Cradleは、AIを活用したタンパク質エンジニアリングプラットフォームで、科学者がタンパク質をより迅速に設計・最適化することを支援します。ノボ ノルディスクやジョンソン・エンド・ジョンソンのトップチームに信頼されているCradleは、高性能なタンパク質候補の生成、複数の特性の同時最適化、開発期間を1.5～12倍短縮することで、画期的な成果を加速させます。セキュアでプライベート、かつSOC 2準拠の環境を提供—今日からAIでより優れたタンパク質を設計しましょう。
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公開日:
2024-09-08
作成日:
2025-05-08
最終更新日:
2025-05-08
公開日:
2024-09-08
作成日:
2025-05-08
最終更新日:
2025-05-08
Cradle の製品情報
Cradleとは？
Cradleは、科学チームがタンパク質候補を迅速に生成・最適化するためのAI駆動型タンパク質エンジニアリングプラットフォームです。機械学習を活用して実験データを分析し、タンパク質の特性を予測し、高性能な変異体を提案することで、大規模な実験室試験の必要性を軽減します。ノボノルディスクやジョンソン・エンド・ジョンソンなどの主要企業に信頼され、治療法、農業、食品科学におけるブレークスルーを加速します。
Cradleの利用者
Cradleは、バイオテクノロジーや製薬の研究者、タンパク質エンジニア、治療法、酵素、抗体、ワクチンに取り組む科学チームに最適です。また、特定の機能のためにタンパク質を最適化する農業や食品科学のイノベーターにも価値があります。CortevaやIFFなどの組織は、タンパク質設計を効率化するためにCradleを利用しており、スタートアップから確立された企業まで幅広く活用されています。
Cradleの使用方法
- データのインポート: ウェットラボのデータをアップロードするか、タンパク質の目標とアッセイを定義して開始します。
- 候補の生成: AIを使用して、複数の特性をサポートする最適化されたタンパク質変異体を作成します。
- レポートの確認: 予測スコアと3Dモデルを分析し、実験室で使用可能な配列を選択します。
- ラボでの検証: 社内またはCRO（受託研究機関）で候補をテストし、結果をアップロードしてAIモデルを改良します。
- 進捗の追跡: 新しいデータが追加されるにつれて、ラウンドのステータスと特性メトリクスを監視します。
Cradleが適した環境やシナリオ
Cradleは、スピードと精度が重要な創薬、酵素エンジニアリング、ワクチン開発などのハイステークスな研究開発環境で優れています。また、安定性や有効性のためにタンパク質を最適化する農業バイオテクノロジーや食品科学の研究室にも適しています。学術研究、バイオファーマ、産業応用のいずれにおいても、Cradleはデータプライバシーと知的財産の安全性を確保しながらタンパク質設計を加速します。
Cradle の機能とメリット
Cradleのコア機能
- AI駆動によるタンパク質候補の生成と最適化
- 活性、結合性、安定性などの複数特性を同時に最適化するマルチプロパティ対応
- 予測性能レポート付きの実験室対応配列生成
- SOC 2準拠による安全でプライベートなデータ管理
- 実験データを用いた継続的なモデル改善
Cradleの利用メリット
- タンパク質開発期間を1.5～12倍短縮
- AIガイドによる最適化で実験ラウンドを削減
- 創薬、農業、食品原料分野でのブレークスルーを実現
- ロイヤリティなしで完全な知的財産権を維持
- 実験室ワークフローやCROとシームレスに連携
Cradleの核心的な目的とセールスポイント
- 目的：AIを活用したタンパク質工学で研究開発を効率化
- 主要セールスポイント：より速く、データ駆動型のタンパク質最適化
- 少ない実験で複数特性にわたる相乗効果を実現
- ノボ ノルディスクやジョンソン・エンド・ジョンソンなど業界リーダーから信頼
- ウェットラボ検証とAI設計を組み合わせた信頼性の高い成果
Cradleの典型的な使用例
- 免疫原性を低減した治療用抗体の開発
- 過酷な条件下での触媒効率向上のための酵素工学
- 安定性と有効性を最適化したペプチド設計
- ワクチン抗原の安定化と性能向上
- 農業・食品原料向けタンパク質のイノベーション
Cradle についてのよくある質問
Cradleとは何か、そしてタンパク質工学においてどのように役立つのか？
Cradleは、科学チームがより優れたタンパク質を迅速に設計することを支援するAI駆動のタンパク質設計プラットフォームです。機械学習を活用して最適化されたタンパク質候補を生成し、その特性を改善することで、従来の方法に比べて1.5～12倍のスピードで開発を進め、より少ない実験でブレークスルーを実現します。Cradleは実験データから学習し、予測精度を高めることで、開発期間の大幅な短縮を可能にします。
CradleのAIプラットフォームはタンパク質最適化にどのように機能するのか？
CradleのAIプラットフォームは、実験データからの学習、最適化されたタンパク質候補の生成、実験室での検証というサイクルを繰り返します。ユーザーが実験データをアップロードすると、Cradleはそのデータを分析してタンパク質の挙動を理解し、複数の望ましい特性をバランスさせた多様で高い可能性を持つ変異体を生成します。システムは実験フィードバックの各ラウンドごとに改善されます。
Cradleを使用して設計できるタンパク質の種類は？
Cradleは、抗体、酵素、ペプチド、ワクチン抗原など、あらゆる種類のタンパク質に対応しています。結合親和性、触媒活性、安定性、発現レベルなど、さまざまな特性の最適化を支援します。このプラットフォームは、治療薬、農業、食品原料など、さまざまな産業で利用されています。
Cradleは複数のタンパク質特性を同時に最適化できるのか？
はい、Cradleは複数のタンパク質特性を同時に最適化することを得意としています。このプラットフォームは、活性、結合、安定性、発現レベルなど、異なる特性間の複雑な相互作用を理解します。これにより、すべての目標特性をバランスさせた改善を実現する変異体を生成し、トレードオフを最適化されたソリューションに変えることができます。
Cradleを使用する際のデータセキュリティはどのように保証されているのか？
Cradleは、SOC 2準拠、銀行レベルの暗号化、プライベートAIモデルにより、厳格なデータセキュリティを維持しています。実験データと配列は完全に機密保持され、組織独自のカスタムモデルのトレーニングにのみ使用されます。Cradleは他の顧客向けのモデルトレーニングにユーザーデータを使用することはなく、ユーザーは知的財産権を完全に保持します。
現在、Cradleをタンパク質設計に使用している企業は？
Cradleは、Novo Nordisk、Johnson & Johnson、IFFなどの主要組織の先端科学チームから信頼されています。これらの企業は、Cradleを使用してタンパク質工学のワークフローを加速し、研究プログラムにおいてより迅速な開発タイムラインとより成功した成果を達成しています。
Cradleは従来のタンパク質工学手法と比べてどうか？
Cradleは従来の方法に比べてタンパク質工学を劇的に加速し、開発期間を数年から四半期単位に短縮します。逐次的な試行錯誤実験の代わりに、CradleはAIを使用して最適な変異体を予測し、複数の設計戦略を同時に探索し、各ラウンドのデータから学習します。これにより、漸進的な進歩ではなく、累積的な改善がもたらされます。
Cradleを既存のラボワークフローに統合できるか？
はい、Cradleは既存のラボワークフローを補完するように設計されています。現在のスクリーニングや最適化実験からのデータをアップロードし、Cradleが生成した配列をダウンロードして、自社のラボまたは優先するCROでテストすることができます。このプラットフォームには、ラウンドのステータスを追跡し、実験データとともに結果を分析するためのツールが含まれています。
Cradleは新規ユーザーにどのようなサポートを提供しているか？
Cradleは、科学者と機械学習の専門家からなる専任サポートチームを提供し、ユーザーがスムーズに開始できるよう支援し、問題が発生した場合にはトラブルシューティングを行います。また、プラットフォームにはドキュメント、候補選択をガイドする生成レポート、AIで最適な結果を得るための実験ワークフローを最適化する自動データ品質分析ツールが用意されています。
タンパク質工学プロジェクトでCradleを使い始めるにはどうすればよいか？
Cradleの使用を開始するには、ウェブサイトを通じてチームとの紹介電話を予約できます。プラットフォームでは、既存の実験データをアップロードするか、タンパク質工学の目標とアッセイを定義して新しいプロジェクトを開始することができます。最適化されたタンパク質候補を生成および評価するために、特別な計算スキルは必要ありません。
Cradle の会社情報
会社名:
Cradle Bio BV
Website:
Cradle の分析
Traffic Statistics
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Referrals
10.81%
Search
40.69%
Direct
41.46%
Top Keywords
| Keyword | Search Volume | Cost Per Click | Estimated Value |
|---|---|---|---|
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