19.08.2025
BIOTECH

Tailytics: Klosterneuburger Biotech-Startup launcht Mikrobiom-Testkit für Hunde

Tailytics aus Niederösterreich bringt ein Heimtest-Kit für Hunde auf den Markt. Durch eine vollautomatisierte, KI-gestützte Auswertung werden konkrete Empfehlungen für eine individuell angepasste Ernährung geliefert.
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Moritz Wieser (links), Philipp Wanka (rechts) tailytics
Moritz Wieser (links), Philipp Wanka (rechts) | Foto: tailytics

In unserem Darm lebt eine riesige „Wohngemeinschaft“ aus Milliarden winziger Organismen – vor allem Bakterien, aber auch Pilze und Viren. Gemeinsam bilden sie unsere Darmflora, unser Mikrobiom. Sie beeinflusst unser Wohlbefinden, unsere psychische Gesundheit und zahlreiche Krankheiten. Mit einer Stuhlprobe lässt sich die Darmflora analysieren. In der Humanmedizin ist die Mikrobiom-Analyse bereits gängig, und auch Künstliche Intelligenz kommt dabei zum Einsatz. Am bekanntesten in Österreich ist wohl „myBioma“, 2018 von Barbara Sladek und Nikolaus Gasche als Marke der Biome Diagnostics GmbH gegründet (brutkasten berichtete). Nun möchte das Klosterneuburger Startup Tailytics einen ähnlichen Mikrobiom-Test für Hunde auf den Markt bringen.

Was das Geschäft verrät

Die beiden Gründer von Tailytics, Moritz Wieser und Philipp Wanka, adressieren dabei ein unter Hundebesitzern bekanntes Problem: Der Vierbeiner hat wieder weichen Stuhl, rührt das Futter nicht an oder wirkt unerklärlich unruhig. Die Idee kam ihnen bei einem gemeinsamen Spaziergang mit einem Hund. Wanka hat einen Background als Bioinformatiker sowie im Qualitätsmanagement und Wieser als Data Scientist.

Bereits am nächsten Tag saßen sie gemeinsam und feilten an ihrem Startup-Konzept, um die Darmmikrobiom-Analyse aus der Humanmedizin in den Heimtierbereich zu bringen. Für beide ist es das erste Unternehmen; eine große Herausforderung für die Gründer ohne jegliche unternehmerische Vorerfahrung. „Aber dafür umso spannender“, so Wieser. Die Unternehmensgründung erfolgte im November 2024. Das Produkt soll am 17. August 2025 auf den Markt gebracht werden. Beide arbeiten neben ihrem Startup bis heute Vollzeit.

Wanka und Wieser übernehmen im Startup alle Aufgaben zu zweit: von der Webentwicklung über die eigenständige Programmierung von Machine-Learning-Algorithmen bis hin zur Laborpartnerschaft. Bisher ist das Startup selbstfinanziert finanziert. Langfristig ist der Einstieg von Investor:innen geplant. Aber in der Anfangsphase meint Wieser jedoch: „Zu viele Köche versalzen die Suppe.“

Wie das funktionieren soll

Für Konsument:innen ist der Aufwand gering. Eine kurze Registrierung der Probe auf der mobilen Webseite mittels QR-Code, Probeentnahme, ins Rücksendekuvert und ab zum nächsten Postkasten. So sieht beispielsweise das Starterkit aus:

Das Testkit

Via Web-App erhalten die Kund:innen einen personalisierten Bericht – darin stehen u.a. gezielte Anpassungen des Futters. Entdeckte Risiken können gemeinsam mit der Tierärztin oder dem Tierarzt besprochen werden.

Was im Hintergrund geschieht, ist durchaus komplexer. Die KI-Algorithmen befassen sich mit der Zusammensetzung des Mikrobioms, welche Bakterien vorkommen und wie häufig sie auftreten, diese bringen sie mit Metadaten wie Alter des Hundes oder Futtertyp in Verbindung. So sollen Muster und Zusammenhänge erkannt werden, die auf mögliche gesundheitliche Risiken hinweisen.

Kosten, Finanzierung und Kooperationen

Warum sich ihr Test von anderen unterscheidet? „Grundsätzlich gibt es in Europa niemanden, der das Darmmikrobiom für Hunde testen kann, vor allem auf einer Direct-To-Consumer-Basis“, sagt Wieser. Es gäbe zwar bereits Tests am Markt, diese testen aber auf gewisse Marker und Bakterien, aber ergeben laut Wieser kein „Gesamtbild“. Bei ihrer Analyse werden alle vorkommenden Arten erfasst, so solle man nachvollziehen können, wie sie zusammenwirken und welche Effekte das im Alltag hätte. Oder wie es Wieser zusammenfasst: „Das gibt ein umfassendes Bild, das weit über einzelne herkömmliche Labormessungen hinausgeht.“

Getestet wurde das Produkt „in einer kleinen Bubble, die dafür bezahlt hat“, meint Wieser.

Eine Kooperation steht bereits fest: und zwar mit der Veterinärmedizinischen Universität Wien. Langfristig planen sie auch, beispielsweise mit Futtermittelherstellern oder der Pharmaindustrie mit dem Datensatz zu forschen. „So einen Datensatz gibt es in Europa nicht. Das ist für die medizinische Forschung ein richtiger Fundus“, sagt Wieser.

Vom Gassigehen zur weltweiten Marktführerschaft

Das sind zumindest die Pläne von Wieser und Wanka. Kurzfristig soll die Mikrobiom-Datenbank ausgebaut und die KI-Modelle verbessert werden. Der nächste Schritt soll die Diagnostik und Expansion auf weitere Tierarten und Märkte sein. Langfristig streben sie eine ganzheitliche Tierdiagnostik an – mit dem Ziel, Tailytics zum weltweiten Marktführer im Bereich datenbasierter Tiergesundheit zu machen. Aber gut, zunächst steht der Produktlaunch an.

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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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