04.10.2024
INSOLVENZ

„Trojanisches Pferd“ aus Platin gegen Krebszellen – Wiener BioTech in Konkurs

Das MedUni Wien- und Uni Wien-Spin-off P4 Therapeutics entwickelt das Platin-basierte Krebs-Medikament Albuplatin.
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(c) Adobe Stock

Wie ein „Trojanisches Pferd“ soll Albuplatin wirken. Das Medikament des Wiener BioTech-Startups P4 Therapeutics enthält eine Platinverbindung. Diese bindet sich an das Plasmaprotein Albumin im Blut, das wiederum nur von Krebszellen aufgenommen wird. Die Verbindung reichert sich so in den bösartigen Zellen an, wo sie zu einem Wirkstoff umgewandelt wird, der gezielt zum Zelltod der Tumor-Zellen führt.

„Nächste Generation“ Platin-basierter Krebs-Medikamente

Albumin ist bei weitem nicht das erste Platin-basierte Krebsmedikament. Diese werden seit Jahrzehnten im Rahmen von rund der Hälfte aller Chemotherapien eingesetzt. Durch seine gezieltere Wirkung mit dem beschriebenen mehrstufigen Prozess soll Albuplatin aber als „nächste Generation“ eine bessere Wirkung entfalten und einige Nachteile der bisherigen Therapien beseitigen. Das brachte dem P4 Therapeutics-Gründer:innen-Team auch einige Preise ein.

Förderungen von aws und FFG

Bereits 2019 wurde P4 Therapeutics als Spin-off von MedUni Wien und Uni Wien gegründet. 2020 berichtete brutkasten im Zuge des S&B-Awards über das BioTech-Startup. Damals hieß es, man befinde sich mit Albuplatin in weit fortgeschrittenen präklinischen Untersuchungen und plane bald die erste klinische Studie. Nach einer aws-PreSeed-Förderung im Jahr 2018 holte sich P4 Therapeutics im Jahr 2020 eine FFG-Förderung.

Jahre lang keine News, nun Konkurs-Antrag von P4 Therapeutics

Seitdem gab das Startup allerdings keine weiteren öffentlichen News aus. Wie der Kreditschutzverband KSV1870 vermeldet, musste nun ein Konkursantrag gestellt werden. Details dazu, etwa auch zu den Gründen für die Insolvenz, werden dort nicht genannt.

Brutkasten stellte per Mail eine Anfrage an P4 Therapeutics mit der Bitte um ein Statement. Sollte dieses eintreffen, wird es hier ergänzt.

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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