Una startup danesa quiere ayudar a los equipos de I+D a automatizar experimentos de laboratorio que requieren inspecciones visuales, recaudando $20 millones en una ronda de financiación de la Serie A para escalar su tecnología en los EE.UU.

Reshape, fundada en Copenhague en 2018, ha desarrollado un sistema de imágenes robótico completo con software y modelos de IA para ayudar a los científicos a rastrear cambios visuales, como el color o las tasas de crecimiento celular, en placas de Petri y formatos de placa similares. Sus máquinas cuentan con una incubación incorporada que se puede ajustar a temperaturas específicas, con los datos correspondientes registrados para garantizar que los experimentos se puedan repetir fácilmente.

El beneficio es que estos experimentos pueden ejecutarse las 24 horas del día, los 7 días de la semana sin supervisión directa, liberando a los técnicos para otras tareas críticas.

'Decodificar la naturaleza'

El concepto de 'decodificar la naturaleza' está en el centro de lo que Reshape se ha propuesto lograr, construyendo sobre una tendencia más amplia que ha visto cómo se difuminan las líneas entre los mundos natural y manufacturado. Estas oportunidades no se han perdido en Silicon Valley, como lo demuestra la cantidad de dinero invertido en tecnologías que buscan 'ingenierizar' la biología.

'La biología en su conjunto está haciendo la transición de una ciencia a una disciplina de ingeniería, y creo que una de las cosas más importantes que queremos hacer es hacer que algunas de las cosas muy 'intangibles' —¿cómo crece un objeto, cómo se comporta?— sea más fácil de describir', dijo el CEO de Reshape, Carl-Emil Grøn, a TechCrunch. 'Idealmente, queremos averiguar cómo creamos esa capa de traducción entre lo que sucede en el mundo real y lo que sucede en tu ADN'.

La génesis de Reshape surgió cuando Grøn, que tiene formación en ingeniería, comenzó a salir con alguien que trabajaba en la industria biotecnológica, lo que le proporcionó información sobre la cantidad de esfuerzo manual involucrado en los experimentos de laboratorio.

'Simplemente asumí que la biotecnología estaba completamente automatizada, pero cada octava hora, todos los días, durante cinco meses seguidos, tenía que ir al laboratorio y tomar una foto de una placa de Petri', dijo Grøn. 'Cuando eres del mundo de la tecnología, simplemente parecía una locura'.

Después de hablar con varias empresas de biotecnología en la zona de 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 de ADN, miden las composiciones químicas y todo lo demás seguía ocurriendo 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 Madsen, y se dedicó a construir una plataforma completa, completa con cámaras de alta resolución e iluminación, para capturar puntos de datos visuales y lapsos de tiempo y registrar cómo reaccionan diferentes componentes en un experimento dado a las condiciones a las que se someten.

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 hospedadores 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 el seguimiento de cómo se comportan microbios particulares bajo ciertas condiciones.

'El equipo de ciencia de datos de Reshape, utilizando nuestra arquitectura MLOps personalizada, se encarga de esto de principio a fin, comenzando desde la comprensión de la producción deseada y la cuantificación, la anotación de los conjuntos de datos requeridos a escala, el desarrollo y la comparación de modelos, y luego implementándolos en nuestro producto para nuestros clientes', dijo Grøn.

Una empresa agrícola, por ejemplo, puede utilizar Reshape para probar tasas de germinación de semillas, o la gravedad de una enfermedad específica. O una empresa alimentaria puede realizar una caracterización de ingredientes para probar calidad, frescura o cómo los ingredientes maduran con el tiempo —cualquier cosa que típicamente requiera una evaluación visual.

Algunos clientes de Reshape están utilizando la tecnología de la plataforma para pasar de los pesticidas químicos a los biopesticidas —básicamente, descubrir qué nuevos compuestos funcionan mejor y registrar cómo fueron hechos. Y la velocidad es en última instancia el principal atractivo para los clientes.

'Realizarán como cuatro a diez veces más experimentos de los que podrían hacer antes, lo que significa simplemente que sacan productos al mercado mucho, mucho más rápido', dijo Grøn.

Reshape pone los resultados a disposición para ver 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 otros software de biotecnología como Benchling o incluso solo Excel.

En términos de precisión, Grøn dice que compara los modelos subyacentes con el rendimiento de un humano en ese mismo experimento, cubriendo métricas como los falsos negativos. Esto ayuda a evitar escenarios donde un experimento podría haber sido interrumpido porque el científico pensaba que el experimento era ineficaz.

'Ayudamos con una reducción de alrededor del 80% en los falsos negativos', dijo Grøn. 'También ayudamos a nuestros clientes a reducir cuánto tiempo necesitan para obtener un resultado. Y en lugar de tener que depender de recordar cómo hiciste un experimento hace unos años, lo seguimos perfectamente. Así que cada vez que ejecutas un experimento en la plataforma, lo seguimos; la repetibilidad es extremadamente importante'.

En cuanto al modelo de negocio, Reshape vende la plataforma completa como una suscripción, que incluye el hardware, el aprendizaje automático y el software subyacente. El precio se cobra en un modelo de precios 'basado en el valor', que puede variar para cada cliente.

Por ahora, Reshape envía sólo un tamaño de máquina, lo que significa que si un cliente tiene muchos experimentos, entonces debe obtener muchas máquinas. Así que para escalar esto a experimentos industriales de gran tamaño, Reshape podría necesitar máquinas más grandes; Grøn se mantuvo algo reservado al respecto, pero sugirió que podrían 'diversificarse' hacia dispositivos más grandes en el futuro.

Crecimiento

Graduado del lote de invierno de 2021 de Y Combinator (YC), Reshape ha acumulado una lista bastante impresionante de clientes, incluido el gigante suizo de la tecnología agrícola Syngenta y la Universidad de Oxford. Con otros $20 millones en el banco, que siguen a una ronda de financiación semilla de $8.1 millones el año pasado, Reshape 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 en su mayoría de las instalaciones en EE.UU. de sus clientes europeos.

'Hemos demostrado que nuestra tecnología funciona —ahora se trata de escalarla 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, incluyendo a Automata de Londres, que recaudó $40 millones el año pasado para apuntar al flujo de trabajo de laboratorio más amplio. Y algunas empresas ofrecen algo similar a lo que Reshape está tratando de hacer, como el PhenoBooth de Singer Instruments y el ScanStation de Interscience.

Pero al proporcionar una plataforma completa con gestión de datos de extremo a extremo que está lista para usar de inmediato, Grøn cree que esto es lo que distingue a Reshape.

'Este es un problema costoso que muchas empresas han estado tratando de resolver durante mucho tiempo', dijo Grøn. 'Proporcionamos la incubación, la captura de imágenes y el análisis en un sistema de circuito cerrado. Nuestros modelos pre-entrenados están listos para usar directamente y no requieren un entrenamiento que consuma mucho tiempo'.

La ronda Serie A de Reshape fue liderada por la firma de VC europea Astanor Ventures, con la participación de YC, R7, ACME, 21stBio y el cofundador de Unity Nicholas Francis.