Reshape ingin membantu 'mendekode alam' dengan mengotomatisasi bagian 'visual' dari percobaan laboratorium

Sebuah startup Denmark ingin membantu tim R&D mengotomatisasi percobaan laboratorium yang memerlukan inspeksi visual, mengumpulkan $20 juta dalam putaran pendanaan Seri A untuk memperluas teknologinya di Amerika Serikat.

Reshape, yang didirikan di Kopenhagen pada tahun 2018, telah mengembangkan sistem pencitraan robotik yang dilengkapi dengan perangkat lunak dan model AI untuk membantu ilmuwan melacak perubahan visual — seperti warna atau tingkat pertumbuhan sel — dari cawan Petri dan format piring serupa. Mesinnya dilengkapi inkubator bawaan yang dapat diatur ke suhu tertentu, dengan data yang tercatat untuk memastikan eksperimen dapat diulang dengan mudah.

Manfaatnya adalah bahwa eksperimen ini dapat dijalankan 24/7 tanpa pengawasan langsung, membebaskan teknisi untuk tugas-tugas kritis lainnya.

'Mendekode alam'

Konsep 'mendekode alam' berada di pusat dari apa yang ingin dicapai Reshape, membangun pada tren yang lebih luas yang telah membuat batas antara dunia alami dan manufaktur menjadi kabur. Kesempatan-kesempatan ini tidak luput dari Silicon Valley, seperti yang terbukti dari jumlah uang yang digulirkan ke teknologi yang mencari untuk 'mengubah' biologi.

'Biologi secara keseluruhan sedang bertransisi dari sains menjadi disiplin teknik, dan saya pikir salah satu hal terbesar yang ingin kita lakukan adalah membuat beberapa hal yang sangat 'abstrak' — bagaimana sebuah objek tumbuh, bagaimana ia berperilaku? — lebih mudah untuk dijelaskan,' kata CEO Reshape Carl-Emil Grøn kepada TechCrunch. 'Pada dasarnya, kami ingin mencari tahu bagaimana membuat lapisan translasi antara apa yang terjadi di dunia nyata, dan apa yang terjadi dalam DNA Anda.'

Permulaan untuk Reshape datang ketika Grøn, yang memiliki latar belakang teknik, mulai berkencan dengan seseorang yang bekerja di industri bioteknologi, memberinya wawasan tentang seberapa besar usaha manual yang terlibat dalam eksperimen laboratorium.

'Saya hanya mengira bahwa bioteknologi sangat terotomatisasi, tetapi setiap delapan jam, setiap hari, selama lima bulan berturut-turut, dia harus pergi ke laboratorium dan mengambil foto cawan Petri,' kata Grøn. 'Ketika Anda berasal dari dunia teknologi, itu terlihat gila.'

Setelah berbicara dengan sejumlah perusahaan bioteknologi di Kopenhagen, Grøn menyadari bahwa pengalaman awalnya bukanlah sesuatu yang aneh: Cara laboratorium melakukan sekuensing DNA, mengukur komposisi kimia, dan segala sesuatu itu masih terjadi dengan cara yang lebih atau kurang sama seperti yang dilakukan selama lebih dari satu abad.

Jadi Grøn merekrut dua rekan pendiri, Daniel Storgaard dan Magnus Madsen, dan mulai membangun platform lengkap, dilengkapi dengan kamera dan pencahayaan resolusi tinggi, untuk menangkap titik data visual dan time lapse serta mencatat bagaimana komponen-komponen yang berbeda dalam eksperimen tertentu bereaksi terhadap kondisi yang mereka hadapi.

Dibawah kepala

Reshape mengembangkan model AI-nya sendiri, dilatih dengan data internal di labnya sendiri, dan ini bisa bekerja sejak awal untuk beberapa jenis eksperimen yang lebih umum, seperti yang melibatkan host jamur atau bakteri, atau benih dan serangga. Namun, perusahaan juga dapat membantu pelanggannya melatih model untuk kasus penggunaan spesifik, seperti melacak bagaimana mikroba tertentu berperilaku di bawah kondisi tertentu.

'Tim sains data Reshape, menggunakan arsitektur MLOps buatan kami sendiri, menangani ini secara end-to-end, mulai dari pemahaman mengenai keluaran yang diinginkan dan kuantifikasi, memberi anotasi dataset yang diperlukan secara besar-besaran, mengembangkan dan membandingkan model, dan kemudian men-deploy-nya dalam produk kami untuk pelanggan kami,' kata Grøn.

Sebuah perusahaan pertanian, misalnya, dapat menggunakan Reshape untuk menguji tingkat perkecambahan benih, atau tingkat keparahan penyakit tertentu. Atau sebuah perusahaan makanan dapat melakukan karakterisasi bahan untuk menguji kualitas, ke segaranan, atau bagaimana bahan-bahannya matang seiring waktu — apa pun yang biasanya memerlukan penilaian visual.

Beberapa pelanggan Reshape menggunakan teknologi platform ini untuk beralih dari pestisida kimia ke bio-pestisida — praktis, mencari tahu senyawa baru mana yang paling efektif dan mencatat bagaimana mereka dibuat. Dan kecepatan pada dasarnya adalah daya tarik utama bagi pelanggan.

'Mereka akan melakukan sekitar empat hingga 10 kali lipat lebih banyak percobaan daripada sebelumnya, yang artinya mereka dapat menghasilkan produk lebih cepat ke pasar,' kata Grøn.

Reshape membuat hasilnya tersedia untuk dilihat dalam antarmuka berbasis cloud, tetapi platform ini juga mendukung ekspor data dalam format seperti LIMS atau CSV, memungkinkan pengguna untuk membawa data mereka ke perangkat lunak bioteknologi lain seperti Benchling atau bahkan hanya Excel.

Dalam hal akurasi, Grøn mengatakan bahwa ia membandingkan model-model yang ada dengan kinerja manusia pada eksperimen yang sama, mencakup metrik-metrik seperti negatif palsu. Ini membantu menghindari skenario di mana sebuah eksperimen mungkin telah diakhiri lebih cepat karena ilmuwan menganggap eksperimen itu tidak efektif.

'Kami membantu dengan sekitar 80% pengurangan negatif palsu,' kata Grøn. 'Kami juga membantu pelanggan kami mengurangi berapa banyak waktu yang mereka butuhkan untuk mendapatkan hasil. Dan daripada harus mengandalkan mengingat bagaimana Anda melakukan sebuah eksperimen beberapa tahun lalu, kami menyimpannya dengan sempurna. Jadi setiap kali Anda menjalankan sebuah eksperimen di platform, kami melacaknya; keulangan sangat penting.'

Dalam hal model bisnis, Reshape menjual platform lengkap sebagai langganan, yang mencakup perangkat keras, pembelajaran mesin, dan perangkat lunak yang mendasarinya. Harga ditetapkan berdasarkan model 'berbasis nilai', yang dapat bervariasi untuk setiap pelanggan.

Saat ini, Reshape hanya mengirim satu ukuran mesin, yang berarti jika seorang pelanggan memiliki banyak eksperimen, maka mereka harus mendapatkan banyak mesin. Jadi untuk memperluas ini ke eksperimen berukuran industri yang besar, Reshape mungkin membutuhkan mesin-mesin yang lebih besar; Grøn agak merahasiakan masalah ini, tetapi dia menyarankan bahwa mereka mungkin 'mencabangkan' ke perangkat yang lebih besar di masa depan.

Pertumbuhan

Sebagai lulusan dari Y Combinator (YC) batch Winter 2021, Reshape telah mengumpulkan daftar klien yang cukup impresif, termasuk raksasa teknologi pertanian Swiss Syngenta dan Universitas Oxford. Dengan tambahan $20 juta dalam rekeningnya, yang mengikuti putaran pendanaan biji $8,1 juta tahun lalu, Reshape mengatakan bahwa mereka berencana untuk menggunakan suntikan uang segar mereka untuk memperluas bisnisnya di Amerika Serikat, di mana mereka mengatakan sekitar dua pertiga dari pendapatannya berasal, meskipun sebagian besar berasal dari fasilitas pelanggan Eropa mereka di Amerika Serikat.

'Kami telah membuktikan bahwa teknologi kami berfungsi — sekarang ini tentang memperluasnya dan membantu sebanyak mungkin laboratorium untuk mempercepat transisi biologis,' kata Grøn.

Orang lain juga membawa otomatisasi ke laboratorium ilmu pengetahuan, termasuk Automata dari London, yang mengumpulkan $40 juta tahun lalu untuk menargetkan alur kerja laboratorium yang lebih luas. Dan beberapa perusahaan menawarkan sesuatu yang serupa dengan apa yang dicoba Reshape lakukan, seperti PhenoBooth dari Singer Instruments dan ScanStation dari Interscience.

Tetapi dengan menyediakan platform lengkap mulai dari manajemen data end-to-end yang siap pakai, Grøn menganggap bahwa itulah yang membedakan Reshape.

'Ini adalah masalah mahal yang banyak perusahaan telah mencoba selesaikan dalam waktu yang lama,' ujar Grøn. 'Kami menyediakan inkubasi, pemotretan gambar, dan analisis dalam sistem loop tertutup. Model-model yang telah dilatih sebelumnya siap digunakan langsung tanpa perlu pelatihan yang memakan waktu.'

Putaran Seri A Reshape dipimpin oleh perusahaan modal ventura Eropa Astanor Ventures, dengan partisipasi dari YC, R7, ACME, 21stBio, dan Nicholas Francis, pendiri Unity.