(11.11.2020) Manchmal steckt Forschung in der Sackgasse: Alle Hypothesen, die man aus der unzureichenden Evidenz formulieren konnte, sind durchgetestet – aber an wirklich neuen Erkenntnissen ist praktisch nichts hinzugekommen. Was kann man da tun?
Vor etwa 17 Jahren schien die Schlafforschung genau in dieser Klemme zu stecken. Die große Frage war natürlich klar: Warum schlafen wir? Doch selbst bei der etwas kleineren Frage, wie der Schlaf auf biochemischer, zellulärer und neurologischer Ebene gesteuert wird, trat man auf der Stelle. Irgendwie wollte keinem mehr eine starke Hypothese einfallen, mit der man hoffnungsvoll in neue Experimente starten konnte.
Allerdings waren zur gleichen Zeit die ersten Hochdurchsatz-Verfahren und Microarray-Techniken für Genom- oder Genexpressions-Analysen etabliert worden. Und in dieser Situation war klar, dass irgendwann auch jemand auf die Idee kommen musste, die molekulare Schlafforschung womöglich mit diesen neuen Verfahren aus der Sackgasse herausholen zu können.
Tatsächlich publizierten US-Forscher auch bald Ergebnisse eines entsprechenden Screens von Rattenhirnen, mit dem sie alle diejenigen Gene identifizieren wollten, deren Expression sich während des Schlafes beziehungsweise während der Wachphase spezifisch verändert (Neuron 41, S. 35-43). Insgesamt konnten sie auf diese Weise schließlich 752 Gene mit dem Schlaf-Wach-Rhythmus korrelieren, ganze 90 Prozent davon waren bis dahin nie in diesem Zusammenhang aufgetaucht. Die meisten dieser Gene beziehungsweise ihrer Produkte konnten die Autoren wiederum einer von vier funktionellen Gruppen zuordnen – nämlich als eingebunden in die Translation, den Membran- und Vesikelfluss, die Cholesterol-Synthese oder in die synaptische Plastizität.
So weit, so gut. Aber was hatten die Autoren hier genau gemacht? In erfrischender Offenheit hatte die Erstautorin Chiara Cirelli damals eingeräumt: „Das war ein reiner Fischzug aus der Verzweiflung, dass man so wenig darüber weiß, wozu Schlaf gut ist.“ Prinzipiell jedoch hatte ihr Team mit dem Screen nicht weniger als eine neue Beobachtungsebene eingeführt, die es vorher nicht gegeben hatte. Und mit den Ergebnissen gleichsam jede Menge Stoff geliefert, aus dem sich ganz neue Hypothesen für das Ausgangsproblem formulieren ließen.
Studie um Studie folgte nach diesem Muster. Und viele proklamierten dieses Muster jetzt als Hypothesen-generierende Forschung – im bewussten Gegensatz zur altehrwürdigen Hypothesen-basierten Forschung. Dabei müsste man diesen Ansatz eigentlich als Beobachtungs-generierende Forschung bezeichnen, da er mit seinen Methoden überhaupt erst das Beobachten von bislang Verborgenem ermöglicht, auf dessen Basis nachfolgend neue Hypothesen formuliert werden können. Anyway...
Viel essentieller ist hingegen, dass man komplett Hypothesen-frei in solche Screening-Studien reingeht – und dass dies womöglich sogar elementar wichtig für den letztlichen Erfolg ist. Auf Twitter schrieb dazu unlängst ein Neurobiologe: „Ich liebe dieses experimentelle Design, gerade weil es Hypothesen-frei ist. Wenn du etwas völlig Neues herausfinden willst, darfst du keinerlei Hypothesen formulieren, da diese stets in bereits vorhandenem Wissen wurzeln. Und dieses ist eines eben gerade nicht: Neu!“
Die konkreten Beispiele, dass da womöglich etwas dran ist, nehmen jedenfalls zu. So antwortete ein kanadischer Kollege, dass bei einer völlig unvoreingenommenen Genom-weiten Assoziationsstudie zur Huntington-Krankheit plötzlich Signalwege aufleuchten, die zuvor in den gängigen Tiermodellen nie aufgefallen waren (Cell 162(3): 516-26). Und dass die Huntington-Forschung damit nach 25 Jahren endlich aus der Sackgasse herausgekommen sei.