Grundlagenforschung: Studienergebnisse oft zweifelhaft

Medizinische Grundlagenstudien sind oft mangelhaft und können kaum überprüft werden. Zu diesem Urteil kommen Untersuchungen aus Deutschland und den USA, die im Fachblatt «PLOS Biology» veröffentlicht wurden. Als Gründe sehen Experten weniger betrügerische Absichten als vielmehr grundlegende Fehler des wissenschaftlichen Systems sowie «Wunschdenken» der beteiligten Forscher.

Die zwei Untersuchungen fallen in eine Zeit, in der sich Experten zunehmend über mangelnde Transparenz und Qualitätssicherung von Studien beklagen. So wurde etwa vergangenen August das Fazit eines internationalen Großprojekts im Fachjournal «Science» publiziert, wonach sich die meisten Ergebnisse aus psychologischen Studien nicht reproduzieren lassen. Die Zweifel, die diese Analyse am Wissenschaftsbetrieb insgesamt weckte, werden durch die beiden neuen Untersuchungen nun noch weiter angefacht.

So überprüften Forscher um Constance Holman und Ulrich Dirnagl von der Charité in Berlin Hunderte Schlaganfall- und Krebsstudien und konzentrierten sich insbesondere auf die dabei verwendeten Versuchstiere. In der Mehrzahl der Artikel wurde die Zahl der Ratten und Mäuse nicht exakt angegeben. Noch erstaunlicher ist, dass bei vielen Studien Versuchstiere über die Dauer der Experimente «verschwanden». «Der Verdacht liegt nahe, dass Tiere aus den Versuchen herausgenommen werden, wenn sie etwa eine besonders schwere Krankheitsausprägung zeigen», sagt Schlaganfallforscher Dirnagl. Das Problem: Mit der Herausnahme gehe das Tier nicht mehr in die Analyse ein, das Studienergebnis werde somit verfälscht. «Für mich ein typischer Fall von Bias», erklärt er. Unter Bias werde hier der Wunsch des Wissenschaftlers verstanden, dass seine Substanz wirke. Ein weiteres Problem sei die oft zu geringe Gruppengröße in der medizinischen Grundlagenforschung, die im Mittel gerade einmal acht Tiere betrage. «Nehmen Sie dann ein Tier aus dem Versuch heraus, dann kommt das Ergebnis Würfeln gleich», betont der Neurologe.

Wie es auch anders geht, macht die klinische Forschung bereits seit Jahren vor. Hier gelten strenge Standards für die Anzahl von untersuchten Patienten und deren etwaige Herausnahme aus einem Versuch, die etwa im sogenannten Consort-Statement festgehalten sind. Dirnagl wünscht sich ähnliche Standards für die Grundlagenforschung.

Laut Dirnagl zeigt der Artikel nur die Spitze des Eisbergs. Diese Einschätzung wird durch die zweite in «PLOS Biology» veröffentlichte Studie gestützt: Forscher der US-amerikanischen Universitäten Emory und Stanford prüften die Reproduzierbarkeit und Transparenz von 441 Studien, die von 2000 bis 2014 Eingang in die biomedizinische Datenbank PubMed fanden. Das Ergebnis: Die meisten Studien gaben weder Rohdaten noch vollständige Versuchsprotokolle an und erwähnten auch nicht, wer die Arbeit finanziert hatte oder ob mögliche Interessenkonflikte bestanden.

Befunde wie jene erschüttern die Glaubwürdigkeit der medizinischen Grundlagenforschung. Laut Dirnagl zeigen sie zudem eine substanzielle Ressourcenverschwendung im Wissenschaftsbetrieb, unter der nicht zuletzt der Steuerzahler leide. Hier seien Veränderungen bei Universitäten, Förderorganisationen und Institutionen gefragt.

«Wissenschaftliche Karrieren werden derzeit gemacht, wenn Sie etwas Neues, Spektakuläres finden. Das ist der Weg, um Professor zu werden», so Dirnagl. Es spiele keine Rolle, ob man Fallzahlen genau angebe oder neutrale Ergebnisse produziere. Daher sollten bei der Berufung von Professoren in Zukunft zusätzliche Kriterien gelten, fordert der Neurologe. Zudem sollte die Qualitätssicherung von wissenschaftlicher Arbeit auch Teil der Ausbildung sein. Aber auch die Journale müssten strengere Standards für die Veröffentlichung von Artikeln durchsetzen. «PLOS Biology» will nun mit einer neuen Abteilung datenbasierte Meta-Forschung voranbringen. «Somit unterstreichen wir, dass Forschung über Forschung ein wichtiges Gebiet der Wissenschaft ist», erklärt «PLOS-Biology»-Redakteurin Stavroula Kousta in einer Mitteilung.

05.01.2016 l dpa

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