Los avances en la secuenciación de ADN y las grandes cantidades de datos genómicos producidos por la tecnología de secuenciación de próxima generación (NGS) han creado una oportunidad inicial para crear software para biólogos para que puedan analizar más fácilmente estos grandes datos y dar el siguiente salto. Podría ayudar a la hora de desarrollar nuevas vacunas, tratamientos contra el cáncer, etc.
Durante los últimos cuatro años, MiLaboratoriosuna startup con sede en San Francisco y un centro de I+D en Bilbao, España, ha estado construyendo una plataforma de biología computacional para facilitar a los biólogos el procesamiento, análisis y agregación de sus datos. Incorpora funciones como visualización de datos e IA generativa para impulsar la usabilidad.
Su plataforma también está diseñada para ser un mercado para que otros científicos puedan distribuir herramientas informáticas más especializadas en forma de aplicaciones para seguir ampliando la utilidad para la comunidad de investigación genómica. MiLaboratories se dirige a científicos cuyas habilidades abarcan la biología, la informática y las matemáticas: los llamados bioinformáticos.
“Es un enfoque estilo 'sin código' para los biólogos y También lanzamos un SDK (código abierto) (kit de desarrollo de software) que permite a los bioinformáticos crear aplicaciones reales”, dice el director ejecutivo Stan Poslavsky a TechCrunch.
“Durante mi carrera científica y la de nuestros fundadores, vimos una enorme ineficiencia. . . en cómo se desarrollan las terapias modernas, cómo se desarrollan los medicamentos modernos”, explica. “Debido a esta fricción entre los datos (los grandes datos, generados por los biólogos, los datos de secuenciación) y el análisis de datos que no está disponible para ellos”.
Si bien hay “miles” de programas y herramientas de software que pueden realizar análisis de datos NGS, afirma que la mayoría se han desarrollado en el ámbito académico, donde la atención tiende a centrarse en la utilidad más que en la usabilidad.
También es necesario que los biólogos agreguen e integren resultados de múltiples análisis, afirma. “En una imagen unificada, que permite entender lo que está pasando. Y ahí es donde nuestra plataforma ayuda enormemente”, sugiere.
La startup espera que su plataforma libere a los bioinformáticos de tener que lidiar con el duro trabajo del procesamiento de datos genómicos para que estos científicos multidisciplinarios puedan aplicar sus habilidades a las tareas más complejas de construir algoritmos que puedan ayudar a avanzar en la ciencia de vanguardia.
“Los bioinformáticos en realidad dedican mucho tiempo a hacer el trabajo inútil de ejecutar el software para los biólogos”, dice Poslavsky. “Para procesar estos datos, es necesario tener máquinas Linux, utilizar SSH, ejecutar herramientas de software complicadas para realizar el análisis y obtener información de los datos”.
“(Un médico) no tiene habilidades para hacer esto en Linux, en un clúster HPC (computación de alto rendimiento), porque tiene otras cosas que hacer. Y eso es lo que hacen la mayoría de los bioinformáticos de las empresas y del mundo académico, simplemente este trabajo mensual de ejecutar las herramientas”.
El jueves, MiLaboratories presentó oficialmente su SDK. Plataforma.bioque permite a los desarrolladores externos contribuir con aplicaciones, aunque ha estado en pruebas alfa y beta durante varios años. (Poslavsky dice que “alrededor de 300 laboratorios” han estado utilizando la versión beta y, hasta ahora, “alrededor de 20” aplicaciones han estado disponibles a través de la plataforma).
“Las primeras aplicaciones que están disponibles en la plataforma se basan en nuestras aplicaciones biológicas y bioinformáticas, que son muy populares. . . (con) empresas y personas involucradas en el desarrollo de terapias inmunes. Pero ya lo tenemos. . . una buena selección de colaboraciones y personas dispuestas a traer sus aplicaciones a la plataforma, tanto del mundo académico como de la industria”, añade.
La startup fundada en 2021 también anuncia una ronda de financiación Serie A de 10 millones de dólares para continuar el desarrollo, centrándose en invertir en la construcción de comunidades.
“La razón clave para recaudar dinero es simplemente poner más manos en el desarrollo de nuestra plataforma. Estamos contratando más ingenieros. Estamos contratando lo que se llama defensores de los desarrolladores, que están propagando la tecnología entre, principalmente, la comunidad académica, porque la mayor parte del software bioinformático se desarrolla en el mundo académico”.
“Durante el próximo año nos centraremos en la propagación de la tecnología en la comunidad y en involucrarla para crear sus aplicaciones, envolver su software existente y entregarlas a través de la plataforma”, agrega.
La Serie A de MiLaboratories está liderada por la madrileña Kfund, con la participación de Acrobator Ventures, EGB Capital, Courtyard Ventures, Somersault Ventures, Speedinvest y Ten13.
En un comunicado, Miguel Arias, socio general de Kfund, dijo: “Invertir en plataformas que cierren la brecha entre los desarrolladores (en este caso bioinformáticos) y los usuarios comerciales (en este caso biólogos) es el núcleo de lo que queremos hacer. en nuestro fondo. Existe un enorme potencial en democratizar el acceso a datos complejos que permitan la entrega de conocimientos inmunológicos”.
MiLaboratories ofrece su software de forma gratuita a los académicos, pero también obtiene ingresos a través de un modelo pago para usuarios comerciales. Según Poslavsky, la startup se acerca a los 100 clientes de pago en esta etapa.
“Muchas de las grandes compañías farmacéuticas -como Moderna, Bristol-Myers Squibb- son nuestros clientes”, señala, y añade: “Tenemos ingresos -buenos ingresos- que nos permiten no depender tanto del dinero de riesgo”.
A principios de 2022, la startup recaudó una ronda inicial de 2,5 millones de dólares. Anteriormente también recibió una pequeña pre-semilla de algunos ángeles.
Al discutir los desafíos de desarrollar la plataforma de biología computacional, Poslavsky dice que la asombrosa cantidad de datos generados por NGS significó que la startup tuvo que prestar mucha atención para garantizar la eficiencia del procesamiento para evitar generar “costos locos”.
“La cantidad de datos generados en el espacio es realmente una locura”, enfatiza. “Las grandes empresas farmacéuticas, nuestros clientes. . . Tienen petabytes de datos genéticos generados hasta ahora. Entonces esa es una escala enorme”.
MiLaboratories ha desarrollado lo que Poslavsky describe como una tecnología “muy sofisticada” y “matemáticamente probada” que permite realizar muchos tipos de cálculos de “una manera muy optimizada”. Sugiere que esta tecnología, que ha patentado, permite que la plataforma alcance una eficiencia 10 veces mayor en comparación con otros tipos de flujo de trabajo computacional.
“Eso es algo muy importante. Está oculto a los ojos del biólogo, porque la propuesta valiosa para el biólogo es 'Quiero hacer clic en botones y obtener información', pero es muy importante para los dueños de negocios”.
En cuanto a la competencia, los nombres de Poslavsky Seqera (y su software Nextflow) como el rival más cercano, en términos de popularidad y propuesta de valor. También existen herramientas de código abierto para el procesamiento NGS, como Galaxiapero MiLaboratories considera que su plataforma ofrece a los investigadores una ruta más accesible para obtener información valiosa sobre los datos.
