SEATTLE / LONDON (IT BOLTWISE) – Der Startup ModernVivo setzt auf KI, um vorklinische Studiendesigns für die Wirkstoffsuche systematischer zu strukturieren. Die Plattform analysiert Millionen wissenschaftlicher Publikationen, verknüpft sie mit Daten aus klinischen Studien und Regulierung und liefert detaillierte Ergebnisse in Minuten. Statt wochenlanger manueller Literaturarbeit können Forschende laut Anbieter-Zeiten von etwa einem Monat auf rund eine Stunde reduzieren. Mit dem „Marketplace“ startet ModernVivo außerdem den nächsten Schritt: Design-Entscheidungen sollen schneller in die passende Labor- oder Vendor-Ausführung übergehen.
Im vorklinischen Teil der Arzneimittelentwicklung entscheidet sich oft, ob ein Projekt überhaupt belastbare Daten liefert. Genau hier setzt ModernVivo an: Das Seattle-basierte Startup will mit KI die Planung von Experimenten für die Drug-Discovery-Phase beschleunigen und gleichzeitig den Aufwand für Tierversuche reduzieren. Der Kern der Idee wirkt simpel, ist aber in der Umsetzung anspruchsvoll: Wenn Forscher heute ein Studiendesign entwerfen, müssen sie Informationen aus sehr unterschiedlichen Quellen zusammentragen und dabei gleichzeitig die Variablen im Blick behalten, die später über Reproduzierbarkeit und Aussagekraft entscheiden.
Die typische Vorgehensweise beginnt nach Angaben aus der Branche meist mit einer Suche in Datenbanken wie PubMed. Anschließend landen Forschende bei hunderten bis tausenden Treffern, die jeweils mehrere Seiten umfassen – und genau diese manuelle Durchsicht frisst Zeit. ModernVivo positioniert sich daher nicht als allgemeines Recherche-Tool, sondern als spezifische KI-Schicht über dem Literatur- und Regulierungswissen: Die Plattform soll Millionen begutachteter Veröffentlichungen auswerten, dabei Querverweise berücksichtigen und sie mit Informationen aus klinischen Studien sowie regulatorischen Daten zusammenführen. Ergebnis sind laut Anbieter „hochdetaillierte“ Resultate, die nicht erst nach Tagen, sondern in Minuten bereitstehen.
Technisch bedeutet das vor allem: Die Software kann Ergebnisse nicht nur nach groben Kriterien wie Tiermodell, experimentellen Bedingungen, Autorenaffiliation und Veröffentlichungsdatum filtern, sondern sie soll in einem zweiten Schritt auf mehr als 40 einzelne Variablen der Experimentplanung zugreifen. Dazu gehört, dass Forschende im Detail „drill down“ können, statt nur eine zusammenfassende Antwort zu erhalten. Im Selbstverständnis des Startups spiegelt sich darin eine zentrale Designentscheidung wider: Ein generischer Chatbot liefert häufig bekannte Standardansätze; ModernVivo soll auch die weniger offensichtlichen Studien sichtbar machen, die bei einem konkreten Wirkstoffkandidaten den Unterschied machen könnten.
Ein weiterer Punkt ist die Umgangsweise mit Widersprüchen in der Literatur. Wenn etwa 20 Studien in eine Richtung zeigen, aber fünf anders ausgefallen sind, soll die Plattform diese Divergenzen kennzeichnen – statt eine „richtige“ Vorgehensweise zu erfinden oder zu privilegieren. Genau das adressiert ein praktisches Problem aus der Forschungsrealität: Wissenschaftler möchten nicht, dass ein System ihnen sagt, was sie tun sollen, sondern dass es die Informationslage strukturiert und damit das eigene Expertenurteil stärkt. Dass ModernVivo dabei bewusst auf Transparenz statt auf ein einzelnes Autoritätsfazit setzt, passt auch in die Zielsetzung, Versuche schneller und gleichzeitig qualitativ besser vorzubereiten.
Für den unmittelbaren Alltag nennt der Gründer dabei mehrere Effekte, die in Summe wie eine „Abkürzung“ im Forschungsprozess wirken. Laut Angaben können Designs, die früher etwa einen Monat gedauert hätten, auf „as little as an hour“ sinken. Gleichzeitig sollen Teams mehr Vertrauen in die erste Studiendesign-Iteration gewinnen und weniger doppelte oder nachgelagerte Tierversuche fahren – was wiederum Kosten reduziert, die sonst durch Haltung und Betreuung der Tiere entstehen. Ein wichtiges Caveat bleibt: Ob sich die schnellere und strukturiertere Planung auch zuverlässig in erfolgreiche Wirkstoffe übersetzt, lässt sich erst nach Jahren beurteilen, wenn Kandidaten den Weg bis in die klinische Entwicklung nehmen.
Im Markt agiert ModernVivo in einer Nische, die sich zwischen klinischer Studienplanung und vorklinischer Methodik befindet. Als nahes Gegenstück wird Trials.ai genannt: Das System zielt ebenfalls auf AI-gestütztes Trial-Design, wurde jedoch 2023 von einer Beratungsfirma übernommen. ModernVivo grenzt sich dennoch über die Datenebene ab, weil es auf die Extraktion von in-vivo-Protokolldetails spezialisiert ist und dafür auf die Publikationsbasis von Semantic Scholar sowie weitere Forschungsressourcen zurückgreift. Ergänzend ordnet sich die Initiative in den Trend ein, KI nicht nur als „Suchmaschine“, sondern als arbeitsfähige Extraktions- und Strukturierungsinstanz in den Entwicklungsworkflow einzubauen.
Finanziell und organisatorisch zeigt sich der Fokus auf Skalierung. ModernVivo hat nach eigenen Angaben mehr als 20 Kunden, von kleineren Biotech-Firmen bis zu großen Pharmaunternehmen. Für akademische Nutzer gibt es ModernVivo Scholar als eigene Ausprägung, die seit Oktober verfügbar sein soll, mit einer Preisrange von kostenlos bis 50 US-Dollar pro Monat. Das Unternehmen durchlief zudem mehrere Accelerator-Programme, darunter 2023 eine WTIA-Initiative, danach das Seattle-Programm von Creative Destruction Lab, das es im Juni 2025 abschloss, sowie die Merck Digital Sciences Studio-Kohorte. In einer Pre-Seed-Runde hat ModernVivo außerdem 1 Million US-Dollar eingesammelt, und die Gründer wollen das Wachstum nutzen, um den nächsten Engpass gezielt zu bearbeiten.
Genau dort setzt die jüngste Produktentwicklung an: ModernVivo verschiebt den Schwerpunkt von „Design“ hin zu „Execution“. Am 15. September startete der ModernVivo Marketplace, der einen fertig geplanten Studiendesign-Entwurf gegen ein Netzwerk vorgeprüfter Auftragsforschungsorganisationen, analytischer Labore und spezialisierter Dosing-Facilities abgleichen soll. Zusätzlich sind Anbieter für Substanzen und Tiermodelle „coming soon“. Was Forschende bisher oft als manuelle Recherche und Outreach-Pingpong erleben, soll damit als verbindende Schicht wegfallen: Ein Team soll schneller wissen, welche Vendoren die passenden Ressourcen bereitstellen und welche Einrichtungen das Design praktisch ausführen können.
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