Resonate Bio: AWS Deep Tech Seed Financing für KI-gestützte NMR-Plattform und erstes internes Wirkstoffprogramm
Resonate Bio, ein Spin-off der Universität Wien und ein in Wien ansässiges Biotechnologieunternehmen, das eine KI-gestützte NMR-Plattform für strukturgeleitete Wirkstoffforschung entwickelt, gab bekannt, dass das Unternehmen eine Deep Tech Seed Finanzierung der Austria Wirtschaftsservice (AWS) erhalten hat.
Resonate Bio kombiniert Kernspinresonanzspektroskopie (NMR) und Künstliche Intelligenz, um experimentell fundierte strukturelle Ensembles von Protein-Ligand-Interaktionen in Lösung zu erzeugen. Im Gegensatz zu herkömmlichen strukturbiologischen Methoden, die vor allem statische Momentaufnahmen liefern, beobachtet die Plattform dynamische molekulare Ensembles direkt und erfasst, wie sich Proteine tatsächlich bewegen, binden und ihre Zielstrukturen auswählen. Das Ergebnis sind bewegte Darstellungen molekularer Prozesse anstelle statischer Bilder.
„Wir sind überzeugt, dass viele der wichtigsten therapeutischen Zielstrukturen bislang schwer adressierbar sind, weil ihre Dynamik mit konventionellen Methoden der Wirkstoffentwicklung praktisch unsichtbar bleibt“, sagte Dr. Darryl McConnell. „Die Entwicklung der Plattform war spannend – aber sie nun auf Zielstrukturen anzuwenden, die lange als nicht behandelbar galten, ist der eigentliche Grund, warum wir Resonate Bio gegründet haben.“
Die Technologie des Unternehmens entstand aus Forschungsarbeiten im Rahmen einer Zusammenarbeit des Christian-Doppler-Labors zwischen der Universität Wien und Boehringer Ingelheim.
„Unser Ziel ist es, die Dynamik von Protein-Ligand-Interaktionen direkt in Lösung zu beobachten – wir lassen Proteine atmen und sich bewegen, anstatt sie in Kristallstrukturen einzufrieren. Wir messen sie direkt in Lösung, so wie sie tatsächlich sind“, erklärte Prof. Robert Konrat. „Und in der Regel dauert dies weniger als eine Stunde.“
Die Finanzierung soll sowohl die weitere Skalierung der KI-NMR-Plattform von Resonate Bio als auch den Start des ersten internen therapeutischen Entwicklungsprogramms unterstützen und damit den praktischen Einsatz der Technologie in der Wirkstoffentwicklung vorantreiben.