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Proteomik neu gedacht

15.01.2026 / Das Start-up Absea Biotechnology GmbH entwickelt neue Technologien für die Proteomik. Interview mit Dr. Philip Lössl, Senior VP Science and Business Development

Was macht die Absea Biotechnology Group aus?

Absea Biotechnology entwickelt proteinwissenschaftliche Technologien, um die Proteomik voranzutreiben. Einer unserer Schwerpunkte ist es, monoklonale Antikörper für das gesamte humane Proteom zu entwickeln. Mit diesen Antikörpern lassen sich hochspezifisch molekulare Biomarker oder kranke Zellen nachweisen, zum Beispiel in Krebs oder Autoimmunerkrankungen. Zusammen mit unseren Schwesterfirmen in China und den USA verfügen wir weltweit über die größte Bibliothek rekombinant hergestellter menschlicher Proteine, die wir mithilfe unserer Hochdurchsatz-Proteinproduktionsplattform ständig vergrößern. Komplementär bauen wir in Berlin Massenspektrometrie-Pipelines auf, um das Zusammenspiel von Proteinen und Wirkstoffen besser zu verstehen.

Wir verstehen uns als Partner und Dienstleister in den Bereichen Proteomik, In-vitro-Diagnostik, Pharma- und Life-Science-Forschung.

Wie ist die Absea Biotechnology Group entstanden?

Den Grundstein hat die Immunologie-Professorin Wei Zhang gelegt. Während ihrer Promotion in Cambridge hat sie mit den Nobelpreisträgern César Milstein und Gregory Winter kooperiert, die die Grundlagen monoklonaler Antikörper erforscht haben. Nach Gründung ihrer ersten Antikörper-Firma arbeitete Wei Zhang eng mit dem Projekt „Human Protein Atlas“ zusammen. Später entwickelte sich eine noch deutlich größere Partnerschaft mit der schwedischen Firma Olink, nun Teil von ThermoFisher, für die Absea seither tausende von Protein-Antigenen und monoklonalen Antikörpern entwickelt hat. Um diesem proteomweiten Ansatz gerecht zu werden, wurde die Absea Group 2020 um den Bioinformatiker Tao Chen herum mit erweiterter Expertise neu aufgestellt. 2023 gründeten wir unser Berliner Start-up, das sich auf die massenspektrometrische Forschung und Entwicklung konzentriert.

Was ist das Geheimnis hinter Abseas großer Proteinbibliothek?

Tao Chen hat einen Machine Learning-basierten Algorithmus entwickelt, umProtein-Konstrukte zu designen. Sie entsprechen den natürlichen Sequenzen unseres Körpers, sind jedoch manchmal etwas kürzer. Dank des Algorithmus wissen wir genau, wie wir die Proteine kürzen müssen, um sie mit hoher Erfolgsrate sehr effizient und kostengünstig herzustellen.

Welche Innovationen verfolgen Sie?

Unsere Antikörper- und Proteinbibliotheken bilden das Proteom ab und unterstützen affinitätsbasierte Methoden. Darüber hinaus kann uns diese Schatzkiste an Molekülen helfen, massenspektrometrische Technologien noch einzigartiger zu machen – und „Making molecules“ mit „Mapping molecules“ zu komplementieren. Unsere wissenschaftlichen Berater Mikhail Savitski vom EMBL Heidelberg und Fan Liu vom Leibniz-Forschungsinstitut für Molekulare Pharmakologie (FMP), beides führende Experten für massenspektrometrische Proteomik, haben uns darin bestärkt. Mit Matthias Mann vom MPI für Biochemie in Martinsried, dem meistzitierten Forscher Deutschlands und einem der Gründungsväter der Proteomik, haben wir einen Ansatz publiziert, unsere Proteine für klinische Tests mittels Massenspektrometrie zu nutzen.

Wie sieht dieser Ansatz aus?

Die Proteomik erlaubt meist nur eine relative Quantifizierung von Protein-Biomarkern: Ein Arzt könnte Ihnen zwar sagen, dass Sie mehr von dem Protein als letztes Mal im Blut haben, aber nicht genau, wieviel. Für die klinische Diagnostik ist deswegen eine absolute Biomarker-Quantifizierung wichtig. Bislang nutzte man dafür Peptide, die mit schweren Isotopen markiert sind. Diese Methode erlaubt nur den Teil des Protein-Biomarkers zu sehen und zu quantifizieren, der durch das Peptid abgedeckt ist. Wir haben daher angefangen, ganze Proteine isotopenmarkiert herzustellen. Das war bislang nicht in großem Maßstab möglich. Dank unserer jahrelangen Erfahrung in Proteinherstellung haben wir herausgefunden, wie man das macht.

Gibt man diese markierten Proteine in die Probe, sind sie dem Biomarker viel ähnlicher, weil beides Proteine sind. Im Gegensatz zu Peptiden können Proteine in der Probenvorbereitung mitlaufen. So wird kontrolliert, an welcher Stelle Veränderungen auftreten. In der Probenvorbereitung werden der Biomarker und das markierte Protein in Peptide gespalten. Auch bei den Peptiden findet sich dann das isotopenmarkierte Gegenstück. Das liefert sehr viele Datenpunkte, um den Biomarker zu quantifizieren. Stimmt die Korrelation mit dem markierten Gegenstück nicht, kann man in weiteren Massenspektrometrie-Messungen feststellen, was in dieser Region passiert ist.

Damit lassen sich parallel und hochsensitiv ganze Protein-Panels für eine bestimmte Erkrankung nach auffälligen Quantitäten untersuchen. Auf diesem Niveau könnten die Ergebnisse für die Klinik relevant sein.

Ein Weg in die Klinik wäre also möglich.

Das ist unsere Hoffnung. Auch die Plasma-Proteomik-Community schlägt diesen Ansatz vor. Wir arbeiten bereits mit einem europäischen Universitätsklinikum, aber noch befinden wir uns in der Forschungs- und Entwicklungsphase.

Wir haben jedoch noch mehr vor: Wir entwickeln eine Methodenplattform, um Protein-Protein und Protein-Wirkstoff-Interaktionen molekular besser abbilden zu können. Wir wollen diese Interaktionen direkt in intakten Zellen sowie Gewebs- und Zelllysaten analysieren. Das soll dazu dienen, Krankheiten, aber auch den Effekt von Wirkstoffen besser zu verstehen. Damit wollen wir langfristig unseren Partnern helfen, bessere Wirkstoffe zu entwickeln.

Wie würden Sie dabei vorgehen?

Im ersten Schritt geht es darum herauszufinden, ob ein Wirkstoff an das gewünschte Protein bindet und ob es noch weitere unerwartete, vielleicht sogar unerwünschte, Bindungspartner gibt. Hierfür verwenden wir eine massenspektrometrische Technologie, die uns für das gesamte Proteom zeigen kann, welche Proteinbereiche durch einen Wirkstoff blockiert werden. Darüber hinaus erfahren wir die genaue Bindestelle des Wirkstoffs. Das verrät uns zum Beispiel, ob der Wirkstoff das Protein inaktivieren oder Interaktionen mit anderen Proteinen verhindern kann.

Im zweiten Schritt geht es um die Protein-Protein-Interaktionen. Welche finden in behandelten oder unbehandelten Zelle statt, welche in gesunden oder kranken Zellen? Mittels Crosslinking-Massenspektrometrie erhalten wir ein Bild vom gesamten zellulären Netzwerk. Unsere Antikörper-Bibliotheken erlauben uns hier wiederum, in die Tiefe zu gehen: Wir können Crosslinking verwenden, um alle Protein-Protein-Kontakte in der Zelle zu fixieren. Anschließend lässt sich das Protein, an dem wir interessiert sind, mit einem unserer zahlreichen Antikörper anreichern und mit all seinen Interaktionspartner aus der Zelle herausziehen und analysieren.

Welche Kunden adressieren Sie damit?

Für Pharmakunden können wir bereits in der frühen Phase der Arzneimittelentwicklung krankheitsrelevante Proteintargets für Wirkstoffe identifizieren. Und indem wir zeigen, wie Wirkstoffe genau wirken, wird klarer, welche Kandidaten es sich lohnt weiterzuentwickeln.

Eine weitere Kundengruppe sind Protein-Biotechnologieunternehmen, die sich auf AI spezialisieren. Unsere umfassenden und qualitativ hochwertigen Datensätze mit tausenden von Interaktionen zwischen Proteinen sowie zwischen Proteinen und Wirkstoffen können für diese Unternehmen eine wertvolle Basis für die Entwicklung ihrer AI-Modelle sein.

Ab Januar ist Ihr Start-up im Gründerzentrum BerlinBioCube zu finden.

Wir freuen uns darauf, in einem Haus mit den anderen Start-ups zu sein, sich auszutauschen und auch gegenseitig zu unterstützen. Ich denke, dass das ein gutes Ökosystem für uns ist, um zu wachsen. Auf dem Campus haben wir bereits akademische Kooperationen mit dem FMP und dem Max Delbrück Center. Auch zu den Biotechfirmen bestehen gute Kontakte. Wir sehen hier am Standort noch viel Potenzial für gemeinsame Projekte.

Interview: Christine Minkewitz / CBB

Quelle: Das Interview erschien zuerst im Standortjournal buchinside 1/2026.
Standortjournal „buchinside“