Graph Therapeutics sammelt über 10 Millionen Dollar ein: KI-Plattform soll Präzisionsmedizin bei Entzündungen revolutionieren

Graphs proprietäre Plattform soll die Lücke zwischen präklinischen Modellen und der menschlichen Biologie schließen. Indem Medikamente direkt an Patientenzellen getestet und Multi-Omics-Daten integriert werden, will das Unternehmen die klinischen Erfolgsraten verbessern, die in der Immunologie und bei Entzündungsindikationen nach wie vor niedrig sind .

2. Beschleunigung der internen Wirkstoffpipeline

Das frische Geld wird Graphs eigene Präzisionsmedizin-Programme für Entzündungen und Immunologie in Richtung Lead-Optimierung und präklinische Entwicklung bringen – eine strategische Wende: Statt die Pipelines von Partnern zu unterstützen, entwickelt das Unternehmen nun eigene Medikamente .

3. Ausbau der proprietären Datengenerierung

In einer strategischen Partnerschaft mit Parse Biosciences baut Graph einen der größten funktionellen Immunzell-Perturbationsatlanten auf. Die Zusammenarbeit nutzt die GigaLab-Technologie von Parse, um Hunderte Millionen Zellen von Patienten mit Immunerkrankungen zu profilieren und so das dynamische Verhalten des Immunsystems für die KI-gestützte Wirkstoffforschung zugänglich zu machen .

Investoren und Fördergelder im Überblick

Die 5-Millionen-Dollar-Runde wurde von Daphni über seinen Blue-Fonds angeführt, der auf wissenschaftsbasierte europäische Startups spezialisiert ist . Auch die bestehenden Investoren SquareOne, Merantix Capital und NAVEC Investment Management beteiligten sich, ebenso wie die nicht verwässernden Förderungen von der FFG und der AWS .

Das Team hinter Graph Therapeutics

Graph Therapeutics wurde von Gregory Vladimer und Robert Sehlke gegründet, demselben wissenschaftlichen Team, das bereits Allcyte aufbaute – eine in Wien ansässige Arzneimittel-Testplattform, die im Juni 2021 für 60 Millionen US-Dollar von Exscientia übernommen wurde .

Allcyte machte sich mit der Idee einen Namen, dass das Testen von Medikamenten direkt an patienteneigenen Zellen Behandlungsergebnisse besser vorhersagen kann als die reine Genanalyse. Graph ist das nächste Kapitel dieses Ansatzes: Statt die Pipelines anderer Unternehmen zu versorgen, entwickelt das Team nun eigene Präzisionsmedikamente für Entzündungen und Immunologie .

Warum das wichtig ist

Die traditionelle Wirkstoffforschung tut sich schwer, die komplexen Fehlfunktionen des Immunsystems zu entschlüsseln, die Autoimmun- und Entzündungskrankheiten auslösen. Da es bei Immunologie und Entzündung (I&I) nur begrenzte Präzisionsmedizin-Optionen gibt, könnte Graphs Fähigkeit, Immunzellen von Patienten in großem Maßstab zu kartieren und zu manipulieren, wirksamere Therapien ermöglichen, die an den eigentlichen Krankheitsursachen ansetzen .

Durch die Kombination von einem Jahrzehnt Innovation bei primären Patientenkrankheitsmodellen mit KI will Graph Therapeutics die translationale Lücke schließen, die die Immunologie-Wirkstoffforschung lange geplagt hat .