Una startup danesa quiere ayudar a los equipos de I+D a automatizar experimentos de laboratorio que requieren inspecciones visuales, recaudando 20 millones de dólares en una ronda de financiación Serie A para escalar su tecnología en EE. UU.
remodelar, que se fundó en Copenhague en 2018, ha desarrollado un sistema de imágenes robóticas repleto de software y modelos de inteligencia artificial para ayudar a los científicos a rastrear los cambios visuales, como el color o las tasas de crecimiento celular, de placas de Petri y formatos de placas similares. Sus máquinas tienen incubación incorporada que se puede configurar a temperaturas específicas, con los datos correspondientes registrados para garantizar que los experimentos se puedan repetir fácilmente.
El beneficio es que estos experimentos se pueden ejecutar las 24 horas del día, los 7 días de la semana sin supervisión directa, lo que libera a los técnicos para otras tareas críticas.
“Decodificando la naturaleza”
El concepto de “decodificar la naturaleza” se encuentra en el corazón de lo que Reshape se propone lograr, basándose en una tendencia más amplia que ha visto las líneas entre los mundos natural y manufacturado se desdibujan. Estas oportunidades no se han perdido en Silicon Valley, como lo demuestra el incontable dinero invertido en tecnologías que buscan biología “ingeniero”.
“La biología en su conjunto está pasando de ser una ciencia a una disciplina de ingeniería, y creo que una de las cosas más importantes que queremos hacer es convertir algo de lo más ‘intangible’: ¿cómo crece un objeto, cómo se comporta? — más fácil de describir”, CEO de Reshape Carl-Emil Grøn dijo a TechCrunch. “Lo ideal sería descubrir cómo creamos esa capa de traducción entre lo que sucede en el mundo real y lo que sucede en su ADN”.
La génesis de Reshape se produjo cuando Grøn, que también tiene experiencia en ingeniería, comenzó a salir con alguien que trabajaba en la industria biotecnológica, lo que le dio una idea de la cantidad de esfuerzo manual que implican los experimentos de laboratorio.
“Simplemente asumí que la biotecnología estaba enormemente automatizada, pero cada ocho horas, cada día, durante cinco meses seguidos, tenía que ir al laboratorio y tomar una fotografía de una placa de Petri”, dijo Grøn. “Cuando eres del mundo de la tecnología, parece una locura”.
Después de hablar con un grupo de empresas de biotecnología en Copenhague, Grøn se dio cuenta de que su experiencia inicial no era una anomalía extraña: la forma en que los laboratorios llevan a cabo la secuenciación del ADN, miden las composiciones químicas y todo lo demás todavía estaba ocurriendo en más o menos de la misma manera que se había hecho durante más de un siglo.
Entonces Grøn reclutó a dos cofundadores, Daniel Storgaard y Magnus Madseny comenzó a construir una plataforma completa, repleta de cámaras e iluminación de alta resolución, para capturar puntos de datos visuales y lapsos de tiempo y registrar cómo reaccionan los diferentes componentes de un experimento determinado a las condiciones a las que están sujetos.
Bajo el capó
Reshape desarrolla sus propios modelos de IA, entrenados con datos internos en su propio laboratorio, y estos pueden funcionar desde el principio para algunos de los tipos de experimentos más comunes, como aquellos que involucran huéspedes fúngicos o bacterianos, o semillas e insectos. Pero la empresa también puede ayudar a sus clientes a entrenar modelos para casos de uso específicos, como rastrear cómo se comportan determinados microbios en determinadas condiciones.
“El equipo de ciencia de datos de Reshape, utilizando nuestro software personalizado MLops La arquitectura, maneja esto de un extremo a otro, comenzando por comprender el resultado y la cuantificación deseados, anotando los conjuntos de datos requeridos a escala, desarrollando y comparando modelos, y luego implementándolos en nuestro producto para nuestros clientes”, dijo Grøn.
Una empresa agrícola, por ejemplo, puede utilizar Reshape para comprobar las tasas de germinación de semillas o la gravedad de una enfermedad específica. O una empresa de alimentos puede realizar una caracterización de ingredientes para probar la calidad, la frescura o cómo maduran con el tiempo, cualquier cosa que normalmente requiera una evaluación visual.
Algunos clientes de Reshape están utilizando la tecnología de la plataforma para realizar la transición de pesticidas químicos a biopesticidas; básicamente, para descubrir qué nuevos compuestos funcionan mejor y registrar cómo se fabricaron. Y la velocidad es, en última instancia, el principal atractivo para los clientes.
“Harán entre cuatro y diez veces más experimentos que antes, lo que significa que llevarán los productos al mercado mucho, mucho más rápido”, afirmó Grøn.
Reshape hace que los resultados estén disponibles para verlos en una interfaz basada en la nube, pero la plataforma también admite exportaciones de datos en formatos como LIMS o CSV, lo que permite a los usuarios llevar sus datos a otro software de biotecnología como banco de pruebas o incluso simplemente Excel.
En términos de precisión, Grøn dice que compara los modelos subyacentes con el desempeño de un humano en ese mismo experimento, abarcando métricas como los falsos negativos. Esto ayuda a evitar escenarios en los que un experimento podría haberse interrumpido porque el científico pensó que era ineficaz.
“Ayudamos a reducir aproximadamente un 80 % los falsos negativos”, afirmó Grøn. “También ayudamos a nuestros clientes a reducir el tiempo que necesitan para obtener un resultado. Y en lugar de tener que depender de recordar cómo hiciste un experimento hace unos años, lo seguimos perfectamente. Entonces, cada vez que ejecutas un experimento en la plataforma, lo rastreamos; la repetibilidad es extremadamente importante”.
En términos de modelo de negocio, Reshape vende la plataforma completa como suscripción, que incluye el hardware, el aprendizaje automático y el software subyacente. El precio se cobra según un modelo de precios “basado en el valor”, que puede variar para cada cliente.
Por ahora, Reshape envía solo un tamaño de máquina, lo que significa que si un cliente tiene muchos experimentos, debe obtener muchas máquinas. Entonces, para escalar esto a experimentos gigantes de nivel industrial, Reshape podría necesitar máquinas más grandes; Grøn se mostró algo tímido al respecto, pero sugirió que podrían “ampliarse” a dispositivos más grandes en el futuro.
Crecimiento
Reshape, graduado del lote de invierno de 2021 de Y Combinator (YC), ha acumulado una lista bastante impresionante de clientes, incluido el gigante suizo de tecnología agrícola. Syngenta y la Universidad de Oxford. Con otros 20 millones de dólares en el banco, que sigue una Ronda inicial de 8,1 millones de dólares el año pasadoReshape dice que planea utilizar su nueva inyección de efectivo para escalar su negocio en los EE. UU., donde dice que alrededor de dos tercios de sus ingresos ya provienen, aunque principalmente de las instalaciones estadounidenses de sus clientes europeos.
“Hemos demostrado que nuestra tecnología funciona; ahora se trata de ampliarla y ayudar a tantos laboratorios como sea posible a acelerar la transición biológica”, dijo Grøn.
Otros también están llevando la automatización a los laboratorios científicos, incluido Automata de Londres, que recaudó 40 millones de dólares el año pasado para centrarse en el flujo de trabajo más amplio del laboratorio. Y algunas empresas ofrecen algo similar a lo que Reshape intenta hacer, como Phenobooth de Singer Instruments y ScanStation de Interscience.
Pero al proporcionar una plataforma completa con gestión de datos de extremo a extremo que es buena para empezar, Grøn considera que esto es lo que distingue a Reshape del resto.
“Este es un problema costoso que muchas empresas han estado tratando de resolver durante mucho tiempo”, afirmó Grøn. “Proporcionamos la incubación, la captura de imágenes y el análisis en un sistema de circuito cerrado. Nuestros modelos previamente entrenados están listos para funcionar de inmediato y no requieren una capacitación que requiera mucho tiempo”.
La ronda Serie A de Reshape estuvo liderada por una firma europea de capital de riesgo Astanor Venturescon la participación de YC, R7, CUMBRE, 21 biografía y el cofundador de Unity, Nicholas Francis.