Cradle

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AI蛋白质设计平台,加速生物工程和药物研发。

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详细介绍

Cradle 是一个专为 **生物科学家和蛋白质工程师** 设计的 **AI驱动的蛋白质设计与优化平台**。它的核心使命是利用生成式人工智能加速蛋白质研发流程,从概念到实验验证,显著缩短开发周期并提高成功率。

通过整合先进的机器学习模型、结构生物学知识和自动化实验反馈闭环,Cradle帮助科研团队设计具有特定功能(如更高稳定性、更强结合力或新催化活性)的全新蛋白质,推动药物发现、工业酶开发和合成生物学等领域的创新。

📊 核心价值与量化收益

10x
加速蛋白质设计周期
50%
提升实验成功率
定制化
针对特定功能目标优化
端到端
从AI设计到湿实验验证

🧱 核心技术模块

模块 功能描述
生成式蛋白质设计 基于自然语言或功能目标(如“提高热稳定性”),生成具有所需特性的全新蛋白质序列。
多目标优化 同时优化多个属性,如表达量、溶解度、结合亲和力和稳定性,避免传统试错法的局限性。
结构感知建模 结合蛋白质三维结构信息进行设计,确保生成的序列在物理上可折叠且功能可行。
实验反馈闭环 将湿实验结果自动反馈至AI模型,持续迭代优化设计策略,提升后续预测准确性。
功能预测与筛选 对大量候选序列进行高通量虚拟筛选,预测其关键功能属性,优先推荐高潜力变体进行实验验证。
协作与项目管理 支持团队协作,跟踪设计-测试-学习循环,集中管理项目数据与实验结果。

💰 定价方案

Cradle未在官网公开具体定价,采用企业级定制模式,根据研究需求、使用规模和合作者类型(学术/工业)提供个性化方案。

方案 定价 核心权益 适用阶段
学术合作 联系咨询 面向高校及非营利研究机构,支持早期探索性研究 基础研究与概念验证
初创企业 联系咨询 灵活的使用配额,支持快速迭代与原型开发 产品开发早期阶段
制药/工业客户 定制价格 全功能访问、专属支持、SLA保障、数据隐私与合规 临床前开发与规模化生产
战略合作伙伴 定制价格 联合研发、API集成、私有化部署选项 长期深度合作

查看官网详情 联系销售团队

🎯 解决的核心商业问题

研发挑战 导致的后果 Cradle的解决方案
传统蛋白质工程效率低下 依赖随机突变和低通量筛选,耗时数月甚至数年,成功率低。 AI驱动的理性设计大幅减少实验轮次,聚焦高潜力候选分子。
多属性优化困难 改善一个属性(如活性)常导致其他属性(如稳定性)恶化。 多目标优化算法平衡多种功能需求,生成综合性能最优的变体。
缺乏结构-功能关联洞察 难以理解序列变化如何影响三维结构和功能,阻碍理性设计。 整合结构预测与功能建模,提供可解释的设计建议。
研发成本高昂 大量资源消耗在低效的实验试错上,拖慢管线推进速度。 通过虚拟筛选和精准设计,显著降低湿实验成本与时间投入。

下一代蛋白质智能设计平台

⚡ 利用生成式AI将蛋白质设计周期从数月缩短至数周
🧬 精准优化多维功能属性,突破传统工程瓶颈
🔬 构建“设计-测试-学习”闭环,持续提升研发效率

使用场景

1

设计高热稳定性工业酶

问题

我们想开发一种能在80℃以上稳定工作的洗涤剂用蛋白酶,但传统定向进化试错成本太高,怎么快速找到可行的突变组合?

解决

在Cradle中输入目标酶的序列和结构,设定‘热稳定性提升’和‘80℃活性保持’为优化目标,平台会利用生成式AI预测数千种高潜力突变体,并结合实验反馈自动迭代,一周内输出3-5个高成功率候选序列供实验室验证。

2

从头设计新型细胞因子药物

问题

团队想设计一个能同时激活两个免疫通路的新细胞因子,但天然蛋白没有这种功能,手动拼接结构域总是失败,怎么办?

解决

使用Cradle的‘从头蛋白质生成’模块,输入两个受体的结合位点要求和空间约束条件,AI会生成具有全新折叠结构且满足双靶点结合的蛋白质骨架,并自动评估可表达性和溶解度,直接输出可克隆的基因序列。

3

优化抗体亲和力但避免聚集

问题

我们有个候选抗体亲和力不够,但之前做亲和力成熟时总出现高浓度下聚集的问题,怎么在提升KD的同时保证制剂稳定性?

解决

在Cradle中上传抗体序列和抗原结构,设置多目标优化:将KD值降低10倍、Tm提高5℃、同时降低表面疏水 patches。平台会基于物理模型和历史实验数据生成兼顾三者的突变方案,并标注每个突变对聚集倾向的影响分数。

4

改造光敏蛋白用于神经调控

问题

想把一种微生物视紫红质改造成响应特定波长激光的神经开关,但关键残基太多,穷举突变根本不现实,有更聪明的办法吗?

解决

在Cradle中定义目标吸收峰(如470nm)和离子通道动力学参数,AI会聚焦于光感受器口袋区域的协同突变组合,通过强化学习筛选出仅需2-3轮实验就能达到性能要求的最小突变集,避免全序列随机突变。

5

快速适配酶底物特异性

问题

客户要求我们的脂肪酶能高效水解一种新合成的酯类化合物,但天然酶完全没活性,重新筛选又来不及交货,咋办?

解决

把目标底物的3D结构导入Cradle,平台会自动分析结合口袋的空间和电性匹配度,生成针对性扩大/极性化活性位点的突变方案,并优先推荐那些在同源酶中已验证可表达的保守位置突变,3天内提供可测试的工程化酶序列。

常见问题

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