Das Londoner Start-up Anemo Labs erhält 700.000 Pfund für die Entwicklung einer KI-basierten Geruchserkennung. Wie weit ist die Technologie und welche Hürden bleiben für den Einsatz in der medizinischen Diagnostik
Ein KI-System, das Krankheiten anhand von Gerüchen erkennen soll, steht im Zentrum einer neuen Finanzierungsrunde: Anemo Labs aus London hat 700.000 Pfund an frischem Kapital eingeworben, um seine Technologie zur Analyse flüchtiger organischer Verbindungen (VOCs) weiterzuentwickeln. Die Mittel stammen von den Investoren Zinc und SFC Capital sowie von Innovate UK. Ziel ist es, eine nicht-invasive Früherkennung bestimmter Erkrankungen zu ermöglichen, indem chemische Veränderungen im Urin analysiert werden.
Technologieansatz und Entwicklungsstand
Anemo Labs setzt auf eine Kombination aus Sensorhardware und maschinellem Lernen. Das Unternehmen entwickelt eine sogenannte elektronische Nase (e-nose), die mit Hilfe von Sensoren und trainierten KI-Modellen verschiedene Geruchsmuster identifizieren und klassifizieren kann. Im Fokus stehen dabei VOCs, die als Biomarker für bestimmte Krankheiten dienen können. Nach Angaben des Unternehmens ist das System in der Lage, bis zu 5.000 Geruchsproben pro Tag zu erfassen und zu kategorisieren. In ersten Tests mit dem etablierten Sniffin' Sticks-Protokoll erreichte das Modell eine Klassifikationsgenauigkeit von 84,15 Prozent über zwölf Geruchskategorien.
Die wissenschaftliche Entwicklung wird von einem Team mit Expertise in Sensorchemie und Elektronik getragen. Für die medizinische Validierung arbeitet Anemo Labs mit klinischen Beratern zusammen. Die aktuelle Finanzierung soll vor allem dazu dienen, die Sensorchemie weiterzuentwickeln, die Datenerhebung zu skalieren und die diagnostische Plattform in Zusammenarbeit mit medizinischen Partnern zu validieren.
Anwendungsfelder und Marktpotenzial
Im ersten Schritt konzentriert sich Anemo Labs auf die Früherkennung von Krankheiten, bei denen Veränderungen im Geruchsprofil klinisch relevant sind. Dazu zählen unter anderem Harnwegsinfektionen und bestimmte Krebsarten. Die Technologie soll eine kontinuierliche, passive Überwachung ermöglichen und könnte perspektivisch auch für andere medizinische Indikationen eingesetzt werden. Die nicht-invasive Probenentnahme gilt als Vorteil gegenüber klassischen Diagnoseverfahren, ist aber bislang nicht als Standard etabliert.
Die Markteinführung entsprechender Diagnosesysteme hängt von regulatorischen Zulassungen, klinischer Validierung und der Akzeptanz im Gesundheitswesen ab. Vergleichbare Ansätze im Bereich KI-gestützter Diagnostik werden international verfolgt, wie etwa bei anderen Start-ups, die auf die Analyse von Atemluft oder Hautgeruch setzen. Die tatsächliche Integration in die medizinische Praxis bleibt jedoch eine offene Frage, da robuste klinische Studien und eine breite Datenbasis erforderlich sind.
Finanzierung und europäischer Kontext
Die Pre-Seed-Finanzierung von 700.000 Pfund ist für ein Deeptech-Start-up im Frühstadium ein relevanter Schritt, reicht aber nicht aus, um eine vollständige Marktreife zu erreichen. Die Investoren Zinc und SFC Capital sind im britischen Innovationsökosystem aktiv, während Innovate UK als staatliche Förderinstitution auftritt. Die Mittel sollen vor allem die technische Weiterentwicklung und die Datensammlung absichern. Im europäischen Vergleich zeigt sich, dass auch andere Unternehmen in verwandten Feldern auf frühe Finanzierungsrunden setzen, wie frühere Berichte zu KI-Start-ups im Gesundheits- und Diagnostikbereich verdeutlichen.
Für den deutschen und europäischen Markt bleibt entscheidend, ob solche Technologien regulatorisch zugelassen und in die Versorgung integriert werden können. Die Anforderungen an Datenschutz, klinische Evidenz und Interoperabilität sind hoch. Ohne belastbare Nachweise für die Zuverlässigkeit und den medizinischen Nutzen wird eine breite Einführung kaum möglich sein.
Technische und regulatorische Herausforderungen
Die Entwicklung von KI-basierten Diagnosesystemen auf Basis von Geruchsdaten steht vor mehreren Hürden. Zum einen ist die Erhebung und Standardisierung großer, qualitativ hochwertiger Datensätze komplex. Zum anderen müssen die Sensoren eine ausreichende Sensitivität und Spezifität erreichen, um klinisch relevante Unterschiede zu erkennen. Die Validierung solcher Systeme erfordert umfangreiche Studien mit unterschiedlichen Patientengruppen und Vergleichsverfahren.
Regulatorisch sind in Europa die Vorgaben für Medizinprodukte und In-vitro-Diagnostika maßgeblich. KI-Systeme müssen nachvollziehbar, sicher und datenschutzkonform arbeiten. Die Zulassung als Medizinprodukt setzt eine nachgewiesene klinische Wirksamkeit voraus. Bislang gibt es keine breite Zulassung für KI-basierte Geruchsanalyse in der Diagnostik. Die weitere Entwicklung wird zeigen, ob Anemo Labs und vergleichbare Anbieter diese Hürden überwinden können.
Eine elektronische Nase (e-nose) ist ein Sensorsystem, das Geruchsmuster durch die Analyse flüchtiger organischer Verbindungen erkennt und klassifiziert. In der medizinischen Diagnostik könnten e-noses dazu beitragen, Krankheiten frühzeitig und nicht-invasiv zu erkennen, indem sie spezifische chemische Marker im Urin oder in der Atemluft identifizieren. Die Zuverlässigkeit solcher Systeme hängt von der Qualität der Sensoren, der Größe und Vielfalt der Trainingsdaten sowie der Validierung durch klinische Studien ab. Regulatorische Zulassungen sind Voraussetzung für den Einsatz im Gesundheitswesen. Schlagwörter: Künstliche Intelligenz, Diagnostik, Unternehmen & Produkte
