Als der berüchtigte "Golden State Killer" - bekannt für eine Reihe von Vergewaltigungen und Morden in Kalifornien in den 1970er und 1980er Jahren - im vergangenen April gefasst wurde, stieß er einen kollektiven Seufzer der Erleichterung aus. Aber die Art und Weise, wie die Behörden den Mörder fanden - unter Verwendung von Daten von einer Genealogie-Website - ließ die Menschen beunruhigende Gefühle über die Macht der Gentests zurück.
Das liegt daran, dass der Golden State Killer von seiner DNA geschnappt wurde, als die Polizei die Proben mit denen seines dritten Cousins verglich, der genetische Daten in eine Genealogie-Datenbank hochgeladen hatte. Seitdem hat sich die Debatte um die Ethik der Verwendung von Genealogie-Websites zur Unterstützung forensischer Untersuchungen gedreht.
Und jetzt zeigt eine neue Studie, wie weitreichend diese Genealogie-Websites wirklich sind. Die Forscher fanden heraus, dass rund 60 Prozent der Personen in einer Datenbank mit über 1,2 Millionen Personen mit mindestens einer anderen Person in der Datenbank verglichen werden konnten, die ein dritter Cousin oder eine noch engere Beziehung war.
Tatsächlich muss eine genetische Datenbank nur 2 Prozent einer Zielpopulation abdecken, um mindestens eine Übereinstimmung mit einem dritten Cousin für nahezu jede Person zu finden, schrieben sie in der Studie, die gestern (11. Oktober) in der Zeitschrift Science veröffentlicht wurde.
Die Gruppe analysierte Daten von 1,28 Millionen anonymen Personen auf einer Genealogie-Website namens My Heritage. (Der Hauptautor der Studie, Yaniv Erlich, ist der wissenschaftliche Leiter der Website.) Durch den Vergleich der sogenannten IBD-Segmente (Identify-by-Descent) in der DNA von Personen kann der Server sogar entfernte Verwandte wie zweite oder dritte Cousins lokalisieren. Je mehr IBD zwischen zwei Personen geteilt wird, desto enger ist ihre Beziehung.
Die Forscher zielten auf gemeinsame IBD-Segmente ab, die zweiten, dritten oder vierten Cousins entsprechen würden. Sie fanden heraus, dass 60 Prozent ihrer Suchanfragen ein Match ergaben - die meisten von ihnen waren ein dritter Cousin oder näher. Die Forscher führten dann eine ähnliche, aber kleinere Suche in GEDmatch (der Datenbank, mit der der Golden State Killer gefangen wurde) durch und stellten fest, dass 76 Prozent ihrer 30 zufälligen Suchanfragen mit einem dritten Cousin oder näher übereinstimmten.
Außerdem stellten sie fest, dass Menschen mit nordeuropäischer Abstammung am einfachsten miteinander zu verbinden waren. Rund 75 Prozent der Personen in der Datenbank stammten aus Nordeuropa, und es war 30 Prozent wahrscheinlicher, dass sie übereinstimmen als Personen mit einem genetischen Hintergrund aus Afrika südlich der Sahara.
Das Team stellte fest, dass die Identität der anonymen Person, sobald diese Verwandten gefunden wurden, leicht herausgefunden werden konnte, indem Familienlinien und demografische Informationen wie das Alter der Person oder ihr Wohnort untersucht wurden. Sie zeigten dies, indem sie die Identität einer anonymen Frau entdeckten, nachdem sie ihre entfernten Verwandten gefunden hatten.
Tatsächlich wurden zwischen April und August dieses Jahres mindestens 13 Erkältungsfälle in den USA (einschließlich des Golden State Killer) durch solche Suchanfragen gelöst, so die Studie. Was sie so leistungsfähig macht, ist, dass forensische Datenbanksuchen - die streng reguliert sind - nur nahe Verwandte ersten oder zweiten Grades finden können, genetische Datenbanksuchen jedoch entferntere.
"Während politische Entscheidungsträger und die breite Öffentlichkeit solche verbesserten forensischen Fähigkeiten zur Aufklärung von Verbrechen befürworten, stützt sie sich auf Datenbanken und Dienste, die für jedermann zugänglich sind", schrieben die Autoren. "Somit könnte dieselbe Technik auch für schädliche Zwecke genutzt werden, beispielsweise zur erneuten Identifizierung von Probanden anhand ihrer genetischen Daten."
Die Forscher schlagen vor, Richtlinien zum Schutz der genetischen Daten der Menschen einzuführen. Sie empfehlen außerdem, dass Genologiestandorte beginnen, genetische Rohdatendateien mit einer sicheren digitalen Signatur zu schützen, um den Zugriff auf diese Daten zu erschweren.
