Initiative für geschlechts- und diversitätssensible Präzisionsmedizin

Die Universitätsmedizin in Kiel und Lübeck verpflichtet sich mit einem Data Sharing Statement*, ihre klinischen Studiendaten nach Geschlecht und Diversitätsmerkmalen differenziert bereitzustellen. 

Die Berücksichtigung von Geschlecht und Diversitätsmerkmalen spielt eine entscheidende Rolle in der medizinischen Forschung und Versorgung. Studien zeigen, dass Krankheitsverläufe und Therapieerfolge stark vom biologischen Geschlecht beeinflusst werden – beispielsweise betrifft Sepsis überproportional Männer, während Frauen im Alter häufiger von einer Herzinsuffizienz betroffen sind. Diese Unterschiede werden in der klinischen Forschung häufig noch zu wenig beachtet. Ebenso fehlen differenzierte Daten zu Diversitätsmerkmalen, was zu einer ungenügenden medizinischen Versorgung führen kann. Damit wird ein wichtiges Potenzial für die individuelle Optimierung von Diagnostik und Therapie vor allem bei chronischen Krankheiten nicht genutzt, konstatieren die teilnehmenden Medizinfakultäten und Kliniken in einer gemeinsamen Mitteilung.

Auf Initiative des Sprechers des Exzellenzclusters „Precision Medicine in Chronic Inflammation“ (PMI), Prof. Stefan Schreiber, verpflichten sich die Medizinische Fakultät der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) und die Sektion Medizin der Universität zu Lübeck (UzL) sowie das Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (UKSH) zu einem Data Sharing Statement, das Datentransparenz in der medizinischen Forschung fördert. Das haben der Konvent der Medizinischen Fakultät der CAU sowie der Senat der UzL beschlossen. Dazu unterstützen die Medizinische Fakultät der CAU und die Sektion Medizin der UzL ihre Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aktiv dabei, in Publikationen veröffentliche Daten nach Geschlecht und Diversitätsmerkmalen differenziert zur Verfügung zu stellen. Diese differenzierten Daten ermöglichten es Forschenden, auch subtile Unterschiede zu erkennen. Dies sei besonders relevant für Meta-Analysen, die auf aggregierten Daten mehrerer Studien basieren und somit in der Lage sind, kleinere Effekte zu identifizieren, die in einzelnen Studien möglicherweise unentdeckt bleiben.

„Durch die Berücksichtigung von geschlechts- und diversitätssensiblen Merkmalen gewährleisten wir eine ganzheitliche klinische Forschung und leisten als Universitätsmedizin einen Beitrag zu individualisierten Behandlungsstrategien für alle Patientinnen und Patienten“, betont Prof. Joachim Thiery, Dekan der Medizinischen Fakultät der Kieler Universität. „Unser Exzellenzcluster ,Precision Medicine in Chronic Inflammation‘ (PMI) ist hier Schrittmacher. Ein Meilenstein ist in diesem Zusammenhang auch der Sonderforschungsbereich ‚Sexdiversity – Determinanten, Bedeutungen und Implikationen der Geschlechtervielfalt in soziokulturellen, medizinischen und biologischen Kontexten‘ an der Universität zu Lübeck mit starker Kieler Beteiligung“.

Die Maßnahme der Fakultäten steht im Einklang mit internationalen Bestrebungen zur Förderung von Datentransparenz in der klinischen Forschung. Das „International Committee of Medical Journal Editors“ (ICMJE) betont die ethische Verpflichtung, Daten aus klinischen Studien verantwortungsvoll zu teilen, um die Reproduzierbarkeit von Ergebnissen zu gewährleisten und die Entwicklung effektiverer Therapien zu unterstützen. „Genetisch bedingte Unterschiede zwischen den Geschlechtern beeinflussen unsere Reaktionsfähigkeit auf sämtliche Umwelteinflüsse und natürlich auch auf Therapien. Diese Initiative dient daher dazu, die Passgenauigkeit und Sicherheit von Behandlungen zu erhöhen“, betont Prof. Gabriela Riemekasten von der Universität zu Lübeck und Mitglied der Exekutivgruppe des Exzellenzclusters PMI.

Beide Universitäten setzen mit dem Data Sharing Statement ein klares Zeichen für mehr Gleichstellung, Diversität und Präzision in der medizinischen Forschung für jeden Menschen.

*Ein Data Sharing Statement ist eine formale Selbstverpflichtung von Forschenden, die beschreibt, inwieweit und unter welchen Bedingungen sie ihre Forschungsdaten öffentlich zugänglich machen. Diese Praxis wird zunehmend von wissenschaftlichen Fachzeitschriften gefordert, um Transparenz, Reproduzierbarkeit und die Möglichkeit für weiterführende Analysen – insbesondere Meta-Analysen – zu verbessern.