Hirnforschung : Kritik und Selbstkritik

Auf einer Tagung in Berlin gehen Neurowissenschaftler mit sich selbst hart ins Gericht: Sie attestieren ihrer Zunft schwerwiegende methodische Mängel.

Christian Wolf
Voll verkabelt. Wissenschaftler der nordchinesischen Universität Tianjin bereiten ein Experiment vor, bei dem es um Informationsaustausch zwischen menschlichem Gehirn und Computer geht.  
Voll verkabelt. Wissenschaftler der nordchinesischen Universität Tianjin bereiten ein Experiment vor, bei dem es um...Foto: imago stock and people

„Wir ertrinken förmlich in falschen Befunden!“ Mit diesen Worten brachte der Neurologe Ulrich Dirnagl von der Berliner Charité die problematische Situation der Neurowissenschaften auf den Punkt. Auf einer Pressekonferenz in der Berlin School of Mind and Brain der Humboldt-Universität stellte er vergangene Woche gemeinsam mit Kollegen die Ergebnisse einer durchaus besonderen Tagung vor. Zwei Monate zuvor hatten sich an gleicher Stelle Hirnforscher, Mediziner, Psychiater und Philosophen auf dem Kongress „Mind the Brain!“ zusammengefunden. Sie diskutierten einmal nicht über die neuesten wissenschaftlichen Entdeckungen. Thema waren vielmehr die Schwachstellen in der neurowissenschaftlichen Forschung und wie man sie am besten beheben könnte.

Wissenschaftliche Standards werden nicht eingehalten

Für Dirnagl liegen die Probleme klar zutage. „Vielfach werden in der Biomedizin und den Neurowissenschaften die wissenschaftlichen Standards nicht eingehalten.“ Falsche Befunde seien daher längst nicht mehr die Ausnahme. Wird beispielsweise eine neue Behandlung einer neurologischen Störung getestet, gibt es eigentlich einige Mindestanforderungen: Neben einer Testgruppe, die in den Genuss der Behandlung kommt, sollten Probanden in einer Kontrollgruppe lediglich eine Scheinbehandlung erhalten. Doch in der Realität gibt es oftmals keine Vergleichsgruppe. In der Folge kann sich eine Behandlung als wirksam erweisen, die unter strengeren Bedingungen vielleicht gar keine oder nur eine schwache Wirkung offenbart hätte. „Vermutlich lassen sich nur zehn bis 20 Prozent der Befunde in nachfolgenden Studien bestätigen“, sagt Dirnagl.

Modell und Wirklichkeit klaffen weit auseinander

Zudem bilden neurowissenschaftliche Studien nicht immer genau das ab, was sie eigentlich untersuchen wollen. Das illustrierte Ulrich Dirnagl an der Schlaganfallforschung. Bevor neue Wirkstoffe in klinischen Studien am Menschen getestet werden, müssen sie sich zunächst bei Tieren bewähren. Vornehmlich bei Mäusen versuchen Wissenschaftler die Erkrankung nachzubilden. Doch Modell und Wirklichkeit klaffen oft weit auseinander, wie Dirnagl betont. „Die Modellmäuse leben unter kontrollierten Laborbedingungen; zudem sind sie meist jung, männlich, genetisch identisch und gesund.“ Das hat mit Realität von Patienten mit einem Schlaganfall wenig zu tun. Sie unterscheiden sich selbstverständlich genetisch erheblich und leiden oft unter weiteren Erkrankungen wie Diabetes. Außerdem sind sie in aller Regel ältere Semester und unter ihnen befinden sich natürlich auch Frauen.

Für Dirnagl ist es daher kein Wunder, dass zwar viele potenzielle Behandlungen von Schlaganfällen bei Tieren erfolgreich waren, beim Menschen aber fast durch die Bank weg floppten. „Wir haben im Falle von Erkrankungen des Nervensystems große Probleme, die Dinge, die wir so schön im Labor entwickeln, effektiv an den Patienten zu bringen.“

Die statistische Aussagekraft ist oft sehr gering

Auf der Berliner „Mind the Brain“-Tagung war auch ein echtes Manko neurowissenschaftlicher Studien Thema. Viele Untersuchungen verfügen schlichtweg über eine zu geringe statistische Power. Mit dieser Entdeckung sorgte die Psychologin Katherine Button von der Universität Bristol 2013 für Aufsehen. In einer Analyse im Fachblatt „Nature Reviews Neuroscience“ hatte sie mit Kollegen mehrere hundert neurowissenschaftliche Einzelstudien unter die Lupe genommen. Die Studien deckten ein breites Spektrum ab, von genetischen Untersuchungen bis hin zu solchen mit bildgebenden Verfahren. Wie Button und ihre Kollegen herausfanden, verfügten die Studien im Schnitt über eine statistische Aussagekraft von mageren 20 Prozent.

Eine Studie mit geringer statistischer Durchschlagskraft hat gleich ein doppeltes Problem. Sie übersieht leichter einen echten Zusammenhang, etwa den zwischen einer bestimmten Genvariante und einer psychischen Störung. Umgekehrt stößt sie viel eher auf vermeintliche Zusammenhänge, die in Wahrheit lediglich ein Produkt des Zufalls sind.

"Die Zahl der Probanden ist vielfach zu klein"

Grund für die schwache Aussagekraft ist eine alte Schwäche so mancher neurowissenschaftlicher Studie: Die Zahl der Probanden ist vielfach zu klein. Katherine Button stellte daher den Untersuchungen aus der Hirnforschung ein schlechtes Zeugnis aus. „Viele dieser Studien können gar nicht eindeutige Antworten auf die Fragen geben, die sie untersuchen.“ Und manche der behaupteten Entdeckungen seien wahrscheinlich falsch und nicht reproduzierbar.

2014 bekamen die Neurowissenschaften ein weiteres schlechtes Zeugnis ausgestellt. Hirnforscher, Psychologen und Psychiater zogen in einer Stellungnahme in der Zeitschrift „Psychologie Heute“ eine ernüchternde Bilanz der vorangegangenen Jahre. Vor allem zum Verständnis von psychischen und neurologischen Störungen hätten die Neurowissenschaften leider kaum etwas beigetragen.

Es gebe zwar durchaus Fortschritte wie die tiefe Hirnstimulation. Im Falle von Parkinson kann man etwa mit elektrischen Impulsen über ins Gehirn implantierte Elektroden die Symptome der Bewegungsstörung lindern. „Doch betrachtet man diese Fortschritte genauer“, schrieben die Forscher, „findet man ihren Grund in der Entwicklung der Technik und nicht im erweiterten Wissen über die zugrunde liegenden Prozesse im Gehirn.“

Die Berliner Forscher wollen strenge Qualitätskriterien einführen

Die Berliner Tagung setzte an einigen dieser Kritikpunkte an. Gemeinsam erarbeiteten Forscher wie Ulrich Dirnagl und der Neurologe Arno Villringer von der Berlin School of Mind and Brain Vorschläge, um die Qualität der neurowissenschaftlichen Forschung zu verbessern. Zu Beginn einer wissenschaftlichen Studie solle etwa die für die jeweilige Fragestellung notwendige Zahl an Versuchspersonen berechnet werden. Außerdem sollte in Zukunft vielmehr Wert auf Wiederholungsstudien gelegt werden, um frühere Befunde zu bestätigen oder eben zu widerlegen.

Zugegeben, die Vorschläge sind nicht ganz neu. Aber Villringer und Dirnagl wollen mit gutem Beispiel vorangehen. Sie möchten sich freiwillig und nachprüfbar striktere Kriterien wissenschaftlicher Arbeit auferlegen. „Wir hoffen auf eine Art Schneeballeffekt“, sagte Villringer. „Im Idealfall macht unser Beispiel Schule.“

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