20.09.2023

The Blood: Erneut versucht ein Startup Blut für Gesundheits-Diagnostik zu nutzen

Das Berliner Startup The Blood möchte mit einer neuen Methode Menstruationsbluttests dazu nutzen, die Gesundheitsvorsorge für Frauen zu verbessern. Und damit den vorherrschenden "Data Gender Gap" schließen.
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The Blood, Mentruation, egelschmerzen, Gesundheitsvorsorge
(c) The Blood - Isabelle Guenou (l.) und Miriam Santer von The Blood.

Es weckt Erinnerungen an Elizabeth Holmes und Theranos. Doch im Gegensatz zum wohl berühmtesten Betrugsfall der Startup-Geschichte verspricht The Blood nicht, durch einen Tropfen Blut sämtliche Krankheiten zu erkennen. Das Startup von Isabelle Guenou, Miriam Santer und Lucas Mittelmeier führt eine neue biologische Probe in den Bereich der diagnostischen Tests ein – Menstruationsblut.

The Blood mit nicht-invasiver Methode

„Der Menstruationsbluttest ist eine neuartige Methode der Blutuntersuchung, die eine nicht-invasive Methode mit einzigartigen Einblicken in das Umfeld der Gebärmutter verbindet. Sie wird unweigerlich dazu beitragen, das mit der Menstruation verbundene negative Stigma abzubauen“, beschreibt das The-Blood-Team auf der Webseite. „Wir stellen uns vor, dass unsere Menstruationsbluttests eine Vorreiterrolle bei der Verbesserung der Gesundheitsfürsorge für Frauen spielen. Durch die Generierung von Daten werden wir dazu beitragen, die geschlechtsspezifische Datenlücke zu schließen.“

Zur Erklärung: Heute werden Informationen über Gesundheit durch Bluttests mit Serum aus venösem Blut gewonnen, bei denen bestimmte Biomarker gemessen werden. Das Blut wird üblicherweise in einem invasiven Verfahren mit einer Nadel und einer Spritze gewonnen. Da Menstruationsblut nur als Abfallprodukt angesehen wurde, war es nie eine Alternative zu venösem Blut.

„Doch jetzt sprechen The Blood, weitere Forscher:innen und Fem-Tech-Unternehmen nicht nur über die Menstruation und das Menstruationsblut, sondern sie untersuchen es. Und entdecken das Potenzial, das diese Körperflüssigkeit hat, um Einblicke in die Gesundheit von Frauen für diagnostische Zwecke zu liefern“, meint das Founder-Trio.

Proof-of-Concept 2019

Qvin-Founderin Sara Naseri etwa und ihr Team gelten als die Ersten, die in ihrer Proof-of-Concept-Studie 2019 nachweisen konnten, dass Menstruationsblut für eine Reihe von Routine-Biomarkern als Alternative zu systemischem Blut verwendet werden kann.

Seitdem haben sie mithilfe eines Trockenblut-Ansatzes und ihrer Q-Pad-Sammelmethode gezeigt, dass Menstruationsblut zum Nachweis von HPV (Humane Papillomaviren) für ein vorläufiges Gebärmutterhalskrebs-Screening und zur Messung des glykosylierten Hämoglobinspiegels als nicht-invasive Alternative zum Serum für das potenzielle klinische Management von Diabetes mellitus (DM) verwendet werden kann.

Die Idee zu The Blood hatte Isabelle Guenou nachdem sie mit dem Leistungssport aufgehört hatte: „Ich litt vor und während meiner Menstruation unter starken Schmerzen. Und damit bin ich keine Ausnahme. Allein in Deutschland gibt es 14 Millionen Frauen mit Menstruationsschmerzen“, sagt sie.

Und Mittelmeier ergänzt: „Obwohl die Zahl so groß ist, wissen wir meisten immer noch nicht, woher die Beschwerden genau kommen. Das liegt daran, dass es immer noch eine riesige Datenlücke in unserem Gesundheitssystem gibt.“

The Blood möchte Data Gender Gap schließen

Mit The Blood wollen die Gründer:innen diese Lücke nun schließen. „Wir sind das erste Startup in Europa, das Menstruationsblut für einen nicht-invasiven Bluttest nutzt“, betont Santer. „Wir testen die Probe auf Vitamine, Hormone und Entzündungswerte und geben Frauen monatliche Werte über ihren Gesundheitszustand.“

So geht’s: Das The Blood-Testkit besteht aus einem Laborröhrchen, einem Transportcontainer und einem Versandetikett. Mit einer Menstruationstasse sammelt die Nutzerin das Blut und füllt es in das Röhrchen um. Dann kann die Probe sicher verpackt und direkt an das Partnerlabor geschickt werden. Über die The Blood-App erhält die Nutzerin direkt ihren Gesundheitsbericht angezeigt, darunter die zyklusrelevanten Biomarker wie z.B. Prolaktin, Vitamine B12 oder D.

„Wir finden nicht nur heraus, wo die Beschwerden und Probleme unserer Nutzerinnen genau liegen“, erklärt Mittelmeier, „zukünftig bieten wir mit unseren Testkits auch Lösungen an, die entsprechende Mängel ausgleichen und Beschwerden verbessern können.“


Mehr zu The Blood am Montag in der Höhle der Löwen. Weiters dabei: Spacies, sollso, TeaBlobs und elly&bruce.

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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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