Die New York Times berichtet dazu neue Details, vor allem zur Trefferquote. Das Modell Evo schlug demnach 700.000 mögliche Genome vor. Davon verfolgte das Team nur die aussichtsreichsten weiter, ließ 285 Sequenzen chemisch als DNA herstellen und schleuste sie in Bakterien ein. 16 davon brachten vermehrungsfähige Viren hervor. Im Preprint war noch von 302 synthetisierten Genomen die Rede.
Auch der Trainingsprozess wird klarer. Evo lernte zunächst an rund neun Billionen Nukleotiden aus Millionen von Tieren, Pflanzen, Mikroben und Viren und erkannte dabei Muster, die sich durch den gesamten Stammbaum des Lebens ziehen. Erst danach folgte eine zweite, spezialisierte Trainingsrunde mit den 11 Genen des Phagen Phi X-174 und etwa 15.000 seiner nächsten Verwandten.
Die entstandenen Viren waren dabei nicht bloß schwache Kopien: Sie erwiesen sich als ebenso robust wie natürliche, einige vermehrten sich sogar schneller als Phi X-174. "Das sind nicht nur kränkelnde Versionen von etwas, das bereits existiert", sagt Oliver Crook, Proteinchemiker an der University of Oxford, der nicht an der Studie beteiligt war. Patrick Cai, synthetischer Biologe an der University of Manchester, nennt die Arbeit einen "wichtigen Meilenstein".
Crook dämpft die Erwartungen aber auch. Die KI habe nichts grundlegend Neues erfunden, die Viren seien natürlichen Arten sehr ähnlich und beruhten auf derselben Biologie. Ob Evo bei anderen Virengruppen ähnlich erfolgreich wäre, ist offen.
Warum die Regulierung hier ins Leere läuft
Deutlicher als zuvor zeigt sich eine Lücke in den Sicherheitsregeln. Die US-amerikanischen National Institutes of Health haben Ende Juli eine Richtlinie gegen Hochrisikoforschung in den Lebenswissenschaften vorgelegt. Sie verbietet Experimente, die Krankheitserreger gefährlicher machen. Reine Computerarbeit, also das Entwerfen von Viren-DNA am Rechner, fällt laut Behörde jedoch nicht darunter, solange kein bereits als gefährlich eingestufter Erreger beteiligt ist.
Das Problem: Bei Pocken ist diese Einstufung eindeutig, bei einem Virus aus dem KI-Modell nicht. "Wie hoch ist das Risiko von etwas, das ich noch nie gesehen habe?", fragt Moritz Hanke vom Johns Hopkins Center for Health Security. Zwischen dem Tempo der Forschung und den Leitplanken klaffe eine große Lücke.
Das Team hatte deshalb aus eigenem Antrieb vorgesorgt: Evo bekam im Training weder Daten zu Viren, die Menschen infizieren, noch zu verwandten Erregern von Tieren, Pflanzen und Pilzen. Das Modell kann solche Genome damit gar nicht erst erzeugen. Hanke hält das für "sehr anerkennenswert", gerade weil es dafür bislang keinerlei offizielle Vorgaben gibt.
Ursprünglicher Artikel vom 21. September 2025:
Einem Forschungsteam aus Kalifornien ist es laut einem Bericht gelungen, mit künstlicher Intelligenz neue Viren zu erschaffen, die Bakterien töten können. Die Arbeit gilt als erster Schritt in Richtung KI-designter Lebensformen.
Laut einem Bericht von MIT Technology Review hat ein Forschungsteam der Stanford University und des gemeinnützigen Arc Institute mithilfe von künstlicher Intelligenz neue genetische Codes für Viren entworfen und mehrere davon erfolgreich zum Leben erweckt. Die Wissenschaftler beschreiben ihre in einem Preprint-Paper veröffentlichte Arbeit als das "erste generative Design vollständiger Genome".
Die Forscher druckten 302 der von der KI entworfenen Genome chemisch als DNA-Stränge und mischten sie mit E. coli-Bakterien. In 16 Fällen begannen die künstlichen Viren, sich zu vermehren und die Bakterien zu zerstören. "Es war ziemlich beeindruckend, diese von der KI erzeugte Sphäre tatsächlich zu sehen", sagte Brian Hie, der das Labor am Arc Institute leitet.
"Evo" lernt von Millionen Viren-Genomen
Für die Entwicklung nutzten die Forscher eine KI namens "Evo", die nach den gleichen Prinzipien wie große Sprachmodelle funktioniert. Anstatt mit Texten wurde das Modell jedoch mit den Genomen von rund zwei Millionen Bakteriophagen – Viren, die Bakterien infizieren – trainiert. Ziel war es, Varianten des einfachen Phagen phiX174 zu schaffen, der nur 11 Gene besitzt.
Jef Boeke, ein Biologe an der NYU Langone Health, nannte die Arbeit einen "beeindruckenden ersten Schritt" in Richtung KI-designter Lebensformen, auch wenn Viren selbst nicht als lebendig gelten. Die Leistung der KI sei "überraschend gut" und ihre Ideen "unerwartet" gewesen, so Boeke. J. Craig Venter, ein Pionier auf dem Gebiet der synthetischen DNA, bezeichnete die Methode hingegen als "nur eine schnellere Version von Versuch-und-Irrtum-Experimenten".
Potenzielle Anwendungen und erhebliche Risiken
Die Technologie könnte laut den Forschern neue Behandlungen ermöglichen, etwa durch die "Phagentherapie" gegen bakterielle Infektionen oder durch die Entwicklung effektiverer Viren für die Gentherapie. Gleichzeitig birgt der Ansatz erhebliche Risiken: Die Forscher haben die KI bewusst nicht mit menschlichen Krankheitserregern trainiert. Venter äußerte jedoch "ernsthafte Bedenken", sollte jemand die Methode für eine "virale Verbesserungsforschung" bei Erregern wie Pocken anwenden.
Die Skalierung auf komplexere Organismen wie Bakterien, deren DNA tausendmal größer ist, bleibt eine gewaltige Hürde. Laut Boeke würde die Komplexität auf eine unvorstellbare Größe anwachsen. Dennoch fordert Jason Kelly, CEO von Ginkgo Bioworks, einen Vorstoß in diese Richtung, idealerweise in automatisierten Laboren, die in Kellys Vorstellungen die Vorschläge automatisiert testen und ihre Ergebnisse zurück an ein KI-Modell im konstanten Training geben könnten. "Dies wäre ein wissenschaftlicher Meilenstein von nationaler Bedeutung", so Kelly. "Die USA sollten sicherstellen, dass wir ihn zuerst erreichen."
