In diesem Artikel soll in laienverständlicher Sprache erklärt werden, was moderne Virologen tun, wenn sie behaupten, sie hätten neue pathogene Viren entdeckt. Die Methoden, die sie jetzt anwenden, sind Teil eines sich rasch entwickelnden wissenschaftlichen Forschungsgebiets, der Virusgenomsequenzierung.

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Alle Lebewesen haben ein Genom, das ist der genetische Bauplan eines Organismus. (Vgl. Nature) Es ist das, was uns Menschen zu dem macht, was wir sind, und alles andere zu dem, was es ist. Daher ist die Ganzgenomsequenzierung (WGS) nicht auf die Virologie beschränkt. Diese Technologie wird auch zur Krankheitsvorbeugung eingesetzt, z. B. um festzustellen, ob Sie genetische Mutationen haben, die sich auf die Gesundheit Ihrer zukünftigen Kinder auswirken können; um vorherzusagen, welche Krankheiten eine Person im Alter bekommen kann; um Krebs vorzubeugen und wirksamer zu behandeln; um die Nebenwirkungen von Medikamenten bei einer bestimmten Person im Voraus zu bestimmen usw. (Vgl. Sequencing und MyBioSource.com) Der Schwerpunkt dieses Artikels liegt jedoch auf der Genomsequenzierung von Viren. Lassen Sie uns also verstehen, was das bedeutet.

Virale Genome, die entweder aus DNA oder RNA bestehen können, sind im Vergleich zu den Genomen größerer, komplexerer Organismen sehr klein. (Vgl. WebMD) Dies macht ihre Sequenzierung zu einer schnelleren und einfacheren Aufgabe. Unser menschliches Genom besteht zum Beispiel aus 3 Milliarden DNA-Nukleotiden, also Buchstaben. Das RNA-Genom eines Coronavirus besteht jedoch nur aus etwa 30.000 Nukleotiden, das RNA-Genom eines Influenza-/Grippevirus aus 13.500 Nukleotiden und das DNA-Genom des Redondovirus aus nur 3.000 Nukleotiden. (Vgl. Journal of Clinical Virology)

Wie in diesem Artikel aus dem Jahr 2017 in der Fachzeitschrift Nature erläutert, werden für die virale Genomsequenzierung drei Hauptmethoden verwendet: „Metagenomische Sequenzierung, PCR-Amplikon-Sequenzierung und Target Enrichment-Sequenzierung“.

Unabhängig von den verwendeten Methoden erklären die CDC (Centers for Disease Control and Prevention), dass Virologen mit Hilfe von Computern die in Zellkulturen gefundene RNA und DNA zu einem angeblich vollständigen Virusgenom sequenzieren. Sie behaupten dann, dass dies der Beweis für die Existenz eines bestimmten Virus sei oder dass ein neues Virus entdeckt worden sei. Dies geschieht jedoch ohne die Isolierung tatsächlicher Viruspartikel, die, wie die CDC berichtet, „schon immer entscheidend für den Nachweis bisher unerkannter Viren waren“, und warnte, dass diese „klassischen Techniken“ nicht aufgegeben werden sollten. Stattdessen greifen moderne Virologen auf Virendatenbanken zu, die Millionen von künstlich sequenzierten Virusgenomen enthalten, und vergleichen sie. (Vgl. Viruses und Mayo Clinic) Wenn sie nicht genau übereinstimmen, behaupten sie einfach, es handele sich um eine neue Variante.

Um diesen Bericht der Harvard University von 2019 zu zitieren:

„Computerbiologen verwenden Algorithmen für den Musterabgleich, mathematische Modelle, Bildverarbeitung und andere Techniken, um die Sequenzierungsdaten zusammenzufassen und daraus eine Bedeutung abzuleiten.“

Die Paul G. Allen School of Computer Science and Engineering der University of Washington führt in diesem Artikel weiter aus:

„Computer werden benötigt, um Milliarden von DNA-Basen zu verarbeiten, zu analysieren und zu speichern, die aus einer einzigen DNA-Probe sequenziert werden können. Sogar die Sequenziermaschinen selbst laufen auf Computern… Nachdem die DNA sequenziert wurde, wird sie in der Regel von einer Reihe von Computerprogrammen durch die sogenannte DNA-Datenverarbeitungspipeline verarbeitet und analysiert.“

Infolgedessen behaupten Virologen, dass „neue Sequenzierungstechniken uns geholfen haben, eine Welt neuer Viren zu entdecken“, wie die Penn Medicine News berichten.

In dem Artikel wird auch die entscheidende Frage gestellt:

„Insgesamt stellen wir die Frage, ob wir aus unbekannten DNA-Sequenzen neue Viren aus dem gesamten Universum der Sequenzen im menschlichen Virom identifizieren können.“

All dies bedeutet, dass die Virusgenomsequenzierung und andere Begriffe, die dafür verwendet werden, nur Phantasiebegriffe für unspezifische molekulare Marker sind. Das ist so, als würde man behaupten, dass Fußabdrücke von Bigfoot und Sonarspuren eines großen Tieres, das als Monster bekannt ist, in den Gewässern von Loch Ness beweisen, dass diese Kreaturen existieren und dass man sie tatsächlich gefunden hat. Offensichtlich haben Sie das nicht. Sie brauchen die tatsächlichen Kreaturen. Sie brauchen eine Leiche. Im Grunde genommen behaupten die Virologen, dass man keinen Körper braucht. Stattdessen behaupten sie, dass Fragmente von genetischem Material, die künstlich zu einem vollständigen Genom zusammengesetzt wurden, die Existenz und/oder das Vorhandensein von viralen Krankheitserregern beweisen. Und da diese viralen Genome von Computern sequenziert werden, ist die Sequenzierung von Virusgenomen eigentlich eine Computermodellierung.

Das Problem mit Computermodellen

Computermodelle sind keine wissenschaftlichen Beweise. (Vgl. NIH) Dennoch haben sie ihren Platz in der wissenschaftlichen Forschung. Ich habe kein Problem damit, Computermodelle für die Vorhersage von Wettermustern wie Wirbelstürmen, die Bewertung der Leistung von Flugzeugen, die Beschreibung von Dinosauriern und eine Fülle anderer Dinge einzusetzen. Aber ich habe ein großes Problem damit, sie als Ersatz für die medizinische Forschung oder als Richtschnur für die öffentliche Gesundheitspolitik zu verwenden, bei der sie kläglich versagt haben. (Vgl. Journal of Clinical Oncology)

In einer 2014 in Issues in Science and Technology veröffentlichten Studie der National Academy of Sciences und der Arizona State University wird nachdrücklich festgestellt:

„Es gibt zahlreiche Belege für eine schlechte Modellierungspraxis und für negative Folgen für die Gesellschaft.“

In der Studie aus dem Jahr 2022, die im International Journal of Forecasting veröffentlicht wurde, heißt es weiter:

„Das Scheitern von Epidemieprognosen ist ein altes Problem. In der Tat ist es erstaunlich, dass die Epidemievorhersage angesichts ihrer zweifelhaften Erfolgsbilanz bei den Entscheidungsträgern so viel Glaubwürdigkeit bewahrt hat… Unplausible, übertriebene Prognosen sollten aufgegeben werden. Andernfalls können sie mehr Schaden anrichten als das Virus selbst… Trotz dieser offensichtlichen Fehler hat die Epidemievorhersage weiterhin Erfolg gehabt, vielleicht weil sehr fehlerhafte Vorhersagen in der Regel keine schwerwiegenden Folgen hatten.“

Als es um COVID-19 ging, hätte es sehr ernste Konsequenzen geben müssen, denn wie in der Fachzeitschrift Science berichtet wurde, wurden bereits im März 2020 „ganze Städte und Länder auf der Grundlage übereilter Prognosen, die oft nicht von Fachleuten überprüft wurden, gesperrt… Lange Sperrungen zur Eindämmung einer Krankheit haben katastrophale wirtschaftliche Auswirkungen und können die öffentliche Gesundheit selbst zerstören.“

Wie in der National Review berichtet, wurde „das einflussreichste“ und „eines der falschesten“, um nicht zu sagen „völlig ungenauen“ Computermodelle von dem Epidemiologen Neil Ferguson vom Imperial College in London, England, erstellt. Fergusons COVID-19-Modell basierte, wie er selbst zugibt, „auf einem undokumentierten, 13 Jahre alten Computercode, der für eine befürchtete Grippepandemie und nicht für ein Coronavirus gedacht war.“

Fergusons Computermodell COVID-19 sagte im schlimmsten Fall voraus, dass ohne sofortige Abriegelung mehr als 500.000 Todesfälle im Vereinigten Königreich und mehr als zwei Millionen Todesfälle in den USA eintreten würden, was völlig falsch war. Bis April 2024 meldete Worldometer nur 232.112 Todesfälle im Vereinigten Königreich und 1.219.487 Todesfälle in den USA. Es spielt keine Rolle, ob Ferguson die Forderung nach Lockdowns abgelehnt hat; beide Länder haben den Lockdown aufgrund seines falschen Computermodells durchgeführt. (Vgl. MSN) Natürlich werden die Apologeten des Lockdowns argumentieren, dass die schlimmsten Szenarien aufgrund der Beschränkungen oder NPIs (nicht-pharmazeutische Interventionen) nicht eingetreten sind. Eine peer-reviewed Studie im European Journal of Clinical Investigation aus dem Jahr 2021 und dieser Artikel im New York Magazine aus dem Jahr 2023 belegen nachdrücklich, dass die Lockdowns ein Fehlschlag waren und nur geringe oder gar keine Auswirkungen auf die Fallzahlen und Todesfälle hatten.

Es ist wichtig zu verstehen, dass Computermodelle für Dinge verwendet werden können, die real sind und für Dinge, die nicht real sind. Experten auf diesem Gebiet könnten zum Beispiel mit Hilfe von CGI (computergenerierten Bildern) ein Modell erstellen, wie lange Godzilla brauchen würde, um Manhattan mit seinem atomaren Atem zu schmelzen, wenn er in New York City an Land geht. Oder es könnte ein Modell erstellt werden, das vorhersagt, wer gewinnen würde, wenn Batman gegen Captain America antreten würde. Keine dieser Figuren existiert. Aber das weiß der Computer nicht und es interessiert ihn auch nicht.

Ein weiteres Beispiel sind die Kampfsimulationen, die man überall auf YouTube finden kann. Hier werden Boxer aus verschiedenen Epochen gegeneinander antreten gelassen und vorhergesagt, wer gewonnen hätte. Muhammad Ali (1942-2016) und Mike Tyson werden am häufigsten verwendet, weil sie zwei der bekanntesten Boxer sind. Aber weil Ali gestorben ist, wird Tyson am häufigsten verwendet. Es gab sogar eine CGI-Kampfsimulation, in der er gegen Rocky Balboa antrat. Der Computer sagte voraus, dass Rocky gewinnen würde. Iron Mike ist eine echte Person. Aber Rocky Balboa ist eine fiktive Figur, die vom Schauspieler Sylvester Stallone geschaffen und brillant gespielt wurde. Aber das ist für den Computer unerheblich.

Einfach gesagt: Computer sind dumm. Auch wenn sie Daten schneller verarbeiten können als wir, werden sie die Annahmen und Vorurteile der Menschen akzeptieren, die sie programmieren. Wenn also die Programmierer davon ausgehen, dass ein bestimmter pathogener Virus real ist, wird der Computer dieser falschen Realität folgen.

Die Genomsequenzierung ist nicht anders

In dieser 2017 in der Zeitschrift Nature Reviews Microbiology veröffentlichten Studie heißt es: „Die Sequenzierung viraler Nukleinsäuren, ob aus Kulturen oder direkt aus klinischen Proben, wird durch das Vorhandensein kontaminierender Wirts-DNA erschwert.“ (einschließlich der Kontamination durch andere Organismen, wie auf MyBioSource.com erläutert) „Im Gegensatz dazu werden die meisten bakteriellen Sequenzierungen derzeit an klinischen Isolaten durchgeführt, die kultiviert werden; daher ist die Probenvorbereitung vergleichsweise einfach… Es ist auch wichtig, sich daran zu erinnern, dass der Nachweis von viraler Nukleinsäure nicht unbedingt die Ursache der Krankheit identifiziert.“

Mit anderen Worten, wie auf Seite 702 dieser 1993 in Nature/Biotechnology veröffentlichten Studie erläutert, muss ein Virus isoliert oder gereinigt werden, um seine Existenz nachzuweisen. Das bedeutet, dass die Viruspartikel, deren Genom aus DNA oder RNA bestehen kann und die von einer Proteinhülle, dem so genannten Kapsid, und manchmal einer zusätzlichen äußeren Hülle, der so genannten Lipiddoppelschicht, umhüllt sind, von allem anderen in einer Zellkultur getrennt werden müssen. Die viralen Isolate oder Reinkulturen müssen dann unter dem Elektronenmikroskop fotografiert werden. Dann können seine Proteine und sein Genom identifiziert oder charakterisiert werden. Ist die Existenz des Virus nachgewiesen, lässt sich anhand der Koch’schen Postulate (vgl. LibreTexts) oder ihrer Abwandlung, den so genannten River’schen Postulaten, (vgl. Paramedics World) feststellen, ob das Virus eine bestimmte Krankheit verursacht.

Die Isolierung tatsächlicher Viruspartikel ist unerlässlich, denn in dieser Studie aus dem Jahr 2022, die in der Fachzeitschrift Current Opinion in Virology veröffentlicht wurde, heißt es mit Nachdruck:

„Verunreinigungen oder falsche Entdeckungen von nicht-viralen Sequenzen sind ein Merkmal jeder Virusvorhersagesoftware und sollten nicht ignoriert werden… In den meisten Fällen stehen die Zeit, das Fachwissen und/oder die Rechenressourcen nicht zur Verfügung, um alle gefundenen Viren manuell zu validieren.“

Weiter heißt es in der Studie:

„Alle Software-Tools, die Viren aus Metagenomen vorhersagen, können Fehler machen.“

“The reliance of most software tools on reference databases is a source of bias.”

“Metagenomes are puzzles: an unfinished puzzle is still just pieces.”

Vereinfacht ausgedrückt ist die Sequenzierung des Virusgenoms so, als würde man Knochen von Hunderten verschiedener menschlicher Skelette gleicher Größe nehmen, sie zu einem Skelett zusammensetzen und behaupten, dass es einmal ein lebender Mensch war. Die einzelnen Knochen stammten von echten Menschen, aber das zusammengesetzte Skelett ist ein Modell, eine Darstellung eines menschlichen Wesens. Es sieht aus wie die Überreste eines echten Menschen, ist es aber nicht. Die Teile sind echt, aber das Modell ist es nicht. Genauso ist das genetische Material, das Virologen finden, echt, aber die Viren, die sie angeblich entdeckt haben, sind es nicht.

Die Logik der modernen Virologen sieht meines Erachtens in etwa so aus: Null bedeutet nichts. Aber wenn man einen ganzen Haufen Nullen hat, muss man etwas haben – vor allem, wenn es sich um schicke Hightech-Nullen handelt, die mit den schnellsten und auffälligsten Computern aller Zeiten sequenziert werden können. Dennoch bleibt die Tatsache bestehen, dass eine Null immer noch eine Null ist, und egal, wie viele man davon hat, sie bedeuten nichts.

Schlussfolgerungen

Meiner ehrlichen Meinung nach ist die moderne Virologie zu einer Religion geworden. Die Behauptung, dass unspezifische Phänomene die Existenz von Viren beweisen, ist eine Glaubensannahme. Es ist das Äquivalent zu der Behauptung, man wisse, dass Gott existiert, weil alles, was ist, existiert. „Schaut euch einfach um“, werden die Gläubigen argumentieren. „Man muss Gott nicht physisch sehen; man braucht keine Beweise. Die Schöpfung, die wir sehen, beweist, dass Gott existiert.“ Natürlich ziehen sie nicht in Betracht, dass die Schöpfung, die wir sehen, in Wirklichkeit nur die Existenz ist und dass es eine andere Erklärung dafür gibt, wie alles hierher gekommen ist. Und nur weil sie keine anderen Erklärungen dafür kennen oder verstehen, wie alles hierher gekommen ist, beweist das nicht, dass Gott existiert.

Mit anderen Worten: Der Glaube ist kein zuverlässiger Weg zur Wahrheit. Wenn es so wäre, hätte jeder die gleichen religiösen Überzeugungen. Da aber nicht alle Menschen dieselben religiösen Überzeugungen haben und dies in der gesamten Geschichte nie der Fall war, ist der Glaube kein zuverlässiger Weg, um die Wahrheit über irgendetwas zu finden. Und noch eine offensichtliche Tatsache: Religion gehört in eine Kirche, nicht in ein wissenschaftliches Labor.

Quelle: Michael J. Talmo auf Medium

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