02.11.2021

ImageBiopsy Lab mit neuem Instrument zur Erkennung von stillen Frakturen

Das belgische biopharmazeutischen Unternehmen UCB lizenziert seine KI-Technologie zur besseren Erkennung von Osteoporose an ImageBiopsy Lab.
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ImageBiopsy Lab, Osteoporose, BoneBot
(c) Image Biopsy Lab - ImageBiopsy Lab wird die BoneBot-Technologie von UCB in seine bestehende ImageBiopsy Lab ZOO MSK-Plattform integrieren.

Weltweit sind etwa 200 Millionen Menschen an Osteoporose erkrankt, was jedes Jahr zu neun Millionen Frakturen führt, wobei die häufigste Form die Wirbelfraktur ist. Derzeit werden mehr als zwei Drittel der Wirbelbrüche nicht diagnostiziert. Sie systematisch zu erkennen, hat sich für alle Kliniker:innen als schwierig erwiesen. Das österreichische Scale-Up ImageBiopsy Lab hat in diesem Sinne nun offiziell die Lizenz für den BoneBot, eine auf Künstlicher Intelligenz basierende Technologie zur Frakturerkennung, des belgischen Biopharmazieunternehmens UCB übernommen.

ImageBiopsy Lab mit BoneBot-Tech

„Wir arbeiten daran, das weltweite Bewusstsein für die Prävention, Diagnose und Behandlung von Osteoporose zu schärfen und freuen uns, unsere Beteiligung an einem so bedeutenden Meilenstein für die Osteoporoseversorgung bekannt zu geben“, so Richard Ljuhar, CEO von ImageBiopsy Lab. „Wir freuen uns darauf, die Zeit bis zum Effekt der BoneBot-Technologie zu verkürzen, was ein früheres wirksames klinisches Eingreifen ermöglichen wird, was wiederum dazu beitragen könnte, die mit Osteoporose einhergehenden Komorbiditäten zu reduzieren.“

(c) ImageBiopsy Lab – Neue KI-Lösung von ImageBiopsy Lab prüft CT-Scans.

Aktuell umfasst die Technologie der Wiener KI-Spezialisten fünf CE-zertifizierte Diagnosemodule, die unter anderem die Messungen von Knie- und Hüftfehlstellungen, Arthroseprogression und Knochenalter automatisieren. Mit der strategischen Auslizenzierung soll das neue Erkennungsinstrument bis 2023 in die klinische Praxis gebracht werden. Die KI-Lösung für die Radiologie wird CT-Scans überprüfen, um das Vorhandensein „stiller“ oder asymptomatischer Frakturen in der Wirbelsäule zu erkennen, die andernfalls unerkannt und ungemeldet bleiben können. Durch diese Kollaboration wird die vollautomatische Analyse von CT-Daten zur Früherkennung von Osteoporoseindikatoren Teil der Software-Plattform IB Lab Zoo.

Risikofaktor für Fragilitätsfrakturen

„Mit der zunehmenden Digitalisierung des Gesundheitswesens steigt auch das Potenzial der Nutzung von KI zur Verbesserung der Versorgung bei vielen Krankheiten, darunter auch Osteoporose. Der wichtigste Risikofaktor für Fragilitätsfrakturen ist eine frühere Fraktur. Die Identifizierung und angemessene Behandlung von Patient:innen, die bereits eine Wirbelfraktur erlitten haben, ist daher von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Patient:innen ihr Leben weiterhin in vollen Zügen genießen und weitere Frakturen vermeiden können“, sagte Emmanuel Caeymaex, Executive Vice President Immunology Solutions & Head of US bei UCB.

Und fügt an: „Gemeinsam mit erfahrenen Kliniker:innen hat UCB ein Deep-Learning-Computermodell entwickelt, das Wirbelkörperkompressionsfrakturen auf CT-Scans erkennen kann. Die Partnerschaft mit einem führenden KI-Unternehmen im Bereich der muskuloskelettalen Radiologie (MSK) wird sicherstellen, dass diese Technologie in die klinische Versorgung integriert werden kann.“

Das Ziel dieser Kooperation ist es, die Patient:innen weltweit zu unterstützen, die jedes Jahr eine Fragilitätsfraktur aufgrund von Osteoporose erleiden, indem man jene mit dem höchsten Risiko identifiziert. „Strategische Partnerschaften und Investitionen mit denjenigen, die über die entsprechenden Technologie- und Datenkapazitäten verfügen, können unseren Wandel auf die wirkungsvollste Weise vorantreiben. Wir freuen uns über die Zusammenarbeit mit ImageBiopsy Lab bei der Einführung dieser wichtigen Technologie“, so Caeymaex weiter.

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RNAnalytics, tecnet
© equity - (v.l.) Christian Laurer, Adriana González Palomo, Viktoria Enkmann, Hannes Burgstaller und Natalija Rajicic.

Mit einem SAFE (Simple Agreement for Future Equity) beteiligt sich tecnet equity am niederösterreichischen TechBio-Startup RNAnalytics. Das von Viktoria Enkmann und Hannes-Oliver Burgstaller gegründete Unternehmen ist im accent Makerspace in Tulln angesiedelt und entwickelt dort Lösungen für die Analyse von Lipid-Nanopartikeln – winzigen Transporthüllen, die Wirkstoffe wie RNA sicher in menschliche Zellen bringen sollen. Mit dem Investment möchte RNAnalytics die Weiterentwicklung seiner modularen Analyse-Toolkits sowie den Ausbau seiner integrierten Softwareplattform vorantreiben. Über die Höhe der Beteiligung wurde Stillschweigen vereinbart. Doch wie brutkasten erfahren hat, handelt es sich inklusive Förderungen um eine Summe im „höheren sechsstelligen Bereich“.

RNAnalytics: Analysen sehr aufwendig

RNA-basierte Medikamente haben durch neue Impfstoffe und Therapieansätze stark an Bedeutung gewonnen. Damit RNA im Körper überhaupt dort ankommt, wo sie wirken soll, braucht sie eine schützende Transporthülle. Dafür werden häufig sogenannte Lipid-Nanopartikel, kurz LNPs, eingesetzt.

Ob diese winzigen Partikel richtig funktionieren, muss während der Entwicklung eines Medikaments immer wieder überprüft werden. Entscheidend sei dabei, die Eigenschaften der Partikel genau zu verstehen, von ihrer Größe und Stabilität über die tatsächlich eingeschlossene RNA-Menge bis hin zu ihrem Verhalten in unterschiedlichen Zellen.

Diese Analysen seien heute oft aufwendig, erfordern teilweise teure Spezialgeräte und würden mangels einheitlicher Methoden nur eingeschränkt vergleichbare Ergebnisse liefern. „Das kostet Zeit und erschwert insbesondere kleineren BioTech-Unternehmen und Forschungslabors den Zugang zu einer Technologie, die für die Entwicklung neuer RNA-Therapien immer wichtiger wird“, liest man in der Aussendung.

Modulare Toolkits

RNAnalytics hat es sich daher zum Ziel gesetzt, diese Analysen einfacher und standardisierter zu machen. Dafür entwickelt das Unternehmen modulare Toolkits, die auf bereits vorhandener Laborausstattung eingesetzt werden können. Sie kombinieren validierte Messmethoden, Reagenzien und Referenzmaterialien und wollen Laboren damit einen „klar definierten Ablauf für die Untersuchung von Lipid-Nanopartikeln“ ermöglichen.

„Die SAFE-Finanzierung gibt uns in dieser frühen Phase die Möglichkeit, unsere Toolkits konsequent weiterzuentwickeln und parallel den Ausbau unserer Softwareplattform voranzutreiben. Mit tecnet equity haben wir dabei einen Partner an unserer Seite, der die Herausforderungen technologieintensiver Gründungen versteht“, sagt Enkmann, CEO von RNAnalytics.

RNAnalytics: Plattform in Entwicklung

Der Ansatz des Tullner Startups geht jedoch über einzelne Labortests hinaus, wie man mitteilt: Parallel zu den Toolkits entwickelt das Unternehmen eine Softwareplattform, in der die bei den Analysen entstehenden Daten zusammengeführt und automatisch ausgewertet werden können.

So entstehe ein umfassendes Bild der relevanten Qualitätsmerkmale eines RNA-Therapeutikums. Statt Messergebnisse aus unterschiedlichen Geräten und Tests einzeln auszuwerten, könnten Labore ihre Daten zentral verarbeiten, verschiedene Qualitätsparameter miteinander vergleichen und standardisierte Berichte erstellen. Die Kombination aus physischen Toolkits und Software soll damit einen bislang stark fragmentierten Analyseprozess in einen durchgängigen Workflow überführen.

„RNAnalytics setzt an einem sehr konkreten Problem in einem technologisch anspruchsvollen und stark wachsenden Bereich der Biotechnologie an. Besonders überzeugt uns der Ansatz, komplexe Laboranalytik durch standardisierte Toolkits zugänglicher zu machen und diese gleichzeitig in einer skalierbaren Softwareplattform zusammenzuführen“, erklärt Christian Laurer, Senior Investment Manager bei tecnet equity. „Die beiden Gründer:innen verbinden fundiertes wissenschaftliches Know-how mit einem klaren Verständnis für die Herausforderungen in der LNP-Analytik und einer überzeugenden Produktvision. Diese Kombination war für uns eine wesentliche Grundlage für das Investment in dieser frühen Phase.“

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