29.06.2026: Ein neuer Wendepunkt in der Ursprungsforschung: KI-designte Viren – Segen oder Fluch?
Peter Borger
In einem aktuellen Artikel berichten Forscher, dass sie erstmals Viren-Genome mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) entworfen haben. Diese neu generierten Viren können gezielt Bakterien, einschließlich antibiotikaresistenter E. coli-Stämme, infizieren und abtöten. Dies markiert einen bedeutenden Fortschritt in der synthetischen Biologie mit großem Potenzial – etwa im Kampf gegen antibiotikaresistente Bakterien –, eröffnet aber zugleich ernstzunehmende Risiken, insbesondere durch möglichen Missbrauch der Technologie.
KI kombiniert neue virale DNA-Sequenzen
Bei dem Artikel von King et al. (2025) handelt es sich um eine sogenannte Vorveröffentlichung („Preprint“). Das bedeutet, dass der Forschungsbericht zwar noch nicht offiziell veröffentlicht wurde, aber bereits online verfügbar ist. Darin wird beschrieben, wie ein Forschungsteam ein generatives KI-Modell nutzt, das die genetischen Muster von Bakteriophagen – Viren, die gezielt Bakterien infizieren – analysierte und dann entwirft (King et al. 2025). Die Wissenschaftler trainierten das Modell mit umfangreichen Genomdaten bestehender Bakteriophagen, um die charakteristischen Muster zu erkennen. Das Training umfasste:
- 1. ein unbeaufsichtigtes Training der KI-Programme (Evo 1 und 2) mit den Daten,
- 2. eine aufgabenspezifische Feinabstimmung anhand der Genome von Viren der Microviridae-Familie,
- 3. das Prompt-Engineering (d. h. gezielte Eingaben) mit spezifischen Sequenzen des als Vorlage dienenden Bakteriophagen ΦX174 (s. Abb. 2 links)[1],
- und 4. eine Steuerung mithilfe von Vorhersagemodellen bezüglich Architektur von Genomen und dem Stoffwechsel in den Wirtszellen (S. 2).
Basierend darauf entwarf die KI unter menschlicher Überwachung neue DNA-Sequenzen für Viren,[2] die im Labor synthetisiert und dann erfolgreich getestet wurden, um bakterielle Zielzellen abzutöten. Dabei wurden die künstlich synthetisierten DNA-Sequenzen in Bakterien (E. coli) eingeschleust, die daraufhin – wie Viren es nun einmal tun – die Bakterienzellen zwangen, viele neue Viren zu produzieren (Abb. 1). Irgendwann platzt die mit Viren gefüllte Bakterienzelle dann auf und gibt die Viren frei. Mit anderen Worten: Es wurden keine komplett neuen Viren alleine von KI bzw. in Labors erschaffen, sondern es wurden von Menschen gezielt mithilfe von KI neue synthetische Virusgenome erzeugt, die dann mithilfe von lebenden Bakterien produziert wurden.
Abb. 1 Die Wissenschaftler um King (2025) hatten mithilfe von KI (teilweise) neue Viren DNA-Sequenzen erstellt, diese anschließend synthetisiert und dann in E. coli-Bakterien eingeführt. Diese Viren-DNA zwang anschließend die Bakterienzelle zur Produktion und Freisetzung neuer Viren. (Baktierienzelle mittels KI; Virus nach King et al. 2025, https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.12.675911v1, CC-BY 4.0 International license, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
Die Ergebnisse waren beeindruckend: 16 funktionsfähige Viren entstanden (Abb. 2); einige der von der KI entworfenen Viren konnten bestimmte E. coli-Bakterienstämme sogar besser bekämpfen als natürliche Viren. Die KI erzeugte dabei völlig neue Kombinationen von DNA-Sequenzen, die so in der Natur nicht vorkommen. Diese neuartigen Viren zeigten eine hohe Wirksamkeit bei der Infektion und Abtötung von Bakterienzellen. Zudem konnten sie sich gezielt an bestimmte bakterielle Oberflächen anheften, was ihre Effektivität deutlich steigerte. Das verdeutlicht das enorme Potenzial von Künstlicher Intelligenz, neuartige und präzise antibakterielle Wirkstoffe zu entwickeln, die künftig Antibiotikaresistenzen überwinden könnten. Die Autoren schrieben: „Diese Arbeit liefert eine Blaupause für das Design vielfältiger synthetischer Bakteriophagen und schafft darüber hinaus die Grundlage für das generative Design nützlicher lebender Systeme auf Genomebene.“
Abb. 2 Ein Vergleich des natürlichen ΦX174-Bakterienvirus (links) mit einem der künstlichen Viren (Evo-Φ36; rechts). Zumindest auf den ersten Blick ähneln sich beide strukturell stark. (Nach King et al. 2025, https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.12.675911v1, CC-BY 4.0 International license, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
Segen oder Fluch?
Der Forschungsartikel wurde zwar noch nicht offiziell veröffentlicht, doch ein begleitender Kommentar im Fachmagazin Nature hat die Studie bereits überwiegend positiv bewertet. Dort wird die Arbeit als wichtiger Fortschritt in der Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der synthetischen Biologie beschrieben (Kavanagh 2025). Zugleich wird aber auch gewarnt: Solche Technologien könnten gefährlich werden, wenn sie in die falschen Hände geraten – etwa um künstlich hergestellte Krankheitserreger zu entwickeln.
Bislang konnte KI vor allem einfache Biomoleküle und virale Sequenzen modifizieren. Die Entwicklung vollständig neuer, sich selbst replizierender und übertragbarer Viren liegt allerdings noch außerhalb der aktuellen Fähigkeiten. Viren sind komplexe biologische Systeme, deren genaue Wirkungsweise und Interaktion mit Wirten noch nicht vollständig verstanden ist. Dennoch könnten zukünftige Fortschritte in KI und synthetischer Biologie es ermöglichen, Viren mit erhöhter Virulenz oder Übertragbarkeit zu designen (National Academies of Sciences et al. 2025).
Genau diese Entwicklung birgt erhebliche Gefahren für die Menschheit. So könnten Viren zum Beispiel so verändert werden, dass sie viel schlimmere Krankheiten auslösen als bisher bekannte Erreger. Auch könnte es sein, dass sich solche Viren leichter von Mensch zu Mensch verbreiten und dadurch schneller zu einer Epidemie oder gar Pandemie führen. Ein weiteres Problem ist, dass neuartige Viren, die mit KI entwickelt wurden, möglicherweise nicht in den bisherigen Datenbanken auftauchen. Das würde es schwieriger machen, sie frühzeitig zu erkennen und zu kontrollieren. Außerdem könnten solche Viren so verändert werden, dass sie gegen Medikamente oder Impfstoffe resistent sind – also nicht mehr gut behandelbar sind. Schließlich besteht die Gefahr, dass diese Technologien in die falschen Hände geraten und missbraucht werden, zum Beispiel um biologische Waffen herzustellen, die gezielt Menschen oder bestimmte Bevölkerungsgruppen angreifen. Auch die Geschwindigkeit, mit der Menschen KI nutzen können, um neue Viren zu entwerfen, könnte die herkömmlichen Kontroll- und Abwehrmaßnahmen schnell überfordern. So entsteht eine potenzielle biotechnologische Bedrohung, die weit über konventionelle biologische Waffen hinausgeht und globale Sicherheitsstrukturen vor enorme Herausforderungen stellt (National Academies of Sciences et al. 2025).
Um die möglichen Gefahren von KI-gestützten Biotechnologien besser einschätzen und kontrollieren zu können, arbeiten Forscher und Sicherheitsbehörden gemeinsam an einem System zur Risikoanalyse. Dabei geht es im Kern darum, herauszufinden, wie groß die Gefahr eines Missbrauchs wirklich ist – und wie man sich davor schützen kann (National Academies of Sciences et al. 2025).
Auf dem Weg zu KI-entworfenem Leben?
Der Titel eines Kommentars im Fachmagazin Nature – „World’s first AI-designed viruses a step towards AI-generated life“ (auf Deutsch: „Die ersten von KI entworfenen Viren – ein Schritt hin zu KI-erzeugtem Leben“) – klingt spektakulär und erweckt den Eindruck, wir stünden kurz davor, Leben künstlich zu erschaffen (Kavanagh 2025). Doch das ist nicht der Fall. Die von der KI entworfenen Viren bestehen aus DNA-Sequenzen, die bereits in der Natur vorkommen – sie wurden lediglich neu kombiniert, und nicht komplett aus dem Nichts (de novo) erschaffen. Zwischen dem Puzzeln mit bekannten viralen Sequenzen und dem tatsächlichen Design eines eigenständigen, lebenden Organismus liegt ein gewaltiger Unterschied. Der bekannte Physiker Richard Feynman brachte es einst treffend auf den Punkt: „Ich kann nicht erschaffen, was ich nicht verstehe.“[3] Genau darin liegt die Grenze: Solange wir das Leben in seiner ganzen Komplexität nicht wirklich verstehen, bleibt auch die vollständige künstliche Erschaffung von Leben außerhalb unserer Reichweite. Ganz zu schweigen davon, dass Viren gar keine richtigen Lebewesen sind. Und selbst die einfachsten, künstlich degenerierten Bakterien (und nicht komplett selbstständig lebensfähigen) mit über 500.000 genetischen Buchstaben und ca. 500 Genen viel größere und komplexere Genome haben (Borger 2021; 2023) als die hier künstlich erzeugten Bakteriophagen mit ca. 5.000 genetischen Buchstaben und ungefähr 10 Genen.
Literatur
Borger P (2021) Ganz oder gar nicht: Die sich teilende Zelle benötigt mindestens 492 Gene. Genesisnet-News vom 29.07.2021, https://genesis-net.de/n/293-0/.
Borger P (2023) Hat sich die Minimalzelle weiter entwickelt? Genesisnet-News vom 08.09.2023, https://genesis-net.de/n/319-0/.
King SH et al. (2025) Generative design of novel bacteriophages with genome language models. Preprint in bioRxiv, https://doi.org/10.1101/2025.09.12.675911.
Kavanagh K (2025) World’s first AI-designed viruses a step towards AI-generated life. Nature News vom 19.09.2025, https://www.nature.com/articles/d41586-025-03055-y.
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine; Policy and Global Affairs; Committee on International Security and Arms Control; Division on Engineering and Physical Sciences; Computer Science and Telecommunications Board; Division on Earth and Life Studies; Board on Life Sciences; Committee on Assessing and Navigating Biosecurity Concerns and Benefits of Artificial Intelligence Use in the Life Sciences (2025) The Age of AI in the Life Sciences: Benefits and Biosecurity Considerations. 23.04.2025. In: AI-Enabled Biological Design and the Risks of Synthetic Biology. Washington (DC): National Academies Press (US), https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK614591/.
Anmerkungen
[1] Der Bakteriophage ΦX174 weist auf einem Einzelstrang 5.400 DNA-Buchstaben auf, inklusive 11 Genen, mindestens 7 regulatorischen Sequenzen und 2 Erkennungssequenzen (S. 2).
[2] „Die meisten Kandidaten wiesen eine Nukleotididentität von mehr als 40 % mit ΦX174 und den Genomen in den Trainingsdaten der Microviridae auf.“ (S. 6)
[3] Siehe https://journals.biologists.com/jcs/article/130/18/2941/56386/What-I-cannot-create-I-do-not-understand, vom 15.09.2017.