Von Jon Fleetwood
Von Gates finanzierte Wissenschaftler entwerfen Influenza-Sequenzen, noch bevor eine Pandemie ausbricht, was die Frage aufwirft, ob die nächste Pandemie auf computergenerierten Behauptungen basieren könnte.
Eine im Juli 2026 in Antibodies veröffentlichte Studie zeigt, dass Wissenschaftler der Harvard-Universität, die von der Bill & Melinda Gates Foundation und dem Flu Lab finanziert wurden, digitale Sequenzen für das von ihnen als Influenza-Hämagglutinin (HA) bezeichnete Molekül computergestützt entwickelt haben – das angebliche funktionale Äquivalent zum Spike-Protein des Coronavirus – für geplante Impfstoffe gegen zukünftige Influenza-Bedrohungen.
Die Forscher Victor Ovchinnikov und Martin Karplus berufen sich in ihrer Begründung ausdrücklich auf das Auftreten pandemischer Influenza-Stämme.
Dies wirft Fragen zur Inszenierung von Pandemien auf:
- Könnten diese computergenerierten Influenza-Sequenzen die Grundlage für einen zukünftigen Notfall bilden, in dem angebliche Bedrohungen, diagnostische Ziele, Überwachungsklassifikationen, pharmazeutische Produkte und staatliche Maßnahmen auf der Grundlage einer allgemein anerkannten digitalen Referenz organisiert werden?
- Und wer würde unabhängig die physikalischen Beweise für diese Referenz erbringen, bevor sie die Autorität erhält, eine angebliche Pandemie zu definieren?
Gates-Stiftung finanziert die Entwicklung von Influenza-Sequenzen noch vor einem Ausbruch
Die Studie Computational Design and Expression of Headless Influenza Hemagglutinin Antigens Toward a Modular Universal Nanoparticle Vaccine nennt die Gates-Stiftung und das Flu Lab als Geldgeber im Rahmen des Förderprogramms OPP1214161.
Die Forscher Victor Ovchinnikov und Martin Karplus entwarfen computergestützt modifizierte sogenannte HA-Aminosäuresequenzen, die 11 mutmaßliche Influenza-Subtypen repräsentieren, darunter H5.
Sie nutzten die von Google DeepMind entwickelte KI-Software „AlphaFold2“, um hypothetische Proteinstrukturen zu generieren, und führten anschließend Computersimulationen durch, um deren vermeintliche Stabilität zu bewerten.
Anschließend führten die Forscher Laborexperimente mit aus menschlichen Zellen gewonnenen HEK293-Zellen durch und interpretierten ihre Messungen als Beweis dafür, dass die beabsichtigten, gentechnisch hergestellten Proteine produziert worden waren.
Die Forscher maßen die scheinbare Größe der Proteine, deren Herstellung sie behaupteten, lieferten jedoch keinen direkten Nachweis dafür, dass ihre angeblichen vollständigen Aminosäuresequenzen mit den computergenerierten Entwürfen übereinstimmten.
Dennoch könnten diese computergenerierten Sequenzen die molekulare Grundlage für zukünftige Influenza-Impfstoffe bilden und damit die Basis für Behauptungen über deren Inhalt und beabsichtigte Wirkungen liefern, noch bevor diese Behauptungen durch die fertigen Impfpräparate unabhängig bestätigt werden.
Wie bereits von JonFleetwood.com berichtet und auch nach all den Jahren seit COVID, haben veröffentlichte Forschungsergebnisse zu COVID-19-mRNA-Impfstoffen bislang weder die vollständige physikalische Identität eines intakten, in voller Länge vorliegenden mRNA-Strangs, der aus einer fertigen Impfdosis gewonnen wurde, noch die des vollständigen Proteins, das angeblich in geimpften Menschen produziert wurde, nachgewiesen.
Die gleiche Frage stellt sich nun auch bei diesen von Gates finanzierten Grippeimpfstoffentwürfen:
- Werden zukünftige Impfstoffe durch computergenerierte Sequenzen gerechtfertigt werden, ohne dass ein unabhängiger Nachweis vorliegt, dass die fertigen Impfpräparate tatsächlich die vollständigen Moleküle enthalten, die ihnen nachgesagt werden?
Unabhängig davon arbeiten von Gates finanzierte Harvard-Forscher bereits an der Entwicklung computergenerierter Sequenzen, die dazu dienen könnten, zukünftige Grippeimpfstoffe zu rechtfertigen, noch bevor eine Pandemie überhaupt ausbricht.
So wie es vor COVID der Fall war.
Influenza-Engineering spiegelt das Pandemie-Betriebssystem wider
Der „Sequenz-First“-Ansatz ähnelt einem zentralen Merkmal der Pandemearchitektur, die in unserer früheren Untersuchung DARPA’s Pandemic Stack: Building the Pandemic Operating System Before COVID dokumentiert wurde.
Ab 2010 entwickelte die DARPA Programme zur Vorhersage angeblicher zukünftiger Erregereigenschaften, zur Umsetzung von Sequenzinformationen in Gegenmaßnahmen, zur Arbeit mit elektronischen Sequenzen und zur Steuerung sogenannter präventiver Interventionen mithilfe computergestützter Modelle.
Im PREEMPT-Programm der DARPA hieß es ausdrücklich:
„Die Ergebnisse der TA1-In-silico-Modelle (digitale Modelle) werden die Konzeption präventiver Methoden leiten.“
Das bedeutet, dass die DARPA Computervorhersagen über zukünftige Pandemiegefahren nutzen wollte, um die Entwicklung präventiver Maßnahmen zu steuern, noch bevor diese Gefahren überhaupt aufgetreten waren.
Dabei wurden computergenerierte Behauptungen an den Anfang des Prozesses gestellt, anstatt unabhängig ermittelte physische Beweise für die Gefahren selbst heranzuziehen.
Und mit computergenerierten Sequenzen lassen sich die beiden Hauptkomponenten der staatlich gelenkten Pandemiebekämpfung erstellen: Hintergrundgeschichten für Impfstoffe und PCR-Testziele zur „Fall“-Zählung, die die Ausrufung einer Pandemie rechtfertigen.
Gemäß unserer In-silico-Theorie der Pandemienorchestrierung ist das operative Zentrum einer modernen Pandemie die akzeptierte digitale Sequenzarchitektur und nicht ein unabhängig nachgewiesenes physikalisches Pathogen.
Die Harvard-Studie dokumentiert eine aktuelle Anwendung desselben allgemeinen „Sequenz-zuerst“-Prinzips auf die Influenza: Computergestützte Entwürfe leiten die Entwicklung vorgeschlagener Gegenmaßnahmen bereits vor einer erwarteten Pandemie.
Die Frage ist, ob die Informationsinfrastruktur, die im Hinblick auf die Vorbereitung auf eine Coronavirus-Pandemie aufgebaut wurde, für die Influenza umfunktioniert werden könnte.
Dabei sollen vorhergesagte Sequenzen genutzt werden, um das Narrativ der nächsten Bedrohung und die darauf folgenden Maßnahmen zu gestalten.
Fazit
Von Gates finanzierte Harvard-Forscher entwickeln bereits computergenerierte Influenza-Sequenzen, die dazu beitragen könnten, zukünftige Impfstoffe zu rechtfertigen, noch bevor eine Pandemie ausbricht.
Die Bedeutung geht über die Impfstoffentwicklung hinaus.
Computergenerierte Sequenzen können die wissenschaftliche Grundlage sowohl für eine behauptete Pandemiebedrohung als auch für die pharmazeutische Reaktion darauf liefern, selbst wenn Fragen darüber offen bleiben, was in der physischen Welt unabhängig nachgewiesen wurde.
Das ist die zentrale Sorge unserer „In-silico-Theorie der Pandemieninszenierung“.
Ein künftiger Influenza-Notfall könnte auf der Grundlage digitaler Sequenzen inszeniert werden, die dazu dienen, PCR-Tests, gemeldete Fälle, die Impfstoffentwicklung und staatliche Maßnahmen zu rechtfertigen.
Wenn computergenerierte Sequenzen zur Grundlage für die Ausrufung einer Pandemie und die Verabreichung von Impfstoffen werden – wer überprüft dann unabhängig die physikalischen Beweise hinter diesen Behauptungen, bevor die Öffentlichkeit aufgefordert wird, sie zu akzeptieren?
