Ein Leitfaden zur Wissenschaft und Evidenz der medizinischen Verwendung von Cannabis: Studienarten, Verzerrungen und kritisches Denken

Im Oktober 2025 verabschiedete Spanien das Königliche Dekret 903/2025, das erstmals einen spezifischen Rechtsrahmen für die Verschreibung standardisierter Cannabispräparate festlegt. Ein Meilenstein, der die mediale Aufmerksamkeit rund um dieses Thema zwangsläufig weiter intensiviert hat. Schlagzeilen wie „Cannabis zerstört das Gehirn junger Menschen" oder „Cannabis heilt laut einer neuen Studie Krebs" kursieren seit Jahrzehnten, doch der neue rechtliche Rahmen hat zu einer starken Zunahme solcher Meldungen geführt. Beide Extreme sind gleichermaßen schädlich: Panikmache erschwert den Zugang für diejenigen, die davon profitieren könnten; unkritischer Enthusiasmus weckt falsche Erwartungen und kann zu unangemessenen klinischen Entscheidungen führen.

Dieses Problem ist nicht auf Cannabis beschränkt. In anderen Bereichen liest man häufig Schlagzeilen wie „Neue Hoffnung im Kampf gegen Alzheimer", wenn es um Forschung an Tiermodellen geht, deren Ergebnisse sich erst nach Jahrzehnten, wenn überhaupt, in tatsächlichen klinischen Nutzen übersetzen lassen; in diesem Bereich kommt jedoch eine zusätzliche ideologische Aufladung hinzu, die eine unvoreingenommene Bewertung der Evidenz zusätzlich erschwert. In diesem Artikel befassen wir uns mit einem Instrument, das hilft, sich in diesem Meer zurechtzufinden: kritisches Denken bei der Lektüre wissenschaftlicher Texte. Dazu ist es unerlässlich zu verstehen, welche Arten von Studien es gibt und welche Erkenntnisse sich aus jeder einzelnen gewinnen lassen und welche nicht.

Wie man sich im Meer der Informationen zurechtfindet

Vor diesem Hintergrund besteht der erste Schritt darin, zwischen verschiedenen Quellen unterscheiden zu lernen. Wissenschaftliche Fachzeitschriften, medizinische Fachgesellschaften und Regulierungsbehörden wie die AEMPS oder die EMA unterziehen ihre Inhalte Bewertungsverfahren, die, auch wenn sie nicht perfekt sind, ein Mindestmaß an wissenschaftlicher Qualität gewährleisten. Blogs, Pressemitteilungen oder soziale Netzwerke verlangen dagegen grundsätzlich eine kritische Haltung. Sie können für die Wissensvermittlung nützlich sein, bieten jedoch selten den nötigen Kontext, um die Qualität der Evidenz zu bewerten.

Für diejenigen, die auf Primärquellen zurückgreifen möchten, ist PubMed die wichtigste Datenbank für wissenschaftliche Literatur. Allerdings verfügt sie über begrenzte Suchfunktionen, und derzeit liefert der Begriff „Cannabinoide" mehr als 40.000 Treffer. Sich ohne klare Kriterien durch diese Menge zu arbeiten, ist ebenso überwältigend wie vergebens.

Ein Screenshot aus der wissenschaftlichen Literaturdatenbank PubMed, der die Entwicklung der Forschung im Bereich Cannabinoide zeigt, die bis zum Jahr 2026 auf mehr als 40.000 Treffer angewachsen ist.

Wenn wir die Qualität eines wissenschaftlichen Artikels beurteilen wollen, sollten wir mit dem Abschnitt „Methoden" beginnen. Dieser Abschnitt beschreibt das Studiendesign, die Stichprobengröße, die Ein- und Ausschlusskriterien, die Art der Verblindung und die verwendeten statistischen Analysen. Die Zusammenfassung bietet einen ersten Überblick, kann jedoch irreführend sein, wenn sie nicht mit dem übrigen Artikel und insbesondere mit der Diskussion abgeglichen wird, in der sorgfältige Autoren die Grenzen ihrer Schlussfolgerungen darlegen.

Die Evidenzpyramide in der Biomedizin

Nicht jede wissenschaftliche Evidenz hat das gleiche Gewicht. Am anschaulichsten lässt sich dies mithilfe der Evidenzpyramide verstehen, die Studientypen hierarchisch nach ihrer methodischen Robustheit einordnet.

Grafische Darstellung der Evidenzpyramide in der Biomedizin, die die verschiedenen Studientypen nach zunehmender Evidenzstärke sowie die Art der Informationen zeigt, die sich aus den jeweiligen Publikationen ableiten lassen.

An der Basis der Pyramide liefert die präklinische Forschung – Zellkulturen oder Tiermodelle – translationale Hypothesen mit prospektivem Wert, ermöglicht jedoch vor allem eine vertiefte Untersuchung der zugrunde liegenden biologischen Mechanismen. Es ist der Ausgangspunkt nahezu jeder Forschung, aber zugleich am weitesten von der klinischen Anwendung beim Menschen entfernt.

Auf der zweiten Stufe finden sich Fallberichte und Fallserien: Beschreibungen von einem oder wenigen Patienten, die in der klinischen Praxis beobachtete Effekte dokumentieren. Ihr Wert liegt darin, explorative klinische Möglichkeiten aufzuzeigen, ohne jedoch eine Aussagekraft für eine Verallgemeinerung zu besitzen.

Danach folgen Beobachtungsstudien, bei denen nicht direkt auf die Teilnehmer eingewirkt wird, sondern diese beobachtet und verglichen werden. Sie ermöglichen es, Zusammenhänge zwischen Variablen zu erkennen, doch bei der Ableitung von Kausalzusammenhängen ist Vorsicht geboten, da zu viele Variablen unkontrolliert bleiben. Unter methodisch strengen Bedingungen und bei großen Stichproben liefern sie jedoch klinisch äußerst wertvolle Erkenntnisse.

Darüber hinaus gibt es unkontrollierte klinische Studien: Studien, in denen eine Behandlung ohne Vergleichsgruppe verabreicht wird und die Teilnehmer wissen, welche Behandlung sie erhalten, was die Möglichkeit einschränkt, die beobachteten Wirkungen ausschließlich auf die Intervention zurückzuführen.

Auf der vorletzten Stufe stehen randomisierte kontrollierte klinische Studien (RCT), die als Goldstandard für den Nachweis von Kausalzusammenhängen gelten. Die Teilnehmer werden nach dem Zufallsprinzip der Versuchs- oder der Kontrollgruppe – in der Regel der Placebo-Gruppe – im Doppelblindverfahren zugewiesen, bei dem weder die Patienten noch die Forscher wissen, wer welche Behandlung erhält, um mögliche Verzerrungen zu vermeiden.

Schließlich stehen an der Spitze systematische Übersichtsarbeiten und Metaanalysen. Diese Publikationen fassen die Ergebnisse mehrerer Studien zu einer gemeinsamen klinischen Fragestellung zusammen und wenden dabei für deren Auswahl und Analyse strenge methodische Kriterien an. Wenn sie gut durchgeführt werden, bieten sie den umfassendsten und am wenigsten verzerrten Überblick über den Stand der Evidenz.

Die klassische Pyramide wird heute durch andere Ansätze ergänzt. Die Real-World-Evidence (RWE) umfasst groß angelegte, prospektive und systematische Beobachtungsstudien, die darauf ausgelegt sind, die tatsächliche klinische Praxis zu erfassen und zugleich über eine methodische Robustheit verfügen, die ausreicht, um regulatorische Entscheidungen zu beeinflussen. Im Fall von Cannabis sind naheliegende Beispiele das UK Medical Cannabis Registry² – mit Daten von etwa 15.000 Patienten, wobei mögliche Verzerrungen durch die Finanzierung zu berücksichtigen sind – sowie das Projekt T21, das von der gemeinnützigen Organisation DrugScience durchgeführt wird und rund 4.500 registrierte Patienten umfasst.

Darüber hinaus gibt es Evidenzkarten: Instrumente, die die verfügbaren Erkenntnisse aus systematischen Übersichtsarbeiten nach Qualität und Ergebnissen systematisch aufbereiten und visualisieren und so etwas erzeugen, das man als Meta-Evidenz⁴ bezeichnen könnte.

Sind RCT wirklich der Goldstandard?

Die Rolle, die RCT als alleiniger Maßstab für wissenschaftliche Wahrheit zugeschrieben wird, verdient eine kritische Betrachtung. Ihre inhärente Stärke – die Fähigkeit, Kausalität nachzuweisen – geht mit einer wichtigen äußeren Schwäche einher. Die strengen Ein- und Ausschlusskriterien, ihr Studiendesign und ihre hohen Kosten führen dazu, dass es sich bei diesen Studien in der Regel um Untersuchungen mit kleinen Stichproben handelt, die klinisch und demografisch sehr homogen sind. Das Ergebnis ist eine hohe interne Validität, aber eine begrenzte externe Anwendbarkeit: Die reale Patientenpopulation ist wesentlich heterogener als die eines jeden RCT.

Im konkreten Fall von Cannabis kommen zu dieser Einschränkung noch weitere methodische Probleme hinzu. Teilnehmer, die Produkte mit THC erhalten, erkennen dies häufig an den psychotropen Effekten, wodurch die Integrität der Verblindung beeinträchtigt wird. Hinzu kommt die große intra- und interindividuelle Variabilität in der Empfindlichkeit gegenüber Cannabinoiden – wodurch individuell angepasste, nur schwer standardisierbare Dosierungen erforderlich werden –, sowie die Tatsache, dass das Endocannabinoid-System an der Regulation der Placeboantworten selbst beteiligt ist⁵,⁶, was schwer kontrollierbare Störvariablen verursacht.

Zu diesen methodischen Hindernissen kommt eine strukturelle Schwierigkeit hinzu: THC ist eine international kontrollierte Substanz, was bedeutet, dass jede Forschung – auch die präklinische – spezifische Genehmigungen von Regulierungsbehörden erfordert, deren Erteilung Monate dauern oder sogar mehr als ein Jahr in Anspruch nehmen kann. Diese zusätzliche bürokratische Belastung besteht bei neuen Arzneimitteln oder nicht kontrollierten Substanzen nicht und stellt ein erhebliches Hindernis für den Fortschritt der Forschung in diesem Bereich dar.

In diesem Kontext sind methodisch fundierte Beobachtungsstudien eine unverzichtbare Ergänzung und kein minderwertiger Ersatz. Schlag et al. (2022) argumentieren, dass Register wie das T21 es ermöglichen, Daten zu Tausenden von Patienten mit unterschiedlichen klinischen Merkmalen zu erheben und damit eine externe Validität zu liefern, die keine randomisierte kontrollierte Studie bieten kann⁷.

Verzerrungen, die die Evidenz beeinflussen

Methodische, wirtschaftliche und sogar psychologische Faktoren beeinflussen, was untersucht wird, wie es untersucht wird und wie die Ergebnisse kommuniziert werden. Die Kenntnis der häufigsten Verzerrungen ist ein wesentlicher Bestandteil des kritischen Denkens.

• Veröffentlichungsverzerrung. Studien mit positiven oder statistisch signifikanten Ergebnissen werden mit größerer Wahrscheinlichkeit veröffentlicht als solche mit null- oder negativen Ergebnissen. Dies verzerrt das Gesamtbild der Evidenz, da negative Ergebnisse in den Schubladen der Forschenden verbleiben.
• Selektionsverzerrung. Sie tritt auf, wenn die Stichprobe einer Studie nicht repräsentativ für die Population ist, auf die die Ergebnisse übertragen werden sollen, wie es etwa bei den zuvor genannten RCT der Fall sein kann.
• Finanzierungsverzerrung. Die Finanzierungsquelle beeinflusst nicht nur die Fragestellungen, sondern auch das Studiendesign und die Schlussfolgerungen. Im Bereich Cannabis wirkt diese Verzerrung in beide Richtungen. Ein in The Lancet veröffentlichter Artikel zeigte, dass die drei größten Geldgeber der Cannabisforschung in den Vereinigten Staaten Einrichtungen sind, die auf Sucht oder psychische Gesundheit spezialisiert sind, wodurch ein strukturelles Ungleichgewicht zugunsten der Dokumentation von Risiken entsteht⁸. Wenn der Auftraggeber ein Unternehmen ist, das ein direktes Interesse am Nachweis der Wirksamkeit hat, besteht umgekehrt das Risiko, dass die Studiendesigns verzerrt sind, ungeeignete Vergleichsgruppen herangezogen oder Schlussfolgerungen gezogen werden, die über das hinausgehen, was die Daten belegen. Das bedeutet nicht, dass jede industriefinanzierte Forschung unseriös ist – häufig ist sie die einzige Möglichkeit, die kostspieligen RCT zu finanzieren –, jedoch erfordert sie eine sorgfältige Prüfung möglicher Interessenkonflikte.
  

  
  Abbildung entnommen aus Purcell J. M., Passley, T. M., & Leheste, J. R. (2022). The Lancet Regional Health – Americas, 14, 100325. CC BY-NC-ND 4.0.

• Bestätigungsverzerrung und Spin-Bias.
  Sowohl Forscher als auch Leser neigen dazu, das zu suchen, zu interpretieren und sich daran zu erinnern, was ihre bestehenden Überzeugungen bestätigt, und dabei zu ignorieren, was ihnen widerspricht. Diese kognitive Verzerrung beeinflusst, wie eine Studie konzipiert wird, welche Variablen priorisiert werden und wie die Ergebnisse interpretiert werden. In der Phase des Verfassens und der Kommunikation kommt es zum sogenannten Spin-Bias: der Tendenz, Ergebnisse günstiger oder eindeutiger darzustellen, als es die Daten tatsächlich belegen. In der Literatur wurde zum Thema Cannabis auch das Gegenteil dokumentiert: der Reverse-Spin-Bias, bei dem Autoren statistisch signifikante positive Ergebnisse ihrer eigenen Daten herunterspielen oder ignorieren. Eine aktuelle Studie fand dieses Muster in 10 von 29 systematischen Übersichtsarbeiten zu Cannabis bei Schmerzen, etwa durch Mechanismen wie die Einstufung der Evidenz als „inkonsistent" ohne methodische Begründung oder durch das Einführen von Verweisen auf nicht untersuchte Risiken, um von den Vorteilen abzulenken⁹.

Statistische Signifikanz vs. klinische Relevanz

Ein Ergebnis kann statistisch signifikant sein (p < 0,05) und gleichzeitig klinisch irrelevant. Stellen wir uns eine Studie mit 5.000 Teilnehmern vor, die eine Reduktion von 0,2 Punkten auf einer 10-Punkte-Schmerzskala feststellt. Die große Stichprobe ermöglicht ein statistisch signifikantes Ergebnis, doch eine Verbesserung dieser Größenordnung verändert die Lebensqualität eines Patienten kaum.

Die klinische Relevanz sollte stets gemeinsam mit der statistischen Bewertung berücksichtigt werden. Ebenso sollten Studien mit nicht signifikanten Ergebnissen, die einen Trend aufzeigen, nicht verworfen werden: Sie liefern wertvolle Informationen für die Planung künftiger Forschung. Studien, die ihre Einschränkungen offen darlegen, negative Ergebnisse veröffentlichen und in ihren Schlussfolgerungen zurückhaltend sind, verdienen mehr Vertrauen, nicht weniger. Methodische Ehrlichkeit ist ein Zeichen wissenschaftlicher Qualität.

Besonders zu beachten: die präklinische Forschung.

Die Übertragung von Ergebnissen aus Tiermodellen oder Zellversuchen in die klinische Praxis ist ein langwieriger Prozess mit einer hohen Misserfolgsquote: Mehrere Studien legen nahe, dass mehr als 90 % der in Tiermodellen wirksamen Arzneimittel die klinischen Phasen nicht bestehenⁱ⁰,¹¹.

Ein naheliegendes Beispiel ist das antitumorale Potenzial von Cannabinoiden, ein Thema, zu dem es reichlich Desinformation gibt. Manuel Guzmán von der Universidad Complutense de Madrid leitet seit Jahrzehnten die präklinische Forschung zu diesem Thema. Seine Ergebnisse sind in Tiermodellen vielversprechend, doch wie er selbst erklärt: „Heute wissen wir, dass Cannabinoide bei Mäusen zur Krebsbekämpfung beitragen können, aber nicht beim Menschen." Bis heute wurden zu diesem Thema nur eine Handvoll klinischer Studien abgeschlossen, und nur eine davon erfüllt die Kriterien eines RCT, mit Ergebnissen, die von den Autoren selbst als nicht schlüssig eingestuft wurden¹².

Die Gründe für diese translationale Lücke sind vielfältig – darunter Einschränkungen der Modelle sowie pathophysiologische, immunologische oder pharmakodynamische Unterschiede – und erklären, warum das, was bei einer Maus funktioniert, bei einem Menschen wirkungslos oder sogar kontraproduktiv sein kann. Daher ist es wichtig, präklinische Ergebnisse mit Vorsicht zu interpretieren, so vielversprechend sie auch erscheinen mögen.

Tipps für den kritischen Leser

Das beste Werkzeug, um sich in diesem Meer von Informationen zurechtzufinden, sind nicht tiefgreifende Kenntnisse der Wissenschaft, sondern die Entwicklung kritischen Denkens: die Bewertung des Studiendesigns, der Stichprobengröße, möglicher Verzerrungen und der dargelegten Einschränkungen; die Vermeidung extremer Positionen, da sowohl Leugnen als auch unkritischer Enthusiasmus gleichermaßen kontraproduktiv sind; sowie das Verständnis, dass Wissenschaft kein Satz unveränderlicher Wahrheiten ist, sondern ein kollektiver und selbstkritischer Prozess, der durch die fortlaufende Sammlung und Überprüfung von Evidenz voranschreitet.

Was die medizinische Verwendung von Cannabis betrifft, ist die Evidenzlage uneinheitlich: Bei einigen Indikationen ist sie fundiert, bei anderen hingegen noch unzureichend. Es gibt jedoch einen Bereich mit bemerkenswerter Konsistenz: Behandlungen mit standardisierten Produkten unter professioneller Aufsicht haben ein günstiges Sicherheitsprofil gezeigt, das sogar dem vieler konventioneller Arzneimittel überlegen ist. Die Unterstützung und Förderung der Forschung ist eine kollektive Verantwortung, und daher rufe ich dazu auf, als Gesellschaft ein stärkeres Bewusstsein zu entwickeln und die Regulierungsbehörden dazu aufzufordern, die Vorschriften flexibel zu gestalten, die derzeit die Forschung mit diesen Substanzen erschweren. Nicht aus ideologischen Gründen, sondern weil dies der einzige Weg ist, die Erkenntnisse zu gewinnen, die Patienten benötigen und verdienen.

Referenzen

1. Real Decreto 903/2025, de 7 de octubre, por el que se establecen las condiciones para la elaboración y dispensación de fórmulas magistrales tipificadas de preparados estandarizados de cannabis. (2025). Boletín Oficial del Estado, 242. https://www.boe.es/diario_boe/txt.php?id=BOE-A-2025-20077

2. Curaleaf Clinic. (s.f.). UK Medical Cannabis Registry. Recuperado el 9 de abril de 2026, de https://ukmedicalcannabisregistry.com/

3. Drug Science. (s.f.). T21 (formerly Project Twenty21). Recuperado el 9 de abril de 2026, de https://www.drugscience.org.uk/t21

4. Montagner, P., de Salas Quiroga, A., Ferreira, A. S., Duarte da Luz, B. M., Ruppelt, B. M., Schlechta Portella, C. F., Abdala, C. V. M., Tabach, R., Ghelman, R., Blesching, U., Perfeito, J. P. S., & Schveitzer, M. C. (2024). Charting the therapeutic landscape: A comprehensive evidence map on medical cannabis for health outcomes. Frontiers in Pharmacology, 15, 1494492. https://doi.org/10.3389/fphar.2024.1494492

5. Benedetti, F., Amanzio, M., Rosato, R., & Blanchard, C. (2011). Nonopioid placebo analgesia is mediated by CB1 cannabinoid receptors. Nature Medicine, 17, 1228–1230. https://doi.org/10.1038/nm.2435

6. Tomin, R., Murray, K., Hadjis, G. E., Khalil, O., Sexton, C., Bourke, S. L., Khan, J. S., Finn, D. P., Atlas, L. Y., & Moayedi, M. (2026). The endocannabinoid system's contribution to placebo analgesia [Preprint]. bioRxiv. https://doi.org/10.64898/2026.02.25.707676

7. Schlag, A. K., Zafar, R. R., Lynskey, M. T., Athanasiou-Fragkouli, A., Phillips, L. D., & Nutt, D. J. (2022). The value of real world evidence: The case of medical cannabis. Frontiers in Psychiatry, 13, 1027159. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2022.1027159

8. Purcell J. M., Passley, T. M., & Leheste, J. R. (2022). The cannabidiol and marijuana research expansion act: Promotion of scientific knowledge to prevent a national health crisis. The Lancet Regional Health – Americas, 14, 100325. https://doi.org/10.1016/j.lana.2022.100325

9. O'Leary, R., La Rosa, G. R. M., & Polosa, R. (2026). Reverse spin bias: Preliminary observations of reporting bias in medical systematic reviews. Research Integrity and Peer Review, 11, 1. https://doi.org/10.1186/s41073-025-00185-9

10. Mak, I. W., Evaniew, N., & Ghert, M. (2014). Lost in translation: Animal models and clinical trials in cancer treatment. American Journal of Translational Research, 6(2), 114–118. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3902221/

11. Marshall, L. J., Bailey, J., Cassotta, M., Herrmann, K., & Pistollato, F. (2023). Poor translatability of biomedical research using animals — A narrative review. Alternatives to Laboratory Animals, 51(2), 102–135. https://doi.org/10.1177/02611929231157756

12. Twelves, C., Sabel, M., Checketts, D., Miller, S., Tayo, B., Jove, M., Brazil, L., & Short, S. C. (2021). A phase 1b randomised, placebo-controlled trial of nabiximols cannabinoid oromucosal spray with temozolomide in patients with recurrent glioblastoma. British Journal of Cancer, 124(8), 1379–1387. https://doi.org/10.1038/s41416-021-01259-3