Der Science4Life Startup-Wettbewerb verzeichnet eine erfolgreiche Ideenphase. Unter 124 Einreichungen wurden die besten Geschäftsideen aus Life Sciences, Chemie und Energie prämiert. Besonders eindrucksvoll: Die Teams nutzen modernste Technologien wie Deep Learning und liefern neben innovativen Health-Lösungen auch wichtige Ansätze für Quantentechnologie.


In der aktuellen 28. Wettbewerbsrunde hat die Gründerinitiative Science4Life die besten Geschäftsideen aus Life Sciences, Chemie und Energie ausgezeichnet. 124 Start-ups aus den Branchen reichten ihre dreiseitige Ideenskizze online ein. Lösungen aus MedTech, Pharma und Digital Health, sowie Energienutzung und -speicherung sind stark vertreten – dabei kommen vermehrt Machine- und Deep-Learning-Ansätze in den konkreten Einsatz. Aber auch den Anforderungen neuester Innovationen wie Quantentechnologie tragen die Ideen Rechnung. „Die Innovationskraft der diesjährigen Teilnehmer zeigt eindrucksvoll, wie stark sich Forschung und Unternehmertum in Deutschland ergänzen. Die Verbindung von Pioniergeist mit digitalen Technologien und künstlicher Intelligenz eröffnet völlig neue Wege für Prävention, Diagnose und Therapie. Das trägt zu einer zukunftsorientierten und patientenzentrierten Gesundheitsversorgung bei“, sagt Dr. Jens Atzrodt, Head of R&D Risk, Compliance & Sustainability Management bei Sanofi in Deutschland. Dr. Rainer Waldschmidt, Geschäftsführer HA Hessen Agentur GmbH und Hessen Trade & Invest GmbH ergänzt: „Die eingereichten Ideen zeigen, warum Start-ups ein so wichtiger Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationsstärke unseres Wirtschaftsstandorts sind: Sie besitzen ein außerordentliches Gespür dafür, Herausforderungen zu erkennen und unter Einsatz neuester Technologien und starker Forschung greifbare Lösungen zu entwickeln.“


Quantentechnologie und Deep Learning – die Gewinner des Science4Life Venture Cup
Das sind die besten fünf Teams aus Life Sciences und Chemie: AngioDiagnostics aus Gießen arbeitet an der Früherkennung von krankhaften Erweiterungen der Aorta mittels verschlüsselter Machine Learning-Algorithmen. Diese basieren auf sogenannten Photoplethysmographie-Signalen – also Signalen, die mit optischen Verfahren aufgenommen werden. Das ermöglicht zum ersten Mal ein niederschwelliges und großflächiges Screening, sogar beim Hausarzt, alles mit höchster Datensicherheit.
Der Blut- und Speicheltest von BioExoTec aus München erkennt Krebs bereits in Stadium I, wenn 90 Prozent aller Fälle noch komplett heilbar sind. Ein derartiger Test existiert bislang nicht. Er basiert auf den Forschungsarbeiten von Prof. Dr. Theodoraki seit 2016. MEDIRION aus Duisburg nutzt Sensorsysteme und Deep Learning-Methoden zur Erkennung von Rheuma. Das Ziel: Die Wartezeit von Rheumapatienten von aktuell 9 Monaten auf unter 2 Monate zu reduzieren und somit die Behandlung der Patienten vor Chronifizierung der Krankheit zu ermöglichen.
MucNova aus Mainz entwickelt Brustkrebstherapien, die gezielt das Tumorprotein MUC1 adressieren – eine zentrale, bislang unzureichend genutzte Zielstruktur in der Onkologie. Mit innovativen molekularen Ansätzen will MucNova präzisere, wirksamere und besser verträgliche Behandlungen ermöglichen.
Supraleitende Quantentechnologien benötigen Betriebstemperaturen unter -273,13°C. Zur Kühlung wird die seltene fossile Ressource Helium-3 benutzt – ein Nebenprodukt der Atomwaffenproduktion. Dadurch entstehen hohe Preissprünge und eine geopolitische Abhängigkeit der EU. Als nachhaltige Lösung bietet Solidcryo aus Augsburg patentierte magnetische Kühlung an, welche als einzige Alternative die relevanten Temperaturen erreicht.


KI in der Fertigung – Gewinner des Science4Life Energy Award
Mit dem Science4Life Energy Award würdigt Science4Life die beste Geschäftsidee aus der Energie-Branche. Hier überzeugte autonomIQ aus Darmstadt. In der Metallverarbeitung gehen enorme Mengen an Energie und Material durch ineffiziente CAM-Programmierung verloren. autonomIQ automatisiert diesen Prozess mithilfe von KI und erzeugt optimierte Werkzeugwege, die Bearbeitungszeiten, Energieverbrauch und Materialausschuss deutlich reduzieren. So hilft das Team Fertigungsbetrieben, ihre Produktion nachhaltiger und wirtschaftlicher zu gestalten. Im Gegensatz zu bisherigen Lösungen lernt die autonomIQ-Software kontinuierlich aus realen Fertigungsdaten und verbessert sich selbst. Dadurch entsteht eine intelligente, ressourceneffiziente Fertigungsplanung, die Energieeinsparung und Produktivität erstmals vereint.


Die fünf besten Teams der Ideenphase des Science4Life Venture Cup 2026:

AngioDiagnostics (Gießen)
BioExoTec (München)
MEDIRION (Duisburg)
MucNova (Mainz)
Solidcryo (Augsburg)


Das Gewinnerteam des Science4Life Energy Award 2026:
autonomIQ (Darmstadt)


Jetzt für die Konzeptphase anmelden
Ab sofort startet die zweite Phase des Startup-Wettbewerbs: Bis zum 12.01.2026 können Gründer aus Life Sciences, Chemie und Energie ihr Read-Deck online auf www.science4life.de einreichen und sich für die Konzeptphase bewerben.