Cradle

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

🧱 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

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🎯 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。