Im Labor entwickelt: Neue Erkenntnisse zum Ursprung von COVID-19
Die Frage nach dem Ursprung von COVID-19 bleibt komplex. Es scheint, als könnte das genaue Rezept, das zu seinem Entstehen führte, für immer verborgen bleiben. Dennoch gibt es Fortschritte in der Rückverfolgbarkeit des Virus durch den Einsatz fortgeschrittener Künstlicher Intelligenz (KI). Immer mehr Hinweise deuten darauf hin, dass COVID-19 möglicherweise eine hochentwickelte, im Labor hergestellte Biowaffe sein könnte. So beschreibt es Patrick Wood, der als Herausgeber fungiert.
Eine beeindruckende neue Studie behauptet, dass COVID-19 nicht, wie bislang vermutet, von Tieren wie Fledermäusen oder Schuppentieren, sondern aus einer seltenen Kombination menschlicher Krankheiten entstanden sein könnte. Die Forscher setzten eine spezielle KI-Technologie namens Max-Logistic Intelligence ein, um genetische Verbindungen zwischen COVID-19 sowie zwei weniger bekannten Infektionskrankheiten – Rotz und Sennetsu-Fieber – zu untersuchen. Diese Erkenntnis könnte das Verständnis über die Entstehung des Virus revolutionieren.
Trotz intensiver Forschung bleibt der Ursprung von COVID-19 unaufgeklärt. In der neuesten Studie, veröffentlicht in den Fortschritten der Biomarkerwissenschaften und -technologie, wurde ein KI-gestützter Ansatz gewählt, um DNA-Methylierungsmuster an mehr als 865.000 CpG-Stellen in Blutproben von Patienten in der Anfangsphase der Erkrankung zu untersuchen.
Unter der Leitung von Zhengjun Zhang vom Institut für Statistik an der University of Wisconsin wurde mithilfe von Max-Logistic Intelligence eine signifikante genetische Verbindung festgestellt. Die Resultate deuten darauf hin, dass COVID-19 möglicherweise aus der natürlichen Fusion zweier seltener Krankheiten, Rotz und Sennetsu-Fieber, in Kombination mit häufigen menschlichen Erkrankungen entstanden ist.
Diese Entdeckungen stellen die weit verbreitete Theorie in Frage, wonach das Virus seinen Ursprung in tierischen Wirten hat. Vielmehr scheinen frühere Studien zu stark auf wilde Tiere als mögliche Quelle fokussiert gewesen zu sein. Zhang erläutert, dass die Verknüpfung von 865.859 CpG-Stellen eine enorme Herausforderung darstellt und dass die Wahrscheinlichkeit, zufällige Korrelationen zu finden, unter einem zu zehn Millionen liegt. Berücksichtigt man jedoch die Seltenheit der fraglichen Krankheiten, reduziert sich die Wahrscheinlichkeit eines sinnvollen Zusammenhangs auf eins zu einhundert Millionen. Das stütze die Validität der Ergebnisse weiter.
Die Max-Logistic Intelligence-Methode wurde auch bei der Analyse von Krebs-Biomarkern verwendet. Im Vergleich zu traditionellen KI-Algorithmen und modernen maschinellen Lernansätzen zeigt sie eine größere Verständlichkeit, Konsistenz sowie Robustheit, insbesondere bei der Identifizierung kausaler Beziehungen.
Zhang merkt an, dass die Erforschung verlässlicher Biomarker für den wissenschaftlichen Fortschritt unerlässlich ist. Jedoch seien viele genetische Marker, die in isolierten Studien entdeckt wurden, oft in anderen Kohorten nicht reproduzierbar, was dazu führe, dass es zwischen den Forschungsgruppen kaum gemeinsame Ergebnisse gebe.
„Die DNA-Methylierung, der Prozess des Hinzufügens von Methylgruppen zur DNA, ist entscheidend für die Genexpression und die Entwicklung von Krankheiten“, betont Zhang. „Fehlregulationen in diesem Bereich können Krankheiten hervorrufen – ein Grund, warum wir die DNA-Methylierungsmuster bei COVID-19 so eingehend untersucht haben.“
Die grundlegenden Zusammenhänge zwischen COVID-19 und diesen zwei seltenen Krankheiten wurden in einer Arbeit von Zhengjun Zhang am 9. Dezember 2024 veröffentlicht. Diese spannende Entwicklung erfordert weiterhin fundierte Untersuchungen, um die Geheimnisse, die COVID-19 umgeben, entschlüsseln zu können.
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