LONDON (IT BOLTWISE) – Forschende um Samuel King haben mit KI-Genom-Sprachmodellen Phagensequenzen de novo entworfen und im Labor als lebensfähige Viren nachgebaut. Von 300 synthetisierten Varianten erwiesen sich 16 als vermehrungsfähig und konnten E. coli-Wachstum hemmen. In Resistenztests überwanden die designten Phagen innerhalb kurzer Zeit auch Abwehrkulturen. Gleichzeitig mahnen die Autoren zu strikteren Prüfungen bei der Lieferung synthetischer Nukleinsäuren und zu neuen Kontrollmechanismen gegen Dual-Use-Risiken.
Dass Künstliche Intelligenz inzwischen nicht nur biologische Daten auswertet, sondern auch deren „Bauanleitungen“ entwirft, rückt eine lange Grenze der Lebenswissenschaften wieder in den Fokus: Wie zuverlässig kann ein Modell neuartige, funktionsfähige Genome erzeugen, ohne auf eine komplette Vorlage zurückzugreifen? In der Studie aus dem Umfeld des Teams um Samuel King wird genau das adressiert. Statt klassischer Bioinformatik-Workflows oder sequenzbasierter Optimierung haben Forschende zwei Genom-Sprachmodelle mit dem Ziel eingesetzt, Phagengene de novo zu generieren – also ohne dass eine funktionierende Baseline für den konkreten neu entstehenden Entwurf existieren muss.
Technisch beginnt das Vorgehen mit einer gezielten Datengrundlage: Die Modelle Evo 1 und Evo 2 wurden nicht auf Texten, sondern auf genetischen Codes trainiert. Als Referenz dienten dabei natürliche Sequenzen des Bakteriophagen ФX174, einem Virus, das ausschließlich Bakterien infiziert. Aus dieser Orientierung erzeugten Evo 1 und Evo 2 mehrere Tausend Phagengenome; anschließend wählten die Forschenden 300 Vorschläge aus. Entscheidend ist, dass das Design nicht nur in „in silico“-Analysen endete: Die Teams ließen die ausgewählten Sequenzen mittels synthetischer Nukleinsäuren im Labor nachbauen, testeten die resultierenden Phagen und prüften, ob sie tatsächlich Bakterienzellen infizieren und für ihre Vermehrung nutzen konnten.
Das Ergebnis ist in der Größenordnung bemerkenswert und zugleich wissenschaftlich plausibel begrenzt: Von den 300 konstruierten Varianten erwiesen sich 16 als lebensfähig. Das entspricht etwa fünf Prozent der getesteten synthetisierten Phagengenome und liefert damit ein klares Signal, dass die Modelle nicht bloß zufällige Kombinationen erzeugen, sondern realitätsnahe Genkonfigurationen treffen können. In der Diskussion wird außerdem herausgestellt, dass das KI-Vorgehen nicht wie ein „Wort-für-Wort“-Zusammenkleben einzelner Gene funktioniert. Stattdessen berücksichtigen die Modelle auch die Genumgebung – also Nachbarschaften und funktionale Kontexte – und schreiben diese Muster in den neuen Code mit. Dadurch entstehen laut Studie neue Kombinationen, etwa wenn ein Verpackungsprotein in einer Konstellation auftaucht, die bei ФX174 natürlicherweise nicht zu finden ist; gleichzeitig liegt der Ähnlichkeitsgrad zu der Vorlage nach Angaben der Forschenden dennoch bei über 90 Prozent.
Der zweite Teil der Arbeit macht die praktische Relevanz greifbarer: Die Forschenden mischten die 16 neu geschaffenen Bakteriophagen mit natürlichen E. coli-Kulturen, die gegen ФX174 resistent sind. Die designten Viren überwanden diese Resistenz innerhalb kurzer Zeit, drangen in die Bakterien ein, vermehrten sich und eliminierten die Zielzellen schließlich. Hier wird die Brücke zu medizinischen Anwendungen deutlich, denn Phagentherapien gelten als ein möglicher Ansatz gegen bakterielle Infektionen, insbesondere wenn Antibiotika versagen. Gleichzeitig bleibt die biotechnologische „Werkbank“ dieses Erfolgs dual-use-fähig, weil das gleiche Prinzip, das Resistenzmechanismen umgeht, prinzipiell auch neue Eigenschaften in Bezug auf Wirtsanbindung oder Immunumgehung beeinflussen könnte.
Damit rückt die Sicherheitsdebatte in den Mittelpunkt, die in der Studie ausdrücklich adressiert wird. In Sicherheitskritik und Kommentaren wird betont, dass Anbieter synthetischer Nukleinsäuren die Kunden und Bestellungen künftig stärker prüfen sollten, um bedenkliche Sequenzen auszuschließen. Dazu passt die Einschätzung von Mirko Himmel: „Es wurden 16 vermehrungsfähige Phagen etabliert. Das entspricht etwa fünf Prozent der insgesamt getesteten synthetisierten Bakteriophagen. Eine weitergehende Automatisierung der Synthese und Testung artifizieller Phagengenome kann die Ausbeute bei vergleichbarem Zeitaufwand entscheidend verbessern.“ Auch an anderer Stelle wird die Richtung klar benannt: Thomas V. Inglesby und Moritz S. Hanke formulieren in ihrem begleitenden Kommentar, dass es weniger um die Frage geht, ob generatives virales Genomdesign real wird, sondern ob die Gesellschaft ein Kontrollsystem schafft, das Nutzen ermöglicht und gleichzeitig schweren Schaden verhindert.
Was dabei allerdings offen bleibt, ist die Skalierbarkeit auf „gefährlichere“ Zielsysteme. Harald König vom Karlsruher Institut für Technologie verweist darauf, dass zwar mit KI-basierten DNA-Sprachmodellen wie Evo 1 oder Evo 2 ganze Genome und Organismen generiert werden können, jedoch unklar bleibt, wie komplex solche neuen Entwürfe tatsächlich werden und ob sich Eigenschaften gezielt bis ins Detail steuern lassen: „Mithilfe KI-basierter DNA-Sprachmodelle wie Evo 1 oder Evo 2 konnten ganze Genome und Organismen entworfen beziehungsweise generiert werden, die so in der Natur nicht vorkommen. Wie komplex so generierbare ‚neue‘ Genome und Organismen sein können und inwiefern sich neue Eigenschaften gezielt generieren lassen, bleibt jedoch auch nach der Arbeit von King et al. abzuwarten.“ Die Forscherinnen und Forscher selbst argumentieren ähnlich vorsichtig und betonen zugleich, dass es bislang an den erforderlichen großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen für die verlässliche Entwicklung völlig neuer pathogener Viren fehlt. Auch Evolution bleibt damit nur eingeschränkt prognostizierbar.
Für Unternehmen und Forschungsteams ergibt sich daraus ein zweigeteiltes Bild. Einerseits zeigt die Arbeit, wie KI-gestütztes Biodesign von der reinen Sequenzidee bis zum funktionalen Testen durchgezogen werden kann – einschließlich der Aussage, dass die designten Phagen mehr als nur „nahe Varianten“ sind. Andererseits erhöht der Fortschritt die Notwendigkeit von organisatorischen und technischen Kontrollmechanismen entlang der Lieferkette: von der Synthese synthetischer Nukleinsäuren über die Prüfung von Kundenprofilen bis hin zu Verfahren, die auffällige oder noch nicht bekannte, aber potenziell riskante Entwürfe erkennen. Genau hier dürfte die nächste Phase der Debatte ansetzen, weil die technische Machbarkeit offenbar steigt – während der regulatorische Standard international noch hinterherhinkt.
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