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\n This article is also available in It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.\n <\/p>\n \n Don\u2019t show this again.\n<\/p>\n Forscherinnen und Forscher der Stanford University und des Arc Institute haben erstmals mit KI vollst\u00e4ndige, lebensf\u00e4hige Virusgenome entworfen. Einige der k\u00fcnstlich erzeugten Bakteriophagen \u00fcbertrafen dabei sogar ihre nat\u00fcrlichen Vorbilder: Sie vermehrten sich schneller, verdr\u00e4ngten die nat\u00fcrliche Variante oder waren effektiver darin, die Wirtsbakterien abzut\u00f6ten. Die im Fachmagazin Science erschienene Studie kommt mit einer ungew\u00f6hnlich offenen Warnung vor den eigenen Methoden.<\/p>\n Weiterlesen nach der Anzeige<\/p>\n Bakteriophagen<\/a> sind Viren, die ausschlie\u00dflich Bakterien befallen. In der Medizin gelten sie seit Jahren als m\u00f6gliche Waffe gegen antibiotikaresistente Keime, weil sie Bakterien gezielt abt\u00f6ten k\u00f6nnen. Das Problem: Bakterien entwickeln auch gegen Phagen Abwehrmechanismen. Wirksame Phagentherapien m\u00fcssten deshalb schnell an neue Resistenzen angepasst werden k\u00f6nnen \u2013 genau hier k\u00f6nnte KI helfen. <\/p>\n Das Team um den Erstautor der Studie Samuel King<\/a> nutzte f\u00fcr die Genomsprachmodelle Evo 1 und Evo 2. \u00c4hnlich wie Textmodelle auf Sprache trainiert werden, haben diese Modelle die \u201eSprache“ von DNA gelernt \u2013 Evo 2 auf Basis von 9,3 Billionen Nukleotid-Bausteinen aus rund 128.000 verschiedenen Organismen. F\u00fcr das Phagenprojekt wurden beide Modelle anschlie\u00dfend auf rund 15.000 Genome aus der Microviridae-Familie feinjustiert.<\/p>\n Als Ausgangspunkt diente \u03a6X174 \u2013 einer der \u00e4ltesten und meistuntersuchten Viren \u00fcberhaupt. 1935 in der Pariser Kanalisation entdeckt, wurde sein Genom 1977 als erstes DNA-Genom \u00fcberhaupt vollst\u00e4ndig sequenziert. Mit nur rund 5.400 Nukleotiden (Einzelstrang-DNA) und elf Genen ist es harmlos f\u00fcr Menschen und klein genug f\u00fcr eine praktikable chemische Synthese im Labor. Das Modell erhielt jeweils einen konservierten Abschnitt des \u03a6X174-Genoms als Startpunkt und sollte die fehlenden Teile erg\u00e4nzen \u2013 \u00e4hnlich wie ein Sprachmodell einen angefangenen Satz vervollst\u00e4ndigt. So entstanden 302 computergenerierte Kandidatengenome, von denen das Team 285 tats\u00e4chlich synthetisieren und im Labor testen konnte. \u00dcber das Preprint hatten wir im September 2025 berichtet<\/a>.<\/p>\n 16 der k\u00fcnstlichen Phagen erwiesen sich als lebensf\u00e4hig: Sie konnten sich in Escherichia coli vermehren, obwohl ihre Genome so in der Natur nicht existieren. Ein Kandidat namens Evo-\u03a669 stach dabei besonders hervor: In direkten Wachstumswettbewerben gegen den nat\u00fcrlichen \u03a6X174 vermehrte er sich bis zum 65-Fachen seines Ausgangswerts.<\/p>\n Kryo-Elektronenmikroskopie zeigte laut dem Forschungsteam zudem, dass einer der erzeugten Phagen ein strukturell weit entferntes DNA-Verpackungsprotein in seiner Proteinh\u00fclle verwendet. Dies sei ein Hinweis darauf, dass das Verfahren echte strukturelle Neuheiten hervorbringen k\u00f6nne und nicht nur Variationen des Bekannten. In einem weiteren Versuch \u00fcberwand ein Cocktail aus mehreren synthetischen Phagen die Resistenz in drei verschiedenen E.-coli-St\u00e4mmen, die gegen den urspr\u00fcnglichen Phagen immun waren.<\/p>\n KI kann den Forschern zufolge funktionsf\u00e4hige Virusgenome im Ganzen entwerfen \u2013 nicht nur einzelne Gene. Bislang war experimentell validiertes Genomdesign auf dieser Ebene nicht gelungen. Bis zur klinischen Anwendung ist es allerdings weit. Die Studie beschr\u00e4nkt sich auf einen einfachen, harmlosen Versuchsphagen und auf Laborversuche. Harald K\u00f6nig vom Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie gibt zudem zu bedenken, dass die 16 funktionierenden Varianten dem nat\u00fcrlichen Vorbild noch sehr \u00e4hnlich waren \u2013 ihre Genome stimmten zu 93 bis 99 Prozent mit \u03a6X174 \u00fcberein. Gezielt v\u00f6llig neue biologische Eigenschaften zu erzeugen, sei damit noch nicht demonstriert.<\/p>\n Weiterlesen nach der Anzeige<\/p>\n Autoren warnen selbst vor ihrer Methode<\/p>\n Ungew\u00f6hnlich offen diskutiert das Forschungsteam in der Publikation die Risiken des eigenen Ansatzes. Wer dieselben Modelle mit Genomen menschlicher Krankheitserreger trainiere, k\u00f6nnte theoretisch Vorschl\u00e4ge f\u00fcr ver\u00e4nderte oder neue Pathogene erhalten. \u00c4hnliche Biosicherheitsfragen stellte bereits eine Studie zu KI-generierten Proteinen<\/a>, die zeigte, dass kommerzielle Sicherheits-Screening-Systeme solche Varianten nicht immer erkennen. Die Forschenden betonen zwar, dass Evo 2 durch gezielte Bereinigung der Trainingsdaten keine menschlichen Virussequenzen erzeugen k\u00f6nne. Das Modell ist jedoch vollst\u00e4ndig \u00f6ffentlich zug\u00e4nglich, inklusive Trainings- und Inferenzcode sowie der Modellgewichte. Ein entschlossener Akteur k\u00f6nnte das Modell prinzipiell auf andere Datens\u00e4tze trainieren.<\/p>\n Wie realistisch solche Szenarien tats\u00e4chlich sind, ist unter Fachleuten umstritten. K\u00f6nig verweist darauf, dass komplexe Erregereigenschaften wie \u00dcbertragbarkeit oder Immunflucht mit heutigen Modellen kaum zuverl\u00e4ssig vorhersagbar seien. Hochwertige Trainingsdaten f\u00fcr gef\u00e4hrliche Erreger seien zudem kaum verf\u00fcgbar. Und selbst wenn ein Modell ein vielversprechendes Genom entw\u00fcrfe, br\u00e4cuhte man erhebliches Fachwissen und Laborausstattung, um es zu testen. K\u00f6nig warnt jedoch, dass die Datenlage und die Modelle sich rasant entwickeln.<\/p>\n Regelwerk hinkt hinterher<\/p>\n Bestehende internationale Biosicherheitsrichtlinien \u2013 etwa die der Weltgesundheitsorganisation \u2013 regeln den Umgang mit KI-generierten Organismen bislang nicht. Ein begleitender Kommentar in Science mahnt, dass diese L\u00fccke dringend geschlossen werden m\u00fcsse. Die US-Regierung ver\u00f6ffentlichte im Juli 2026 eine neue Richtlinie<\/a> (PDF) gegen hochriskante Biowissenschaftsforschung. Was KI dabei konkret regulieren soll, bleibt darin jedoch vage: Geplant ist eine beh\u00f6rden\u00fcbergreifende Arbeitsgruppe zur Beobachtung der Entwicklungen. Immerhin unterwirft die Richtlinie auch reine Computer-Forschung (in silico) dem Pr\u00fcfverfahren, sobald damit gef\u00e4hrliche Erreger erzeugt oder ver\u00e4ndert werden k\u00f6nnten. Bei Verst\u00f6\u00dfen drohen laut der Richtlinie bis zu f\u00fcnf Jahre Ausschluss von Bundesforschungsmitteln.<\/p>\n Fachleute diskutieren verschiedene Ans\u00e4tze: strengere Kontrollen beim Bestellen synthetischer DNA. K\u00f6nig verweist dabei etwa auf den geplanten EU-Biotech-Act, der eine verpflichtende \u00dcberpr\u00fcfung von Nukleins\u00e4uresynthesen und der beauftragenden Kundschaft vorsieht. Au\u00dferdem werden risikogestufte Zugangsregeln f\u00fcr leistungsf\u00e4hige Biodesign-Modelle in Erw\u00e4gung gezogen, genetische Markierungen in k\u00fcnstlichen Genomen zur R\u00fcckverfolgbarkeit sowie eine St\u00e4rkung der Biowaffenkonvention durch ein bislang fehlendes Verifikationsregime. Solche Zugangsbeschr\u00e4nkungen k\u00f6nnen laut K\u00f6nig jedoch kaum Bedrohungen durch Staaten mit eigenen Synthesekapazit\u00e4ten verhindern. Hier brauche es stattdessen ein wirksames Kontrollgremium auf Ebene der Biowaffenkonvention.<\/p>\n Dr. Mirko Himmel, Leiter der Arbeitsgruppe \u201eMolekulare Infektionsmechanismen pathogener Mikroorganismen\u201c an der Universit\u00e4t Hamburg, pl\u00e4diert au\u00dferdem daf\u00fcr, KI-erzeugte Phagen m\u00f6glichst auf eng definierte Wirtsbakterien zu beschr\u00e4nken und nur unbedingt n\u00f6tige Genfunktionen einzubauen. Besonders heikel sei die Erzeugung von Phagen-Cocktails, die nat\u00fcrliche Resistenzen \u00fcberwinden, was die Studie demonstriere. Solche Arbeiten sollten demnach nur unter strengsten Auflagen durchgef\u00fchrt werden.<\/p>\n Lesen Sie auchMehr anzeigenWeniger anzeigen<\/p>\n
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