Angesichts der Flut an Studien, die einen Zusammenhang zwischen bestimmten Genen und komplexen Krankheiten feststellen, warnen Wissenschaftler im Magazin The Scientist vor einer zu leichtfertigen oder übertriebenen Interpretation solcher Daten [1]. So hatte unter anderem Kirk Lohmueller von der Georgetown-Universität mit seinen Kollegen schon vor zwei Jahren gemahnt, dass die Ergebnisse nur in einem knappen Drittel der Fälle in weiteren Studien bestätigt werden – und wenn, dann meist mit einem deutlich schwächeren Zusammenhang [2]. Auch Tom Trikalinos von der Universität Ioannina in Griechenland fand heraus, dass erste veröffentlichte Resultate entweder falsch sind oder überbewertet, wenn sie richtig sind. Auf keinen Fall lasse sich daraus ableiten, welche davon später auch tatsächlich von anderen Forschergruppen bestätigt würden [3].

Zu den Beispielen gehört ein statistischer Zusammenhang zwischen einer doppelten Mutation im Gen eines Dopamin-Rezeptor und einem erhöhten Schizophrenie-Risiko, den Marc-Antoine Crocq und seine Kollegen vom Centre Hospitalier de Rouffach in Frankreich 1992 aufdeckten. Als weitere Studien widersprüchliche Ergebnisse lieferten, überprüften die Wissenschaftler selbst alle verfügbaren Daten – und stellten nun tatsächlich keinen statistischen Zusammenhang mehr fest [4].

Moderne Techniken hatten es Forschern in den letzten Jahren ermöglicht, schnell und billig Verbindungen zwischen Genen und Krankheiten zu untersuchen, erklärt Sholom Wacholder von den National Institutes of Health in Bethesda. Damit stieg aber auch die Zahl an Studien, bei denen der Zufall zu falsch-positiven Ergebnissen führte. Er fordert daher von den Forschern, dass sie sich vor der Studie bereits überlegen, wie wahrscheinlich ein statistische Assoziation wirklich ist, und daran ihr Resultat messen. Auch sei es dringend nötig, mehr Negativergebnisse zu publizieren, da auch sie einen entscheidenden Beitrag zum Gesamtbild liefern [5].