Medizintechnik im Portrait »iMouse«
Kamera statt Klemmbrett: Bessere Medikamente dank KI-Monitoring
Versuchstiere rund um die Uhr per KI-Kamera im Blick – ohne sie zu stören: Das Berliner Startup iMouse verwandelt analoge Laborboxen in digitale Beobachtungsposten. Ziel ist eine validierte Datenbasis, die die Wirkstoffprüfung präziser, günstiger und tierfreundlicher macht.
Ein Tierpfleger, ein Klemmbrett, ein Blick in die Makrolonbox: So werden in vielen Laboren bis heute Daten erhoben, die später über Milliarden-Investitionen in der Arzneimittelforschung entscheiden. Dr. Janine Kah kennt diesen Alltag aus jahrelanger Arbeit in der präklinischen Forschung – und hat den Versuchsaufbau zunehmend hinterfragt.
Verschluckt vielleicht bereits die Art der Datenerhebung entscheidende Signale? Heute werden Verhaltensveränderungen, die auf potenzielle Nebenwirkungen der potenziellen Wirkstoffe hindeuten, manuell dokumentiert, stichprobenhaft erfasst und subjektiv bewertet. Was in der Laborbox übersehen wird, taucht erst viel später in klinischen Studien als Symptom am Menschen wieder auf.
Bessere Entscheidung für die Wirkstoffforschung
Die promovierte Biologin überlegte: Ginge das nicht besser und früher? Immerhin scheitern in der heutigen Arzneimittelforschung rund 90 Prozent aller in der klinischen Entwicklung befindlichen Wirkstoffkandidaten. Das verschlingt nicht nur Forschungszeit, sondern macht Medikamente schlussendlich auch teuer.
Aus dieser Erfahrung heraus entstand das Start-up iMouse: Ausgestattet mit Kameras und Künstlicher Intelligenz widmen sich Dr. Kah und ihr CEO und Co-Gründer Mirko Lampe nun der Frage, wie tierexperimentelle Erkenntnisse verlässlicher werden können. Die These, die das Berliner Gründer-Duo damit aufstellt, erscheint zunächst unbequem: Die Pharmaindustrie investiert Milliarden in KI – und scheitert womöglich an Daten, die ein Tierpfleger mit einem Klemmbrett erhebt.
Der Observer-Effekt als Blindstelle
Der Grund dafür ist ein biologisches Problem: Mäuse und Ratten sind nachtaktiv und reagieren auf den Anblick des Menschen als ihrem natürlichem Feind mit einem Schutzreflex. Was der Forscher bei seiner Visite sieht, entspricht nicht dem realen Verhalten des Tieres. »Die Tiere tun dem Menschen gegenüber so, als ob es ihnen gutginge. Wir sehen viele Effekte also schlicht nicht«, erklärt Mirko Lampe. »Und darauf basieren dann Go/No-Go-Entscheidungen in der Translation zu klinischen Studien, also unsere Forschung .« Dr. Kah ergänzt: »Die entscheidende Frage ist: ‚Wir können wir die Versuche besser und reproduzierbarer durchführen?‘«
Als Antwort darauf entwickelt iMouse seit fünf Jahren eine Technologieplattform für die präklinische Forschung. Kern ist ein modulares Kamerasystem, das sogenannte Home Cages – standardisierte Haltungsbehälter für Versuchstiere – in kontinuierliche Beobachtungseinheiten verwandelt: rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch das Tier stört oder aus seinem Umfeld holen muss.
Kamera, Licht und ein Mini-Computer als Retrofit
machen auch Laborboxen digitale Beobachtungsposten.
Digitale Biomarker für das Tiermodell
Das iMouse-System erfasst Verhalten und Aktivitätsrhythmen vollautomatisch und wertet sie per KI aus. Eine proprietäre Multi-Frame-Transformer-Architektur erkennt derzeit neun Verhaltensmuster bei der Maus – von Schlaf- und Ruhephasen über Fressen und Trinken bis hin zu abnormalen Aktivitäten wie Krampfanfällen.
Was das Berliner Start-up damit in die präklinische Forschung einführt, ist ein Konzept, das im klinischen Bereich längst etabliert ist: der digitale Biomarker. »Diese gibt es im präklinischen Umfeld nicht – und erst recht nicht standardisiert«, sagt Lampe. Wer einzelne Biomarker korreliert – etwa Bewegungsaktivität, Fressverhalten und Schlafrhythmus – kann früh Rückschlüsse auf die Wirkung eines Kandidatenwirkstoffs ziehen. Early Efficacy nennt sich das: der möglichst frühzeitige Nachweis, ob ein Wirkstoff überhaupt funktioniert – bevor ein Unternehmen Hunderte Millionen Euro in weitere Entwicklungsphasen investiert.
Retrofit statt Neuausstattung
Was das im Laboralltag bedeutet, beschreibt Ursula Müller, Tierpflegerin am Heinrich-Pette-Institut, so: Der Tierpfleger ist heute gezwungen, den Käfig in die Hand zu nehmen und womöglich zu öffnen – dabei ist die Maus tagsüber in ihrer Ruhephase. Im schlimmsten Fall muss er das Tier einzeln unter der Werkbank begutachten. »Das ist eine große Störung«, sagt Müller. Genau diese soll mit den iMouse-Kameras entfallen.
Technisch setzt iMouse konsequent auf die Integration in bestehende Infrastruktur. Das Hardware-Modul DigiFrame lässt sich ohne bauliche Eingriffe an den Home Cages der gängigen Hersteller nachrüsten. Infrarotlicht bei 920 Nanometer ermöglicht störungsfreie Nachtbeobachtung. Die Daten laufen über die Plattform-Hub zusammen – mit Remote-Zugriff, Alarmfunktion und wahlweise lokaler oder cloudbasierter KI-Analyse, natürlich DSGVO- und AI-Act-konform.
Aktuell sind bereits über 40 Systeme bei zehn Schlüsselkunden im Einsatz, darunter dem DZNE Bonn, der LMU München, dem Max-Planck-Institut Dresden, dem britischen Francis Crick Institute und bei dem Biotherapeutika-Hersteller CSL Behring. Die technologische Validierung ist abgeschlossen; iMouse befindet sich in der Skalierungsphase.
Das iMouse-Team will die Beobachtung von Versuchstieren digitalisieren und so nicht nur mehr Datentiefe, sondern auch schnelle Entscheidungen in der Wirkstoffforschung ermöglichen.
Milliarden auf dem Spiel
Die wirtschaftliche Dimension der Start-Up-Idee ist erheblich. Ein Wirkstoffkandidat, der erst in Phase zwei oder drei der klinischen Prüfung gestoppt wird, hat bis dahin typischerweise mehrere Hundert Millionen Euro verbraucht – Investitionen, die vollständig abgeschrieben werden. Belastbarere präklinische Daten, die eine frühere Go/No-Go-Entscheidung ermöglichen, könnten diesen Verlust systematisch verringern. Genau das ist der Kern des iMouse-Versprechens an Pharmafirmen: nicht nur mehr Daten für bessere Algorithmen, sondern ein früherer, verlässlicherer Abbruchpunkt in der Wirkstoffforschung.
Die ePA für die Maus
Für die langfristige Vision reichen Verhaltensdaten allein nicht aus. iMouse arbeitet bereits gemeinsam mit Fraunhofer an der Integration weiterer Datenquellen: Implantat-basierte Sensoren sollen künftig Körpertemperatur und Herzrate liefern, LIMS-Systeme Tierstamm, Alter und Geschlecht einbetten. Ziel ist eine Art elektronische Gesundheitsakte pro Tier – und langfristig ein digitaler Zwilling des präklinischen Modells als belastbare Brücke zwischen Tierversuch und klinischem Outcome.
Auch regulatorisch trifft der tierschonende Ansatz einen Nerv: Die 3R-Prinzipien sind gesetzlicher Standard, doch New Approach Methodologies (NAMs) – also tierversuchsfreie oder -reduzierte Methoden – gewinnen auf EU-Ebene stark an politischer Dynamik. iMouse positioniert sich nicht als Ersatz für den Tierversuch, sondern als Werkzeug, das mit weniger Tieren schonend mehr Datentiefe erzeugt – eine Argumentation, die regulatorisch wie wirtschaftlich trägt. Der Anspruch des mittlerweile fast 20-köpfigen Berliner Start-ups ist, jeden einzelnen Wirkstoffkandidaten früher, präziser und reproduzierbarer zu beurteilen – dank einer akkuraten präklinischen Datenbasis. (uh)
