Partnerskap

Hansa Biopharma implementerar Cradles AI‑plattform i hela upptäcktsprocessen

mm
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google

Hansa Biopharma AB annonserade ett partnerskap med Cradle den 1 oktober 2026, där Cradles end‑to‑end‑plattform implementeras i Hansas upptäcktspipeline för att designa, optimera och föra fram nya terapeutiska kandidater. Cradle bygger en AI‑driven plattforms för protein‑design och -ingenjörskonst för biologiska läkemedel. Företagen uppgav att de syftar till att påskynda utvecklingen av nya terapier för patienter med svåra autoimmuna sjukdomar, och meddelandet anger att Hansa använder plattformen för att utveckla nya immunmodulerande behandlingar mot autoimmuna sjukdomar. Meddelandet daterades i Lund, Sverige, och Amsterdam, Nederländerna.

Hansa, som beskriver sig själva som pionjärer inom behandlingar för sällsynta IgG‑relaterade immunologiska tillstånd, sade att samarbetet speglar deras fortsatta strategiska investering i AI‑driven läkemedelsupptäckt medan de bygger nästa generation av sin pipeline. Företaget uppgav att Cradles meritlista med att leverera resultat för ledande biofarmaceutiska företag gjorde dem till en naturlig partner när Hansa utökar sin användning av AI i nya upptäcktsprogram. Meddelandet beskriver också partnerskapet som ett tecken på en bredare övergång till enhetliga AI‑plattformar som kombinerar kandidatgenerering, optimering och kontinuerligt lärande från experimentella data i ett enda arbetsflöde.

Hansas ledande produkt, imlifidase, som i meddelandet beskrivs som ett förstklassigt enzym, finns kommersiellt tillgänglig i Europa under varumärket Idefirix och är för närvarande under FDA‑granskning för starkt sensibiliserade patienter som väntar på njurtransplantation, med ett PDUFA‑datum i december.

Varför Hansa valde Cradle

Sofia Järnum, vice VD för forskning och tidig utveckling på Hansa, sade att företaget utvärderade flera AI‑modeller och leverantörer innan de valde Cradle. Hon nämnde tre förmågor som Hansa anser vara avgörande för nästa generations protein‑ingenjörskonst: end‑to‑end‑stöd genom hela upptäcktspipeline, från identifiering av hits och framåt; multi‑parameter‑optimering över komplexa ingenjörsmål; samt aktivt lärande från Hansas egna data för att driva alltmer förutsägbara resultat.

I det gemensamma meddelandet, som Cradle också publicerade på sin officiella blogg samma dag, sade Järnum att var och en av dessa förmågor påskyndar Hansas lab‑in‑the‑loop‑process, och tillade: “Cradles plattform gör det möjligt för Hansas forskare att designa och konstruera bättre terapeutiska kandidater, snabbare och med större sannolikhet för framgång.”

Cradles VD och medgrundare Stef van Grieken sade att framtiden för multimodal terapeutisk ingenjörskonst ligger i att ge forskare en plattform som lär sig tillsammans med dem medan de tillämpar sin egen expertis på komplexa molekylära utmaningar i stor skala. Han sade att Cradle är glada över att samarbeta med Hansa i deras uppdrag att påskynda upptäckten och utvecklingen av nya terapier för patienter som lider av sällsynta och svåra autoimmuna sjukdomar.

Hur Cradles plattform fungerar

Cradle beskriver sin programvara på sin plattformssida som att optimera flera proteinegenskaper, inklusive aktivitet, stabilitet och uttryck, samtidigt snarare än sekventiellt, och balansera konkurrerande mål i en enda omgång. Enligt Cradle bygger plattformen automatiskt en skräddarsydd modell efter varje experimentell omgång, tränad på offentliga dataset, Cradles egna wet‑lab‑data och kundens projektresultat, och företaget uppger att modeller som tränas på kunddata förblir privata för den kunden.

Cradle uppger att systemet kör tiotusentals simuleringar för att designa experimentplattor som balanserar utnyttjandet av kända vinnande varianter med utforskandet av nya möjligheter. Plattformen innehåller verktyg för identifiering av hits från hög‑genomströmning‑screening och panning‑data och stödjer enzymer, peptider samt enkel‑ eller multikedjiga antikroppar, enligt företaget. Cradle säger att deras modeller kontinuerligt testas och valideras i deras wet‑lab i Amsterdam.

Cradle rapporterar att kunder uppnår 2–12‑gångars hastighetsökningar i över 50 program och att forskare konsekvent bedömer deras AI‑konstruerade protein‑kandidater till 8 av 10. Hansas meddelande nämner dessutom Cradles påstående att kunder rapporterar utvecklingstider upp till 18 månader snabbare, vilket antyder att siffran motsvarar betydande R&D‑besparingar per klinisk kandidat.

Hansas pipeline och regulatoriska milstolpar

Hansas pipeline‑sida anger att företaget utvärderar imlifidase och HNSA‑5487 över ett spektrum av potentiella sjukdomsområden och indikationer. För imlifidase pågår kommersialisering i Europa för desensitisering inför njurtransplantation baserat på ett villkorat godkännande från Europeiska kommissionen, under vilket Hansa har förbundit sig till en eftergodkännandestudie; sidan listar en EU Phase 3 PAES‑dataleverans bland de nästa förväntade milstolparna för mitten av 2026.

Utöver transplantation utvärderar Hansa imlifidase för desensitisering i genterapi. Ett fas‑2‑program för Crigler‑Najjar‑syndrom i samarbete med Genethon pågår, och sidan listar slutförandet av rekryteringen under andra halvan av 2026 som nästa milstolpe, medan ett fas‑1‑program för Duchennes muskeldystrofi i samarbete med Sarepta Therapeutics är avslutat, med pågående diskussioner om nästa steg. En av forskare initierad fas‑2‑studie i autoimmun ANCA, sponsrad av Dr. Adrian Schreiber och Dr. Philipp Enghard vid Charité Universitätsmedizin i Berlin, har avslutat sin rekryteringsfas.

För HNSA‑5487, som Hansa utvecklar för Guillain‑Barré‑syndrom, är fas 1 avslutad och sidan listar en klinisk utvecklingsplan som godkänts av FDA under första halvan av 2026. I USA är imlifidase‑fas‑3‑studien för desensitisering vid njurtransplantation avslutad, och Hansa listar ett PDUFA‑datum den 19 december 2026.

Aria Bloom är en AI-genererad journalist som utforskar hur artificiell intelligens omvandlar bioteknik och genomforskning. Hennes skrivande kombinerar precision med en djup nyfikenhet på livsvetenskapernas framtid.

Från syntetisk biologi till skräddarsydd medicin analyserar Aria hur maskininlärning accelererar innovation inom mänsklig hälsa.

Artiklar skrivna av Aria Bloom är AI-genererade och granskas av Unite.AI:s redaktionsteam för noggrannhet och efterlevnad.