08.09.2022

„Wir werden Krebs nicht heilen, aber besser attackieren“ – Wiener Startup ermittelt individuelle Krebstherapie

Das Wiener Startup Exalt ermittelt mit seiner Technologie eine passende Krebstherapie für Patient:innen. Auf dem European Forum Alpbach konnten sie das Publikum überzeugen.
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Alexander Pichler gewinnt die Pitch-Session auf dem European Forum Alpbach 2022. AIT TEC: FWL Austria & Summer School on Entrepreneurship (v.l.: Alexander Pichler und Hermann Hauser) © Lorenz Seidler
Alexander Pichler gewinnt die Pitch-Session auf dem European Forum Alpbach 2022. AIT TEC: FWL Austria & Summer School on Entrepreneurship (v.l.: Alexander Pichler und Hermann Hauser) © Lorenz Seidler

Das junge Wiener Medizin-Startup EXALT besteht aus zwei Hämatologen, die für Krebspatient:innen die jeweils passende Therapie ermitteln wollen. Der Vielfältigkeit eines jeden Tumors und der Individualität der Patient:innen soll damit Rechnung getragen werden. Mit ihrem KI-gestützten Ansatz fokussieren sich die beiden Mediziner Philipp Staber und Alexander Pichler zunächst auf Blutkrebs und Lymphdrüsenkrebs, wollen im nächsten Schritt aber auch weitere Krebsarten in ihre Forschung integrieren. Im Zuge der Summer School on Entrepreneurship (I.E.C.T.-Hermann Hauser) sowie beim Finale des Falling Walls Lab Austria auf dem European Forum Alpbach, konnte Exalt mit seinen Pitches überzeugen.

“Wir haben eine Technologie entwickelt, mit der wir 130 verschiedene Krebstherapien für Patient:innen testen können. Dafür führen wir eine Tumorbiopsie durch und stufen diese Therapieformen abhängig davon ein, wie gut sie am jeweiligen Patienten funktionieren”, erklärt Co-Founder Alexander Pichler im Interview.

“Wir werden Krebs nicht heilen”

Das Besondere an ihrer Herangehensweise sei dabei unter anderem die Arbeit auf Einzelzell-Ebene – was bedeutet, dass sowohl Krebszellen als auch gesunde Zellen in der Biopsie betrachtet werden und in der gewählten Therapie folglich nur die Krebszellen behandelt werden sollen. Da Metastasen in der Medizin bisher noch nicht umfassend erforscht sind, sind sie noch kein Teil des Projekts. Ob die von ihnen ausgewählten Therapien auch auf Metastasen oder nur auf den ursprünglichen Krebs reagieren, sei aber eine wichtige Frage, der sie sich zukünftig widmen wollen.

Auch der Aspekt der Toxizitäten von Therapien müsse grundsätzlich mit einberechnet werden. Wenn die ausgewählte Therapieform zwar den Tumor erfolgreich bekämpfen würde, der:die Patient:in allerdings die Therapie aufgrund von Leberschwäche, Herzschwäche o. Ä. nicht überleben würde, muss von Anfang an ein anderer Ansatz ausgewählt werden. Aus diesem Grund gibt Exalt bei seinem Report fünf Therapien an, die dann an den jeweiligen Patienten bzw. Patientin und deren Vorerkrankungen angepasst werden können.

Exalt fokussiert sich auf erwachsene Patient:innen, die bereits mehrere Therapien erfolglos durchlaufen haben. “Mit dieser Technologie werden wir den Krebs nicht heilen, aber wir können ihn präziser attackieren. Krebs ist sehr vielfältig, deshalb ist dieser personalisierte Aspekt bei unserer Arbeit auch so wichtig”, betont Pichler. Dabei sprechen die Gründer in erster Linie von neuartigen Medikationen, wie neueren Immuntherapien und kleineren Kinasehemmern. 

Vom Wissenschaftler zum Startup-Gründer

Von der Universität Wien, an der die beiden aktuell forschen, hätten sie den Tipp erhalten: Ideen werden an der Universität geboren – wenn man sie groß machen will, muss man raus. Somit stand für die beiden im März 2022 fest, dass sie mit ihrem Projekt ein Unternehmen gründen möchten. Noch in diesem Jahr soll die Gründung und die Suche nach staatlichen Förderungen beginnen. 

Nach seinem Medizinstudium habe sich Pichler direkt für die Wissenschaft entschieden, wo er bis heute bei seinem Kollegen Philipp Staber in der Hämatologie forscht. “Als Arzt zu arbeiten ist etwas Wunderschönes, aber an einer neuen Sache zu forschen, die den Patient:innen helfen kann, hat mich einfach gepackt”, erklärt er. Die weiteren Ziele des Teams sind, neben der Gründung, die Durchführung einer zweiten Studie mit insgesamt 150 Patient:innen und das erfolgreiche Durchlaufen der notwendigen Regularien um die Patient:innen so schnell wie möglich mit ihrer Technologie zu erreichen. Im Anschluss daran könne man sich beispielsweise eine Zusammenarbeit mit Laboren in der EU vorstellen, sodass deren Logistik und Pipelines für die Tests von Exalt genutzt werden können.

Think global, act local.

Mit Blick auf ihre Expansionsstrategie und die damit verbundenen Regularien im Medizinsektor orientieren sich Pichler und Staber an der Devise: think global, act local. Beginnend in Österreich wollen sie ihr Projekt Schritt für Schritt aber so schnell wie möglich an die Patient:innen bringen. Im November werden sie erneut versuchen, das Publikum für sich zu gewinnen – diesmal auf der Falling Walls Conference in Berlin.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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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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