Atypische Wahrnehmung bei Patienten mit Autis-Spektrum-Strörungen: Modellbasierte Analyse von funktionellen Bildgebungs- und MR-Spektroskopie-Daten zur Untersuchung abweichender Wahrnehmungsprozesse
Allgemeine, Kognitive und Mathematische Psychologie
Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Autismus-Spektrum-Störung (ASD) ist eine schwerwiegende psychische Entwicklungsstörung, die durch Schwächen in den sozial-kommunikativen Fähigkeiten und dem Vorhandensein von eingeschränkten Interessen und repetitiven Verhaltensweisen gekennzeichnet ist. In den letzten Jahren wurden durch die Weiterentwicklung der Theorie des „Bayesianischen Gehirns“ die Grundlagen gelegt, um alle Kernsymptome der ASD in einem kohärenten Modell zu erklären und deren Korrelate auf neuraler und synaptischer Ebene zu beschreiben. Im beantragten Projekt sollte untersucht werden, welche computationalen und neuralen Mechanismen einer veränderten Wahrnehmung bei Patienten mit ASS zugrunde liegt. Das Projekt bestand aus drei Arbeitspaketen. Im ersten Arbeitspaket wurde eine Aufgabe entwickelt, die mittels mathematischer Modellierungsverfahren Gesichtsidentitätslernprozesse (eine Fähigkeit, die bei Patienten mit ASD oftmals eingeschränkt ist) beschreiben und mittels funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT) die zugrundliegenden neuralen Aktivierungsmuster darstellen kann. Wir konnten an einer Stichprobe von gesunden Probanden beispielsweise zeigen, dass die Hirnaktivität im superioren temporalen Sulcus (STS) mit der kontextuellen Vertrautheit assoziiert war, während die Aktivität in der „Fusiform Face Area“ (FFA) mit dem Vorhersagefehler-Parameter („prediction error“), der die Gesichtsvertrautheit aktualisiert, kovariierte. Diese Ergebnisse können jetzt genutzt werden, um bei Patienten mit ASD abweichende neurale und computationale Mechanismen zu erforschen. Im zweiten Arbeitspaket haben wir an einer großen Stichprobe von Patienten mit ASD (N>1600) die dimensionale Struktur („social communication deficits“ und „repetitive behaviors“) der DSM-5 Konzeptualisierung von ASD untersucht, da sich in der klinischen Praxis herausgestellt hatte, dass diese 2D Charakterisierung zu (wahrscheinlich) unnötiger Variabilität in der Diagnose führt. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Kommunikationsdefizit besser durch einen erweiterten Unterraum mit zwei Dimensionen („basic social quality“, „interaction quality“) beschrieben werden kann. Im dritten Arbeitspaket suchten wir nach ‚computationalen Markern‘ von ASD. Wir testeten insbesondere, ob das Verhältnis des angenommenen sensorischen Rauschens und der Sicherheit, mit der Vorhersagen bezüglich zukünftiger Umweltzustände (z.B. dargebotene sensorische Reize) gemacht werden, nicht korrekt justiert ist. Hierfür wurde ein hierarchisches internes Modell basierend auf dem ‚Hierarchical Gaussian Filter‘ verwendet. In einer relativ kleinen Stichprobe (ASD N=22, nicht-ASD N=11) konnten zwar Tendenzen, aber keine als zuverlässig zu bewertenden Unterschiede in Volatilität und Lernrate der an die individuellen Verhaltensdaten gefitteten HGFs einem Wisconsin Card Sorting Test gefunden werden.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Modeling aberrant volatility estimates in Autism Spectrum Disorder. Proceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society, 44.
Niehaus, H., Stroth, S., Kamp-Becker, I. & Endres, D.
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Subdimensions of social‐communication behavior in autism—A replication study. JCPP Advances, 2(2).
Stroth, Sanna; Niehaus, Hauke; Wolff, Nicole; Poustka, Luise; Roessner, Veit; Kamp‐Becker, Inge & Endres, Dominik
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Modeling face recognition in the predictive coding framework: A combined computational modeling and functional imaging study. Cortex, 168, 203-225.
Zaragoza-Jimenez, Nestor; Niehaus, Hauke; Thome, Ina; Vogelbacher, Christoph; Ende, Gabriele; Kamp-Becker, Inge; Endres, Dominik & Jansen, Andreas
