Mögliches Antibiotikum: Forscher entwickeln erstmals Virus mithilfe von KI
Es klingt wie der Beginn eines Thrillers: Forscher der Universität Stanford haben mithilfe eines KI-Modells neuartige Viren erzeugt(öffnet im neuen Fenster). Die lösen allerdings keine Pandemie aus, sondern können E.-Coli-Bakterien infizieren.
Was einfach klingt, erforderte eine Menge Fachwissen und Laborarbeit. Das von den Forschern entwickelte KI-Modell Evo 2 schlug ausgehend von Teilen des Genoms des bekannten Bakteriophagen ΦX174 lediglich neue DNA-Sequenzen vor.
Die Arbeitsgruppe synthetisierte knapp 300 vielversprechend erscheinende Sequenzen, um sie anschließend zu testen, wie sie in ihrer Veröffentlichung im Fachjournal Science(öffnet im neuen Fenster) berichtet. Lediglich 16 davon zeigten die erwünschte Funktion, einige waren aber sogar effektiver als der originale Phage.
Bakteriophagen sehen die Forscher als vielversprechende Alternative zu Antibiotika. Die Möglichkeit, viele Mutationen in kurzer Zeit zu erzeugen, erschwere den Bakterien die Resistenzbildung. Diese stellt bereits bei klassischen Antibiotika ein großes Problem dar. Zudem lassen sich mit dem verwendeten KI-Modell Viren erstellen, die auf einen bestimmten Wirt ausgelegt sind, was Nebenwirkungen reduzieren kann.
Modell ist frei nutzbar
Da das Forschungsteam sein Modell als wichtigen Beitrag zu Medizin und Biowissenschaften sieht, veröffentlichte es Evo 2 unter Apache-Lizenz auf Github(öffnet im neuen Fenster).
Wie die Forscher in einer im März 2026 erschienenen Veröffentlichung im Fachmagazin Nature(öffnet im neuen Fenster) schreiben, wurden zwei Varianten des Modells trainiert. Die kleinere Variante mit 7 Milliarden Parametern wurde mit 2,4 Billionen Basenpaaren trainiert, die größere mit 40 Milliarden Parametern mit 9,3 Billionen Basenpaaren.
Kein Baukasten für Bioterroristen
Auch wenn es zunächst anders klingen mag: Evo 2 ist kein ChatGPT zum Erstellen von Viren oder Bakterien. Das Modell verarbeitet lediglich DNA-Sequenzen und keine textuellen Eingaben wie "modifiziere Bakterium A so, dass es resistent gegen Antibiotikum B ist". Entsprechend kennt das Modell nur die Tokens A, G, C und T, die für die Bausteine des Erbguts stehen. Daraus zuerst einmal einen Sinn zu erkennen und anschließend eine reale DNA-Sequenz zu erstellen, erfordert Fachwissen und ein gut ausgestattetes Labor.
Grundlegend lässt sich Evo 2 auf zwei Arten nutzen. Einerseits kann das Modell ausgehend von einer Startsequenz Varianten vorschlagen, also quasi Evolution im Computer betreiben. Andererseits kann es die Wahrscheinlichkeit bewerten, dass eine Sequenz biologisch überhaupt funktionsfähig ist, und vorhersagen, welches Protein sie codiert. So lässt sich etwa auch erkennen, welche Basenpaare für eine bestimmte Funktion besonders relevant sind.
Die Forscher wiesen darauf hin, dass Evo 2 nicht mit Gensequenzen von Viren trainiert worden sei, die eukaryotische Zellen befallen, also Tiere, Pflanzen und Pilze,. Brian Hie, einer der Leiter der Forschungsgruppe, hob hervor, bei KI-Modellen ließen sich Sicherheitsmechanismen einbauen. Natürliche Evolution hingegen habe die nicht, und Evo 2 könne ein wichtiges Hilfsmittel im Kampf gegen Krankheiten sein.
Als weitere Einsatzmöglichkeit sieht Hie das Design funktionaler Bakterien, die etwa Medikamente oder Treibstoff synthetisieren. Auch beim Verständnis, wie Genmutationen Krankheiten auslösen, könne Evo 2 helfen.
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