El informe tiene como objetivo ayudar a los biocientíficos a avanzar en su investigación más rápidamente.
Los avances científicos se basan en la colaboración: cuando se logran avances, los responsables siempre reconocen que están «sobre los hombros de gigantes». Sin embargo, a medida que la experimentación en campos como la biología y el desarrollo de fármacos se vuelve más compleja, el principio de aprovechar trabajos anteriores se vuelve más difícil de poner en práctica.
Ingresa Briefly Bio, una nueva empresa británica que aprovecha herramientas de inteligencia artificial (IA) en un intento de resolver este problema. La empresa con sede en Londres, fundada el año pasado, anuncia hoy que ha recaudado 1,2 millones de dólares en financiación previa al lanzamiento para lanzar un producto de software destinado a ayudar a los científicos a compartir su trabajo con mayor claridad y coherencia.
«Nuestro objetivo es resolver la ‘crisis de reproducibilidad’ en la ciencia», explica Harry Rickerby, director general de la empresa y cofundador de Dr. Katya Putintseva y Staffan Piledahl. «Estamos respondiendo al hecho de que hoy en día una cantidad tan grande de investigaciones académicas publicadas no es reproducible».
Normalmente, cuando los científicos enfrentan un desafío (desarrollar un nuevo fármaco para tratar una enfermedad, por ejemplo), comienzan evaluando trabajos relevantes que ya han sido publicados. Pero aunque pudo servir de base para sus investigaciones posteriores, no podía confiar en sus hallazgos; En cambio, deben reproducir su trabajo.
A menudo esto resulta muy difícil. Según algunas estimaciones, más del 50% de los intentos de reproducir experimentos ahora fracasan, lo que le cuesta a la industria biotecnológica alrededor de 50 mil millones de dólares en todo el mundo en esfuerzos desperdiciados y trabajo repetitivo. «No es que la investigación original esté equivocada», dice Rickerby. «En cambio, muchos experimentos son tan complicados que si no se sabe exactamente cómo se llevaron a cabo y bajo qué condiciones, no se pueden reproducir».
En resumen, el software de Biona pretende garantizar que los científicos tengan un mejor acceso a esa información. Establece un lenguaje común que académicos e investigadores pueden documentar mientras continúan su experimentación. E incluye IA que identifica lagunas o errores en el registro e incita a los científicos a responder. El producto final de la investigación va acompañado de un registro de cómo se completó, presentado en un formato estándar que puede ser seleccionado y utilizado por cualquier otro científico que desee reproducir el trabajo.
Rickerby compara la idea con la forma en que plataformas como Github han permitido a los ingenieros de software colaborar al facilitar el intercambio de soluciones de codificación comunes y aprovechar el trabajo de los demás. «Esperamos que los científicos puedan hacer lo mismo con sus experimentos», afirma.
Son los primeros días para la empresa, aunque Rickerby dice que ya ha contratado a varios clientes de pago para su modelo de negocio de software como servicio. Ven a corporaciones como las biotecnológicas y farmacéuticas como el mercado objetivo de los esfuerzos por monetizar el software: académicos y científicos individuales que obtienen acceso por poco o nada.
«A través de la IA, existe el potencial de lograr enormes mejoras en la eficiencia de los descubrimientos científicos, y las empresas, desde las nuevas empresas hasta las grandes farmacéuticas, están invirtiendo cientos de miles de millones de dólares para aprovecharlas», añade Rickerby. «Pero para aprovechar este potencial, la ciencia necesita más coherencia y transparencia en la forma en que se generan estos conjuntos de datos».
Los primeros usuarios del software quedaron impresionados por sus aplicaciones. Por ejemplo, la Dra. Maria Anastasina, jefa del laboratorio veterinario de la Unidad de Biología Evolutiva y Sintética del Instituto de Ciencia y Tecnología de Okinawa, dice: “El resumen es parte de la base de conocimientos de nuestro laboratorio y es de gran ayuda para mí como investigadora y en el laboratorio. capacitación. gestión». Añade la Dra. Jena Nikitin, fundadora de la empresa de biotecnología Mythic: «Éste es el futuro del intercambio infalible de conocimientos entre científicos».
Los inversores también están interesados en el negocio. La ronda previa a la semilla de hoy, abreviada como Bio, tiene como objetivo financiar el lanzamiento comercial de su software, liderado por un consorcio de capitalistas de riesgo, con la participación de NP Hard, Tiny VC y varios inversores ángeles.
«La esencia del éxito de la ciencia reside en métodos coherentes y viables», afirma Shelby Newsad, inversor de United VC. «Si bien la mayoría de las empresas de software biológico se centran en los datos y su análisis, el informe va más allá del problema clave de la reproducibilidad; incita a los científicos a compartir su conocimiento previamente tácito.
