AI ontwerpt virussen tegen resistente bacteriën — en dat roept vragen op

TL;DR

• Wat: Onderzoekers van Stanford hebben met AI zestien nieuwe virussen ontworpen die resistente E. coli-bacteriën kunnen doden — een primeur.
• Waarom relevant: Antibioticaresistentie raakt ook jouw bedrijf, via ziekteverzuim en stijgende zorgkosten. AI versnelt de oplossing, maar ook het risico.
• Wat je ermee kunt: Volg hoe de EU AI Act met biologische AI omgaat — dat bepaalt straks welke AI-toepassingen wel en niet mogen in sectoren als voeding en agri.

Ik viel vanochtend over een bericht van WIRED dat me even stil liet staan. Wetenschappers hebben voor het eerst met kunstmatige intelligentie volledig nieuwe virussen ontworpen — virussen die niet in de natuur voorkomen — en die bleken beter te werken tegen resistente bacteriën dan hun natuurlijke tegenhangers. Dat vind ik fascinerend én ongemakkelijk tegelijk.

Wat er precies is gebeurd

Een team van Stanford University en het Broad Institute, onder leiding van chemisch ingenieur Brian Hie, publiceerde deze week een studie in het wetenschappelijke tijdschrift Science. Ze gebruikten een AI-model genaamd Evo 2, getraind op miljoenen genomen van zogenaamde bacteriofagen — virussen die specifiek bacteriën aanvallen.

Het model leerde de "grammatica" van DNA, vergelijkbaar met hoe ChatGPT de grammatica van taal leert. Vervolgens genereerde Evo 2 duizenden nieuwe genoomsequenties. Van de bijna 300 die chemisch werden opgebouwd en getest, bleken zestien daadwerkelijk te werken: ze konden E. coli-bacteriën doden die al resistent waren tegen natuurlijke fagen.

Wat mij hier opvalt: een combinatie van die zestien AI-ontworpen virussen werkte sneller en effectiever dan individuele virussen. De bacteriën konden er moeilijker resistentie tegen opbouwen, juist omdat de virussen genetisch zo divers waren. Stel je voor dat je in plaats van één antibioticum een heel cocktailmenu krijgt waar de bacterie geen antwoord op heeft.

Waarom dit meer is dan een laboratoriumverhaal

Antibioticaresistentie klinkt misschien als een ver-van-mijn-bedshow, maar dat is het niet. Volgens het RIVM blijft het antibioticagebruik en de resistentie in Nederland weliswaar relatief stabiel, maar internationaal groeit het probleem. De Rijksoverheid heeft een actieplan voor 2024-2030 dat antibioticaresistentie bestrijdt via een zogenaamde One Health-aanpak: maatregelen in de zorg, de veehouderij, de voedselketen en het milieu.

Voor ondernemers in sectoren als voeding, landbouw of horeca is dit geen abstract gegeven. Als antibiotica minder goed werken, raakt dat de voedselveiligheid, de veestapel en uiteindelijk het ziekteverzuim onder medewerkers. Isaac Bogoch, infectieziektespecialist, noemt AI-ontworpen fagen een potentieel waardevol nieuw gereedschap. Maar hij voegt daar meteen aan toe dat dezelfde technologie "gemakkelijk een serieus bioveiligheidsrisico kan worden als het wordt toegepast op schadelijke pathogenen."

De bioveiligheidsvraag

En daar zit precies de spanning. De onderzoekers hebben het Evo 2-model openbaar beschikbaar gemaakt — iedereen kan het downloaden. Ze hebben bewust menselijke pathogenen uit de trainingsdata gehouden, maar meer dan honderd onderzoekers hebben inmiddels een open brief ondertekend. De boodschap: open toegang versnelt wetenschappelijke ontdekkingen, maar biologische data met een hoog risicoprofiel verdient beveiligingsrestricties naarmate AI-systemen krachtiger worden.

Ik vind het eerlijk gezegd een lastig dilemma. Je wilt dat onderzoekers wereldwijd snel kunnen bouwen op elkaars werk — juist bij iets urgents als antibioticaresistentie. Maar je wilt niet dat dezelfde technologie in verkeerde handen belandt.

Tom Ellis van Imperial College London brengt wel nuttige context aan: de fagen die nu zijn ontworpen, hebben het kleinste en eenvoudigste genoom. Het genoom van het COVID-virus is zes keer langer en zou volgens hem "zo'n honderd keer moeilijker" zijn om te engineeren. Hsu Li Yang, een andere onderzoeker, benadrukt dat het "zeker niet zo is dat iemand met wat wetenschappelijke achtergrond nu virussen in zijn garage kan maken." Dat relativeert, al neemt het de onderliggende zorg niet weg.

Waar de regulering staat — en hapert

Hier wordt het voor ondernemers concreet interessant. Per 2 augustus 2026 gelden de regels van de EU AI Act voor hoog-risico AI-systemen. Maar volgens een analyse van TechPolicy.Press vallen biologische AI-modellen zoals Evo 2 door de mazen van die wet. De regelgeving richt zich nu vooral op systemen die taal genereren — denk aan ChatGPT — met specifieke rekendrempels. Gespecialiseerde biologische modellen, die potentieel veel gevaarlijker kunnen zijn, worden niet automatisch gedekt.

De EU heeft recent ook de Biotech Act voorgesteld, die onder meer screeningsverplichtingen introduceert voor risicovolle biotechproducten en synthese-apparatuur. Een nieuw adviesorgaan voor bioveiligheid gaat risico's monitoren, inclusief die van AI-modellen in biologische toepassingen.

Maar de implementatie loopt stroef. Normontwikkeling door CEN-CENELEC kampt met vertragingen, en begin 2025 hadden slechts drie van de 27 lidstaten beide vereiste nationale autoriteiten aangewezen. Wat mij betreft is dit een patroon dat we vaker zien bij AI-regulering: de technologie beweegt sneller dan het juridische kader.

Wat betekent dit voor jouw bedrijf?

Als je als ondernemer werkt met AI-tools — ook als het "gewoon" een chatbot of een analysesysteem is — dan is het verstandig om de ontwikkeling van de EU AI Act te volgen. Niet omdat jouw bedrijf morgen met biologische AI te maken krijgt, maar omdat de manier waarop Europa met deze grensgevallen omgaat, bepaalt hoe streng of soepel het totale AI-regelkader wordt. Kun je je voorstellen dat strengere biosecurity-eisen doorwerken in hoe jij AI-modellen mag inzetten of hosten?

Een technologie die zowel hoop als ongemak brengt

Ik denk dat dit onderzoek precies laat zien waar we staan met AI in 2026. De technologie is krachtig genoeg om iets te maken dat niet in de natuur bestaat en dat een reëel medisch probleem kan helpen oplossen. Tegelijkertijd is het regelgevend kader er nog niet klaar voor.

Voor mij is dit vooral een signaal dat de gesprekken over AI-regulering niet abstract mogen blijven. Het gaat niet alleen over chatbots en deepfakes — het gaat ook over moleculen, genomen en bioveiligheid. En hoe we daar als samenleving mee omgaan, raakt uiteindelijk ook het speelveld waarin jij als ondernemer opereert.