Künstliche Intelligenz kann biologische Forschung beschleunigen – und theoretisch auch den Missbrauch erleichtern. Für die Gesundheitspolitik wäre es dennoch ein Fehler, Biosecurity vor allem als KI-Problem zu behandeln. Viele der gefährlichsten Schwachstellen existieren bereits unabhängig von Sprach- oder Designmodellen.
Ein anschauliches historisches Beispiel sind die Anthrax-Anschläge in den USA im Jahr 2001. Nach Angaben des US-Rechnungshofs GAO erkrankten 22 Menschen in vier Bundesstaaten, fünf starben. Eine Analyse des indischen Manohar Parrikar Institute for Defence Studies and Analyses (IDSA) vom September 2026 hält fest (übersetzt), dass die Anschläge erhebliche Schwächen bei Erkennung und Reaktion im Gesundheitswesen, in der Nachrichtengewinnung und in der Abstimmung zwischen Behörden offenlegten.
Die physische Welt bleibt der Engpass
Heute sind DNA-Synthese, automatisierte Laborsysteme und spezialisierte Analytik breiter verfügbar. KI kann zusätzlich helfen, Informationen zusammenzuführen, Designs vorzuschlagen oder technische Hürden verständlicher zu machen. Doch zwischen einem digitalen Entwurf und einem funktionsfähigen biologischen System liegen weiterhin Laborarbeit, Materialzugang, Geräte, Know-how und Qualitätskontrolle. Der Wissenschaftliche Dienst des US-Kongresses (CRS) weist in einer Kurzanalyse vom September 2026 darauf hin (übersetzt), dass KI-generierte biologische Designs nicht zwingend funktionsfähig sind und damit nicht automatisch ein Risiko darstellen.
Gerade deshalb ist die Regulierung dieser physischen Schnittstellen zentral. Kommerzielle Anbieter können Bestellungen genetischer Sequenzen prüfen, Identitäten verifizieren und verdächtige Muster melden; das US-Standardisierungsinstitut NIST betreibt dazu laut CRS ein eigenes Programm zur Sicherheit synthetischer Nukleinsäuresequenzen. Schwieriger wird es bei privaten oder dezentralen Laboren. Bereits 2007 bemängelte der GAO, dass über Labore außerhalb staatlicher Förderung und Registrierung wenig bekannt sei – während sich die Zahl der Hochsicherheitslabore der Stufe BSL-4 laut GAO von fünf vor 2001 auf 15 erhöht hatte.
Hinzu kommt ein Governance-Problem. Regeln für sogenannte Dual-Use-Forschung – Forschung, die sowohl nützliche als auch schädliche Anwendungen haben kann – ändern sich häufig und sind international uneinheitlich. Laut CRS gibt es in den USA kein übergreifendes Bundesgesetz zu Biosicherheit; die Aufsicht beruht auf einer Mischung verschiedener Regelungen. Das erschwert langfristige Compliance-Strukturen in Forschungseinrichtungen und Unternehmen.
Für Health-Tech-Anbieter und Laborplattformen ergibt sich daraus eine klare Produktfrage: Sicherheitsmechanismen dürfen nicht erst nach dem Modelltraining beginnen. Erstens gehören Identitätsprüfung und Screening sensibler Sequenzen an die Stelle, an der Bestellungen oder Laboraufträge eingehen, wie es die von CRS beschriebenen Ansätze zur Nukleinsäure-Synthese vorsehen. Zweitens brauchen Plattformen Zugriffskontrollen, lückenlose Protokollierung und definierte Eskalationswege an Behörden – gerade jene Koordination, deren Fehlen die IDSA-Analyse für 2001 beschreibt.
Einordnung: KI erweitert das Spektrum biologischer Risiken, ersetzt aber nicht die bekannten Aufgaben der Biosicherheit. Die Befunde von GAO und CRS zeigen, dass Aufsichtslücken bei Laboren und Materialzugang älter sind als die heutigen Modelle. Der Markt braucht deshalb weniger Alarmismus und mehr belastbare Kontrollen an den Stellen, an denen digitale Informationen in reale biologische Arbeit übergehen.
Dr. med. Alvar Mollik
Medizin
Dr. med. Alvar Mollik ist HNO-Facharzt, Gründer von Mindful Doctor und Herausgeber des Buches „Mindful Doctor“. Bei MIDO Health schreibt er über Medizin, Versorgung und die Frage, wie Ärztinnen und Ärzte in einem sich wandelnden System gesund führen können.
