这家AI蛋白设计企业成立3年融资超过1亿美元，为什么？

在2024年10月，诺贝尔化学奖授予Davidi Baker、Demis Hassabis和John Jumper，对其在蛋白结构预测和设计领域的开创性贡献给予表彰。而且在这一领域，动脉网注意到了一个叫Cradle的家庭。（Cradle Bio B.V.）由于其创造性的AI蛋白设计平台，新兴生物技术公司在生物技术行业崭露头角，成功突破。

Cradle成立于2021年，是一家生物技术公司，专注于使用人工智能技术来设计蛋白质。公司的目标是通过人工智能技术简化蛋白质的设计过程，提高研发效率，降低成本，加快药物和新材料的开发。

在2022年，Cradle将获得 Index Ventures 和 Kindred Capital 领投，Feike Sijbesma 和 Emily Leproust 投资550万美元种子轮融资。

Cradle于2024年11月完成了由IVP领先的7300万美元B轮融资，目前投资者Index Ventures和Kindred Capital跟随投资。到目前为止，Cradle的融资总额已经超过1亿美元。

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Google七年 投身蛋白AI领域的工程师

联合创始人兼Cradle首席执行官Stef Van 在建立Cradle之前，Grieken曾经在谷歌。（Google）经过七年的工作，担任高级产品经理，参加了包括谷歌在内的工作。 AI（Google Brain）还有Google 多个项目，包括X。在此期间，他还担任了欧洲议会政策顾问、Startupbootcamp长驻创始人和Open。 State Foundation 董事会主席。

Stef van Grieken在Google的工作经历使他深刻认识到人工智能的强大潜力，尤其是在生物技术领域。尽管我们处于人工智能世界，但他意识到 ChatGPT 4.0，但是我们理解和操纵生命语言的能力就是生物学。 0.5。

Stef在2021年辞去Google 和Jelle一起工作 Cradle由Prins共同创建。曾经是Google员工的Stef和Jelle。Cradle成立后，Jelle 起初，Prins负责产品设计团队，但是随着企业的发展，他主要关注的是在市场上定位品牌，也就是如何让大家思考Cradle，以及什么能引起共鸣。Stef van 作为公司的首席执行官和创始人，Grieken主要负责公司的战略方向和管理。两人共同创立了Cradle，希望利用人工智能加快生物学家对蛋白质调节酶的设计，促进药物的快速发展。

Stef Van Grieken的灵感来自于在DNA序列研发中应用AI，以降低成本，提高R&D效率。他曾经想象过:“AI在音频、视频和文字领域已经表现出了巨大的潜力，因为它自己将知识制造的边际成本降低到零。如果我们在DNA序列研发中使用LLM(大型语言模型)，并将R&D成本降低60%？”

Stef van Grieken希望科学家能够通过Cradle的技术平台，更快、更高效地设计和优化蛋白质，从而加速药物、可持续材料和无动物食品的发展。通过AI驱动的蛋白质工程，他认为新的治疗方法和材料可以比传统方法更便宜、更快地找到。

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研发速率提高1.2-12倍，成本下降90%

蛋白质工程面临的问题不言而喻。通过传统方法开发新的蛋白质产品不仅耗时、昂贵，而且容易出错。科学家经常花几年时间进行实验，使用数百万美元的资源，但很难保证成功。

因此，Cradle 希望建立一个类似于“生物学家”的 Photoshop“平台，让生物学家可以像Photoshop处理图像一样，利用机器学习模型快速设计和优化蛋白质。

为了实现这一目标，Cradle首先建立了自己的湿实验室，生成了数十亿的蛋白质序列和实验室数据。然后，利用这些信息训练其独特的生成人工智能模型。该模型依托云计算的AI平台设计DNA蛋白序列，让生物学家更容易设计和优化蛋白质。

具体来说，云计算AI平台可以通过深度学习算法预测蛋白质的三维结构，设计具有特定功能的新型蛋白质，可以应用于新药开发、可持续化学品生成、作物保护等领域。

AI蛋白设计商品，目标是任何人都可以使用，Cradle 技术可以通过更少、更成功的实验大大加快蛋白质的设计和推广。根据Cradle官网，与行业标准相比，大多数项目使用 Cradle 该平台进度快两倍，使用Cradle的企业R&D项目速度明显加快，提高了1.2。 成本降至12倍，达到12倍 90%。

因此，Cradle设计了一个与现有蛋白质生成和设计工作流程相匹配的系统，涵盖了从目标设定到产品交付的全过程。该系统从目标分析和设置开始，通过蛋白质序列生成和实验室测试，最终将实验室结果导入系统。Cradle的操作面板经过精心设计，旨在尽可能简化客户体验，使其易于使用，更适合客户目前的工作流程。

当用户使用Cradle平台时，他们只需要提供他们计划检测的数据参数和预期的结果。蛋白质序列一旦产生，就会在潮湿的实验室进行相应的测试。每一轮测试结束后，用户的测试数据都会反馈给Cradle系统。这个过程不仅可以帮助提高用户的私人Cradle模型，还可以让用户对下一轮测试轮数有更准确的性能预期。

另外，Cradle为了方便顾客进行蛋白质设计，还提供了一系列功能。包括：

智能化蛋白序列推广：Cradle分析当前的蛋白序列，提出改进方案，并预测优化后的性能。Cradle通过AI为生物学家带来蛋白质设计优化的深刻见解和建议，不同于其他数据科学软件依靠专家知识、复杂的测试数据或蛋白质结构信息。

结构预测：Cradle可以基于序列预测蛋白质的三维结构，并且可视化显示。和I-TASSER与基于结构的功能注释的分层方法相比，后者需要多次组装模拟碎片才能构建3D结构，Cradle的处理速度更快。

功能预测:Cradle评估蛋白质设计的潜在功能，并预测其与其他分子的相互作用。这类似于微软研究所开发的。μProtein框架，两者都有很强的蛋白质序列优化能力。

数据库集成:Cradle访问大型蛋白质数据库，实现相关信息的快速搜索。类似于DTiQ(世界领先的智能视频监控和损失预防解决方案提供商)等渠道，提供实时KPI跟踪和定制报告功能，帮助用户监控关键绩效指标。

合作平台:Cradle支持团队成员共享设计方案、讨论、版本控制和项目管理。类似于其他在线合作平台提供的项目管理和团队合作功能，旨在提高团队效率。

Cradle不同于传统的方法，它可以在一个回合中处理多个属性并改进任务。它含有酶、疫苗、肽和抗体。

但在数据安全和保护方面，Cradle平台采取行业领先的银行级安全措施保护用户信息，确保只有客户及其授权人员才能浏览相关的蛋白质序列和测试数据。该公司承诺，用户数据不会用于培训其它用户模型，从而保证了用户信息的隐私和专属性。与此同时，Cradle也使用软件即服务（SaaS）这种商业模式简化了商业交易流程，避免了版税、收入份额、知识产权等复杂的潜在问题，为用户提供了清晰高效的合作环境。

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携手MNC正在开发31种蛋白质。

Cradle 推出的AI蛋白设计平台为生物制药公司带来了新的机遇。有望打破新药研究领域长期以来的“双十定律”——即新药研究需要10多年的时间和10亿美元的投资。

利用AI和Cradle，科学家不仅可以从成功的例子中学习经验，还可以从失败的实验中发现有用的信息和新的概率。这带来了更好的药物、更可持续的材料和无动物成分食品的前景——所有这些都比传统方法更便宜、更快地被发现。

美国强生公司于2021年成立之初，就与Cradle签署了合作协议，并成功地使用了Cradle模型来修复蛋白质，从而提高了其效率。随后，在过去的一年里，Cradle进一步扩大了合作伙伴网络，Ginkgo，MCN诺和诺德，以及合成生物学领域的领先企业。 Bioworks签署了新的合作伙伴关系，将客户群扩展到制药、化工、食品、农业和材料等许多行业。

自今年年初将软件平台投入商业化运营以来，Cradle拥有21多个客户群，并正在开发31种蛋白质项目。

今年是Align to Innovate在由工业和学术界的30多个团队举办的蛋白质工程锦标赛中，来自工业和学术界的30多个团队参加了酶工程中最新计算方法的基准测试。在四个监管酶特征预测挑战中，Cradle自动生成的模型两次获得第一名，两次并排获得第一名。

此外，Cradle 最近还征募 Sam Partovi 加入公司担任首席商务官，Sam 在生命科学产业拓展基于云的平台方面拥有超过 20 年的经验，曾在 Medidata(全球领先的临床数据和分析平台提供商)、Benchling(全球领先的大分子研发云实验室信息学平台) VeevaSystems(生命科学产业云软件全球领导)组建上市团队。现在，公司团队有了 43 名成员。

本文来自微信微信官方账号 “动脉网”（ID：vcbeat），作者：龙鑫，36氪经授权发布。

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