Datenbank FOGS gegen illegalen Wildtierhandel am Start
Der globale illegale Wildtierhandel bedroht rund 6.000 geschützte Arten
und ihre Populationen. Mit der Referenzdatenbank FOGS und neuen
Analysemethoden unterstützt das Leibniz-Institut zur Analyse des
Biodiversitätswandels (LIB) Behörden und Artenschutzverbände darin,
konfisziertes Material von Wildtieren verschiedenen Arten und Populationen
zuzuordnen. Das FOGS-Datenportal steht nun zur Verfügung.
Ergänzend kommen am 22. und 23. Februar 2024 Vertreterinnen und Vertreter
aus Artenschutz, kriminalistischer Ermittlung, Wissenschaft und Politik
zum Austausch im Museum Koenig Bonn beim FOGS - Symposium „Wildlife Crime
in Deutschland“ zusammen.
Zunächst startet FOGS (Forensic Genetics for Species Protection) mit
europäischen Wirbeltierarten, die für den illegalen Handel relevant sind.
Das Ziel ist, diese Technologie später auch für den weltweiten Artenschutz
anzuwenden. Viele heimische Vogelarten und einige Exoten, wie
Graupapageien und der Hyazinth-Ara sowie einige Waranarten, wurden in die
Datenbank aufgenommen. Um diese aufzubauen, hat das Forschungsteam in der
fünfjährigen Projektzeit, die nun ausläuft, mehr als 4.000 Proben von
Wild- und Zootieren genutzt.
„Mit FOGS haben wir ein Instrument geschaffen, den illegalen Händlern von
Wildtieren auf die Spur zu kommen und hierüber bedrohte Arten zu
schützen“, erläutert Albia Consul, Projektkoordinatorin am Museum Koenig
Bonn des LIB. Dank einer Vielzahl hinterlegter molekulargenetischer Proben
ermöglicht die Datenbank den Zollämtern und Naturschutzbehörden,
konfisziertes Beweismaterial für strafrechtliche Ermittlungen gerichtsfest
zu identifizieren.
Die Referenzproben lassen eine schnelle und genaue Bestimmung von Arten,
ihrer geografischen Herkunft und Zugehörigkeit zu Populationen zu. Albia
Consul: „Wir haben ein gutes Grundgerüst geschaffen. Das Datenportal ist
aber natürlich nur so gut, wie es auch genügend Referenzproben gibt und
sollte fortlaufend erweitert werden.“
„Der Wildtierhandel ist mittlerweile der viertgrößte Sektor der
organisierten Kriminalität. Wir setzen hier mit unserer wissenschaftlichen
Expertise, mit Aufklärung und mit dem Aufbau eines Netzwerkes von Akteuren
aus unterschiedlichen Fachbereichen im Kampf gegen den illegalen Handel
an", betont Albia Consul.
Seit Juli 2019 haben Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des LIB im
Rahmen des Projektes FOGS an einer öffentlich zugänglichen Datenbank
gearbeitet. Über genetische Methoden kann Material gefährdeter Tierarten
sicher identifiziert werden. Möglich wird dies über die gekoppelte Analyse
zweier molekularer Marker. Der hohe genetische Informationswert macht eine
Zuordnung eines Individuums zu einer Population möglich.
In FOGS haben LIB-Forschende erstmals systematisch die neue SNPSTR-
Technologie (single nucleotide polymorphisms short tandem repeats
–Technologie) auf Wildtiere angewendet. Bei dieser Technologie werden
kurze, sich im Genom eines Organismus oft hintereinander wiederholende
DNA-Abschnitte (STRs) mit punktuellen genetischen Veränderungen (SNPs)
kombiniert. Diese Methode erlaubt Elternschaftsanalysen und die
Differenzierung von Populationen. „Mit einigen zusätzlichen molekularen
Möglichkeiten können wir bald Aussagen dazu treffen, ob zum Beispiel Tiere
aus legalen Zuchten stammen oder illegale Wildfänge sind“, beschreibt
Albia Consul die Dimension dieses Verfahrens.
SNPSTR-Marker ermöglichen es außerdem, die Herkunft von unbekannten Tieren
auf Populationslevel zu bestimmen. So können Wilderei-Hotspots
identifiziert und beschlagnahmte Tiere in ihre Ursprungspopulation
zurückgebracht werden.
Mit dem Launch des FOGS-Datenportals ist die Forensik noch nicht
abgeschlossen. Albia Consul: „Ein großes Ziel wäre für uns, am LIB ein
Forensikzentrum einzurichten, um im direkten Austausch mit den Behörden
schnell auf illegalen Wildtierhandel reagieren und ihn somit gezielt zu
bekämpfen zu können.“
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) hat das FOGS-
Projekt im Rahmen der Forschungsinitiative zum Erhalt der Artenvielfalt
seit Mitte 2019 mit 1,5 Mio. Euro gefördert.
