



蛋白质工程长期面临着一个核心挑战:传统研发模式依赖大量湿实验筛选,周期长、成本高、效率低。一位科学家可能需要花费数月甚至数年,通过一轮又一轮的实验才能找到性能优良的蛋白质候选物。这种“试错式”研发不仅耗时耗力,还常常因为后期出现的可开发性问题导致整个项目失败。
Cradle 正是为解决这一痛点而生的 AI 驱动蛋白质工程平台。它将机器学习与您的湿实验数据深度结合,让科学家能够在更少的实验中实现更多突破。简单来说,Cradle 不是替代您的实验,而是帮助您更聪明地设计实验——通过 AI 预测哪些突变最有可能成功,大幅减少需要验证的候选物数量。
目前,Cradle 已帮助超过 50 个项目实现了 2 到 12 倍 的研发加速。全球知名企业包括 Novo Nordisk、Novonesis、Bayer、argenx、AbbVie、Johnson & Johnson、Immunai 和 Pfizer 都在使用 Cradle 进行蛋白质优化。科学家们对 Cradle AI 设计的蛋白质候选物平均给出 8/10 的评分,这充分证明了平台的实际价值。
您是否遇到过这样的情况:优化了蛋白质的活性,却发现它的稳定性下降了?这种“按下葫芦浮起瓢”的困境在传统研发中极为常见。Cradle 的多属性优化引擎能够同时优化多个属性——活性、稳定性、表达量、结合特异性、免疫原性等,在单轮设计中实现目标的平衡。这意味着您不必在不同属性之间做痛苦的取舍,而是可以获得一个在各方面都达到要求的候选物。
每个蛋白质项目都是独特的,通用模型虽然可用,但针对您特定项目的定制模型效果会更好。Cradle 的自动化模型微调功能能够自动使用公共数据、专有湿实验数据和客户特定数据构建定制模型。您只需要上传实验结果,平台就会据此优化模型。随着您的实验数据积累越多,模型对您项目的理解就越深入,预测准确性也会持续提升。
这是 Cradle 最受欢迎的功能之一。当平台生成数百万个候选序列后,您不需要逐一测试——那既不现实也不经济。智能实验板设计通过数千次虚拟模拟,从海量候选物中精选出最有可能成功的序列组合,最大化您的实验成功率。这样一来,您只需要合成和测试几十个候选物,就能找到理想的结果。
有时候,您需要对 AI 的设计进行精确控制。Cradle 支持模板序列、阻断突变、区域约束、自定义优化目标等功能,让您能够精确控制突变的位置和类型。比如,您已知某个结构域对功能至关重要,不希望被修改,或者需要避免某些特定的基序,这些都可以通过高级控制实现。
研发数据是企业的核心资产。Cradle 提供灵活的数据管理、自定义 schema、完整溯源追踪,确保您的实验数据有序存储,随时可查。同时,完整的 API 访问支持让您能够将 Cradle 集成到现有的实验室信息管理系统(LIMS)或研发平台中,实现自动化工作流。
对于生物制药企业来说,数据安全关乎生死。Cradle 提供 SOC 2 Type II 认证,支持 SSO(Google、Microsoft)、MFA 多因素认证、Passkeys,以及基于角色的权限控制,满足企业级的安全要求。
假如您是一名抗体药物研发科学家,您一定清楚传统抗体发现依赖大规模筛选的痛点——从动物免疫到杂交瘤筛选,流程漫长且充满不确定性。使用 Cradle,您可以从单序列或现有数据集启动,AI 会生成经过优化的候选物。更重要的是,平台在进行亲和力成熟的同时,会自动考虑可开发性因素,帮助您避开免疫原性等后期风险。这样既能加速早期发现,又能提高后续开发的成功率。
工业酶常常需要在极端条件下工作——高温、强酸强碱、有机溶剂环境等。使用 Cradle 的多属性优化能力,您可以同时平衡催化活性与热稳定性,让酶在挑战性条件下依然保持高效催化。这对于工业生物技术公司来说,意味着更低的能耗和更高的产率,直接转化为成本优势。
疫苗抗原的稳定性直接影响免疫原性和生产成本。通过 Cradle 优化抗原的稳定性和免疫原性,您可以更快达到治疗目标,加速疫苗研发进程。
双特异性抗体、多特异性抗体是当前抗体药物的热门方向,但开发难度也更高——您需要平衡多个结合位点的性能。Cradle 支持 VHH、scFv、Fab、IgG、双特异性等多种抗体格式,帮助您同时优化多个结合位点的亲和力和特异性。
许多候选物在早期表现优异,却在后期开发中因可开发性问题失败——免疫原性、聚集倾向、翻译后修饰位点等都可能导致前功尽弃。Cradle 能在早期就识别和规避这些风险,显著降低临床失败的可能性。
即使您没有任何历史数据,Cradle 也能帮助您启动项目。从单序列出发,AI 会引导生成新候选物,让全新蛋白质设计成为可能。
如果您的团队需要同时优化多个蛋白质属性(如活性+稳定性+表达量),建议从「多属性优化」功能开始,它能帮您避免属性间的权衡困境,更快找到平衡点。
Cradle 基于 Google Cloud Platform(欧洲数据中心)构建,数据存储于荷兰的 europe-west4 区域,并自动复制到其他欧盟区域实现冗余备份。平台每两周更新一次 AI 模型,确保您始终能够使用最新的技术能力。
与传统的基于规则的工程方法不同,Cradle 的 AI 模型能够从数据中学习蛋白质序列与功能之间的关系,发现人类难以直觉到的规律。这种数据驱动的方法在面对复杂的多属性优化问题时,优势尤为明显。
在生物制药行业,数据安全和知识产权保护是选择供应商的首要考量。Cradle 在这方面为您提供全方位的保障。
Cradle 支持 SAML/OIDC 单点登录,基于角色的权限控制(RBAC)让您能够精细管理不同团队成员的访问权限,满足大型企业的合规需求。
Cradle 从多个层面保护您的 IP:客户数据仅用于训练您自己的模型,永不共享;模型存储在完全隔离的环境中;平台已通过 SOC 2 Type II 认证和 GDPR 合规审计。最重要的是,Cradle 不收取任何版税,您保留全部 IP 所有权。
完全可以。Cradle 可以从单序列即可启动项目,平台使用了大量公共数据和专有数据进行预训练,为您提供基础模型。随着您的实验数据积累增加,模型会持续优化,对您特定项目的预测准确性也会不断提升。
Cradle 支持广泛的蛋白质类型,包括但不限于:抗体(单克隆抗体、双特异性抗体、多特异性抗体)、酶、疫苗、多肽,以及任何可测量的蛋白质属性。无论您的项目涉及哪种蛋白质,只要您能定义优化目标,Cradle 就能帮助您。
Cradle 是软件平台,而非合同研究组织(CRO)。您仍然需要在自己的实验室或选择信任的 CRO 进行验证实验。Cradle 的核心价值在于提供 AI 驱动的序列设计和分析,帮助您更聪明地选择要验证的候选物,而不是替代实验本身。
Cradle 的 AI 能力经过严格验证:平台在阿姆斯特丹设有自有湿实验室,持续验证和优化模型;智能实验板设计功能通过数千次虚拟模拟,最大化实验成功率;客户实际反馈显示,8/10 的 AI 设计候选物达到了预期性能。
Cradle 仅收取软件订阅费,不收取任何版税。具体定价信息需要联系销售团队根据您的项目规模和需求定制方案。我们建议您先与团队讨论需求,然后预约演示了解详细报价。
所有客户数据存储于荷兰阿姆斯特丹的 Google Cloud 数据中心(europe-west4 区域),并自动复制到其他欧盟区域实现冗余备份。数据存储完全符合 GDPR 要求。
如果您想了解 Cradle 是否适合您的团队,建议从预约产品演示开始。我们的团队会根据您的具体项目需求,评估平台如何帮助您加速研发进程。