Reshape révolutionne la science en automatisant la partie ‘visuelle’ des expériences en laboratoire pour décoder la nature !

Une startup danoise veut automatiser les expériences en laboratoire grâce à l’intelligence artificielle

Une startup danoise souhaite aider les équipes de R&D à automatiser les expériences en laboratoire qui nécessitent des inspections visuelles, et a levé 20 millions de dollars lors d’un tour de financement de série A pour développer sa technologie aux États-Unis.

Reshape, fondée à Copenhague en 2018, a développé un système d’imagerie robotique équipé d’un logiciel et de modèles d’intelligence artificielle pour aider les scientifiques à suivre les changements visuels, tels que la couleur ou le taux de croissance des cellules, à partir de boîtes de Petri et de formats de plaques similaires. Ses machines sont équipées d’une incubation intégrée pouvant être réglée à des températures spécifiques, les données correspondantes étant enregistrées pour faciliter la reproduction des expériences.

L’avantage est que ces expériences peuvent être réalisées 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans surveillance directe, ce qui libère les techniciens pour d’autres tâches critiques.

Machine de Reshape en action. Crédits image : Reshape

« Décoder la nature »

Le concept de « décoder la nature » est au cœur de ce que Reshape cherche à réaliser, 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 échappé à la Silicon Valley, comme en témoigne l’argent considérable investi dans les technologies visant à « ingénier » 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 aspects très ‘intangibles’ – comment un objet grandit, comment il se comporte – plus faciles à décrire », a déclaré Carl-Emil Grøn, PDG de Reshape, à nous. « Idéalement, nous voulons trouver comment créer une couche de traduction entre ce qui se passe dans le monde réel et ce qui se passe dans votre ADN. »

L’idée de Reshape est venue à Grøn, qui a une formation en ingénierie, lorsqu’il a commencé à fréquenter quelqu’un travaillant dans l’industrie biotechnologique, ce qui lui a permis de prendre conscience de la quantité d’efforts manuels nécessaires pour réaliser des expériences en laboratoire.

« Je pensais simplement que la biotechnologie était massivement automatisée, mais chaque huitième heure, tous les jours, pendant cinq mois d’affilée, elle devait aller au laboratoire et prendre une photo d’une boîte de Petri », a déclaré Grøn. « Quand vous venez du monde de la technologie, cela semblait fou. »

Après avoir parlé à plusieurs entreprises biotechnologiques situées à Copenhague, Grøn a réalisé 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 déroule encore de la même manière depuis plus d’un siècle.

Ainsi, Grøn a recruté deux co-fondateurs, Daniel Storgaard et Magnus Madsen, et a entrepris de construire une plateforme complète, avec des caméras haute résolution et un éclairage, pour capturer des données visuelles et des laps de temps et enregistrer la réaction des différents composants d’une expérience donnée aux conditions auxquelles ils sont soumis.

Sous le capot

Reshape développe ses propres modèles d’intelligence artificielle, formés sur des données internes de son propre laboratoire, et ceux-ci peuvent fonctionner dès le départ pour certains types d’expériences 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, tels que le suivi du comportement de certains microbes dans certaines conditions.

« L’équipe scientifique de Reshape, utilisant notre architecture MLOps sur mesure, gère cela de bout en bout, en commençant par comprendre la sortie et la quantification souhaitées, en annotant les ensembles de données nécessaires à grande échelle, en développant et en comparant les modèles, puis en les déployant dans notre produit pour nos clients », explique Grøn.

Par exemple, une entreprise agricole peut utiliser Reshape pour tester les taux de germination des graines ou la gravité d’une maladie spécifique. Ou une entreprise alimentaire peut effectuer une caractérisation des ingrédients pour tester la qualité, la fraîcheur ou la maturation des ingrédients – tout ce qui nécessite généralement une évaluation visuelle.

Croissance détectée dans un test. Crédits image : Reshape

Certains clients de Reshape utilisent la technologie de la plateforme pour passer des pesticides chimiques aux pesticides biologiques – essentiellement, pour déterminer quels nouveaux composés fonctionnent le mieux et enregistrer comment ils ont été fabriqués. Et la vitesse est finalement l’attrait principal pour les clients.

« Ils réalisent quatre à dix fois plus d’expériences qu’auparavant, ce qui signifie simplement qu’ils peuvent commercialiser leurs produits beaucoup, beaucoup plus rapidement », explique Grøn.

Reshape met les résultats à disposition dans une interface basée sur le cloud, mais la plateforme prend également en charge les exportations de données dans des formats tels que LIMS ou CSV, permettant aux utilisateurs d’exporter leurs données vers d’autres logiciels biotechnologiques tels que Benchling ou même Excel.

Les résultats sont présentés dans une interface basée sur le cloud. Crédits image : Reshape

En termes de précision, Grøn affirme que les modèles sous-jacents sont comparés aux performances d’un humain sur la même expérience, en couvrant des métriques telles que les faux négatifs. Cela évite les scénarios où une expérience aurait été interrompue parce que le scientifique pensait que l’expérience était inefficace.

« Nous aidons à réduire les faux négatifs d’environ 80% », déclare Grøn. « Nous aidons également nos clients à réduire le temps nécessaire pour obtenir un résultat. Et au lieu de devoir se fier à ses souvenirs sur la façon dont une expérience a été réalisée il y a quelques années, nous gardons une trace parfaite de tout. Donc chaque fois que vous exécutez une expérience sur la plateforme, nous la suivons ; la reproductibilité 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 le logiciel sous-jacent. La tarification est basée sur la valeur et peut varier pour chaque client.

Pour l’instant, Reshape ne propose qu’une seule taille de machine, ce qui signifie que si un client a de nombreuses expériences, il doit obtenir de nombreuses machines. Ainsi, pour étendre cela à des expériences industrielles de grande envergure, Reshape pourrait avoir besoin de machines plus grandes ; Grøn est resté quelque peu évasif à ce sujet, mais il a suggéré qu’ils pourraient « diversifier » vers des appareils plus grands à l’avenir.

Machine d’imagerie de Reshape. Crédits image : Reshape

Croissance

Reshape, issu de la promotion hivernale 2021 de Y Combinator (YC), compte un nombre assez impressionnant de clients, notamment le géant suisse de la technologie agricole Syngenta et l’Université d’Oxford. Avec 20 millions de dollars supplémentaires en poche, après une levée de fonds de 8,1 millions de dollars l’année dernière, Reshape prévoit d’utiliser ce nouvel apport de liquidités pour développer son activité aux États-Unis, où elle réalise déjà environ les deux tiers de ses revenus, principalement grâce aux installations américaines de ses clients européens.

« Nous avons prouvé que notre technologie fonctionne, maintenant il s’agit de la développer et d’aider autant de laboratoires que possible à accélérer la transition biologique », a déclaré Grøn.

D’autres sociétés automatisent également les laboratoires scientifiques, notamment Automata à Londres, qui a levé 40 millions de dollars l’année dernière pour cibler le flux de travail des laboratoires dans son ensemble. Et certaines entreprises proposent quelque chose de similaire à ce que Reshape cherche à faire, comme le PhenoBooth de Singer Instruments et le ScanStation d’Interscience.

Mais en fournissant une plateforme complète avec une gestion des données de bout en bout, prête à l’emploi, Grøn estime que c’est ce qui distingue Reshape des autres.

« Il s’agit d’un problème coûteux que de nombreuses entreprises essaient de résoudre depuis longtemps », affirme Grøn. « Nous fournissons l’incubation, la capture d’image et l’analyse dans un système bouclé. Nos modèles pré-entrainés sont prêts à l’emploi dès le départ et ne nécessitent pas de formation chronophage. »

Le tour de financement de série A de Reshape a été mené par le fonds de capital-risque européen Astanor Ventures, avec la participation de YC, R7, ACME, 21stBio et Nicholas Francis, co-fondateur de Unity.

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