Stanford und Arc Institute: KI entwirft lebensfähige Bakteriophagen

close notice This article is also available in English. It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication. . Forscherinnen und Forscher der Stanford University und des Arc Institute haben erstmals mit KI vollständige, lebensfähige Virusgenome entworfen. Einige der künstlich erzeugten Bakteriophagen übertrafen dabei sogar ihre natürlichen Vorbilder: Sie vermehrten sich schneller, verdrängten die natürliche Variante oder waren effektiver darin, die Wirtsbakterien abzutöten. Die im Fachmagazin Science erschienene Studie kommt mit einer ungewöhnlich offenen Warnung vor den eigenen Methoden. Weiterlesen nach der Anzeige Bakteriophagen sind Viren, die ausschließlich Bakterien befallen. In der Medizin gelten sie seit Jahren als mögliche Waffe gegen antibiotikaresistente Keime, weil sie Bakterien gezielt abtöten können. Das Problem: Bakterien entwickeln auch gegen Phagen Abwehrmechanismen. Wirksame Phagentherapien müssten deshalb schnell an neue Resistenzen angepasst werden können – genau hier könnte KI helfen. Das Team um den Erstautor der Studie Samuel King nutzte für die Genomsprachmodelle Evo 1 und Evo 2. Ähnlich wie Textmodelle auf Sprache trainiert werden, haben diese Modelle die „Sprache" von DNA gelernt – Evo 2 auf Basis von 9,3 Billionen Nukleotid-Bausteinen aus rund 128.000 verschiedenen Organismen. Für das Phagenprojekt wurden beide Modelle anschließend auf rund 15.000 Genome aus der Microviridae-Familie feinjustiert. Als Ausgangspunkt diente ΦX174 – einer der ältesten und meistuntersuchten Viren überhaupt. 1935 in der Pariser Kanalisation entdeckt, wurde sein Genom 1977 als erstes DNA-Genom überhaupt vollständig sequenziert. Mit nur rund 5.400 Nukleotiden (Einzelstrang-DNA) und elf Genen ist es harmlos für Menschen und klein genug für eine praktikable chemische Synthese im Labor. Das Modell erhielt jeweils einen konservierten Abschnitt des ΦX174-Genoms als Startpunkt und sollte die fehlenden Teile ergänzen – ähnlich wie ein Sprachmodell einen angefangenen Satz vervollständigt. So entstanden 302 computergenerierte Kandidatengenome, von denen das Team 285 tatsächlich synthetisieren und im Labor testen konnte. Über das Preprint hatten wir im September 2025 berichtet. 16 der künstlichen Phagen erwiesen sich als lebensfähig: Sie konnten sich in Escherichia coli vermehren, obwohl ihre Genome so in der Natur nicht existieren. Ein Kandidat namens Evo-Φ69 stach dabei besonders hervor: In direkten Wachstumswettbewerben gegen den natürlichen ΦX174 vermehrte er sich bis zum 65-Fachen seines Ausgangswerts. Kryo-Elektronenmikroskopie zeigte laut dem Forschungsteam zudem, dass einer der erzeugten Phagen ein strukturell weit entferntes DNA-Verpackungsprotein in seiner Proteinhülle verwendet. Dies sei ein Hinweis darauf, dass das Verfahren echte strukturelle Neuheiten hervorbringen könne und nicht nur Variationen des Bekannten. In einem weiteren Versuch überwand ein Cocktail aus mehreren synthetischen Phagen die Resistenz in drei verschiedenen E.-coli-Stämmen, die gegen den ursprünglichen Phagen immun waren. KI kann den Forschern zufolge funktionsfähige Virusgenome im Ganzen entwerfen – nicht nur einzelne Gene. Bislang war experimentell validiertes Genomdesign auf dieser Ebene nicht gelungen. Bis zur klinischen Anwendung ist es allerdings weit. Die Studie beschränkt sich auf einen einfachen, harmlosen Versuchsphagen und auf Laborversuche. Harald König vom Karlsruher Institut für Technologie gibt zudem zu bedenken, dass die 16 funktionierenden Varianten dem natürlichen Vorbild noch sehr ähnlich waren – ihre Genome stimmten zu 93 bis 99 Prozent mit ΦX174 überein. Gezielt völlig neue biologische Eigenschaften zu erzeugen, sei damit noch nicht demonstriert. Weiterlesen nach der Anzeige Autoren warnen selbst vor ihrer Methode Ungewöhnlich offen diskutiert das Forschungsteam in der Publikation die Risiken des eigenen Ansatzes. Wer dieselben Modelle mit Genomen menschlicher Krankheitserreger trainiere, könnte theoretisch Vorschläge für veränderte oder neue Pathogene erhalten. Ähnliche Biosicherheitsfragen stellte bereits eine Studie zu KI-generierten Proteinen, 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 könne. Das Modell ist jedoch vollständig öffentlich zugänglich, inklusive Trainings- und Inferenzcode sowie der Modellgewichte. Ein entschlossener Akteur könnte das Modell prinzipiell auf andere Datensätze trainieren. Wie realistisch solche Szenarien tatsächlich sind, ist unter Fachleuten umstritten. König verweist darauf, dass komplexe Erregereigenschaften wie Übertragbarkeit oder Immunflucht mit heutigen Modellen kaum zuverlässig vorhersagbar seien. Hochwertige Trainingsdaten für gefährliche Erreger seien zudem kaum verfügbar. Und selbst wenn ein Modell ein vielversprechendes Genom entwürfe, bräcuhte man erhebliches Fachwissen und Laborausstattung, um es zu testen. König warnt jedoch, dass die Datenlage und die Modelle sich rasant entwickeln. Regelwerk hinkt hinterher Bestehende internationale Biosicherheitsrichtlinien – etwa die der Weltgesundheitsorganisation – regeln den Umgang mit KI-generierten Organismen bislang nicht. Ein begleitender Kommentar in Science mahnt, dass diese Lücke dringend geschlossen werden müsse. Die US-Regierung veröffentlichte im Juli 2026 eine neue Richtlinie (PDF) gegen hochriskante Biowissenschaftsforschung. Was KI dabei konkret regulieren soll, bleibt darin jedoch vage: Geplant ist eine behördenübergreifende Arbeitsgruppe zur Beobachtung der Entwicklungen. Immerhin unterwirft die Richtlinie auch reine Computer-Forschung (in silico) dem Prüfverfahren, sobald damit gefährliche Erreger erzeugt oder verändert werden könnten. Bei Verstößen drohen laut der Richtlinie bis zu fünf Jahre Ausschluss von Bundesforschungsmitteln. Fachleute diskutieren verschiedene Ansätze: strengere Kontrollen beim Bestellen synthetischer DNA. König verweist dabei etwa auf den geplanten EU-Biotech-Act, der eine verpflichtende Überprüfung von Nukleinsäuresynthesen und der beauftragenden Kundschaft vorsieht. Außerdem werden risikogestufte Zugangsregeln für leistungsfähige Biodesign-Modelle in Erwägung gezogen, genetische Markierungen in künstlichen Genomen zur Rückverfolgbarkeit sowie eine Stärkung der Biowaffenkonvention durch ein bislang fehlendes Verifikationsregime. Solche Zugangsbeschränkungen können laut König jedoch kaum Bedrohungen durch Staaten mit eigenen Synthesekapazitäten verhindern. Hier brauche es stattdessen ein wirksames Kontrollgremium auf Ebene der Biowaffenkonvention. Dr. Mirko Himmel, Leiter der Arbeitsgruppe „Molekulare Infektionsmechanismen pathogener Mikroorganismen“ an der Universität Hamburg, plädiert außerdem dafür, KI-erzeugte Phagen möglichst auf eng definierte Wirtsbakterien zu beschränken und nur unbedingt nötige Genfunktionen einzubauen. Besonders heikel sei die Erzeugung von Phagen-Cocktails, die natürliche Resistenzen überwinden, was die Studie demonstriere. Solche Arbeiten sollten demnach nur unter strengsten Auflagen durchgeführt werden.