‘Waarom zou je alleen witte mensen onderzoeken als een ziektebeeld bij iedereen voorkomt’

In de geneeskunde worden patiënten zoveel mogelijk behandeld op basis van wetenschappelijke kennis. Maar veel van die wetenschappelijke bewijzen zijn gebaseerd op onderzoeken gedaan bij een selecte groep, voornamelijk witte mannelijke proefpersonen. Dat kan voor andere patiënten gevaarlijke gevolgen hebben, zoals een hartinfarct dat niet herkend wordt, medicatie die niet werkt of bijwerkingen heeft.

Cardioloog Harriette Verwey, internist vasculaire geneeskunde Jeanine Roeters van Lennep en neuro-epidemioloog Arfan Ikram vinden dat diversiteit een belangrijkere rol verdient in de medische wetenschap. Maar welke rol dat precies is, is onderwerp van discussie. Moeten onderzoekspopulaties een weerspiegeling zijn van de diversiteit die in de samenleving voorkomt of zorgt dat voor onnodige ruis in wetenschappelijk onderzoek?

Diversiteit speelt in de geneeskunde een belangrijke rol, ook al werd dat niet altijd zo gezien. “Vroeger bestond de gemakkelijke aanname dat wat voor mannen gold, ook voor vrouwen moest gelden”, vertelt Harriette Verwey. De cardioloog (ze is inmiddels met pensioen) is een van de eerste Nederlandse artsen die aandacht vroeg voor de verschillen tussen mannen en vrouwen in de medische wetenschap.

Toen eind jaren negentig een groot onderzoek naar hart- en vaatziekten werd gedaan bij vrouwen, ging voor Verwey een wereld open. “Vrouwen met klachten als druk op de borst en pijn tussen de schouderbladen werden onderzocht en toen begrepen we dat hart- en vaatziekten zich bij vrouwen anders presenteren dan bij mannen, vaak met minder duidelijke symptomen.”

Als ongeschreven regel werd onderzoek naar de werking van geneesmiddelen of de klinische presentatie van ziektebeelden tot voor kort altijd gedaan op dezelfde demografische groep; witte mannen. Het gevolg is dat er ook nu nog bitter weinig bekend is over zowat alle andere soorten patiënten en dat is terug te zien in de kliniek. Zo verlopen hart- en vaatziekten bij vrouwen vaak niet volgens de ‘klassieke’ presentatie die artsen kennen van mannen, waardoor zij deze ziekten bij vrouwen minder goed herkennen. Het gevolg is dat vrouwen meer risico lopen op slechte uitkomsten waaronder ook vroege dood.

“Vrouwen blijken ook meer specifieke bijwerkingen te hebben op meerdere medicijnen, terwijl die medicijnen wel zijn goedgekeurd voor gebruik”, vertelt Jeanine Roeters van Lennep, vasculair internist in het Erasmus MC. Volgens haar gebruiken grote studies ook nu nog te vaak een ‘standaard onderzoekspopulatie’ van witte, mannelijke proefpersonen. Vrouwen en patiënten van kleur gelden vooral als uitzondering en worden in ‘subanalyses’ onderzocht. “Als een studie bestaat uit tweehonderd mannen en een subanalyse wordt uitgevoerd op twintig vrouwen, is dat niet representatief voor de bevolking”, zegt Roeters van Lennep.

Verwey en Roeters van Lennep zien graag dat onderzoeken voortaan gedaan worden met populaties die representatief zijn voor de samenleving. Dat zou betekenen dat de helft van de proefpersonen in een onderzoek vrouw is, maar ook dat er rekening wordt gehouden met etnische diversiteit. “In de Randstad bestaat de samenleving voor wel 52 procent uit personen met een migratieachtergrond. Dan moeten we dat ook terugzien bij de proefpersonen, zodat we voor al onze patiënten een betere behandeling kunnen ontwikkelen. Er moet gewoon gerandomiseerd onderzoek plaatsvinden”, zegt Verwey.

Arfan Ikram, epidemioloog en voorzitter van onderzoeksfinancierder ZonMW, kijkt daar net anders tegenaan. Hij deelt de mening dat de medische wetenschap nog te weinig inzet op diversiteit, maar ziet geen heil in onderzoeken waarbij de studiepopulaties, die vaak beperkt in omvang zijn, een precieze reflectie zijn van de samenleving.

“De hoop is waarschijnlijk dat we daarmee beter kunnen inschatten of een middel ook echt voor iedereen werkt”, legt Ikram uit. “Maar daar zit een denkfout in. Heterogeniteit zorgt juist voor ruis. De statistische power wordt te klein en de onderzoeksresultaten zijn dan niet meer betrouwbaar.” Bovendien zouden er te veel factoren zijn, zogeheten ‘confounders’, om rekening mee te houden als wetenschappers echt representatieve onderzoekspopulaties samenstellen. “Leeftijd, gender, etniciteit, leefstijl en woonplaats zijn allemaal van belang in de geneeskunde.”

De oplossing die Ikram voorziet, legt hij uit met een voorbeeld: “Stel je een scenario voor waarbij twee vaccins moeten worden getest, waarbij de beschikbare middelen slechts toereikend zijn om een beperkt aantal deelnemers te includeren. Dan kun je ervoor kiezen om vaccin A bij mannen en vaccin B bij vrouwen te testen. Dat zorgt ervoor dat je voldoende statistische power hebt voor die studie om een duidelijke conclusie te kunnen trekken.”

Als je dan wil weten of vaccin A ook bij vrouwen werkt en vaccin B bij mannen, hoef je niet bij voorbaat beide studies te herhalen. “Je moet namelijk als wetenschapper beredeneren of je genoeg weet uit eerder en ander vergelijkbaar onderzoek over de werking van vaccin A in het vrouwenlichaam en vaccin B in het mannenlichaam om te concluderen dat hetzelfde effect te verwachten is. Als je hier niet voldoende informatie over hebt, moet je dus inderdaad beide studies herhalen, maar dat vergt ook een discussie over middelen voor twee extra studies.”

Als onderzoekers bij voorbaat alle middelen of risicofactoren bij alle groepen willen testen, is het einde zoek, vindt Ikram. “We moeten een pragmatische grens trekken.” De oplossing zou volgens hem liggen in het maken van strategische keuzes over welke homogene onderzoekspopulaties bij welk onderzoek worden gebruikt.

‘Diversiteit tussen onderzoeken’ noemt hij dat. De ene studie voer je uit in populatie A, de volgende in populatie B, en daarna in populatie C. Vervolgens is op een gegeven moment populatie A weer aan de beurt. Dat zou bij wijze van spreken betekenen dat je de relatie tussen roken en longkanker bij Europese mensen onderzoekt, cardiovasculaire aandoeningen bij Aziatische mensen, of zoutinname en hoge bloeddruk alleen bij Afrikaanse mensen. Zo creëer je een steeds toenemende hoeveelheid kennis waarin alle populaties in voldoende en vergelijkbare mate vertegenwoordigd zijn, terwijl je ook de methodologische kracht van een individuele studie behoudt.

Voor Verwey is dat geen logische oplossing. “Geen enkel land heeft een uniforme of homogene populatie. Waarom zou je alleen zwarte of alleen witte mensen in studies opnemen als de ziektebeelden niet alleen bij die groepen voorkomen? Dat moet serieus genomen worden, het moet een weerspiegeling zijn van de samenleving.” Als voorbeeld noemt Verwey studies uit de Verenigde Staten die laten zien dat veel middelen tegen hoge bloeddruk, die ooit getest waren bij witte patiënten en vervolgens goedgekeurd zijn door de FDA, geen effect hebben bij zwarte patiënten. Een significante groep patiënten kreeg dus lange tijd medicijnen voorgeschreven zonder enig effect, waardoor zij niet adequaat behandeld werden en grote risico’s liepen.

Gemengde of heterogene onderzoekspopulaties zijn ook voor Roeters van Lennep prioriteit. Zij is daarom van plan onderzoek te doen naar de struikelblokken die ervoor zorgen dat onderzoekspopulaties nog steeds vaak homogeen zijn. “Vrouwen, etnische minderheden en patiënten uit lagere sociaaleconomische klassen worden onvoldoende geïncludeerd. Wij willen in kaart brengen hoe dat anders kan, zodat toekomstig onderzoek altijd zo inclusief mogelijk kan zijn.”