
跟踪：监控从候选物生成到结果的项目进展。
探索：分析报告并探索优化的蛋白质设计。
优化：根据 AI 反馈和新的实验数据迭代设计。
部署：更快地将改进的蛋白质推向市场。
Cradle的使用案例
- 治疗性肽工程
- 疫苗佐剂生产
- 抗体优化
- 酶开发
- 疫苗抗原稳定
- IgG 项目挽救
- 食品配料创新
- 农业解决方案开发
