Reshape muốn giúp 'giải mã tự nhiên' bằng cách tự động hóa 'phần hình ảnh' của thí nghiệm phòng thí nghiệm

Một công ty startup Đan Mạch muốn giúp các nhóm Nghiên cứu & Phát triển tự động hóa các thí nghiệm phòng thí nghiệm requiring visual inspections, đã gọi vốn vòng A hơn 20 triệu USD để mở rộng công nghệ của mình tại Hoa Kỳ.

Reshape, được thành lập tại Copenhagen vào năm 2018, đã phát triển một hệ thống hình ảnh robot hoàn chỉnh với phần mềm và mô hình AI để giúp các nhà khoa học theo dõi các thay đổi hình ảnh - như màu sắc hoặc tỷ lệ phát triển tế bào - từ đĩa Petri và các định dạng tương tự. Máy của họ được trang bị chức năng ủ và có thể được thiết lập ở nhiệt độ cụ thể, với dữ liệu tương ứng được đăng nhập để đảm bảo thí nghiệm có thể dễ dàng lặp lại.

Ưu điểm là các thí nghiệm này có thể chạy 24/7 mà không cần sự giám sát trực tiếp, giải phóng cho các kỹ thuật viên để thực hiện những công việc quan trọng khác.

“Giải mã tự nhiên”

Khái niệm “giải mã tự nhiên” nằm ở trái tim của những gì Reshape đang cố gắng thực hiện, dựa trên một xu hướng rộng lớn đã khiến ranh giới giữa thế giới tự nhiên và thế giới sản xuất trở nên mờ nhạt. Cơ hội này không bị lãng quên ở Silicon Valley, được minh chứng bằng sự đổ dồn vốn vô số vào các công nghệ đang tìm cách “kỹ sư hóa” sinh học.

“Toàn bộ ngành sinh học đang chuyển từ một ngành khoa học thành một ngành công nghệ, và tôi nghĩ một trong những điều quan trọng nhất mà chúng tôi muốn làm là làm cho một số điều rất 'mơ hồ' - vật thể thế nào phát triển, nó hoạt động thế nào? - dễ mô tả hơn,” CEO của Reshape, Carl-Emil Grøn nói với TechCrunch. “Ở tối ưu hóa, chúng tôi muốn tìm hiểu cách chúng ta tạo ra lớp dịch chuyển giữa những gì xảy ra trong thế giới thực, và những gì xảy ra trong DNA của bạn.”

My Origin cho Reshape đến khi Grøn, có lịch sử kỹ thuật, bắt đầu hẹn hò với một người làm việc trong ngành công nghệ sinh học, cho anh cái nhìn sâu sắc vào lượng công sức thủ công liên quan đến thí nghiệm phòng thí nghiệm.

“Tôi chỉ cho rằng công nghệ sinh học đã được tự động hóa mạnh mẽ, nhưng mõi tám giờ, hàng ngày, trong năm thẳng đó, cô ấy phải vào phòng thí nghiệm và chụp ảnh một đường Petri,” Grøn nói. “Khi bạn đến từ thế giới công nghệ, nó chỉ dường như điên rồ.”

Sau khi trò chuyện với một số công ty sinh học trên địa bàn Copenhagen, Grøn nhận ra rằng trải nghiệm ban đầu của mình không phải là một hiện tượng kỳ lạ: Cách mà các phòng thí nghiệm tiến hành việc tạo dãi DNA, đo lường thành phần hóa học và tất cả như thế vẫn được thực hiện cách qua một thế kỷ.

Vì vậy, Grøn đã mời hai đồng sáng lập, Daniel Storgaard và Magnus Madsen, và bắt đầu xây dựng một nền tảng toàn diện, với máy ảnh độ phân giải cao và đèn, để thu thập các điểm dữ liệu hình ảnh và các luồng thời gian và ghi lại cách các thành phần khác nhau trong thí nghiệm được phản ứng với điều kiện họ phải chịu đựng.

Ấp dưới mặt nạ

Reshape phát triển các mô hình AI riêng, được đào tạo trên dữ liệu của riêng họ tại phòng thí nghiệm của họ, và chúng có thể hoạt động ngay từ đầu cho một số loại thí nghiệm phổ biến hơn, như những loại thí nghiệm liên quan đến các loại chủng nấm hoặc vi khuẩn, hoặc hạt giống và côn trùng. Nhưng công ty cũng có thể giúp khách hàng của mình đào tạo mô hình cho các trường hợp sử dụng cụ thể, như theo dõi cách các vi sinh vật cụ thể hành xử trong điều kiện nhất định.

“Nhóm khoa học dữ liệu Reshape, sử dụng kiến trúc MLOps do chúng tôi xây dựng, xử lý mọi thứ từ việc hiểu đầu ra và định lượng mong muốn, chú thích các bộ dữ liệu cần thiết theo quy mô, phát triển và đánh giá mô hình, sau đó triển khai chúng trong sản phẩm của chúng tôi cho khách hàng,” Grøn nói.

Một công ty nông nghiệp, ví dụ, có thể sử dụng Reshape để kiểm tra tỷ lệ nẩy mầm hạt giống, hoặc tình trạng nghiêm trọng của một loại bệnh cụ thể. Hoặc một công ty thực phẩm có thể thực hiện phân tích thành phần để kiểm tra chất lượng, độ mới mẻ hoặc cách các thành phần chín trong thời gian - bất cứ thứ gì cần một đánh giá hình ảnh.

Một số khách hàng của Reshape đang sử dụng công nghệ nền tảng để chuyển từ hóa chất thành thuốc trừ sâu sinh học - đơn giản là tìm ra các hợp chất mới làm việc tốt nhất và ghi lại cách chúng được sản xuất. Và tốc độ cuối cùng là điều quyết định chính cho khách hàng.

“Họ sẽ làm từ bốn đến mười lần nhiều thí nghiệm hơn so với trước đây, điều này chỉ đồng nghĩa với việc sản phẩm của họ được đưa ra thị trường nhanh hơn rất nhiều,” Grøn nói.

Reshape làm cho kết quả có thể được xem qua một giao diện dựa trên đám mây, nhưng nền tảng cũng hỗ trợ xuất dữ liệu dưới dạng LIMS hoặc CSV, cho phép người dùng mang dữ liệu của họ đến phần mềm sinh học khác như Benchling hoặc thậm chí chỉ là Excel.

Về độ chính xác, Grøn cho biết rằng so sánh các mô hình cơ bản với hiệu suất của một con người trên cùng một thí nghiệm đó, bao gồm các chỉ số như số âm giả. Điều này giúp tránh trường hợp mà một thí nghiệm đã bị chấm dứt sớm vì nhà khoa học nghĩ rằng thí nghiệm không hiệu quả.

“Chúng tôi giúp giảm khoảng 80% số âm giả,” Grøn nói. “Chúng tôi cũng giúp khách hàng giảm thời gian cần để có kết quả. Thay vì phải dựa vào việc nhớ cách thực hiện một thí nghiệm một vài năm trước, chúng tôi theo dõi hoàn hảo nó. Vì vậy, mỗi khi bạn chạy một thí nghiệm trên nền tảng, chúng tôi theo dõi; tính lặp lại cực kỳ quan trọng.”

Về mô hình kinh doanh, Reshape bán toàn bộ nền tảng dưới dạng đăng ký, bao gồm phần cứng, học máy và phần mềm cơ bản. Giá cả được tính theo mô hình giá 'dựa trên giá trị', có thể thay đổi cho mỗi khách hàng.

Hiện nay, Reshape chỉ phân phối một kích thước máy duy nhất, có nghĩa là nếu khách hàng có nhiều thí nghiệm, họ phải có được nhiều máy. Vì vậy, để mở rộng điều này thành các thí nghiệm công nghiệp khổ lớn, Reshape có thể cần các máy lớn hơn; Grøn vẫn giữ bí mật một phần về vấn đề này, nhưng anh ấy gợi ý rằng họ có thể 'đi vào' các thiết bị lớn hơn trong tương lai.

Tăng trưởng

Một cựu sinh viên của lô Y Combinator (YC) Mùa đông 2021, Reshape đã tích luỹ một danh sách khách hàng khá ấn tượng, bao gồm ông khách hàng lớn trong công nghệ nông nghiệp Thụy Sĩ Syngenta và Đại học Oxford. Với thêm 20 triệu USD trong tài khoản, theo sau là một vòng gốc vốn 8,1 triệu USD năm ngoái, Reshape cho biết họ dự định sử dụng số tiền mới để mở rộng kinh doanh của họ tại Hoa Kỳ, nơi họ nói rằng khoảng hai phần ba doanh thu của họ hiện đã đến, mặc dù chủ yếu từ cơ sở ở châu Âu của khách hàng đến cơ sở ở Hoa Kỳ.

“Chúng tôi đã chứng minh rằng công nghệ của mình hoạt động - giờ đây là về việc mở rộng nó và giúp càng nhiều phòng thí nghiệm có thể gia tốc sự chuyển đổi sinh học,” Grøn nói.

Người khác cũng đưa tự động hoá vào phòng thí nghiệm khoa học, bao gồm Automata ở London, đã gọi vốn 40 triệu USD năm ngoái để nhắm vào quy trình làm việc rộng lớn hơn trong phòng thí nghiệm. Và một số công ty cung cấp một số điều tương tự như những gì Reshape đang cố gắng làm, như PhenoBooth của Singer Instruments và ScanStation của Interscience.

Nhưng bằng cách cung cấp một nền tảng toàn diện hoàn chỉnh với quả lý dữ liệu từ đầu đến cuối mà sẵn sàng hoạt động ngay từ đầu, Grøn cho rằng đây là điều làm nổi bật Reshape.

“Đây là một vấn đề đắt đỏ mà rất nhiều công ty đã cố gắng giải quyết trong một thời gian dài,” Grøn nói. “Chúng tôi cung cấp sự ủ, chụp ảnh và phân tích trong hệ thống vòng đóng. Các mô hình đã được đào tạo từ trước sẵn sàng hoạt động ngay lập tức và không yêu cầu việc đào tạo mất thời gian.”

Vòng vốn A của Reshape do công ty công nghệ châu Âu Astanor Ventures dẫn đầu, với sự tham gia của YC, R7, ACME, 21stBio và người sáng lập Unity Nicholas Francis.