{"id":13890,"date":"2026-07-17T09:03:34","date_gmt":"2026-07-17T07:03:34","guid":{"rendered":"https:\/\/meiser-tv.de\/uncategorized\/die-pandemie-infrastruktur-der-darpa-entwicklung-eines-pandemie-betriebssystems-vor-covid-19\/"},"modified":"2026-07-17T09:03:34","modified_gmt":"2026-07-17T07:03:34","slug":"die-pandemie-infrastruktur-der-darpa-entwicklung-eines-pandemie-betriebssystems-vor-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meiser-tv.de\/en\/uncategorized\/die-pandemie-infrastruktur-der-darpa-entwicklung-eines-pandemie-betriebssystems-vor-covid-19\/","title":{"rendered":"Die Pandemie-Infrastruktur der DARPA: Entwicklung eines Pandemie-Betriebssystems vor COVID-19"},"content":{"rendered":"
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Von Jon Fleetwood<\/em><\/p>\n

PROPHECY, ADEPT, P3, PREEMPT und DEFUSE scheinen aufeinander aufbauende Ebenen einer Infrastruktur des US-Milit\u00e4rs zu bilden, die in der Lage ist, Pandemien zu inszenieren und auferlegte Gegenma\u00dfnahmen rasch umzusetzen.<\/strong><\/p>\n

Ab 2010 startete die US-amerikanische Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) eine Reihe von Programmen zur biologischen Verteidigung, die in ihrer Gesamtheit betrachtet die Architektur eines vollst\u00e4ndigen Pandemie-Einsatzsystems zu bilden scheinen: Vorhersage genomischer Bedrohungen, Umwandlung von Sequenzinformationen in Arzneimittel, Verk\u00fcrzung der Reaktionszeiten, Ausweitung der \u00dcberwachung auf Tierpopulationen und Vorbereitung von Ma\u00dfnahmen, noch bevor ein Ausbruch offiziell gemeldet wurde.<\/p>\n

Die Programme hie\u00dfen PROPHECY<\/a>, ADEPT<\/a>, P3<\/a>, <\/strong>und PREEMPT<\/a><\/strong>.<\/p>\n

Ein f\u00fcnftes Projekt, DEFUSE<\/a><\/strong>, wurde im Rahmen von PREEMPT eingereicht und sah vor, diese Architektur speziell auf Fledermaus-Coronaviren anzuwenden.<\/p>\n

Operation Warp Speed<\/a> lieferte sp\u00e4ter die Ebene der industriellen Herstellung und des Einsatzes.<\/p>\n

Die g\u00e4ngige Erkl\u00e4rung lautet, dass diese Projekte eine umsichtige Pandemievorsorge darstellten.<\/p>\n

Doch gem\u00e4\u00df meiner In-Silico-Theorie<\/em> \u00fcber die Urspr\u00fcnge von Pandemien ergibt sich eine andere M\u00f6glichkeit:<\/p>\n

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Das US-Milit\u00e4r scheint ein Jahrzehnt damit verbracht zu haben, eine auf Computersequenzen basierende Infrastruktur f\u00fcr Vorhersagen, \u00dcberwachung, Diagnostik, Arzneimittelversorgung und Einsatzplanung aufzubauen, mit der Pandemien gesteuert werden k\u00f6nnen.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n

In diesem Rahmen ist das zentrale Objekt nicht unbedingt ein im herk\u00f6mmlichen Sinne nachgewiesenes physisches Virus.<\/p>\n

Es handelt sich vielmehr um die digitale (in silico<\/em>) Sequenzarchitektur, die als Virus anerkannt wird, sowie um den umfangreichen Apparat, der in der Lage ist, diese Architektur in PCR-Targets, angebliche F\u00e4lle, \u00dcberwachungsdaten, computergest\u00fctzte Varianten, pharmazeutische Produkte und Notfallma\u00dfnahmen umzuwandeln.<\/p>\n

PROPHECY (2010): Aufbau der Vorhersageebene<\/strong><\/h2>\n

Die DARPA startete PROPHECY im September 2010 mit dem erkl\u00e4rten Ziel, \u201eMedikamente und Impfstoffe bereits vor dem Entstehen eines Bedarfs zu entwickeln\u201c.<\/p>\n

Das Programm strebte die F\u00e4higkeit an, \u201edie nat\u00fcrliche Entwicklung jedes beliebigen Virus erfolgreich vorherzusagen\u201c, und zwar mithilfe von Plattformen und Algorithmen, die in der Lage sind, vermeintlich seltene genetische Ereignisse zu \u00fcberwachen und Umweltfaktoren zu ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n

PROPHECY erforderte biologische Hochdurchsatzsysteme, die Daten f\u00fcr Vorhersagealgorithmen generieren, Genotyp und Ph\u00e4notyp miteinander in Beziehung setzen, Mutationen und Reassortierungen nachverfolgen sowie zuk\u00fcnftige Evolutionsverl\u00e4ufe prognostizieren konnten.<\/p>\n

Innerhalb des konventionellen Rahmens sollte PROPHECY vorhersagen, wie sich physische Viren entwickeln w\u00fcrden.<\/p>\n

Im Rahmen der In-silico-Theorie kann PROPHECY jedoch als etwas Grundlegenderes verstanden werden: den Aufbau von Systemen, die in der Lage sind, den zuk\u00fcnftigen genomischen Sequenzraum zu definieren und vorherzusagen.<\/p>\n

Das ist von Bedeutung, da die moderne Pandemiebek\u00e4mpfungsinfrastruktur auf anerkannten Sequenzinformationen basiert.<\/p>\n

PCR-Targets werden aus Sequenzen ausgew\u00e4hlt.<\/p>\n

Varianten werden computergest\u00fctzt aus Sequenzen abgeleitet.<\/p>\n

\u00dcberwachungsdatenbanken sind um Sequenzen herum organisiert.<\/p>\n

Impfstoffe k\u00f6nnen auf der Grundlage von Sequenzen entwickelt werden.<\/p>\n

PROPHECY scheint daher die erste Ebene des Systems darzustellen: die F\u00e4higkeit, die genetische Informationsarchitektur zu generieren, zu interpretieren und vorherzusagen, um die herum eine zuk\u00fcnftige Pandemie organisiert werden k\u00f6nnte.<\/p>\n

ADEPT (2011): Sequenzinformationen in Gegenma\u00dfnahmen umwandeln<\/strong><\/h2>\n

Auf PROPHECY folgte bei der DARPA das Programm ADEPT.<\/p>\n

ADEPT begann etwa 2011 und 2012, in genkodierte medizinische Gegenma\u00dfnahmen zu investieren, darunter DNA- und RNA-basierte Technologien.<\/p>\n

Sp\u00e4ter w\u00fcrdigte die DARPA ADEPT daf\u00fcr, dass es dazu beigetragen habe, die technologische Grundlage f\u00fcr Nukleins\u00e4ure-Impfstoffe zu schaffen, und nannte Moderna als einen der beauftragten Auftragnehmer des Programms.<\/p>\n

Nach der g\u00e4ngigen Darstellung half ADEPT der Regierung, schneller auf neu auftretende Infektionskrankheiten zu reagieren.<\/p>\n

Im Rahmen des \u201eIn-Silico\u201c-Konzepts lieferte ADEPT die pharmazeutische Ebene, die erforderlich war, um anerkannte genetische Informationen direkt in Produkte umzuwandeln.<\/p>\n

Die Bedeutung von ADEPT liegt nicht nur darin, dass es Impfstoffe unterst\u00fctzte.<\/p>\n

Es trug dazu bei, ein System zu etablieren, in dem eine digital verbreitete Sequenz zur Entwurfsvorlage f\u00fcr eine pharmazeutische Intervention werden konnte, ohne dass das traditionelle Produktionsmodell erforderlich war, das auf der Z\u00fcchtung und Reinigung eines angeblich zirkulierenden Erregers basierte.<\/p>\n

W\u00e4hrend PROPHECY die F\u00e4higkeit entwickelte, Sequenzarchitekturen abzubilden und vorherzusagen, entwickelte ADEPT die F\u00e4higkeit, aus diesen Architekturen L\u00f6sungen herzustellen.<\/p>\n

Die Pause bei Gain-of-Function-Experimenten (2014\u20132017)<\/strong><\/h2>\n

Nach ADEPT wird die Chronologie noch auff\u00e4lliger.<\/p>\n

Im Jahr 2014 setzte die Bundesregierung die Finanzierung bestimmter \u201eGain-of-Function\u201c-Experimente im Zusammenhang mit Influenza, SARS und MERS aus.<\/p>\n

Diese Pause blieb bis Ende 2017 in Kraft.<\/p>\n

Die n\u00e4chste gro\u00dfe Pandemieplattform der DARPA entstand in der Zeit, als die Regierung diese Pause allm\u00e4hlich aufhob.<\/p>\n

Der Zeitpunkt allein beweist nicht, dass die Programme darauf ausgelegt waren, die Pause zu umgehen oder zu ersetzen.<\/p>\n

Doch die Abfolge verdient eine genauere Betrachtung.<\/p>\n

Die Bundesregierung schr\u00e4nkte vor\u00fcbergehend bestimmte Formen der offenen Forschung zur Potenzierung von Krankheitserregern ein, w\u00e4hrend das biologische Abwehrsystem des Milit\u00e4rs zunehmend den Schwerpunkt auf pr\u00e4diktive Modellierung, programmierbare Gegenma\u00dfnahmen, schnellen Einsatz, genomische \u00dcberwachung und Interventionsarchitektur legte.<\/p>\n

P3 (2017): Verk\u00fcrzung der Zeit von der Sequenzierung bis zum Einsatz<\/strong><\/h2>\n

Die Pandemieverh\u00fctungsplattform der DARPA, bekannt als P3, entstand im Jahr 2017.<\/p>\n

Die DARPA beschrieb P3 als Nachfolger von ADEPT und erkl\u00e4rte, das Programm ziele darauf ab, einen Ausbruch zu erkennen und innerhalb von etwa 60 Tagen Schutzma\u00dfnahmen zu entwickeln und einzusetzen.<\/p>\n

P3 war daher in erster Linie kein Forschungsprogramm.<\/p>\n

Es war ein Geschwindigkeitsprogramm.<\/p>\n

Sein Zweck bestand darin, die Zeitspanne zwischen der Erkennung einer vermeintlichen Bedrohung und dem Einsatz eines medizinischen Produkts zu verk\u00fcrzen.<\/p>\n

Innerhalb der In-silico-Theorie stellt P3 die Kompressionsschicht dar:<\/p>\n

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Wie schnell l\u00e4sst sich eine akzeptierte Sequenzarchitektur in eine einsetzbare Gegenma\u00dfnahme umwandeln?<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n

Das ist eine andere Frage als die, ob ein auf herk\u00f6mmliche Weise nachgewiesenes physisches Virus unabh\u00e4ngig verifiziert wurde.<\/p>\n

P3 war ausdr\u00fccklich daf\u00fcr gedacht, auch dann zu funktionieren, wenn kein echtes Virus vorliegt und \u201em\u00f6glicherweise nur elektronische Informationen zur Virussequenz verf\u00fcgbar sind\u201c.<\/p>\n

Sobald die genomische Architektur akzeptiert ist, kann das System in Gang gesetzt werden.<\/p>\n

Diagnostische Ziele k\u00f6nnen ausgew\u00e4hlt werden.<\/p>\n

Die \u00dcberwachung kann beginnen.<\/p>\n

Kandidatenprodukte k\u00f6nnen entworfen werden.<\/p>\n

Die Herstellung kann beginnen.<\/p>\n

Notfallbeh\u00f6rden k\u00f6nnen aktiviert werden.<\/p>\n

P3 wurde entwickelt, um diesen gesamten Zyklus von der Sequenz bis zur Intervention zu verk\u00fcrzen.<\/p>\n

PREEMPT (2018): Aufbau der Ebene \u201etierischen Ursprungs\u201c<\/strong><\/h2>\n

Die DARPA startete PREEMPT im Januar 2018.<\/p>\n

Das Programm zielte darauf ab, mutma\u00dflich \u201eauf den Menschen \u00fcbertragbare\u201c Viren in tierischen Reservoirs zu identifizieren und einzugreifen, bevor es zu einem angeblichen Sprung auf den Menschen kommt.<\/p>\n

PREEMPT erforderte Feldprobenahmen, Next-Generation-Sequenzierung, Metagenomik, \u00f6kologische \u00dcberwachung, Genotyp-Ph\u00e4notyp-Zuordnung, Mutationsidentifizierung, maschinelles Lernen und Datenaustausch nahezu in Echtzeit.<\/p>\n

Das Programm forderte insbesondere Modelle, die Folgendes erfassen konnten:<\/p>\n