KI-Modelle entwerfen bereits Impfstoffe, sagen Proteinstrukturen voraus und schreiben Arbeitsanweisungen für Laborroboter. Was nach Science-Fiction klingt, ist längst Forschungsalltag, birgt neben einem enormen Potenzial aber auch erhebliche Risiken. Bei der 28. Leopoldina Lecture in Hannover haben renommierte Wissenschaftler darüber diskutiert, wo die Grenzen zwischen medizinischem Fortschritt und biologischer Gefahr verlaufen. Eine kommentierende Analyse.
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Was KI in der synthetischen Biologie heute schon kann
- KI-Modelle können anhand einer Gensequenz, die die Bauanleitung für ein Protein enthält, seine dreidimensionale Struktur vorhersagen. Außerdem ist es bereits möglich, aus imaginären Proteinstrukturen Gensequenzen herzuleiten. Beides kann Forschern etwa dabei helfen, einen Hemmstoff für ein bestimmtes Enzym zu entwickeln oder die Bindung von Viren zu verändern. Durch Sprachmodelle verstehen Wissenschaftler zudem immer besser, wie das Erbgut von Organismen kodiert ist. KI kann etwa ein Genom entwerfen, das mit relativ hoher Wahrscheinlichkeit einen lebensfähigen Organismus kodiert.
- In der synthetischen Biologie verändern Forscher Organismen für bestimmte Zwecke. Beispielsweise, um sie als Werkzeug in der Forschung einzusetzen, als Impfstoff oder auch als Therapeutikum. Mithilfe manipulierter Organismen lassen sich etwa Krankheitserreger bekämpfen. KI-Modelle können dabei nicht nur unterstützend agieren, sondern Prozesse deutlich beschleunigen. Wissenschaftler der Universität Cambridge nutzten kürzlich etwa eine Künstliche Intelligenz, um mithilfe von Computersimulationen ein sogenanntes Super-Antigen für das menschliche Immunsystem zu entwickeln. Ergebnis ist ein Impfstoff, der nicht nur bereits bekannte Viren, sondern auch künftige Mutationen bekämpfen können soll.
- KI hilft in der synthetischen Biologie vor allem dabei, große Datenmengen zu interpretieren, wofür Menschen viel länger bräuchten. Speziell trainierte Modelle können sogar Hypothesen aufstellen, damit Forscher diese schneller überprüfen können, um Wissen zu generieren. Mittlerweile schreiben KI-Systeme sogar Arbeitsanweisungen für Laborroboter, die Experimente durchführen. Wissenschaftler sparen dadurch viel Zeit, die sie anderweitig sinnvoll nutzen können. Entscheidend ist aber stets eine kritische Bewertung solcher Experimente. Ähnlich wie in vielen anderen Bereichen.
Synthetische Biologie: Warum dieselbe KI heilen und schaden anrichten kann
Die Verschmelzung von KI und der synthetischen Biologie stellt keinen gewöhnlichen Technologiesprung dar, sondern eine neue Qualität wissenschaftlicher Beschleunigung. Denn wo einst ein Zeitraum von mehreren Jahren zwischen Hypothese, Laborversuchen und Ergebnissen klaffte, schrumpfen Entwicklungszyklen aufgrund von KI auf wenige Monate oder gar Wochen.
Rohstoff dieses Fortschritts sind dabei nicht Pipetten oder Reagenzgläser, sondern Daten, Rechenleistung und speziell trainierte KI-Modelle. Diese Entwicklung offenbart aber auch eine schmale Gratwanderung. Denn dieselben Systeme, die Forschern helfen können, Medikamente und Impfstoffe schneller zu entwickeln, senken auch die Hürden für Anwendungen, deren Folgen kaum absehbar sind.
Sprich: KI-Modelle könnten im schlimmsten Fall auch genutzt oder missbraucht werden, um Krankheitserreger ansteckender zu machen oder biologische Waffen zu entwickeln. Hinzu kommt, dass KI-Experimente strengstens kontrolliert und überwacht werden müssen. Beispielsweise um zu garantieren, dass Medikamente oder Impfstoffe auch wirklich sicher sind.
Die Debatte sollte letztlich aber weder in eine Technik-Euphorie noch in eine Untergangsrhetorik abrutschen. Denn KI ist weder Heilsbringer noch ein digitaler Dr. Frankenstein. Entscheidend wird sein, ob die Gesellschaft, Politik und Wissenschaft mit dem Tempo der Entwicklung Schritt halten können. Sprich: Regulierungen schaffen und vor allem Transparenz walten lassen.
Stimmen
- Bettina Rockenbach, Präsidentin der Deutschen Akademie der Naturforscher Leopoldina, zur Begrüßung bei der 28. Leopoldina Lecture in Hannover: „Die rasanten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz und der Synthetischen Biologie eröffnen faszinierende Chancen für die medizinische Forschung. Es stellen sich aber auch kritische Fragen: Wird es bald einfacher, gefährliche Krankheitserreger zu designen?“ Una Jakob, Forschungsgruppenleiterin am Leibniz-Institut für Friedens- und Konfliktforschung (PRIF), mahnt: „Wer trägt letztlich die Verantwortung, wenn etwas schief läuft, wenn Schaden entsteht?“
- Jens Bohne, Forschungsgruppenleiter und Beauftragter für Biologische Sicherheit an der Medizinischen Hochschule Hannover, würde solche Risiken am liebsten im Keim ersticken: „Wichtig ist, dem Nachwuchs schon in der Ausbildung ein Bewusstsein für potentielle Risiken von Forschung zu vermitteln. Sie entscheiden gegebenenfalls: STOP. Bis hierhin und nicht weiter.“ Una Jakob sieht es ähnlich: „Es braucht von Fall zu Fall individuelle Entscheidungen, um das Nutzenpotential zu erhalten. Regulation darf nicht in Konflikt mit der Forschungsfreiheit geraten.“
- Eine universitätsübergreifende Forschergruppe um den Epidemiologen Tom Inglesby warnt im Rahmen einer Studie: „Aufgrund ihres universellen Charakters könnte dasselbe biologische KI-Modell, mit dem ein harmloser viraler Vektor für eine Gentherapie entwickelt werden kann, auch zur Entwicklung eines pathogeneren Virus genutzt werden, das in der Lage ist, Immunität zu umgehen. Freiwillige Verpflichtungen, das Gefahrenpotenzial zu bewerten, sind sinnvoll und wichtig, reichen jedoch nicht aus. Es braucht (…) verbindliche Vorschriften, die verhindern, dass biologische Modelle wesentlich zu großflächigen Gefahren beitragen, wie beispielsweise zur Erzeugung neuartiger oder verstärkter Krankheitserreger, die große Epidemien oder sogar Pandemien auslösen können.“
Vom Entdecker zum KI-Kurator: So verändert sich die Forschung
In den nächsten Jahren könnte sich die synthetische Biologie von einer ohnehin schon datengetriebenen Wissenschaft in eine KI-gesteuerte Entwicklungsplattform verwandeln. Sprachmodelle werden dann nicht nur biologische Strukturen analysieren, sondern immer öfter eigenständig Vorschläge für Experimente, Wirkstoffe oder genetische Konstrukte liefern.
Forscher werden dadurch zwar nicht ersetzt, müssen sich aber neu erfinden. Und zwar vom Entdecker zum kritischen KI-Kurator. Zeitgleich wird aber auch der Druck zunehmen, verbindliche Spielregeln zu schaffen. Die Frage wird nämlich nicht sein, ob biologische KI reguliert werden muss, sondern wie.
Denn: Zu strenge Vorgaben könnten Innovationen und Forschungen ausbremsen, während zu lasche Kontrollen neue Risiken bergen könnten. Zwischen Forschungsfreiheit und Sicherheitsinteressen droht dadurch ein politischer Balanceakt, der weitaus komplizierter ist als Debatten über Datenschutz oder Urheberrecht.
Langfristig wird sich der Erfolg der künstlichen synthetischen Biologie aber vermutlich nicht ausschließlich anhand von Leistungsfähigkeit, sondern auch anhand von Vertrauenswürdigkeit entscheiden. Denn: Wenn KI eines Tages Impfstoffe, Therapien oder sogar ganze biologische Systeme mitentwirft, wird Transparenz zu einem entscheidenden Faktor. Die Coronapandemie lässt grüßen.
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