Ihre Challenge:
Continuous Hormone Monitoring
Hormone steuern nahezu jeden Prozess im menschlichen Körper – von Stoffwechsel und Immunsystem bis zu Kognition und Reproduktion. Doch wie wir sie messen, ist statisch: Ein Zeitpunkt, ein Wert. Hormone folgen jedoch hochdynamischen Mustern – sie schwanken im Tagesverlauf, über den Zyklus, in Reaktion auf Stress, Schlaf und Ernährung. Diese Dynamik bleibt unsichtbar.
Besonders Frauen sind davon betroffen. Ihre hormonellen Systeme zeigen die größte Variabilität – und wurden jahrzehntelang systematisch aus der Forschung ausgeschlossen. Bis heute basieren Diagnosen auf Referenzwerten, die weder Zyklusphase noch Tageszeit noch individuelle Baseline berücksichtigen. Erkrankungen wie Endometriose, PCOS (jetzt PMOS), Autoimmunstörungen oder hormonabhängige Herz-Kreislauf-Erkrankungen werden zu spät erkannt oder gar nicht verstanden. KI-Modelle werden auf denselben lückenhaften Daten trainiert.
Was wir brauchen, sind Sensoren, die kontinuierlich im Alltag messen. Sensoren, die sichtbar machen, was heute verborgen bleibt.
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Die Herausforderung: Biosensoren entwickeln, die mindestens vier Hormone kontinuierlich über sieben Tage messen – mit ausreichender zeitlicher Auflösung, um biologische Dynamik ohne Informationsverlust abzubilden.
In der Challenge sollen Teams Sensortechnologien entwickeln, die erstmals kontinuierliches Hormonmonitoring ermöglichen. Mindestens vier Hormone müssen erfasst werden – darunter Östrogen, Progesteron, LH, FSH, Cortisol, Testosteron oder Schilddrüsenhormone. Die zeitliche Auflösung der Messungen muss so gewählt werden, dass sie die spezifische biologische Dynamik und Pulsatilität des gewählten Hormonpanels ohne Informationsverlust abbildet. Die Messung erfolgt über mindestens sieben aufeinanderfolgende Tage, direkt in einer biologischen Matrix wie interstitieller Flüssigkeit, Schweiß oder Speichel.
Jedes Team definiert einen konkreten, transformativen Use Case, der transformativ ist: Früherkennung von Präeklampsie durch longitudinale Östrogenprofile? Optimierung hormonabhängiger Medikamentendosierungen über den Zyklus hinweg? Prädiktion lutealer Insuffizienz vor dem Einsetzen klinischer Symptome? Voraussagen autoimmuner Schübe bei Krankheiten wie Lupus oder multipler Sklerose? Ziel ist es, eine Plattformtechnologie zu entwickeln, die grundsätzlich in der Lage ist, hochdynamische Prozesse sichtbar zu machen, die in der aktuellen klinischen Praxis aufgrund zu geringer Datenpunktdichte verborgen bleiben. So sollen neue Möglichkeiten zur Therapie und Diagnostik geschaffen werden, die ohne die entwickelte Technologie nicht möglich wären.
Parallel entsteht ein gemeinsamer Referenzdatenpool – die erste standardisierte Sammlung kontinuierlicher Hormondaten über Populationen, Lebensphasen und Gesundheitszustände hinweg. Dieser Pool wird die Grundlage für präzise Kalibrierung, weitere Forschung und KI-gestützte Präzisionsmedizin bilden.
Teams, die an dieser Challenge teilnehmen, sind voll und ganz gefordert. Die SPRIND unterstützt deshalb intensiv und individuell. Dazu gehört die Finanzierung der Teams mit bis zu 1,5 Mio. € in Stufe 1, bis zu 2 Mio. € in Stufe 2 und bis zu 2,5 Mio. € in der finalen Stufe 3 der Challenge. Um den Teams zu helfen, ihr volles Potential zu entfalten, stellt die SPRIND den Teams neben finanzieller Unterstützung Mentor:innen zur Seite, die die Arbeit eines jeden Teams begleiten, beraten und vernetzen.
Damit sich die Teams voll und ganz auf ihre Innovationen konzentrieren können, finanzieren wir schnell und unbürokratisch. Die erste Stufe startet im Juli 2026: Nach einem Jahr entscheidet die Jury auf der Grundlage von Zwischenevaluationen, welche Teams weiter an der Challenge teilnehmen. Als Finalist:innen bekommen diese Teams die Gelegenheit, ihr Projekt weitere zwölf Monate voranzutreiben. Die besten Teams erhalten in Stufe 3 nochmals zwölf Monate, um ihren Durchbruch umfassend zu demonstrieren.
Noch einen Schritt weiter gedacht: Ideen mit dem Potential für eine Sprunginnovation müssen in den Markt gebracht werden, um uns allen zugutezukommen – aussichtsreiche Projekte können deshalb auch nach Ende der Challenge weiter durch die SPRIND unterstützt werden.
Teams
MoleSense
Non-invasive Continuous Endocrine Phenotyping
Level Zero Health Continuous Hormone Monitoring
Kāhu SiliconBio
Biomarq Health
Eve: Continuous Hormone Monitoring for Fertility
Impli
Phoebe: Photonic Continuous Hormone Biosensor
Jury
Dr. Natalia Belokoneva
Dr. Giulia Paggiola
Dr. Michael Schoemaker
Prof. Eugene Oteng-Ntim
Prof. Dr. Susanna Hofmann
Rowan Gardner
Prof. Sheng Xu
Dr. Saurabh Tak
Webinar
Haben Sie Fragen zur Challenge? Schreiben Sie uns unter challenge@sprind.org.
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