Liedermachen in einer Gruppe (SING) (SING_R61)

Akustische verbale Halluzinationen (AVH) gehören zu den belastendsten und behinderndsten Aspekten psychotischer Erkrankungen. Sie erhöhen das Suizidrisiko und sprechen mit einer Wahrscheinlichkeit von nur 70 % auf Antipsychotika an. Trotz statistischer Dissoziation positiver und negativer psychotischer Symptome4 bilden und schüren AVH im Kontext sozialer Isolation. Darüber hinaus reagieren diese sozialen Herausforderungen nicht auf aktuelle Pharmakotherapien, die sie sogar iatrogen verschlechtern können, was zu Herausforderungen bei der Adhärenz führt. Es besteht ein Bedarf an verbesserten Behandlungen sowohl für AVH als auch für soziale Schwierigkeiten mit einem günstigen Nebenwirkungsprofil. Musikalische Intervention (MI) ist ein solcher Kandidat. Einigen kleinen qualitativen und quantitativen Studien zufolge verbessert MI Halluzinationen und Negativsymptome und ist bemerkenswert gut verträglich. Es ist jedoch unbekannt, wie musikalische Interventionen zur symptomatischen Genesung bei Psychosen führen. Das übergeordnete Ziel der vorgeschlagenen Arbeit ist es, einen vielversprechenden Behandlungsansatz – MI – mit einer vielversprechenden mechanistischen Darstellung der Psychose – Predictive Processing – in Einklang zu bringen. Die R61-Phase wird den Einfluss musikalischer Gruppeninterventionen auf die Vorhersageverarbeitungsmetriken von Halluzinationen und sozialer Dysfunktion untersuchen. Ausgestattet mit einem mechanistischen Verständnis der musikalischen Intervention bei Psychosen werden die Ermittler in der R33-Phase gut aufgestellt sein, um ihre Verwaltung zu optimieren (Ist aktive Teilnahme effektiver als passives Zuhören? Hilft das Schaffen neuer Musik mehr als das Aufführen der Kreationen anderer?). Durch die Verfolgung der Wechselbeziehung zwischen Symptommechanismen und MI können die Ermittler diese Metriken verwenden, um Patienten prospektiv einem bestimmten MI zuzuordnen.

Go/No Go-Entscheidungen: Verändern sich Metriken von Halluzinationen und sozialer Verarbeitung durch musikalische Intervention?

Musik und Psychose: MIs besänftigen die herausragenden Merkmale auditiver verbaler Halluzinationen – wie ihre Dauer mit Verbesserungen, die in einigen Fällen Jahre in der Nachsorge dauern. Eine Metaanalyse von 19 Studien zeigte, dass MI bei negativen und kognitiven Symptomen einer Psychose (d = 0,71) wirksam ist, insbesondere bei populärer Musik gegenüber Klassik. Es gab keine signifikanten Unterschiede zwischen Gruppen, die passiv zuhörten, und solchen, die Musik produzierten, noch zwischen Musik, die von Therapeut oder Patient ausgewählt wurde, alles half. Die abhängigen Variablen waren jedoch subjektive Bewertungsskalen, die häufig nicht in der Lage waren, sowohl AVH als auch negative Symptome bei denselben Teilnehmern zu erfassen. Es besteht ein echter Bedarf an objektiven Messungen von Halluzinationen und negativen Symptomen, die die Ermittler nach Ansicht der Forscher durch ihre jüngste computergestützte Psychiatrie-Arbeit liefern (siehe unten). Die Forscher schlagen vor, diese Metriken in einer neuen, angemessen fundierten MI-Studie einzusetzen. Es werden Vergleiche zwischen aktivem und passivem Engagement angestellt, mit Musik, die die Teilnehmer machen und für die sie sich nicht verantwortlich fühlen. Diese Faktoren – Eigentum und Aktivität – glauben die Ermittler – basierend auf ihren vorläufigen Daten – sind die aktiven Bestandteile von MI.

Mechanismen der Psychose: Computermodellierung von Wahrnehmungs- und Entscheidungsprozessen bietet einen Ansatz zur Identifizierung objektiver Metriken von Prozessen, die für AVH und soziale Herausforderungen relevant sind. Die jüngste Arbeit der Ermittler hat ein solches rechnerisches Verständnis von AVH geliefert. Wahrnehmung ist nicht einfach das passive Empfangen von Eingaben. Menschen schließen aktiv auf die Ursachen unserer Empfindungen. Diese Schlussfolgerungen werden durch unsere früheren Erfahrungen beeinflusst. Prioritäten und Eingaben werden gemäß der Regel von Bayes kombiniert. Vorhersagefehler, die Diskrepanz zwischen Priors und Eingaben, tragen zur Aktualisierung der Überzeugungen bei. Halluzinationen (Wahrnehmungen ohne äußeren Reiz) können entstehen, wenn starke Prioren eine Wahrnehmung ohne üblichen Input hervorrufen. Die Forscher testeten kürzlich diese Theorie, indem sie mithilfe der Pawlowschen Konditionierung neue Vorstufen über Hörreize bei menschlichen Beobachtern erzeugten. Auch bei Gesunden kann das wiederholte gleichzeitige Auftreten von visuellen und auditiven Reizen akustische Halluzinationen hervorrufen. Diesen Effekt untersuchten die Forscher mit funktioneller Bildgebung. Sie verwendeten Computermodelle, um die Stärke der Wahrnehmungsüberzeugungen der Teilnehmer über Stimuli, Assoziationen zwischen Stimuli und die Volatilität dieser Assoziationen abzuleiten. Wichtig ist, dass das Modell erfasste, wie Priors mit sensorischen Beweisen kombiniert werden, sodass wir die starke Prior-Hypothese direkt testen konnten. Zunächst ermittelten die Ermittler individuelle Erkennungsschwellen und psychometrische Kurven. Als nächstes arbeiteten die Teilnehmer daran, einen 1-Kilohertz-Ton zu erkennen, der gleichzeitig mit der Präsentation eines visuellen Reizes im Schachbrettmuster auftritt. Zu Beginn der Konditionierung wurde der Ton häufig an der Schwelle dargeboten, was den Glauben an audiovisuelle Assoziationen hervorrief. Diese Überzeugung wurde dann mit immer häufigeren Unterschwellen- und Zielabwesenheitsversuchen getestet. Bedingte Halluzinationen traten auf, wenn Versuchspersonen Töne berichteten, die nicht dargeboten wurden, bedingt durch den visuellen Stimulus.

Nach dem Erlernen des Zusammenhangs zwischen den visuellen und auditiven Reizen berichteten alle Gruppen von nicht dargebotenen Tönen (konditionierte Halluzinationen), obwohl dies bei den H+-Gruppen signifikant häufiger der Fall war. Um diese Ergebnisse im Kontext unseres formalen Wahrnehmungsmodells zu verstehen, verwendeten die Forscher einen dreistufigen hierarchischen Gaußschen Filter (HGF), der Teilnehmerantworten und die Aufgabenstruktur verwendet, um geschätzte Wahrnehmungsüberzeugungen über drei Abstraktionsebenen zu modellieren. Die erste Ebene des Modells (X1) stellt dar, ob die Versuchsperson glaubt, dass bei jedem Versuch ein Ton vorhanden war oder nicht. Die zweite Ebene (X2) ist ihre Überzeugung, dass visuelle Hinweise Töne vorhersagen. Die dritte Ebene (X3) ist die Änderung des Glaubens an die Kontingenz zwischen visuellen und auditiven Reizen (d. h. die Flüchtigkeit von X2). Die HGF-Modellierung konditionierter Halluzinationen bei unseren Teilnehmern führte zu zwei Erkenntnissen, die für den vorliegenden Vorschlag entscheidend sind:

Diejenigen mit Halluzinationen zeigen ein höheres Maß an Wahrnehmungsglauben in Bezug auf die ersten beiden Schichten (X1 und X2) und ein übermäßiges Vertrauen in frühere Überzeugungen („frühere Übergewichtung“ p < 0,0019). Diejenigen mit Psychose, unabhängig davon, ob sie halluzinieren oder nicht, erkennen im Vergleich zu nicht-psychotischen Teilnehmern mit geringerer Wahrscheinlichkeit Veränderungen in der statistischen Struktur der Aufgabe (X3) („Änderungsunempfindlichkeit“). Darüber hinaus gab es eine signifikante negative Korrelation zwischen Veränderungssensitivität und Krankheitslast und eine signifikante positive Korrelation zwischen vorheriger Gewichtung und Halluzinationsschwere-Score. Zum ersten Mal haben die Ermittler eine objektive, laborbasierte Messung von AVH mit Komponentenprozessen, die für verschiedene Merkmale von Halluzinationen relevant sind. Die Ermittler schlagen vor zu untersuchen, ob und wie sich diese AVH-Komponenten mit der Erfahrung von MI verändern.

Soziales Lernen bei psychischen Erkrankungen: Misstrauen und Beziehungsturbulenzen sind Kernmerkmale sozialer Probleme bei schweren psychischen Erkrankungen. Diese Merkmale können experimentell modelliert werden, um ihre mechanistische Grundlage zu hinterfragen. Um das Sozialverhalten zu testen, spielen unsere Forschungssubjekte computerbasierte Aufgaben mit einem Partner (oder Konföderierten). Die Ermittler zeichnen das Verhalten auf und berechnen von Versuch zu Versuch das Lernen über die Vertrauenswürdigkeit des Partners, die sich im Laufe der Zeit ändert (soziale Volatilität). Computermodelle können die Details beschreiben, wie das Lernen während dieser Aufgabe frühere Überzeugungen mit neuen sozialen Erfahrungen kombiniert. Man kann zum Beispiel messen, wie schnell Probanden Vertrauenswürdigkeit lernen. Die Ermittler erwarten, dass die Lernraten zu Beginn der Aufgabe langsam sind, wenn die soziale Volatilität niedrig ist, und schneller, wenn die soziale Volatilität höher ist; Spieler sollten schnell wechseln, um mitzuhalten. In der ersten Arbeit der Forscher, die diesen Ansatz beschreibt und kürzlich in Biological Psychiatry veröffentlicht wurde, fanden sie heraus, dass beide Kontrollpersonen ihre Lernraten signifikant erhöhen, wenn die soziale Volatilität hoch ist, Menschen mit sozialen Herausforderungen jedoch nicht. Die Forscher gehen davon aus, dass MI soziale Lerndefizite bei Menschen mit schweren psychischen Erkrankungen verringern wird.

Kombination von quantitativen und qualitativen Ansätzen: Quantitative und qualitative Ansätze können für verschiedene Studienphasen unterschiedlich geeignet sein (Exploration versus Hypothesentest). Sie haben auch grundlegend unterschiedliche Vorstellungen vom wissenschaftlichen Prozess (entfernt, objektiv versus engagiert, subjektiv). Die Forscher glauben, dass diese Ansätze nicht grundsätzlich unvereinbar sind, sondern sich gegenseitig aufschlussreich und bereichernd sein können. Zum Beispiel hat die Bewegung in Richtung Peer-Unterstützung und Engagement in der psychischen Gesundheitsforschung die Mängel des patrizischen, von Experten durch Bildung geleiteten Ansatzes zur AVH-Forschung hervorgehoben. Kurz gesagt, klinische Studien verwenden häufig Werkzeuge zur Beurteilung des AVH-Schweregrads, die hervorstechende Merkmale von AVH in einzelne Metriken zusammenfassen und somit nicht unterscheiden, welche Merkmale sich mit der Behandlung ändern. Klinische Studien haben auch angenommen, dass das Ziel der AVH-Behandlung die Auslöschung von Stimmen durch Verringerung ihrer Frequenz ist. Von Experten geführte Interessengruppen wie The Hearing Voices Network (HVN), die sich aus erfahrenen Experten zusammensetzen, schlagen stattdessen vor, dass einige Stimmen positiv und unterstützend sein können, dass sogar die negativen Stimmen eine wichtige Bedeutung haben und dass das Ziel der Behandlung maßgeschneidert sein sollte gegenüber dem Individuum und ehren diese Bedeutung. Die Ermittler haben argumentiert, dass HVN und Computational Psychiatry zwar als seltsame Bettgenossen erscheinen mögen, ihr gemeinsamer Fokus auf Erklärungsvielfalt (über alle Analyseebenen hinweg) und ihr Fokus auf die AVH-Phänomenologie darauf hindeuten, dass eine starke und für beide Seiten vorteilhafte Zusammenarbeit möglich ist. Die vorgeschlagene Arbeit, die quantitative Rechenarbeit mit qualitativen Analysen von AVH-Veränderungen, sozialem Engagement und Selbstdarstellung in Einklang bringt, wird sicherstellen, dass die Ermittler die Art und Weise erfassen, in der MI AVH und soziale Herausforderungen auf eine Weise verändert, die für die Dienstnutzer sinnvoll ist, und diese gleichzeitig erden Änderungen im mechanistischen modellbasierten Verständnis von AVH, das die Computational Psychiatry bietet.

Musik & Predictive Processing: Gemäß dem Predictive Processing Framework werden Rückwärtsvorhersagen kortikale Hierarchien hinuntergereicht, um Vorhersagefehler auf niedrigeren Ebenen zu beheben. Ungelöste Vorhersagefehler können in der Hierarchie aufsteigen, um basierend auf ihrer relativen Genauigkeit (inverse Varianz) bessere Vorhersagen zu zeigen. Dieses Computermotiv subsumiert sensomotorische, autonome und Gedächtnissysteme. Und Vorhersagefehler dienen als Imperative, um innerhalb dieser Systeme zu handeln (Eingriff in Aktionen und homöostatische Regulierung, die sie systemübergreifend minimiert). Musik bietet konkurrierende Vorhersagen und zerstreut dann Unsicherheiten, indem sie eine bestimmte Vorhersage bestätigt. Musik zu erzeugen ist im Wesentlichen enaktiv. Musikwahrnehmung ist ebenso. Wie bei der Sprache sagen Menschen Musik basierend darauf voraus, wie sie sie selbst erzeugen könnten. Der Mensch verspürt den Drang, seinen Körper im Takt zu bewegen, um entsprechende auditive Vorhersagen zu treffen. Die prädiktive Verarbeitung impliziert die Existenz eines hierarchischen generativen Präzisionsmodells, das sich über Modalitäten erstreckt. Die Beachtung externer Musik dämpft interozeptive und propriozeptive Vorhersagen, wie man sie findet, wenn man selbst Musik erzeugt. Auf diese Weise ähnelt die Musikwahrnehmung eher der Sprachverarbeitung. Die Ermittler schlagen auf der Grundlage vorläufiger Daten vor, dass Halluzinationen und soziale Dysfunktion Ungleichgewichte in der relativen Genauigkeit von wahrnehmungsbezogenen, propriozeptiven und sozialen Vorstufen und Vorhersagefehlern beinhalten. Musik beeinflusst Hierarchien dynamischer Präzision, besonders wenn sie selbst produziert wird. Dabei nehmen sie an, dass es die pathophysiologischen Mechanismen beeinflussen wird, die AVH und sozialen Defiziten zugrunde liegen.

Song-Making in a Group (SING): Vorläufige qualitative Interviews und ethnographische Beobachtungen, die die Drop-in-Site unseres MI-Programms besuchten und an Musikproduktions- und Aufführungsaktivitäten teilnahmen, umfassten einundzwanzig Personen, von denen etwa 60 % angaben, derzeit zu erhalten oder zu haben psychiatrische Leistungen erhalten. Die Analyse der Tiefeninterviews und ethnografischen Feldnotizen offenbarte vier Hauptmerkmale des musikalischen Interventionsraums und der Erfahrung des Musizierens: 1) die Bedeutung einer nichtklinischen therapeutischen und nüchternen Umgebung; 2) Möglichkeiten für soziales Engagement und Integration; 3) Möglichkeiten zur (Neu-)Erfindung der Identität; und 4) ein Ventil für künstlerischen und musikalischen Ausdruck. Für diesen Vorschlag haben die Forscher diesen MI angepasst, um die Untersuchung relevanter Mechanismen für die prädiktive Codierung zu erleichtern. Diese angepasste Intervention heißt SING – Song-Making In a Group. In einer einstündigen Sitzung arbeiten 5 Personen mit einem ausgebildeten Moderator zusammen, um Musik zu erleben und/oder zu produzieren. Die Ermittler schlagen vor, die SING-Gruppenaufgaben zu manipulieren, um die Auswirkungen bestimmter Aktivitäten auf AVH und die soziale Verarbeitung zu identifizieren.

Das SING-Team ist einzigartig und vereint Menschen mit gelebter Erfahrung mit Psychosen, quantitative und qualitative Forscher, klinische Wissenschaftler und Musikwissenschaftler. Diese Einheit wird durch das Connecticut Mental Health Center ermöglicht, eine staatliche Einrichtung für psychische Gesundheit, deren dreiseitige Ziele Behandlung, Bildung und Forschung sind und deren einzigartige Partnerschaft mit der Yale University in den beiden durch diesen Antrag verbundenen Forschungszentren verkörpert ist; das Yale Program for Recovery and Community Health und die Clinical Neuroscience Research Unit in den Abraham Ribicoff Research Facilities. Zusammen verfügen diese Einheiten über die realen und virtuellen Infrastrukturen, Mitarbeiter und Erfahrungen, um die vorgeschlagene Arbeit zum Erfolg zu führen.