23. März 2026

Wie können klinische Studien in globalen Gesundheitsnotlagen schneller, koordinierter und wirkungsvoller umgesetzt werden?

Ein internationales Team unter Mitwirkung von DKF-Forschungsgruppenleiter Matthias Briel und Postdoc Alain Amstutz präsentiert auf Basis einer Analyse des weltweiten Mpox-Ausbruchs 2022 einen neuen Ansatz für die Durchführung multinationaler Forschung in globalen Ausnahmesituationen: das föderierte Studiendesign.

Einzelinitiativen bündeln

Nach Ausbruch der Mpox-Epidemie 2022 plante die WHO eine globale, randomisierte Studie zur Wirksamkeit von Tecovirimat. Ihre Umsetzung stiess allerdings auf unüberwindbare regulatorische, organisatorische und finanzielle Hürden. Stattdessen entstanden parallel mehrere Studien, was eine beträchtliche Fragmentierung von Ressourcen zur Folge hatte.

Das internationale Autorenteam des UNITY/MPX‑RESPONSE- und des STOMP-Konsortiums zeigen in ihrer Analyse, wie föderierte Studiendesigns helfen können, Daten strukturiert zu bündeln, Studien harmonisiert zu planen und regulatorisch verwertbare Evidenz zu erzeugen – trotz getrennter Sponsoren und lokaler Unterschiede. Herzstück dieses Ansatzes ist ein gemeinsamer, vordefinierter «Conjoined Analysis Plan», der kombinierte Daten aus mehreren parallelen Studien auswertbar macht.

Fazit

Das föderierte Studiendesign ist kein Ersatz, aber eine strategisch wichtige Alternative zu einzelnen, voneinander unabhängigen Studien, wenn Notlagen oder organisatorische Barrieren grosse multinationale Studien unmöglich machen. Es kann helfen, wissenschaftlich robuste Ergebnisse deutlich schneller zu liefern.

Globale Gesundheitskrise

Was ist ein föderiertes Studiendesign?

Mit einem föderierten Studiendesign wird durch harmonisierte Protokolle, Datenstandards und einen gemeinsamen Analyseplan die Grundlage für regionale Studien gelegt, sodass deren Daten gemeinsam ausgewertet und regulatorisch genutzt werden können.

Schlüsselelemente

  • Einheitliche Datenstandards
  • Harmonisierte Protokolle und variablenbasierte CRFs
  • Gemeinsames Data Monitoring Committee
  • Prädefinierte Analysen für gepoolte Daten (conjoined analyses)

Vorteile

  • Schnellere Implementierung einzelner Studien
  • Grössere statistische Power durch Datenpooling
  • Geteilte Verantwortung und Ressourcen
  • Bei Gesundheitsnotlagen für Medikamentenzulassung geeignet

Herausforderungen

  • Hoher Abstimmungsaufwand
  • Komplexität bei Fehlerkontrolle und Interimsanalysen
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