« La science, c’est comme la cuisine : la recette, c’est la clé ! » Voilà une maxime qui convient parfaitement à Opentrons et son nouveau système Flex. Jon Brennan-Badal, PDG d’Opentrons, et l’investisseur Vinod Khosla mettent en avant deux mots clés : reproductibilité et répétabilité. Des éléments cruciaux pour les chercheurs lors d’expériences.

C’est là que le système Flex d’Opentrons entre en jeu. Imaginez que les paramètres de recherche puissent être programmés dans une machine, facilitant ainsi la reproduction des conditions ? Khosla prend l’exemple d’une publication dans la revue Nature : l’auteur pourrait soumettre le code informatique pour reproduire son expérience.

Flex d’Opentrons, c’est un peu la photocopieuse des expériences scientifiques.

Le dispositif, ressemblant superficiellement à une imprimante de bureau, mesure environ 60 cm de côté. Opentrons met l’API de son système à disposition des chercheurs, permettant d’élaborer des flux de travail pour mener des expériences ou réaliser des tests. La société, fondée en 2014, a une solide expérience dans ce domaine, ayant sous-loué un espace de laboratoire en 2020 pour réagir à la pandémie.

Opentrons aurait ainsi testé « la majorité des échantillons COVID dans la région métropolitaine de New York », explique Brennan-Badal. Ce sont plus de 15 millions de personnes qui ont été testées avec un équipement d’une valeur inférieure à 250 000 $.

Flex est le successeur de l’OT-2, la machine ayant réalisé ces tests et étant adoptée par des institutions telles que la Mayo Clinic, Harvard et le MIT. L’autre atout de Flex est la démocratisation, à l’image de la robotique chirurgicale, en proposant un modèle à faible coût, dont l’achat s’élève à 1/10ème du prix des systèmes industriels concurrents. Le système sera livré dès août.

Opentrons continuera également à proposer ses propres laboratoires afin que les établissements n’ayant pas les ressources nécessaires puissent externaliser les tests – à l’instar de ce qui a été fait pour le COVID. « Nous résolvons le problème pour un laboratoire qui souhaite réaliser des travaux, en permettant d’externaliser certains processus et de les mettre à l’échelle facilement », explique Jon Brennan-Badal.