Startup Cradle 讓您只需輸入提示即可設計定制蛋白質

這個街區有一家新公司，其使命是使編程生物學變得容易。 這家歐洲初創公司稱 搖籃 在建立自己的平台後，正在從隱身狀態中脫穎而出。 它剛剛宣布了 5.5 萬歐元（5.4 萬美元）的種子輪融資，由 指數風險投資, 親屬資本和天使投資人，包括 Lyft 的聯合創始人兼總裁 John ZimmerLYFT
，以及 Emily Leproust，首席執行官兼創始人 扭曲生物科學. Cradle 有兩個站點——一個在荷蘭代爾夫特，一個在瑞士蘇黎世——跨越生物學和人工智能的世界，這是一種強大的技術融合，有可能破壞科學家設計蛋白質的方式。

不要被該公司看似狹隘地關注蛋白質所欺騙。 它們不僅僅是我們吃的東西——儘管工程 不含動物成分的肉、蛋和奶製品 產品確實是合成生物學的一大重點。 蛋白質也是多功能的生物機器，支撐著活細胞中幾乎所有的功能，在生物學之外也有同樣多的用途。 想想洗滌劑、化妝品和紡織品中使用的酶； 或產生強大療法的抗體； 或者，事實上，在生物技術的任何其他領域，蛋白質催化反應以製造散裝和特種化學品、香精和香料、生物燃料、材料等產品。 這些生物分子有無數種用途，Cradle 希望通過設計執行多種任務的定制蛋白質的能力來實現更多應用。

Cradle 的聯合創始人兼首席執行官 Stef van Grieken 自稱為“優質蛋白質供應商”。 在過去的十年裡，他在 Google AI 領導多個機器學習應用程序的開發，以及 X、Google 的“moonshot 工廠”，評估早期項目的可行性。 在谷歌任職期間GOOG
，他開始著迷於蛋白質的語言——氨基酸序列如何轉化為特定的折疊模式並形成允許蛋白質執行其複雜功能的結構。 從那時起，他一直致力於將自然語言處理技術與我們對蛋白質序列如何轉化為功能的理解相結合，從而更好地預測合理的蛋白質設計。

設計師蛋白質是一個價值數十億美元的產業：市場預計將達到 由3.9支付$ 2024十億，在很大程度上是由基於蛋白質的療法驅動的。 但它可能會更大：如果僅僅設計定制蛋白質不是那麼困難的話，則有擴展到合成生物學其他領域的巨大潛力。 目前完成蛋白質工程的方法是在實驗室中反複試驗，達到設計規格的典型成功率不到 1%。 為了增加成功的機會，生物學家可以使用軟件工具，例如 羅塞塔 or 折疊 根據序列預測蛋白質結構。 蛋白質最初只是一串氨基酸，可以像摺紙一樣折疊成 3D 形狀。 但是預測折疊模式是一個極其複雜的問題，像 Rosetta 這樣的程序需要多年的訓練和數千台計算機才能運行。

Cradle 以不同的方式解決這個問題：他們使用生成模型對蛋白質進行“逆向工程”。 您可能聽說過甚至使用過生成模型，例如 DALL-E 可以根據描述性輸入創建新圖像。 Cradle 的創始人想應用相同的原理來設計新的蛋白質結構。 他們不使用序列結構模型，而是使用在真實數據上訓練的機器學習算法。 用戶可以指定他們想要設計哪種蛋白質，平台將提供可以創建該結構的可能序列列表。 最好的部分是——你不必成為機器學習專家就可以使用它：

“Cradle 的自我教學、自我改進的生成式機器學習模型利用‘自然語言處理’的最新進展來預測生物學家需要改變蛋白質遺傳密碼的哪些部分，從而顯著提高科學家獲得積極實驗結果的機會，而無需需要機器學習背景”，首席執行官在新聞稿中說。 “通過這種方法，Cradle 相信它可以將合成生物學產品推向市場的時間和成本減少一個數量級。”

今天，大多數生物技術和合成生物學公司在工程蛋白質方面都任其自生自滅。 主要參與者 蛋白質工程領域的包括 Thermo Fischer、Danaher、Agilent TechnologiesA
和 Bio-Rad，以及像 密碼CDXS
, 腳本, 馴鹿生物科學, 阿爾澤達和不可能的食物。 但對於很多合成生物學公司來說，蛋白質工程是達到目的的手段，他們真正關注的是定制蛋白質的下游應用。 Cradle 希望為他們提供一種工具來提高他們成功的機會：“我們希望幫助團隊通過更少但更成功的實驗來設計蛋白質，”Stef 說。

Cradle 本身既不是合成生物學公司，也不是機器學習公司——兩者都是。 “我們不想只是一家機器學習公司； 你真的還必須了解生物學，”Stef 說。 憑藉其團隊成員從谷歌、IBM 等公司帶來的機器學習技術專業知識和卓越的實驗室技能IBM
、Zymergen 和 Perfect Day，Cradle 僅由 13 人組成的團隊在不到一年的時間內就構建了一個工作平台。 這個領域沒有很多其他公司。 賽勒斯生物 由 Rosetta 的開發者、華盛頓大學教授大衛·貝克 (David Baker) 創立，是另一個使用 AI 輔助蛋白質設計來開發新療法的公司。

為了配合 Cradle 團隊的多元化背景，該公司吸引了來自不同科技領域的投資者，包括 DNA 合成公司 Twist Bioscience 的創始人 Emily Leproust 和 Lyft 的總裁 John Zimmer。 拼車公司的興趣起初可能令人驚訝； 但是機器學習的許多進步都來自其他技術領域。 公司的聯合創始人 Jelle Prins 本人也來自 UberUBER
並參與為 Uber 和 Booking.com 等許多成功公司設計和構建首款應用程序。

這就是當不同領域的 深度科技 碰撞：一個充滿新可能性的星系誕生了。 Stef 設想他的公司能夠在化學品和配料領域、材料科學和工程以及其他領域推動合成生物學創新：“希望我們能成為更多公司的催化劑，因為將 [產品]市場應該下跌。 如果你能在幾年內用 15 人的團隊和幾百萬美元開發出一種生物基產品，那將是成功的。”

Cradle 的軟件已經被幾家公司使用，他們希望盡可能廣泛地分發它。 這就是該平台可供學術界免費使用的原因。 Cradle 還提供友好的 IP 條款，用戶無需為使用該平台開發的任何產品支付版稅，並提供完整的隱私和安全性以保護商業秘密。 “我們想讓每個人都可以使用它來使蛋白質工程民主化，”這是 Cradle 首席執行官的願景。 Stef 將在明年的 SynBioBeta 會議上發表演講，合成生物學的領導者和遠見者齊聚一堂，共同打造更可持續的未來。 讓我們看看 Cradle 的技術會激發出什麼樣的新創意。

謝謝至 卡蒂亞·塔拉薩瓦 有關本文的更多研究和報告。 我是 SynBioBeta 的創始人，我所寫的一些公司，包括 Twist Bioscience，都是 SynBioBeta會議 和 每週摘要.