标签：AI跨学科

Cradle 使用强大的预测算法和 AI 设计建议帮助生物学家在创纪录的时间内设计出改进的蛋白质。 节省时间 工作的。在一个地方可视化、分析和预测候选...

我们正在开拓生成生物学领域：一种革命性的药物开发方法，使我们能够首次对基于蛋白质的模式进行编程。生成生物学只有通过科学学科的真正整合才有可能。我们...

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在 6 个月内设计出靶向 GPCR 的功能性抗体 由于受体计数低的细胞和特异性差的抗体库，很难发现针对 GPCR 的抗体 。 在 Antiverse，我们建立了一个 ...

通过扩大细胞疗法的靶向范围 借助 JURA 的变革性 MHC-CAR 和自身免疫性疾病的无细胞系统，使我们能够应对新疾病并阻止自身炎症级联反应 以及改变...

Cradle 使用强大的预测算法和 AI 设计建议帮助生物学家在创纪录的时间内设计出改进的蛋白质。 节省时间 工作的。在一个地方可视化、分析和预测候选...

Evozyne 相信进化的自然能力可以解决当今最棘手的问题。我们的使命是制造能够解决治疗学和可持续性方面长期存在的挑战的新型蛋白质。我们将进化原理和深度学...

Menten AI 平台通过开发基于机器学习的方法克服了历史局限性，这些 该平台能够根据第一原理创建自己的数据，并应用机器学习来指导新型肽的设计和优化。...

我们使用计算工具来实现比天然配体更像药物和特异性 100 倍的肽配体。这使得下一代治疗应用成为可能，重点是通过从头肽递送的下一代治疗有效载荷（核苷酸、si...

我们的使命是通过设计新颖的分子来实现特定和强大的药理活性，极大地加速治疗性蛋白质的发现过程。 我们的核心技术是基于一套计算设计算法，使我们能够创建...