15.09.2025
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Wie CompreVie mit einem Haut-on-Chip die Medizin- und Kosmetikbranche revolutionieren möchte

Haut im Miniaturlabor, so realistisch wie nie – und Tests plötzlich doppelt so günstig und informationsreich: Das Wiener Startup CompreVie will mit seinem Haut-on-Chip-System die Medizin- und Kosmetikbranche revolutionieren. Wir haben mit den beiden Gründerinnen über die Vision ihres Startups gesprochen.
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v.l. Ifigeneia Petrocheilou und Elizabeth Pavez Lorie | (c) CompreVie

Ob Arznei, Kosmetik oder Chemikalie – bevor ein Produkt Menschen erreicht, durchläuft es jahrelange Sicherheitsprüfungen. Doch die gängigen Modelle sind entweder zu simpel oder basieren auf Tieren, deren Haut nur bedingt mit der menschlichen Haut vergleichbar ist.

„Wir haben gesehen, dass präklinische Tests häufig nicht in klinische Resultate übersetzt werden“, sagt CompreVie-Mitgründerin und CTO Ifigeneia Petrocheilou und erinnert an teure Fehlversuche, die erst spät entdeckt werden. Seit dem FDA Modernization Act 2.0 sind Tierversuche optional – davor waren sie Pflicht für die Zulassung von Medikamenten. Das bedeutet: Pharmafirmen können alternative Methoden nutzen, zum Beispiel In-vitro-Tests und Organ-on-Chip-Systeme – ein Signal dafür, dass eine neue Testgeneration gefragt ist. Genau hier setzt das Wiener Startup CompreVie an.

Die Lösung: „A human-authentic, long-lived skin in the lab“

CompreVie kultiviert eine mehrschichtige, lebende Haut in einem Miniaturlabor. „Wir bauen die Haut im Labor nach, halten sie am Leben und testen, wie sie reagiert“, erklärt Petrocheilou. Anders als die meisten Wettbewerber kommt das Modell ohne Gel- oder Polymergerüste aus. Co-Gründerin Elizabeth Pavez Lorie erklärt: „Sonst beeinflusst du die Ergebnisse des Tests durch den Zusatz anderer Faktoren, die nicht die Haut oder die Testsubstanz sind.“

Wegen fortgeschrittener Modellierungsmethoden und eines besonderen „Nährflüssigkeitscocktails“ bleibt das Gewebe mehrere Monate vital. Damit lassen sich akute und chronische Effekte in einem einzigen Aufbau verfolgen – von kurzfristiger Reizung bis zur Langzeitintegration eines Implantats. Kein Wunder, dass die Gründerinnen ihr System selbstbewusst als „Haut, die alles sieht“ beschreiben.

Geschäftsmodell: Tests als Service

Statt Chips zu verkaufen, liefert CompreVie das gesamte kundenspezifische Testpaket. „Die Kundinnen bekommen direkte Antworten und einen schnelleren, sichereren Weg zu den klinischen Studien“, fasst Petrocheilou das Prinzip zusammen. Firmen schicken nur ihre Substanz; das Startup plant das passende Modell, führt den Versuch durch und liefert eine detaillierte Auswertung.

Da CompreVie mehrere Prüfschritte in einem Projekt bündelt, liegt der Gesamtaufwand laut Pavez Lorie „mindestens 50 Prozent unter bisherigen Modellen“. Die Pilotkunden – unter anderem ein österreichisches Biotech-Unternehmen – testeten bereits Implantatmaterialien über Monate hinweg und erhielten aufbereitete Daten, wie Petrocheilou es nennt.

(c) Octular.Studio

Von der Idee zur Firma

Die Idee für CompreVie wurzelt in jahrelanger Forschung der Mitgründerinnen an tierfreien Testmethoden, in der persönlichen Erfahrung mit herausfordernden chronischen Hauterkrankungen sowie im gemeinsamen Ziel, bessere Behandlungen und Produkte für Menschen zu entwickeln – ohne dabei Tiere zu verletzen. Peter Ertl, ein Pionier für Organ-on-Chip-Systeme in Wien, brachte die beiden Gründerinnen zusammen, überzeugt vom großen Potenzial ihrer Zusammenarbeit.

Der erste Meilenstein folgte rasch: In nur neun Monaten entstand ein MVP, ein Jahr später kam der erste Beta-Tester an Bord. Die Anschubfinanzierung lieferten 2023 das AWS-Deep-Tech-Pre-Seed-Programm sowie Business-Angel Klemen Bernhard. Heute hält das Duo die Kosten schlank, nutzt Coworking-Büros und angemietete Laborzeilen und bereitet die Seed-Runde vor. „Wir suchen Partner, keine Geldautomaten“, sagt Pavez Lorie – ideal sind Ticketgrößen ab 50.000 Euro von Impact- und Biotech-Investoren, die einen Zeithorizont von fünf bis sieben Jahren akzeptieren.

Nächste Schritte und Vision

Technisch geht es jetzt um drei Hebel: Digitalisierung, um Effizienz und Verfügbarkeit zu erhöhen; Patentschutz für die einzigartige Fusion aus Biologie und Technik; und Skalierung, sobald ein eigenes Labor bezogen ist. Parallel planen die Gründerinnen neue Organ-Modelle, damit künftig komplette Wirkstoffreisen simuliert werden können.

Die Markteinführung des Services ist für 2028 geplant; bis dahin sollen Prozesse, Regulatorik und Team stehen. Das Team entwickelt die Lösung unter den Prinzipien der Sustainable Development Goals (SDGs) der Vereinten Nationen. Mittlerweile heißt CompreVie Pilotkunden zu günstigen Preisen willkommen, um eine Technologie auf den Markt zu bringen, die die Bedürfnisse der Kunden wirklich erfüllt.

Am Ende steht ein ambitioniertes Ziel: Modelle, die patientenspezifische Faktoren wie Alter und Geschlecht berücksichtigen. „Wir wollen das Versprechen der personalisierten Medizin endlich umsetzen“, so Petrocheilou. Gelingt der Plan, schafft CompreVie nicht nur eine tierversuchsfreie Alternative, sondern auch eine Plattform, die klinische Überraschungen minimiert und Produkte schneller, sicherer und günstiger zu den Menschen bringt. Die „Haut, die alles sieht“ könnte so zum neuen Goldstandard der präklinischen Forschung werden.


Tipp der Redaktion:

CompreVie hat beim S&B-Award 2025 das Community-Voting gewonnen. Mehr darüber könnt ihr hier nachlesen.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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