Ein Blick in Cradle Bios KI-Software-Strategie im Wert von 73 Mio. US-Dollar: Beschleunigung der Proteinoptimierung in zahlreichen Branchen

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Verfasst von
Sunny Yadav
Sunny Yadav
Dec 19, 2024
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Cradle Bio, ein Biotech-Startup, das künstliche Intelligenz (KI) für die Proteinoptimierung einsetzt, hat kürzlich 73 Millionen US-Dollar eingeworben, um seine Mission zur Transformation der Biotechbranche weiterzuverfolgen. Diese Investition erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem die Rolle der KI in der Biologie zunehmend an Bedeutung gewinnt – insbesondere bei der Beschleunigung des Designs von Proteinen, die in Medizin und Industrie eingesetzt werden.

Der Aufstieg der KI in der Biotechnologie

Cradle Bio wurde 2022 gegründet und betrat den Markt zu einer Zeit, als KI-Software in der Biotechnologie gerade für Aufsehen zu sorgen begann. Unternehmensgründer Stef van Grieken bezeichnete Proteine und ihre Aminosäuresequenzen als „eine außerirdische Programmiersprache“ und betonte damit, wie komplex es ist, die Funktionsweise von Proteinen zu verstehen. Allerdings haben KI-Modelle bewiesen, dass sie diese Sequenzen analysieren können, und bieten damit leistungsstarke Werkzeuge, die Forschern helfen, Proteintests zu beschleunigen.

Cradles KI-Plattform ist darauf ausgelegt, Proteinsequenzen zu empfehlen, die bestimmte Eigenschaften wie etwa Hitzebeständigkeit optimieren und zugleich die Gesamtfunktionalität des Proteins erhalten können. Diese Fähigkeit kann Biotechunternehmen viel Zeit und Geld sparen, da sie den Bedarf an umfangreichen Versuchsreihen reduziert, die sowohl kostspielig als auch zeitaufwendig sind.

Die Auswirkungen von KI-Software auf die Biotechbranche

Mit der von IVP angeführten Finanzierungsrunde über 73 Millionen US-Dollar, an der auch Index Ventures und Kindred Capital beteiligt waren, plant Cradle, seine Labore auszubauen und weitere Fachkräfte einzustellen. Das Unternehmen hat bereits ein Labor in Amsterdam eingerichtet, in dem es verschiedene Proteine A/B-Tests unterzieht und grundlegende Datensätze entwickelt, mit denen KI-Modelle trainiert werden, die Eigenschaften von Proteinen zu erlernen. Dieser duale Ansatz – die Kombination aus Software und praktischer Laborforschung – macht Cradle zu einem einzigartigen Akteur in dem wachsenden Bereich der KI in der Biologie.

Van Grieken zufolge besteht das wichtigste Leistungsversprechen für Kunden in den erheblichen Kosteneinsparungen und der Beschleunigung der Proteinentwicklung. Biotechunternehmen, insbesondere in der Pharmaindustrie, durchlaufen häufig zahlreiche Testrunden, um Proteinprodukte wie Antikörpertherapeutika zu optimieren. Cradles KI-Software reduziert den Bedarf an diesen kostspieligen und unvorhersehbaren Versuchsreihen und bietet eine effizientere Alternative.

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Cradles Vision für die Zukunft

Auch das einfache Software-as-a-Service-Modell (SaaS) des Unternehmens stößt auf Interesse, da es die Komplexität von Lizenzgebühren, Umsatzbeteiligungen oder Fragen des geistigen Eigentums beseitigt, die Biotechpartnerschaften häufig begleiten. Cradles Vision ist klar: den Zugang zu KI-Tools für die Wirkstoffforschung und Proteinoptimierung zu demokratisieren.

„Wir sind überzeugt, dass KI in der Wirkstoffforschung und -entwicklung letztlich zu einer Standardtechnologie werden wird“, sagt van Grieken und positioniert Cradle damit als Anbieter unverzichtbarer Software für die Biotechcommunity. Mit der neuen Finanzierung will Cradle seine Reichweite ausbauen und seine Software letztlich einer Million Wissenschaftlern weltweit zugänglich machen – und damit die Grenzen der Rolle von KI in der Proteinoptimierung und den Life Sciences weiter verschieben.

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Sunny Yadav

Sunny is a content writer for eSecurity Planet (eSP) with a bachelor’s degree in technology and experience writing for leading cybersecurity brands like Panda Security, Upwind, and Vanta. At eSP, he covers the latest news on cyberattacks, cryptography, data protection, and emerging threats and vulnerabilities. He also explores security policies, governance, and endpoint and mobile security. Sunny enjoys hands-on testing, rigorously evaluating tools to assess their capabilities and real-world performance. He also has extensive experience working with AI tools like ChatGPT and Gemini, experimenting with their applications in cybersecurity, content creation, and research.

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