Organoide, 3D-Gewebemodelle, Chip-Technologien und Bioprinting kommen in der lebenswissenschaftlichen Forschung zunehmend zum Einsatz. Eine neue Auswertung der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) zeigt, wie stark sogenannte New Approach Methods, kurz NAMs, an Bedeutung gewinnen. Einen vollständigen Ersatz von Tierversuchen gibt es bislang jedoch noch selten.
Wie verbreitet sind neue, tierfreie Forschungsmethoden in der deutschen Lebenswissenschaft? Dieser Frage ist die DFG in einer neuen Analyse nachgegangen. Dafür untersuchte sie Anträge aus den Förderprogrammen Sachbeihilfe und Sonderforschungsbereiche aus den Jahren 2017 bis 2025. Im Fokus standen vier Methodenbereiche: Organoide, andere 3D-Gewebemodelle, Chip-Technologien und Bioprinting. Mithilfe von computergestützten Textanalysen wurde ermittelt, in welchen bewilligten Projekten diese Verfahren zum Einsatz kommen. Die Analyse erfasst damit allerdings nicht das gesamte Spektrum der NAMs.
Der Trend ist dennoch deutlich erkennbar: Insgesamt identifizierte die DFG im Untersuchungszeitraum mehr als 550 bewilligte Sachbeihilfen und rund 160 Verbundanträge in Sonderforschungsbereichen, in denen entsprechende Methoden eingesetzt werden – mit steigender Tendenz. Besonders häufig werden sie in medizinisch relevanten Forschungsfeldern angewendet, etwa bei Krebs sowie Erkrankungen des Nervensystems, des Immunsystems und des Stoffwechsels. Die Auswertung belegt laut DFG zudem, dass die neuen Methoden kontinuierlich besser und aussagekräftiger werden.
Ein vollständiger Ersatz für Tierversuche ist damit allerdings noch nicht verbunden. Vielmehr zeigt die Studie, dass NAMs und Tierversuche in den Forschungsprojekten häufig gleichzeitig zum Einsatz kommen. Besonders deutlich wird dies bei den Sonderforschungsbereichen: So nutzten 87 Prozent der bewilligten lebenswissenschaftlichen Verbünde im Jahr 2025 die in der Analyse erfassten NAMs – zugleich beantragten nahezu alle auch Mittel für Tierversuche. Die DFG wertet dies als Hinweis darauf, dass neue und etablierte Methoden derzeit vor allem miteinander kombiniert werden. Welche Methode geeignet ist, hängt dabei von der jeweiligen Forschungsfrage ab. Die vollständige Auswertung ist nun als Data Story veröffentlicht.
