05.08.2024
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Cellectric: Wie ein Wiener Startup einen völlig neuen Ansatz in die Medizin bringen will

Ist Life Science gleichbedeutend mit Biochemie? Das Wiener AIT-Spin-off Cellectric setzt mit Elektrodynamik auf eine gänzlich andere Technologie, um mit Zellen zu arbeiten. Der erste Usecase steht, das Potenzial ist enorm. Auf dem Weg zum erfolgreichen Business wird das Startup auch von der aws unterstützt.
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Die Cellectric-Gründer Klemens Wassermann und Terje Wimberger und ihr Gerät zur Probenaufbereitung | (c) Cellectric
Die Cellectric-Gründer Klemens Wassermann und Terje Wimberger und ihr Gerät zur Probenaufbereitung | (c) Cellectric

“Die Membran jeder Zelle hat eine spezifische elektrische Ladung. Bei einer Stammzelle entscheidet diese Ladung etwa darüber, ob sie zu einer Muskel- oder einer Knochenzelle wird. Und bevor eine gesunde Zelle zur Krebszelle wird, entlädt sich die Membran komplett”, erklärt Klemens Wassermann, Co-Founder des Wiener Startups Cellectric.

Schon vom “Elektrom” gehört?

Die beschriebene Erkenntnis ist in der Wissenschaft vergleichsweise neu. Erst in den vergangenen Jahren beginnt sich für diese elektrischen Eigenschaften von Zellen – analog zum “Genom” – der Begriff “Elektrom” durchzusetzen. Wassermann und sein Co-Founder Terje Wimberger forschten daran bereits mehr als zehn Jahre lang, bevor sie Cellectric 2021 aus dem Austrian Institute Of Technology (AIT) ausgründeten.

Mit ihrem Startup liefern die beiden eine Technologie, um diese Zelleigenschaften in der Medizin und Biologie zu nutzen. Dazu haben sie ein mittlerweile mehr als zwanzigköpfiges Team aus 14 Nationen aufgebaut, mit Expert:innen von Unis wie Cambridge und der ETH Zürich. Dazu kommt ein Advisory Board mit Koryphäen aus dem Bereich, etwa Diederik Engbersen, den Wassermann als “Godfather of Blood Culture” bezeichnet, oder Peter Kaspar, der unter anderem Jahrzehnte Erfahrung von Roche Diagnostics mitbringt.

“Life Science bedeutet heute im Normalfall Biochemie. Das ist sehr arbeitsaufwändig und oft giftig. Mit der Elektrodynamik wollen wir eine komplett neue Art, mit Zellen zu arbeiten, in die Biologie und Medizin bringen”, sagt der Gründer. Er sei davon überzeugt, dass dies die beiden Felder revolutionieren werde. “So wie DNA-Sequenzierung in den vergangenen Jahrzehnten zum Standard in Laboren wurde, wird es auch mit Elektrom-basierten Methoden passieren”, erwartet Wassermann.

Cellectric: Einen Pool voller roter M&Ms auslassen, um das blaue zu finden

Mit seinem ersten großen Usecase startete Cellectric vor kurzem Pilotstudien mit dem Wiener AKH und mehreren Unternehmen. Ein Gerät des Startups wird dabei eingesetzt, um Blutvergiftungen (Sepsis) erheblich schneller zu diagnostizieren, als das bisher möglich war. “Infektionsdiagnostik ist klassischerweise die Suche nach der Nadel im Heuhaufen, denn die Keime verstecken sich hinter extrem vielen Humanzellen”, erklärt Wassermann. Er veranschaulicht: “Man muss sich einen olympischen Pool voller roter M&Ms vorstellen, in denen genau ein blaues M&M ist, das man finden will”.

Die klassische Vorgehensweise: Ein bis zwei Tage Abwarten, um erkennen zu können, ob sich in Blutproben Keime vermehren. “Bei einer Sepsis sind die Patient:innen bis dahin bereits auf der Intensivstation, gerade bei antibiotikaresistenen Keimen”, erklärt Wassermann.

Und was macht Cellectric? “Wir lassen den Pool aus”, sagt der Gründer. Konkret ermöglicht es die Technologie des Startups, die Ladung auf den Zellmembranen in einer Blutprobe zu erhöhen. “In diesem Usecase erhöhen wir die Ladung der Zellen so stark, dass die Humanzellen platzen. Bakterien und Pilze bleiben dabei aber ganz und werden so sichtbar”, so Wassermann.

Viele Chancen auf dem Weg zwischen Infektionsdiagnose und Krebstherapie

Gewählt habe man diesen Usecase auch, weil man damit im Bereich “Probenaufbereitung” vergleichsweise niedrigere Hürden bei der – bei Medizingeräten bekanntermaßen – aufwändigen Zulassung habe. “Zuerst wollten wir ein Komplett-Gerät bauen, das auch die Diagnostik durchführt. Stattdessen haben wir uns dafür entschieden, unser Gerät mit bereits zugelassenen zu kombinieren, um schneller auf den Markt zu kommen”, erzählt Wassermann. Schneller bedeutet in diesem Fall 2028. Dann will Cellectric seine Technologie in Kooperation mit einem Marktführer aus dem Bereich launchen. Auch langfristig ist ein Lizenzmodell geplant – das Startup will sich weiter auf Forschung und Entwicklung konzentrieren.

Denn die Möglichkeiten der Technologie gehen noch sehr weit über die Infektionsdiagnose hinaus, ist der Gründer überzeugt. “Wir haben etwa bereits bewiesen, dass wir damit nur Krebszellen platzen lassen können, die gesunden Zellen aber erhalten bleiben”, erzählt Wassermann. Auch sei es gelungen, Zellen so zu manipulieren, dass sie Moleküle von außen aufnehmen können. Noch fehle aber die Technologie, um die Ladung der Zellmembran ganz genau manipulieren zu können. “Die entwickelt Cellectric”, sagt der Gründer und gibt die Vision aus: “Wenn du das Elektrom genau steuern kannst, kannst du die Biologie komplett neu steuern.”

Einer der weltweit wenigen anderen in dem Feld, ein US-Wissenschaftler, arbeite finanziell durch das Militär unterstützt sogar daran, mit der elektrodynamischen Manipulation von Stammzellen Extremitäten nachwachsen zu lassen. Bis dahin, oder auch bis zur angesprochenen Krebstherapie sei es aber noch ein sehr weiter Weg – der viele einfacher umzusetzende Usecases biete, sagt Wassermann. So arbeite man etwa auch an einer elektrodynamischen Alternative zur Zytolyse, der Auflösung von Zellen, für Labore. Ein üblicherweise dafür genutztes chemisches Mittel dafür sei nämlich gerade erst verboten worden.

Cellectric setzt im Business-Aufbau auf aws-Förderungen

Bei allem Potenzial: Der Weg zu signifikanten Umsätzen dauert für Cellectric definitiv noch eine Zeit lang. In der Finanzierung ist das Startup also auf externes Kapital angewiesen. Neben einem Investment durch Xista Science Ventures setzt das Unternehmen vor allem auf Förderungen – und ist dabei erfolgreich.

Während man mehrere Forschungsprojekte über Förderungen der FFG finanziert habe und finanziere, habe man für den Aufbau des Business bereits zwei aws-Förderungen in Anspruch genommen, erzählt Wassermann. “Die aws-Preseed-Förderung hat uns in der Gründungsphase komplett finanziert. Damit haben wir das Unternehmen aufgebaut, das Produkt weiterentwickelt und alles auf die Beine gestellt. Die aws-Seed-Förderung haben wir unter anderem genutzt, eine Quality-Managerin und eine Financial Controllerin einzustellen und den ISO-Bereich aufzubauen”, erzählt Wassermann.

In den kommenden Jahren sollen noch weitere Investments und Förderzusagen folgen. “Wir stellen gerade unsere Seed-Kapitalrunde auf, die uns bis Ende 2026 finanzieren soll. Viele Projekte sollen dann bereits von großen Partnern im Co-Development getragen werden”, erläutert der Gründer. Mit einer Series A Runde im Jahr 2026 wolle man dann die “breite Plattform” aufbauen, mit der letztlich der Markteintritt umgesetzt werden soll. “Dann wollen wir Cellectric als Technologieprovider etablieren, der unterschiedlichste Anwendungen im Life Science-Bereich ermöglicht”, so Wassermann.

*Disclaimer: Das Startup-Porträt wurde im Rahmen einer Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) verfasst.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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