N. Lindekamp, X. Pascari, B. Pulver, V. Auwärter, S. Weigel
{"title":"可食用产品和电子液体中的(半)合成大麻素","authors":"N. Lindekamp, X. Pascari, B. Pulver, V. Auwärter, S. Weigel","doi":"10.1002/lemi.202559137","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"<p>Synthetische und semisynthetische Cannabinoide stellen eine wachsende Herausforderung für die Lebensmittelsicherheit in der EU dar. Viele dieser Substanzen sind dem natürlichen Δ<sup>9</sup>-Tetrahydrocannabinol (Δ<sup>9</sup>-THC) aus Cannabis in ihrer psychoaktiven Wirkung ähnlich und treten zunehmend in Produkten auf, die als Lebensmittel oder Nahrungsergänzungsmittel wahrgenommen werden können bzw. als solche angeboten werden. Seit 2022 erschienen in Europa essbare Produkte mit unterschiedlichen Zusätzen von z. B. Hexahydrocannabinol (HHC) auf dem Markt, die Rauschzustände auslösen können [1]. Nach der Erweiterung der Anlage des Neue-psychoaktive-Stoffe-Gesetzes (NpSG) um die Gruppe semisynthetischer Cannabinoide, die HHC und viele weitere Derivate einschließt, werden in solchen Produkten teils neue Stoffe wie z. B. 10-OH-HHC verwendet, welche diese Regelung umgehen. Diese Entwicklungen führen zu erheblichen Risiken für die Verbraucherschaft, da für die Einschätzung genauer Zusammensetzungen, Wirkpotenzen und Toxizität dieser Produkte oft Daten fehlen. Es wurden Fälle schwerer Vergiftungen gemeldet, insbesondere bei Kindern, in denen unwissentlich mit synthetischen Cannabinoiden versetzte Produkte konsumiert wurden [2].</p><p>Ziel des Projekts ist die Verbesserung der Datenlage zu gesundheitlichen Risiken durch synthetische Cannabinoide in Produkten, die in den Zuständigkeitsbereich des BfR fallen. Mittels einer Target-HPLC-MS/MS-Methode lassen sich insgesamt 66 natürliche, semi-synthetische und vollsynthetische Cannabinoiden detektieren und quantifizieren. Begleitende qualitative GC-MS-Screening-Analysen ergänzen wichtige Informationen zu neu auftretenden Substanzen und den sich ändernden Zusammensetzungen. Relevante Matrices umfassen insbesondere Weingummis, E-Liquids und Nahrungsergänzungsmittel. Die Optimierung der Probenaufarbeitung erfolgt matrixspezifisch. Die Leistungskriterien der Methode orientieren sich an DVO (EU) 2023/2783. Zu den untersuchten Substanzklassen zählen unter anderem HHC-Derivate (z. B. 10-OH-HHC), Δ<sup>9</sup>-THC-Derivate (z. B. Δ<sup>9</sup>-THCP-Acetat), Naphthoylindole (z. B. JWH-018) sowie y-Carbolinon-Derivate (z. B. CUMYL-CH-MEGACLONE). Viele Analyte liegen als Isomerenpaare vor (z. B. 9(R)-/9(S)-HHC-Acetat, Δ<sup>9</sup>-/Δ<sup>8</sup>-THCP), für die eine Basislinientrennung mittels HPLC erreicht wurde. Für die Methodenentwicklung und -Validierung sowie als Qualitätskontrollproben werden Referenzmaterialien durch Dotierung selbstgemachter Weingummis mit Destillaten semisynthetischer Cannabinoide hergestellt. Die Untersuchungsmethode soll eine umfangreiche Analyse des deutschen, ggf. auch des europäischen, Marktes ermöglichen und eine breite Datengrundlage für eine fundierte Risikobewertung liefern.</p>","PeriodicalId":17952,"journal":{"name":"Lebensmittelchemie","volume":"79 S3","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2025-09-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"(Semi-)Synthetische Cannabinoide in essbaren Produkten und E-Liquids\",\"authors\":\"N. Lindekamp, X. Pascari, B. Pulver, V. Auwärter, S. 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(Semi-)Synthetische Cannabinoide in essbaren Produkten und E-Liquids
Synthetische und semisynthetische Cannabinoide stellen eine wachsende Herausforderung für die Lebensmittelsicherheit in der EU dar. Viele dieser Substanzen sind dem natürlichen Δ9-Tetrahydrocannabinol (Δ9-THC) aus Cannabis in ihrer psychoaktiven Wirkung ähnlich und treten zunehmend in Produkten auf, die als Lebensmittel oder Nahrungsergänzungsmittel wahrgenommen werden können bzw. als solche angeboten werden. Seit 2022 erschienen in Europa essbare Produkte mit unterschiedlichen Zusätzen von z. B. Hexahydrocannabinol (HHC) auf dem Markt, die Rauschzustände auslösen können [1]. Nach der Erweiterung der Anlage des Neue-psychoaktive-Stoffe-Gesetzes (NpSG) um die Gruppe semisynthetischer Cannabinoide, die HHC und viele weitere Derivate einschließt, werden in solchen Produkten teils neue Stoffe wie z. B. 10-OH-HHC verwendet, welche diese Regelung umgehen. Diese Entwicklungen führen zu erheblichen Risiken für die Verbraucherschaft, da für die Einschätzung genauer Zusammensetzungen, Wirkpotenzen und Toxizität dieser Produkte oft Daten fehlen. Es wurden Fälle schwerer Vergiftungen gemeldet, insbesondere bei Kindern, in denen unwissentlich mit synthetischen Cannabinoiden versetzte Produkte konsumiert wurden [2].
Ziel des Projekts ist die Verbesserung der Datenlage zu gesundheitlichen Risiken durch synthetische Cannabinoide in Produkten, die in den Zuständigkeitsbereich des BfR fallen. Mittels einer Target-HPLC-MS/MS-Methode lassen sich insgesamt 66 natürliche, semi-synthetische und vollsynthetische Cannabinoiden detektieren und quantifizieren. Begleitende qualitative GC-MS-Screening-Analysen ergänzen wichtige Informationen zu neu auftretenden Substanzen und den sich ändernden Zusammensetzungen. Relevante Matrices umfassen insbesondere Weingummis, E-Liquids und Nahrungsergänzungsmittel. Die Optimierung der Probenaufarbeitung erfolgt matrixspezifisch. Die Leistungskriterien der Methode orientieren sich an DVO (EU) 2023/2783. Zu den untersuchten Substanzklassen zählen unter anderem HHC-Derivate (z. B. 10-OH-HHC), Δ9-THC-Derivate (z. B. Δ9-THCP-Acetat), Naphthoylindole (z. B. JWH-018) sowie y-Carbolinon-Derivate (z. B. CUMYL-CH-MEGACLONE). Viele Analyte liegen als Isomerenpaare vor (z. B. 9(R)-/9(S)-HHC-Acetat, Δ9-/Δ8-THCP), für die eine Basislinientrennung mittels HPLC erreicht wurde. Für die Methodenentwicklung und -Validierung sowie als Qualitätskontrollproben werden Referenzmaterialien durch Dotierung selbstgemachter Weingummis mit Destillaten semisynthetischer Cannabinoide hergestellt. Die Untersuchungsmethode soll eine umfangreiche Analyse des deutschen, ggf. auch des europäischen, Marktes ermöglichen und eine breite Datengrundlage für eine fundierte Risikobewertung liefern.