17.11.2020

Hohe sechsstellige FFG-Förderung für KI-Projekt von Linzer mogree

Die Linzer Digital-Agentur mogree holt sich FFG-Fördergeld für ein gemeinsames Machine Learning-Projekt mit FH Hagenberg und FH Campus 02.
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mogree: Sulejman Ganibegovic, Head of Digital Strategy
(c) mogree: CEO Sulejman Ganibegovic

Als „end-to-end-Digitalisierer“ bezeichnet Sulejman Ganibegovic, Head of Digital Strategy bei mogree, das Linzer Unternehmen. 2009 von Harald Weinberger gegründet hat die mobile agreements GmbH mittlerweile rund 55 Mitarbeiter und arbeitet für Kunden wie voestalpine, KTM, Wacker Neuson, Vodafone, Fronius, Primetals, BMW und Heineken.

„Wir entwickeln gemeinsam mit unseren Kundinnen und Kunden Lösungen – vom Geschäftsmodell über kundenzentrierte UX bis hin zur technologischen Umsetzung und Skalierung. Dabei kümmern wir uns als einzig notwendiger Ansprechpartner um alle digitalen Themen eines Unternehmens“, erklärt Ganibegovic. Seit einigen Jahren nutze man dafür auch Machine Learning-Algorithmen zur Analyse von Daten, um Entscheidungsprozesse zu beschleunigen oder Geschäfts- und Produktionsprozesse zu optimieren.

mogree: KI sagt Kunden, was sie tun sollen

Um die Kompetenz in Machine- und Deep Learning weiter auszubauen, reichte mogree im Frühjahr gemeinsam mit der FH Hagenberg und der FH Campus 02 ein Forschungsprojekt bei der FFG ein. Im September 2020 erfolgte die Zusage über eine Förderung im hohen sechsstelligen Bereich.

Das Forschungsprojekt sei über mehrere Jahre angelegt und befinde sich aktuell in der Konzeptionsphase, heißt es vom Unternehmen. Ziel des Projekts sei, Modelle im Bereich „Prediction“ auf Datenbasis zu entwickeln, die zukünftig in allen Branchen und Unternehmensgrößen zum Einsatz kommen sollen. „Das Projekt ist so konzipiert, dass die Ergebnisse später in Form eines Produkts sowohl von einer kleinen Bäckerei, als auch von einem Industrie-Riesen wie der voestalpine genutzt werden können“, sagt Ganibegovic.

Details zum genauen Forschungsgegenstand wolle man derzeit noch „sehr ausgewählt“ kommunizieren. Der Head of Digital Strategy umreißt jedoch: „Unsere Software wird wie ein Berater funktionieren, der dir sagt wie, wo oder was du machen musst, damit du in Zukunft weiter erfolgreich bist und wie du das nächste Level erreichst. Das ist nur unter Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen realisierbar“.

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heartbeat.bio
Michael Krebs, CEO von HeartBeat.bio. | Foto: HeartBeat.bio.

2023 holte sich das Wiener BioTech HeartBeat.bio, das 2021 gegründet wurde und im Vienna Biocenter ansässig ist, ein 4,5-Millionen-Euro-Investment im Rahmen einer Pre-Series-A-Runde – brutkasten berichtete.

Im Vorjahr folgte eine Forschungskooperation mit dem Pharmaunternehmen Boehringer Ingelheim, mit dem Ziel gentherapeutische Behandlungen für genetisch bedingte Kardiomyopathien zu entwickeln. Nun kooperiert man mit dem schwedischen Genomikunternehmen CubaseBio, das 3D-Spatial-Transkriptomik-Technologien entwickelt, um einen Hochdurchsatz-3D-Spatial-Profiling-Ansatz für myokardiale Fibrose zu entwickeln und um die Wirkstoffforschung bei Herzinsuffizienz zu steigern.

HeartBeat.bio erhält von der FFG nationale Förderung

Die Partner erhalten dafür rund eine Million Euro an Förderung im Rahmen des Calls 10 des Eurostars-Programms für ihr gemeinsames Projekt „Fibrosis Analysis in Cardioids via Transcriptomic Spatial-mapping in 3D“ (FACTS-3D).

Die nationale Förderung erfolgt durch Vinnova (Schwedens Innovationsagentur) und die österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG), mit Ko-Finanzierung durch die Europäische Union im Rahmen von Horizon Europe.

Das Projekt verbindet die firmeneigene Cardioid-Technologie von HeartBeat.bio mit der 3D-Spatial-Transkriptomik-Plattform von CubaseBio, um einen skalierbaren Ansatz zur Analyse der molekularen und zellulären Mechanismen hinter myokardialer Fibrose zu entwickeln.

64 Millionen Menschen von Herzinsuffizienz betroffen

Trotz bedeutender Fortschritte in der kardiovaskulären Forschung bleibt die Entwicklung neuer Therapien gegen Herzinsuffizienz eine Herausforderung. Weltweit sind mehr als 64 Millionen Menschen von Herzinsuffizienz betroffen, was eine große und wachsende globale Gesundheitsbelastung darstelle, heißt es per Aussendung. Herkömmliche präklinische Werkzeuge wie Tiermodelle und 2D-Zellkulturen könnten die Komplexität der menschlichen Biologie, zellulärer Interaktionen und der räumlichen Organisation zugrundeliegender Herzerkrankungen häufig nicht vollständig abbilden.

FACTS-3D soll genau hier ansetzen: Das Projekt verbindet menschliche Herzorganoide, die die Biologie des Herzens realitätsnah abbilden, mit einer 3D-Spatial-Transkriptomik-Methode, die viele Proben gleichzeitig auswerten kann. Zur Erklärung: Bisherige Verfahren zur räumlichen Genanalyse funktionieren nur bei dünnen, flach geschnittenen Gewebeproben. Für die Untersuchung von Organoiden, die dreidimensionale Struktur besitzen, sind sie deshalb kaum brauchbar, und schon gar nicht, wenn viele Proben zügig analysiert werden sollen. Die 3D-Technologie von CubaseBio umgeht dieses Problem: Sie lässt sich direkt in gängigen Labor-Plattenformaten mit 96 oder 384 Vertiefungen einsetzen. Dadurch kann das Projekt die Herzorganoide von HeartBeat.bio erstmals in ihrer vollständigen, dreidimensionalen Struktur untersuchen, statt sie in dünne Scheiben zerlegen zu müssen.

Dieser Ansatz sei besonders wichtig für die Erforschung von Herzmuskel-Vernarbung (Fibrose), einem Prozess, der zum krankhaften Umbau des Herzens beiträgt und bei vielen Formen von Herzinsuffizienz eine Rolle spielt. Indem die Partner sichtbar machen, welche Gene in welchen Zellen des intakten 3D-Herzgewebes aktiv sind, wollen sie herausfinden, wie die Erkrankung entsteht, wie das Gewebe auf Behandlungen reagiert und wo neue Ansatzpunkte für Medikamente liegen könnten.

Neue Mechanismen

„Das FACTS-3D-Projekt bringt zwei hochgradig komplementäre Technologien zusammen, um eine der zentralen Herausforderungen der kardiovaskulären Wirkstoffforschung anzugehen: das Verständnis der Krankheitsbiologie in einem physiologisch relevanten menschlichen Kontext bei gleichzeitigem Erhalt der räumlichen Informationen, die für komplexe kardiale Phänotypen essenziell sind. Für HeartBeat.bio stellt diese Kooperation einen wichtigen Schritt dar, Cardioide nicht nur für die phänotypische Wirkstoffforschung zu nutzen, sondern auch um neue Mechanismen und Zielstrukturen für Herzinsuffizienz zu entdecken und zu validieren, insbesondere bei myokardialer Fibrose und kardialem Remodeling“, sagt Michael Krebs, CEO von HeartBeat.bio.

Und Malte Kühnemund, CEO von CubaseBio, ergänzt: „Die Herzbiologie ist ein perfektes Beispiel dafür, warum der 3D-Spatial-Kontext so wichtig ist. Die Art, wie sich Zellen dreidimensional organisieren, ist zentral dafür, wie eine Herzkammer aufgebaut ist, was bei Fibrose geschieht und wie sich das Herz umbaut. Unsere Technologie wurde genau dafür entwickelt, diese Art von Komplexität vollständig in drei Dimensionen zu erfassen. Das lässt sich nicht durch Schnittverfahren erfassen, und 3D-Bildgebungshardware verfügt nicht über den nötigen Durchsatz. Das macht unsere 3D-Spatial-Transkriptomik-Technologie zu einer naheliegenden Wahl für das Hochdurchsatz-Screening von Herzmedikamenten. HeartBeat.bio ist der ideale Partner, um unsere 3D-Spatial-Technologie in umsetzbare Erkenntnisse für komplexe kardiovaskuläre Erkrankungen zu übersetzen.“

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Hohe sechsstellige FFG-Förderung für KI-Projekt von Linzer mogree

  • Als „end-to-end-Digitalisierer“ bezeichnet Sulejman Ganibegovic, Head of Digital Strategy bei mogree, das Linzer Unternehmen.
  • 2009 von Harald Weinberger gegründet hat die mobile agreements GmbH mittlerweile rund 55 Mitarbeiter und arbeitet für Kunden wie voestalpine, KTM, Wacker Neuson, Vodafone, Fronius, Primetals, BMW und Heineken.
  • Um die Kompetenz in Machine- und Deep Learning weiter auszubauen, reichte mogree im Frühjahr gemeinsam mit der FH Hagenberg und der FH Campus 02 ein Forschungsprojekt bei der FFG ein.
  • Im September 2020 erfolgte die Zusage über eine Förderung im hohen sechsstelligen Bereich.
  • Das Forschungsprojekt sei über mehrere Jahre angelegt und befinde sich aktuell in der Konzeptionsphase, heißt es vom Unternehmen.
  • Ziel des Projekts sei, Modelle im Bereich „Prediction“ auf Datenbasis zu entwickeln, die zukünftig in allen Branchen und Unternehmensgrößen zum Einsatz kommen sollen.

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