LONDON (IT BOLTWISE) – Yosemite, ein 2023 gestarteter Onkologie-Fonds, kündigt seine nächste Finanzierungsphase mit Fokus auf KI-gestützte Wirkstoff- und Studienentwicklung an. Geschäftsführer Reed Jobs beschreibt, wie künstliche Intelligenz bei klinischen Trials vor allem die Rekrutierung beschleunigen kann. Gleichzeitig positioniert sich der Investor mit eigenen Spin-outs aus akademischen Laboren und einem konsequenten Biotech-Schwerpunkt auf Krebs. Im Gespräch ordnet er Marktverschiebungen durch Patentabläufe, Pharma-Bargeld und mögliche NIH-Kürzungen ein.
Yosemite ist seit 2023 ein ungewöhnlich diszipliniertes Wagnis in der Biotech-Landschaft: Der Fonds investiert ausschließlich in Onkologie und will Therapien nicht nur finanzieren, sondern aus frühen, oft akademischen Ansätzen selbst in Unternehmen überführen. Reed Jobs, dessen Familienname in solchen Gesprächen bewusst zweitrangig bleibt, macht im Interview deutlich, dass für Yosemite die Geschwindigkeit entscheidend ist. Künstliche Intelligenz verschiebt laut Jobs gerade das Zeitfenster zwischen Laboridee und klinischer Umsetzung – und zwar schneller, als viele in der Branche ursprünglich erwartet hätten. Das ist nicht nur eine Tech-Story, sondern eine Wette auf ein neues Zusammenspiel aus Biologie, Daten und klinischem Design.
Technisch setzt Yosemite dabei auf mehrere „Engpass-Stellen“, die in der Wirkstoffentwicklung historisch wieder und wieder Zeit und Kapital binden. Ein Schwerpunkt liegt auf Epigenetik und Gen-Editing, also darauf, wie sich Genaktivität steuern lässt, ohne die DNA-Sequenz zwingend zu verändern. Jobs verweist auf Ansätze, bei denen es nicht nur um das Bearbeiten von Genfunktionen geht, sondern auch um sichere Lieferwege in spezifische Zellen – ein Problem, das nach seiner Darstellung das Feld seit Jahren bremst. Ergänzend werden KI-Methoden als Beschleuniger beschrieben: Sie reduzieren vor allem die „Grunt Work“-Last, indem sie Arbeitsschritte schneller und mit reproduzierbaren Ergebnissen durchlaufen.
Im Portfolio werden diese Prinzipien greifbar. Azalea entstand aus einer Förderung für das Labor von Jennifer Doudna und ist inzwischen in der Klinik angekommen. Quarry wiederum setzt auf induced proximity: Ein Wirkstoff „zieht“ einen krankheitsverursachenden Proteinbestandteil physisch in die Nähe des körpereigenen Abbau-Systems der Zelle, statt das Zielprotein klassisch direkt zu blockieren. Damit folgt Yosemite einem Muster, das man seit der Wende vieler Wirkstoffplattformen beobachtet: Mechanismen werden nicht nur chemisch optimiert, sondern konzeptionell neu gedacht. In diesem Umfeld wird AI vor allem dann relevant, wenn Zielstrukturen komplex sind und traditionelle Routen zu langsam oder zu teuer werden.
Marktseitig ordnet Jobs die jüngste Aktivität ebenfalls neu. Er sagt, dass konservativere Biotech-Investoren in den letzten drei Jahren wieder mehr Risiko akzeptiert haben – getrieben durch bessere Zinsbedingungen und weil Pharmaunternehmen aus der Pandemie heraus hohe Cash-Reserven aufgebaut haben. Gleichzeitig nähert sich die „größte Patentklippe“ an: Wenn Blockbuster in ähnlichen Zeitfenstern aus dem Patentschutz fallen, wächst der Druck, Nachfolger schneller zu etablieren. Beispiele nennt er direkt: Eli Lilly erwirbt Kelonia für 7 Milliarden US-Dollar, bei Antikörper-Wirkstoff-Konjugaten werden große Erfolge sichtbar. Auch Revolution Medicines, das KRAS in Bauchspeicheldrüsenkrebs adressiert, habe laut Bericht die Überlebensrate von 12 auf 24 Monate verdoppelt – offenbar innerhalb des vergangenen Jahres.
Für Wettbewerber und Marktakteure ist das Timing besonders interessant, weil KI- und Datenplattformen mittlerweile weniger als „Laborexperiment“ gelten und stärker als Implementierungsbaustein in klinische Workflows hineinwachsen. Analytisch lässt sich daraus ableiten, dass Fonds wie Yosemite nicht nur Forschung finanzieren, sondern Infrastruktur für Entscheidungen aufbauen: Welche Zielstruktur lohnt sich? Welches Studiendesign reduziert Rekrutierungsrisiken? Und wie lässt sich die Wahrscheinlichkeit für einen erfolgreichen Phase-3-Ablauf erhöhen? Gerade klinische Studien sind für viele Firmen der Kostentreiber: Jobs nennt etwa 260 Millionen US-Dollar für eine Phase-3-Krebsstudie und nur ein Drittel Erfolgsquote als typische Größenordnung. In diesem Kontext zielt Yosemite auf KI-gestützte synthetische Kontrollarme, die aus bestehenden Patientendaten generiert werden, um die Zahl benötigter Kontrollpatienten zu reduzieren und die Studiendauer zu senken.
Regulatorisch und datenschutzbezogen ist das der heikle Teil: Synthetische Kontrollgruppen und KI-gestützte Analysen hängen an Datenqualität, Einwilligungsmechanismen und nachvollziehbarer Validierung. Jobs sagt, die FDA sei bei derartigen Ansätzen „im Moment“ aufgeschlossen, doch aus Sicht von Unternehmen bleibt entscheidend, wie Datenherkunft, Modellannahmen und Bias-Kontrollen dokumentiert werden. Für die Praxis bedeutet das: Wer solche Modelle in Studien einsetzen will, braucht belastbare Prozesse zur Daten-Governance, zur Modellüberwachung und zur Reproduzierbarkeit der Ergebnisse, insbesondere wenn die Studiendaten aus unterschiedlichen Quellen stammen. Damit wird AI weniger „Magie“ und mehr ein Bestandteil regulatorisch tauglicher Software- und Datenpipelines.
Yosemite adressiert zudem „Undruggable Targets“ auf einer Ebene, auf der viele andere Teams früher stoppen: p53. Jobs beschreibt das Ziel als Tumorsuppressor-Gen, das bei Krebs in besonders vielen Fällen ausgeschaltet oder in mutierte Formen umgewandelt wird – und gerade deshalb ein Achillesferse-ähnlicher Angriffspunkt sein soll. Laut Interview verfolgt Yosemite dabei drei unterschiedliche Firmen und mehrere Strategien, um p53 wieder „angreifbar“ zu machen, inklusive der Hypothese, dass sich über unterschiedliche Mutationen hinweg ein gemeinsamer Marker bzw. Eine Expositionsfläche ergeben könnte. Ob und wann solche Konzepte klinisch tragen, bleibt eine Frage der Biologie, aber Yosemite versucht, die Lernschleife früh zu verkürzen.
Auch ungewöhnliche Portfoliologik taucht auf. Histosonics ist ein Device-Unternehmen, was im Kontext eines überwiegend pharmazeutischen VC-Ansatzes zunächst irritiert. Jobs erklärt jedoch, dass histotripsy im Maßstab genutzt werden soll, um Lebertumoren nicht-invasiv zu zerstören: Dabei werden kleine Lufttaschen erzeugt und anschließend kollabiert, um das Gewebe gezielt zu schädigen – eher vergleichbar mit fokussiertem Ultraschall als mit klassischer CT-basierten Eingriffen. Die Hauptprogramme liegen laut Gespräch bei Pankreas- und Lebertumoren, wobei die Begründung naheliegt: Ein großer Teil des Pankreaskarzinoms metastasiert in die Leber. Solche Kombinationsmöglichkeiten aus Diagnose-, Therapie- und Studienlogik erhöhen die Chancen, dass KI-Methoden nicht nur Daten auswerten, sondern konkrete Behandlungspfade unterstützen.
Für Gründerinnen und Gründer setzt Jobs ebenfalls klare Leitplanken. Wenn große Pharma ins Spiel kommt, können Schecks zwar wichtig sein, aber Prioritäten verschieben sich oft mit dem internen Leadership-Wechsel. Seine Empfehlung lautet deshalb, Pharma als „bewegliches Ziel“ zu betrachten und besonders darauf zu achten, wer in welcher Phase wirklich aktiv bleibt. Um Zugang zu erlangen, nennt er einen offenen Ansatz: Bei Grants und Unternehmen werden CVs und Titel aus dem ersten Filter bewusst herausgenommen; bewertet wird eher die Idee und die mögliche Wirkung. Dazu gehört ausdrücklich jede Modalität – von Small Molecules und Radiopharmaka über Gen- und Immuntherapien bis hin zu KI und digitaler Gesundheit, solange es um die Verbesserung von Krebsbehandlung geht.
Aus Blick auf die nächsten Jahre verbindet Yosemite diesen Anspruch mit politischen und finanziellen Rahmenbedingungen. Jobs erwähnt, dass es weiterhin Druck auf Bundesebene gibt, etwa durch mögliche NIH-Kürzungen. Letztes Jahr habe erstmals ein administratives Vorhaben von bis zu 40% Kürzung existiert, während der Kongress eine solche Größenordnung laut Interview entschieden abgelehnt hat; erneut sei nun eine deutlich geringere, aber weiterhin historisch große Kürzungsanforderung diskutiert worden. Zugleich betont er die Lücke im realen Budgetwachstum, gemessen an Inflation. Für die Zukunft heißt das: Selbst wenn die reine Finanzierung kurzfristig stabil bleibt, beeinflussen politische Rahmendaten die Pipeline-Planung. Und mit KI-gestützten synthetischen Kontrollarmen, beschleunigten Entscheidungszyklen und neuartigen Zielmechanismen könnten sich Gründerchancen verschieben – zugunsten Teams, die klinisches Design ebenso ernst nehmen wie den Algorithmus.
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