La start-up biotechnologique Cradle lève 5,5 millions de dollars pour concevoir des machines à protéines et des usines cellulaires grâce à l'intelligence artificielle.

Cradle, la plateforme qui aide les scientifiques à concevoir et à programmer des protéines, annonce qu'elle sort de la clandestinité et a levé 5,5 millions d'euros (5,4 millions de dollars) en financement de démarrage, co-dirigé par Index Ventures et Kindred Capital. Des investisseurs providentiels de premier plan ont également participé à ce tour de table, notamment Feike Sijbesma, président honoraire et ancien PDG de Royal DSM, et Emily Leproust, fondatrice de Twist Bioscience.

La biologie synthétique consiste à adapter les gènes de micro-organismes tels que les bactéries et les champignons pour créer des "usines cellulaires" qui utilisent des protéines programmables pour produire une grande variété de produits de la vie quotidienne : du lait et de la viande, cultivés sans élevage d'animaux, aux plastiques créés sans produits pétrochimiques, aux matériaux pour les vêtements ou les composants électroniques, ou même aux médicaments personnalisés. La biologie synthétique peut également jouer un rôle important dans la décomposition et le recyclage des déchets, par exemple en dégradant les déchets plastiques ou en éliminant les polluants de l'eau. Cette nouvelle arrive à un moment où la "biologie synthétique" est à un tournant commercial et scientifique, et Cradle est prêt à façonner ce domaine émergent.

Cette méthode de production pourrait réduire considérablement l'impact environnemental de la consommation humaine. Le McKinsey Global Institute a prédit que 60 % de tout ce que l'homme consomme pourrait être produit par des usines cellulaires. En 2021, Piper Sandler a évalué le marché de la biologie synthétique à 1 157 milliards de dollars, dont 40 milliards pour le seul marché des usines cellulaires.

Le défi pour les biologistes qui travaillent sur ces produits est que la construction de ces protéines est actuellement un processus itératif coûteux et laborieux basé sur des essais et des erreurs. Il faut souvent des années pour parvenir à une solution viable et plus de 99 % des protéines testées en laboratoire ne répondent pas aux spécifications de leur conception.

Cradle résout ce problème en donnant aux scientifiques la possibilité de "rétroconcevoir" des protéines avec les propriétés spécifiques souhaitées et a construit une plateforme fonctionnelle qui est déjà utilisée par un certain nombre de partenaires de conception en phase initiale. Par exemple, un biologiste peut vouloir modifier une protéine pour qu'elle reste stable à une certaine température ou pour qu'elle se fixe à un produit chimique spécifique dans son voisinage. Les modèles génératifs d'apprentissage automatique auto-apprenants et auto-améliorants de Cradle - qui s'appuient sur les progrès récents du "traitement du langage naturel" - peuvent prédire quelles parties du code génétique d'une protéine un biologiste devra modifier, ce qui améliore considérablement les chances du scientifique d'obtenir les résultats expérimentaux souhaités.

Cradle améliore encore les performances de ces grands modèles sur des tâches spécifiques pertinentes dans le contexte de la recherche biologique, et les rend accessibles aux scientifiques sans formation en apprentissage automatique grâce à une plateforme en ligne intuitive et collaborative. Grâce à cette méthode, Cradle pense pouvoir réduire d'un ordre de grandeur le temps et le coût de la mise sur le marché d'un produit de biologie synthétique.

L'entreprise utilisera son financement d'amorçage pour continuer à accélérer le développement de ses produits et à développer son offre en tant que leader mondial de la biologie programmable, pour renforcer son équipe de classe mondiale et pour soutenir l'intégration de nouveaux partenaires de conception.

Stef van Grieken, PDG et cofondateur de Cradle, commente : "On peut considérer les cellules comme de minuscules usines, les protéines étant les chaînes de montage et les machines qui leur permettent de fabriquer différents produits finaux. Avec les bonnes modifications, nous pouvons fabriquer des protéines qui produiront toutes sortes de nouveaux produits de manière beaucoup plus efficace et avec un impact environnemental bien moindre. Avec les méthodes actuelles, un biologiste peut passer des années à essayer de trouver la bonne solution à un problème particulier. En exploitant la puissance de l'apprentissage automatique, notre plateforme peut accélérer considérablement les phases de conception, de construction et de mise à l'échelle lors de la bio-ingénierie des protéines, ce qui permet de créer et de mettre à l'échelle des projets de biologie synthétique beaucoup plus rapidement et de manière plus rentable. Notre objectif est de réduire d'un ordre de grandeur le coût et le temps de mise sur le marché d'un produit biosourcé, de sorte que n'importe qui - même "deux enfants dans leur garage" - puisse mettre un produit biosourcé sur le marché."

Sofia Dolfe, l'associée qui a codirigé l'investissement pour Index Ventures a commenté : "La biologie synthétique n'en est qu'à ses débuts, mais elle revêt une importance considérable pour l'humanité et va connaître une croissance exponentielle. Nous pensons que cette technologie pourrait transformer la façon dont nous produisons presque tout, de la nourriture et des médicaments aux matières premières que nous utilisons pour une grande variété de produits de consommation. L'équipe de Cradle se distingue par la profondeur de son expertise, son degré de concentration et sa vitesse de développement. Elle est idéalement placée pour définir une nouvelle catégorie autour de la biologie programmable, en créant les outils de conception dont les scientifiques auront besoin pour fabriquer des protéines avec précision."

Les activités de Cradle comprennent un "laboratoire humide", qui permet à l'entreprise de générer des données pour entraîner ses modèles d'apprentissage automatique. Elle dispose de bureaux à Delft, aux Pays-Bas, et à Zurich, en Suisse, et d'une équipe composée de spécialistes de l'apprentissage automatique et de la recherche en biotechnologie ayant acquis de l'expérience dans de nombreuses sociétés technologiques et biotechnologiques de premier plan, notamment Google, Google X, Zymergen, Uber et Perfect Day.