Finanzierung

Orakl Oncology erhält in einer Series-A-Finanzierungsrunde 34 Millionen Dollar, um die KI-gestützte Vorhersage der Wirkung von Krebsmedikamenten auszubauen

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Norrsken VC gab am 12. November 2026 bekannt, dass das Unternehmen gemeinsam mit Singular eine überzeichnete Series-A-Finanzierungsrunde über 34 Millionen Dollar für Orakl Oncology angeführt hat. Damit beläuft sich die Gesamtfinanzierung des KI-Unternehmens für die Wirkstoffentwicklung auf 50 Millionen Dollar.

Orakl plant, seinen Datenbestand und sein KI-Forschungsteam auszubauen, die Datengenerierung zu verfünffachen und über Darm- und Bauchspeicheldrüsenkrebs hinaus auch Lungen- und Magenkrebs abzudecken. Mit den Erlösen sollen außerdem Teams in den USA und im Vereinigten Königreich aufgebaut, Vorhersagen für mehr als 10 Wirkstoffprogramme erstellt sowie gemeinsame Wirkstoffziele anhand von Patientenbiologie und experimentellen Screenings entdeckt und validiert werden.

Die neuen Investoren InfraVia, Serena, der von Bpifrance verwaltete Patient Autonome Fund, teampact.ventures und Plug and Play beteiligten sich neben den bestehenden Geldgebern Verve Ventures, Speedinvest und HCVC an der Finanzierungsrunde.

Patientenbasierte Daten und KI

Orakl wurde 2023 als Spin-out von Gustave Roussy gegründet. Das Unternehmen züchtet aus Patienten gewonnene Tumororganoide – Labormodelle der Krebserkrankungen einzelner Patienten – und testet sie mit verschiedenen Wirkstoffen. Die Plattformübersicht beschreibt Ergebnisse, die mit genomischen, transkriptomischen und phänotypischen Daten angereichert und mit longitudinalen Krankheitsverläufen verknüpft werden. So entsteht ein multimodaler Datenbestand für die Vorhersagesysteme des Unternehmens.

Die biopharmazeutischen Produkte von Orakl gliedern sich in O-Predict und O-Target. O-Predict soll Endpunkte klinischer Studien wie Tumoransprechen, progressionsfreies Überleben und Gesamtüberleben vorhersagen, Biomarker identifizieren, die wahrscheinliche Responder von anderen Patienten unterscheiden, Wirkstoffkombinationen bewerten und Nutzen-Risiko-Profile vergleichen. O-Target konzentriert sich auf die Entdeckung therapeutischer Zielstrukturen.

Norrsken bezeichnet die so gebildeten Patientenkohorten als virtuelle Krebspatienten. Die Messungen der Wirkstoffantwort müssen anhand von Patientenproben, Laborinfrastruktur und Partnerschaften mit Krankenhäusern erhoben werden und können nicht aus bestehenden Datenbanken zusammengestellt werden. Jedes Experiment liefert proprietäre Daten, die Patientenbiologie, klinische Informationen und beobachtete Wirkstoffantworten miteinander verknüpfen.

Was der SCOPE-Preprint zeigt

Orakl gibt an, bei prospektiven Vorhersagen der individuellen Patientenreaktionen in mehr als 30 klinischen Studien eine Genauigkeit von 90 % zu erreichen. Ein separater, im April 2026 veröffentlichter Preprint, an dem Mitarbeitende von Orakl als Mitautoren beteiligt waren, enthält detaillierte Ergebnisse auf Studienarm-Ebene für SCOPE (Screening-to-Clinical Outcome Prediction Engine). Die Arbeit ist als frühe Forschung gekennzeichnet, die möglicherweise noch nicht von Fachkollegen begutachtet wurde.

SCOPE wurde mit 54 Therapielinien von 52 Patienten mit metastasiertem Darm- oder Bauchspeicheldrüsenkrebs trainiert. Dabei kamen passende klinische Daten und Organoid-Screenings mit neun Wirkstoffen zum Einsatz. Zur Vorhersage von Studienergebnissen erstellte das System synthetische Patientenprofile anhand veröffentlichter Eignungskriterien und glich sie mit einer Biobank aus 81 patientenbasierten Organoidlinien ab.

Die externe Validierung umfasste 32 Studienarme aus 23 veröffentlichten Studien. Die Autoren berichten für das vorhergesagte mediane progressionsfreie Überleben – die Zeit, in der Patienten ohne Fortschreiten der Erkrankung leben – ein R² von 0,85 und einen mittleren absoluten Fehler von 0,82 Monaten. Bei der objektiven Ansprechrate – dem Anteil der Patienten mit einem messbaren Tumoransprechen – lag das R² bei 0,71 und der mittlere absolute Fehler bei 7,3 Prozentpunkten. Die Kombination von Organoid- und klinischen Daten übertraf die Verwendung jeder der beiden Datenarten für sich genommen signifikant.

SCOPE wählte in sieben von acht direkten Vergleichsstudien den überlegenen Studienarm aus. Der Preprint beschreibt außerdem eine prospektive Anwendung auf Daraxonrasib, bevor Daten aus einer Phase-III-Studie verfügbar waren. Dabei sagte die Plattform voraus, dass der Wirkstoff bei metastasiertem Bauchspeicheldrüsenkrebs mit KRAS-Mutation einer Standardchemotherapie überlegen sein würde.

Kommerzielle Pipeline und Expansion

Etwas mehr als ein Jahr nach dem kommerziellen Start berichtet Norrsken, dass 18 der 20 größten Pharmaunternehmen der Welt in der kommerziellen Pipeline von Orakl vertreten sind. Diese Zahl bezieht sich auf die Beteiligung an der Pipeline und nicht auf unterzeichnete Kundenverträge; aus den ersten Kooperationen mit Pharmaunternehmen sind mehrjährige Partnerschaften geworden. Mit mehr als 15 weiteren Krebszentren in Europa, Nordamerika und Asien laufen Vertragsverhandlungen.

Orakl beschäftigt mehr als 40 Mitarbeitende, von denen 30 % promoviert haben. Zu den Mitgründern gehören CEO Fanny Jaulin, CTO Gustave Ronteix und COO Diane-Laure Pagès. Ihre Fachgebiete umfassen Krebsbiologie, KI, Datenwissenschaft, Onkologie und Partnerschaften mit Krankenhäusern.

In der nächsten Phase soll geprüft werden, ob Orakl sein Modell mit patientenbasierten Daten auf weitere Krebsarten ausweiten und zugleich seine umfangreiche Pharma-Pipeline in zusätzliche mehrjährige Kooperationen zur Wirkstoffentwicklung überführen kann.

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