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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Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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