Infektionsstudie, Atemrhythmus und KI-Scham: Was die Gesundheitsforschung dieser Woche wirklich zeigt

Drei neue Gesundheitsstudien erschienen innerhalb von 36 Stunden, am 28. und 29. September. Sie stammen von einer Agentur der Weltgesundheitsorganisation, die Krebsfälle zählt, von einem Psychologielabor der Northwestern University, das die Atmung von Menschen misst, und aus einer Umfrage unter 1.138 Forschern über ihren eigenen Umgang mit KI.

Beginnen wir mit der größten Zahl. Infektionen verursachten im Jahr 2024 schätzungsweise 2.300.000 neue Krebsfälle weltweit, das sind 12 Prozent aller Neuerkrankungen. Das geht aus einer Arbeit hervor, die am Montag in The Lancet Oncology erschien und über die CBC News am 29. September berichtete. Die Untersuchung stammt von der Internationalen Agentur für Krebsforschung (IARC), einer Einrichtung der WHO. Das Bakterium Helicobacter pylori verursachte 760.000 dieser Fälle, vor allem in Ostasien. Humane Papillomviren folgten mit fast 750.000 Fällen und hohen Raten in Afrika südlich der Sahara. Hepatitis B und Hepatitis C waren für einen erheblichen Teil der Leberkrebsfälle verantwortlich. Zum ersten Mal erweiterte das IARC-Team seine Liste um 16 weitere Krebsarten und nahm HIV als Ursache von Gebärmutterhalskrebs auf sowie das Merkelzell-Polyomavirus als Auslöser einer aggressiven Hautkrebsform.

Epstein-Barr rückt auf der Liste nach oben

Die größte einzelne Korrektur betrifft das Epstein-Barr-Virus. Ihm wurden 2024 etwa 260.000 Fälle zugeschrieben, darunter Nasopharynxkarzinome, einige Magenkarzinome und das Hodgkin-Lymphom. „Das ist eine ziemlich große Krebslast, die durch das Epstein-Barr-Virus verursacht wird und in der Vergangenheit nicht gezählt wurde, aber jetzt anerkannt ist“, sagte Gary Clifford, Krebs-Epidemiologe und Mitautor der Studie mit Sitz in Lyon.

Das ist wichtig, weil es gegen EBV weder einen Impfstoff noch eine Antibiotikabehandlung gibt. Clifford sagte dem CBC, das Virus werde „zunehmend zu einem Ziel, auf das sich die Menschen bei der Prävention konzentrieren müssen“. Die Studie weist auch auf die Kluft zwischen armen und reichen Ländern hin. Die Forscher führen sie auf Screening- und Impfprogramme zurück, die in einkommensstarken Regionen über Jahrzehnte aufgebaut wurden.

Der regionale Unterschied ist so deutlich, dass der globale Durchschnitt in die Irre führt. In Nordamerika bleiben H. pylori und HPV die häufigsten infektiösen Ursachen, doch die Gesamtlast ist viel niedriger. In Kanada ergab eine Studie von 2019, dass vier Prozent der Krebserkrankungen auf Infektionen zurückgingen. Das sagte Karena Volesky, eine Epidemiologin in Montreal, die diese kanadische Untersuchung an der McGill University geleitet hat. „Sie zeigt uns, wie wichtig jede der 12 Infektionen ist“, sagte Volesky über die neuen globalen Zahlen. Das ist etwa ein Drittel der weltweiten Rate. Die Lücke spiegelt eher Impfungen und Screening wider als die Biologie allein.

Ein Unterschied von 41 Millisekunden

Während das IARC-Team Fälle zählte, maßen Neurowissenschaftler der Northwestern University etwas viel Kleineres. Die Reaktionsgeschwindigkeit beim Ausatmen ist um durchschnittlich 41 Millisekunden schneller als beim Einatmen, etwa 1/25 Sekunde. Das zeigt eine Studie, die am 29. September in der Fachzeitschrift iScience erschien. Antworten während der Atempausen waren 21 Millisekunden schneller als beim Einatmen.

„Durch eine greifbare und leicht verständliche Aufgabe konnten wir die Beziehung zwischen Atmung und Kognition zeigen, für die hoffentlich Menschen in verschiedenen Fachgebieten eine Anwendung finden“, sagte Erika M. Yamazaki, Erstautorin der Studie und früheres Mitglied des Labors von Seniorautor Ken Paller.

Das Experiment ist klein und spezifisch. 35 Erwachsene im Alter von 18 bis 33 Jahren drückten eine Leertaste so schnell wie möglich, wenn ein rotes Quadrat gelb wurde, eine Standardaufgabe namens Psychomotor Vigilance Task. Sie trugen ein Gerät unter den Nasenlöchern, das den Luftstrom maß, und wiederholten die Aufgabe zweimal, einmal vor und einmal nach einem Nickerchen oder acht Stunden Schlaf im Labor. Es ist das erste Experiment, das die Reaktionsgeschwindigkeit über alle Phasen der Atmung misst, einschließlich der Pausen.

Paller war vorsichtig damit, was das Ergebnis bedeutet. „Diese Studie dokumentiert eine wichtige Verbindung zwischen der Atmung und den Hirnsystemen, die auf Ereignisse in der Umwelt reagieren“, sagte er. „Wir wissen noch nicht genau, wie sie verbunden sind, aber wir vermuten neurophysiologische Effizienz, weil andere Studien gezeigt haben, dass verschiedene Hirnoszillationen mit dem Rhythmus der eigenen Atmung synchronisiert sind.“ Das Labor arbeitet jetzt an einer von den National Institutes of Health finanzierten Schlafapnoe-Forschung unter der Leitung von Yamazaki.

Zusammen gelesen zeigen die beiden Studien die Bandbreite dessen, was diese Woche als Gesundheitsbefund gilt. Die eine schätzt Millionen von Fällen mit einem Modell, das auf globalen Krebsregistern aufbaut. Die andere misst einen Unterschied von vier Hundertstelsekunden in einem Labor mit 35 Menschen. Keine von beiden ist eine Wearable-Studie im Sinne des Verbrauchermarkts, doch beide speisen dieselbe Kette: billige Sensorik, große Datensätze und die Bereitschaft, Zahlen an Dinge zu hängen, die zuvor der Intuition überlassen waren.

Die Forscher, die KI nutzen und es nicht sagen

Die dritte Studie richtet den Blick auf die Menschen, die forschen. Eine Umfrage unter 1.138 Kommunikationswissenschaftlern in 77 Ländern, veröffentlicht in Information, Communication and Society und am 28. September vom Nieman Journalism Lab aufgegriffen, ergab, dass fast 70 Prozent generative KI bereits für mindestens eine forschungsbezogene Aufgabe nutzten. Die meisten derselben Befragten hielten den KI-Einsatz bei den meisten forschungsbezogenen Aufgaben zugleich für unangemessen.

Nur etwas mehr als die Hälfte hielt den Einsatz von KI für das Schreiben von Texten (55 Prozent) und das Erzeugen von Code (50,4 Prozent) für angemessen. Die Autoren berichten von keinem Konsens darüber, wo die ethische Grenze liegt. Das Ergebnis, so argumentieren sie, sei ein Stigma, das sie „KI-Scham“ nennen, und ein „Transparenzparadox“: Forscher fühlen sich verpflichtet, KI-Unterstützung offenzulegen, fürchten aber, dass die Offenlegung ihre Arbeit weniger glaubwürdig erscheinen lässt.

„So verständlich dieses Zögern ist, da die Angabe von GenAI-Nutzung die Chancen auf eine Veröffentlichung verringern könnte, behindert es letztlich die offene Diskussion darüber, wie diese Werkzeuge ethisch und verantwortungsvoll in der Forschung eingesetzt werden können“, heißt es in der Studie. Die Autoren von der National Yang Ming Chiao Tung University in Taiwan, der Universität Amsterdam und der Universität Utrecht empfehlen, dass Fachzeitschriften und Institutionen eine „offenlegungsfreundliche“ Kultur aufbauen, statt die Werkzeuge rundheraus zu verbieten.

Hannes Cools, einer der Forscher, veröffentlichte am 28. September einen kurzen Thread auf Bluesky. Darin beschrieb er die Arbeit als erste systematische, feldweite, internationale empirische Untersuchung generativer KI-Praktiken in der Kommunikationsforschung. Die Studie verband die Umfrage mit vier Fokusgruppendiskussionen.

Was die Woche nicht klärt

Keine dieser drei Arbeiten schließt eine Frage ab. Die IARC-Schätzung ist ein Modell, keine Zählung, und sie hängt von Annahmen darüber ab, welcher Anteil jeder Krebsart auf eine bestimmte Infektion entfällt. Das Ergebnis der Northwestern University ist ein Zeitunterschied in einer kleinen Stichprobe, wobei der Mechanismus ausdrücklich unbekannt ist. Die KI-Umfrage beschreibt, was Forscher sagen, dass sie tun, in einem Feld, in dem dieses Sagen einen Preis hat.

Auch die Verbindung zwischen den drei Studien hat Grenzen. Die IARC-Arbeit handelt von Prävention im Bevölkerungsmaßstab. Die Northwestern-Arbeit handelt von Millisekunden im Labor. Die KI-Umfrage handelt von Berufsnormen. Gemeinsam ist ihnen ein methodisches Problem: Jede muss entscheiden, wie viel eines beobachteten Effekts sie einer Ursache zuschreibt, die sie nicht direkt sehen kann.

Für Leser, die digitale Gesundheit verfolgen, ist die praktische Lehre enger als jede Schlagzeile. Die Krebszahlen verweisen auf Impfstoffe und Antibiotika, die es bereits gibt und die ungleich verteilt sind. Die Atemstudie verweist auf Schlaf und Atmung als zu wenig genutzten Messkanal, genau die Art von Behauptung, die Hersteller von Wearables gern aufgreifen. Die KI-Umfrage verweist auf ein Offenlegungsproblem, das jedem Algorithmus folgen wird, der in einer Klinik landet.

Cliffords Zusammenfassung der Krebsarbeit gilt weiter, als er beabsichtigt hatte. „Wir haben wirklich noch viel Arbeit damit, Dinge umzusetzen, von denen wir wissen, dass sie funktionieren und die wir seit Langem kennen, die es aber noch nicht in alle Bevölkerungsgruppen der Welt geschafft haben“, sagte er.