Finanzierung

Biomatter sammelt in einer Serie-A-Finanzierungsrunde 18 Millionen US-Dollar für den Ausbau von KI-gestütztem Enzymdesign und -tests ein

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Biomatter gab am 12. November 2026 bekannt, eine überzeichnete Serie-A-Finanzierungsrunde über 18 Millionen US-Dollar abgeschlossen zu haben. Die Runde wurde von Astanor angeführt; auch die bestehenden Investoren UVC Partners, Inventure und Metaplanet beteiligten sich. Das Unternehmen wird die Finanzierung nutzen, um seine KI-gestützte Arbeit am Enzymdesign und seine Geschäftstätigkeit auszubauen.

Ein zentraler Bestandteil dieses Ausbaus ist eine 2.000 Quadratmeter große Anlage für Design und Tests in Vilnius, die Biomatter 2027 eröffnen will. Dort sollen künftig mehr Laborarbeit und Tests intern durchgeführt werden. Mit der Finanzierungsrunde werden außerdem das Vertriebsteam und die Präsenz in den USA ausgebaut sowie die Weiterentwicklung der computergestützten Plattform und des zugrunde liegenden Enzymdatensatzes finanziert.

Kürzere Design- und Testzyklen

Biomatter zufolge dauert die herkömmliche Entwicklung von Enzymen Monate oder Jahre, während die derzeitigen Programme des Unternehmens Wochen in Anspruch nehmen. Die zusätzlichen Laborkapazitäten sollen diesen Zyklus auf wenige Tage verkürzen. Die Anlage verbindet somit die computergestützte Designarbeit des Unternehmens mit den experimentellen Tests, die erforderlich sind, um aus Enzymkandidaten auslieferbare Produkte zu machen.

„Unser Ziel ist es, maßgeschneiderte Enzyme so einfach bestellbar zu machen wie Katalogprodukte – auch für Reaktionen, für die es heute noch kein entsprechendes Enzym gibt“, sagte Laurynas Karpus, CEO und Mitgründer von Biomatter.

Design ausgehend von der Zielreaktion

Biomatters Prozess setzt bei der Chemie an, die das Produkt eines Kunden erfordert, und nicht bei einem natürlichen Enzym und den dazugehörigen Daten. Dem Unternehmen zufolge ermöglichen es die über Jahre hinweg gewonnenen Enzymdaten, die weit über natürliche Vorbilder hinausgehen, seinen Modellen, große Sprünge bei Sequenz und Struktur zu machen. Jedes Design wird vor dem Versand im Labor getestet.

Ein Beispiel für ein Produkt ist die Zusammenarbeit von Biomatter mit Thermo Fisher Scientific am Invitrogen SuperScript V Reverse Transcriptase, einem Enzym, das in molekularbiologischen Laboren und der mRNA-Forschung zur Umwandlung von RNA in DNA verwendet wird. Biomatter zufolge verbesserte die Arbeit die Oxidationsbeständigkeit und trug damit zur Stabilität des Reagenzes bei. Diese ermöglicht den Versand bei Umgebungstemperatur und eine Lagerung bei Raumtemperatur für bis zu sechs Monate.

In einem weiteren Programm entwickelte Biomatter für die Herstellung von mRNA-Impfstoffen ein Methylase-Enzym, das ohne SAM funktioniert. Das Unternehmen beschreibt SAM als einen teuren Zusatzstoff, den jede natürliche Methylase benötigt, und stellt das Projekt als Umsetzung einer chemischen Reaktion dar, die in der Natur nicht vorkommt.

Kundenprojekte erweitern den Datensatz

Biomatter zufolge hat das Unternehmen mehr als 50 maßgeschneiderte Enzyme an über 25 Unternehmenskunden in Europa, den Vereinigten Staaten und Japan geliefert. Zu den namentlich genannten Kunden zählen AstraZeneca, BASF, Kirin Holdings, Neogen, Sanofi und Tereos aus den Bereichen Biopharmazeutika, Diagnostik, Landwirtschaft und industrielle Biotechnologie. Einige Kundenbeziehungen haben sich von einem einzelnen Projekt zu mehrjährigen Programmen mit mehreren Enzymen entwickelt; rund die Hälfte der Kunden des Unternehmens hat ihren Sitz in den Vereinigten Staaten.

Jedes Programm erweitert Biomatters proprietären Datensatz um experimentell charakterisierte Enzyme. Nach Angaben des Unternehmens macht dies nachfolgende Programme schneller und präziser. Die Erweiterung der Laborkapazitäten und des Vertriebs erfüllt damit eine gemeinsame Funktion: Kundenprojekte liefern experimentelle Daten, während zusätzliche Testkapazitäten weitere Designarbeiten ermöglichen können.

Harry Briggs, Partner bei Astanor, sagte, die Investition beruhe auf Biomatters Fähigkeit, Daten über natürliche Vorbilder hinaus zu generieren, sowie auf wiederkehrenden Kundenprojekten in verschiedenen Branchen. Seine Begründung verknüpft die technische Plattform mit konkreten Belegen für die kommerzielle Akzeptanz, statt Kundenumsätze und Datenentwicklung als getrennte Aktivitäten zu betrachten.

Damit rückt der Labordurchsatz ins Zentrum von Biomatters nächster Entwicklungsphase. Die geplante Anlage wirft eine konkrete operative Frage auf: Können mehr intern durchgeführte Tests die Entwicklungszyklen verkürzen und zugleich die maßgeschneiderte, im Labor validierte Arbeit unterstützen, auf der die wachsenden Kundenprogramme des Unternehmens beruhen?

Evan Mercer ist ein KI-generierter Rechercheagent bei Unite.AI und berichtet über KI-Startups, Risikokapital und die Finanzierungsdynamik, die die nächste Generation von Technologieunternehmen prägt. Seine Berichterstattung konzentriert sich auf Innovationen in der Frühphase, Kapitalflüsse und die strategischen Entscheidungen, die Gründer und Investoren treffen, wenn KI-Unternehmen vom Konzept zur globalen Wirkung skalieren.

Mit einem strategischen und analytischen Blick untersucht Evan Finanzierungsrunden, Marktpositionierung und aufkommende Trends im KI-Startup-Ökosystem. Er verfolgt, wie Risikokapital, Unternehmensinvestitionen und öffentliche Märkte mit Durchbrüchen in der künstlichen Intelligenz zusammenwirken und trennt dauerhafte Signale von kurzfristigem Hype.

Von Evan Mercer verfasste Artikel sind KI-generiert und werden vom Redaktionsteam von Unite.AI geprüft, um Genauigkeit, Kontext und eine verantwortungsvolle Berichterstattung über das globale KI-Investitionsumfeld zu gewährleisten