Nature-Studie enthüllt: Computer erzeugten falsche Spuren in der Evolutionsgeschichte von Corona

Von Jon Fleetwood

Wo enden die biologischen Beweise und wo beginnt die fälschlicherweise erzeugte, computergenerierte Geschichte von SARS-CoV-2?

Eine im Februar 2026 in Nature Methods veröffentlichte Studie bestätigt, dass „die Mehrheit der während der Pandemie gewonnenen SARS-CoV-2-Genome“ mithilfe eines Rekonstruktionsverfahrens erstellt wurde, das zu „systematischen Fehlern in den Genomen“ führen kann.

Diese Fehler haben nicht nur einzelne Genomdatensätze verfälscht.

Den Autoren zufolge folgten auf Wellen von COVID-Varianten „Wellen systematischer Fehler“, die „erhebliche Auswirkungen auf den abgeleiteten phylogenetischen Stammbaum“ hatten – also auf die computergestützte Rekonstruktion, mit der beschrieben wird, wie sich SARS-CoV-2 angeblich entwickelt hat und in welcher genetischen Verwandtschaft verschiedene Proben zueinander stehen.

Die Studie deckt auf, wie es dazu kam: Einige Softwareprogramme füllten Stellen, an denen die Sequenzierung keine Daten lieferte, einfach mit Buchstaben auf, die aus der SARS-CoV-2-Referenzsequenz kopiert wurden.

Da diese Referenz bereits als mutmaßlicher Vorfahr gilt, konnte aus „wir wissen nicht, was hier stand“ die Aussage „hier stand die Vorfahrensequenz“ werden.

Diese unrechtmäßig vom Computer eingefügten Buchstaben konnten dann zu falschen Hinweisen darauf werden, dass SARS-CoV-2 in Richtung seines mutmaßlichen Vorfahren zurückmutiert sei.

Die Forscher griffen schließlich auf die archivierten Sequenzierungsdaten von Millionen von Pandemiegenomen zurück und rekonstruierten diese.

In der Folge verschwanden zahlreiche vermeintliche Evolutionsereignisse, fast 30.000 Proben änderten ihre Abstammungsklassifizierung, und eine nachgelagerte Analyse ergab 1.400 weniger vermeintliche separate Einschleppungen von SARS-CoV-2 in die Vereinigten Staaten.

Die angebliche biologische Vergangenheit hatte sich nicht geändert.

Die computergenerierte genetische Aufzeichnung, die zur Rekonstruktion dieser Vergangenheit verwendet wurde, hingegen schon.

Das offenbart ein Problem, das grundlegender ist als schlechte Software.

Wenn eine Änderung der Art und Weise, wie Computer SARS-CoV-2-Genome rekonstruierten, Mutationen, die Zuordnung zu Abstammungslinien und die rekonstruierte Übertragungsgeschichte verändern konnte, dann handelte es sich bei diesen Dingen nicht einfach um Beobachtungen dessen, was das Virus tat.

Es waren Schlussfolgerungen, die aus computergestützten Rekonstruktionen von Sequenzierungsdaten gezogen wurden.

Und die Rekonstruktionen selbst könnten falsch sein.

Die Studie wirft daher eine Frage auf, die weit über die konkreten Fehler hinausgeht, die Hunt et al. korrigiert haben:

Wo enden die biologischen Beweise und wo beginnt die computergenerierte Geschichte von SARS-CoV-2?

„Die Mehrheit der SARS-CoV-2-Genome“

Hunt et al. haben das Ausmaß des Problems in der Zusammenfassung ihrer Arbeit in ungewöhnlich deutlichen Worten beschrieben:

„Die meisten SARS-CoV-2-Genome, die während der Pandemie gewonnen wurden, wurden durch die Amplifikation überlappender Genomabschnitte („Tiled Amplicons“), die Rekonstruktion ihrer Sequenzen und deren Zusammenfügung ermittelt. Dies führt zu systematischen Fehlern in den Genomen, sofern die Software weder das Amplikonschema noch die Fehlerarten bei der Amplikonsequenzierung berücksichtigt. Zudem müssen die Amplikonschemata im Laufe der Zeit aktualisiert werden, da neue Mutationen im Virus die Primer-Bindungsstellen am Ende der Amplikons beeinträchtigen. So fegten während der Pandemie Wellen von Varianten über die Welt hinweg, auf die Wellen systematischer Fehler in den Genomen folgten, was erhebliche Auswirkungen auf den abgeleiteten phylogenetischen Stammbaum hatte.“

Der Abschnitt stellt gleich vier Tatsachen fest.

1. Die Mehrheit der SARS-CoV-2-Genome aus der Pandemie wurde aus amplifizierten, überlappenden Fragmenten rekonstruiert.
2. Dieser Prozess kann zu „systematischen Fehlern in den Genomen“ führen.
3. Die Autoren sagen, dass auf die Variantenwellen „Wellen systematischer Fehler“ folgten.
4. Und diese Fehler hatten „erhebliche Auswirkungen“ auf den angeblichen Evolutionsbaum.

Das ist von Bedeutung, da der Baum nicht bloß eine Illustration ist.

Genetische Unterschiede zwischen rekonstruierten Genomen werden herangezogen, um zu folgern (anzunehmen), welche Proben miteinander verwandt sind, wo Mutationen auftraten, welche Proben zu welchen Abstammungslinien gehören und wie diese Abstammungslinien angeblich von früheren abstammen.

Na und?

Systematische Fehler waren bereits in den Belegen vorhanden, bevor diese in eine Evolutionsgeschichte umgewandelt wurden.

Die grundlegende Frage ist daher unvermeidlich:

Wenn der Großteil der SARS-CoV-2-Genome einen Rekonstruktionsprozess durchlaufen hat, bei dem systematische Fehler auftreten können, und diese Fehler den abgeleiteten Stammbaum erheblich verändert haben, inwieweit spiegelt dann die angebliche Evolutionsgeschichte von COVID die tatsächlichen biologischen Gegebenheiten wider, und inwieweit spiegelt sie das wider, was die Software des Rekonstruktionssystems fälschlicherweise erzeugt hat?

Die Sequenzierungsdaten lieferten keine Antwort

Hunt et al. gingen über die fertigen GenBank-Genome hinaus und untersuchten die archivierten Sequenzierungs-Reads, die zu deren Erstellung verwendet worden waren.

In ihrer ergänzenden Analyse suchten Hunt et al. gezielt nach Abschnitten der GenBank-Genome, in denen die archivierten Sequenzierungs-Reads keine Abdeckung aufwiesen.

Das bedeutet, dass es keine Sequenzierungs-Reads gab, die zeigten, welche genetischen Buchstaben dort tatsächlich vorhanden waren.

Dennoch behauptete das fertige GenBank-Genom, dass bestimmte Buchstaben mit der Referenzsequenz übereinstimmten.

Die Forscher sagten, es gebe „keine Hinweise aus den Reads, die eine Zuordnung zu A, C, G oder T stützen würden“.

Mit anderen Worten: Die zugrunde liegenden Sequenzierungsdaten besagten:

• Wir wissen nicht, welche genetischen Buchstaben hier vorkamen.

Das fertige Genom besagte jedoch:

• Diese spezifischen genetischen Buchstaben waren hier vorhanden.

Unabhängig davon, wie viel Vertrauen man generell in die Genomsequenzierung setzt, stellen diese speziellen Lücken ein einfacheres Problem dar:

Die Sequenzierungsdaten hatten keine Antwort geliefert, doch das fertige Genom enthielt trotzdem eine.

Na und?

Wenn keine Sequenzierungs-Reads belegen konnten, ob eine Position A, C, G oder T enthielt, konnte an dieser Position auch nicht festgestellt werden, ob ein angebliches Virus dort mit einem anderen übereinstimmte oder sich von diesem unterschied.

Doch genau diese genetischen Übereinstimmungen und Unterschiede werden in nachfolgenden evolutionären Analysen herangezogen, um Verwandtschaftsverhältnisse und Veränderungen zu rekonstruieren.

Wenn die zugrunde liegenden Daten nicht belegten, was dort vorhanden war, wie konnte dann an ihrer Stelle eine eindeutige genetische Sequenz erscheinen und anschließend legitimerweise als Beweis dafür dienen, was SARS-CoV-2 angeblich getan hat?

Der Computer lieferte den mutmaßlichen Vorfahren

Hunt et al. zeigen auf, wie es dazu kam.

Einige Programme zur Genomkonstruktion zwangen Segmente der SARS-CoV-2-Referenzsequenz dazu, fehlende Daten zu ergänzen.

Die Autoren bezeichnen diese Vorgehensweise als „falsche Annahme“: Wenn eine Region keine Reads enthielt, konnte die Software dennoch vermuten, dass die fehlende Sequenz mit der Referenz übereinstimmte.

Und die Referenz stellte in der Evolutionsanalyse die mutmaßliche Vorläufersequenz von SARS-CoV-2 dar.

Der Vorgang verlief daher wie folgt:

Keine Sequenzierungsnachweise

→ Die Software fügt die vermutete Vorläufersequenz ein

→ Das fertige Genom enthält eindeutige Vorläuferzeichen

→ Die nachfolgende Analyse erhält diese Zeichen als Teil des Genoms.

Die Probe lieferte keine Hinweise auf diese Buchstaben an diesen Positionen.

Der Computer fügte sie gerade deshalb ein, weil es keine Hinweise gab.

Hunt et al. sagen, dass Teile der Referenzsequenz verwendet worden seien, um Lücken bei „einer großen Anzahl von Sequenzen“ zu füllen, und dass dieser Effekt allein eine „wesentliche Ursache für Rückentwicklungen im Stammbaum“ sei.

Na und?

Die Forscher versuchten zu erschließen, inwiefern sich die Proben von ihrem vermuteten Vorfahren unterschieden, während eine Genom-Konstruktionssoftware diesen vermuteten Vorfahren einfach überall dort in die Probe einfügte, wo keine Beweise vorlagen.

Das kehrt die normale Richtung der Beweisführung um.

Anstatt dass die Probe unabhängig und direkt nachwies, dass sie mit dem vermuteten Vorfahren übereinstimmte, lieferte der vermutete Vorfahr selbst die Übereinstimmung.

Wie kann diese computergenerierte Ähnlichkeit dann legitimerweise als Beweis für Abstammung oder Evolution gelten?

Fehlende Beweise führten zu einer falschen Evolution

Die Folgen schlugen sich im Evolutionsbaum nieder.

Der Mechanismus ist einfach.

Vermuteter Vorfahr:

A

Angeblicher Nachkomme:

G

Spätere Probe ohne Sequenzierungsnachweis:

?

Referenz aus der Software:

A

Die vollständigen Genome scheinen nun Folgendes zu zeigen:

A → G → A

Die Evolutionsanalyse lässt den Schluss zu, dass SARS-CoV-2 von seinem vermuteten Vorfahren weg mutierte und anschließend wieder zurückmutierte.

Aber die Probe lieferte nie das endgültige A.

Der Computer hat es dort eingefügt.

Hunt et al. identifizieren eine große Anzahl von Reversionen als wichtiges Anzeichen für Artefakte in pandemischen Evolutionsbäumen.

Na und?

Ein angebliches Ereignis in der biologischen Geschichte von SARS-CoV-2 könnte auf Informationen zurückgehen, die nie aus dem relevanten Teil der Probe gewonnen wurden.

Die epistemische Kette sah nun wie folgt aus:

fehlende Beweise → computergenerierte Sequenz → abgeleitete Mutation → angebliche Virusgeschichte.

Wenn ein angebliches evolutionäres Ereignis nur deshalb existiert, weil eine Software zunächst den genetischen Zustand geliefert hat, der dieses Ereignis erfordert, welche Beweise belegen dann unabhängig davon, dass das angebliche Virus selbst jemals die behauptete Evolution durchlaufen hat?

Wellen von Varianten führten zu Wellen systematischer Fehler

Hunt et al. beschreiben ein Problem, das sich parallel zum angeblichen Virus entwickelte.

Die Tiled-Amplicon-Methode soll von Primern abhängen, die an bestimmten genetischen Stellen wirken.

Den Autoren zufolge könnten neue Mutationen diese Primer-Bindungsstellen beeinträchtigen, was eine Aktualisierung der Amplifikationsschemata erforderlich machen würde.

Daher ihre bemerkenswerte Aussage:

Auf „Wellen von Varianten“ folgten „Wellen systematischer Fehler in den Genomen“.

Das Fehlerprofil war daher während der gesamten Pandemie nicht unbedingt konstant.

Es konnte sich ändern, so wie sich das angebliche Virus veränderte.

Na und?

Dieselben genetischen Veränderungen, die die Forscher zu dokumentieren versuchten, konnten die Leistungsfähigkeit des Systems beeinträchtigen, mit dem sie dokumentiert wurden.

Das führt zu einem epistemischen Rückkopplungsproblem:

Die Forscher nutzten das Sequenzierungssystem, um sich verändernde Varianten zu identifizieren, während sich verändernde Varianten ihrerseits zu sich verändernden systematischen Fehlern in den aus der Sequenzierung abgeleiteten Genomen führen konnten.

Wenn während einer Variantenwelle ein neues genetisches Muster auftrat, wie sicher konnten die nachfolgenden Forscher dann eine biologische Veränderung bei SARS-CoV-2 von einem neuen systematischen Fehler unterscheiden, der dadurch entstand, dass die vermeintliche biologische Veränderung das System beeinträchtigte, mit dem das Genom rekonstruiert wurde?

Die Fehler gelangten in den Evolutionsbaum

Hunt et al. machen die Folgeeffekte in ihrer Diskussion deutlich.

Sie schreiben:

„Die Folgeeffekte der Verwendung mehrerer Genom-Assemblierungs-Workflows unterschiedlicher Qualität, inkonsistenter Qualitätskontrollkriterien und der unvermeidlichen Koevolution von Virus- und Amplikonschemata führten zu systematischen Fehlern in den Genomen und damit auch in der Phylogenie.“

Dieser Satz macht deutlich, wohin die Fehler gelangten.

In die Genome.

Und folglich:

In den Evolutionsbaum.

Na und?

Sobald ein fehlerhafter genetischer Buchstabe in das fertige Genom gelangt, erkennt die nachgelagerte Analyse nicht automatisch, dass dieser Buchstabe ein unzulässiges Artefakt und keine biologische Realität darstellt.

Er kann zu einem weiteren Datenpunkt werden, aus dem Abstammung und Evolution abgeleitet – nicht beobachtet – und anschließend operationalisiert werden.

Die Autoren selbst beschreiben das Problem als den Versuch, „Artefakt von Biologie“ zu unterscheiden.

Das ist von großer Bedeutung:

Wenn Forscher, die den Evolutionsbaum betrachten, feststellen müssten, ob etwas, das darin erscheint, ein „Artefakt“ oder „biologische Realität“ darstellt, dann kann der Baum selbst nicht einfach mit einer beobachteten biologischen Geschichte gleichgesetzt werden.

Die Rekonstruktion der Genome löschte die vermeintliche Evolution aus

Hunt und seine Kollegen griffen erneut auf die öffentlich archivierten Sequenzierungsdaten zurück und rekonstruierten Millionen von vermeintlichen SARS-CoV-2-Genomen mithilfe einer standardisierten Pipeline namens Viridian.

Anschließend verglichen sie den daraus resultierenden Evolutionsbaum mit dem auf GenBank basierenden Baum.

Der GenBank-Baum enthielt 63 Genompositionen mit mindestens 200 vermeintlichen Reversionen.

Der Viridian-Stammbaum enthielt:

20.

Die vermeintlichen Viren waren nicht durch die Zeit zurückgereist und hatten sich verändert.

Die computergestützte Darstellung hatte sich verändert.

Und eine große Anzahl vermeintlicher evolutionärer Ereignisse verschwand.

Na und?

Das bedeutet, dass diese Ereignisse nicht alle als unabhängig feststehende Fakten darüber behandelt werden können, was SARS-CoV-2 biologisch getan hat.

Zumindest einige hingen davon ab, wie Computer die Sequenzierungsdaten in fertige Genome umwandelten.

Wenn die zugrunde liegende biologische Vergangenheit feststeht, die Rekonstruktion jedoch die vermeintliche Evolutionsgeschichte verändert – welche wird dann berichtet, wenn Forscher sagen: „Das Virus hat sich weiterentwickelt“?

Fast 30.000 Proben wechselten die Abstammungslinie

Die Auswirkungen erstreckten sich auch auf die Bezeichnungen der vermeintlichen Virus-Abstammungslinien.

Hunt et al. fanden 29.475 Proben, deren Zuordnung zu den Pango-Coronavirus-Abstammungslinien unterschiedlich ausfiel, je nachdem, ob das GenBank-Genom oder die Viridian-Rekonstruktion herangezogen wurde.

Die Proben selbst hatten sich nicht verändert.

Ihre computergenerierte genetische Darstellung hatte sich jedoch verändert.

Und als sich diese Darstellung änderte, änderte sich die Klassifizierung von fast 30.000 Proben.

Na und?

„Diese Probe gehörte zur Linie X“ klingt wie eine intrinsische biologische Tatsache, die in der Probe entdeckt wurde.

Bei diesen Proben hing die Antwort jedoch davon ab, welche Rekonstruktion der Sequenzierungsdaten dem System zur Linienklassifizierung übermittelt wurde.

Wenn sich die Abstammungslinie einer Probe ändern kann, wenn sich ihr computergestützt rekonstruiertes Genom ändert, wo endet dann die biologische Identität und wo beginnt die algorithmische Klassifizierung?

Die rekonstruierte Geschichte der Einschleppung von COVID in die USA hat sich geändert

Die Forscher von „Nature Methods“ prüften anschließend, ob die Neukonstruktion der Genome über den Evolutionsbaum hinaus noch weitere Auswirkungen hatte: ihre Rekonstruktion, wie oft SARS-CoV-2 vermutlich in verschiedene Länder eingeschleppt wurde.

Unter Verwendung der ursprünglichen GenBank-Genome ergab die Analyse von Hunt et al.:

• 15.026 separate Einschleppungen von SARS-CoV-2 in die Vereinigten Staaten.

Unter Verwendung der Genome, die Hunt et al. aus den archivierten Sequenzierungsdaten rekonstruiert hatten:

• 13.626.

Die Forscher erhielten somit 1.400 weniger abgeleitete Einführungen in die USA, nachdem sie die Art der Rekonstruktion der von ihnen analysierten Sequenzierungsdaten geändert hatten.

Hunt et al. erklären, dass Genomfehler Proben trennen könnten, die eigentlich zusammen gruppiert worden wären, was dazu führte, dass ihre geografische Analyse zusätzliche künstliche „Einführungen“ ableitete.

Wichtig ist, dass das Team nicht alle 1.400 Fälle speziell auf den Fehler bei der Referenzvervollständigung zurückführt.

Ihre rekonstruierten Genome korrigierten mehrere Arten von Fehlern.

Die epistemische Konsequenz ist jedoch grundlegend.

Weder die Zahl 15.026 noch die Zahl 13.626 bedeutet, dass Forscher direkt beobachtet hätten, wie SARS-CoV-2 so oft in die Vereinigten Staaten eingedrungen ist.

Beide Zahlen sind Verläufe, die aus genetischen Zusammenhängen zwischen computergestützt rekonstruierten Genomen abgeleitet wurden.

Ändert man die Genome, ändert sich die abgeleitete Geschichte um 1.400 vermeintliche Einschleppungen.

Na und?

Fehler, die bei der Konstruktion der digitalen Genome entstanden sind, waren so folgenschwer, dass sie die Aussagen des Modells derselben Forscher über den tatsächlichen Verlauf der Pandemie veränderten.

Wenn die Rekonstruktion der genetischen Daten 1.400 abgeleitete Einträge von SARS-CoV-2 in die Vereinigten Staaten auslöschen kann, wie viele andere Behauptungen darüber, woher das Virus angeblich stammte, wohin es gelangte und wie es sich ausbreitete, hängen dann nicht von direkt beobachteten Ereignissen ab, sondern von der jeweiligen computergestützten Rekonstruktion, die zu ihrer Ableitung verwendet wurde?

Das grundlegende Problem geht über COVID hinaus

Hunt et al. stellen Viridian teilweise als Lösung für künftige Epidemien und Pandemien dar.

Sie hoffen insbesondere, dass ihre Arbeit den Zeitaufwand für die Untersuchung von Bäumen und den Versuch, „Artefakte von biologischen Phänomenen zu unterscheiden“, verringern wird.

Diese Formulierung macht das tiefer liegende Problem deutlich.

Die endgültige genetische Aufzeichnung kann beides enthalten.

Und die Forscher müssen möglicherweise im Nachhinein feststellen, was was ist.

Das ist nicht nur im Zusammenhang mit SARS-CoV-2 von Bedeutung, denn die moderne Genetik arbeitet routinemäßig auf mehreren Ebenen: Biologisches Material liefert Messwerte von Messgeräten; Software wandelt diese Messwerte in genetische Befunde um; Rechenpipelines fügen diese Befunde zu Sequenzen zusammen; Algorithmen vergleichen diese Sequenzen; und Modelle leiten daraus Verwandtschaftsbeziehungen, Abstammung und Evolutionsgeschichte ab.

Hunt et al. weisen nicht nach, dass die Genomsequenzierung generell ungültig ist.

Sie kommen zu einer präziseren Schlussfolgerung.

Und einer, die epistemisch von Bedeutung ist:

Ein fertiggestelltes Genom stimmt nicht automatisch mit den zugrunde liegenden Erkenntnissen überein, und eine aus diesem Genom abgeleitete biologische Erklärung enthält die Fehler, die bei seiner Erstellung entstanden sind.

Diese Unterscheidung wird entscheidend, sobald die Sprache diese Ebenen miteinander verschmilzt.

• Eine rekonstruierte Sequenz wird zum „Genom“.
• Ein Unterschied zwischen rekonstruierten Genomen wird zu einer „Mutation“.
• Eine rechnerisch abgeleitete Beziehung wird zur „Abstammung“.
• Ein abgeleiteter Stammbaum wird zur „Evolutionsgeschichte“.

An welchem Punkt dieser Kette wurde aus einer instrumentengestützten Beobachtung eine rechnergestützte Schlussfolgerung?

Und ab wann wurde diese Schlussfolgerung so dargestellt, als handele es sich um das biologische Ereignis selbst?

Fazit

Die in „Nature Methods“ veröffentlichte Studie zeigt, dass systematische Fehler in die SARS-CoV-2-Genome eingedrungen sind und den daraus erstellten vermeintlichen Evolutionsbaum erheblich beeinflusst haben.

In einem dokumentierten Fehlerfall füllte die Software Regionen mit der vermuteten Vorläufersequenz auf, obwohl die zugrunde liegenden Sequenzierungsdaten keinerlei Hinweise darauf lieferten, was sich dort tatsächlich befand.

Diese vom Computer generierten Buchstaben konnten dann zu falschen Belegen für die Virusevolution werden.

Als Hunt et al. Millionen von Genomen anhand der archivierten Sequenzierungsdaten rekonstruierten, verschwanden vermeintliche evolutionäre Ereignisse, änderte sich die Klassifizierung der Abstammungslinien bei fast 30.000 Proben, und ihre Rekonstruktion ergab 1.400 weniger abgeleitete Einführungen in die USA.

Die angebliche biologische Vergangenheit hatte sich nicht verändert; die computergestützte genetische Aufzeichnung hatte sich verändert, und die daraus abgeleitete Geschichte änderte sich mit ihr.

Das grundlegende Problem besteht daher nicht lediglich darin, dass einige Genome Fehler enthielten.

Es besteht vielmehr darin, dass computergestützt rekonstruierte Genome als Beweise für Mutationen, Abstammungslinien, Herkunft, Evolution und Übertragungsgeschichte herangezogen wurden, obwohl die Studie zeigt, dass die Rekonstruktion selbst falsche biologische Beweise erzeugen konnte.

Damit bleibt die zentrale Frage:

Wie viel von der angeblichen genetischen Vorgeschichte bzw. dem Alibi von COVID-19 wurde durch die zugrunde liegenden biologischen Beweise belegt, und wie viel wurde durch die computergestützten Systeme erzeugt, die verwendet wurden, um diese Beweise in Genome, Evolutionsbäume und Behauptungen darüber umzuwandeln, was SARS-CoV-2 angeblich getan hat?