Können Sie Alithea Bio kurz vorstellen und erzählen, wie die Idee zur Gründung des Unternehmens entstanden ist?
Alithea Bio ist ein BioTech-Start-up aus Freiburg, gegründet 2019. Wir entwickeln mit HLA-Compass eine KI-gestützte Plattform, die Immunopeptidomik, Massenspektrometrie und proprietäre HLA-Peptid-Daten kombiniert, um die Entwicklung von Immuntherapien, Krebsimpfstoffen und personalisierter Medizin sicherer und gezielter zu machen.
Die Gründungsidee war weniger ein einzelner Geistesblitz als eine Beobachtung meinerseits. Mein Mitgründer Prof. Dr. Tim Fugmann ist der brillante Wissenschaftler hinter Alithea Bio. Ich selbst komme aus dem internationalen Business Development und habe nie ein Labor geleitet. Genau diese Kombination macht uns erfolgreich: Viele exzellente Forschungsergebnisse schaffen es nie in die Anwendung, weil reine Forschungsteams selten wissen, wie man daraus ein finanzierbares Unternehmen macht. Als ich 2022 die Geschäftsführung übernommen habe, war mein Auftrag genau das: aus wissenschaftlicher Substanz einen skalierbaren Marktauftritt zu machen. Ich schlage die Brücke zwischen Forschung und einem Markt, der bereit ist, dafür zu zahlen.
Welche Vision verfolgen Sie mit Alithea Bio, und wie möchten Sie die Entwicklung von Krebsimmuntherapien langfristig verändern?
Unsere Vision ist eine Welt, in der Krebs heilbar ist. Das klingt groß, aber dahinter steckt ein sehr konkretes Problem: Rund 1,7 Millionen Menschen in Deutschland leben mit einer Krebserkrankung, knapp 230.000 sterben jedes Jahr daran. Viele vielversprechende Therapien scheitern dabei nicht an der Wissenschaft, sondern daran, dass niemand vorher weiß, ob sie neben dem Tumor auch gesundes Gewebe angreifen. Schätzungen zufolge sterben allein in Deutschland jährlich zwischen 16.000 und 58.000 Menschen an Neben- und Wechselwirkungen von Medikamenten, ein Risiko, das bei Krebstherapien besonders schwer wiegt.
Mit Alithea Bio wollen wir genau diese Lücke schließen: Statt zu schätzen, messen wir. Wir machen mit unserem HLA-Compass sichtbar, welche Zielstrukturen eine Therapie wirklich treffen wird, und zwar bevor die erste klinische Studie beginnt. Langfristig soll das die Entwicklung von Immuntherapien verändern, weg von Versuch und Irrtum am Patienten, hin zu Entscheidungen, die auf echten Daten beruhen. Unser Ziel ist, dass der HLA-Compass in den nächsten Jahren zur Referenz für Immunonkologie wird, für Forschung, Kliniken, Pharma und Biotech gleichermaßen.
An welche Zielgruppen richtet sich Alithea Bio hauptsächlich, und welche Herausforderungen lösen Sie mit Ihren Technologien?
Wir arbeiten vor allem mit Pharma- und Biotechunternehmen, die neue Immuntherapien, TCR-basierte Wirkstoffe, TCR-Mimetika oder Krebsimpfstoffe entwickeln, ergänzt um akademische und klinische Partner wie CHOP – Children’s Hospital Philadelphia. Die Herausforderung, die diese Partner alle teilen, ist dieselbe: Sie müssen früh und verlässlich wissen, ob ein Zielpeptid wirklich tumorspezifisch ist oder ob es auch auf gesundem Gewebe vorkommt und damit ein Sicherheitsrisiko darstellt.
Genau hier setzen wir an. Mit über 200 abgeschlossenen Kundenprojekten und Partnern wie DeckBio in den USA oder DAAN in Südkorea zeigen wir, dass sich diese Frage vor der ersten klinischen Studie beantworten lässt, mit hochsensibler Massenspektrometrie und einer der größten Referenzdatenbanken ihrer Art. Für unsere Partner bedeutet das: weniger Kapital, das in Kandidaten fließt, die später an Toxizität scheitern, und mehr Sicherheit bei der Frage, welche Therapien es tatsächlich bis zur Zulassung schaffen.
Alithea Bio verbindet Immunopeptidomik, Massenspektrometrie und Künstliche Intelligenz. Was macht diese Kombination aus Ihrer Sicht besonders?
Daten sammeln scheint inzwischen für fast jedes Biotech-Start-up machbar. Was Immunopeptidomik besonders macht, ist der Schwierigkeitsgrad der Datengenerierung. Wir messen winzige, sehr rare Peptide auf der Oberfläche der Tumorzellen. Um qualitative und sensitive Daten zu generieren, muss die komplette Orchestrierung klappen. So können wir im Labor bei der Vorbereitung der Proben für die ultra-sensitive Messung bereits im Prozess viele Peptide verlieren. Zudem muss die Methode der Massenspektronomie dem zu untersuchenden Gewebe entsprechend und je nach Fragestellung angepasst werden.
Das funktionierende Zusammenspiel dahinter ist das Ergebnis von jahrelanger Forschung und Optimierung der Prozesse. So sind wir in der Lage bis zu 80 Prozent mehr Daten als unsere Wettbewerber zu generieren. Die eigentliche Kunst liegt letztlich darin, aus dieser Datensammlung etwas zu machen, das ein Pharmaunternehmen tatsächlich für seine Entscheidungen nutzt. Dafür haben wir unsere eigene Bioinformatik und KI-Modelle entwickelt, um aus rohen Labordaten Erkenntnisse zu gewinnen, die für die Entwicklung der nächsten Generation von Therapeutika Gold wert sind. Viele Datenbanken bleiben gut gemeinte Archive, aus denen niemand eine konkrete Antwort ableiten kann. Unsere Kombination aus Immunopeptidomik, Massenspektrometrie und KI ist deshalb kein akademisches, sondern ein Entscheidungswerkzeug.
Konkret heißt das: Über hochsensible Massenspektrometrie messen wir, welche Peptide tatsächlich auf Tumor- und auf gesundem Gewebe präsentiert werden, aktuell mehr als 23 Millionen immunopeptidomische Datenpunkte. KI-Modelle helfen uns, in dieser Menge Muster zu erkennen, etwa wenn wir wie kürzlich beim sogenannten Dark Genome zeigen konnten, dass bestimmte viral anmutende Peptide eben nicht nur auf Tumorzellen, sondern auch auf gesundem Gewebe erscheinen. Diese Kombination aus echten Messdaten und KI ist es, die aus einer wissenschaftlichen Methode ein belastbares Sicherheits- und Entscheidungsinstrument macht.
HLA-Compass hat sich vom reinen Datenarchiv zu einem echten Entscheidungswerkzeug entwickelt. Unsere Kunden, internationale Biopharma-Unternehmen, nutzen die Plattform explizit, um eigene TCR-Wirkstoffkandidaten zu de-risiken, bevor Kapital in eine klinische Studie fließt und diese Studie aufgrund von Toxizität scheitert. Mit mehr als 1,4 Millionen gemessenen, einzigartigen Peptiden und über 17 Millionen Identifikationen aus mehr als 4.580 Proben – täglich steigend – aus gesundem Gewebe, Krebszelllinien und Tumoren, bieten wir eine der größten Referenzdatenbanken ihrer Art.
Die Vorteile für unsere Partner liegen vor allem in Zeitersparnis und Sicherheit. Die Chance, dass Medikamente die klinischen Studien erfolgreich durchlaufen, erhöht sich um mehr als 38 Prozent. Unsere Kunden erkennen früher, ob ein Zielpeptid wirklich tumorspezifisch ist oder auch auf gesundem Gewebe vorkommt, und können damit potenziell riskante Kandidaten aussortieren, bevor sie teure klinische Studien umsetzen. Das spart nicht nur Geld, es erhöht auch die Wahrscheinlichkeit, dass eine Therapie am Ende tatsächlich Patientinnen und Patienten erreicht. Heute haben wir zu wenige zugelassene Immuntherapien und die Patienten nehmen, was wir anzubieten haben. Morgen haben wir viel mehr zugelassene Therapien und die Patienten haben viel größere Chancen auf Heilung.
Die Entwicklung neuer Krebsmedikamente ist mit hohen Risiken verbunden. Wie unterstützt Alithea Bio dabei, geeignete Zielstrukturen früher zu identifizieren und potenzielle Nebenwirkungen besser vorherzusagen?
Wir haben ein Verfahren entwickelt, das schon vor der ersten klinischen Studie zeigt, ob eine neue Zell- oder Immuntherapie gesunde Zellen angreifen könnte. Das gelingt durch die Kombination aus hochsensibler Massenspektrometrie und unserer großen Referenzdatenbank aus Tumor- und gesundem Gewebe.
Ein gutes Beispiel dafür ist unsere jüngste Arbeit zum sogenannten Dark Genome: Ancient Viren, die sogenannten HERVs, machen fast 8 Prozent unseres Genoms aus und galten lange als verlässlicher Hinweis auf Tumorpräsenz. Als wir mit HLA-Compass Tausende gesunde und Tumorproben über Nacht gescreent haben, haben wir mehr als 34.000 einzigartige HERV-abgeleitete Peptide identifiziert, und festgestellt, dass viele dieser Signale eben nicht ausschließlich auf Tumorgewebe vorkommen. Genau solche Erkenntnisse verhindern, dass ein vielversprechender Wirkstoffkandidat erst in der klinischen Studie an Toxizität scheitert, statt schon am Schreibtisch aussortiert zu werden.
Welche Rolle spielen große biologische Datensätze und Künstliche Intelligenz bei der Weiterentwicklung personalisierter Krebsimmuntherapien?
Sie sind die Grundlage dafür, dass personalisierte Medizin überhaupt möglich wird. Über Jahre haben wir bei Alithea Bio eine eigene Infrastruktur aufgebaut: aktuell mehr als 1,4 Millionen gemessene Peptide aus über 4.5800 Proben, kombiniert mit KI-Modellen zur Sicherheitsvorhersage und Immunogenität. Unsere Mission ist es, die diverseste Datenbank zu haben, um alle Geschlechter, alle ethnischen Hintergründe und Krebsarten abdecken zu können, damit die Therapien von morgen für alle sicher sind und wirken. Diese Daten zeigen, was ein einzelner Körper wirklich braucht, und wie eine Therapie passgenau auf ihn abgestimmt werden kann.
Statt einer Therapie für alle entsteht so die Möglichkeit, jeden Patienten individuell zu behandeln. Und genau das ist auch der Grund, warum wir konsequent in die eigene Datenbasis investieren, seit 2024 mit eigenem Labor und eigenem Massenspektrometer in Berlin: Nur mit einer wirklich großen, gut kuratierten Datengrundlage lassen sich KI-Modelle trainieren, die verlässlich zwischen gesund und krank, sicher und riskant unterscheiden können.
Welche Herausforderungen begegnen Ihnen als TechBio-Unternehmen an der Schnittstelle von Biotechnologie, Datenwissenschaft und Künstlicher Intelligenz?
Eine zentrale Herausforderung ist, exzellente Wissenschaft tatsächlich in ein finanzierbares, marktfähiges Unternehmen zu übersetzen. Viele hervorragende Forschungsergebnisse schaffen es nie in die Anwendung, nicht weil die Wissenschaft nicht gut genug wäre, sondern weil reine Forschungsteams selten wissen, wie man daraus ein Geschäftsmodell macht. Ich selbst komme aus dem internationalen Business Development, nicht aus dem Labor, und genau diese Perspektive war für Alithea Bio entscheidend.
Dazu kommt eine strukturelle Herausforderung für Europa insgesamt: Wir geben pro Kopf etwa siebenmal weniger für Krebsforschung aus als die USA. Das ist kein reines Ressourcenproblem, sondern auch ein Vertrauensproblem, Investoren und Fördermittel fließen zu selten dorthin, wo Wissenschaft und Geschäftsmodell gleichermaßen ernst genommen werden. Als Frau in einer Branche, in der Deep-Tech-Gründerinnen im EU-Schnitt deutlich weniger Kapital erhalten als vergleichbare männliche Gründer, erlebe ich diese Herausforderung auch ganz persönlich.
Die Entwicklung innovativer Therapien erfordert eine enge Zusammenarbeit mit Forschung und Industrie. Wie wichtig sind Partnerschaften für den Erfolg von Alithea Bio?
Unsere Vision, Krebs vollständig heilbar zu machen, werden wir nicht alleine erzielen können. Partner sind für uns essentiell, um dieses Ziel zu erreichen. Fangen wir mit den Akademien an. Diese Partnerschaften erlauben es uns, an Gewebeproben von Donoren zu kommen, diese zu messen und den Partnern die gewonnenen Daten für die eigene Forschung zur Verfügung zu stellen. Außerdem haben viele Unikliniken und Universitäten ihre eigene Forschung zu z. B. Krebsvakzinen und großes Interesse an unserer Technologie. Partnerschaften sind für uns nicht ergänzend, sie sind der Kern unseres Geschäftsmodells. Erst durch die Zusammenarbeit mit Kunden wie dem Children’s Hospital of Philadelphia, Deck Bio und mehreren großen Pharmaunternehmen wird aus unserer Plattform ein Werkzeug, das echte Investitionsentscheidungen beeinflusst.
Auch grenzüberschreitende Kooperationen spielen für uns eine große Rolle: Ein deutsch-britisches Förderprogramm von ZiM hat uns geholfen, unser Modell überhaupt in dieser Form aufzubauen. Solche Partnerschaften zwischen Forschung, Industrie und öffentlicher Förderung zeigen, was möglich ist, wenn Europa aufhört, in getrennten Bahnen zu denken, und stattdessen Wissenschaft, Kapital und Industrie gezielt zusammenbringt.
Welche nächsten technologischen Entwicklungen und Wachstumsziele stehen bei Alithea Bio aktuell im Fokus?
Wir bauen unsere Datenbasis kontinuierlich weiter aus, zuletzt etwa um die Analyse des sogenannten Dark Genome, also viraler Peptidsignale, die bislang kaum systematisch erfasst waren. Gleichzeitig arbeiten wir daran, HLA-Compass noch stärker als Sicherheits- und Entscheidungswerkzeug für unsere Partner zu etablieren. Der nächste Meilenstein ist HLA-Compass Agenten-kompatibel zu machen, da die Forschung künftig durch Agenten unterstützt wird. Der technologische Fortschritt der Plattform folgt der stetigen Datengenerierung.
Auf der Wachstumsseite schließen wir aktuell unsere nächste Finanzierungsrunde ab, um Team und Laborkapazitäten weiter auszubauen. International wollen wir unsere Sichtbarkeit ausbauen, etwa nach unserem Doppelsieg beim Tech for Change Award und Audience Favorite Award bei den VivaTech Awards 2026 in Paris, und dabei gezielt neue Partnerschaften mit Pharma- und Biotechunternehmen in Europa aufbauen – alles mit dem Ziel, die bevorzugte Referenz für Immunonkologie zu sein. Dafür müssen wir sowohl die wichtigsten Fragen aus Wissenschaft als auch aus der Industrie beantworten können, um Vertrauen in unsere Daten zu schaffen.
Wie sehen Sie die Zukunft der personalisierten Krebsmedizin, und welche Rolle soll Alithea Bio dabei langfristig übernehmen?
Ich glaube, die Zukunft der Krebsmedizin liegt darin, weg von der einen Therapie für alle Patientinnen und Patienten hin zu Behandlungen zu kommen, die auf die individuelle biologische Realität jedes Menschen abgestimmt sind. Das setzt voraus, dass wir viel früher und viel verlässlicher wissen, welche Zielstrukturen sicher und wirksam sind.
Langfristig will ich, dass Alithea Bio und HLA-Compass genau diese Referenz werden: die Plattform, bei der die Kliniken vor und während der Behandlung von Patienten nachschauen, um jedem Patienten die ideale Therapie anbieten zu können, die wirksam und vor allem sicher ist. Das ist für mich keine Abstraktion, sondern ein Versprechen an die nächste Generation, an eine Welt, in der Krebs heilbar ist.
Welche drei Ratschläge würden Sie anderen Gründerinnen und Gründern geben, die ein Unternehmen im Bereich Biotechnologie oder TechBio aufbauen möchten?
Meine Top-4-Learnings für Gründerinnen und Gründer in Biotech oder TechBio:
Das Problem so klar wie möglich definieren. Gerade im Deep-Tech-Umfeld ist die Technologie oft schon reif, aber der Impact muss erst bewiesen werden. Eine unerschütterliche Überzeugung hilft nur, wenn sie sich auf den Impact und das Team bezieht, nicht nur auf Produkt oder Technologie.
Lernen, die Neins zu bewerten. Am Anfang hört man vor allem Absagen, von Kunden, Investoren, manchmal auch von Menschen, die man einstellen möchte. Die eigentliche Fähigkeit besteht darin zu erkennen, welches Nein ein „noch nicht“ ist, und sich an den wenigen, oft leisen Jas festzuhalten, die einen wirklich weiterbringen.
Wissenschaft und Geschäftsmodell von Anfang an gleich ernst nehmen. Viele exzellente Forschungsergebnisse schaffen es nie in die Anwendung, nicht weil die Wissenschaft nicht gut genug wäre, sondern weil niemand im Raum sitzt, der beantworten kann, wann das eingesetzte Kapital zurückkommt. Suchen Sie nicht die besten Forscherinnen und Forscher, sondern die richtigen Teams, die Wissenschaft tatsächlich in die Anwendung bringen.
Mutig, marktnah und schnell bleiben. Es braucht ein Gründer-Team, das auch Mut zur Entscheidung hat, selbst wenn das über den ursprünglichen Plan hinausgeht, und das baut, was der Markt braucht, nicht nur, was wissenschaftlich reizvoll ist. Dazu gehört, sich Rat von Menschen zu holen, die selbst schon gegründet haben, und das Ziel dabei nie aus den Augen zu verlieren.
Bild: Prof. Dr. Tim Fugmann und Fanny Giannou Bildcredits Alithea Biotechnology GmbH
Wir bedanken uns bei Fanny Giannou für das Interview
Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder.
