BIRMINGHAM / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Startup Spiromatics aus der University of Alabama at Birmingham (UAB) entwickelt KI-gestützte Biomarker, um die Lungenfunktion präziser zu messen. Statt klassischer Spirometrie, die häufig bis zu 30 Minuten dauert, zielt das Unternehmen auf eine automatische Messung in etwa 30 Sekunden. Finanziert wurde die Entwicklung unter anderem mit einem NIH Phase-I-Small-Business-Technology-Transfer-Award, während die Teams parallel die FDA-Freigabe und eine spätere Serienproduktion vorbereiten. Ziel ist eine schnellere Diagnostik und Verlaufsbeobachtung bei COPD, Asthma und Bronchiektasie bei gleichzeitiger Kostendämpfung im Gesundheitswesen.
Die Standard-Spirometrie ist in der Praxis etabliert, aber sie bleibt in vielen Abläufen ein Engpass: Die Untersuchung dauert laut Quelle bis zu 30 Minuten und benötigt geschulte Pulmonologen, um die Ergebnisse zu interpretieren. Genau dort setzt das UAB-Startup Spiromatics an. Die Firma will eine Messung ermöglichen, die nicht nur schneller ist, sondern die Auswertung auch stärker standardisiert. Der Kern des Ansatzes besteht aus neuen Methoden und Kennzahlen, die Lungenzustände genauer abbilden sollen – und damit die Grundlage dafür schaffen, Patientengruppen besser zu charakterisieren und Krankheitsverläufe früher zu erkennen.
Die Entwicklung entstand aus mehr als einem Jahrzehnt gemeinsamer Forschung an der University of Alabama at Birmingham. Das Team formulierte eine Vision, die klassische Kombination aus Lungenbildgebung und Spirometrie, einem verbreiteten Atemtest zur Erfassung der Lungenfunktion, in Richtung „Phänotypisierung“ zu erweitern. Konkret geht es um die Fähigkeit, bei obstruktiven Lungenerkrankungen wie COPD, Asthma und Bronchiektasie Muster zuverlässiger zuzuordnen, den Verlauf engmaschiger zu beobachten und letztlich auch Prognosen zur Progression zu stützen. Technisch steht dabei ein System aus verifizierten, computationalen und KI-getriebenen Biomarkern im Mittelpunkt, das sowohl klassische physiologische Signale als auch neuartige Indikatoren zusammenführt.
Beim Produkt zeigt sich der Fokus auf operative Realisierbarkeit. Spiromatics hat aus der Forschung heraus ein Prototytegerät aufgebaut und befindet sich laut Quelle in Vorbereitung auf die Clearance und die anschließende Kommerzialisierung über die US-amerikanische Zulassungsstrecke. In dem Prozess spielt die regulatorische Dimension eine zentrale Rolle: Das Unternehmen bereitet die Einreichung für eine FDA-Zulassung vor. Parallel dazu läuft die Finanzierungsschiene, die für den Übergang von Forschung zu Produkt entscheidend ist: Mit Unterstützung durch einen National Institutes of Health Phase I Small Business Technology Transfer Award hat das Startup die Prototype-Entwicklung vorangetrieben und Daten gesammelt, die nach Angaben des Teams nötig waren, um die weitere Förderlinie zu sichern.
Besonders relevant für die Alltagstauglichkeit ist der geplante Zeitsprung in der Anwendung. Laut Quelle soll das Gerät die „gleichen Ergebnisse“ liefern, die bislang die klassische Spirometrie liefert, aber in etwa der Hälfte der Zeit: statt bis zu 30 Minuten auf rund 30 Sekunden. Diese Verkürzung ist nicht nur eine Komfortfrage. Wenn ein Atemtest schneller durchführbar ist, sinken Hürden für wiederholte Messungen im Verlauf, und die Datenlatenz zwischen Symptom, Untersuchung und therapeutischer Entscheidung wird kleiner. Genau darin sieht das Startup den Hebel für eine verbesserte Früherkennung, ein verbessertes Disease-Monitoring sowie bessere Patientenergebnisse – bei gleichzeitiger Reduktion von Kosten im Versorgungssystem.
Damit der Sprung in Richtung Markt gelingt, nutzt Spiromatics auch einen regionalen Innovationsfonds, der UAB-IP in Lizenzen oder Startups überführen soll. Der Bill L. Harbert Institute for Innovation and Entrepreneurship’s Blazer Bridge Fund hat laut Quelle seit seinem Start nahezu 1 Million US-Dollar an 21 Projekte verteilt. Spiromatics war 2023 eines von sechs ausgewählten Projekten dieses Programms. In der Einordnung wird deutlich, wie die Finanzierungsschritte ineinandergreifen: Die initiale Förderung ermöglichte es, den Prototypen zu entwickeln und erste Daten zu erheben, die anschließend die NIH-Small-Business-Technology-Transfer-Finanzierung stützen konnten. Auch der weitere Pfad ist bereits skizziert: Das Team plant, ein NIH Phase II Small Business Technology Transfer Proposal einzureichen, um das Gerät durch die FDA-Zulassung zu bringen und anschließend in die Fertigung zu überführen.
Für die KI-Entwicklung selbst heißt das: Die Qualität der Biomarker und ihre Verifizierbarkeit müssen mit dem regulatorischen Anspruch an ein medizinisch nutzbares System zusammenpassen. Der von der Quelle beschriebene Begriff „verified computational and AI-driven biomarkers“ deutet darauf hin, dass das Team nicht bei rein modellbasierten Interpretationen stehenbleibt, sondern die Indikatoren so gestaltet, dass sie in einem klinischen Nutzungskontext nachvollziehbar einsetzbar sind. Gleichzeitig verlangt ein schnelleres, automatisiertes Messverfahren robuste Pipelines aus Signalaufnahme, Vorverarbeitung und Auswertung, damit die Ergebnisse nicht nur theoretisch stimmen, sondern auch im Alltag reproduzierbar bleiben. Aus Marktsicht verschiebt Spiromatics damit einen relevanten Teil der Wertschöpfung weg von manuell-interpretierten Untersuchungen hin zu einer durch KI unterstützten Standarddiagnostik.
Die nächsten Schritte wirken deshalb wie ein klassisches Phasenmodell für MedTech: Forschung und Prototypenbau, Überführung in regulatorische Validierung und schließlich Skalierung über Produktion. Das Startup nennt dafür den Kontakt zu einem lokalen Fertigungspartner in Birmingham, um das Gerät auf den Markt zu bringen. In den kommenden Jahren, so die Planung, soll das Unternehmen parallel wachsen – sowohl geschäftlich als auch operativ – und die Techniken weiter verfeinern, um mehr Menschen zu erreichen. Für Entscheider im Gesundheitswesen und für Entwickler, die an Diagnostik-Workflows arbeiten, ist das vor allem ein Signal: KI wird hier nicht als „Add-on“ verkauft, sondern als Bestandteil eines End-to-End-Systems, das Zeitaufwand und Interpretationsaufwand in der Spirometrie reduzieren soll.
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