Neue Studie deutet auf mögliche Laborherkunft von COVID-19 hin
Ein komplexes Rätsel, das die Welt seit Jahren beschäftigt, könnte bald neue Erkenntnisse enthüllen. Forscher haben mithilfe modernster KI-Technologien versucht, das ursprüngliche Rezept von COVID-19 nachzuvollziehen. Auch wenn es unwahrscheinlich ist, dass der genaue Ursprung des Virus eindeutig festgestellt werden kann, gibt es zahlreiche Hinweise darauf, dass es sich dabei möglicherweise um eine im Labor entwickelte Biowaffe handelt, führt Patrick Wood, der Herausgeber, aus.
Jüngste, bemerkenswerte Forschungsergebnisse legen nahe, dass das Virus möglicherweise nicht von Tieren wie Fledermäusen oder Schuppentieren stammt. Stattdessen könnte COVID-19 aus einer Kombination menschlicher Krankheiten hervorgegangen sein. Durch den Einsatz eines innovativen KI-gestützten Verfahrens, das als Max-Logistic Intelligence bekannt ist, entdeckten Wissenschaftler genetische Verbindungen zwischen COVID-19 und zwei weitgehend unbekannten Infektionen – Rotz und Sennetsu-Fieber. Diese neue Erkenntnis könnte die bisherige Geschichte des Virus erheblich verändern.
In einer aktuellen Studie, die in der Fachzeitschrift Fortschritte in Biomarkerwissenschaften und -technologie veröffentlicht wurde, setzten die Forscher einen KI-Ansatz ein, um DNA-Methylierungsmuster an 865.859 CpG-Stellen in Blutproben von COVID-19-Patienten während der frühen Krankheitsphase zu analysieren. Unter der Leitung von Zhengjun Zhang, einem Statistiker an der Universität Wisconsin, zeigten die Ergebnisse signifikante genetische Verbindungen und legen nahe, dass COVID-19 das Resultat einer seltenen Kombination zweier Infektionskrankheiten in Verbindung mit häufigeren menschlichen Erkrankungen sein könnte.
Diese Entdeckung stellt die gängige Theorie in Frage, dass das Virus aus Wildtierpopulationen stammt. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass frühere Studien möglicherweise nicht ausreichend berücksichtigt haben, inwiefern menschliche Krankheiten zur Entstehung von COVID-19 beigetragen haben könnten. „Die Verbindung der 865.859 CpG-Stellen stellt eine enorme Herausforderung dar, da zufällige Korrelationen mit einer Wahrscheinlichkeit von weniger als eins zu zehn Millionen auftreten könnten“, erklärt Zhang. Mit Blick auf die Seltenheit der untersuchten Krankheiten sinkt jedoch die Wahrscheinlichkeit, eine bedeutende Verbindung zu finden, auf eins zu einhundert Millionen – ein Hinweis auf die Validität der Studienergebnisse.
Das Max-Logistic Intelligence-Verfahren wurde in der Vergangenheit auch für die Identifikation von Krebs-Biomarkern genutzt. Es zeigt sich, dass diese Methode eine bessere Interpretierbarkeit und Robustheit als konventionelle KI-Algorithmen wie Random Forests oder Deep Learning bietet, vor allem wenn es darum geht, kausale Zusammenhänge zu erkennen.
Zhang hebt hervor, dass die Entdeckung zuverlässiger Biomarker für den wissenschaftlichen Fortschritt entscheidend ist, jedoch oft keine Übereinstimmungen zwischen verschiedenen Studien und Kohorten bestehen. „Die DNA-Methylierung spielt eine zentrale Rolle bei der Genexpression und der Entstehung von Krankheiten. Störungen in diesem Prozess sind häufig Auslöser von Erkrankungen, was unsere Entscheidung erklärt, die Methylierungsmuster bei COVID-19 eingehender zu analysieren“, fügt er hinzu.
Diesem Thema widmet sich die Studie „Ätiologische Zusammenhänge zwischen dem ursprünglichen COVID-19 und zwei seltenen Infektionskrankheiten“, welche am 9. Dezember 2024 in der genannten Fachzeitschrift veröffentlicht wurde.
Wir bleiben unabhängig und werden weder von Vereinen, Verbänden, Parteien oder anderen Lobbygruppen unterstützt. Werbung und lästige Pop-ups gehören nicht zu unserem Konzept. Unterstütze unsere unabhängige Berichterstattung!
© 2025 Alle Rechte vorbehalten
