Introduction. Psychosis is a debilitating mental state characterized by hallucinations and delusions. Recent developments in computational and cognitive neuroscience may help to elucidate the mechanisms underlying this complex disorder. The Bayesian Brain theory views the brain as actively generating perception from the combination of prior predictions (priors) and sensory data (likelihoods). In psychosis, this normative process may be altered so that perception is biased towards sensory data on lower levels of the cortical hierarchy. This lack of low-level constraint may be compensated by overly precise prior predictions on more abstract, cognitive levels. While conceptually successful, direct empirical tests of Bayesian accounts of psychosis remain sparse, a research gap which I aimed to address with my thesis work. Methods. Study I consisted of two psychophysics paradigms, designed to study the effects of low- vs. high-level prior information on auditory- and visual perceptual decision-making, respectively. We investigated the associations between individual psychosis proneness score (PPS) in the general population and the weighting of differential types of prior information. In Study II, we assessed the reliance on prior information vs. sensory data in a bistable perception paradigm. Patients with paranoid schizophrenia and healthy controls viewed bistable stimuli with graded amounts of disambiguating sensory information. Results. Study I showed that the influence of low-level prior information reduced with increasing psychosis proneness in the general population across modalities. In agreement with Study I, results of Study II suggest an increased reliance on sensory data and a shift away from prior information in patients with paranoid schizophrenia compared to healthy controls. Conclusions. In conclusion, we observed reduced reliance on low-level prior information relative to the sensory evidence in both patients with paranoid schizophrenia and psychosis prone individuals in the general population. This finding replicated across different stimuli, task modalities, experimental settings, and study populations. It thus provides empirical support for recent conceptual- and computational models of psychosis. To bridge the gap to patient care, future experimental- and interventional research is needed to understand the neural correlates of reduced low-level priors in psychosis, with inferior frontal cortex as a candidate region for aberrations of conscious experience.
Einleitung. Psychose ist ein Überbegriff für psychische Störungen, die durch Wahnvorstellungen und Halluzinationen charakterisiert sind. Interdisziplinäre Forschung aus dem Bereich der Computational Psychiatry könnte helfen, das mechanistische Verständnis dieses heterogenen Störungsbildes zu verbessern. Die Bayesian Brain Theorie besagt, dass Wahrnehmung aus der optimalen Kombination von Vorannahmen (Priors) und aktuellen sensorischen Informationen (Likelihoods) aktiv konstruiert wird. In diesem Rahmen wird angenommen, dass Psychosen aus einem Ungleichgewicht zwischen Vorannahmen und sensorischen Informationen entlang der kortikalen Hierarchie entstehen. Diese Dissertation befasst sich mit der empirischen Überprüfung der Vorhersagen der Bayesianischen Perspektive auf Psychosen. Methoden. Studie I bestand aus zwei Psychophysik-Experimenten, die zur Untersuchung von verschiedenen Arten von Priors in der auditorischen- und visuellen Wahrnehmung optimiert waren. Wir untersuchten dies im Kontext individueller Psychoseneigung in der Allgemeinbevölkerung. In Studie II erhoben wir die Gewichtung von Prior vs. Likelihoods in einem bistabilen Wahrnehmungsparadigma. Patient:innen mit paranoider Schizophrenie und gesunde Kontrollproband:innen betrachteten bistabile Stimuli mit variierenden Stufen an sensorischer, desambiguierender Information. Ergebnisse. Studie I zeigte reduzierte niedrig-hierarchische Priors mit zunehmender Psychoseneigung in der Allgemeinbevölkerung. Damit übereinstimmend zeigte Studie II eine erhöhte Gewichtung von sensorischen Daten und eine Untergewichtung von Priors in einer Stichprobe aus Patienten und Patientinnen mit diagnostizierter paranoider Schizophrenie. Fazit. Zusammenfassend unterstützen die Ergebnisse beider Studien die Grundannahmen der Bayesian Brain Theorie der Psychose: Eine relativ zu den sensorischen Informationen reduzierte Gewichtung sensorischer Vorannahmen scheint ein Kernmerkmal der Psychose zu sein, dass in verschiedenen Wahrnehmungsaufgaben, Stimulusmodalitäten, experimentellen Kontexten und Studienpopulationen repliziert werden kann. Die Brücke zur Behandlung von Psychoseerkrankten könnte durch ein verbessertes Verständnis der neuronalen Grundlage von abweichender, bewusster Wahrnehmung legen. Der inferiore Frontallappen könnte als Grundlage bewusster Wahrnehmung ein geeigneter Ausgangspunkt für zukünftige Untersuchungen darstellen.
