Une startup danoise veut aider les équipes de R&D à automatiser les expériences en laboratoire qui nécessitent des inspections visuelles, en levant 20 millions de dollars dans le cadre d'une ronde de financement de série A pour faire évoluer sa technologie aux États-Unis.
Reshape, fondée à Copenhague en 2018, a développé un système d'imagerie robotique doté de logiciels et de modèles d'IA pour aider les scientifiques à suivre les changements visuels, tels que la couleur ou les taux de croissance cellulaire, à partir de boîtes de Pétri et de formats de plaques similaires. Ses machines sont dotées d'une incubation intégrée qui peut être réglée à des températures spécifiques, avec les données correspondantes enregistrées pour garantir que les expériences peuvent être facilement répétées.
L'avantage est que ces expériences peuvent être menées 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans supervision directe, libérant ainsi les techniciens pour d'autres tâches critiques.
« Décoder la nature »
Le concept de « décodage de la nature » est au cœur de l’objectif de Reshape, en s’appuyant sur une tendance plus large qui a vu les frontières s’estomper entre les mondes naturel et manufacturé. Ces opportunités n’ont pas été perdues dans la Silicon Valley, comme en témoignent les innombrables sommes d’argent investies dans les technologies visant à « concevoir » la biologie.
« La biologie dans son ensemble est en train de passer d'une science à une discipline d'ingénierie, et je pense que l'une des choses les plus importantes que nous voulons faire est de rendre certains des éléments les plus « intangibles » : comment un objet grandit-il, comment se comporte-t-il ? – plus facile à décrire », a déclaré Carl-Emil Grøn, PDG de Reshape, à TechCrunch. « Idéalement, nous voulons comprendre comment créer cette couche de traduction entre ce qui se passe dans le monde réel et ce qui se passe dans votre ADN. »
L'origine de Reshape est survenue lorsque Grøn, qui a une formation d'ingénieur, a commencé à sortir avec quelqu'un qui travaillait dans l'industrie biotechnologique, ce qui lui a donné un aperçu de la quantité d'efforts manuels impliqués dans les expériences en laboratoire.
« Je pensais simplement que la biotechnologie était massivement automatisée, mais toutes les huit heures, chaque jour, pendant cinq mois consécutifs, elle devait se rendre au laboratoire et prendre une photo d'une boîte de Pétri », a déclaré Grøn. « Quand on vient du monde de la technologie, ça paraît fou. »
Après avoir parlé à un groupe d'entreprises de biotechnologie de Copenhague, Grøn s'est rendu compte que son expérience initiale n'était pas une anomalie étrange : la façon dont les laboratoires effectuent le séquençage de l'ADN, mesurent les compositions chimiques et tout le reste se produisait encore plus ou moins. de la même manière qu'on le faisait depuis plus d'un siècle.
Grøn a donc fait appel à deux co-fondateurs, Daniel Storgaard et Magnus Madsen, et s'est mis à construire une plate-forme complète, remplie de caméras et d'éclairage haute résolution, pour capturer des points de données visuelles et des intervalles de temps et enregistrer comment les différents composants d'une expérience donnée. réagir aux conditions auxquelles ils sont soumis.
Sous la capuche
Reshape développe ses propres modèles d'IA, formés sur des données internes dans son propre laboratoire, et ceux-ci peuvent fonctionner dès le départ pour certains des types d'expériences les plus courants, tels que ceux impliquant des hôtes fongiques ou bactériens, ou des graines et des insectes. Mais l’entreprise peut également aider ses clients à former des modèles pour des cas d’utilisation spécifiques, comme le suivi du comportement de microbes particuliers dans certaines conditions.
« L'équipe de science des données de Reshape, à l'aide de notre architecture MLOps personnalisée, gère cela de bout en bout, en commençant par la compréhension du résultat et de la quantification souhaités, en annotant les ensembles de données requis à grande échelle, en développant et en comparant des modèles, puis en les déployant dans notre produit pour nos clients », a déclaré Grøn.
Une entreprise agricole, par exemple, peut utiliser Reshape pour tester les taux de germination des graines ou la gravité d'une maladie spécifique. Une entreprise alimentaire peut également effectuer la caractérisation des ingrédients pour tester la qualité, la fraîcheur ou la manière dont les ingrédients mûrissent au fil du temps – tout ce qui nécessite généralement une évaluation visuelle.
Certains clients de Reshape utilisent la technologie de la plate-forme pour passer des pesticides chimiques aux bio-pesticides – essentiellement, en déterminant quels nouveaux composés fonctionnent le mieux et en enregistrant comment ils ont été fabriqués. Et la rapidité est finalement le principal attrait pour les clients.
« Ils feront quatre à dix fois plus d'expériences qu'auparavant, ce qui signifie simplement qu'ils commercialiseront leurs produits beaucoup plus rapidement », a déclaré Grøn.
Reshape rend les résultats disponibles dans une interface basée sur le cloud, mais la plate-forme prend également en charge les exportations de données dans des formats tels que LIMS ou CSV, permettant aux utilisateurs de transférer leurs données vers d'autres logiciels de biotechnologie tels que Benchling ou même simplement Excel.
En termes de précision, Grøn dit comparer les modèles sous-jacents aux performances d’un humain lors de cette même expérience, en couvrant des mesures telles que les faux négatifs. Cela permet d’éviter les scénarios dans lesquels une expérience aurait pu être interrompue parce que le scientifique pensait qu’elle était inefficace.
« Nous contribuons à une réduction d'environ 80 % des faux négatifs », a déclaré Grøn. « Nous aidons également nos clients à réduire le temps dont ils ont besoin pour obtenir un résultat. Et au lieu de devoir nous souvenir de la manière dont vous avez réalisé une expérience il y a quelques années, nous en gardons une trace parfaite. Ainsi, chaque fois que vous effectuez une expérience sur la plateforme, nous la suivons ; la répétabilité est extrêmement importante.
En termes de modèle économique, Reshape vend la plateforme complète sous forme d'abonnement, qui comprend le matériel, l'apprentissage automatique et les logiciels sous-jacents. Le prix est facturé selon un modèle de tarification « basé sur la valeur », qui peut varier pour chaque client.
Pour l’instant, Reshape ne livre qu’une seule taille de machine, ce qui signifie que si un client a beaucoup d’expériences, il doit alors se procurer beaucoup de machines. Donc, pour étendre cela à des expériences géantes de qualité industrielle, Reshape pourrait avoir besoin de machines plus grosses ; Grøn est resté quelque peu timide sur cette question, mais il a suggéré qu'ils pourraient « se diversifier » vers des appareils plus gros à l'avenir.
Croissance
Diplômé de la promotion hiver 2021 de Y Combinator (YC), Reshape a constitué une liste de clients assez impressionnante, dont le géant suisse de la technologie agricole Syngenta et l'Université d'Oxford. Avec 20 millions de dollars supplémentaires en banque, qui font suite à un tour de table de 8,1 millions de dollars l'année dernière, Reshape a annoncé son intention d'utiliser cette nouvelle injection de liquidités pour développer ses activités aux États-Unis, où, selon elle, environ les deux tiers de ses revenus proviennent déjà, même si principalement à partir des installations américaines de ses clients européens.
« Nous avons prouvé que notre technologie fonctionne. Il s'agit désormais de la faire évoluer et d'aider autant de laboratoires que possible à accélérer la transition biologique », a déclaré Grøn.
D'autres introduisent également l'automatisation dans les laboratoires scientifiques, notamment Automata de Londres, qui a levé 40 millions de dollars l'année dernière pour cibler le flux de travail plus large des laboratoires. Et certaines entreprises proposent quelque chose de similaire à ce que Reshape essaie de faire, comme PhenoBooth de Singer Instruments et ScanStation d'Interscience.
Mais en fournissant une plate-forme complète avec une gestion des données de bout en bout qui est idéale dès le départ, Grøn estime que c'est ce qui distingue Reshape.
« Il s'agit d'un problème coûteux que de nombreuses entreprises tentent de résoudre depuis longtemps », a déclaré Grøn. « Nous assurons l'incubation, la capture d'images et l'analyse dans un système en boucle fermée. Nos modèles pré-entraînés sont prêts à l'emploi et ne nécessitent pas de formation fastidieuse.
Le cycle de série A de Reshape a été dirigé par la société européenne de capital-risque Astanor Ventures, avec la participation de YC, R7, ACME, 21stBio et du co-fondateur d'Unity, Nicholas Francis.
