Rapport de nouvelles Technologie
28 novembre 2023

Biotech Startup Cradle lève 24 millions de dollars pour faire progresser l'ingénierie des protéines grâce à l'IA générative

En bref

Cradle a levé 24 millions de dollars pour intégrer l'IA générative dans les processus scientifiques et améliorer la conception et l'ingénierie des protéines.

Cradle lève 24 millions de dollars pour intégrer l'IA dans les processus scientifiques, dans le but d'accélérer et d'améliorer de manière rentable la conception et l'ingénierie des protéines

Startup néerlandaise de biotechnologie Support a levé 24 millions de dollars d'investissement pour intégrer intelligence artificielle (IA) dans les processus scientifiques, visant à accélérer et à améliorer de manière rentable la conception et l’ingénierie des protéines. La société a l'intention d'affecter ces fonds à l'expansion de l'équipe et à la création d'installations d'ingénierie et de laboratoire supplémentaires.

Cradle utilise l'IA générative pour faciliter la création de protéines au-delà de ce qui existe dans la nature. Actuellement engagée dans plus d'une douzaine de projets, la société se concentre sur l'ingénierie de diverses séquences protéiques et structures tridimensionnelles (3D) pour des applications telles que les enzymes, les vaccins, les aliments cultivés en laboratoire et d'autres matériaux.

La startup a identifié que les séquences étendues d’acides aminés qui composent les protéines humaines ressemblent à un langage de programmation. Cette prise de conscience a incité l’entreprise à intégrer des modèles d’IA.

Bien que l’IA générative ne soit pas encore capable de créer des protéines dotées de fonctions spécifiques, les scientifiques peuvent utiliser cette technologie pour identifier et sélectionner des protéines en fonction de leur adéquation à des conditions telles que la température ambiante ou l’acidité.

Propriété exclusive de Cradle IA générative, développé grâce à une formation sur des milliards de séquences protéiques et à des données de laboratoire internes, aide les biologistes à concevoir des protéines améliorées, accélérant ainsi la recherche et le développement et le développement de médicaments. De plus, Cradle propose sa solution logicielle basée sur le Web, permettant aux entreprises de rendre leurs données accessibles pour une utilisation dans des outils d'IA générative et d'apprentissage automatique.

Lors du cycle d'investissement de série A, Cradle a obtenu le soutien de participants tels qu'Index Ventures, Kindred Capital, ainsi que des investisseurs individuels Chris Gibson, co-fondateur de Recursion Pharmaceuticals, et Tom Glocer, ancien PDG de Thomson Reuters.

Grâce à ce récent financement, la startup a levé un total de 33 millions de dollars, y compris un cycle d'amorçage réussi mené l'année dernière.

Fondée en 2021 par un ancien Google AI Chef de produit senior, Cradle a établi des partenariats avec des clients notables, notamment Johnson & Johnson, Novozymes A/S et Twist Bioscience.

Les entreprises de biotechnologie tirent parti de l'IA générative 

L'IA générative dans le secteur de la biotechnologie englobe l'utilisation de techniques et de modèles issus de l'intelligence artificielle générative dans le domaine.

Cela implique la formation de modèles pour générer des données originales en identifiant des modèles au sein d'ensembles de données existants, spécifiquement adaptés à des applications telles que la découverte de médicaments, l'ingénierie des protéines, les diagnostics et les solutions de médecine personnalisée.

Dans un développement récent, Évozyne, une startup de biotechnologie et d'apprentissage profond, a conclu avec succès un cycle d'investissement de série B de 81 millions de dollars. Ce financement a été dirigé par des investisseurs, dont OrbiMed, Fidelity Management & Research Company, et NVIDIA, entre autres.

L’objectif principal d’Evozyne est de propulser les efforts de développement de médicaments basés sur l’intelligence artificielle (IA) générative. Les algorithmes de la société simulent plus efficacement des années d’évolution des protéines, par rapport aux méthodes traditionnelles axées sur des séquences localisées.

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A propos de l'auteur

Alisa, journaliste dévouée au MPost, se spécialise dans les crypto-monnaies, les preuves sans connaissance, les investissements et le vaste domaine de Web3. Avec un œil attentif sur les tendances et technologies émergentes, elle propose une couverture complète pour informer et impliquer les lecteurs dans le paysage en constante évolution de la finance numérique.

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Alice Davidson
Alice Davidson

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