설명
Cradle은 과학자들이 더 빠르고 정확하게 단백질을 발견하고 최적화할 수 있도록 지원하는 강력한 AI 기반 단백질 공학 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 고급 AI 모델을 활용하여 새로운 단백질 후보를 생성하고 기존 특성을 개선함으로써 연구 개발에 필요한 시간과 리소스를 크게 줄입니다.
Cradle의 핵심은 사용자가 더 나은 단백질을 더 빠르게 설계할 수 있도록 지원하는 것입니다. 실험 데이터를 AI 모델에 직접 통합함으로써 플랫폼은 단백질 설계를 반복적으로 학습하고 개선합니다. 이 접근 방식은 더 적은 실험으로 더 많은 혁신을 이끌어내며 R&D 팀을 목표 달성으로 더 효율적으로 안내합니다. 사용자는 후보 생성부터 실험 결과 업로드까지 프로젝트 진행 상황을 추적할 수 있으며, 데이터를 관리하고 통찰력을 탐색할 수 있는 포괄적인 보고 도구를 제공합니다.
선도적인 바이오 제약 및 산업 바이오 R&D 팀에서 신뢰하는 Cradle은 개발 기간을 단축하고 바이오 솔루션의 시장 출시를 가속화하는 능력을 입증했습니다. 사례 연구는 백신 보조제 생산, 다중 특성 제약 조건 하에서 높은 성공률을 가진 치료용 펩타이드 설계, 백신 열 안정성 개선, 중단된 단백질 캠페인 복구와 같은 분야에서의 성공을 강조합니다.
이 플랫폼은 활성, 결합 친화도, 특이성, 안정성, 발현을 포함한 여러 단백질 특성의 공동 최적화를 지원합니다. 이 기능을 통해 팀은 복잡한 상충 관계를 탐색하고 더 적은 실험 라운드에서 최적화된 솔루션을 달성할 수 있습니다. Cradle은 치료제, 농업 솔루션, 식품 성분 등에 적합하도록 히트 식별부터 리드 최적화 및 그 이상까지 전체 여정을 지원하며 모든 단백질과 함께 작동하도록 설계되었습니다.
Cradle은 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 최우선으로 하여 사용자 서열 및 데이터가 비공개로 안전하게 유지되고 조직에서 독점적으로 소유되도록 합니다. 이 플랫폼은 은행 등급 보안으로 보호되며 SOC 2를 준수합니다. 전담 과학자 및 ML 전문가의 지원과 함께 유지 보수가 전혀 필요 없는 완전 관리형 AI 인프라를 제공합니다. Cradle은 또한 암스테르담에 자체 습식 실험실을 운영하여 독점 데이터를 통합하기 전에도 AI 모델이 처음부터 성능을 발휘하도록 보장하며, 이는 AI 개발의 모범 사례를 반영합니다.
Cradle의 핵심 기능
AI 기반 단백질 후보 생성
실험 데이터를 이용한 단백질 특성 최적화
습식 실험실 결과를 기반으로 한 반복적 모델 개선
다중 단백질 특성 공동 최적화 (활성, 안정성 등)
개발 기간 단축 (보고된 2-12배 더 빠름)
다양한 설계 전략 탐색
안전하고 개인적인 데이터 처리
SOC 2 준수 인프라
Google 및 Microsoft용 싱글 사인온 (SSO) 지원
사용자 정의 예측기 통합 (BETA)
확장 가능한 GPU를 갖춘 완전 관리형 AI 인프라
전담 과학 및 ML 전문가 지원
독점 데이터는 비공개로 유지되며 외부 모델 학습에 사용되지 않음
Cradle 사용 방법은?
구성: 단백질 공학 목표를 정의하고 실험 데이터를 입력합니다.
생성: AI를 활용하여 새로운 단백질 후보를 생성합니다.
추적: 후보 생성부터 결과까지 프로젝트 진행 상황을 모니터링합니다.
탐색: 보고서를 분석하고 최적화된 단백질 설계를 탐색합니다.
최적화: AI 피드백 및 새로운 실험 데이터를 기반으로 설계를 반복합니다.
배포: 개선된 단백질을 더 빠르게 시장에 출시합니다.
Cradle의 사용 사례
- 치료용 펩타이드 공학
- 백신 보조제 생산
- 항체 최적화
- 효소 개발
- 백신 항원 안정화
- IgG 캠페인 복구
- 식품 성분 혁신
- 농업 솔루션 개발
