“整个生物学正在从一门科学转变为一门工程学科，我认为我们要做的最重要的事情之一是更容易描述一些非常‘抽象的’东西——物体如何生长，如何行为？——” Reshape首席执行官卡尔-埃米尔·格朗告诉TechCrunch。“理想情况下，我们想要找出如何建立真实世界与DNA之间的翻译层。”

Reshape的创立灵感来源于格朗具有工程背景的事实，当时他开始与一位在生物技术行业工作的人约会，这使他深入了解实验室实验中所涉及的大量手动工作。

“我只是认为生物技术已经被大规模自动化了，但是经过连续五个月的每天的八小时，她仍然不得不进入实验室拍摄培养皿的照片，”格朗说。“对于来自科技界的人来说，这似乎很疯狂。”

在哥本哈根当地与一些生物技术公司交谈后，格朗意识到他的初次经历并不是一种奇怪的异常现象：实验室进行DNA测序、测量化学成分等一切仍在以同样的方式进行，这种方式已经存在了一个多世纪。

所以，格朗邀请了两名联合创始人Daniel Storgaard和Magnus Madsen，着手构建一个全套平台，配备高分辨率摄像头和照明，以捕获视觉数据点和时间跨度，并记录给定实验中的不同组分如何对其所设定的条件产生反应。

系统内部

Reshape开发自己的AI模型，通过在自己实验室的内部数据上进行训练，这些模型可以立即用于一些较为常见的实验类型，例如涉及真菌或细菌宿主、种子和昆虫的实验。但是，公司也可以帮助客户针对特定用例训练模型，比如跟踪特定微生物在某些条件下的行为。

“Reshape数据科学团队利用我们自己构建的MLOps架构，从理解期望的输出和量化、批量注释数据集、开发和评估模型，然后在我们的产品中部署模型，为我们的客户提供服务，”格朗说。

例如，农业公司可以利用Reshape测试种子发芽率或特定疾病的严重程度。或者食品公司可以进行食材表征以测试品质、新鲜度或食材随时间成熟的情况——任何通常需要进行视觉评估的内容。

一些Reshape的客户正在使用该平台技术将化学农药转变为生物农药——基本上是找出哪种新化合物效果最好，并记录它们是如何制作的。并且速度最终是客户的主要吸引力。

“他们会进行四到十倍于以前的实验，这意味着他们能够更快地将产品推向市场，”格朗表示。

Reshape将结果在基于云的界面中提供查看，但该平台也支持以LIMS或CSV等格式导出数据，允许用户将其数据导入其他生物技术软件，如Benchling甚至Excel。

在准确性方面，格朗表示将底层模型与同一实验中的人类表现进行比较，涵盖假阴性等指标。这有助于避免由于科学家认为实验失败而导致实验被提前终止的情况。

“我们帮助减少假阴性约80％，”格朗说。“我们还帮助客户减少获取结果所需的时间。而不再需要依靠记忆几年前如何进行实验，我们完全追踪它。因此，每次在平台上运行实验时，我们都会追踪它；重复性非常重要。”

在商业模式方面，Reshape以订阅的形式销售整套平台，其中包括硬件、机器学习和基础软件。定价采用“基于价值”的定价模型，每个客户的定价可能有所不同。

目前，Reshape仅发货一种规格的机器，这意味着如果客户有大量实验，那么他们必须获得大量的机器。因此，为了将其扩展到大规模产业级实验，Reshape可能需要更大型的机器；格朗对此问题保持了一定的保密，但他暗示他们可能会在未来“扩展到”更大的设备。

增长

作为Y Combinator(YC) 2021年冬季批次的毕业生，Reshape已经积累了一系列令人印象深刻的客户，包括瑞士农业科技巨头先正达和牛津大学。随着又一轮2000万美元的融资，紧随去年810万美元的种子轮，Reshape表示计划利用这笔新资金扩大其在美国的业务，据称其约三分之二的收入已经来自美国的客户，尽管主要是来自其欧洲客户在美国设施的业务。

“我们已经证明了我们的技术是可行的——现在的问题在于扩展它，并帮助尽可能多的实验室加速生物转变，”格朗表示。

其他公司也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4000万美元用于目标更广泛的实验室工作流程。还有一些公司提供类似于Reshape尝试做的事情，比如Singer Instruments的PhenoBooth和Interscience的ScanStation。

但是通过提供一个完整的一站式平台，包括端到端数据管理，一切就绪，格朗认为这是Reshape的特色所在。

“这是一个许多公司长期以来一直在努力解决的昂贵的问题，”格朗说。“我们提供培养、图像捕捉和分析，形成一个封闭回路系统。我们的预训练模型可以立即使用，无需耗费时间进行训练。”

Reshape的A轮融资由欧洲风险投资公司Astanor Ventures领投，YC、R7、ACME、21stBio和Unity联合创始人尼古拉斯·弗朗西斯等参与。