Hör zu: Gründer eines am IIT entstandenen Startups, das KI zur Transformation der Biotechnologie einsetzt!

Pharma Now – Wir freuen uns sehr, heute Dr. Pramod Wangikar in unserer Sendung begrüßen zu dürfen. Das Ziel dieses Podcasts ist, das Startup zu verstehen, das er leitet und das in der Branche Eindruck macht. Ihre Produktpräsentationen und technischen Integrationen mit AI und ML sind sehr faszinierend, besonders in einer von DeepSeek und OpenAI geprägten Welt. Die Anwendungsfälle, auf die sie abzielen, sind real und kritisch, und die Lösung liegt in der Wissenschaft.

Also, lassen Sie uns anfangen. Zunächst einmal habe ich schon immer eine große Faszination für das IIT Bombay gehabt, das direkt neben dem schönen Powai-See liegt. Es ist eine so malerische und renommierte Institution. Also, Dr. Wangikar, erzählen Sie uns bitte etwas über Ihren Werdegang.

Dr. Pramod Wangikar – Ich bin seit 27 Jahren Professor am IIT Bombay im Department of Chemical Engineering. Ich unterrichte Maschinenbaustudierende im Bereich Chemieingenieurwesen, aber mein Forschungsgebiet ist Biotechnologie und genauer gesagt Metabolic Engineering.

In unserem Unternehmen konstruieren wir Bakterien zur Herstellung bestimmter wertvoller Produkte und verbessern außerdem den Prozess. Dazu verwenden wir sehr detaillierte Modelle des Metabolismus des Organismus und simulieren ihn am Computer, um zu verstehen, was im Organismus passiert, und Leitlinien zu erhalten, um entweder den Organismus oder den Prozess zu verändern. Das ist das übergeordnete Thema unserer Arbeit.

Pharma Now – Das ist sehr interessant. Als Professor haben Sie so viel Arbeit im Bereich Metabolismus geleistet. Meine Frage mag etwas naiv klingen, aber sie beschäftigt mich persönlich. Wenn wir über Metabolismus sprechen, denken die Leute normalerweise an Darmgesundheit. Ist das derselbe Metabolismus, von dem Sie sprechen?

Dr. Pramod – Metabolismus ist Metabolismus – ob bei Bakterien, Menschen oder Pflanzen. In jedem lebenden System. Es sind die chemischen Reaktionen, die kleine Moleküle ineinander umwandeln. Wenn Sie also fragen, was Metabolismus ist: Es ist das, was in Ihrem Darm passiert, aber dasselbe geschieht auch in Bakterien.

Wenn ich das gesamte metabolische Modell aufschreiben wollte, bräuchte ich die ganze Wand, um es darauf zu schreiben, und müsste trotzdem sehr klein schreiben. In einer einzigen Zelle laufen so viele Reaktionen ab.

Pharma Now – Das ist eine großartige Erklärung. Kommen wir nun zu Ihrer Startup-Geschichte. Sie sind seit 27 Jahren Professor. Wie wurden Sie zum Unternehmer?

Dr. Pramod – Meine Forschung im Bereich Metabolic Engineering nutzt ein Werkzeug namens Metabolomics. Metabolomics beschäftigt sich mit der Untersuchung kleiner Moleküle. Wir haben sehr früh erkannt, dass dieses Werkzeug viele Anwendungen hat und dass in Indien niemand es so einsetzt, wie es eingesetzt werden sollte, obwohl es einen großen Nutzen hat.

Metabolomics ist ähnlich wie Genomics oder Proteomics, wird aber noch nicht weit verbreitet genutzt. Also dachten wir, okay, bieten wir Metabolomics als Dienstleistung an und fügen ein paar Dinge hinzu, die es für den indischen Biotech- und Biopharma-Sektor noch nützlicher machen. Das war der Beginn unseres Unternehmens, Clarity BioSystems.

Pharma Now – Und wie sind Sie auf den Namen Clarity gekommen?

Dr. Pramod – Wir haben es Clarity genannt, weil wir Klarheit über metabolische Systeme vermitteln wollen. Wenn Sie beispielsweise ein Biotech-Unternehmen sind und einen Prozess verbessern möchten, können Sie Versuchs-Irrtum-Experimente durchführen. Aber Trial-and-Error führt Sie nur zu einem lokalen Optimum. Um das globale Optimum zu erreichen, müssen Sie das System verstehen. Sie brauchen Klarheit über das System. Das bieten wir.

Pharma Now – Das ist ein sehr durchdachter Name. Sprechen wir nun über Ihr Produkt. Was genau ist das Produkt und welches Problem löst es?

Dr. Pramod – Unsere Kunden – hauptsächlich Biopharma-Unternehmen – wollen die Produktionskosten senken. Nehmen Sie zum Beispiel monoklonale Antikörper. Diese sind sehr teuer herzustellen, und der Patient trägt am Ende die Kosten. Unser Ziel ist es also, diese Kosten zu senken – vielleicht um das 5‑ bis 10‑Fache.

Um das zu erreichen, müssen wir den Prozess optimieren. Wir verwenden einen modellbasierten Ansatz. Wir erstellen ein sehr detailliertes Modell des Organismus und kombinieren es mit Daten aus dem tatsächlichen Prozess. Ein Modell allein hilft nicht, und Daten allein helfen nicht. Aber wenn man beides kombiniert, kann man simulieren und den Prozess lösen, um ein globales Optimum zu erreichen.

Wenn die Produktionskosten auf der y‑Achse liegen, versuchen wir, sie auf das globale Minimum zu senken – nicht nur auf ein lokales Tief, sondern auf den niedrigstmöglichen Punkt.

Pharma Now – Das ist ziemlich leistungsfähig. Ist das Produkt bereits in Unternehmen implementiert?

Dr. Pramod – Ja. Unser Produkt ist jedoch kein Softwareprodukt, das wir verkaufen. Wir bieten es als Dienstleistung an. Ein Kunde hat also ein Produkt und einen Prozess, und wir helfen ihnen, diesen Prozess zu optimieren. In einigen Fällen haben wir eine 5‑ bis 10‑fache Verbesserung erzielt.

Pharma Now – Haben Sie eine Fallstudie oder ein Beispiel, wo das gut funktioniert hat?

Dr. Pramod – Ja. Die meisten unserer Kunden sind fortgeschrittene Biopharma-Unternehmen. Zum Beispiel stellte ein Unternehmen monoklonale Antikörper her. Ihr Prozess war bereits sehr gut. Trotzdem konnten wir ihn um 30% verbessern. In anderen Fällen, in denen der Prozess nicht optimiert ist, haben wir eine Verbesserung um das 5- bis 10‑Fache gesehen.

Pharma Now – Viele KI-basierte Tools sind extrem teuer. Wie gehen Sie dieses Problem an?

Dr. Pramod – Wir sind ein Startup. Wir haben ein junges Team, und unsere Betriebskosten sind im Vergleich zu großen Unternehmen, die KI betreiben, niedrig. Außerdem verwenden wir KI nicht im Sinne von Sprachmodellen wie ChatGPT. Unsere KI ist sehr spezifisch für unsere Aufgaben.

Wir zerlegen Expertenaufgaben in kleinere Teile und bauen für jedes Teil ein kleines KI-Modell. Auf diese Weise automatisieren wir das, was Experten manuell tun. Der Experte muss das Ergebnis noch validieren, aber der Großteil der Arbeit wird von der KI erledigt.

Pharma Now – Was ist die Vision von Clarity BioSystems?

Dr. Pramod – Kurzfristig wollen wir biotherapeutischen Unternehmen helfen, die Produktionskosten in den nächsten zwei Jahren um das 2‑ bis 3‑Fache zu senken. Langfristig wollen wir global expandieren und an Zell- und Gentherapien arbeiten, die derzeit extrem teuer sind.

Wenn wir die Herstellungs- und Testkosten senken können, können wir diese Therapien zugänglicher machen. Im Moment muss jede Charge gründlich getestet werden. Aber mit KI und Modellierung können wir die Anzahl der Tests reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit beibehalten.

Pharma Now – Das wäre ein großer Vorteil. Wie sehen Sie das Wachstum der indischen Biopharma‑Industrie?

Dr. Pramod – Die indische Biopharma‑Industrie konzentriert sich derzeit auf monoklonale Antikörper und Hormone. Die Zukunft liegt in Zell- und Gentherapie. Ja, sie ist teuer, aber sie rettet Leben. Der Bedarf ist da, und ich glaube, dieses Feld wird wachsen. Selbst monoklonale Antikörper werden weiter zunehmen.

Pharma Now – Adop­tie­ren indische Forscher diese Technologien?

Dr. Pramod – Viel Grundlagenarbeit wird an Hochschulen und Forschungseinrichtungen in Indien geleistet. Aber die Kommerzialisierung muss von Unternehmen kommen. Startups spielen jetzt eine große Rolle. Das IIT Bombay hat mehrere Biotech‑Startups unterstützt.

Zum Beispiel hat mein Kollege Dr. Rahul Purwar ein Unternehmen namens ImmunoACT. Sie haben ein Zell- und Gentherapie-Produkt gegen Krebs, das ein Zehntel der Kosten ähnlicher Produkte anderswo hat. Und es heilt bereits Patienten. Das ist ein großer Erfolg.

Pharma Now – Sie sind seit 27 Jahren Professor. Was würden Sie angehenden Unternehmern sagen, die ein Biotech-Unternehmen gründen wollen? Das ist nicht wie E‑Commerce, wo Feedback sofort kommt. Wie sollte man sich vorbereiten?

Dr. Pramod – Deep‑Tech-Startups brauchen Mitgründer auf Wissenschaftler‑Level – nicht nur Mitarbeiter. Außerdem braucht es viel Kapital. Es ist nicht nur Software. Sie brauchen ein Labor, Chemikalien, Kulturen, Tests und klinische Studien. Das braucht Zeit.

Biotech erfordert Geduld. Sowohl Gründer als auch Investoren müssen das verstehen. Wenn sie es tun, wird Biotech sehr weit kommen.

Pharma Now – Dr. Pramod, vielen Dank, dass Sie heute bei uns waren. Herzlichen Glückwunsch zum Aufbau eines so großartigen Unternehmens und dafür, dass Sie einen so positiven Einfluss in diesem Bereich haben. Wir hoffen, dass Clarity BioSystems die globalen Märkte erreicht und weiterhin lebensrettende Therapien erschwinglich macht.

Dr. Pramod – Danke. Es war mir ein Vergnügen, hier zu sein.