Cradle

Cradle ist eine KI-Plattform für Biologen, die den Prozess der Proteinentwicklung durch generatives Design beschleunigt. Die Software nutzt maschinelles Lernen, um Proteindesigns vorzuschlagen, die spezifische biologische Eigenschaften wie Stabilität, Löslichkeit oder Bindungsaffinität optimieren. Anstatt auf zeitraubende Trial-and-Error-Methoden im Labor zu setzen, ermöglicht Cradle eine Vorselektion vielversprechender Kandidaten durch in-silico Experimente.

Die Bedienoberfläche integriert sich in bestehende Labor-Workflows und unterstützt Wissenschaftler dabei, ihre Daten zentral zu verwalten und in Echtzeit auszuwerten. Durch die kontinuierliche Einbindung von Feedback-Schleifen aus dem Labor lernt die KI bei jedem Experiment dazu und verbessert ihre Vorhersagen für zukünftige Entwicklungszyklen signifikant. Dies führt zu einer drastischen Reduzierung der benötigten Labor-Iterationen.

Neben der Software bietet das Unternehmen eine technische Schnittstelle, die den Datenaustausch zwischen biologischen Datenquellen und der KI-Plattform nahtlos ermöglicht. Anwender können aus einer Vielzahl von Modellen wählen, die auf spezifische Aufgaben im Protein-Engineering spezialisiert sind. Ziel ist es, die Entwicklung neuer Enzyme, Therapeutika und biologischer Materialien effizienter und kostengünstiger zu gestalten.

• Generatives Proteindesign — Die Plattform nutzt modernste KI-Modelle, um Sequenzen vorzuschlagen, die den gewünschten biologischen Anforderungen entsprechen. Dies ermöglicht eine gezielte Optimierung von Proteinen bereits in der Entwurfsphase.
• Experimentelles Feedback — Wissenschaftler können ihre Laborergebnisse direkt zurück in das System einspeisen. Die KI verarbeitet diese Daten, um die Genauigkeit ihrer künftigen Vorhersagen stetig zu steigern.
• Zusammenarbeits-Plattform — Die Software bietet Werkzeuge für Teams, um Forschungsergebnisse sicher zu teilen und Experimente gemeinsam zu planen. Dies fördert den interdisziplinären Wissensaustausch im Labor.

Das Tool richtet sich primär an Molekularbiologen, Biochemiker und Forscher in der pharmazeutischen sowie industriellen Biotechnologie. Es ist ideal für Teams, die Proteinentwicklung betreiben und ihre Labor-Workflows durch moderne KI-Methoden optimieren möchten.

Ein Biotechnologie-Unternehmen möchte ein Enzym entwickeln, das in industriellen Waschmitteln bei niedrigen Temperaturen stabil bleibt. Das Team lädt vorhandene Sequenz- und Aktivitätsdaten in die Cradle-Plattform hoch, woraufhin die KI mehrere tausend Varianten vorschlägt. Durch die Simulation der Thermostabilität können die Forscher die besten 20 Kandidaten für die anschließende Laborsynthese auswählen. Dieser Prozess reduziert die Anzahl der notwendigen Labor-Testreihen von mehreren hundert auf ein Minimum, was Zeit und Ressourcen spart.

• Das Tool richtet sich primär an Molekularbiologen, Biochemiker und Forscher in der pharmazeutischen sowie industriellen Biotechnologie. Es ist ideal für Teams, die Proteinentwicklung betreiben und ihre Labor-Workflows durch moderne KI-Methoden optimieren möchten.
• Ein Biotechnologie-Unternehmen möchte ein Enzym entwickeln, das in industriellen Waschmitteln bei niedrigen Temperaturen stabil bleibt.
• Generatives Proteindesign: Die Plattform nutzt modernste KI-Modelle, um Sequenzen vorzuschlagen, die den gewünschten biologischen Anforderungen entsprechen. Dies ermöglicht eine gezielte Optimierung von Proteinen bereits in der Entwurfsphase.
• Experimentelles Feedback: Wissenschaftler können ihre Laborergebnisse direkt zurück in das System einspeisen. Die KI verarbeitet diese Daten, um die Genauigkeit ihrer künftigen Vorhersagen stetig zu steigern.
• Zusammenarbeits-Plattform: Die Software bietet Werkzeuge für Teams, um Forschungsergebnisse sicher zu teilen und Experimente gemeinsam zu planen. Dies fördert den interdisziplinären Wissensaustausch im Labor.

Cradle sollte nicht verwendet werden, wenn keine biologischen Quelldaten vorliegen, da die KI auf qualitativ hochwertigen Eingangsdaten basiert. Zudem ist das Tool nicht für klinische Diagnosen oder direkte medizinische Anwendungen am Menschen konzipiert.

• AlphaFold — Open Source · Sitz: London, Vereinigtes Königreich · DSGVO / EU
• ESMFold — Open Source · Sitz: Menlo Park, Vereinigte Staaten · DSGVO / EU
• Owkin — Paid · Sitz: Paris, Frankreich · Unklar
• RoseTTAFold — Open Source · Sitz: Seattle, Vereinigte Staaten · US-Cloud
• Schrödinger Maestro — Paid · Sitz: New York, Vereinigte Staaten · Unklar