25.03.2025
FOOD & HEALTH

Wie Biotechnologie Ernährung und Behandlung von Krankheiten verändern wird

J. Christopher Love vom MIT in Massachusetts, USA, forscht an Lösungen für globale Probleme wie Behandlung von Krankheiten und Nahrungsmittelproduktion. Sein Stichwort dabei: Biotechnologie.
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J. Christopher Love, Biotechnologie
© MIT - J. Christopher Love vom MIT.

J. Christopher Love ist Mitglied des „Koch Institute for Integrative Cancer Research“ am MIT (Massachusetts Institute of Technology). Außerdem ist er assoziiertes Mitglied am „Broad Institute“ sowie am „Ragon Institute“ von MGH (Massachusetts General Hospital), MIT und Harvard. Er erwarb einen Bachelor of Science in Chemie an der University of Virginia und promovierte in physikalischer Chemie an der Harvard University.

Biotechnologie im Wandel

Seine Forschung konzentriert sich auf die Weiterentwicklung von Ansätzen der nächsten Generation für eine zugängliche und erschwingliche Bioproduktion und auf Einzelzellanalysen bei chronischen Krankheiten wie Krebs und Nahrungsmittelallergien. Er war 2015 als „Distinguished Engineer in Residence“ bei Biogen tätig und ist Gründungsdirektor des „Alternative Host Research Consortium“ am MIT. Er hat außerdem vier Unternehmen für biopharmazeutische Dienstleistungen und Technologien mitbegründet, darunter Honeycomb Bio, OneCyte Bio und Sunflower Therapeutics.

„Große Chance“

Liest man sich die Publikationen von Love durch, so merkt man, dass sein Spezialgebiet , die Biotechnologie, großflächige Veränderungen durchläuft und so Einfluss darauf ausüben wird, wie wir Lebensmittel produzieren, Energie nutzen und Krankheiten behandeln – so seine Message. Love spricht dabei von völlig neuen Wegen, um globale Herausforderungen zu bewältigen.

Denn nicht nur die wachsende Weltbevölkerung und die steigende Nachfrage nach Lebensmitteln setzen die traditionellen Landwirtschafts- und Viehzuchtmethoden unter Druck, auch die Forderung von Konsument:innen nach nachhaltiger Produktion trägt ihres dazu bei. Durch Fortschritte in der synthetischen Bio- und Fermentationstechnologie könnten alternative Proteinquellen entwickelt werden.

„Das ist eine große Chance“, sagt Love, „verschiedene Produkte zu nutzen, um die Herstellung zu revolutionieren, indem wir biologische Prozesse gezielt steuern und Organismen für die Produktion einsetzen. In den letzten 15 bis 20 Jahren haben sich diese Ansätze erheblich weiterentwickelt. Früher haben wir uns darauf beschränkt, Biotechnologie nur in Bereichen wie Bier- und Weinherstellung zu nutzen. Heute können wir damit Materialien für Kleidung, Lebensmittel und Medikamente herstellen – ein enormer Fortschritt.“

Diese Entwicklungen würden, dem Forscher nach, alles betreffen, von mRNA-Technologien über Zelltherapien bis hin zu chemischen Prozessen. Sie könnten die Biotechnologie grundlegend verändern – ähnlich wie es die chemiebasierte Produktion einst getan habe.

Nachhaltige Produktion

„Für die Herstellung von ‚prepared food‘ werden Zutaten wie Milchproteine benötigt“, so Love weiter. „In der Zukunft könnten alternative Proteinquellen verwendet werden, die ähnlich wie Fleisch schmecken. Das ist jetzt bereits möglich. Die Herausforderungen liegen in der Fähigkeit, diese Produkte in ausreichender Menge zu produzieren und dabei die Treibhausgasemissionen zu reduzieren. Trotz wachsender Beliebtheit gibt es aber weiterhin Herausforderungen bei der Innovation und Weiterentwicklung dieser Technologien.“

Loves Erfahrung nach zeigen jedoch große Unternehmen bereits starkes Interesse an der Nutzung von Biotechnologie, wobei sie wohl vorerst in kleineren Maßstäben übernommen werde. Das Potential für eine breitere Anwendung wachse jedoch, so seine Sichtweise.

Biotechnologie als Kostensenkungs-Tool für Medizin

Loves Arbeiten haben neben der Lebensmittelthematik auch den Fokus auf die Behandlung von Krankheiten. Besonders biopharmazeutische Produkte und Injektionen seien von entscheidender Bedeutung in der Medizin, insbesondere bei der Behandlung von Krankheiten wie Krebs, Autoimmun- und infektiösen Erkrankungen. Die Herstellung dieser Produkte habe sich, dem Wissenschaftler nach, erheblich verbessert. Insulin war eines der ersten Produkte, das 2021 in großem Maßstab hergestellt wurde, ebenso wie Antikörper. Die Fortschritte in der Biotechnologie hätten es ermöglicht, solche Behandlungen auf breiterer Basis anzubieten. Nun müsse man den nächsten Schritt gehen.

Für Love ist es nämlich eine wichtige Frage, wie Biotechnologie verwendet werden kann, um Medikamente erschwinglicher zu machen: „Es gibt absolut erstaunliche Möglichkeiten, diese Werkzeuge auch für andere therapeutische Ansätze zu nutzen, wie etwa die frühzeitige Erkennung von Krebs, postoperative Behandlungen oder sogar die Entdeckung von Krankheiten in frühen Stadien. Große Industrien haben sich entwickelt, um Blutproben zu verwenden, damit sie kleine Fragmente von DNA erkennen, um den Zustand von Krebserkrankungen zu diagnostizieren“, sagt er.

Das Zeitfenster

„Eine Hürde herbei ist, dass kleine Mengen von Biomarkern (Anm.: messbare Indikatoren im Körper, die auf bestimmte Zustände oder Krankheiten hinweisen) schnell vom Körper zerstört werden. Ein Kontrastmittel, das wir vor der Untersuchung injizieren können, könnte helfen, sie im Kreislaufsystem zu stabilisieren und ihre Zeit im Körper zu verlängern. Es gibt nur ein kleines Zeitfenster, in dem diese Biomarker effektiv genutzt werden können. Wenn wir in der Lage sind, dieses Zeitfenster zu verlängern, könnte das erhebliche Auswirkungen auf die Diagnostik haben“, so Love.

Er denkt hier dabei daran, diesen diagnostischen Prozess in die Routineversorgung zu integrieren: „Unser Ziel ist es, diese Marker als primäre Diagnosemethode etwa eine Stunde vor der Untersuchung zu injizieren, ähnlich wie bei Hämoglobinmessungen in Kliniken.“

Love wird seine Ideen zur Biotechnologie und ihrer Rolle bei der Bewältigung globaler Herausforderungen für Interessierte auf der MIT-Konferenz am 26. und 27. März in der WKÖ in Wien vorstellen.

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Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie „No Hype KI“ diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

„Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“

„Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. „Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören“, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als „Key Technology“ im KI-Bereich. Für „Women in AI“ spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: „Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.“ Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was „open“ sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. „2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.“ Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. „Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden“, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in „Compliance-Fallen“ führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. „Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich“, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. „KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht“, so Böttcher.

„Rechenleistungs-Hunger“ von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. „Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur“, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der „Rechenleistungs-Hunger“ sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: „Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.“ Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. „Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar“, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: „Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.“ Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. „Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann“, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. „Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist“, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? „Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen“, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: „Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.“ Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die „Pioniere“ im Unternehmen. „AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen“, so Ratheiser.

„Einfach einmal ausprobieren“

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: „Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.“ Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: „Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.“ Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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Masse an Möglichkeiten

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Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

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Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

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Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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