Computomics: Zwischen Genen und Algorithmen

An der Schnittstelle von Biologie und Informatik bewegt sich das Tübinger Unternehmen Computomics. Mit computergestützten Methoden wird dort das Genom von Pflanzen und Mikroorganismen analysiert – um die Zukunft der Landwirtschaft zu gestalten. Im Interview mit 5-HT spricht Mitgründer und Geschäftsführer Dr. Sebastian Schultheiss darüber, was ihre Methode ausmacht, welches Potenzial in der Verbindung von Biologie und Informatik steckt und wie Startups erfolgreich werden.

V.l.n.r. Computomics Mitgründer Dr. Sebastian J. Schultheiss und Tobias Dezulian
(Copyright MBG Baden-Württemberg)

Kurz gesagt: Was macht euer Unternehmen?

Computomics ist ein Bioinformatikdienstleister für die genetische Analyse von Pflanzen. Wir analysieren, welche Zusammenhänge es zwischen dem Genotyp und dem Phänotyp einer Pflanze gibt. Dadurch können wir zum Beispiel vorhersagen, welche Kreuzungen mehr Ertrag bringen oder resistenter gegen Krankheiten sind, und können dadurch Pflanzenzüchtern helfen, besseres Saatgut zu entwickeln.

Wie funktioniert eure Methode – und was ist das Besondere daran?

Wir arbeiten mit Machine-Learning-Verfahren. Mit statistischen Methoden berechnen wir die Korrelation zwischen Genotyp und Phänotyp: Wir schauen uns an, welche Auswirkungen ein genetischer Baustein auf die Eigenschaften einer Pflanze hat. Aber wir arbeiten auch auf einer höherdimensionalen Ebene und können dadurch herausfinden, welche Auswirkungen zwei Bausteine kombiniert haben. Dadurch können wir komplexe Eigenschaften wie Ertrag und Resistenzen analysieren, was mit einer einfachen statistischen Analyse nicht möglich ist. Außerdem können wir in unsere Berechnungen variable Umwelt- und Standortdaten miteinbeziehen. Dabei arbeiten wir rein diagnostisch: Wir verändern nichts an den Genen, sondern geben nur Hinweise, welche Kreuzungen durchgeführt werden sollten. Die Kunden nutzen unsere Erkenntnisse, verifizieren sie durch den Anbau auf dem Feld und geben uns Feedback. In der Regel arbeiten wir mit unseren Kunden deshalb mehrere Jahre zusammen, sodass wir das Saatgut jedes Jahr weiterentwickeln können.

Wer sind eure Kunden?

Das sind Pflanzenzüchter, die neue Sorten entwickeln wollen, zum Beispiel das Internationale Reisforschungsinstitut auf den Philippinen. Ein großer Teil unseres Geschäfts spielt sich aber in den USA ab – dem größten Agrarmarkt der Welt. Hier sind die Unternehmen sehr interessiert an technologischen Innovationen. Deutsche Kunden sind weniger offen, was das angeht. Natürlich gibt es auch hier global agierende Unternehmen, die durch ihre Standorte in anderen Ländern neue Entwicklungen mitbekommen, aber andere sind deutlich zurückhaltender.

Inwiefern sind eure Leistungen auch für Unternehmen aus den Bereichen Digital Chemistry und Digital Health interessant?

Wir beschäftigen uns nicht nur mit Pflanzen, sondern auch mit der Erforschung von Mikroorganismen, die mit Pflanzen zusammenleben und ihre Nahrungsaufnahme ermöglichen. Das ist zum Beispiel für die Herstellung von Düngemitteln von Bedeutung. Auch im Bereich der menschlichen Gesundheit spielen Mikroorganismen eine große Rolle. Wir verfügen über ein breites Wissen darüber, welche Eigenschaften bestimmte Mikroben mitbringen. Bei uns können Kunden die genetischen Eigenschaften von Bakterien, Viren, Hefen oder Pilzen analysieren lassen, um zum Beispiel Antibiotikaresistenzen oder Stoffwechselkreisläufe zu identifizieren.

Wie kam es zur Gründung von Computomics?

2012 habe ich meine Doktorarbeit am Max-Planck-Institut für Entwicklungsbiologie beendet, und mein Betreuer und ich haben uns gefragt, ob wir die Software, die wir entwickelt hatten, nicht auch als Dienstleistung anbieten könnten, weil dafür immer mal wieder Anfragen kamen. Das war der Anstoß für die Gründung von Computomics. Neben mir und meinem Mitgründer Tobias Dezulian waren noch vier andere Wissenschaftler daran beteiligt, die jedoch von Anfang an in beratender Funktion tätig waren, weil sie hauptberuflich als Professoren in ihren Instituten eingebunden waren. Diese Zusammenarbeit ist auch heute noch eine große Bereicherung: Bei innovativen Fragestellungen holen wir den Rat unseres wissenschaftlichen Beirats ein, und umgekehrt hält er uns über aktuelle Erkenntnisse aus der Forschung auf dem Laufenden.

Wie hat sich Computomics seit der Gründung weiterentwickelt?

2015 wurden wir vom High-Tech Gründerfonds gefördert. Mit dem Geld haben wir unsere erste Vertriebsniederlassung in den USA gegründet. Mittlerweile haben wir insgesamt 14 Mitarbeiter und finanzieren uns vollständig über Umsätze. Wir stehen aktuell zwischen Startup und etabliertem Unternehmen: Das Risiko für Mitarbeiter und Beteiligte ist deutlich geringer als am Anfang, aber wir haben immer noch die Unternehmenskultur eines Startups. Neue Ideen und Entwicklungen sind sehr wichtig für uns – wir machen viele Dinge, die so vorher noch nie gemacht wurden.

Was war bisher eure größte Herausforderung?

Der Vertrieb war von Anfang an unser größtes Thema. Zuerst dachten wir, wir könnten das selbst machen, aber dann haben wir festgestellt, dass das doch sehr viel Arbeit war. Wir wollten jemanden einstellen, der an der Schnittstelle von Biotechnologie und Wirtschaft steht und unsere komplexen Produkte einerseits erklären und andererseits verkaufen kann. Das war sehr schwierig, aber nachdem wir viel Zeit in den Wissenstransfer investiert hatten, haben wir inzwischen jemanden gefunden, mit dem die Zusammenarbeit sehr gut funktioniert.

Wo seht ihr euch in fünf Jahren?

Wir wollen weiterwachsen und unsere Leistungen als feste Produkte etablieren. In fünf Jahren sehe ich uns mit 40 bis 50 Mitarbeitern – wir wollen viele motivierte Bioinformatiker aus der Uni aufnehmen. Als ich mit dem Studium fertig war, gab es nur wenige Stellen, die genau in diesem Bereich lagen. Deshalb haben viele meiner Kommilitonen reine Informatikjobs angenommen. Dabei ist die Bioinformatik so ein spannendes Feld, in dem sich sehr viel tut.

Worin liegt denn das Potenzial, Biologie und Informatik miteinander zu verbinden?

Viele moderne Verfahren sind technologiegetrieben. Beim Next-Generation Sequencing, das wir durchführen lassen, arbeitet man mit riesigen Datenmengen, sodass die Analyse nur mit Algorithmen möglich ist. In Zukunft werden noch mehr Technologien hinzukommen, die auf enormen Datenmengen basieren. Dafür sind also Informatikkenntnisse nötig, aber gleichzeitig braucht man in unserem Bereich auch biologische Kenntnisse, um überhaupt zu verstehen, worum es geht. Deshalb suchen wir Mitarbeiter, die beides können.

Welche Tipps habt ihr für andere Gründer?

Sich von Netzwerken und Coaches Hilfe holen – man muss nicht alles neu erfinden, bei vielem kann man auch von anderen lernen. Für die Entwicklung und die Entscheidungsfindung bringt es sehr viel, sich mit anderen auszutauschen. Außerdem sollte man sich nicht von den Berichten abschrecken lassen, dass es in Deutschland angeblich so schwer sei, als Startup an Geld zu kommen. Wenn man sehr große Summen braucht oder das Risiko sehr hoch ist, zum Beispiel bei der Entwicklung von Medikamenten, kann es tatsächlich schwierig sein. Aber kleinere Summen wie für die Entwicklung einer Software sind leichter einzuwerben. Bei der Finanzierung sollte man sich auch nicht davor scheuen, nach genug Geld zu fragen, damit man ein Polster hat, falls mal was schiefgeht. Je nachdem ist es außerdem sinnvoll, bereits im Entwicklungsprozess potenzielle Kunden einzubeziehen, damit man sein Produkt noch anpassen kann. Generell sollte man mit der Umsetzung allerdings auch nicht ewig warten, denn man wird nie alle Informationen beisammenhaben – also auch einfach mal entscheiden und vorankommen.