10.02.2022

Celeris Therapeutics: Grazer Biotech-Startup schließt 4,4 Millionen Dollar Seed-Finanzierungsrunde ab

Celeris Therapeutics hat eine Plattform entwickelt, die mit Hilfe von Deep Learning die Erforschung neuer Arzneimittel beschleunigen soll. Nun gab das Startup den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in der Höhe von 4,4 Millionen US-Dollar bekannt.
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Celeris entwickelt eine modulare Plattform für die frühe Phase der Arzneimittelforschung. CelerisTx
Celeris entwickelt eine modulare Plattform für die frühe Phase der Arzneimittelforschung. | Foto: Christopher Trummer und Jakob Hohenberger (c) CelerisTx

Bereits im März 2021 konnte sich Celeris Therapeutics in einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde ein 400.000 Euro Investment sichern. Anfang Mai folgte zudem eine Förderung in der Höhe von 600.000 Euro von der Austria Wirtschaftsservice (aws). Nur wenige Monate danach gab das Unternehmen nun den Abschluss einer Seed-Runde in der Höhe von 4,4 Millionen US-Dollar bekannt.

Internationale Investoren & Apex Ventures aus Österreich

Als Investoren beteiligen sich in der jüngsten Finanzierungsrunde Pace Ventures Enigma aus Deutschland, i&i Biotech Fund aus Luxemburg und Apex Ventures aus Österreich. Die Bestandsinvestoren R42 Group aus dem Silicon Valley und Longevitytech.fund a.s. begleiteten die Lead-Investoren mit Folgeinvestitionen, wie Celeris Therapeutics am Donnerstagnachmittag bekannt gab.

Das Startup nutzt maschinelles Lernen, um mit Hilfe von Deep Learning sogenannte „biomolekulare Interaktionen“ vorherzusagen. Dadurch soll über eine Plattform die Erforschung von Arzneimittel beschleunigt werden. „Vereinfacht gesagt ist ihr großer Nutzen, dass sie dabei unterstützt, Medikamente zu entwickeln und neue pharmazeutische Moleküle zu generieren“, so Christopher Trummer, CEO und Mitgründer von Celeris Therapeutics – der brutkasten berichtete über die Technologie

Aufbau des Laborstandorts in Graz

„Die Mittel werden für den Aufbau unseres Laborstandorts in Graz und für den weiteren Ausbau unserer drei hauseigenen Arzneimittelprogramme in den Bereichen Neurologie und Onkologie verwendet. Dies bedeutet eine wesentliche Beschleunigung unserer Plattform auf globaler Ebene“, so Jakob Hohenberger, CFO/COO und Mitgründer.

Celeris Therapeutics hat bis heute insgesamt sechs Millionen US-Dollar an VC eingeworben, die sich aus Risikokapitalinvestitionen und öffentlichen Zuschüssen von FFG und AWS zusammensetzen. CelerisTx arbeitet bereits mit mehreren großen Pharmaunternehmen zusammen und betreibt drei Arzneimittelforschungsprogramme für die Indikationen Parkinson und verschiedene Krebsarten. Erst Anfang Feber gab Celeris Therapeutics eine Zusammenarbeit mit der Merck KGaA in Deutschland bekannt.


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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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