Wissenschaftler der Stanford University nutzten das KI-Modell Evo 2, um 16 Viren zu entwickeln, die antibiotikaresistente Bakterien zerstören, ein Durchbruch für neue Medikamente, aber auch eine Debatte über biologische Sicherheit.
Wissenschaftler der Stanford University haben einen historischen Durchbruch erzielt, indem sie generative künstliche Intelligenz nutzten, um die ersten Viren zu erschaffen, die speziell für den Kampf gegen arzneimittelresistente Superbakterien entwickelt wurden. Das Team unter der Leitung von Brian Hie, Chemieingenieur und Koautor der Studie, verwendete das KI-Modell namens Evo 2, das mit Millionen von Gensequenzen aus der ganzen Welt trainiert wurde, um eine Reihe von Viren zu erzeugen, die als Bakteriophagen bekannt sind, Mikroorganismen, die schädliche Bakterien jagen und abtöten.
In Labortests konnte eine Mischung aus 16 "außergewöhnlich guten" Viren, die von Evo 2 entworfen wurden, schnell E. coli-Bakterien zerstören, die bereits gegen natürliche Phagen immun waren. E. coli ist eine Gruppe von Bakterien, die Darminfektionen verursacht und zunehmend resistent gegen verfügbare Antibiotika ist, was die wachsende Antibiotikaresistenz zu einer globalen Bedrohung macht.
Der entscheidende Vorteil dieses Ansatzes liegt in der Kombination mehrerer genetisch unterschiedlicher Viren. "Wenn Bakterien gegen einen Phagen resistent werden, wird das Medikament nutzlos", erklärte Brian Hie gegenüber Euronews. "Wenn man jedoch mehrere genetisch unterschiedliche Phagen in einer Mischung hat, wird es für die Bakterien erheblich schwieriger, gegen den gesamten Cocktail Resistenzen zu entwickeln."
Die Forscher betonen, dass diese Technologie in Zukunft auch gegen andere gefährliche Bakterien eingesetzt werden könnte, etwa gegen solche, die Tuberkulose oder die häufige Krankenhausinfektion MRSA verursachen.
Obwohl die Entdeckung ein enormes medizinisches Potenzial bietet, hat die Tatsache, dass die Forscher das Modell Evo 2 offen und kostenlos zum Download zur Verfügung gestellt haben, ernsthafte Sicherheitsdebatten ausgelöst. Die Autoren der Studie räumen ein, dass die Offenheit des Tools Bedenken geweckt hat, dass "böswillige Akteure" modifizierte Versionen nutzen könnten, um schädliche biologische Agenzien zu entwickeln.
Simon Clarke, außerordentlicher Professor für Zellmikrobiologie an der University of Reading in Großbritannien, der nicht an der Forschung beteiligt war, kommentierte gegenüber Euronews: "Wie die Autoren betonen, wirft dies ernste regulatorische und sicherheitsrelevante Fragen auf, gelinde gesagt."
"Obwohl Arbeiten dieser Art normalerweise streng reguliert sind, ist es ermutigend, dass diese Wissenschaftler zusätzliche Zurückhaltung gezeigt haben, indem sie wichtige Schutzmaßnahmen bereitgestellt haben, aber es gibt keine Garantie, dass jeder andere Wissenschaftler, der etwas Ähnliches versucht, ebenso vorsichtig sein wird", fügte Clarke hinzu.
Das Team hinter dem Modell Evo 2 hat konkrete Schritte unternommen, um die Risiken zu verringern. Bereits im Februar 2025 gaben sie bekannt, dass sie Krankheitserreger, die Menschen und andere komplexe Organismen infizieren, aus ihren Datensätzen ausgeschlossen haben, mit Verweis auf ethische und sicherheitsrelevante Risiken sowie den Wunsch, "die Nutzung von Evo zur Entwicklung biologischer Waffen zu verhindern".
Die Autoren der Studie argumentieren, dass der Vorteil der durch künstliche Intelligenz gestalteten Biologie gegenüber der natürlichen Evolution gerade in der Möglichkeit liegt, Sicherheitskontrollen direkt in den Prozess einzubauen. Clarke hingegen stellte fest, dass natürlich vorkommende Krankheitserreger derzeit ein größeres Risiko darstellen als von KI entworfene, da sie leichter zu beschaffen und herzustellen sind als neue von Grund auf zu erschaffen.
Das Modell Evo 2 wurde mit Millionen natürlicher Genome trainiert, was es ihm ermöglichte, die komplexe "Grammatik" und die Regeln zu erlernen, die eine DNA-Sequenz funktionsfähig machen. Wie bei anderen biologischen KI-Modellen umfasst dieser Datensatz genetische Sequenzen und Merkmale von Krankheitserregern.
Derzeit gibt es keinen universellen Rahmen, der diese Datensätze reguliert. Obwohl einige Entwickler freiwillig Hochrisikodaten ausschließen, argumentieren Forscher, dass klare und konsistente Regeln für alle gelten sollten. Anfang dieses Jahres schrieben mehr als 100 Forscher weltweit einen offenen Brief, in dem es heißt: "Die Einsätze bei der Verwaltung biologischer Daten sind hoch, da KI-Modelle zur Schaffung ernsthafter biologischer Bedrohungen beitragen könnten."
Die Wissenschaftler kamen zu dem Schluss, dass es entscheidend sein wird, die richtige Balance zwischen Offenheit und notwendigen Sicherheitsbeschränkungen für Hochrisikodaten zu finden, da KI-Systeme immer leistungsfähiger und weiter verbreitet werden.
