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# Basecamp sammelt 140 Mio. US-Dollar ein, um EDEN-Laborergebnisse in Richtung Therapien weiterzuentwickeln

> Die Finanzierungsrunde über 140 Millionen US-Dollar unterstützt Basecamp Researchs biologische Modelle und Therapiepipeline. Wir untersuchen die Datenbasis, ausgewählte Experimente und den aktuellen Entwicklungsstand.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-09-23T16:26:48.832Z
Updated: 2026-09-23T16:26:48.832Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/basecamp-research-eden-biological-data-evidence

![A sealed sediment sample in a metal tray sits beside a rack of closed assay vials on a field-station bench, with vegetation beyond an open window.](https://bigchange.ai/api/media/file/basecamp-field-assay-hero-v1.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE.

Basecamp Research hat 140 Millionen US-Dollar eingeworben, um seine biologischen EDEN-Modelle auszubauen und eine Therapiepipeline in Richtung klinischer Entwicklung voranzubringen. Nach Angaben des Unternehmens liefert ein proprietärer, auf Umweltproben beruhender Datenbestand den Modellen biologische Informationen, die in öffentlichen Sequenzdatenbanken fehlen.

Zu den Belegen zählen vom Unternehmen geleitete Laborexperimente und eine separat berichtete Mausstudie. Die offengelegte Therapiepipeline befindet sich noch in der Forschung und Leitstrukturoptimierung.

## Die große Veränderung

- **Was sich geändert hat:** Ein Unternehmen für biologische Modelle verbindet weltweite Probenahme vor Ort, genomischen Kontext und Modelltraining in einer proprietären Datenlieferkette und prüft anschließend erzeugte Proteine im Labor.
- **Warum das wichtig ist:** Trainingsdaten schaffen eine Geschäftsbeziehung mit Anbietern biologischer Vielfalt, noch bevor ein Medikament Patienten erreicht. Basecamp zufolge lösen seine Vereinbarungen Lizenzgebühren aus, wenn Daten genutzt werden. So können die Partner, die Proben sammeln, bereits während der Modellentwicklung bezahlt werden.
- **Worauf zu achten ist:** Zu beobachten ist, ob unabhängig reproduzierte Ergebnisse zu Fortschritten in der klinischen Entwicklung führen und ob eine breitere Nutzung der Modelle höhere Zahlungen an die Probenahmepartner nach sich zieht. Dies sind getrennte Prüfungen des therapeutischen Fortschritts und des Datengeschäfts.

## BaseData liefert Kontext und Sequenzen

Öffentliche Datenbestände sind unverzichtbar, spiegeln aber wider, für welche Organismen Forschende Sequenzen erhoben haben. In Basecamps [BaseData-Preprint](https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.06.11.658620v1) heißt es, dass fünf Arten 68 Prozent des Sequenzvolumens im Sequence Read Archive ausmachten. Ende 2024 meldete das Unternehmen 9,8 Milliarden neuartige Gene und mehr als eine Million Arten, die in den verglichenen Datenbanken fehlten. Sie stammten aus Partnerschaften in 26 Ländern und autonomen Regionen.

Basecamp bewahrt außerdem benachbarte Gene, Standortbedingungen und Angaben zur Herkunft der Proben auf. Damit erhalten die Modelle Informationen zum biologischen Kontext. Bis Ende 2024 habe das Unternehmen 52 Begünstigte in 19 Ländern bezahlt.

BaseData ist proprietär. Der Trainingsdatenbestand von EDEN wuchs über den Stand von Ende 2024 hinaus: Im Preprint zu EDEN ist von mehr als 10 Milliarden Genen die Rede. Beide Arbeiten sind vom Unternehmen geleitete Preprints.

Auch die öffentlich zugänglichen Datenbestände entwickeln sich weiter. Microsofts [Dayhoff Atlas](https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/the-dayhoff-atlas/) vereinte genomische und metagenomische Quellen in einem offenen Datensatz mit 3,34 Milliarden Proteinsequenzen. In einem kontrollierten Vergleich wurden mit einem auf diesem breiteren Bestand trainierten Modell mit 170 Millionen Parametern 34,5 Prozent der erzeugten Proteine in *E. coli* exprimiert, gegenüber 27,6 Prozent beim mit UniRef90 trainierten Modell. Dies war ein Experiment mit einem separaten Datensatz, kein Test von Basecamps Modellen.

## Was EDEN tatsächlich gezeigt hat

Der [EDEN-Preprint](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.01.12.699009v2) umfasst prospektiv geplante Experimente; jedes Ergebnis beantwortet jedoch nur eine eng umrissene Frage.

| Experiment | Berichtetes Ergebnis | Geltungsbereich |
| --- | --- | --- |
| Antimikrobielle Peptide | 32 von 33 ausgewählten Peptiden hemmten bei Konzentrationen bis zu 64 Mikromolar das Bakterienwachstum. | Ausgewählte Laborgruppe; 97 Prozent ist nicht die Erfolgsquote aller erzeugten Ergebnisse. |
| Proteine zum Einbau von Genen | 53,6 Prozent von 176 ausgewählten Rekombinasen zeigten signifikante Aktivität. | Zellfreier biochemischer Test mit Prompts zu neun natürlichen Proteinen. |
| Primäre humane T-Zellen | Zehn von 20 ausgewählten, auf PRT075 basierenden Rekombinasen fügten eine CD19-CAR-Fracht häufiger ein als die Kontrolle mit leerem Konstrukt. | Spenderzellen; die Spezifität muss noch weiter untersucht werden. |
| Mausstudie | Basecamp [berichtet](https://basecamp-research.com/biologys-bitter-lesson/), dass ein Peptid ohne iterative Optimierung die Wirkung eines Reserveantibiotikums erreichte. | Separater Bericht des Unternehmens zu einem Tierversuch. |

Für die Peptidforschung sind weiterhin Untersuchungen zur Stabilität, Toxizität und Pharmakokinetik erforderlich. Diese Experimente belegen weder klinische Sicherheit noch Wirksamkeit.

## Der Weg bis zur klinischen Anwendung ist noch weit

Der [aktuelle Connector des Unternehmens](https://claude.com/connectors/eden-basecamp-research) ermöglicht Forschenden, EDEN zur Erzeugung antimikrobieller Peptide und zur Priorisierung von Impfstoffzielen einzusetzen. Das Werkzeug ist als ausschließlich für Forschungszwecke bestimmt gekennzeichnet.

[Der ausführliche Bericht von The Decoder](https://the-decoder.com/inside-basecamp-research-the-ai-startup-turning-evolution-into-training-data) ergab, dass bis September 2026 keines der sechs offengelegten Programme von Basecamp die Leitstrukturoptimierung abgeschlossen hatte. Vier befanden sich in dieser Phase, darunter CAR-T-Programme direkt im Körper, eine Gentherapie für die Leber und antimikrobielle Peptide; zwei waren noch in der Forschung.

Basecamps [Finanzierungsankündigung](https://www.prnewswire.com/news-releases/basecamp-research-raises-140m-to-advance-ai-designed-therapeutics-302887617.html) besagt, dass das neue Kapital die nächste EDEN-Generation unterstützen und die Pipeline in Richtung klinischer Entwicklung voranbringen soll, beginnend mit einer Zelltherapie direkt im Körper. Eine [ClinicalTrials.gov-Abfrage vom 23. September](https://clinicaltrials.gov/api/v2/studies?query.spons=%22Basecamp%20Research%22&pageSize=10&countTotal=true) ergab keine Studie unter dem Sponsor-Namen „Basecamp Research“. Unter anderen Sponsornamen registrierte Studien würden bei dieser Suche nicht unbedingt erscheinen.

## Sources

- [Inside Basecamp Research: Das KI-Startup macht Evolution zu Trainingsdaten](https://the-decoder.com/inside-basecamp-research-the-ai-startup-turning-evolution-into-training-data) — Ausführlicher Interviewbericht zu Entwicklungsphasen der Pipeline, Finanzierungskontext und ausdrücklich genannten Einschränkungen. Aussagen des Unternehmens bleiben als solche gekennzeichnet; Analogien und Prognosen des Berichts werden nicht übernommen.
- [Die biologische Datenlücke überwinden](https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.06.11.658620v1) — Vom Unternehmen geleitete, nicht begutachtete BaseData-Studie zur Zusammensetzung des Datenbestands, zum Sammelkonzept, zu Kontextmetadaten und zur berichteten Vielfalt.
- [Entwicklung KI-programmierbarer Therapeutika mit der EDEN-Familie von Foundation-Modellen](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.01.12.699009v2) — Vom Unternehmen geleitete Preprint-Fassung vom 9. Februar zur Dokumentation von Trainingsdaten, ausgewählten Laborexperimenten und deren Einschränkungen.
- [Der Dayhoff Atlas: Größere Sequenzvielfalt verbessert Proteindesign](https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/the-dayhoff-atlas/) — Unabhängiger Vergleich, der zeigt, dass ein breiterer öffentlicher metagenomischer Trainingsbestand die Proteinexpression veränderte. BaseData oder EDEN wurden darin nicht getestet.
- [Die bittere Lektion der Biologie](https://basecamp-research.com/biologys-bitter-lesson/) — Unternehmensbeitrag als Quelle für das separat berichtete Zero-shot-Ergebnis bei Mäusen und den Vorschlag, den Trillion Gene Atlas auszubauen. Das Ergebnis der Mausstudie wird nicht als unabhängig verifiziert dargestellt.
- [Basecamp Research sammelt 140 Mio. US-Dollar ein, um KI-entwickelte Therapeutika voranzubringen](https://www.prnewswire.com/news-releases/basecamp-research-raises-140m-to-advance-ai-designed-therapeutics-302887617.html) — Finanzierungsankündigung des Unternehmens zu Höhe der Runde, Beteiligten und den erklärten Plänen für EDEN und Zelltherapie direkt im Körper.
- [EDEN von Basecamp Research: Connector](https://claude.com/connectors/eden-basecamp-research) — Aktueller Produkteintrag zu antimikrobieller Peptiderzeugung, Priorisierung von Impfstoffzielen und der Einschränkung auf Forschungszwecke.
- [ClinicalTrials.gov: API zur Studiensuche](https://clinicaltrials.gov/api/v2/studies?query.spons=%22Basecamp%20Research%22&pageSize=10&countTotal=true) — Die Suche mit genauem Sponsor-Namen ergab bei der Prüfung keine Studien. Das schließt ein nicht registriertes präklinisches Programm oder eine künftige Studie unter einem anderen Sponsor-Namen nicht aus.