03.07.2024
MEDTECH

US-Pharmafirma MSD will 15 Mio. Euro in MedTech-Startups investieren

Das Wiener Startup Proxygen hat bereits eine Partnerschaft. Nun wird ein neues Programm ausgerollt: Der US-Pharmariese MSD will MedTechs in Europa mit 15 Mio. Euro fördern.
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Proxygen, Biotech, Klebstoffabbauer, MSD, Merck, 2.5 Mrd
(c) Proxygen - Das Wiener Startup CEO Bernd Boidol (l.) und Matthias Brand (Co-Founder) berichtet über die Zusammenarbeit mit MSD.

News aus dem HealthTech-Sektor erreichten uns diesen Dienstag: Das global agierende Pharmaunternehmen MSD führt ein neues Finanzierungs-Programm für MedTechs ein. KMU und Startups will man damit bereits in der Frühphase bei der Entwicklung neuartiger Gesundheitslösungen unterstützen.

Dafür kreierte man weltweit zwei sogenannte MSD Idea Studios. Die „Idea“: Gesundheitstechnologien sollen Patienten- und Gesundheitsversorgung sowie Prävention, Diagnose und Therapieoptionen verbessern.

Onkologie, Immunologie und Impfstoffe im Fokus

Das Pharmaunternehmen MSD – kurz für Merck Sharp & Dohme – betreibt auch eine österreichische Tochtergesellschaft. Konzernmutter ist die Merck & Co., Inc., mit Hauptsitz in Rahway, New Jersey, in den USA. Mit der neuen Initiative unter Leitung des MSD Global Health Innovation Fund (MGHIF) und der regionalen MSD-Teams will man Unternehmer:innen und Early-Stage-Startups finanziell und kollaborativ unterstützen.

Investiert wird in erster Linie in MedTechs, die mit innovativen Lösungen zur Stärkung des Gesundheitssystems beitragen. Hervorgehoben werden Projekte aus den Bereichen Onkologie (Lehre von Gewulst- bzw. Tumorerkrankungen), Immunologie (Lehre der körperlichen Abwehr von Krankheitserregern) und Impfstoffentwicklung.

15 Mio. Euro für europäische MedTechs

Monetär findet sich nicht wenig im frisch geöffneten Fördertopf: Weltweit stünde eine Summe von 38 Millionen US-Dollar bereit, heißt es auf brutkasten-Anfrage. Diese werde im Rahmen zweier neu eröffneter MSD Idea Studios vergeben:

Nämlich dem MSD Idea Studio Europe mit Hauptsitz in Berlin – für europäische Startups beläuft sich die hier zu vergebene Summe auf 15 Millionen Euro. Im asiatisch-pazifischen Raum wurde außerdem das MSD Idea Studio Asia Pacific in Singapur eröffnet, das den Rest des Fördertopfes abdeckt.

Studios noch im Aufbau

Aktuell befinden sich die MSD Idea Studios noch im Aufbau. Informationen sind vorerst auf der Global Health Innovation Fund Website von MSD vorzufinden.

Die Initiative will darüber hinaus auch Partnerschaften mit Tech-Unternehmen im Gesundheitswesen aufbauen. So soll in Österreich ein klarer Fokus auf „starke Partnerschaften und zukunftsfähige Technologien“ gelegt werden. Davon konnte bereits ein österreichisches BioTech profitieren.

Wiener Startup Proxygen ist mit 2,5 Mrd. Dollar-Deal Vorreiter

Bereits 2023 wurde eine Zusammenarbeit mit dem Wiener Startup Proxygen etabliert, das sich auf die Entwicklung von „Molecular Glue Degraders“ fokussiert. Brutkasten berichtete damals über den 2,5-Milliarden-Dollar-Deal zu einer Forschungs- und Lizenzvereinbarung zwischen Proxygen und MSD.

Im Rahmen der Vereinbarung erhält Proxygen eine Vorauszahlung von MSD in nicht genannter Größe und hat die Chance auf künftige Zahlungen in Höhe von bis zu 2,55 Milliarden US-Dollar. Diese hängen allerdings vom Erreichen bestimmter Forschungs-, Entwicklungs- oder kommerzieller Meilensteine ab. Darüber hinaus hat das Wiener Startup auch Anspruch auf Tantiemen auf den Nettoumsatz mit seinen Produkten.

Proxygen widmet sich der Entdeckung und Entwicklung von molekularen Klebstoffabbauern. Die mehrjährige Forschungskooperation und Lizenzvereinbarung mit MSD soll unter anderem dazu dienen, gemeinsam molekulare Klebstoffabbauer für therapeutische Ziele zu identifizieren und zu entwickeln.

„MSD bietet den nötigen Raum und Ressourcen“

Wie per jüngster Aussendung erklärt wird, sieht Proxygen die Partnerschaft als „einzigartige Möglichkeit, unsere Plattformtechnologie und Expertise bei der Identifizierung neuartiger ‚Molecular Glue Degraders‘ mit den erstklassigen Forschungs- und Entwicklungskapazitäten von MSD zu kombinieren“, so Bernd Boidol, CEO von Proxygen.

Indes biete MSD dem Wiener Startup „den nötigen Raum und die Ressourcen, um unsere Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten entscheidend voranzutreiben.“

Schwerpunkte und Ziele

Im Folgenden sind die Schwerpunkte und Ziele des MSD IDEA Studio Europe im Wortlaut laut offizieller Aussendung wiedergegeben:

  • Prävention und Gesundheitskompetenz: Entwicklung und Implementierung digitaler Lösungen zur Förderung der Prävention und zur Stärkung der Gesundheitskompetenz in der Bevölkerung.
  • Früherkennung und Diagnose: Nutzung fortschrittlicher Technologien und Datenanalyse zur Verbesserung der Früherkennung und präziseren Diagnose von Krankheiten.
  • Therapieunterstützung und Fernüberwachung: Förderung innovativer Lösungen zur Unterstützung von Therapien und Fernüberwachung.
  • Optimierung klinischer Studien: Verschlankung und Effizienzsteigerung von Prozessen in klinischen Studien und der Rekrutierung von Studienteilnehmer:innen.
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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

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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