Unkräuter können gegen bewährte Pflanzenschutzmittel resistent werden. Ein Forschungsteam unter Leitung des Massachusetts Institute of Technology (MIT) will deshalb künstliche Intelligenz nutzen, um neue mögliche Wirkstoffe zu finden. Das Projekt PLOW erhält nach Angaben des MIT bis zu 53 Millionen US-Dollar aus dem Programm STREAM der US-Forschungsagentur ARPA-H.
Der Plan verbindet Computermodelle mit Laborversuchen und Tests im Gewächshaus. Noch ist kein neues Mittel fertig: Die Förderung soll zunächst ermöglichen, geeignete Kandidaten zu entwerfen und ihre Eigenschaften zu untersuchen. Das MIT stellte den Ansatz am 10. November vor; die Förderagentur führt PLOW unter ihren STREAM-Projekten.
Warum bestehende Mittel an Wirkung verlieren können
Herbizide sollen unerwünschte Pflanzen zurückdrängen, die mit Nutzpflanzen um Platz, Wasser und Nährstoffe konkurrieren. Ein bekannter Wirkstoff ist Glyphosat. Er greift nach Darstellung des MIT ein Enzym namens EPSP-Synthase an, das Pflanzen für die Herstellung wichtiger Aminosäuren benötigen. Aminosäuren sind Bausteine von Proteinen und damit für die Pflanze lebenswichtig.
Bei wiederholtem Einsatz können sich resistente Pflanzen durchsetzen. Das MIT verweist auf genetische Veränderungen, die dazu beitragen, dass einzelne Unkräuter ein Mittel überstehen. Für Landwirte wird die Kontrolle schwieriger, wenn sich solche Pflanzen vermehren. Gleichzeitig sollen neue Wirkstoffe so entwickelt werden, dass mögliche Folgen für Menschen und Umwelt früh berücksichtigt werden.
Vom Computervorschlag zum Gewächshaus
PLOW steht für „Precision Learning for On-target Weed control“. Ein Teil des Teams soll generative KI-Modelle entwickeln, die chemische Verbindungen oder kurze RNA-Moleküle vorschlagen. Letztere, sogenannte siRNA, sind kurze Stücke von Erbmaterial, mit denen sich die Aktivität bestimmter Gene beeinflussen lässt. Die Vorschläge sollen auf pflanzliche Enzyme zielen, die auch bei bestehenden Herbiziden eine Rolle spielen.
Ein Computerentwurf allein verrät allerdings nicht, ob ein Kandidat in einer Pflanze wie gewünscht wirkt. Deshalb folgt ein zweiter Schritt: Ein Laborteam soll große Mengen der vorgeschlagenen Stoffe im Hochdurchsatz prüfen. Dabei werden viele Proben nach einem standardisierten Verfahren untersucht. Die Ergebnisse sollen wiederum in die Modelle zurückfließen, damit diese ihre nächsten Vorschläge verbessern können.
Erst wenn die Auswahl eingegrenzt ist, soll ein drittes Team die Kandidaten im Gewächshaus unter unterschiedlichen landwirtschaftlichen Bedingungen untersuchen. Laut MIT werden erste Gewächshaustests mit anfänglichen RNAi-Kandidaten bis zum Ende des ersten Programmjahres erwartet. RNAi bezeichnet den Mechanismus, über den passende RNA-Stücke die Genaktivität beeinflussen können.
Gesucht: Wirkung und geringeres Risiko
Die Forschenden wollen die Modelle nicht allein auf eine mögliche Wirkung ausrichten. Das MIT nennt auch niedrige Herstellungskosten, ein geringes Risiko neuer Resistenzen sowie möglichst geringe Risiken für Menschen und Ökosysteme als Ziele. Ob ein bestimmter Stoff diese Anforderungen erfüllt, müssen spätere Untersuchungen zeigen. Die Ankündigung beschreibt einen Forschungsplan und keine fertige Sicherheitsbewertung.
Zum Vorhaben gehört außerdem die Entwicklung mikrobieller Systeme, die Agrarchemikalien abbauen sollen. Das MIT nennt dafür veränderte Bakterien und Pilze. Auch das ist Teil der geplanten Forschung, nicht bereits eine nachgewiesene Lösung für den Einsatz auf Feldern.
Die US-Agentur ordnet PLOW ihrem Programm STREAM zur Entwicklung neuer Verfahren der Unkrautkontrolle zu. Für die praktische Anwendung wäre entscheidend, welche Kandidaten die Versuchsreihe überstehen und welche Eigenschaften sie anschließend zeigen. Der nächste greifbare Schritt liegt zunächst im Labor und im Gewächshaus.
Quellen
- MIT News: MIT-led team receives funding to develop next-generation alternatives to modern weed killers, 10. November 2026
- ARPA-H: STREAM-Förderprojekte
- ARPA-H: HHS launches STREAM to advance next-generation weed management, 17. August 2026
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