Ginkgo Bioworks

Ginkgo Bioworks là một nền tảng công nghệ sinh học hàng đầu, tận dụng AI, tự động hóa và phân tích dữ liệu để lập trình tế bào cho nhiều ứng dụng. Nền tảng này cung cấp "sinh học như một dịch vụ", cho phép các đối tác trong ngành dược phẩm, nông nghiệp và công nghiệp tăng tốc R&D và phát triển các sản phẩm sinh học mới.

Ligo Biosciences là một công ty định hướng nghiên cứu, tận dụng các mô hình AI tạo sinh để thiết kế các enzyme mới cho các ứng dụng công nghiệp. Xuất phát từ Đại học Oxford, họ tạo ra các chất xúc tác sinh học tùy chỉnh cho dược phẩm, sản xuất hóa chất tinh khiết và an toàn thực phẩm, đẩy nhanh sự đổi mới vượt ra ngoài giới hạn của các enzyme tự nhiên.

Cradle là một nền tảng do AI cung cấp được thiết kế cho các nhà khoa học và công ty công nghệ sinh học để thiết kế các protein tốt hơn nhanh hơn. Bằng cách tận dụng AI tạo sinh và học máy, nó giúp tạo ra các ứng cử viên protein mới và tối ưu hóa các đặc tính của chúng, chẳng hạn như độ ổn định, hoạt tính và ái lực liên kết. Nền tảng này học hỏi từ dữ liệu thí nghiệm của bạn, cho phép có nhiều đột phá hơn trong ít thí nghiệm hơn và đẩy nhanh đáng kể tiến độ phát triển từ nhiều năm xuống còn vài quý.

Tamarind Bio là một nền tảng tính toán tiên tiến giúp dân chủ hóa kỹ thuật protein. Nó cung cấp cho các nhà khoa học một giao diện thân thiện với người dùng và một API mạnh mẽ để truy cập các công cụ AI và dựa trên vật lý hiện đại như AlphaFold và RFdiffusion. Nền tảng này hợp lý hóa việc thiết kế protein, kỹ thuật kháng thể và tối ưu hóa enzyme, xử lý tất cả các tính toán hiệu năng cao và điều phối. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu thiết kế các phân tử mới và cải thiện các biến thể sinh học ở quy mô lớn, đẩy nhanh khám phá trong khoa học sự sống mà không cần chuyên môn tính toán chuyên biệt.

Culture Biosciences cung cấp một nền tảng sản xuất sinh học dựa trên đám mây, tận dụng AI và tự động hóa để đẩy nhanh quá trình phát triển quy trình sinh học. Nền tảng này cung cấp quyền truy cập từ xa vào một loạt các lò phản ứng sinh học tiên tiến, cho phép các nhà khoa học thiết kế, chạy, giám sát và phân tích các thí nghiệm từ bất cứ đâu, giúp giảm đáng kể thời gian R&D và đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm sinh học mới ra thị trường.

Ginkgo Bioworks là một nền tảng công nghệ sinh học hàng đầu, tận dụng AI, tự động hóa và phân tích dữ liệu để lập trình tế bào cho nhiều ứng dụng. Nền tảng này cung cấp "sinh học như một dịch vụ", cho phép các đối tác trong ngành dược phẩm, nông nghiệp và công nghiệp tăng tốc R&D và phát triển các sản phẩm sinh học mới.

Ligo Biosciences là một công ty định hướng nghiên cứu, tận dụng các mô hình AI tạo sinh để thiết kế các enzyme mới cho các ứng dụng công nghiệp. Xuất phát từ Đại học Oxford, họ tạo ra các chất xúc tác sinh học tùy chỉnh cho dược phẩm, sản xuất hóa chất tinh khiết và an toàn thực phẩm, đẩy nhanh sự đổi mới vượt ra ngoài giới hạn của các enzyme tự nhiên.

Cradle là một nền tảng do AI cung cấp được thiết kế cho các nhà khoa học và công ty công nghệ sinh học để thiết kế các protein tốt hơn nhanh hơn. Bằng cách tận dụng AI tạo sinh và học máy, nó giúp tạo ra các ứng cử viên protein mới và tối ưu hóa các đặc tính của chúng, chẳng hạn như độ ổn định, hoạt tính và ái lực liên kết. Nền tảng này học hỏi từ dữ liệu thí nghiệm của bạn, cho phép có nhiều đột phá hơn trong ít thí nghiệm hơn và đẩy nhanh đáng kể tiến độ phát triển từ nhiều năm xuống còn vài quý.

Synthace là một nền tảng đám mây R&D khoa học sự sống kết hợp phần mềm và tư vấn chuyên gia để đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc. Nó giúp các nhóm sinh học thiết kế, tự động hóa và phân tích các thí nghiệm phức tạp, chẳng hạn như phát triển xét nghiệm, bằng cách sử dụng các phương pháp đa yếu tố và tự động hóa phòng thí nghiệm. Cách tiếp cận này giúp giảm đáng kể thời gian, tăng thông lượng thí nghiệm và cung cấp dữ liệu mạnh mẽ, đáng tin cậy hơn cho việc ra quyết định quan trọng trong nghiên cứu dược phẩm sinh học.

Tamarind Bio là một nền tảng tính toán tiên tiến giúp dân chủ hóa kỹ thuật protein. Nó cung cấp cho các nhà khoa học một giao diện thân thiện với người dùng và một API mạnh mẽ để truy cập các công cụ AI và dựa trên vật lý hiện đại như AlphaFold và RFdiffusion. Nền tảng này hợp lý hóa việc thiết kế protein, kỹ thuật kháng thể và tối ưu hóa enzyme, xử lý tất cả các tính toán hiệu năng cao và điều phối. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu thiết kế các phân tử mới và cải thiện các biến thể sinh học ở quy mô lớn, đẩy nhanh khám phá trong khoa học sự sống mà không cần chuyên môn tính toán chuyên biệt.

Culture Biosciences cung cấp một nền tảng sản xuất sinh học dựa trên đám mây, tận dụng AI và tự động hóa để đẩy nhanh quá trình phát triển quy trình sinh học. Nền tảng này cung cấp quyền truy cập từ xa vào một loạt các lò phản ứng sinh học tiên tiến, cho phép các nhà khoa học thiết kế, chạy, giám sát và phân tích các thí nghiệm từ bất cứ đâu, giúp giảm đáng kể thời gian R&D và đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm sinh học mới ra thị trường.

Variational AI tận dụng mô hình nền tảng AI tạo sinh, Enki™, để khám phá các phân tử nhỏ mới lạ, giống thuốc. Nó tăng tốc quá trình khám phá thuốc bằng cách tạo ra các cấu trúc dẫn đầu có chọn lọc trong vài tuần, cho phép các đối tác dược phẩm sinh học bỏ qua sàng lọc thông lượng cao truyền thống và xác định lại hiệu quả kinh tế của việc phát triển liệu pháp.

Verge Genomics là một công ty công nghệ sinh học tận dụng nền tảng trí tuệ nhân tạo CONVERGE®, hoàn toàn dựa trên con người, để khám phá và phát triển thuốc cho các bệnh phức tạp. Bằng cách phân tích các bộ dữ liệu gen người khổng lồ, công ty nhằm mục đích đẩy nhanh việc tạo ra các phương pháp điều trị hiệu quả cho các tình trạng như ALS, Parkinson và Sa sút trí tuệ vùng trán-thái dương, chuyển từ giai đoạn khám phá sang lâm sàng nhanh hơn đáng kể so với các phương pháp truyền thống.

1910genetics là một công ty công nghệ sinh học cách mạng hóa việc khám phá thuốc với nền tảng AI đa phương thức ITO™. Được hỗ trợ bởi tự động hóa phòng thí nghiệm, nền tảng này đẩy nhanh việc thiết kế các liệu pháp phân tử nhỏ và lớn, nhằm mục đích biến các mục tiêu trước đây không thể điều trị thành có thể điều trị cho các bệnh như ung thư, rối loạn thần kinh hoặc tự miễn.

Benchling là một nền tảng R&D dựa trên đám mây dành cho khoa học sự sống, sử dụng AI để đẩy nhanh khám phá khoa học. Nó hợp nhất Sổ ghi chép phòng thí nghiệm điện tử (ELN), LIMS và các công cụ sinh học phân tử để tập trung dữ liệu, hợp lý hóa quy trình làm việc và cho phép hợp tác trong nghiên cứu công nghệ sinh học và dược phẩm.

PipeBio là một nền tảng tin sinh học chuyên dụng, dựa trên đám mây, được thiết kế để khám phá kháng thể, TCR và peptide. Nó cho phép các nhà nghiên cứu phân tích, trực quan hóa và quản lý dữ liệu trình tự quy mô lớn, tích hợp liền mạch với kết quả xét nghiệm chức năng để đẩy nhanh quá trình phát triển sinh phẩm. Được Benchling mua lại, nó cung cấp một giải pháp toàn diện cho việc khám phá thuốc hiện đại.

Reshape Biotech cung cấp một nền tảng tự động hóa phòng thí nghiệm được hỗ trợ bởi AI, kết hợp phần cứng hình ảnh tự động với hệ thống phân tích dựa trên đám mây. Nền tảng này được thiết kế cho các phòng thí nghiệm R&D và QC trong lĩnh vực công nghệ sinh học, nông nghiệp và khoa học thực phẩm để tự động hóa việc chụp ảnh đĩa, phân tích thí nghiệm bằng AI và tạo ra dữ liệu có cấu trúc, có thể tái tạo, giúp tăng tốc đáng kể chu kỳ nghiên cứu và phát triển.

InsightAI là một trợ lý nghiên cứu được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế cho các lĩnh vực y học và khoa học sự sống. Nó hợp lý hóa quy trình nghiên cứu bằng cách tạo ra các bản tóm tắt khoa học, xây dựng giả thuyết, tạo thiết kế thí nghiệm và xác định các mục tiêu thuốc tiềm năng. Bằng cách tích hợp với các cơ sở dữ liệu được bình duyệt như PubMed, NIH Clinical Trials và MyGene, InsightAI cung cấp những hiểu biết đáng tin cậy, dựa trên dữ liệu, giúp các nhà nghiên cứu tiết kiệm thời gian đáng kể trong việc tổng quan tài liệu và phân tích dữ liệu, từ đó đẩy nhanh khám phá khoa học.

mikopharm là một nền tảng do AI cung cấp được thiết kế để đẩy nhanh nghiên cứu dược phẩm và khám phá thuốc. Nó tận dụng học máy để phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ, dự đoán hiệu quả và độc tính của thuốc, và tối ưu hóa thiết kế thử nghiệm lâm sàng, giúp các nhà nghiên cứu đưa ra quyết định nhanh hơn, dựa trên dữ liệu.