27.11.2025
MEDTECH

Quantro Therapeutics: Warum Boehringer Ingelheim auf dieses Wiener Biotech-Startup setzt

Das Wiener Biotech-Startup Quantro entwickelt eine Technologie, die es in der Krebsforschung bisher noch nicht gab. Damit und mit Partnern wie Boehringer Ingelheim erregt es internationale Aufmerksamkeit. CEO Michael Bauer erklärt den Erfolgsweg seines Biotechs, spricht über millionenschwere Milestones und skizziert die verschiedenen Möglichkeiten, das eigene Biotech-Startup zu finanzieren.
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Quantro
© Quantro/Canva - Quantro-CEO Michael Bauer.

Quantro Therapeutics wurde 2019 als Spin-off einer langjährigen Forschungskooperation des Institute of Molecular Biotechnology (IMBA) und des Research Institute of Molecular Pathology (IMP) gegründet – von Stefan Ameres und Johannes Zuber.

Quantro Therapeutics: „Die einzige Firma“

2020 wurde es nicht nur in den Vienna BioCenter Startup Labs willkommen geheißen, sondern erhielt auch eine Startfinanzierung durch den Boehringer Ingelheim Venture Fund (BIVF) sowie durch das Wirkstoffforschungs- und -entwicklungsunternehmen Evotec.

Das Spin-off identifiziert und entwickelt neuartige Wirkprinzipien und Arzneistoffe zur Behandlung von Krebs und anderen Krankheiten auf Basis einer eigenen Technologieplattform. Dazu setzt das Startup neuartige Technologien zur Transkriptom-Profilierung (Gesamtheit aller RNA-Moleküle, Transkripte, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in einer Zelle oder einem Gewebe vorhanden sind) ein – in diesem Bereich eine Neuheit.

„Wir sind die einzige Firma, die Transkriptionsdynamik messen kann“, erklärte CEO Michael Bauer im Rahmen der Bio Europe in Wien. „Das heißt, wir können im Prinzip zeitlich aufgelöst und präzise erfassen, was in einer Zelle passiert, wenn ein bestimmtes Target plötzlich abgeschaltet wird. Das war bisher nicht möglich.“

Transkriptionsfaktoren sind Schaltproteine, die in unseren Zellen bestimmen, welche Gene ein- oder ausgeschaltet werden. Das Problem: Sie funktionieren nur innerhalb einer lebenden Zelle, weil sie dort ein hochkomplexes Umfeld brauchen. Im Reagenzglas lassen sie sich – anders als viele Enzyme – kaum nachbauen oder testen. Um Transkriptionsfaktoren zu untersuchen, müssen Forscher:innen also direkt in die Zelle „hineinschauen“. Doch genau das war bisher schwierig, weil es kaum Methoden gab, die Aktivität dieser Faktoren in Echtzeit messbar machen.

Die Quantro-Methode

Die bisher gängige Technologie, RNA-Sequenzierung, zeigt nur das Endergebnis: wie viele RNA-Moleküle – also die „Abschriften“ der Gene – zu einem bestimmten Zeitpunkt vorhanden sind. „Das ist so, als würde man auf einen Parkplatz schauen und sehen, dass dort 30 rote und 20 weiße Autos stehen und drei Tage später eine andere Anzahl verschiedenfarbiger Autos – ohne zu wissen, was inzwischen passiert ist. In dieser Analogie können wir die GPS-Daten aller Fahrzeuge erfassen“, vergleicht Bauer. Die eigentliche Dynamik, also wie und wann Transkriptionsfaktoren welche Gene aktivieren oder bremsen, bleibe durch bisherige Methoden unsichtbar. Diese Lücke schließt Quantro Therapeutics.

Bisher konnte man – in anderen Worten – also nur messen, wie viel RNA in einer Zelle vor und nach einer Behandlung vorhanden ist. Das Problem war, dass, wenn sich die Menge ändert, man immer noch nicht weiß, was dazwischen genau passiert ist. Mit den alten Methoden musste man zudem oft zwölf bis 24 Stunden warten, um eine Veränderung zu sehen – aber viele Wirkstoffe wirken schon innerhalb von Minuten. Man habe also praktisch „blind“ zugeschaut, was in der Zelle passiert und versucht, das Ergebnis – oft vergeblich – zu verstehen.

Quantro Therapeutics hat das geändert: Mit der neuen Methode kann man zu jedem Zeitpunkt direkt messen, welche Gene in der Zelle aktiviert oder in ihrer Funktion gebremst werden. Dabei erfasse man nicht nur die Gesamtmenge an RNA, sondern auch, wie schnell sie produziert wird und wie schnell sie wieder abgebaut wird, und dies für jedes der ca. 20.000 Gene, die normalerweise in einer Zelle aktiv sind. So bekomme man ein sehr viel genaueres Bild der Vorgänge in der Zelle, wie Bauer erklärt.

„Wir geben der Zelle sozusagen modifizierte Bausteine, die sie in ihre RNA einbaut. Mit speziellen chemischen Tests kann man dann erkennen, welche RNA neu produziert wurde und welche schon älter ist – und das für jedes einzelne Gen in der Zelle. So lässt sich zum Beispiel sehen, ob sich die Produktionsrate oder der Abbau von RNA verändert haben – und zwar zu jedem beliebigen Zeitpunkt.“

Kooperation mit Boehringer Ingelheim

Mit seiner Drug-Discovery-Plattform kann das Wiener Unternehmen somit neue Wirkstoffe identifizieren, auch für schwer oder bisher gar nicht zugängliche Targets. Auf Basis dieser Technologie baut man eine frühe Entwicklungs-Pipeline für neue Produkte in der Medikamentenforschung auf.

Durch bestehende Kooperationen – unter anderem auch mit Boehringer Ingelheim – gab es bereits früh Aufmerksamkeit für diese Technologie. Ausgehend von den Fortschritten in der seit 2022 laufenden Zusammenarbeit soll nun eine zweijährige Verlängerung das gemeinsame Forschungs- und Entwicklungsprogramm fortführen, um die Entwicklung von „First-in-Class-Wirkstoffkandidaten“ gegen Steuerproteine voranzutreiben, die bei Krebs eine Rolle spielen.

Milestones bis zu 500 Mio. Euro

Im Rahmen der Vereinbarung mit Boehringer Ingelheim hat Quantro bereits Zahlungen erhalten und hat Anspruch auf weitere erfolgsabhängige F&E-, regulatorische und kommerzielle Meilensteinzahlungen mit einem geschätzten Gesamtwert von rund 500 Millionen Euro. Weitere Details zu den Bedingungen der Zusammenarbeit wurden nicht bekannt gegeben.

Die Zusammenarbeit eines Startups mit einem Konzern unterliegt manchen Klischee-Vorstellungen, die mit längeren Entscheidungsprozessen und Behäbigkeit assoziiert werden. Bauer jedoch nennt die Kooperation mit Boehringer Ingelheim „nicht bürokratisch“, die Zusammenarbeit laufe sehr professionell und wissenschaftlich getrieben.

„Ich war früher auch bei großen Firmen. Natürlich gibt es dort komplexere interne Strukturen und Entscheidungsprozesse als in einem Startup mit 18 Mitarbeitern. Wir koordinieren unsere Arbeit mit Boehringer Ingelheim über ein Steering-Komitee mit Vertretern von BI und Quantro, die gemeinsam entscheiden. Wichtige Entscheidungen werden bei BI gegebenenfalls noch auf höherer Ebene geprüft. Wenn man mit einem kleinen Team arbeitet, braucht man diese Governance nicht in demselben Ausmaß wie in einem großen Konzern. Das ist gängige Praxis und eine gute Arbeitsteilung.“

Der Weg der Quantro Therapeutics

Inhaltlich läuft der Arbeitsprozess des Startups so: Am Anfang steht eine erste Suche (Screening) zur Identifikation möglicher Kandidaten, die anschließend hinsichtlich Wirkmechanismus, Selektivität und Wirksamkeit validiert werden. Danach werden die Moleküle chemisch optimiert, um ihre Struktur, und damit die Wirksamkeit und Verträglichkeit zu verbessern, bis ein endgültiger Entwicklungskandidat entsteht. Erst dann kann man Richtung präklinische und klinische Studien gehen. Vom ersten Konzept bis zu einem Produkt, das in die Klinik kommt, dauert es mindestens fünf, normalerweise bis zu etwa zehn Jahre – ein „Long shot“, wie es Bauer nennt.

Das bedeutet jedoch nicht, dass nur der Weg bis zur Markteinführung zählt. Bereits die Plattform zur Entdeckung neuer Wirkstoffe des Biotechs selbst sei ein eigenes wertvolles Produkt. Quantros Geschäftsmodell zielt jedoch nicht nur auf ein späteres Medikament ab: Zusätzlich zur Plattform hat jede einzelne Wirkstoffserie einen eigenständigen wirtschaftlichen Wert, um intern entwickelt, oder über eine strategische Partnerschaft auslizenziert bzw. komplett verkauft zu werden. Damit verfügt das Biotech – wie viele Startups in Österreich – über mehrere mögliche Exit- und Entwicklungswege, von Partnerschaften bis zum Verkauf einzelner Programme.

„Mit der Plattform entwickeln wir verschiedene Wirkstoffserien für unterschiedliche Targets – und jede davon kann ein eigenes Asset sein, das man weiterentwickeln oder verkaufen kann. Dadurch eröffnen sich viele mögliche Exit-Optionen: Man kann die Plattform weiterführen, einzelne Wirkstoffprogramme verkaufen oder Partnerfirmen an Bord holen“, präzisiert Bauer, die Möglichkeiten, die Quantro hat, um zu agieren. Er skizziert damit zugleich die verschiedenen Optionen, die Biotechs in Österreich haben, ihr Geschäftsmodell zu framen.

Biotech-Finanzierung „anders“

Bauer verdeutlicht weiter, dass Biotech-Finanzierung anders funktioniert als in IT oder Automotive, deren Produktzyklen deutlich kürzer und damit übersichtlicher sind: Zwar lassen sich Teile der Forschung über Kooperationen und Fördermittel finanzieren, für die jahrelange präklinische und klinische Entwicklung einzelner Wirkstoffe werden aber schnell 50 bis 60 Millionen Euro allein für die frühen Phasen benötigt. Insgesamt kommen für ein erfolgreiches Projekt Kosten von mehreren 100 Millionen Euro zusammen. Pharma-Partner steigen meist erst später, typischerweise in der klinischen Phase 2 oder 3 ein, doch es gibt unterschiedliche Kooperationsmodelle – von frühen Forschungskooperationen bis hin zu gemeinsamen Entwicklungsprojekten.

Allgemeine Tipps für „den richtigen Erfolgsweg“ für Biotech-Startups in Österreich gibt es laut Bauer nicht. Die Branche folge nämlich Trends: einmal Immunonkologie, dann Antibody-Drug-Conjugates, zwischendurch AI. Wer außerhalb der Trends liegt, habe es schwerer. „Am Ende braucht man gute Wissenschaft, ein Produkt mit klarer Relevanz und viel Ausdauer, um passende Partner zu finden. Entscheidend sei eine solide wissenschaftliche Basis und echte Innovation.

Österreich mit guter Grundlage, aber…

In Österreich – wie in Europa generell – erkennt der Quantro-CEO exzellente Grundlagenforschung und starke staatliche Förderung. Doch die Übersetzung in Produktentwicklung und kommerzielle Anwendungen bleibe schwierig: Für echte Umsetzung brauche man sehr viel Kapital. Europäische Investoren scheinen hier oft vorsichtiger und mit kleineren Investitionsbeträgen zu agieren. Im Gegensatz dazu sind vor allem die großen Venture Funds in den USA oft risikobereiter, größere Beträge auf einen Schlag zu investieren.

Für die Quantro, sagt Bauer, sieht die Perspektive gut aus: „Wir wissen, unsere Plattform funktioniert. Wir finden Wirkstoffe, die mit anderen Methoden nicht auffindbar wären. Wir können Medikamentenkandidaten für bisher nicht behandelbare Krankheiten identifizieren. Unser aktueller Fokus liegt auf Krebs. Nächstes Jahr wollen wir in Autoimmun- und Entzündungserkrankungen expandieren und auf diesem Wege intern und über Partnerschaften weitere Indikationsbereiche erschließen“, sagt Bauer. „Langfristig wollen wir neue Wirkstoffe in die klinische Entwicklung bringen – entweder intern oder mit Partnern.“

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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