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Dank der Integration der EDEN-Modelle von Basecamp Research können Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nun mithilfe von Claude Science wirksame Antibiotika entwickeln und Impfstoffziele zügig priorisieren.

LONDON und CAMBRIDGE, Mass., 1. Juli 2026 /PRNewswire/ — Basecamp Research gab heute bekannt, dass seine EDEN-Modelle zur Entwicklung von Antibiotika und zur Vorhersage von Impfstoffzielen nun über Claude verfügbar sind, einschließlich Claude Science, der KI-Workbench von Anthropic für die Life-Sciences-Forschung. Forschende können nun über eine dialogorientierte Benutzeroberfläche innerhalb weniger Minuten Wirkstoffkandidaten generieren und priorisieren.

Durch die Kombination von Claudes Schlussfolgerungen mit den biologischen Designfähigkeiten von EDEN können Forschende nun direkt von einem Ziel zu einer Auswahlliste leistungsstarker Antibiotika- oder Impfstoffkandidaten gelangen. Diese Funktion ist in Claude.ai, Claude Desktop, Claude Mobile, Claude Code, Cowork und Claude Science über das Connector-Verzeichnis von Anthropic verfügbar.

Die Welt braucht neue Antibiotika

Arzneimittelresistente Infektionen spielen bei fast 5 Millionen Todesfällen pro Jahr eine Rolle, doch die Pharmaindustrie hat sich weitgehend aus der Entwicklung von Antibiotika zurückgezogen. Es besteht ein dringender Bedarf an neuen Antibiotika, insbesondere für jene Krankheitserreger, die sich in Ländern mit geringerem Einkommen am schnellsten ausbreiten, wo der Zugang zu Medikamenten der letzten Wahl am schwierigsten ist.

„Seit Milliarden von Jahren produzieren Mikroben Antibiotika und entwickeln Resistenzen gegeneinander“, sagte Glen Gowers, Mitbegründer und Geschäftsführer von Basecamp Research. „EDEN hat aus dieser Geschichte gelernt, und nun können Forscher auf der ganzen Welt dank Claude innerhalb von Minuten – und nicht erst nach Jahren – erfolgreiche neue Antibiotika entwickeln.“

In Zusammenarbeit mit Forschenden der University of Pennsylvania hat Basecamp Research nachgewiesen, dass 97 % der von EDEN entwickelten antibiotischen Peptide bei Laboruntersuchungen gegen die von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) als vorrangig eingestuften Krankheitserreger wirksam sind. Der Fleming-Preisträger und Presidential Associate Professor César de la Fuente leitete die Arbeit der Machine Biology Group der UPenn.

Ein Kandidat, EDEN-7, wurde an Mäusen getestet, die mit multiresistentem Acinetobacter baumannii infiziert waren – einem Erreger, der weltweit mit Ausbrüchen in Krankenhäusern in Verbindung gebracht wird – und zeigte eine Wirksamkeit in derselben Größenordnung wie ein Reserveantibiotikum, obwohl er im „Zero-Shot“-Verfahren entwickelt wurde, was bedeutet, dass das Modell ihn ohne anschließende Optimierung oder iterative Anpassung erzeugt hat.

„Diese Zusammenarbeit zeigt, wie bahnbrechende biologische Grundmodelle mit einer strengen experimentellen Validierung kombiniert werden können, um die Entdeckung neuer Antibiotika zu beschleunigen“, sagte de la Fuente. „Antimikrobielle Resistenzen stellen eine der größten existenziellen Bedrohungen für die Menschheit dar, und Kooperationen wie diese zwischen Wissenschaft und Industrie sind von entscheidender Bedeutung.“

Impfstoffziele innerhalb von Minuten finden

Die Entwicklung eines Impfstoffs gegen einen neu auftretenden Erreger ist ein Wettlauf gegen die Zeit. Welcher Teil des Erregers als Ziel ausgewählt wird, wird oft empirisch ermittelt, was monatelange Laborarbeit erfordern kann.  Diese Verzögerung kostet oft Menschenleben.

Das Impfstoffentwicklungsmodell von EDEN ermittelt, welche Proteine am ehesten eine schützende Immunantwort auslösen, und übertrifft damit vergleichbare Modelle auf genomischer Basis. Durch die Integration in Claude können Forschende ein Problem in einfacher Sprache beschreiben und Claude damit beauftragen, anhand der genetischen Sequenz des Erregers einen Priorisierungs-Workflow durchzuführen. Dadurch lässt sich der Forschungsaufwand pro Erreger von mehreren Wochen auf ein einziges Gespräch reduzieren.

Eine sich vertiefende Zusammenarbeit

„Die Antibiotikakrise und der Bedarf an neuen Impfstoffen sind zwei der wichtigsten Herausforderungen für die öffentliche Gesundheit unserer Zeit“, sagte Jonah Cool, Leiter des Bereichs Life Sciences Partnerships and Deployment bei Anthropic. „Durch die Verfügbarkeit von EDEN über Claude Science steht Forschenden eine neue Möglichkeit zur Verfügung, Behandlungsansätze für einige der gefährlichsten Krankheitserreger der Erde zu erforschen und zu priorisieren.“

Basierend auf dem weltweit größten biologischen Datensatz

Die meisten biologischen KI-Modelle werden anhand einer begrenzten Auswahl gut erforschter Organismen trainiert – jener, die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bereits katalogisiert haben. EDEN hingegen wird anhand von BaseData trainiert, der größten, am schnellsten wachsenden und informationsreichsten biologischen Datenbank der Welt.

Um diese Datenbank aufzubauen, hat Basecamp Research Expeditionen an über 200 Orte in mehr als 30 Ländern durchgeführt und dabei Proben an den Orten entnommen, an denen das Leben am außergewöhnlichsten und am wenigsten erforscht ist, darunter Thermalquellen, Tiefseesedimente, Polareis und abgelegene Hochplateaus. Während dieses Prozesses hat das Unternehmen mehr als eine Million der Wissenschaft bisher unbekannte Arten dokumentiert. Das Ergebnis sind über 10 Milliarden neue Gene und etwa das Zehnfache des Gesamtumfangs aller öffentlich zugänglichen Datenbanken zusammen.

Basecamp Research möchte BaseData in den nächsten zwei Jahren im Rahmen des Trillion Gene Atlas um das 100-Fache erweitern. Dabei handelt es sich um eine Partnerschaft mit Anthropic, NVIDIA, PacBio und Ultima Genomics, deren Ziel es ist, Genomdaten im Umfang von einer Billion Genen für die KI-gestützte Wirkstoffforschung zu generieren.

Vielfalt ist der Motor für die Leistungsfähigkeit von EDEN bei einer Vielzahl von Aufgaben. Jede Probe wird im Rahmen von Vereinbarungen über die informierte Einwilligung und den Vorteilsausgleich entnommen, damit die Länder und Gemeinschaften, die diese biologische Vielfalt bewahren, an dem dadurch geschaffenen Wert teilhaben können. Jede Sequenz lässt sich dabei auf eine von Hunderten länderspezifischer Genehmigungen zurückverfolgen. Auf diese Weise fließt ein Teil der Einnahmen an das Land und die Gemeinde zurück, aus denen die Daten ursprünglich stammen, wodurch ein Standard für die Datenherkunft gesetzt wird, den der Rest der Branche bislang noch nicht erreicht hat.

Informationen zu Basecamp Research
Basecamp Research widmet sich der Lösung zentraler Herausforderungen im Gesundheitswesen und den Biowissenschaften durch die Erforschung von Beyond Known Biology™. Das Unternehmen trainiert wegweisende KI-Modelle auf Basis von BaseData, dem weltweit größten biologischen Datensatz, der im Rahmen von Partnerschaften mit mehr als 200 Organisationen in über 30 Ländern zusammengestellt wurde. Basecamp Research entwickelt eine Pipeline von Therapeutika und arbeitet weltweit mit Partnern aus der Industrie und der Wissenschaft zusammen, um die Entdeckung und Entwicklung von Therapeutika zu beschleunigen.

BaseData™, Beyond Known Biology™, EDEN-GLM™ und aiPGI™ sind Marken und Technologien von Basecamp Research.

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• Der Atlas wird die bekannte evolutionäre genetische Vielfalt um das 100-Fache erweitern, indem neuartige Genomdaten von mehr als 100 Millionen neuen Arten an Tausenden Standorten weltweit erfasst werden.
• Durch die Partnerschaft mit Anthropic, Ultima Genomics und PacBio sowie mit NVIDIA-KI-Infrastruktur will Basecamp Research mehr als zwei Jahrzehnte biologischer Datenerhebung und -analyse auf weniger als zwei Jahre verkürzen.
• Beim Training der EDEN-Modelle wurden neue Skalierungsgesetze sichtbar: Je größer und reichhaltiger biologische Datensätze werden, desto sprunghafter steigen die Fähigkeiten von KI. Das öffnet die Tür für Systeme, die neue Medikamente über Krankheiten und Behandlungsarten hinweg entwickeln können.

AUSTIN, Texas und SAN JOSE, Kalifornien, 18. März 2026 /PRNewswire/ — Basecamp Research, ein Frontier-KI-Labor für biologisches Design, gab heute den Start des Trillion Gene Atlas bekannt, einer wegweisenden wissenschaftlichen Initiative zur Generierung und Modellierung biologischer Daten im Maßstab von einer Billion Genen. Der Trillion Gene Atlas wurde in Zusammenarbeit mit Anthropic, Ultima Genomics und PacBio gestartet und wird von NVIDIA-KI-Infrastruktur unterstützt. Ziel ist es, die bekannte evolutionäre genetische Vielfalt um das Hundertfache zu erweitern, indem Genomdaten von mehr als 100 Millionen Arten an Tausenden Standorten weltweit erhoben werden.

Möglich wird dies dank des wachsenden globalen Netzwerks an Biodiversitätspartnern von Basecamp Research. Das übergeordnete Ziel besteht darin, die umfangreichen und vielfältigen Trainingsdaten bereitzustellen, die KI-Systeme benötigen, um aus der Evolution zu lernen und neue Medikamente auf Abruf zu entwickeln.

„Die heutigen biologischen KI-Modelle werden anhand eines engen Ausschnitts des Lebens auf der Erde trainiert“, sagte Glen Gowers, Mitgründer und Geschäftsführer von Basecamp Research, bei seinem Auftritt auf der SXSW in Austin. „Der Trillion Gene Atlas erweitert das bekannte genetische Universum um Größenordnungen über das hinaus, was in öffentlichen Datenbanken enthalten ist. Das Training von Modellen in diesem Maßstab etabliert ein neues Paradigma für programmierbares therapeutisches Design.“

Die Initiative, die mit dem Humangenomprojekt vergleichbar ist, wurde im Rahmen des Health Track auf der SXSW sowie auf der NVIDIA GTC-Konferenz in San Jose vorgestellt.

Angesichts des starken Zuwachses bei Modellgröße und Rechenleistung sind vielfältige Daten ein kritischer Treiber für Fortschritte in der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung und bei praxisnahen Benchmarks. Alle derzeitigen sequenzbasierten Foundation-Modelle stützen sich auf Varianten derselben öffentlichen Repositorien, wobei 80 % dieser Modelle auf einer öffentlichen Datenbank mit weniger als 250 Millionen Sequenzen trainiert wurden.

Die im Januar vorgestellten EDEN-Foundation-Modelle von Basecamp Research umgehen die evolutionäre „Datenmauer“ der Branche, indem sie vollständig auf BaseData™ trainiert wurden, einer firmeneigenen Genomdatenbank, die derzeit mehr als zehnmal so groß ist wie alle öffentlichen Ressourcen zusammen. Durch das Lernen aus beispiellosen 10 Milliarden neuen, wissenschaftlich bislang unbekannten Genen aus 1 Million neu entdeckter Arten erschloss EDEN neue, entscheidende Skalierungsgesetze für KI in der Biologie.

Diese massive Ausweitung der Datensatzvielfalt führte EDEN über reine Vorhersagen hinaus und machte es zum ersten Modell, das vielfältige Therapeutika direkt auf Basis eines Krankheitsprompts entwerfen kann. Bei der Validierung im Nasslabor zeigte EDEN Zero-Shot-Aktivität in primären menschlichen T-Zellen, ohne dass menschliche oder klinische Daten erforderlich waren. Das Modell hat bereits Treffer in mehreren Frontier-Modalitäten erzeugt, darunter insbesondere die bahnbrechende AI-Programmable Gene Insertion (aiPGI) zum Einfügen gesunder Gene sowie die Entwicklung zielgerichteter antimikrobieller Peptide mit einer Trefferquote von 97 % gegen prioritäre Krankheitserreger.

Der Trillion Gene Atlas baut auf diesem Ansatz auf, indem er die Breite und kontextuelle Tiefe genomischer Daten im bekannten „Internet der Biologie“, die sich für das KI-Training eignen, erheblich erweitert.

„Größere Modelle allein reichen nicht aus“, ergänzte Phil Lorenz, Technischer Leiter von Basecamp Research. „EDEN hat gezeigt, dass die Leistung biologischer KI bei höherwertigen und vollständig kontextualisierten Daten deutlich steileren Skalierungsverläufen folgt. Der Trillion Gene Atlas erweitert dieses Prinzip um das Hundertfache.“

In den vergangenen sechs Jahren hat Basecamp Research ein Netzwerk wissenschaftlicher Kooperationspartner in 31 Ländern aufgebaut und damit eine skalierbare Pipeline für evolutionäre Genomik etabliert, die gezielt für das KI-Training entwickelt wurde. Durch die Kombination neuer regulatorischer und wirtschaftlicher Rahmenwerke mit vollständig netzunabhängigen DNA-Sequenzierungstechnologien erhebt das Unternehmen hochwertige Genomdaten aus Ökosystemen, die außerhalb der Reichweite klassischer Labore liegen.

Diese Partnerschaften beruhen auf Wissensaustausch, lokalem Kapazitätsaufbau sowie fairen Access-and-Benefit-Sharing-Vereinbarungen im Einklang mit entstehenden Regelungen zu digitalen Sequenzinformationen. Dieses Rahmenwerk ermöglicht eine verantwortungsvolle, groß angelegte und hochwertige Erhebung genomischer Daten und investiert zugleich in wissenschaftliche Infrastruktur und Ausbildung in den Partnerregionen.

Im Rahmen des Starts des Atlas kündigt Basecamp neue Partnerschaften in Chile und Argentinien sowie eine ausgeweitete Zusammenarbeit in der Antarktis an und baut damit sein globales Biodiversitätsnetzwerk weiter aus.

Der Trillion Gene Atlas wird durch Fortschritte bei ultra-hochdurchsatzfähiger Short-Read- und Long-Read-Sequenzierung sowie durch beschleunigtes Computing ermöglicht. Basecamp arbeitet mit Ultima Genomics und PacBio zusammen, um Sequenzierung im industriellen Maßstab bereitzustellen, darunter datenreiche Long Reads mit hoher Genauigkeit.

Ultima entwickelt Ultra-High-Throughput-Systeme für Next-Generation-Sequencing (NGS). Das jüngste Sequenzierungssystem von Ultima, die UG200 Series, entwickelt die einzigartige waferbasierte Sequenzierungsarchitektur des Unternehmens weiter, um Whole-Genome- und Multiomics-Sequenzierung mit hohem Durchsatz im industriellen Maßstab zu einem niedrigen Preisniveau zu ermöglichen und so Initiativen wie den Trillion Gene Atlas zu unterstützen.

„Im Vergleich zu anderen Bereichen wie Sprache oder Computer Vision war die Biologie grundsätzlich datenarm, weil Forschenden bislang die Werkzeuge fehlten, um Daten in großem Maßstab zu erzeugen“, sagte Gilad Almogy, Gründer und Geschäftsführer von Ultima Genomics. „Wir sind fest davon überzeugt, dass KI unser Verständnis von Biologie und menschlicher Gesundheit massiv prägen wird, und die UG200 Series wurde von Grund auf dafür entwickelt, die enormen Datensätze bereitzustellen, die BioAI benötigt, um dieses Versprechen einzulösen. Wir freuen uns, dass unsere Technologie Basecamp bei dieser Vision unterstützen und innovative Initiativen wie den Trillion Gene Atlas voranbringen kann.“

„Die PacBio-HiFi-Sequenzierung liefert hochpräzise Long Reads, die den vollständigen genomischen Kontext bewahren und Auflösung bis auf Unterart- und sogar Stammebene in komplexen Proben ermöglichen“, sagte Christian Henry, Präsident und Geschäftsführer von PacBio. „HiFi-Daten liefern die verlässliche, informationsreiche Grundlage, die biologische KI-Modelle brauchen, um im großen Maßstab aus der Natur zu lernen und Initiativen wie den Trillion Gene Atlas voranzutreiben.“

Der Trillion Gene Atlas wird durch die Infrastruktur für beschleunigtes Computing von NVIDIA betrieben, um gewaltige Mengen genetischer Daten im Petabasen-Maßstab zu verarbeiten. Im Rahmen dieser Initiative plant Basecamp, NVIDIA Parabricks zu nutzen, um die metagenomische Assemblierung deutlich zu beschleunigen. Diese Zusammenarbeit konzentriert sich sowohl auf fortschrittliches Engineering als auch auf die Entwicklung neuer algorithmischer Methoden, um die Rekonstruktion komplexer Umweltproben zu optimieren. Dank dieser Beschleunigung dürfte die Verarbeitung von Billiarden DNA-Basenpaaren, eine Aufgabe, die früher mehr als 20 Jahre beansprucht hätte, in weniger als zwei Jahren abgeschlossen werden.

Durch parallele Datenverarbeitung, automatisierte Annotation und groß angelegtes Modelltraining erwarten die Partner, eine Aufgabe, die zuvor mehr als 20 Jahre Verarbeitungszeit erfordert hätte, auf weniger als zwei Jahre zu verkürzen. Diese Verkürzung von Sequenzierung, Assemblierung, Annotation und Modelltraining soll Leistung und Anwendungsbreite biologischer Foundation-Modelle in der therapeutischen Entwicklung erweitern.

Anthropic beteiligt sich im Rahmen seiner umfassenderen Bemühungen um neue Fähigkeiten für die Lebenswissenschaften: Claude mit mehr wissenschaftlichen Plattformen zu verknüpfen. Claude mit mehr wissenschaftlichen Plattformen zu verbinden. Gemeinsam mit dem Team von  Claude for Life Sciences soll der Trillion Gene Atlas zusammen mit EDEN dazu beitragen, Claude zu einem noch produktiveren Forschungspartner für Wissenschaftler und Kliniker zu machen und Organisationen zu unterstützen, die neue wissenschaftliche Fortschritte der Öffentlichkeit zugänglich machen.

Durch die Kombination der fortschrittlichen Schlussfolgerungsfähigkeiten von Claude, der Fähigkeiten von EDEN im therapeutischen Design sowie der CUDA-X Libraries von NVIDIA zur Verarbeitung unstrukturierter Daten zielt die Initiative darauf ab, einen integrierten Workflow zu schaffen, mit dem sich komplexe klinische Daten interpretieren und direkt in therapeutisches Design übersetzen lassen.

Der Trillion Gene Atlas basiert auf drei Säulen: groß angelegte DNA-Sequenzierung, globale Partnerschaften für die Datenversorgung sowie fortschrittliche Rechenleistung. Zusammen mit KI-Systemen, die aus komplexen Daten Schlussfolgerungen ziehen können, können diese Grundlagen dazu beitragen, umfangreiche Datensätze in therapeutische Entdeckungen zu überführen. Indem Basecamp Research die für KI verfügbaren Evolutionsdaten nochmals um das Hundertfache erhöht, will das Unternehmen die Arzneimittelentwicklung schneller und systematischer machen und damit die bisherigen Fortschritte von EDEN in Bereichen wie Gentherapie und dem Kampf gegen antibiotikaresistente Bakterien ausweiten.

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• Mit diesem Durchbruch wird eine seit langem bestehende Herausforderung in der Genmedizin in Angriff genommen, um eine neue Generation von heilenden Zell- und Gentherapien zu entwickeln.
• Entwickelt in Zusammenarbeit mit NVIDIA durch das Training der größten evolutionären KI-Modelle auf einem neuen, weltweit erhobenen Datensatz, beschleunigt durch NVIDIA BioNeMo.
• Dasselbe vielseitige Modell half auch bei der Entwicklung neuartiger antimikrobieller Peptidmoleküle mit einer im Labor bestätigten Erfolgsquote von 97 %, darunter Kandidaten, die sich als hochwirksam gegen multiresistente „Superbugs“ erwiesen.
• Basecamp Research gewinnt außerdem NVentures als Investor vor der Series C-Finanzierungsrunde nach intensiver technischer Zusammenarbeit bei EDEN-Modellen.

LONDON und CAMBRIDGE, Massachusetts,/PRNewswire/ — Basecamp Research, ein Pionierlabor für KI, das sich die Evolution zunutze macht, um neue Medikamente zu entwickeln, gab heute die ersten KI-Modelle bekannt, die in der Lage sind, programmierbare Gene einzufügen, und damit eine neue Möglichkeit bieten, fehlerhafte Gene zu ersetzen und Zellen für therapeutische Zwecke umzuprogrammieren. Diese in Zusammenarbeit mit NVIDIA ausgebildeten Modelle treiben die Entwicklung einer neuen Generation von Behandlungen für Krebs und Erbkrankheiten voran. Gleichzeitig sicherte sich Basecamp Research nach mehrjähriger enger technischer Zusammenarbeit eine Investition von NVentures (NVIDIAs Risikokapitalarm) in seiner Pre-Series-C-Runde, die dem Unternehmen helfen wird, seine Forschungs- und Entwicklungsbemühungen zu beschleunigen.

„Wir glauben, dass wir am Anfang einer großen Erweiterung der Möglichkeiten für Patienten mit Krebs und genetischen Erkrankungen stehen“, sagte John Finn, Chief Scientific Officer bei Basecamp Research. „Durch den Einsatz von KI bei der Entwicklung des therapeutischen Enzyms hoffen wir, die Entwicklung von Heilmitteln für Tausende von unbehandelbaren Krankheiten zu beschleunigen und damit möglicherweise das Leben von Millionen von Menschen zu verändern.“

Programmierbare Gen-Insertion

Die programmierbare Gen-Insertion – die Platzierung großer therapeutischer DNA-Sequenzen an präzisen Stellen im menschlichen Genom – ist seit Jahrzehnten ein zentrales Ziel der Genmedizin. Bestehende CRISPR-basierte Ansätze können nur kleine Änderungen vornehmen und müssen dazu die DNA beschädigen, was ihre Einsatzmöglichkeiten einschränkt. Basecamp Research hat als erstes Unternehmen gezeigt, dass KI Enzyme entwerfen kann, die in der Lage sind, große Mengen an Genen an bestimmten Stellen in das menschliche Genom einzufügen, und damit einen lange gesuchten Weg zu programmierbaren Therapien eröffnet.

Die Plattform AI-Programmable Gene Insertion (aiPGI^™) von Basecamp Research wird von EDEN angetrieben, einer neuen Familie evolutionärer KI-Modelle, die mit NVIDIA entwickelt und auf BaseData^™ trainiert wurden, dem proprietären und seiner Art nach größten Genomik-Datensatz des Unternehmens. Die Modelle lernen die Sprache der DNA und die Muster der Evolution, so dass die Algorithmen neue, programmierbare Therapien für Krebs und genetische Krankheiten entwickeln können.

In den Laborergebnissen, die heute in einer von NVIDIA, Microsoft und führenden Wissenschaftlern gemeinsam verfassten Publikation [Link] veröffentlicht wurden, haben die EDEN-Modelle mehrere aktive Insertionsproteine für 100 % der getesteten krankheitsrelevanten Zielstellen im menschlichen Genom entworfen, wobei nur die genomische Zielstelle als Eingabeaufforderung erforderlich war. Dies markiert einen signifikanten Fortschritt in der Leistungsfähigkeit von KI-Modellen.

Basecamp Research hat bereits die Insertion an über 10.000 krankheitsrelevanten Stellen im menschlichen Genom nachgewiesen, einschließlich der therapeutisch relevanten Integration krebsbekämpfender DNA in primäre menschliche T-Zellen an neuartigen Safe-Harbour-Stellen. Daraus entstanden CAR-T-Zellen, die Krebszellen stark abtöten und in Labortests über 90 % der Tumorzellen vernichten.

KI-entwickelte Moleküle zur Bekämpfung von „Superbugs“

Bei einer anderen wichtigen Pionieraufgabe im Bereich des therapeutischen Designs, die auf die weltweite Krise der Arzneimittelresistenz abzielt, bewies dasselbe Modell seine Vielseitigkeit, indem es eine gezielte Bibliothek neuartiger antimikrobieller Peptide (AMPs) – kleine Proteine mit dem Potenzial, schädliche Bakterien abzutöten – entwarf, wobei 97 % der Kandidaten in Labortests eine bestätigte Aktivität aufwiesen. In Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern der University of Pennsylvania unter der Leitung von Prof. César de la Fuente zeigten die am besten abschneidenden AMPs eine hohe Wirksamkeit gegen kritische, multiresistente Krankheitserreger und bieten damit ein leistungsstarkes neues Instrument im Kampf gegen gefährliche „Superbugs“.

Durchbruch dank einzigartiger Daten und bahnbrechender KI-Modelle

Die EDEN-Modelle, die aiPGI^™ antreiben, wurden auf über 10 Billionen Token evolutionärer DNA von mehr als einer Million neu entdeckter Arten trainiert. Diese Daten wurden über einen Zeitraum von fünf Jahren an über 150 Standorten in 28 Ländern und auf fünf Kontinenten im Rahmen einer neuartigen, vom Unternehmen entwickelten Datenerhebungsstrategie gesammelt und im Juni 2025 veröffentlicht.

Das größte EDEN-Modell wurde mit einer Rechenleistung von 1,95 x 10²⁴ FLOPS auf einem Cluster von 1.008 NVIDIA Hopper GPUs trainiert und mit Bibliotheken von NVIDIA BioNeMo beschleunigt. Damit ist es von der Größenordnung her mit Modellen der Klasse GPT-4 vergleichbar und zählt zu den rechenintensivsten biologischen Modellen, die jemals gemeldet wurden.

Therapeutische Wirkstoffe in der Entwicklung

Diese Fähigkeiten untermauern die entstehende Pipeline von Zell- und Gentherapien von Basecamp Research und ebnen den Weg für Behandlungen, die präziser, besser vorhersagbar und individueller sind als die heute verfügbaren. Das Ziel des Unternehmens ist es, potenziell heilende Therapien für eine Reihe von Krebs- und genetischen Erkrankungen zu entwickeln, gestützt auf kontinuierliche Verbesserungen von BaseData^™, den EDEN-Modellen und aiPGI^™.

Informationen zu Basecamp Research
Basecamp Research widmet sich der Lösung zentraler Herausforderungen in den Biowissenschaften durch die Erforschung von Beyond Known Biology^™. Das Unternehmen erstellt bahnbrechende KI-Modelle auf der Grundlage von BaseData, dem weltweit größten ethisch fundierten und global repräsentativen biologischen Datensatz. Basecamp Research sammelt und kuratiert seine eigenen biologischen Daten durch Partnerschaften mit mehr als 152 Organisationen in 28 Ländern und verschafft seiner KI damit Zugang zu einer genetischen Vielfalt, die für Modelle, die auf öffentlichen Datenbankquellen trainiert werden, nicht existiert. Dadurch kann Basecamp Research neue Proteinsequenzen und biologische Systeme entwerfen, die die therapeutische Forschung und Entwicklung beschleunigen können.

Basecamp Research arbeitet mit biopharmazeutischen Unternehmen und akademischen Einrichtungen auf der ganzen Welt zusammen. Die Arbeit von Basecamp Research wurde mit Auszeichnungen gewürdigt, darunter Fast Company’s Top 10 Most Innovative Companies in Biotech und die von FT unterstützte Sifted AI100-Liste der führenden KI-Startups in Europa. Weitere Informationen finden Sie unter basecamp-research.com.

BaseData^™, Beyond Known Biology^™, EDEN-GLM^™ und aiPGI^™ sind Markennamen und Technologien von Basecamp Research.

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