Ein dänisches Startup möchte Forschungs- und Entwicklungsteams dabei helfen, Laborexperimente zu automatisieren, die visuelle Inspektionen erfordern, und sammelt in einer Finanzierungsrunde der Serie A 20 Millionen US-Dollar, um seine Technologie in den USA zu skalieren
UmformenDas 2018 in Kopenhagen gegründete Unternehmen hat ein robotisches Bildgebungssystem voller Software und KI-Modelle entwickelt, um Wissenschaftlern dabei zu helfen, visuelle Veränderungen – wie Farbe oder Zellwachstumsraten – von Petrischalen und ähnlichen Plattenformaten zu verfolgen. Seine Geräte verfügen über eine integrierte Inkubation, die auf bestimmte Temperaturen eingestellt werden kann, wobei die entsprechenden Daten protokolliert werden, um sicherzustellen, dass die Experimente problemlos wiederholt werden können.
Der Vorteil besteht darin, dass diese Experimente rund um die Uhr ohne direkte Aufsicht durchgeführt werden können, wodurch die Techniker für andere wichtige Aufgaben frei werden.
Die Maschine von Reshape in Aktion Bildnachweise: Umformen
„Entschlüsselung der Natur“
Das Konzept der „Entschlüsselung der Natur“ steht im Mittelpunkt dessen, was Reshape erreichen möchte, und baut auf einem breiteren Trend auf, bei dem die Grenzen zwischen der natürlichen und der künstlichen Welt verschwimmen. Diese Chancen sind im Silicon Valley nicht ungenutzt geblieben, wie die unzähligen Gelder belegen, die in Technologien gesteckt werden, die dies anstreben „Ingenieurbiologie“..
„Die Biologie als Ganzes wandelt sich von einer Wissenschaft zu einer Ingenieursdisziplin, und ich denke, eines der wichtigsten Dinge, die wir tun wollen, ist, etwas von dem ‚Immateriellen‘ zu machen – wie wächst ein Objekt, wie verhält es sich?“ – einfacher zu beschreiben“, CEO von Reshape Carl-Emil Grøn sagte TechCrunch. „Idealerweise möchten wir herausfinden, wie wir diese Übersetzungsschicht zwischen dem, was in der realen Welt passiert, und dem, was in Ihrer DNA passiert, schaffen.“
Die Entstehungsgeschichte von Reshape entstand, als Grøn, der einen technischen Hintergrund hat, begann, sich mit jemandem zu verabreden, der in der Biotech-Industrie arbeitete, was ihm Einblick in den manuellen Aufwand gab, der mit Laborexperimenten verbunden ist.
„Ich ging einfach davon aus, dass die Biotechnologie stark automatisiert sei, aber fünf Monate lang musste sie jede achte Stunde jeden Tages ins Labor gehen und ein Foto von einer Petrischale machen“, sagte Grøn. „Wenn man aus der Tech-Welt kommt, kam es einem einfach verrückt vor.“
Nachdem Grøn mit einer Reihe von Biotech-Unternehmen im Raum Kopenhagen gesprochen hatte, wurde ihm klar, dass seine anfängliche Erfahrung keine seltsame Anomalie war: Die Art und Weise, wie Labore DNA-Sequenzierungen durchführen, chemische Zusammensetzungen messen und alles andere, passierte mehr oder weniger immer noch auf die gleiche Weise, wie es seit mehr als einem Jahrhundert getan wurde.
Also engagierte Grøn zwei Mitbegründer, Daniel Storgaard Und Magnus Madsenund machten sich daran, eine Full-Stack-Plattform zu bauen, die mit hochauflösenden Kameras und Beleuchtung ausgestattet ist, um visuelle Datenpunkte und Zeitraffer zu erfassen und aufzuzeichnen, wie verschiedene Komponenten in einem bestimmten Experiment auf die Bedingungen reagieren, denen sie ausgesetzt sind.
Unter der Haube
Reshape entwickelt seine eigenen KI-Modelle, die auf internen Daten im eigenen Labor trainiert werden, und diese können von Anfang an für einige der gängigeren Experimenttypen funktionieren, beispielsweise solche mit Pilz- oder Bakterienwirten oder Samen und Insekten. Das Unternehmen kann seinen Kunden aber auch dabei helfen, Modelle für bestimmte Anwendungsfälle zu trainieren, etwa um zu verfolgen, wie sich bestimmte Mikroben unter bestimmten Bedingungen verhalten.
„Das Data-Science-Team von Reshape nutzt unsere maßgeschneiderten Lösungen MLOps Architektur übernimmt dies durchgängig, beginnend mit dem Verständnis der gewünschten Ausgabe und Quantifizierung, der Annotation der erforderlichen Datensätze im großen Maßstab, der Entwicklung und dem Benchmarking von Modellen und der anschließenden Bereitstellung in unserem Produkt für unsere Kunden“, sagte Grøn.
Ein Agrarunternehmen kann beispielsweise Reshape verwenden, um die Keimungsrate von Samen oder den Schweregrad einer bestimmten Krankheit zu testen. Oder ein Lebensmittelunternehmen kann eine Charakterisierung der Zutaten durchführen, um die Qualität, Frische oder den Reifegrad der Zutaten im Laufe der Zeit zu testen – alles, was normalerweise eine visuelle Beurteilung erfordert.
Wachstum im Test festgestellt. Bildnachweise: Umformen
Einige Reshape-Kunden nutzen die Plattformtechnologie für den Übergang von chemischen zu Biopestiziden – im Grunde genommen, um herauszufinden, welche neuen Verbindungen am besten funktionieren, und um aufzuzeichnen, wie sie hergestellt wurden. Und Geschwindigkeit ist letztlich der größte Reiz für die Kunden.
„Sie werden etwa vier- bis zehnmal so viele Experimente durchführen wie zuvor, was nur bedeutet, dass sie Produkte viel, viel schneller auf den Markt bringen“, sagte Grøn.
Reshape stellt die Ergebnisse zur Ansicht in einer cloudbasierten Schnittstelle zur Verfügung, aber die Plattform unterstützt auch Datenexporte in Formaten wie LIMS oder CSV, sodass Benutzer ihre Daten in andere Biotech-Software übertragen können, z Benchling oder einfach nur Excel.
Die Ergebnisse werden über eine cloudbasierte Schnittstelle präsentiert. Bildnachweise: Umformen
In Bezug auf die Genauigkeit sagt Grøn, dass es die zugrunde liegenden Modelle mit der Leistung eines Menschen bei demselben Experiment vergleicht und dabei Metriken wie falsch-negative Ergebnisse abdeckt. Dies trägt dazu bei, Szenarien zu vermeiden, in denen ein Experiment sonst möglicherweise abgebrochen worden wäre, weil der Wissenschaftler dachte, das Experiment sei wirkungslos.
„Wir tragen dazu bei, dass falsch-negative Ergebnisse um etwa 80 % reduziert werden“, sagte Grøn. „Wir helfen unseren Kunden auch dabei, die Zeit zu verkürzen, die sie benötigen, um ein Ergebnis zu erhalten. Und anstatt uns darauf verlassen zu müssen, wie Sie vor ein paar Jahren ein Experiment durchgeführt haben, behalten wir den Überblick darüber. Jedes Mal, wenn Sie ein Experiment auf der Plattform durchführen, verfolgen wir es. Wiederholbarkeit ist äußerst wichtig.“
Was das Geschäftsmodell betrifft, verkauft Reshape die vollständige Plattform als Abonnement, das die Hardware, maschinelles Lernen und die zugrunde liegende Software umfasst. Die Preisgestaltung erfolgt nach einem „wertbasierten“ Preismodell, das für jeden Kunden unterschiedlich sein kann.
Derzeit liefert Reshape nur eine Maschinengröße aus. Wenn ein Kunde also viele Experimente durchführt, muss er viele Maschinen erwerben. Um dies auf riesige Experimente in Industriequalität auszuweiten, benötigt Reshape möglicherweise größere Maschinen. Grøn blieb in dieser Angelegenheit etwas zurückhaltend, deutete jedoch an, dass sie in Zukunft vielleicht auf größere Geräte „ausweichen“ würden.
Die Bildverarbeitungsmaschine von Reshape. Bildnachweise: Umformen
Wachstum
Als Absolvent der Wintersaison 2021 von Y Combinator (YC) hat Reshape eine ziemlich beeindruckende Kundenliste aufgebaut, darunter den Schweizer Agrartechnologieriesen Syngenta und der Universität Oxford. Mit weiteren 20 Millionen Dollar auf der Bank, die folgen 8,1 Millionen US-Dollar Seed-Runde im letzten JahrLaut Reshape plant Reshape, die frische Finanzspritze zu nutzen, um sein Geschäft in den USA auszubauen, wo nach eigenen Angaben bereits rund zwei Drittel seines Umsatzes erzielt werden, wenn auch größtenteils aus den US-Einrichtungen seiner europäischen Kunden.
„Wir haben bewiesen, dass unsere Technologie funktioniert – jetzt geht es darum, sie zu skalieren und so vielen Laboren wie möglich zu helfen, den biologischen Wandel zu beschleunigen“, sagte Grøn.
Andere bringen ebenfalls Automatisierung in wissenschaftliche Labore, darunter das Londoner Unternehmen Automata, das letztes Jahr 40 Millionen US-Dollar gesammelt hat, um den breiteren Labor-Workflow zu optimieren. Und einige Unternehmen bieten etwas Ähnliches an wie Reshape, wie zum Beispiel PhenoBooth von Singer Instruments Und ScanStation von Interscience.
Aber die Bereitstellung einer Full-Stack-Plattform mit End-to-End-Datenmanagement, die von Anfang an funktioniert, ist Grøn zufolge das, was Reshape auszeichnet.
„Das ist ein teures Problem, das viele Unternehmen schon seit langem zu lösen versuchen“, sagte Grøn. „Wir bieten die Inkubation, Bilderfassung und Analyse in einem geschlossenen System an. Unsere vorab trainierten Modelle sind sofort einsatzbereit und erfordern keine zeitaufwändige Schulung.“
Die Serie-A-Runde von Reshape wurde von einem europäischen VC-Unternehmen geleitet Astanor Venturesmit Beteiligung von YC, R7, GIPFEL, 21.Bio und Unity-Mitbegründer Nicholas Francis.