19.10.2021

Neurolentech: Klosterneuburger HealthTech erhält Seed-Investment

Neurolentech wird vom IST cube, AWS, der "TESS Research Foundation" und der "Foundation for USP7-related diseases" im Kampf gegen schwere Hirnstörungen unterstützt. Und hat jetzt frisches Kapital zur Verfügung.
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Neurolentech
(c) Neurolentech - Das Neurolentech- und IST cube-Team (v.l.n.r.): Markus Wanko (IST cube), Christoph Bock (CeMM, MedUni Wien), Gaia Novarino (IST Austria), Carsten Pfeffer (Neurolentech), Alexander Schwartz (IST cube) und Florian Resch (IST cube).

Mehr als 100 Millionen Menschen weltweit sind von Entwicklungsstörungen des Gehirns wie Autismus-Spektrum-Störungen und Epilepsie betroffen. Für die meisten dieser Patienten sind medikamentöse Behandlungen nicht verfügbar und es werden neue Ansätze für die Medikamentenentwicklung benötigt. Daher generiert das Spin-off des IST Austria (Institute of Science and Technology Austria) Neurolentech aus Klosterneuburg Daten und Werkzeuge, um die Arzneimittelforschung zu unterstützen und neue Wirkstoffkandidaten für diese Erkrankungen zu validieren. Und hat nun dafür eine Seed-Förderung im mittleren sechsstelligen Bereich, erhalten.

Patienten-Kategorisierung

Gegründet wurde das Unternehmen 2020 mit finanzieller Unterstützung der Österreichischen Förderbank (AWS) und erschafft heute unter Verwendung von patientenspezifischen Störungsmodellen und fortgeschrittenen genetischen, physiologischen und bioinformatischen Analysen jene Werkzeuge und Daten, um Patienten zu kategorisieren. Und die Entwicklung von Medikamenten für bestimmte Patientengruppen zu beschleunigen.

Neurolentech wird das „IST cube“-Investment nutzen, um Prozesse zu automatisieren und seine Aktivitäten zu erweitern. Carsten Pfeffer, CEO und Mitbegründer erklärt: „Autismus und Epilepsie sind sehr unterschiedliche Krankheitsbilder mit großem ungedecktem medizinischen Bedarf. Diese Investition wird es uns ermöglichen, die Entwicklung unserer integrierten Plattform zu beschleunigen und neue Ansätze in der Medikamentenentwicklung voranzutreiben. Neurolentech freut sich über die Partnerschaft mit ‚IST cube‘, das unsere langfristige Vision teilt, neue Therapien für neurologische Entwicklungsstörungen zu entwickeln.“

Neurolentech mit Grundlagenforschung

Bei neurologischen Entwicklungsstörungen wie Autismus oder Epilepsie hat Neurolentech große Durchbrüche im Verständnis der spezifischen molekularen Pathologien erzielt. Gaia Novarino, Neurolentech-Mitbegründerin und Professorin für Neurowissenschaften am IST Austria dazu: „Die Generierung von störungsspezifischen Modellsystemen in größerem Maßstab wird die notwendigen Instrumente und Daten für neuartige Behandlungen dieser vielfältigen und komplexen Störungen liefern. Wir sind begeistert zu sehen, dass die Grundlagenforschung nun in vielversprechende Ansätze umgesetzt wird, um diesen Patienten zu helfen.“

Für Alexander Schwartz, Partner bei IST cube, ist Neurolentech ein Paradebeispiel dafür, wie Erkenntnisse aus der Grundlagenforschung in ein Unternehmen umgesetzt werden können. Er sagt: „Es ist großartig zu sehen, wie die Zusammenarbeit zwischen Forschern, akademischen Einrichtungen, Förderorganisationen und privaten Investoren Ausgründungen mit hohem Potenzial ermöglichen kann.“

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Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz © Andritz Group

Allein in Österreich könnten zukünftig rund 220.000 Tonnen davon besser verwertet werden. Bisher scheitert eine echte Kreislaufwirtschaft jedoch an der Praxis: „Wirkliches Faser-zu-Faser-Recycling, also sprich aus Abfällen wirklich wieder ein Kleidungsstück zu machen, das liegt im Bereich von 1% und weniger“, zieht Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz, im Gespräch ernüchternde Bilanz. Der Großteil der Altkleider wird deponiert oder verbrannt.

Vorhersage statt bloßer Materialbestimmung

Hier setzt die neue Technologie „teXscan“ an, die Andritz gemeinsam mit der französischen Tochtergesellschaft Laroche entwickelt. Während bestehende Nahinfrarot-Systeme lediglich die reine Materialzusammensetzung bestimmen können, soll die neue Lösung erstmals die konkrete Rezyklierfähigkeit zerstörungsfrei vorhersagen.

„Die Innovation dabei ist, dass man erstmals nicht nur Farbe oder Zusammensetzung messen, sondern eine Vorhersage treffen kann, wie gut etwas recycelbar ist.“, so Waupotitsch. Das System ordnet den Textilien einen Score von 0 bis 100 zu, der auf Kriterien wie der Faserlänge und dem Kurzfaseranteil basiert. Waupotitsch betont jedoch im Gespräch, dass es sich hierbei um „keinen industriellen Standard“, sondern primär um eine „Entscheidungshilfe“ für Sortier- und Recyclingbetriebe handelt.

Der teXscan © Andritz

Bislang nur weiße Baumwolle identifizierbar

Bislang beschränkt sich die Analysefähigkeit des Prototyps ausschließlich auf weiße Baumwollfasern. Die größte Herausforderung im Massenmarkt stellen jedoch Mischgewebe und gefärbte Stoffe dar, die den Großteil heutiger Fast Fashion ausmachen. Andritz plant, bis Ende des Jahres verlässliche Aussagen über farbige Baumwolle zu treffen; Mischgewebe sollen als nächstes folgen.

Aktuell existiert das System als Tischgerät. Um industriell relevant zu werden, soll die Technologie zu Handheld-Geräten oder vollautomatisierten Online-Sensoren für Förderbänder weiterentwickelt werden, erklärt der Textil-Recycling-Experte.

teXscan als strategischer „Door Opener“

„Recycling von Textilien steht im Wettbewerb mit extrem günstigen Frischfasern“, merkt Waupotitsch im Gespräch an. Man müsse das gesamte wirtschaftliche System beachten und vorsichtig sein sich in dieser Hinsicht nicht selbst zu belügen, denn „unterm Strich muss es sich auch rechnen“, so der Experte. Zudem fehlen in Europa flächendeckende, genormte Sammelsysteme, wie man sie vom Altpapier kennt.

Für den Technologiekonzern ist der Scanner ohnehin nicht das primäre Endprodukt sondern eine Möglichkeit der Zusammenarbeit. Andritz versteht sich als Maschinen- und Anlagenbauer. Das Messgerät soll vielmehr als „Door-Opener“ fungieren, um letztlich großskalierte mechanische und chemische Recyclinganlagen zu vertreiben.

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