KI in der Medizin steht 2026 vor ihrem Durchbruch. Stanford prognostizierte einen ChatGPT-Moment für Healthcare, und erste Firmen liefern bereits den Beweis. Dr. Patrick Grossmann, CEO des Münchner Biotech-Start-ups Invitris, arbeitet an druckbaren Medikamenten. Sein System stellt Phagen aus DNA her: 10.000-fach effizienter als klassische Methoden.
Das Interview im Rahmen von KI Bubble zeigt, was heute technisch möglich ist. Und was davon bereits bei Patienten ankommt. Wir fassen die wichtigsten Erkenntnisse zusammen.
Vom spezifischen Modell zum generalistischen KI-System
Lange galt in der Medizin: ein Modell, ein Problem. Forscher trainierten spezielle Algorithmen für Tumorprogression oder seltene Erkrankungen. Jeder Anwendungsfall brauchte seinen eigenen Datensatz. Das skaliert schlecht.
Heute verschmilzt dieser Ansatz. Immer mehr komplementäre Datensätze fließen in ein großes Modell. Das Ergebnis ähnelt ChatGPT für die Medizin: ein System, viele Fragestellungen. Ärzte können Diagnosen, Verläufe und Therapieoptionen in einem Modell abfragen.
Genau diese Entwicklung macht KI in der Medizin breit einsetzbar. Sie verschiebt den Fokus von Spezialtools hin zu medizinischen Generalisten. Ähnliche Muster sehen wir auch außerhalb der Medizin, wie wir in unserem Beitrag KI-Agenten: Alles was du wissen musst ausführlicher beleuchten.
Was Invitris baut: Medikamente aus dem Drucker
Invitris löst ein konkretes Problem der KI-Medikamentenentwicklung. KI kann in wenigen Minuten neue Proteine designen. Die Produktion dauert aber Monate. Das macht viele Vorteile der KI zunichte.
Das Team hat Factory entwickelt. Das System emuliert, was in Bakterien passiert. Es baut aus DNA Phagen-Proteine wie Lego-Bausteine zusammen. Ganz ohne lebende Bakterien.
Klassische Phagen-Herstellung braucht krankmachende Bakterien als Wirt. Manche Bakterien wachsen bis zu zehn Tage. Invitris schafft denselben Prozess in vier bis acht Stunden. Das ist der 10.000-fache Effizienzsprung.
Das Besondere: Phagen töten gezielt einzelne Bakterienarten. Antibiotika zerstören auch gesunde Bakterien im Mikrobiom. Phagen dagegen treffen nur den Krankheitserreger.
Phagomonas: Der erste klinische Einsatz
Das Leuchtturmprogramm heißt Phagomonas. Ziel ist Pseudomonas aeruginosa. Das Bakterium zählt zu den Top-Priority-Pathogenen der WHO. Es ist häufige Todesursache bei Patienten mit Mukoviszidose.
Mukoviszidose basiert auf einem Gendefekt. In der Lunge Betroffener staut sich Schleim. Dieser Biofilm bietet perfekten Nährboden für Bakterien. Pseudomonas aeruginosa setzt sich besonders oft fest.
Invitris baut eine Bibliothek antimikrobieller Proteine gegen diesen Erreger. Der nächste Schritt: Personalisierung. Das Team kann ein Kerngerüst nehmen und daran austauschbare Bindeteile anbringen. Die "Füßchen" passen dann zu den Bakterien des jeweiligen Patienten.
So entsteht eine patientenspezifische Phagentherapie in 24 bis 72 Stunden.
Der Bottleneck heißt Regulatorik, nicht Technik
Technisch funktioniert das Verfahren im Labor bereits. Der Engpass liegt woanders: bei der Qualitätskontrolle. Jedes neue Medikament muss auf Sterilität geprüft werden. Das dauert bis zu zehn Tage.
Invitris löst das über Skalierung. Das Team will ein weltweites Netzwerk an "Kästen" aufbauen. Jede Maschine produziert vor Ort. Designs reisen per Internet, nicht per Schiff oder Flugzeug.
Das Ziel: nach tausenden sicheren Produktionen akzeptieren Behörden reduzierte Qualitätskontrollen. Dann wird echte Echtzeit-Medizin möglich. Invitris nennt das druckbare Medizin.
Ein Kasten in San Diego entwirft das Molekül. Ein Kasten in München druckt es aus. Der Patient bekommt die Therapie am selben Tag.
Warum proteinbasierte Medikamente die Pharmabranche prägen
Nur 2 Prozent aller Therapeutika sind proteinbasiert. Sie machen aber 40 Prozent des globalen Pharma-Umsatzes aus. Der Grund: Sie funktionieren exzellent. Ihre Herstellung ist aber teuer und komplex.
Chemische Moleküle lassen sich einfach skalieren. Sie sind deterministisch. Biologische Moleküle zeigen dagegen hohe Varianz. Sie müssen stabil gehalten werden. Das erfordert viele zusätzliche Studien.
Wenn die Produktion 100-fach billiger wird, ändert sich die Ökonomie. Herstellungskosten für einen einzelnen Patienten sinken auf das Niveau einer Millionen-Charge. Damit werden hochpersonalisierte Therapien möglich, die heute unwirtschaftlich sind.
Das betrifft schätzungsweise zehnmal mehr Krankheiten. Vor allem seltene Erkrankungen, die Pharmafirmen bisher ignorieren.
Seltene Erkrankungen sind gar nicht so selten
Jeder 20. Mensch trägt eine seltene Erkrankung. Insgesamt gibt es fast 10.000 verschiedene Formen. In der Summe betrifft das also Millionen. Die meisten bleiben lange unerkannt.
Grossmanns eigene Schwester wusste zehn Jahre lang nicht, was sie hatte. Hier sieht er einen zweiten großen Hebel für KI in der Medizin. KI-gestützte Diagnose kann Wege zur richtigen Therapie drastisch verkürzen.
Der dritte Bereich: Lifestyle und Supplements. Nutzer bekommen individuelle Einblicke, was zu ihrem Körper passt. Das ergänzt klassische Therapie um präventive Elemente.
Chancen und Risiken: Das Katze-Maus-Spiel mit Pathogenen
KI senkt nicht nur die Kosten legitimer Forschung. Sie senkt auch die Hürde für Missbrauch. Forscher und Regierungen warnen vor KI-designten Hochrisiko-Pathogenen. Denkbar sind Viren, die sich schnell verbreiten, aber lange latent bleiben.
Grossmann sieht darin kein Argument gegen KI in der Medizin. Im Gegenteil. Wir müssen schneller sein als die Gefahr. Wer Bedrohungen vorhersagen kann, kann auch Gegenmittel entwerfen.
Darum baut Invitris sein globales Netzwerk. Bei der nächsten Pandemie soll das Design sofort überall produzierbar sein. Lokale Produktion erst nach Ausbruch hochzufahren, reichte bei Covid nicht.
Parallel entsteht so auch eine Antwort auf Antibiotika-Resistenzen. Maßgeschneiderte Phagentherapie nimmt den Selektionsdruck raus. Manche Forscher in den USA glauben sogar, dass bestimmte Virenerkrankungen komplett ausgerottet werden könnten.
Y Combinator, EIC Accelerator und die Europa-Frage
Invitris hat den EIC Accelerator gewonnen. Eine von 61 Firmen aus 1.200 Bewerbungen. Dazu kommt die Teilnahme am Y-Combinator-Programm. Das Gesamt-Funding besteht aus 2,5 Millionen Euro Grant plus möglicher Eigenkapital-Tranche der Europäischen Investment Bank.
Grossmann beobachtet einen klaren Unterschied zwischen Kontinenten. US-Investoren optimieren die Opportunity nach oben. Europäische Investoren optimieren das Risiko nach unten. Das treibt viele Deep-Tech-Gründer in die USA.
Trotzdem bleibt Invitris in Martinsried bei München. Der Grund: Talent und Kapital sind da. Was fehlt, ist Vernetzung und kritische Masse. Grossmann plädiert für eine Achse zwischen Europa und den USA, statt kompletter Abwanderung.
Spannende Parallelen gibt es zu anderen Deep-Tech-Gründern, deren Perspektiven wir im Interview mit Jürgen Schmidhuber genauer beleuchten.
Fazit: KI in der Medizin wird drei Dinge verändern
Grossmann benennt drei Felder, in denen KI die Gesundheit unmittelbar verbessert. Erstens die Therapie: Neue Medikamente für Nischen-Erkrankungen, die bisher unwirtschaftlich waren. Zweitens die Aufklärung: Schnellere Diagnose bei seltenen Leiden. Drittens die Prävention: Personalisierte Supplements und Lifestyle-Empfehlungen.
Der gemeinsame Nenner ist Personalisierung. Je spezifischer eine Therapie, desto höher ihre Effektivität. Bei Antibiotika-Resistenzen kommt ein zweiter Effekt dazu: weniger Selektionsdruck auf Erreger.
Invitris zeigt exemplarisch, wie KI in der Medizin skaliert. Vom DNA-Design am Rechner bis zum gedruckten Medikament am Krankenbett. Der Weg dorthin ist noch lang. Aber der Sprung von zehn Tagen auf acht Stunden ist bereits real.
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