デンマークのスタートアップ企業は、目視検査を必要とする実験室実験の自動化を研究開発チームに支援したいと考えており、シリーズAラウンドで2,000万ドルを調達して米国で技術を拡大しようとしている。
2018年にコペンハーゲンで設立されたReshapeは、ソフトウェアとAIモデルを豊富に搭載したロボット画像化システムを開発しました。このシステムは、科学者がペトリ皿などのプレート上で、色や細胞の成長速度といった視覚的な変化を追跡するのを支援します。同社の装置は、特定の温度に設定できるインキュベーション機能を内蔵しており、関連するデータが記録されるため、実験を容易に繰り返すことができます。
利点は、これらの実験を直接の監督なしで 24 時間 365 日実行できるため、技術者が他の重要なタスクに専念できることです。
「自然を解読する」
「自然を解読する」というコンセプトは、Reshapeが目指すものの核心であり、自然界と人工世界の境界線が曖昧になっているという広範なトレンドを基盤としています。こうした機会はシリコンバレーでも見逃されておらず、生物学を「工学」しようとする技術に莫大な資金が注ぎ込まれていることがその証です。
「生物学は全体として科学から工学の分野へと移行しつつあり、私たちが実現したい最大の課題の一つは、物体がどのように成長するのか、どのように振る舞うのかといった、非常に『目に見えない』部分をより容易に記述できるようにすることだと考えています」と、ReshapeのCEOであるカール＝エミル・グロン氏はTechCrunchに語った。「理想的には、現実世界で起こっていることとDNAの中で起こっていることの間に、どのように翻訳層を作るかを明らかにしたいのです。」
Reshape の誕生は、エンジニアリングのバックグラウンドを持つ Grøn 氏がバイオテクノロジー業界で働く人と付き合い始め、実験室での実験にどれだけの手作業が必要であるかについての洞察を得たときに始まりました。
「バイオテクノロジーは高度に自動化されていると勝手に思い込んでいましたが、彼女は5ヶ月間、毎日8時間おきに研究室に行ってペトリ皿の写真を撮らなければならなかったんです」とグロン氏は語った。「テクノロジー業界出身の人間にとっては、本当にクレイジーに思えました」
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コペンハーゲンで数多くのバイオテクノロジー企業と話をした後、グロン氏は、自分の最初の経験が何か奇妙な例外的なことではないことに気づいた。研究室でDNA配列を解析し、化学組成を測定し、その他すべての作業を行う方法は、1世紀以上にわたって行われてきた方法とほぼ同じ方法で行われているのだ。
そこでグロン氏は、ダニエル・ストルガード氏とマグナス・マドセン氏の2人の共同創業者を招き、高解像度カメラと照明を備えたフルスタック・プラットフォームの構築に着手し、視覚的なデータポイントとタイムラプスをキャプチャし、特定の実験におけるさまざまなコンポーネントが、与えられた条件に対してどのように反応するかを記録しました。
ボンネットの下
Reshapeは、自社ラボで社内データを用いて学習させた独自のAIモデルを開発しており、真菌や細菌の宿主、種子や昆虫など、より一般的な実験の種類であれば、すぐに活用できます。また、特定の微生物が特定の条件下でどのように行動するかを追跡するなど、特定のユースケース向けにモデルを学習させる顧客への支援も可能です。
「Reshape のデータ サイエンス チームは、当社がカスタム構築した MLOps アーキテクチャを使用して、望ましい出力と定量化の理解から始めて、必要なデータセットを大規模に注釈付けし、モデルを開発してベンチマークし、それらを顧客向けの製品に展開するまで、エンドツーエンドで処理します」と Grøn 氏は述べています。
例えば、農業会社はReshapeを使って種子の発芽率や特定の病気の重症度を検査できます。また、食品会社は原材料の特性評価を行い、品質、鮮度、熟成の進み具合などを検査できます。これらは通常、目視による評価が必要となるあらゆる作業です。
Reshapeの顧客の中には、このプラットフォーム技術を化学農薬から生物農薬への移行に活用している企業もあります。つまり、どの新しい化合物が最も効果的かを特定し、それらの製造方法を記録するということです。そして、顧客にとって最終的に最大の魅力はスピードなのです。
「彼らは以前の4倍から10倍もの実験を行うでしょう。つまり、製品をはるかに早く市場に出すことができるということです」とグロン氏は語った。
Reshape では、結果をクラウドベースのインターフェースで表示できますが、プラットフォームは LIMS や CSV などの形式でのデータ エクスポートもサポートしているため、ユーザーはデータを Benchling などの他のバイオテクノロジー ソフトウェアや、Excel に持ち込むことができます。
精度に関しては、グロン氏によると、このシステムは基礎モデルを、同じ実験における人間のパフォーマンスと比較し、偽陰性などの指標も網羅しているという。これにより、科学者が実験の効果がないと判断したために実験が中断されるような事態を回避できる。
「偽陰性を約80%削減することに成功しました」とグロン氏は述べた。「また、お客様が結果を得るまでの時間を短縮できるよう支援しています。数年前の実験をどのように行ったかを覚えている必要はなく、私たちはそれを完璧に記録しています。そのため、お客様がプラットフォーム上で実験を実行するたびに、私たちはそれを追跡します。再現性は非常に重要です。」
ビジネスモデルとしては、Reshapeはハードウェア、機械学習、基盤ソフトウェアを含むプラットフォーム全体をサブスクリプション形式で販売しています。価格は「価値ベース」の価格モデルに基づいており、顧客ごとに異なります。
現時点では、Reshapeは1種類のサイズのマシンしか出荷していないため、顧客が多数の実験を行う場合、複数のマシンを調達する必要があります。そのため、これを大規模な産業グレードの実験にスケールアップするには、Reshapeはより大きなマシンが必要になる可能性があります。Grøn氏はこの点についてやや慎重な姿勢を示しましたが、将来的にはより大きなデバイスへの展開を「進める」可能性を示唆しました。
成長
Yコンビネーター（YC）の2021年冬期バッチを卒業したReshapeは、スイスの農業技術大手シンジェンタやオックスフォード大学など、非常に印象的な顧客基盤を築いています。昨年の810万ドルのシードラウンドに続き、新たに2,000万ドルを調達したReshapeは、この新たな資金注入を米国事業の拡大に活用する計画です。Reshapeによると、既に売上高の約3分の2は米国で発生しており、そのほとんどは欧州顧客の米国施設からのものです。
「私たちの技術が機能することは実証済みです。今後はそれを拡大し、できるだけ多くの研究室を支援して生物学的移行を加速させることが課題です」とグロン氏は述べた。
他にも、科学研究室に自動化を導入している企業があります。ロンドンのAutomataは、昨年、より広範な研究室ワークフローをターゲットに4,000万ドルを調達しました。また、Singer InstrumentsのPhenoBoothやInterscienceのScanStationなど、Reshapeの取り組みと類似した製品を提供する企業もあります。
しかし、すぐに使えるエンドツーエンドのデータ管理を備えたフルスタックのプラットフォームを提供することで、Reshape が他と一線を画すことになる、と Grøn 氏は考えています。
「これは多くの企業が長年解決に取り組んできた、費用のかかる問題です」とグロン氏は述べた。「私たちは、インキュベーション、画像撮影、そして分析を閉ループシステムで提供します。当社の事前学習済みモデルは、箱から出してすぐに使用でき、時間のかかる学習は必要ありません。」
ReshapeのシリーズAラウンドは、欧州のVC企業Astanor Venturesが主導し、YC、R7、ACME、21stBio、Unityの共同設立者であるNicholas Francisが参加した。
