Avanços na sequenciação de DNA e as enormes quantidades de dados genômicos produzidos pela tecnologia de sequenciação de próxima geração (NGS) criaram uma oportunidade de startup para construir software para biólogos, permitindo que eles analisem mais facilmente esses grandes dados e dêem o próximo passo. Isso pode ajudar no desenvolvimento de novas vacinas, tratamentos contra o câncer e assim por diante.
Nos últimos quatro anos, a MiLaboratories, uma startup com sede em San Francisco e uma instalação de P&D em Bilbao, Espanha, tem construído uma plataforma de biologia computacional para facilitar o processamento, análise e agregação de dados pelos biólogos. A plataforma incorpora recursos como visualização de dados e IA generativa para aumentar a usabilidade.
Sua plataforma também é projetada para ser um mercado para outros cientistas, permitindo que eles distribuam ferramentas de computação mais especializadas na forma de aplicativos, expandindo assim a utilidade para a comunidade de pesquisa em genômica. A MiLaboratories tem como alvo cientistas cujas habilidades abrangem biologia, ciência da computação e matemática — os chamados bioinformáticos.
“É uma abordagem de estilo ‘sem código’ para biólogos e também lançamos um SDK [kit de desenvolvimento de software] de código aberto, permitindo que bioinformáticos construam aplicativos reais”, diz o CEO Stan Poslavsky ao TechCrunch.
“Durante minha carreira científica e a de nossos fundadores, vimos uma enorme ineficiência… na forma como terapias modernas, como medicamentos modernos, são desenvolvidos”, explica. “Por causa dessa fricção entre os dados — os grandes dados gerados pelos biólogos, os dados de sequenciamento — e a análise de dados que não está disponível para eles.”
Embora existam “milhares” de programas e ferramentas de software que podem fazer análise de dados NGS, ele afirma que a maioria foi desenvolvida dentro da academia, onde o foco tende a ser na utilidade e não na usabilidade.
Há também uma necessidade de os biólogos agregarem e integrarem resultados de várias análises, diz ele. “Em uma imagem unificada, permitindo que você entenda o que está acontecendo. E esse é o lugar onde nossa plataforma ajuda dramaticamente”, sugere.
A startup espera que sua plataforma libere os bioinformáticos de serem chamados para lidar com o trabalho árduo do processamento de dados genômicos, para que esses cientistas multidisciplinares possam aplicar suas habilidades nas tarefas mais complexas de construção de algoritmos que possam ajudar a avançar a ciência de ponta.
“Os bioinformáticos estão realmente gastando muito tempo apenas fazendo um trabalho repetitivo de executar o software para biólogos”, diz Poslavsky. “Para processar esses dados, você precisa ter máquinas Linux, acessar via SSH, executar ferramentas de software complicadas para concluir a análise e obter insights dos dados.”
“[Um médico] não tem habilidades para fazer isso no Linux, em um cluster de computação de alto desempenho, porque ele tem outras coisas a fazer. E é isso que a maioria dos bioinformáticos nas empresas e na academia está fazendo, na verdade, apenas esse trabalho mensal de executar as ferramentas.”
A equipe fundadora da MiLaboratories, com Stan Poslavsky segundo da esquerda
Na quinta-feira, a MiLaboratories apresentou oficialmente seu SDK, Platforma.bio, que permite que desenvolvedores de terceiros contribuam com aplicativos — embora tenha estado em testes alfa e beta por vários anos. (Poslavsky diz que “cerca de 300 laboratórios” têm usado a versão beta, e “cerca de 20” aplicativos foram disponibilizados através da plataforma até agora.)
“Os primeiros aplicativos disponíveis na plataforma são construídos em torno de nossas aplicações biológicas e bioinformáticas, que são muito populares… [com] empresas e pessoas envolvidas no desenvolvimento de terapia imunológica. Mas já temos… uma boa seleção de colaborações e pessoas dispostas a trazer seus aplicativos para a plataforma, tanto da academia quanto da indústria”, acrescenta.
A startup, fundada em 2021, também está anunciando uma rodada de financiamento de US$ 10 milhões na Série A para continuar o desenvolvimento, com foco em investir na construção da comunidade.
“A principal razão para levantar dinheiro é apenas para colocar mais mãos no desenvolvimento de nossa plataforma. Estamos contratando mais engenheiros. Estamos contratando o que é chamado de defensores de desenvolvedores, que estão propagando a tecnologia principalmente na comunidade acadêmica, porque a maioria do software de bioinformática é desenvolvido na academia.”
“Para o próximo ano [nós vamos] focar na propagação da tecnologia ao redor da comunidade e engajar a comunidade para construir seus aplicativos, para envolver seu software existente e entregá-los através da plataforma”, acrescenta.
A Série A da MiLaboratories é liderada pela Kfund, com participação da Acrobator Ventures, EGB Capital, Courtyard Ventures, Somersault Ventures, Speedinvest e Ten13.
Comentando em uma declaração, Miguel Arias, parceiro geral da Kfund, disse: “Investir em plataformas que conectam desenvolvedores (neste caso, bioinformáticos) e usuários de negócios (neste caso, biólogos) está no cerne do que queremos fazer em nosso fundo. Há um potencial tremendo em democratizar o acesso a dados complexos, permitindo a entrega de insights imunológicos.”
A MiLaboratories oferece seu software gratuitamente para acadêmicos, mas também está gerando receita por meio de um modelo pago para usuários comerciais. Segundo Poslavsky, a startup está se aproximando de 100 clientes pagantes neste estágio.
“Muitas das grandes empresas farmacêuticas — como Moderna, Bristol-Myers Squibb — são nossos clientes”, observa ele, acrescentando: “Temos receita — boa receita — permitindo-nos não depender tanto de dinheiro de risco.”
No início de 2022, a startup levantou uma rodada de seed de US$ 2,5 milhões. Também recebeu anteriormente um pequeno pré-seed de alguns investidores-anjo.
Discutindo os desafios de desenvolver a plataforma de biologia computacional, Poslavsky diz que a enorme quantidade de dados gerados pela NGS significou que a startup teve que prestar muita atenção para garantir a eficiência de processamento e evitar gerar “custos loucos”.
“A quantidade de dados gerados nesse espaço é realmente, bem, louca”, enfatiza. “As grandes empresas farmacêuticas, nossos clientes… têm petabytes de dados genéticos gerados até agora. Então isso é uma escala enorme.”
A MiLaboratories desenvolveu o que Poslavsky descreve como uma tecnologia “muito sofisticada” e “matematicamente comprovada”, que permite que muitos tipos de cálculos sejam realizados de “uma maneira muito otimizada”. Ele sugere que essa tecnologia — que possui patente — permite que a plataforma alcance uma eficiência 10x em comparação com outros tipos de fluxo de trabalho computacional.
“Isso é muito importante. Está escondido dos olhos do biólogo — porque a proposta de valor para o biólogo é ‘quero clicar em botões e obter insights’ — mas é muito importante para os proprietários de negócios.”
Em termos de concorrência, Poslavsky nomeia a Seqera (e seu software Nextflow) como o rival mais próximo — em termos de popularidade e proposta de valor. Também existem ferramentas de código aberto para processamento de NGS, como o Galaxy, mas a MiLaboratories acredita que sua plataforma oferece aos pesquisadores uma rota mais acessível para insights de dados.