Biotechnologie belooft al jaren een nieuw tijdperk van gepersonaliseerde behandelingen, maar er is een zeldzaam voorkomend knelpunt dat nauwelijks in de schijnwerpers staat: de productie. Bij cel- en genetherapieën lijkt de productie nog steeds meer op een ambachtelijk proces dan op een industriële keten: duizenden steriele stappen, delicate manipulatie van vloeistoffen, strikte tijdvensters en een voortdurende vijand — vervuiling — die een volledige dosis binnen seconden kan ruïneren.
Op dat terrein is Multiply Labs bezig met een idee dat radicaal klinkt, maar in andere industrieën al bewezen is: het automatiseren van het laboratorium zoals semiconductorfabricage werd geautomatiseerd. De startup, opgericht in 2016 en gevestigd in San Francisco, zet volledig geautomatiseerde robotische systemen “end-to-end” in voor de productie van genetisch gemodificeerde celtherapieën, en werkt al samen met bedrijven uit de sector zoals Kyverna Therapeutics en Legend Biotech. Hun strategie rust op een belangrijk technologisch duo: robotica en grootschalige simulatie, met tools van NVIDIA zoals Omniverse en Isaac Sim.
Van “dit zou op een chip moeten gebeuren” tot een geautomatiseerd laboratorium
De oorsprong van het project zit in een culturele kloof. Fred Parietti, medeoprichter en CEO, vertelt dat de vonk ontstond tijdens zijn tijd aan het MIT, toen hij uit de eerste hand — samen met onderzoeker Alice Melocchi — zag hoe handwerkelijk de productie van deze therapieën nog steeds was. Het contrast met de industriële logica in andere sectoren was evenzeer duidelijk als verontrustend: medicijnen van de toekomst met processen uit het verleden. Die drijfveer heeft zich vertaald naar Silicon Valley en doorlopen via Y Combinator, voordat het uitmondde in een bedrijf dat zich richt op de automatisering van een van de meest delicate gebieden van biomanufacturing.
De vergelijking met chips is meer dan een metafoor: in halfgeleiders kwam de productiviteitstoename zodra de industrie erkende dat precisie niet kon afhangen van menselijke vaardigheid, ploegendiensten en variabiliteit. Bij celtherapieën is het probleem nog extremer: hier kan één ademhaling, een onderschatting of microvervuiling een behandeling, ontworpen voor één persoon, verpesten.
De technische sleutel: eerst simuleren, dan automatiseren
Multiply Labs beperkt zich niet tot het plaatsen van robotarmen in een schoonruimtes. Hun aanpak begint virtualistisch: het bedrijf gebruikt digitale tweelingen van laboratoriumomgevingen, gebouwd met bibliotheken van NVIDIA Omniverse, en traint en valideert robots met NVIDIA Isaac Sim, het robotica-simulatieframework van Nvidia. In de praktijk betekent dit dat men duizenden iteraties kan doorlopen in een gecontroleerde omgeving, gedragingen kan debuggen, mechanische storingen kan detecteren en processen kan aanpassen zonder dat elke fout zich in een echt productieproces voordoet.
In de biotechnologie, waar processen fragiel zijn en sterk gereguleerd, kan deze simulatiefase het verschil maken tussen een trage implementatie — met continue correcties — en een snellere uitrol met minder verrassingen. Het gaat niet alleen om snelheid: het reduceren van risico’s en het verbeteren van reproduceerbaarheid in taken die tot nu toe vooral op menselijke vaardigheid en geheugen vertrouwden.
Imitation learning: het “know-how” van de beste wetenschapper vastleggen
Een van de meest interessante aspecten voor een technologisch medium is hoe Multiply Labs probeert een typisch probleem in laboratuomgevingen op te lossen: veel operationele kennis is impliciet en wordt aangeleerd door ervaring. Het bedrijf zet in op imitation learning, oftewel het trainen van robots om deskundige taken te repliceren op basis van demonstraties via video.
Hierbij gebruiken ze modellen zoals NVIDIA FoundationPose (hoevraag bepaling) en NVIDIA FoundationStereo (stereo vision), die helpen om trajecten en bewegingen uit deze demonstraties te extraheren en om te zetten in control policies voor robots. Het doel is het tacit weten te behouden en de impact van personeelswisselingen te beperken: wanneer de technicus of wetenschapper die een cruciale stap beheerst vertrekt, kan de prestaties dalen. Automatisering moet dat “kunstje” omzetten in een reproduceerbaar, meetbaar en traceerbaar proces.
Het onderliggende businessargument: kosten en doorvoer
De markt voor celtherapieën wordt niet geremd door gebrek aan klinisch onderzoek; de productie is moeilijk en kostbaar. Multiply Labs stelt dat het vandaag de dag kosten voor het maken van een enkele dosis boven de 100.000 dollar kunnen uitkomen, en beweert dat geavanceerde automatisering die kosten met meer dan 70% kan verlagen, zodat ze tussen de 25.000 en 35.000 dollar per dosis liggen. Bovendien claimt het bedrijf dat automatisering de efficiëntie van de productiecapaciteit kan verhogen tot wel 100 keer meer therapieën per vierkante meter.
Deze cijfers zijn om twee redenen belangrijk: technologisch en sociaal. Technologisch omdat het mogelijk maakt duizenden microtaken met constante precisie te automatiseren. Sociaal omdat, wanneer kosten dalen en doorvoer stijgt, behandelingen die nu nog beperkt beschikbaar zijn, mogelijk breder toegankelijk worden. Automatisering is dus niet slechts “meer robots”, maar een manier om celtherapie te laten verdwijnen als een unieke industrieproductie.
Humanoïden voor de “vuile” kant van het proces
Een ander aspect dat de “Physical AI” aanpak versterkt, is dat de grootste chaos niet altijd binnen het robotcluster zelf ligt, maar precies erbuiten. Daar worden materialen geladen en gelost, verbruiksartikelen verplaatst en objecten in een minder gestructureerde omgeving beheerd. Die grens is precies waar het risico op vervuiling weer opduikt.
Voor dat “buiten” ontwikkelt het bedrijf humanoïde robots, gebaseerd op fundamentele modellen zoals NVIDIA Isaac GR00T N, en noemt GR00T N1.5 als basis om vaardigheden en training op te schalen. De praktische belofte: humanoïden inzetten als “werkers” voor laden en manipulatie in minder voorspelbare zones, waardoor menselijke interventie in kritieke punten wordt verminderd. De uiteindelijke visie is een plant waar mensen toezicht houden en controleren, terwijl robots en humanoïden de stroom van werk ondersteunen met consistente prestaties.
Het initiatief van Multiply Labs weerspiegelt in essentie de zoektocht van robotica naar zijn ultieme toepassing buiten traditionele fabrieken. En biomanufacturing, met haar focus op precisie, steriliteit en traceerbaarheid, lijkt daarbij een voor de hand liggend kandidaat.
Veelgestelde vragen
Welke problemen lost robotica op bij de productie van celtherapieën?
Het vermindert variabiliteit en vervuilingsrisico’s in processen met duizenden steriele stappen, en verbetert consistentie, traceerbaarheid en 24/7 beschikbaarheid.
Wat brengt een digitale tweeling (digital twin) in een biomanufacturing laboratorium?
Het biedt de mogelijkheid processen, tools en bewegingen te simuleren, duizenden iteraties uit te voeren en fouten te corrigeren vóór fysieke implementatie, waardoor tijd en operationele risico’s worden beperkt.
Waarom wordt imitation learning gebruikt in deze laboratoria?
Omdat veel kritische vaardigheden impliciet zijn: robots worden getraind op basis van videodemonstraties om het “know-how” te vangen en kennisverlies door personeelswissel te voorkomen.
Welke rol zouden humanoïden spelen in een celtherapie-plant?
Het automatiseren van minder gestructureerde taken buiten de robotcluster, zoals laden/lossen en materiaalmanipulatie, waar menselijke interventie het vervuilingsrisico verhoogt.
vía: Nieuws kunstmatige intelligentie