近日，据总部位于伦敦的新创公司Briefly Bio的官员表示，科学正处于重现性危机中。在临床前研究中，据估计超过50%的实验重现尝试失败，每年给行业造成超过500亿美元的损失。
为了解决这一问题，该公司开发了一款软件，旨在通过帮助科学家清晰且一致地记录和分享他们的工作，使实验室工作更加可重现。Briefly Bio的联合创始人Katya Putintseva博士、Harry Rickerby和Staffan Piledahl表示。
Briefly Bio co-founders (left to right): Staffan Piledahl, Katya Putintseva, PhD, and Harry Rickerby. [Briefly Bio]
随着公司的成立，Briefly Bio已成功完成了120万美元的初始种子轮融资。此次融资由Compound VC领投，NP Hard、Tiny VC以及科技和生物科技领域的天使投资人参与。
生物实验变得越来越复杂。随着这种复杂性的增加，关键的细节往往未被记录和遗失，联合创始人们指出，这使得科学合作效率低下。他们列举了实验室科学家难以重现和改进彼此的实验；数据科学家缺乏必要的背景信息来分析实验室产生的数据；以及自动化团队缺乏构建机器人实验室所需的全部细节等问题。
实验的共享语言
Briefly Bio决定通过创建一种一致且清晰的实验共享语言来解决这些问题。他们的软件利用人工智能将现有的实验描述转换为这种一致的格式，同时自动填补空白并发现错误。公司发言人指出，这有助于捕捉每次实验的价值，并使科学家能够相互学习。
在创立公司之前，Putintseva、Rickerby和Piledahl曾在药物发现初创公司LabGenius共同工作，帮助建立其基于机器学习的抗体发现平台。
Briefly Bio tool screenshot. [Briefly Bio]
“科学方法有点像软件代码，是定义实验如何进行的一套指令，” CEO Rickerby评论道。“由于完整记录每个实验需要大量精力，因此大多数‘代码’是不完整的。现在，有了大型语言模型，我们有办法在不影响科学家工作流程的情况下，使这些方法一致。就像Github帮助软件工程师协作并改进彼此的代码一样，我们认为Briefly可以帮助科学家和工程师协作并改进他们的实验。”
他指出，通过人工智能和高通量实验，有机会大幅提升科学发现的效率。数千亿美元正通过初创公司和大型制药公司进行投资，以充分利用这一优势。
为了实现这一潜力，科学需要在数据集生成方式上有更多的一致性和透明度，因为任何模型的价值都是其训练数据的产物。Rickerby表示，Briefly Bio正在构建这一必要的基础设施层，以加速生物学领域的科学发现。
编辑：周敏
排版：李丽
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