Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

28.10.2025

STARTUP-PORTRÄT

Wie LifeTaq Tierversuche durch automatisierte 3D-Gewebemodelle ersetzt

LifeTaq entwickelt automatisierte 3D-Gewebemodelle als Alternative zu Tierversuchen – und will damit die Wirkstoffentwicklung beschleunigen. Wir haben mit Gründer Manfred Taschner darüber gesprochen, wie die Plattform „Tissura“ den Weg vom Labor in die Klinik verändern soll.

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✨ AI Kontextualisierung

Neun von zehn Wirkstoffkandidaten scheitern zwischen dem Labor und der Klinik. Der Grund ist oft derselbe: Ergebnisse aus Tierversuchen sind nur eingeschränkt auf den Menschen übertragbar. Das TechBio-Startup LifeTaq setzt genau an diesem Bruchpunkt an. Das Klosterneuburger Unternehmen entwickelt seine Plattform „Tissura“. Dabei handelt es sich um ein automatisiertes System, das Zellen und 3D-Gewebemodelle auf qualitative Weise kultiviert.

Die Technologie ist standardisiert, reproduzierbar und bietet eine skalierbare Alternative zu manuellen Labortests, was die Reduktion der Abhängigkeit von Tieren erleichtert. „Das Tier ist einfach anders gebaut als der Mensch, und man sollte viel mehr im Vorfeld an der menschlichen Biologie testen“, sagt CEO und Gründer Manfred Taschner. Der Biotechnologe weiß, wovon er spricht.

Vom Alzheimer-Labor zum eigenen Unternehmen

Bevor Manfred Taschner zum Gründer wurde, arbeitete er als Forscher in einem Wiener Pharmaunternehmen. Dort entwickelte das Team über Jahre hinweg einen Impfstoff gegen Alzheimer – mit großem Budget, großen Hoffnungen und vielen Tierversuchen. Doch nach über einem Jahrzehnt und mehreren hundert Millionen Euro war klar: Die Wirksamkeit beim Menschen war gleich null. „Das Placebo war teilweise besser als das eigentliche Medikament. Das war ein Schock – und ein Wendepunkt für viele von uns.“

Dies führte bei Taschner zu einer Schlüsselerkenntnis: „Ich habe mich gefragt: Wie kann das passieren? Und dann wird einem klar, dass Tiere einfach eine andere Physiologie haben.“ Statt Ergebnisse aus Tiermodellen zu extrapolieren, müsse man direkt mit menschlichem Gewebe arbeiten, so die Schlussfolgerung.

2017 gründete er gemeinsam mit Kollegen aus dem ehemaligen Alzheimer-Team LifeTaq mit der Vision, Tierversuche durch realistische, humane Modelle zu ersetzen. „Wir wollten eine Alternative entwickeln, die besser vorhersagt, wie etwas im menschlichen Körper funktioniert.“

Automatisierte Fabrik zum Züchten realistischer Mini-Körperteile

Anstatt dass ein Laborant Zellen sorgfältig von Hand in einer Schale kultiviert – ein Prozess, der langsam und fehleranfällig ist – bietet LifeTaq eine vollautomatisierte Kulturmaschine mit integrierter Qualitätskontrolle. Dies adressiert die Infrastruktur- und Reproduzierbarkeitsanforderungen des gesamten In-vitro-Sektors. „Wenn man es manuell macht, können leicht Kontaminationen – Bakterien, Pilze – entstehen, und man muss es wochenlang exakt gleich behandeln. Das ist fast unmöglich.“

Die Plattform kann unter anderem sogenannte biologische Barriere-Modelle kultivieren, jene wichtigen Grenzflächen, die ein Medikament passieren muss, um im Inneren des Körpers seine Arbeit zu verrichten, wie etwa die Darmbarriere, die Lungenbarriere oder die Hautbarriere. Bei diesen konventionellen Modellen (sogenannte Well-Plate-Modelle), die von mehreren Anbietern bereits am Markt sind, kann die Tissura den Prozess automatisieren und skalierbar machen.

„Aktuell optimieren wir die Prozesse für die Lungenbarriere, da sie entscheidend für viele inhalierbare Medikamente ist“, erklärt Taschner. „Das Prinzip kann aber auch auf Haut oder andere Schnittstellen übertragen werden.“ Diese Innovation wurde im Rahmen eines 3,5 Millionen US-Dollar schweren FFG-Leitprojekts (einem bedeutenden Förderprogramm der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft) entwickelt.

Kooperation mit OFI und ACR Start-up Preis

Ein wichtiger Partner bei der Entwicklung war das Österreichische Forschungsinstitut (OFI), das die auf der Tissura-Plattform kultivierten Lungengewebe extern validierte und testete. Das OFI agiert als Auftragsforschungsinstitut für zahlreiche Unternehmen im Pharma- und Medizintechniksektor und war auch der erste Anwender der LifeTaq-Technologie. „Die Kooperation mit dem OFI war für uns entscheidend, um die Modelle nach internationalen Standards zu überprüfen und ihre Praxistauglichkeit nachzuweisen“, so Taschner. Für diese erfolgreiche Zusammenarbeit wurden LifeTaq und das OFI 2025 mit dem „ACR Start-up Preis“ von Austrian Cooperative Research (ACR) ausgezeichnet (brutkasten berichtete).

Manfred Taschner im Rahmen der ACR Enquete 2025 | (c) ACR/APA-Fotoservice/Leitner

Der Preis würdigt junge Unternehmen, die in enger Kooperation mit ACR-Instituten marktrelevante Innovationen entwickeln. „Diese Auszeichnung ist für uns ein wichtiges Signal, dass unsere Technologie einen echten Beitrag zur Zukunft der Forschung leistet“, sagt Taschner.

Ein Markt in Bewegung

Dass LifeTaq gerade jetzt an Fahrt gewinnt, liegt auch an der Regulierung und dem Mangel an vielseitigen, skalierbaren, automatisierten Labor-Kultursystemen. In den USA erlaubt der „FDA Modernization Act“ seit Ende 2022 explizit, Daten aus Nicht-Tiermodellen als Basis für klinische Studien zu verwenden. „Seit den 1930er-Jahren war der Tierversuch verpflichtend. Jetzt darf man zum ersten Mal mit In-vitro-Modellen direkt in den Menschen gehen.“

Gleichzeitig verändert Künstliche Intelligenz die Wirkstoffsuche grundlegend. Heute generieren KI-Algorithmen Millionen möglicher Molekülvarianten – weit mehr, als manuell getestet werden könnten. „Das verlangt nach automatisierten Testsystemen, die große Datenmengen schnell verarbeiten können“, sagt Taschner. „Genau hier positionieren wir uns.“

Geschäftsmodell: Vom Service zur Maschine

Der Markteintritt erfolgt bewusst gestaffelt. LifeTaq setzt zunächst auf ein Machine-as-a-Service-Modell: Die Maschine bleibt vorerst im Haus, das LifeTaq-Team nutzt die Protokolle der Kunden für deren Modelle und kultiviert Gewebe für Kundenprojekte, die Abrechnung erfolgt nach Volumen.

„Viele Unternehmen wünschen zuerst die Sicherheit, dass ihr exaktes Modell wirklich funktioniert.“ Später sollen die Anlagen direkt bei Kunden platziert werden – inklusive „Remote Support“ und digitaler Datenintegration. Die Anschaffung amortisiert sich laut Taschner bei hoher Auslastung innerhalb von ein bis zwei Jahren. Aktuell beschäftigt LifeTaq elf Mitarbeiter und möchte bis Ende 2026 auf rund 20 wachsen – vor allem im Vertrieb und Customer Success. Nach anfänglichen Jahren in Tulln ist das Unternehmen seit 2024 in Klosterneuburg ansässig. „Wir haben jetzt über 400 Quadratmeter Fläche, wo wir uns auch dem Maschinenbau widmen können.“

Förderung, Finanzierung, Wachstum

Finanziell setzt LifeTaq auf einen Mix aus Förderungen, Business Angels und Crowdinvestment. Neben Programmen der FFG, aws und der EU ist ein Brancheninsider aus der Bioprozessindustrie privat am Unternehmen beteiligt. Seit Oktober 2025 läuft zudem eine Crowdinvesting-Kampagne auf Rockets, die innerhalb einer Woche über 200.000 Euro eingesammelt hat. „Das schont unseren Cap Table viel sanfter, und wir können gleichzeitig unsere Community erweitern“, so Taschner.

Nächste Schritte: Vom Pilot zur Markteinführung

Nach der ersten erfolgreichen Validierung der Tissura-Plattform blickt LifeTaq nun klar nach vorn. Im kommenden Jahr sollen weitere Pilotprojekte mit Pharma- und Auftragsforschungsunternehmen folgen, um die Technologie in verschiedenen Anwendungsszenarien zu erproben – von Atemwegserkrankungen bis hin zu toxikologischen Screening-Tests.

Gleichzeitig arbeitet das Team an der Industrialisierung des Fertigungsprozesses, um die Maschinen mittelfristig in Serie zu produzieren und direkt bei Kunden zu platzieren. „2026 wollen wir den Sprung vom Pilotbetrieb zur Kommerzialisierung schaffen“, sagt Taschner.

Auch regulatorisch laufen die Vorbereitungen: Neben der ISO-Zertifizierung wird an weiteren Compliance-Standards für die pharmazeutische Produktion gearbeitet. Parallel dazu plant LifeTaq, den Exportmarkt zu erschließen – mit Fokus auf Deutschland, Skandinavien und die USA, wo die FDA-Modernisierung das größte Marktfenster bietet. „Wir haben bewiesen, dass unsere Technologie funktioniert – jetzt geht es darum, sie in den Forschungsalltag zu bringen.“

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Ora Computing, ein Star t up, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO₂-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO₂ einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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