Reshape хочет помочь 'декодировать природу', автоматизируя 'визуальную' часть лабораторных экспериментов

Датский стартап хочет помочь научно-исследовательским командам автоматизировать лабораторные эксперименты, требующие визуальной инспекции, привлекая $20 миллионов в раунде финансирования серии А для масштабирования своей технологии в США.

Reshape, основанная в Копенгагене в 2018 году, разработала роботизированную систему изображения с программным обеспечением и моделями искусственного интеллекта, чтобы помочь ученым отслеживать визуальные изменения — такие как цвет или скорость роста клеток — из петриевых блюд и подобных форматов пластин. Ее машины оборудованы встроенным инкубатором, который можно установить на определенную температуру, с соответствующими данными, чтобы обеспечить возможность легкого повторения экспериментов.

Преимущество заключается в том, что эти эксперименты могут быть проведены 24/7 без прямого наблюдения, освобождая техников для других критических задач.

«Декодирование природы»

Концепция «декодирования природы» лежит в основе того, чего Reshape стремится добиться, продолжая более широкий тренд, который привел к смешиванию границ между миром природы и искусственным миром. Эти возможности не остались незамеченными в Силиконовой долине, что подтверждается бесчисленными инвестициями в технологии, нацеленные на «инженерию» биологии.

«Биология в целом переходит от науки к инженерной дисциплине, и я думаю, что одна из самых больших вещей, которую мы хотим сделать, это сделать некоторые из очень «нетангибельных» — как объект растет, как ведет себя? — более легко описать», — сказал главный исполнительный директор Reshape Карл-Эмиль Грён в интервью TechCrunch. «Идеально, мы хотим разобраться, как сделать переводной слой между тем, что происходит в реальном мире, и тем, что происходит в вашей ДНК».

Происхождение Reshape пришло, когда Грён, обладающий инженерным образованием, начал встречаться с кем-то, кто работал в биотехнологической отрасли, что дало ему представление о количестве ручного труда, замешанного в лабораторных экспериментах.

«Я просто предполагал, что биотехнологии массово автоматизированы, но каждые восемь часов, каждый день, в течение пяти месяцев подряд, ей приходилось приходить в лабораторию и делать фотографию петриевого блюда», — сказал Грён. «Когда ты из мира технологий, это казалось безумным».

Поговорив с рядом компаний биотехнологического направления в Копенгагене, Грён понял, что его первый опыт не был каким-то странным аномалией: то, как лаборатории проводят секвенирование ДНК, измеряют химический состав и все остальное, все еще происходило более или менее так же, как это делалось более ста лет назад.

Таким образом, Грён привлек двух сооснователей, Даниэля Сторгаарда и Магнуса Мадсена, и принялся строить платформу полного стека, оборудованную камерами высокого разрешения и освещением, чтобы захватывать визуальные точки данных и интервалы времени, а также записывать, как разные компоненты в данном эксперименте реагируют на условия, которым они подвергаются.

Под капотом

Reshape разрабатывает собственные модели искусственного интеллекта, обученные на собственных данных в своей собственной лаборатории, и они могут работать сразу для некоторых более обычных типов экспериментов, таких как те, которые включают грибные или бактериальные хозяева, или семена и насекомые. Но компания также может помочь своим клиентам обучить модели для конкретных случаев использования, например, для отслеживания поведения определенных микробов при определенных условиях.

«Команда по науке о данных Reshape, используя нашу специально разработанную архитектуру MLOps, решает эту задачу от начала до конца, начиная с понимания желаемого вывода и количественной оценки, аннотирования требуемых наборов данных в масштабе, разработки и бенчмирования моделей, а затем развертывания их в наш продукт для наших клиентов», - сказал Грён.

Например, сельскохозяйственная компания может использовать Reshape для тестирования скорости прорастания семян или степени определенной болезни. Или компания-производитель пищевых продуктов может проводить характеристику ингредиентов для проверки качества, свежести или того, как ингредиенты созревают со временем — все, что typisch требует визуальной оценки.

Некоторые клиенты Reshape используют технологию платформы для перехода от химических к биопестицидам — фактически, определяя, какие новые соединения работают лучше всего и записывая, как они были сделаны. И скорость, в конечном итоге, является основным привлекательным моментом для клиентов.

«Они будут проводить четыре-десять раз больше экспериментов, чем могли раньше, что означает, что они получают продукты на рынок намного быстрее», - сказал Грён.

Результаты Reshape доступны для просмотра в облачном интерфейсе, но платформа также поддерживает экспорт данных в форматах, таких как LIMS или CSV, позволяя пользователям передавать свои данные в другое программное обеспечение биотехнологий, такое как Benchling или даже просто Excel.

Что касается точности, Грён говорит, что сравнивает базовые модели с производительностью человека в том же эксперименте, охватывая метрики, такие как ложные отрицательные результаты. Это помогает избежать ситуаций, когда эксперимент мог бы быть прерван, потому что ученый думал, что эксперимент был неэффективным.

«Мы помогаем сократить количество ложных отрицательных результатов на 80%», - сказал Грён. «Мы также помогаем нашим клиентам сократить время, необходимое для получения результата. И вместо того чтобы полагаться на запоминание того, как ты проводил эксперимент несколько лет назад, мы строго контролируем это. Так что каждый раз, когда вы запускаете эксперимент на платформе, мы его отслеживаем; повторяемость чрезвычайно важна».

Что касается бизнес-модели, Reshape продает полную платформу по подписке, которая включает в себя аппаратное обеспечение, машинное обучение и базовое программное обеспечение. Ценообразование осуществляется по модели, ориентированной на «ценность», которая может варьироваться для каждого клиента.

На данный момент Reshape поставляет только один размер машины, что означает, что если у клиента много экспериментов, то им нужно получить много машин. Так что чтобы расширить это до гигантских промышленных экспериментов, Reshape может понадобиться более крупные машины; Грён оставался отчасти скрытным по этому вопросу, но он предположил, что они могут «расшириться» на более крупные устройства в будущем.

Рост

Выпускник зимнего предпринимательского акселератора Y Combinator (YC) 2021 года, Reshape набрала довольно внушительный список клиентов, включая швейцарского гиганта в области сельскохозяйственных технологий Syngenta и Университет Оксфорд. С еще $20 миллионами в кармане, за которыми следует раунд зернинного финансирования в размере $8.1 миллиона в прошлом году, Reshape говорит, что планирует использовать свой свежий капитал для масштабирования своего бизнеса в США, где, по ее словам, около двух третей ее доходов уже исходит, хотя в основном от американских объектов ее европейских клиентов».

«Мы доказали, что наша технология работает — сейчас речь идет о масштабировании и помощи как можно большему количеству лабораторий ускорить биологическую трансформацию», — сказал Грён.

Другие также автоматизируют лаборатории науки, в том числе лондонский Automata, который собрал $40 миллионов в прошлом году для цели работы с более широким рабочим процессом лаборатории. И некоторые компании предлагают то же самое, что и пытается сделать Reshape, например, PhenoBooth компании Singer Instruments и ScanStation компании Interscience.

Но предоставляя полноценную платформу с полным управлением данными, которая готова к использованию сразу из коробки, Грён считает, что именно это отличает Reshape.

«Это дорогостоящая проблема, над решением которой многие компании пытались работать уже давно», - сказал Грён. «Мы предоставляем инкубацию, захват изображения и анализ в замкнутой системе. Наши предварительно обученные модели готовы к использованию сразу из коробки и не требуют длительного обучения».

Раунд финансирования серии A Reshape был проведен европейским венчурным фондом Astanor Ventures, с участием YC, R7, ACME, 21stBio и соучредителя Unity Николаса Фрэнсиса.