Record #350531 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)529207886

Prädikative Sprachverarbeitung in Psychose-Patienten mit Erstmanifestation - Der Link zwischen Positiv- und Negativsymptomatik?

Coordinator	Dr. Franziska Knolle
Grant period	2024 -
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)529207886

Note: Schizophrenie ist eine schwere psychische Erkrankung, mit Langzeitfolgen. Trotz neuer Erkenntnisse ist der Zusammenhang zwischen der Pathophysiologie und dem Entstehen der unterschiedlichen Symptome – positiver (z.B. Halluzinationen), negativer (z.B. sozialer Rückzug) und kognitiver (z. B. Sprachschwierigkeiten) – noch immer kaum verstanden. Jüngst ermöglicht die hierarchische Bayesianische Theorie Predictive Coding eine überzeugende Erklärung der Positiv- und teilweise auch Negativsymptomatik der Psychose. Predictive Coding beschreibt hierbei die Arbeitsweise des Gehirns als inferentiellen Prozess, der vorherige Erfahrungen (i.e. Vorwissen) nutzt um auf Zustände in der Welt zu schließen. Es wird jedoch angenommen, dass bei einer Psychose ein Ungleichgewicht zwischen der Präzision des Vorwissens und des sensorischen Inputs besteht, was zu einer Fehlgewichtung der Vorhersagefehler führt. Die Übergewichtung von Vorwissen wird mit positiven Symptomen (z. B. Halluzinationen) in Verbindung gebracht, der abnorm gewichtete Vorhersagefehler mit negativen Symptomen (z. B. Motivationsmangel). Mit einem innovativen Sprachparadigma wird in diesem Projekt zum ersten Mal untersucht, ob bei der prädiktiven Sprachverarbeitung in der akuten (v.a. Positivsymptomatik) und remittierten (v.a. Negativsymptomatik) Psychose eine veränderte Gewichtung der Präzision der Vorhersage im Verhältnis zur Präzision des sensorischen Inputs besteht, und ob diese mit positiven und negativen Symptomen in Verbindung gebracht werden kann. Das Projekt konzentriert sich auf die prädiktive Sprachverarbeitung, da Veränderungen im Sprachverständnis zu den kognitiven Symptomen der Psychose gezählt werden, des weiteren weil Sprachverarbeitung an sich durch Predictive Coding erklärt werden kann, und, schließlich, weil Sprache in der Positivsymptomatik häufig als Medium (i.e. auditive Halluzinationen) dient, während eine gestörte Sprachverarbeitung bei der Negativsymptomatik durch verminderte soziale Interaktion zum sozialen Rückzug führen kann. Dieses Projekt kombiniert somit in einem longitudinalen Design die Analyse der computergestützten Verhaltensmodellierung, die eine Bayesianische Schätzung der Präzision des Priors im Verhältnis zum sensorischen Input ermöglicht, mit der Elektroenzephalographie (EEG), um die zeitliche Auflösung dieser Prozesse zu untersuchen. Das Ziel des Projekts besteht somit darin, (1) die Beziehung zwischen der Präzision des Prior und des sensorischen Inputs in der akuten und remittierten Psychose zu untersuchen; (2) die zeitliche und neuronale Verarbeitung sowie deren Veränderung im Krankheitsverlauf mit EEG abzubilden; und (3), wie eine veränderte prädiktive Sprachverarbeitung mit positiven und negativen Symptomen in den unterschiedlichen Krankheitsstadien zusammenhängt. Dieses Projekt wird daher zum Verständnis der Pathophysiologie der komplexen Symptome führen und letztlich zur Entwicklung besserer Diagnoseinstrumente und Behandlungsmöglichkeiten beitragen.

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Record created 2024-05-03, last modified 2024-09-28

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