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Medizinische Statistik

Von Daten zu neuen Erkenntnissen

In medizinischen Studien erhobene Daten nützen Forschern nur dann etwas, wenn sie sinnvoll mit der Fragestellung der Studie in Beziehung gesetzt werden. Anders lassen sich aus Daten keine neuen Erkenntnisse gewinnen. Die Interpretation experimenteller Befunde ist aber methodisch keineswegs trivial. Besondere Herausforderungen bringen in dieser Hinsicht genetische Studien mit sich. In genetischen Studien fallen ungeheure Datenmengen an, und die darin enthaltene, relevante Information ist zunächst nur schwer zu erkennen. Professor Michael Krawczak, Leiter des Instituts für Medizinische Informatik und Statistik an der Medizinischen Fakultät der Kieler Universität, ist ein Experte für die Lösung solch kniffliger Aufgaben.

„Alles wäre so einfach, wenn es keinen Zufall gäbe“, mit diesen Worten bringt der Kieler Medizin-Statistiker Michael Krawczak die Problematik auf den Punkt. „Wenn die Natur deterministisch wäre, bräuchte man keine Statistiker mehr.“ So ist es aber nicht - und schon gar nicht in der Medizin. „Patienten und Gesunde können sich zwar im Mittel zum Beispiel hinsichtlich eines bestimmten Biomarkers unterscheiden, aber es wird immer auch Unterschiede zwischen beiden geben, die nichts mit der Krankheit zu tun haben.“ Um dennoch aus den Daten einer Studie genug Evidenz für die Beantwortung der jeweiligen wissenschaftlichen Frage zu gewinnen, brauche man statistische Analysemethoden. Und diese sind umso komplexer, je komplexer die Daten selbst sind.

 Genetische Abhängigkeiten

Bei der klassischen Epidemiologie werden meist Risikofaktoren untersucht, die von Person zu Person weitgehend unabhängig sind - wie etwa das Rauchen. In der genetischen Epidemiologie ist das anders. Die Gene verschiedener Menschen haben sehr wohl etwas miteinander zu tun, zum Beispiel wenn sie aus der gleichen geographischen Gegend stammen. Noch größer ist die Ähnlichkeit zwischen genetischen Daten in Familien. Krawczak: „Um diese Zusammenhänge sinnvoll zu berücksichtigen, braucht man ein ausgefeilteres statistisches Methodenrepertoire, als es normalerweise in einem Kurs für Medizin- oder Biologiestudenten vermittelt wird. Die Analyseverfahren, die hier zum Einsatz kommen, wurden meist spezifisch für die jeweilige Fragestellung entwickelt.“

Von Arbeitslosigkeit ist der Kieler Experte für genetische Statistik nicht bedroht. Dafür sorgt schon der Exzellenzcluster Entzündungsforschung. In diversen Studien werden hier nach den genetischen Grundlagen von Krankheiten gesucht, die im Zusammenspiel mit Umwelteinflüssen zum Ausbruch der jeweiligen Krankheit führen können. Dabei wird das Genom von Gesunden und Kranken nach Auffälligkeiten und Unterschieden durchforstet. „Oftmals muss man dabei komplizierte Programme für Stammbaumanalysen einsetzen, um verlässlich zu klären, ob eine auffällige genetische Variante etwas mit der Krankheit zu tun hat oder nicht“, erklärt Krawczak.

Michael Krawczak
leitet seit 12 Jahren das Institut für Medizinische Informatik und Statistik der Christian-Albrechts- Universität zu Kiel. Seine wissenschaftlichen Arbeitsschwerpunkte liegen in den Bereichen Populationsgenetik, Genetische Epidemiologie und Bioinformatik. Er ist Mitbegründer der Biobank PopGen und wissenschaftlicher Leiter des vom BMBF geförderten Biobanknetzwerkes PopGen 2.0.

Michael Krawczak

Wissenschaftliche Qualitätssicherung

Noch komplizierter wird es, wenn das komplette Genom einzelner Patienten entschlüsselt werden soll, um die krankheitsrelevanten Signaturen im individuellen Genom zu finden. Hier kommen ungeheure Datenmengen zusammen. Das Problem besteht dabei, „aus der Flut von Daten die relevante Information herauszukristallisieren“ betont Krawczak. Es gebe mittlerweile eine richtige akademische „Industrie“, die sich auf die Entwicklung von Analyseverfahren für solche Fragestellungen spezialisiert hat. Zu Krawczaks Aufgaben zählt aber nicht nur die Bereitstellung und Anwendung statistischer Methoden. „Wir sehen uns auch als Teil der wissenschaftlichen Qualitätssicherung. Das heißt, wir prüfen, ob die erhobenen Daten überhaupt geeignet sind, eine bestimmte Fragestellung zu beantworten, oder ob bei der Interpretation der Daten andere Faktoren berücksichtigt werden müssen, an die die beteiligten Wissenschaftler vielleicht selbst gar nicht gedacht hatten.“ Und außerdem steckt Krawczak viel Zeit in den Aufbau einer neuen Großbiobank am UKSH Campus Kiel.

Aufbau des PopGen 2.0 Netzwerkes

Mit einer Summe von 4,5 Millionen Euro fördert das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) seit 2011 die Vernetzung der Biobank PopGen mit anderen Kieler Biobanken. Dazu gehören zum Beispiel die umfangreichen Gewebesammlungen und Proben aus dem Institut für Pathologie und aus der Chirurgie. Sieben lokale Biobanken bilden das „PopGen 2.0 Netzwerk“ (P2N). Deren Daten sollen zukünftig zentral erfasst und in eine gemeinsame Infrastruktur überführt werden. „Der Aufbau von P2N macht die wertvollen Kieler Bioproben für interne und externe Forschungsprojekte besser sichtbar und nutzbar. Die daraus resultierenden Kooperationen werden die biomedizinische Forschung in Kiel weiter stärken“, erklärt Krawczak.

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