06.11.2017

Genspeed: 3 Mio Euro Investment für Mühlviertler Biotech-Startup

Genspeed hat ein kompaktes Schnelltestsystem für Vor-Ort-Diagnostik entwickelt. Es ist das bislang größte Investment, das die i2 Business Angels-Initiative der Austria Wirtschaftsservice Gesellschaft (aws) vermittelt hat.
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(c) Der Brutkasten / Philip Hofmacher: Viktor Pasquali (aws) und Genspeed-CEO Max Sonnleitner

Wenn ein Zahnarzt bei einem Patienten Verdacht auf Parodontitis hat, muss er eine Abstrichprobe im Mundraum entnehmen. Die wird ins Labor geschickt. Die Ergebnisse kommen nach fünf bis zehn Tagen zurück. Ist der Befund positiv, muss ein neuer Arzttermin vereinbart werden – die langen Termin-Wartezeiten bei Dentisten sind bekannt. Erst dann kann eine Antibiotika-Therapie, die auf den verantwortlichen Keim abgestimmt ist, beginnen. “Mit unserem System dauert der Testvorgang 20 Minuten. Eine gezielte Therapie kann noch am selben Tag beginnen”, sagt Genspeed-Co-Founder und CEO Max Sonnleitner. “Es ist aber nicht einfach ein Schnelltest, wie Streifentests. Die Ergebnisse sind so genau, dass das Labor obsolet wird”, erklärt der Gründer.

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Bislang größtes Investment über aws i2 Business Angels

Die Parodontitis-Diagnose ist einer von zwei Usecases, mit denen Genspeed momentan mit seinem Toaster-großen Schnelltestsystem am Markt ist. Auch mit der schnellen Diagnose von resistenten Krankenhaus-Keimen will das Startup aus Rainbach im Mühlkreis (Oberösterreich) punkten. “Potenziell können wir damit alle viralen und bakteriellen Infektionen im entsprechenden Abstrichmaterial feststellen”, sagt Sonnleitner. An weiteren Usecases werde bereits gearbeitet. Ganze drei Millionen Euro konnte das Startup, das als Management Buyout aus dem Unternehmen Greiner Bio-One hervorgegangen ist, aufstellen. Gelungen ist das über die i2 Business Angel-Initiative der aws. Es ist das bislang höchste Investment über dieses Programm.

„Mehrheit der nennenswerten Investoren Österreichs“

Investiert hat die EOSS Industries Holding GmbH. Sie ist eine von 270 Investoren, die bei aws i2 Business Angels bereits teilnehmen. „Bei uns werden jährlich etwa 600 Projekte eingereicht. Nach einer umfassenden Potentialanalyse, werden davon ca. 60 Projekte den rund 270 Investoren vorgestellt“, erklärt Viktor Pasquali von der aws. Die Projekte werden dabei anonymisiert. „Einer der Investoren könnte ja der Noch-Chef des Gründers sein“, erklärt Pasquali die Maßnahme. Man unterliege zudem Bestimmungen, die jenen des Bankgeheimnisses entsprächen. Die Liste der Business Angels ist nicht öffentlich, dürfte aber jedenfalls viele große Namen enthalten. „Wir können sagen, dass die Mehrheit der nennenswerten Investoren Österreichs bei uns gelistet ist“, sagt Pasquali. Eine Investoren-Vorauswahl wird nicht getroffen. Alle Projekte gehen stets an jeden der registrierten Investoren. Sonnleitner hat davon profitiert: „EOSS hat bislang nicht in der Diagnostik-Branche investiert. Sie hätten unsere Angebot vielleicht gar nicht bekommen, wenn vorher eine Auswahl getroffen worden wäre.“

Seit 2009 bei Greiner entwickelt

Für Sonnleitner sei die Anonymität auf seiner Seite nicht notwendig gewesen, sagt er. Der Buyout aus der Greiner Gruppe war bereits beschlossene Sache, als das Projekt im Sommer 2016 aws i2 Business Angels vorgestellt wurde. Ohne die Vorarbeit, die er und sein Team innerhalb des Konzerns seit 2009 geleistet hatten, wäre der Start von Genspeed übrigens gar nicht möglich gewesen, erzählt Sonnleitner. “Alleine die Zertifizierung dauert mehrere Jahre. Von der Entwicklung nicht zu sprechen. Als Startup hätten wir das so nicht stemmen können”, erklärt er.

Cartridges und Chips: Umsätze über Verbrauchsartikel

Vorerst fokussiere man nun auf Zahnärzte und Krankenhäuser als Kunden. In einem nächsten Schritt sollen etwa Tests für die Veterinärmedizin folgen. Mit Anschaffungskosten von rund 3000 Euro ist das Testgerät auch für kleinere Praxen leistbar. Dauerhaft will Genspeed nicht über den Geräteverkauf, sondern über die Verbrauchsartikel seine Umsätze generieren. Nachbestückt werden muss eine Cartridge mit drei biochemischen Reagenzien. Diese werden beim automatischen Testdurchlauf in einen mikrofluidischen Kunststoff-Chip durch ein patentiertes Verfahren eingespritzt. Für jeden einzelnen Test ist ein Kunststoff-Chip mit je sieben Teststreifen notwendig, die verschiedene Parameter abdecken. Diese Chips kommen, je nach Anwendung, im Verkauf an Ärzte auf etwa 15 bis 30 Euro pro Stück. Damit läge man zwar über den gängigen Laborkosten, „dafür sind wir viel schneller und gerade für Akutparameter ist dadurch eine schnellerer Therapiestart möglich“, sagt Sonnleitner.

„Zu jedem Therapeutikum ein Diagnostikum“

Für die Zukunft hat der Gründer große Pläne. Vorstellen kann er sich sein Gerät etwa in der Schnelldiagnostik von Tropenkrankheiten wie Malaria direkt vor Ort. Auch individualisierte und Gender-Medizin werde ein immer größeres Thema. „Es gilt mehr und mehr: Man braucht zu jedem Therapeutikum ein Diagnostikum. Wir wollen dazu beitragen, dass Medikamente immer stärker an die genauen Voraussetzungen der Patienten angepasst werden können“, sagt Sonnleitner. Nun soll es stetig vorangehen: „Die Entwicklung eines neuen Tests dauert etwa sechs Monate. Die klinische Studie dauert nochmal so lange.“

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Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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