Los biólogos y otros científicos se enfrentan en estos días con un mar profundo de datos y una panoplia desconcertante de herramientas para aplicar, muchas de las cuales requieren un especialista para operar. Contratar a uno es un desafío y encargar el trabajo puede llevar meses… pero LatchBio ofrece una opción que puede permitirle ejecutar sus datos a través de AlphaFold y otras herramientas de primer nivel en segundos. La empresa acaba de recaudar 28 millones de dólares para desarrollar su plataforma cada vez más relevante.
Fundamentalmente, el problema es que los científicos no son todos científicos de datos.
“Los biólogos, por asombrosos que sean en biología, pipeteo y cosas de laboratorio… apestan en programación”, dijo Alfredo Andere, cofundador y director ejecutivo de LatchBio. Pero la revolución en la biotecnología está impulsada por el enorme aumento de datos provenientes de cada experimento.
Podría haber sido factible procesarlo usted mismo con herramientas básicas hace unos años, pero el volumen se ha multiplicado por mil y más, y cada nuevo descubrimiento (como la secuenciación del genoma más barata o nuevas formas de aplicar esos datos) lo infla aún más.
“Si haces un experimento CRISPR, después de hacer la edición en el laboratorio húmedo, lo secuencias en una máquina Illumina. Te devuelve un archivo con la cadena de ARN y las ediciones que hiciste, pero no es uno de ellos, son 10,000 de ellos”, continuó Andere. “Si solo es un biólogo, necesita aprender a usar CRISPResso, usar la línea de comando, instalar las dependencias, alimentarlo con los datos correctos…”
La única forma realista de manejar este volumen de datos sin procesar ahora es entregárselos a un biólogo computacional, una raza rara y que rara vez está disponible con poca antelación.
“El problema que vimos una y otra vez es que estas personas son realmente difíciles de encontrar: son como 20 biólogos para un biólogo computacional. Entonces envían sus datos y esperan, a veces durante meses”, dijo Andere.
Andere y sus cofundadores, el CTO Kenny Workman y el COO Kyle Griffin, procedían de una gran experiencia tecnológica, pero se desilusionaron con la industria en la que trabajaban.
“En Google, teníamos estos flujos de datos asombrosos, pero eran para publicar anuncios. Luego vimos a estas empresas de biotecnología curar enfermedades, pero tenían los peores canales de datos del mundo”, dijo. Entonces, ¿por qué no aplicar el mismo poder y facilidad de uso que se encuentra en una herramienta de nivel de Google pero diseñada para que la usen los científicos que no pueden escribir una línea de código? Esa es la intención de la plataforma Latch de la empresa, que se centra en la facilidad de uso y la flexibilidad por encima de todo.
“Realmente tiene que facilitar las cosas a los biólogos: necesita herramientas que les permitan cargar, luego completar como tres parámetros y hacer clic en ejecutar”, dijo Andere. “Al igual que AlphaFold, es un modelo muy pesado. Vimos esto en Berkeley; literalmente pasaron semanas tratando de instalarlo en un clúster de GPU y no pudieron. Es tan complejo. Les dimos nuestra plataforma, pones una secuencia de aminoácidos y la ejecutas. Tuvimos [genetic sequencing pioneer] El mismo George Church el otro día, en literalmente 30 segundos lo teníamos ejecutando AlphaFold en la plataforma”.
Ejecute AlphaFold en Latch en cuatro sencillos pasos: agregue, complete un par de campos, presione Ejecutar y listo. Créditos de imagen: LatchBio
Si todo esto parece infantilizar un poco a los científicos… pregúntele a uno. Los biólogos probablemente serán los primeros en decir que no quieren lidiar con el código. Los buenos científicos son personas inteligentes, pero por lo general quieren concentrarse en lo que hacen mejor, no aprender una nueva disciplina solo para dar sentido a la avalancha de datos. ¡Hay otros científicos cuyo trabajo apropiado es ese!
El problema aparece cuando se considera cuán diversos son los campos de la biología y la biotecnología. Cada dominio, como la proteómica, la epigenética y las docenas de subdominios de cada uno, tiene decenas de herramientas y procesos de software únicos. Si bien algunas plataformas y métodos, como los cuadernos Jupyter y similares, han surgido como estándares de facto en muchos campos, están orientados a la gente de bioinformática, no a los que usan gafas en los laboratorios húmedos.
“La biología es tan compleja que no puedes tener las herramientas generalizables que hemos creado para la ingeniería de software”, dijo Andere. “Así que tienes una situación de huevo y gallina: los biólogos no lo usarán si no hay flujos de trabajo, y no hay flujos de trabajo si la gente no lo está usando”.
Salieron de esta situación, como él dijo, comprando un pollo. Ellos mismos crearon flujos de trabajo populares y se los dieron a los biólogos, luego usaron esa retroalimentación para mejorar su SDK para que pudieran pasar a los tipos computacionales con algo fácil de usar.
La alternativa, señaló Andere, a menudo es algo así como clonar repositorios de GitHub y otros cuadernos, o recuperar código de documentos y sitios personales. Los biólogos computacionales no son tan glotones para el castigo como sus primos que manejan pipetas, por lo que cualquier cosa que les facilite las cosas es bienvenida. Agregar su proceso a Latch usando el SDK significa que los científicos que llenan su bandeja de entrada pueden hacerlo ellos mismos.
La esperanza, y uno de los objetivos principales de esta recaudación de fondos, es que la comunidad de comp bio continúe interactuando con la plataforma de LatchBio, lo que le permitirá a la empresa pasar de los flujos de trabajo más populares a hacer que la infraestructura biotecnológica existente sea más accesible. Muchas empresas tienen sus propias herramientas y pilas, pero al igual que el resto, a menudo solo pueden ser operadas por expertos. Si eso pudiera cambiar, liberaría a esos valiosos expertos en datos para construir en lugar de simplemente implementar.
“Una empresa de 50.000 personas no es un cliente en este momento porque tiene cien o 200 personas en biología computacional. Pero si solo esas empresas pueden construirlo, y las empresas más pequeñas no pueden, esa es la oportunidad”, dijo Andere. “Conseguimos empresas de las series A y B que no pueden hacerlo por sí mismas, y trabajamos en estrecha colaboración con ellas. Estamos creciendo rápidamente y pronto la compañía de la Serie D que comience a construir la suya propia dirá, ‘¿por qué hacerlo cuando LatchBio funciona?’ Las empresas pagarán mucho para no tener que construir esto internamente”.
Los fundadores de LatchBio en el laboratorio. Créditos de imagen: LatchBio
La compañía espera ARR de $ 1 millón para fin de año, y los contratos se están acumulando. Pero Andere enfatizó que la plataforma siempre será gratuita para los académicos (a pesar de que su situación de licencia puede ser una molestia), quienes por regla general prefieren esperar un mes antes que gastar cinco cifras.
La ronda A de $28 millones fue codirigida por Coatue y Lux Capital, con la participación de Hummingbird Ventures, Caffeinated Capital, Haystack y Fifty Years.
Andere dijo que esperan no solo desarrollar el producto, sino también contratar al mejor equipo de ingeniería de software en biotecnología. “Creo que los jóvenes están cansados de trabajar en empresas cuantitativas y de optimización; no hay una empresa en biotecnología que represente estar entre los mejores ingenieros de software del mundo, mientras trabaja en problemas que cambian el mundo”, concluyó. Naturalmente, LatchBio pretende ser precisamente eso.
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