Ein rechnerischer Mechanismus, der momentane Craving und Entscheidungsfindung bei Alkoholtrinkern und Cannabisnutzerinnen verbindet

Warum der Reiz eines Drinks oder Joints so stark wirkt

Wer schon einmal versucht hat, weniger zu trinken oder Cannabis zu konsumieren, kennt das Ziehen des Cravings: diesen plötzlichen, fokussierten Drang, der die besten Absichten entgleisen lassen kann. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler tun sich jedoch schwer damit zu erklären, wie genau solche Moment-zu-Moment-Impulse die Entscheidungen der Menschen beeinflussen und wie diese Entscheidungen wiederum das Craving nähren. Diese Studie nutzt rechnerische Werkzeuge – im Grunde mathematische Modelle des Lernens und der Wahl – um zu zeigen, wie Craving und Entscheidungsfindung bei Menschen, die regelmäßig Alkohol oder Cannabis konsumieren, miteinander interagieren.

Ein einfaches Spiel, um schwierige Entscheidungen zu untersuchen

Die Forschenden rekrutierten mehr als 130 Erwachsene mit moderatem bis hohem Risiko für Probleme durch entweder Alkohol oder Cannabis. Die Teilnehmenden spielten ein Online-Spiel im Stil eines einarmigen Banditen. In jedem Durchgang wählten sie zwischen zwei Automaten. In einem Block ergab ein Gewinn ein Bild von Geld; in einem anderen Block zeigte ein Gewinn das alkoholische Getränk oder das Cannabisprodukt, das jede Person am verlockendsten fand. Während des Spiels wechselte die besser zahlende Maschine gelegentlich die Seite, sodass die Spielerinnen und Spieler ständig weiterlernen mussten. Alle paar Durchgänge bewerteten die Teilnehmenden, wie stark ihr Verlangen nach Alkohol oder Cannabis sich in diesem Moment anfühlte, ebenso wie ihre allgemeine Stimmung.

Was die Menschen lernten und wie sie sich fühlten

Trotz ihres riskanten Substanzgebrauchs spielten die Teilnehmenden gut. Im Durchschnitt wählten sowohl Alkoholtrinker als auch Cannabiskonsumenten die bessere Maschine deutlich häufiger als durch Zufall zu erwarten war, ganz gleich, ob der Gewinn Geld oder ein suchtbezogenes Bild war. Das Craving reagierte jedoch deutlich auf die Hinweise. Wenn Gewinne Bilder von Alkohol oder Cannabis waren, berichteten die Menschen von stärkeren Verlangen als bei Münzbildern. Diese Verlangen schwankten außerdem im Zeitverlauf, anstatt konstant zu bleiben, was bestätigt, dass die Aufgabe dynamische Moment-zu-Moment-Veränderungen des Begehrens erfolgreich hervorrief, die detailliert analysiert werden konnten.

Wie Craving das Lernen in Echtzeit umschaltet

Um über einfache Mittelwerte hinauszukommen, passte das Team rechnerische Modelle an die Entscheidungen jeder Person an. Diese Modelle schätzten, wie schnell Menschen ihre Überzeugungen darüber aktualisierten, welcher Automat besser war, und wie sensitiv sie auf kürzliche Gewinn- und Verlustereignisse reagierten. Die zentrale Frage war, ob momentanes Craving diese internen Lernparameter veränderte. In den Blöcken, in denen Gewinne Bilder von Alkohol oder Cannabis zeigten, ergab das bestpassende Modell, dass Craving die Lernrate anpasste – also wie stark jedes neue Ergebnis gewichtet wurde. Bei Alkoholtrinkern führte stärkeres Craving zu schnellerem Lernen aus alkoholbezogenen Gewinnen und Verlusten, wodurch das Gehirn empfindlicher auf das unmittelbar Erlebte reagierte. Bei Cannabiskonsumenten zeigte stärkeres Craving hingegen den entgegengesetzten Effekt und verlangsamte das Lernen aus cannabisbezogenen Ergebnissen. Wenn die Belohnung Geld statt Substanzhinweisen war, veränderte Craving nicht länger die Lernrate; stattdessen veränderte es, wie groß die monetären Gewinne empfunden wurden und verstärkte damit deren Wirkung, ohne den zugrunde liegenden Lernprozess umzubauen.

Wie Erwartungen und Ergebnisse das Craving beeinflussen

Die Forschenden kehrten dann die Frage um: Statt zu fragen, wie Craving das Lernen verändert, untersuchten sie, wie Lernen und Ergebnisse das Craving verändern. Neue Modelle zeigten, dass sich momentanes Craving am besten durch eine Mischung aus dem erklären ließ, was Menschen erwarteten zu erhalten, und dem, was sie tatsächlich bekamen. Wenn ein Gewinn oder Verlust eintrat, hing sein Einfluss auf das Craving nicht nur vom gezeigten Bild ab, sondern auch vom Wert, den die Person aus dieser Wahl erwartet hatte. Dieses Muster zeigte sich sowohl bei Alkohol- als auch bei Cannabiskonsumenten und sowohl für Geld- als auch für Substanzhinweise, wenn auch die genauen Parameterschätzungen zwischen Gruppen und Kontexten variierten. Kurz gesagt: Craving entstand aus einem fortlaufenden Dialog zwischen früheren Erwartungen und neuen Evidenzen, statt nur durch Hinweise ausgelöst zu werden.

Was die Ergebnisse für Risiko und Behandlung bedeuten

Abschließend prüfte das Team, ob diese verborgenen Modellparameter vorhersagen konnten, wie stark das Risiko für Alkohol- oder Cannabisprobleme bei einer Person ist, über Basisinformationen wie Alter oder Einkommen hinaus. Bei Alkoholtrinkern lieferten Modelle, die die rechnerischen Maße einbezogen, bessere Vorhersagen der Risikowerte als solche, die nur Demografie oder einfache Verhaltensdurchschnitte nutzten. Bestimmte Muster – etwa höhere mit Craving verbundene Lernraten und ein stärkerer Einfluss von Ergebnissen auf das Craving – waren mit größerem Alkoholrisiko assoziiert. Bei Cannabiskonsumenten hingegen spielten demografische Merkmale wie Einkommen eine wichtigere Rolle, und die rechnerischen Fingerabdrücke fügten wenig zusätzliche Vorhersagekraft hinzu.

Eine neue Perspektive auf Craving und Wahlverhalten

Für eine unbeteiligte Beobachterin mag Craving wie eine rohe Emotion erscheinen, die einfach „einschlägt“ und einer Person die Hand diktieren lässt. Diese Studie zeichnet ein nuancierteres Bild. Craving und Entscheidungsfindung sind eng verflochtene Prozesse, die sich fortlaufend gegenseitig formen. Bei Alkohol- und Cannabiskonsumenten können kurze Craving-Spitzen beeinflussen, wie schnell das Gehirn aus substanzbezogenen Erfahrungen lernt, während Erwartungen und jüngste Ergebnisse gemeinsam die nächste Craving-Welle antreiben. Diese Schleifen können erklären, warum es so schwer ist, aus suchtartigen Mustern auszubrechen – sie eröffnen aber auch neue therapeutische Perspektiven, die nicht nur das Craving dämpfen, sondern gezielt darauf abzielen, wie Craving und Lernen über die Zeit hinweg interagieren.

Zitation: Kulkarni, K.R., Berner, L.A., Rhoads, S.A. et al. A computational mechanism linking momentary craving and decision-making in alcohol drinkers and cannabis users. Nat. Mental Health 4, 551–565 (2026). https://doi.org/10.1038/s44220-026-00593-w

Schlüsselwörter: Sucht, Verlangen, Entscheidungsfindung, Alkoholkonsum, Cannabiskonsum