Reshape希望通过自动化实验室实验的“视觉”部分来帮助“解读自然”

一家丹麦初创公司希望帮助研发团队自动化需要视觉检查的实验室实验，已在A轮融资中筹集到2000万美元，以在美国推广其技术。

成立于2018年的Reshape，总部位于哥本哈根，研发出一款配备软件和人工智能模型的机器视觉系统，帮助科学家跟踪培养皿和类似盘式格式中的视觉变化，比如颜色或细胞生长速率。其设备内置孵育箱，可设置特定温度，并记录相应数据，以确保实验可以轻松重复。

这种方法的好处在于这些实验可以全天候进行，无需直接监督，为技术人员释放出其他重要任务的时间。

“解读自然”

“解码自然”的概念是Reshape设定实现目标的核心所在，这源于一个更广泛的趋势，自然界和人造界之间的界线已经开始模糊。硅谷对这些机遇并没有视而不见，证据是投入了大量资金用于寻求“工程化”生物技术的技术。

“整个生物学正在从一门科学转变为一门工程学科，我认为我们最想做的事情之一是让一些非常‘抽象的’东西 — 物体如何生长，它是如何表现的? — 更容易描述，”Reshape首席执行官卡尔-埃米尔·格罗恩告诉TechCrunch。“理想情况下，我们希望找出如何建立真实世界中发生的事情和DNA中发生的事情之间的翻译层。”

Reshape 的创意源于 Grøn 的工程背景，当时他开始约会一个从事生物科技行业的人，让他了解了实验室实验中涉及到的大量手动工作。

格伦说：“我只是假定生物技术是大规模自动化的，但是每天的每8小时，连续5个月，她都不得不进入实验室拍摄培养皿的照片。你如果是来自科技界的话，这看起来简直疯狂。”

在哥本哈根地区与一些生物技术公司交谈后，Grøn意识到他最初的经历并非一种奇怪的异常：实验室进行DNA测序、化学成分测试以及其他一切操作的方式仍然大体上与一个多世纪前没有太大的变化。

因此，Grøn招募了两名联合创始人，Daniel Storgaard和Magnus Madsen，并着手建立一个全套平台，配备高分辨率摄像头和照明，以捕获视觉数据点和时光流逝，并记录在给定实验条件下不同组件如何反应。

在引擎盖下

Reshape在其自家实验室使用内部数据训练自己的AI模型，这些模型可以立即运行，适用于一些常见的实验类型，比如涉及真菌或细菌宿主、种子和昆虫等。但该公司也可以帮助客户为特定用例训练模型，比如跟踪特定微生物在特定条件下的行为。

格朗说：“重塑数据科学团队利用我们定制的MLops架构来处理这一端到端的过程，从理解所需的输出和量化开始，大规模标注所需数据集，开发和基准测试模型，然后在我们的产品中部署给我们的客户。”

例如，一个农业公司可以使用Reshape来测试种子的发芽率，或特定疾病的严重程度。或者一个食品公司可以进行成分表征，测试质量、新鲜度或成分随时间成熟的程度 - 通常需要视觉评估的任何事情。

一些Reshape的客户正在利用该平台技术从化学杀虫剂转向生物杀虫剂 - 基本上是找出哪种新化合物效果最好，并记录它们的制备过程。对客户来说，速度最终是最主要的吸引点。

"他们将做四到十倍于以往的实验，这意味着他们可以更快地将产品推向市场，"格伦说道。

Reshape使得结果可以在基于云的界面中查看，但该平台还支持以LIMS或CSV等格式导出数据，让用户可以将数据传递至其他生物技术软件，如Benchling，甚至只是Excel。

在准确性方面，Grøn表示，它会将基础模型与人类在相同实验中的表现进行对比，涵盖假阴性等指标。这有助于避免实验被提前中止的情况，因为科学家认为实验无效。

“我们帮助客户大约减少80%的假阴性，”格侯恩说。“我们还帮助客户减少获得结果所需的时间。而不是依靠记得几年前如何进行实验，我们完美地跟踪记录了。因此，每次在平台上运行实验时，我们都会跟踪记录；重复性非常重要。”

在商业模式方面，Reshape以订阅方式出售全套平台，包括硬件、机器学习和底层软件。定价采用“基于价值”的定价模式，每个客户的定价可能有所不同。

目前，Reshape只销售一种尺寸的机器，这意味着如果客户有很多实验，他们必须购买很多台机器。因此，为了将其扩展到巨大的工业级实验，Reshape可能需要更大的机器；Grøn在这个问题上仍有些含糊其辞，但他暗示他们将来可能会“拓展”到更大的设备。

成长

作为Y Combinator（YC）2021年冬季班的毕业生，Reshape已经积累了一批相当令人印象深刻的客户，包括瑞士农业技术巨头先正达和牛津大学。拥有另外2千万美元的资金，这是去年810万美元的种子轮融资之后，Reshape表示计划利用这笔新资金来扩大美国业务规模，据称已经有大约三分之二的收入来自美国，尽管主要来自其欧洲客户在美国的设施。

“我们已经证明我们的技术有效 — 现在的关键在于扩大规模，帮助尽可能多的实验室加速生物转变。”格龙说道。

其他公司也在将自动化引入科学实验室，包括伦敦的Automata，该公司去年筹集了4000万美元，以针对更广泛的实验室工作流程。一些公司也提供类似Reshape尝试做的事情，比如Singer Instruments的Phenobooth和Interscience的ScanStation。

但通过提供一整套平台，包括端到端的数据管理，一出炉就可以使用，格伦认为这就是Reshape与众不同之处。

格伦表示：“这是一个昂贵的问题，许多公司长期以来一直在尝试解决。”“我们提供孵化、图像捕捉和分析的封闭系统。我们的预训练模型可以立即投入使用，无需耗时训练。”

Reshape的A轮融资由欧洲风投公司Astanor Ventures领投，YC、R7、ACME、21stBio以及Unity的联合创始人Nicholas Francis也参与投资。