Converge Bio, ein in Boston und Tel Aviv ansässiges Biotech-Startup, hat eine überzogene Series-A-Finanzierung von 25 Millionen US-Dollar abgeschlossen, die von Bessemer Venture Partners angeführt wurde. Zu den Investoren zählen zudem TLV Partners, Vintage Investment Partners sowie anonyme Exekutivmitglieder von Meta, OpenAI und Wiz. Das Unternehmen nutzt generative KI, die auf DNA-, RNA- und Proteindaten trainiert wurde, um pharmazeutische und biotechnologische Unternehmen dabei zu unterstützen, Medikamente schneller und effizienter zu entwickeln. Der CEO und Mitbegründer Dov Gertz betont, dass die Plattform bereits in mehreren Phasen des Arzneimittelentwicklungsprozesses eingesetzt wird – von der Zielidentifikation über die Antikörper- und Proteinoptimierung bis hin zur Biomarker-Entdeckung. Converge hat bisher drei fertige AI-Systeme auf den Markt gebracht: eines für Antikörper-Design, eines zur Steigerung der Proteinyield und eines zur Ziel- und Biomarkerentwicklung. Diese Systeme kombinieren generative Modelle, prädiktive Algorithmen und physikbasierte Docking-Technologien, um komplexe molekulare Interaktionen zu simulieren und hochwertige Kandidaten zu identifizieren – alles ohne dass Kunden eigene Modelle zusammenstellen müssen. Seit der Seed-Runde im Jahr 2024, bei der 5,5 Millionen Dollar eingesammelt wurden, hat Converge sich rasant entwickelt: 40 Partnerschaften mit Pharma- und Biotech-Unternehmen wurden abgeschlossen, und derzeit laufen rund 40 Projekte auf der Plattform. Die Kunden stammen aus den USA, Kanada, Europa und Israel, und der Ausbau in Asien ist in Vorbereitung. Gleichzeitig wuchs das Team von neun auf 34 Mitarbeiter. Erfolgsbeispiele belegen die Wirkung: In einer Studie steigerte das Unternehmen die Proteinyield um das 4,5-fache in nur einer Rechnungslaufzeit, in einer anderen generierte die Plattform Antikörper mit Bindungsaffinitäten im einstelligen Nanomolar-Bereich. Die wachsende Bedeutung von KI in der Arzneimittelentwicklung wird durch große Entwicklungen wie die Kooperation von Eli Lilly und Nvidia sowie den Nobelpreis für die AlphaFold-Entwicklung durch DeepMind unterstrichen. Gertz sieht in der Branche eine tiefgreifende Transformation von trial-and-error-Methoden hin zu datengetriebener molekularer Design-Logik. Anfangs war Skepsis vorherrschend, doch mittlerweile dominiert die Nachfrage. Um die Genauigkeit zu sichern, setzt Converge nicht auf reine Text-LLMs, sondern auf eine Kombination aus generativen Modellen, prädiktiven Algorithmen und physikalischen Simulationen. Textbasierte LLMs dienen lediglich als Hilfswerkzeuge für die Literaturrecherche, nicht als Kerntechnologie. Laut Gertz ist die Vision, dass jedes Lebenswissenschaftsunternehmen Converge als seine „generative KI-Labore“ nutzt – ein virtueller Laborraum, der mit physischen Laboren kombiniert wird, um Hypothesen und Moleküle computergestützt zu erzeugen. Industrieexperten sehen in der Finanzierung ein klares Signal für die Reife der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung. Die Beteiligung von Spitzenexperten aus Meta, OpenAI und Wiz unterstreicht das Vertrauen in die Technologie und die strategische Bedeutung von KI in der Biotechnologie. Converge positioniert sich damit als Schlüsselspieler in einem Markt, der sich rasant entwickelt – mit potenziellen Einsparungen von Jahren in der Forschung und erhöhten Erfolgschancen bei der Entwicklung neuer Therapien.