A Cradle, startup de inteligência artificial para engenharia de proteínas na Holanda e Suíça, anunciou recentemente que concluiu uma rodada de financiamento da Série B de US$ 73 milhões. A rodada foi liderada pela empresa de investimento IVP, com a participação dos investidores existentes Index Ventures e Kindred Capital. Com isso, o financiamento total da Cradle ultrapassa US$ 100 milhões.Observação da imagem: Imagem gerada por IA, provedor de licenciamento de imagens MidjourneyA Cradle se dedica a

No campo da biotecnologia, o uso da inteligência artificial para acelerar a pesquisa tornou-se a nova norma. Recentemente, a empresa de biotecnologia Cradle anunciou o fechamento de uma rodada de financiamento de US$ 73 milhões, com planos de expandir ainda mais seus laboratórios e equipe. Fundada em 2022, a Cradle se concentra na exploração de modelos de linguagem na biotecnologia. O fundador e CEO, Stef van Grieken, já descreveu a combinação de aminoácidos e bases como uma 'linguagem de programação alienígena', embora seja uma linguagem que modelos de IA também possam entender.

Agora, cientistas podem 'projetar' proteínas com precisão, como se estivessem programando. Isso não é mais ficção científica, mas sim a realidade que a empresa holandesa Cradle está criando. No amplo cenário da biotecnologia, o fundador da Cradle, Stef van Grieken, compara proteínas a uma 'linguagem de programação alienígena'. Sua equipe está usando inteligência artificial para decifrar essa linguagem misteriosa, trazendo uma mudança revolucionária para a biotecnologia. O desenvolvimento tradicional de proteínas é como uma longa e cara exploração às cegas. Os pesquisadores precisam passar por dezenas de rodadas de experimentos, cada uma podendo...

O Google DeepMind lançou recentemente, inesperadamente, o código-fonte e os pesos do modelo do AlphaFold3, marcando um avanço significativo que pode acelerar as descobertas científicas e o desenvolvimento de medicamentos. Poucas semanas após o anúncio, os criadores do sistema, Demis Hassabis e John Jumper, receberam o Prêmio Nobel de Química de 2024 em reconhecimento à sua contribuição para a previsão da estrutura de proteínas. Em comparação com a versão anterior, AlphaFold2, as capacidades técnicas do AlphaFold3...

O Google DeepMind lançou o AlphaProteo, um sistema de inteligência artificial focado na geração de novas proteínas direcionadas a moléculas-alvo específicas, com o objetivo de acelerar o design de medicamentos, a compreensão de doenças e a pesquisa de aplicações na área da saúde. O AlphaProteo projetou com sucesso ligantes para o VEGF-A, uma proteína associada ao crescimento tumoral e complicações de várias doenças, com resultados superiores aos métodos tradicionais. Ao contrário do AlphaFold, este sistema projeta proteínas que podem interagir com processos biológicos, abrindo caminho para o desenvolvimento de terapias direcionadas a proteínas nocivas.

O AlphaFold3 (AF3) é a mais recente ferramenta aprimorada da equipe DeepMind para prever a estrutura de proteínas, ácidos nucléicos e pequenas moléculas. Com a capacidade de resolver sequências de proteínas individuais e suas estruturas complexas, o AF3 realiza a transformação de 'receita para estrutura tridimensional'. Sua arquitetura consiste em três módulos principais: preparação de entrada para organizar sequências, recuperação de moléculas com estruturas semelhantes; aprendizado de representação usando um mecanismo de atenção multicamadas para atualizar as representações; previsão de estrutura usando um modelo de difusão condicional para fazer previsões. O AF3 inova ao converter vários tipos de moléculas em

A startup holandesa-suíça Cradle arrecadou US$ 240 milhões para usar a IA para ajudar os cientistas a projetar e criar proteínas de forma mais rápida e econômica. A Cradle usa inteligência artificial generativa (IA generativa) treinada em dados de laboratório e bilhões de sequências de proteínas para melhorar o design de proteínas e acelerar o desenvolvimento. Essa tecnologia visa resolver os desafios de engenharia de proteínas que as ferramentas tradicionais não conseguem enfrentar, fornecendo resultados experimentais mais rápidos e bem-sucedidos para empresas de biotecnologia. A Cradle—

A versão mais recente do AlphaFold pode prever estruturas de proteínas, ácidos nucléicos e moléculas contendo PTM. Alcançou previsões atômicas de alta precisão para ligantes, proteínas e ácidos nucléicos. Superou significativamente as versões anteriores em problemas relacionados à ligação de anticorpos. Permite previsões mais rápidas e precisas de estruturas proteína-ligante. Contribui para a compreensão de mecanismos biológicos complexos e acelera aplicações médicas.

Harvard e Columbia lançaram o conjunto de dados de código aberto OpenProteinSet, contendo 16 milhões de alinhamentos múltiplos de sequências de proteínas e dados relacionados, para apoiar o treinamento de modelos de IA. A precisão do AlphaFold 2 estabeleceu um marco no campo da previsão da estrutura de proteínas, mas seus dados proprietários limitaram o progresso de outros pesquisadores. O OpenProteinSet inclui MSAs de todas as proteínas no PDB, fornecendo recursos de MSA pré-computados suficientes para a comunidade de aprendizado de máquina de proteínas. O conjunto de dados pode ser usado para estrutura