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06.10.2025

FROM SCIENCE TO BUSINESS

Life Sciences: Warum Innovationen einen langen Atem benötigen

In kaum einer Branche ist der Weg von der Idee bis zum marktreifen Produkt so lang wie in den Life Sciences. Die dritte Folge unserer Serie From Science to Business setzt sich mit den besonderen Herausforderungen dieser Branche auseinander.

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✨ AI Kontextualisierung

Warum dauert es oft zehn Jahre und Milliardeninvestitionen, bis ein Medikament auf den Markt kommt? Welche Rolle spielen Universitäten und Spin-offs in diesem Prozess? Und welche Stärken und Schwächen hat der Life-Science-Standort Österreich? Diese Fragen standen im Mittelpunkt der dritten Folge von From Science to Business mit Christine Bandtlow, Vizerektorin für Forschung und Internationales an der Medizinischen Universität Innsbruck (MUI), und Manfred Rieger, Geschäftsführer und Standortleiter Forschung & Entwicklung bei Takeda Österreich.

Die Life-Sciences-Branche ist eines der komplexesten Innovationsfelder überhaupt. Während digitale Geschäftsmodelle innerhalb weniger Monate getestet und skaliert werden können, braucht es in der Medikamentenentwicklung jahrelange Forschung, regulatorische Genehmigungen und hohe Investitionen. Hinzu kommt: Nur ein Bruchteil der Projekte erreicht tatsächlich den Markt. Für Universitäten, Startups und Unternehmen bedeutet das enorme Risiken – aber auch große Chancen, wenn der Durchbruch gelingt.

„Wir rechnen in der Industrie im Schnitt mit zehn Jahren, bis ein Kandidat als Produkt am Markt ist. Und die Erfolgswahrscheinlichkeit liegt ebenfalls bei rund zehn Prozent“, erklärt Manfred Rieger. Wer in den Life Sciences erfolgreich sein will, braucht nicht nur Forschergeist, sondern auch langen Atem, Kapital und strategische Partnerschaften.

Vom Wirkstoff zur Zulassung: Ein langer Weg

Der Weg vom ersten Wirkstoff zur Zulassung gleicht einem Marathon, der in mehreren Etappen absolviert werden muss. Schon die Identifizierung eines Kandidaten dauert Jahre, in denen tausende Substanzen getestet und wieder verworfen werden. Erst wenn sich eine als potenziell wirksam herausstellt, folgt die präklinische und klinische Forschung.

Ist die Präklinik erfolgreich, beginnt die klinische Forschung am Menschen. Sie verläuft in drei Phasen: In Phase 1 wird der Wirkstoff an gesunden Proband:innen getestet, in Phase 2 stehen Dosierung und mögliche Nebenwirkungen im Vordergrund, und in Phase 3 folgen groß angelegte Wirksamkeitsstudien, die oft über Jahre hinweg laufen können. „Das Schlimmste, was passieren kann, ist ein Scheitern in Phase 3. Dann sind schon enorme Ressourcen geflossen“, betont Rieger.

Die Kosten summieren sich auf durchschnittlich 1,5 Milliarden Euro pro Medikament, wenn man auch die gescheiterten Projekte mit einrechnet, da im Schnitt nur rund zehn Prozent Marktreife erlangen. Das erklärt, warum robuste Pipelines und kluge Kooperationsstrategien für Pharmaunternehmen und Startups gleichermaßen entscheidend sind.

Universitäten als Brutstätten für Ideen

Während Konzerne wie Takeda über globale Entwicklungszyklen verfügen, stellt sich an Universitäten die Frage, wie aus wissenschaftlichen Erkenntnissen überhaupt anwendbare Innovationen entstehen können. Für Christine Bandtlow ist klar: Die Grundlagenforschung bleibt eine entscheidende Quelle, doch sie braucht Strukturen, die den Transfer ermöglichen.

An der Medizinischen Universität Innsbruck (MUI) wurde dafür 2024 das MedLifeLab als Innovation Hub und strategische Beteiligungsgesellschaft gegründet. Die 100-Prozent-Tochter versteht sich als Innovationszentrum für translationale Forschung und Spin-offs. Schwerpunkte liegen in den Bereichen personalisierte Medizin, Gen- und Zelltherapien sowie digitale Gesundheit. Ziel ist es, Forschungsergebnisse aus der Universität in Richtung Ausgründung oder Lizenzmodell zu begleiten und dafür mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Investoren-Ökosystem zu kooperieren.

v.l. Martin Pacher mit Christine Bandtlow und Manfred Rieger | (c) brutkasten

„Wir prüfen in einer sehr frühen Phase, ob Innovationspotenzial in einem Forschungsprojekt steckt. Forschende kommen mit ihren Ideen, manchmal noch sehr unausgereift. Dann arbeiten Expert:innen im MedLifeLab mit ihnen zusammen und es geht in eine Konsolidierungsphase“, erklärt Bandtlow.

In dieser Phase wird entschieden, ob der Weg Richtung Lizenzverwertung oder Richtung Ausgründung führt. Geht es in Richtung Spin-off, stehen Teambuilding, Business Development und Investorensuche im Vordergrund. Für die Forschenden bedeutet das auch einen Perspektivenwechsel. „Wir wollen zeigen, dass es auch eine andere Karriereschiene gibt: Ausgründungen, Startups, Unternehmertum“, betont Bandtlow. Neben der klassischen akademischen Laufbahn mit Publikationen, Habilitation und Professur eröffnet sich damit ein alternativer Weg: die Rolle als Gründer:in, Unternehmer:in oder Teil eines Startup-Teams, das wissenschaftliche Ergebnisse in marktfähige Produkte überführt.

Das MedLifeLab ist dabei auch international vernetzt – etwa mit EU-Forschungsprogrammen und Initiativen wie „Innovative Health Initiative“. Diese Anbindung soll den Innsbrucker Standort stärken und Forscher:innen die Möglichkeit geben, nicht nur lokal, sondern europaweit sichtbar zu werden.

Selbst mit einem funktionierenden Innovationspfad bleibt die Finanzierung eine Achillesferse. Vor allem Frühphasenprojekte haben es schwer, weil die Risiken immens und die Entwicklungszyklen lang sind. „Bei Medizinprodukten ist es leichter, Investoren zu finden. Wenn es aber Richtung biomedizinische Forschung geht, dauert es lange – und damit auch der Ausgründungsprozess“, erklärt Bandtlow.

Kooperationen als Erfolgsfaktor

Kooperationen sind ein weiterer Schlüssel, um Risiken zu minimieren und Entwicklungen zu beschleunigen. Große Unternehmen wie Takeda setzen bewusst auf ein breites Netz an Partnerschaften. „60 Prozent unserer Pipeline wird in Partnerschaften bearbeitet“, berichtet Rieger. „Wir haben rund 180 bis 200 externe Kollaborationen mit Startups, Universitäten und Forschungseinrichtungen.“

Die Modelle reichen von reinen Technologieentwicklungen über wissenschaftliche Kooperationen bis hin zu gemeinsamen Proof-of-Concept-Projekten. Entscheidend sei, dass die Zusammenarbeit funktioniere: „Die Chemie muss stimmen – sowohl mit Kliniken als auch mit Spin-offs.“

Ein Blick auf Takeda in Österreich zeigt, wie umfassend das Unternehmen aufgestellt ist und wie groß das Potenzial für Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen sein kann. Das japanische Biopharma-Unternehmen beschäftigt hierzulande mehr als 4.500 Mitarbeiter:innen und zählt Österreich zu seinen wichtigsten Produktions- und Forschungsstandorten weltweit. In Wien befindet sich, neben Boston (USA) und Shonan (Japan), das größte Forschungs- und Entwicklungszentrum von Takeda in Europa. In Linz betreibt Takeda außerdem einen der größten Produktionsstandorte für biopharmazeutische Wirkstoffe in Europa.

Auch in der klinischen Forschung ist Takeda Österreich stark engagiert. Gemeinsam mit heimischen Partnern wie der MedUni Wien betreibt das Unternehmen Studien, unter anderem zu seltenen Krankheiten wie cTTP, aber auch zu innovativen Therapien. Kooperationen mit der Christian-Doppler-Gesellschaft oder im Rahmen der FFG/COMET-Programme zeigen, wie Industrie und Wissenschaft hier Hand in Hand arbeiten.

Standort Österreich im internationalen Vergleich

Wie gut ist Österreich für die Zukunft der Life Sciences gerüstet? Hier gehen die Einschätzungen von Bandtlow und Rieger ins Detail – und zeigen, wo Chancen und Defizite liegen.

Bandtlow verweist auf neue Rahmenbedingungen aus Brüssel: „Die EU hat mit dem Life-Science-Act 2030 klare Impulse gesetzt. Für Österreich ist das eine Chance. Aber: Klinische Forschung wird von öffentlicher Hand nach wie vor zu wenig unterstützt.“ Zwar gebe es erste Programme, etwa über die Ludwig-Boltzmann- oder die Christian-Doppler-Gesellschaft, doch im internationalen Vergleich sei das Angebot zu klein. „Während in Deutschland oder Frankreich jedes Jahr Dutzende klinische Forschungsgruppen gefördert werden, sind es bei uns nur drei. Das reicht nicht, um nachhaltig eine starke Basis aufzubauen.“

Ein weiteres Problem sieht sie in den Karrierewegen für junge Forscher:innen. „Wir kommen sehr aus dem klassischen akademischen Modell, wo die Professur das höchste Ziel ist. Viele junge Leute wollen aber früher mit ihren Entdeckungen in die Anwendung. Dafür fehlen in Österreich oft die passenden Strukturen und personalrechtlichen Rahmenbedingungen.“

Rieger wiederum betont die Stärken: „Wir brauchen uns ausbildungstechnisch nicht zu verstecken – weder vor den USA noch Japan. Das Niveau ist sehr hoch.“ Zugleich fordert er ein selbstbewussteres Auftreten und bessere Finanzierungsmodelle. „Life Sciences sind kostenintensiv, man kann das nicht mit klassischen Startups vergleichen. Wenn wir wollen, dass mehr Spin-offs entstehen, müssen wir adäquate Modelle entwickeln, die auch Risiken abfedern.“

Besonders wichtig sei für ihn die klinische Forschung: „Jeder Euro, der in klinische Studien investiert wird, bringt zwei Euro für die Volkswirtschaft zurück. Das ist ein Treiber, weil so viel dranhängt. Unternehmen profitieren, Universitäten profitieren, und der Standort insgesamt wird attraktiver.“

Takeaways

Sehr gute Ausbildung: Österreichs Hochschulen liefern Spitzenforschung und gut ausgebildete Fachkräfte.
Fehlende Finanzierung: Besonders Frühphasenprojekte im biomedizinischen Bereich haben zu wenig Kapitalzugang.
Klinische Forschung unterfinanziert: Nur wenige Programme, deutlich weniger als in Deutschland oder Frankreich.
Karrieremodelle im Wandel: Forschende sollen künftig leichter zwischen Wissenschaft und Unternehmertum wechseln können.
Hoher volkswirtschaftlicher Nutzen: Jeder Euro in klinische Forschung bringt zwei Euro zurück.
Chancen durch EU-Rahmen: Life-Science-Act 2030 bietet Rückenwind, muss aber national umgesetzt werden.
Mentalität & Selbstbewusstsein: Mehr Unternehmergeist und Mut zum Risiko wären nötig, um internationale Talente anzuziehen.

Diese Themen werden in „From Science to Business“ behandelt:

Folge 1: Status quo der Spin-offs in Österreich	Strukturen, Leistungsvereinbarungen, Beteiligungsgesellschaften und Mindset-Veränderungen an Hochschulen.
Folge 2: Von der Idee zum Patent und Spin-off	Wie Universitäten und Industrie den Transferpfad gestalten, inkl. IP- und Scouting-Prozesse.
Folge 3: Life Sciences im Fokus	Lange Entwicklungszyklen von Medikamenten, hohe Investitionskosten und wie MedLifeLab und Takeda Spin-offs und Innovationen unterstützen.
Folge 4: Finanzierung von DeepTech-Spin-offs (erscheint am 8.10.2025)	Herausforderungen langer Entwicklungszyklen, Evergreen-Fonds, Co-Investments und Investorensicht.
Folge 5: Kooperationen als Erfolgsfaktor (erscheint am 15.10.2025)	Von der Idee zum globalen Skalieren. Wie Universitäten, Inkubatoren und Industriepartner Innovationen gemeinsam entwickeln.
Folge 6: Gründungsmindset an Hochschulen stärken (erscheint am 22.10..2025)	Best Practices, Infrastruktur und Anreizsysteme, um mehr Spin-offs bis 2030 zu ermöglichen.

„From Science to Business“ setzen wir gemeinsam mit unseren Partnern AplusB (Academia plus Business), Austria Wirtschaftsservice (aws), MedLifeLab Innovation Hub (Medizinische Universität Innsbruck), Noctua Science Ventures, JKU – LIT Open Innovation Center (Johannes Kepler Universität Linz), OÖ HightechFonds, Spin-off Austria, Takeda, tecnet equity, The Spinoff Factory (Technische Universität Wien), Universität Innsbruck und WU (Wirtschaftsuniversität Wien) um.

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Drei Mal brach Raphael Suchomel die Schule ab, bevor sich sein Weg plötzlich in eine ganz andere Richtung entwickelte. Heute sitzt der 27-jährige Wiener in Harvard und lässt virtuelle Fische lernen – auf der Suche nach Antworten darauf, was Künstliche Intelligenz von der Natur erfassen kann.

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Manche Wege sind direkt und vorgezeichnet – Schule, Bildung, Ausbildung und ein Job in dem Bereich, den man beherrscht. Andere sind von Umwegen gezeichnet, Mühsal und Zeiten, in denen man nicht weiß, wie es genau weitergehen soll. Raphael Suchomels Vita ist eine von den nicht-linearen.

„Plötzlich Mitternacht“

Er hat mit 18 die Schule zum ersten Mal abgebrochen und sich eine Vollzeitstelle gesucht. Der gebürtige Wiener schrieb sich fortan in eine Abendschule ein, brach jene aber – ein mal mit 19 und einmal mit 21 Jahren – wiederholt ab. Doch der Gedanke des endgültigen Aufgebens war keiner und im jungen Mann schlicht nicht vorhanden. So war es dann mit 22 soweit: der vierte Versuch, die Matura nachzuholen, gelang.

„Ich war in einer Abendschule im 21. Bezirk“, erinnert sich der 27-Jährige. „Von neun bis 17 Uhr Vollzeitjob, dann Unterricht bis halb zehn und anschließend noch Training. Und plötzlich war es Mitternacht.“

Zwei Jahre lang bestimmte dieser straffe Rhythmus seinen Alltag. Trotz der Doppelbelastung hielt der heutige Wahl-Hagenberger durch – und schloss die Abendschule schließlich mit ausgezeichnetem Erfolg ab.

Studium in Hagenberg

Es folgte ein Umzug von Wien nach Oberösterreich und der Start des ersten Jahrgangs des damals neu geschaffenen Bachelorstudiums „Artificial Intelligence Solutions“ an der University of Applied Sciences Upper Austria in Hagenberg.

Suchomel gehörte zudem zu den Mitgründern der Young AI Leaders Linz, einer lokalen Community innerhalb der AI-for-Good-Initiative der International Telecommunication Union der Vereinten Nationen. Die Gruppe bringt junge Menschen aus Forschung und Technologie zusammen und organisiert unter anderem Hackathons und Diskussionsveranstaltungen rund um Künstliche Intelligenz.

© Harvard/zVg – Eine 3D-Simulation eines schwach elektrischen Fisches.

Nach rund 100 verschickten Mails – die meisten davon blieben unbeantwortet – gelang es Suchomel schließlich, einen Forschungsaufenthalt als Praktikant an der Harvard Medical School zu ergattern. Dort befindet er sich auch heute und forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften.

Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen biologisch fundierte künstliche Agenten. Vereinfacht gesagt, bauen die Forschenden in Harvard virtuelle Tiere im Computer. Diese Tiere bekommen künstliche neuronale Netze und bestimmte Sinneswahrnehmungen und Bewegungsmöglichkeiten, die sich an echten Tieren orientieren. Anschließend lernen sie mit einer Methode namens „Reinforcement Learning“. Dabei wird ihnen nicht jede Handlung vorgegeben. Sie probieren unterschiedliche Verhaltensweisen aus und lernen über Belohnungen und Nachteile selbst, welche Strategien erfolgreich sind.

„Schauen wie sich Agent verhält“

„Wir kennen aus der Biologie die körperlichen Einschränkungen von Fischen“, erklärt Suchomel. „Wir wissen, wie sich Augen im Winkel bewegen, wie schnell sie sind und welche anderen biologischen Einschränkungen es gibt. Und wir statten einen ‚Reinforcement-Learning‘-Agenten mit diesem Wissen aus: Wir simulieren den Körper eines Fisches, sodass er über diesen Körper mit der Umwelt und mit anderen Fischen kommuniziert. Das schicken wir durch eine ‚Reinforcement-Learning‘-Umgebung, simulieren Trajektorien und schauen, wie sich der Agent verhält.“

Die Simulation funktioniert wie ein virtuelles Labor. Forscher können einzelne Sinneskanäle ausschalten, Kommunikationssignale verändern oder die Umwelt der Agenten manipulieren und beobachten, wie sich ihr Verhalten verändert. Damit sollen Hypothesen darüber entwickelt werden, warum bestimmte Verhaltensweisen entstehen und welche Mechanismen dahinterstecken. Solche Hypothesen sollen anschließend gezielter in Experimenten mit echten Tieren überprüft werden können.

Der Vorteil hierbei sei, dass man nicht jedes Verhalten explizit programmieren müsse, sondern durch die Kombination aus Körper, biologischen Einschränkungen, Umwelt und „Reinforcement Learning“ Verhalten entstehen lassen könne, das möglicherweise dem Verhalten echter Fische ähnelt. So soll — und das ist das Ziel — Forschung günstiger und schneller werden, sagt Suchomel. Man könne zudem Variablen besser isolieren und kontrollieren und neuronale Netze viel genauer analysieren. Das wäre bei echten Fischen teilweise sogar viel schwieriger, vor allem wenn man ihr Zusammenspiel mit anderen Fischen untersuchen möchte.

Künstliche und natürliche Intelligenz

Die Harvard Medical School und andere Institute verfolgen seit Längerem das Ziel, KI zu nutzen, um natürliche Intelligenz besser zu verstehen – und umgekehrt auch natürliche Intelligenz für die Entwicklung von KI zu nutzen.

„Dafür gibt es im KI-Bereich viele verschiedene Methoden und Ansätze, die sich an Beobachtungen aus der Natur orientieren. Gleichzeitig gibt es immer mehr Forschung an der Schnittstelle von KI und Biologie, bei der KI-Forscher und Biologen zusammenarbeiten“, sagt Suchomel. „Wenn man beispielsweise genau weiß, wie die Umgebung aussieht, und gleichzeitig die Kommunikation eines Fisches beobachtet, könnte man künftig elektrische Signale interpretieren. So lässt sich etwa erkennen, dass ein bestimmtes Signal ausgesendet wird, weil sich der Fisch bedroht fühlt. Dadurch könnte man nicht nur einzelne Fische, sondern auch die Gruppendynamik analysieren – und besser verstehen, wie sich die Tiere untereinander und in ihrer Umwelt verhalten.“

Suchomels Praktikum in Harvard reicht noch bis Februar, danach führt ihn den Weg nach Belgien an die KU Leuven – eine, wie er sagt „der besten Unis in Europa wenn es um KI geht“. Anschließend möchte er in einen „starken Master“ reinkommen und weiter an KI forschen. Wo das sein wird, sei erstmal zweitrangig: „Hauptsache starke Labs.“

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