Kunnen computationele metingen van taakprestaties psychiatrische symptomen en veranderingen in de ernst van de symptomen in de loop van de tijd voorspellen? (CABxtime)

Het doel van computationele psychiatrie is om kennis te vergaren over de onderliggende neurocomputationele processen die ten grondslag liggen aan psychiatrische stoornissen en om deze kennis te benutten voor het verbeteren van de diagnose en behandeling. Een belangrijke stap in de richting van het bereiken van dit doel is het ontwikkelen van metingen van individuele verschillen in berekeningen verkregen van een enkel individu die betrouwbaar, robuust en betekenisvol relevant zijn voor psychiatrische disfunctie. Om deze doelstellingen te bereiken, is het essentieel dat we de relaties tussen kandidaat-computermechanismen en diagnostische categorieën, symptoomdimensies en behandelresultaten onderbouwen. In de huidige studie zal een computationele beoordelingstaakbatterij (CAB) worden gebruikt die is ontworpen om individuele verschillen te meten in een multidimensionale reeks van computerprocessen. Het onderzoek heeft tot doel drie verschillende variantiecomponenten te scheiden die bijdragen aan de variabiliteit in de schatting van computationele parameters: gelegenheidsgerelateerde variantie als gevolg van incidentele dagelijkse veranderingen in taakprestaties, toestandsafhankelijke variantie die gerelateerd is aan betekenisvolle variatie in de tijd in de onderliggende berekeningen binnen een individuele en eigenschapgerelateerde verschillen die betrekking hebben op stabiele individuele verschillen in berekeningen tussen individuen. Om dit te bereiken zullen herhaalde beoordelingen worden geïmplementeerd met behulp van deze batterij over een interval van één jaar binnen een online steekproef, en zullen hiërarchische Bayesiaanse modellen worden gebruikt om het effect van gelegenheids-, toestands- en eigenschapsgerelateerde variantie op deze parameterschattingen te scheiden. Deze variantiecomponenten zullen vervolgens worden gerelateerd aan diagnostische categorieën, symptoomdimensies en maatregelen voor de ernst van de symptomen in een divers cohort van psychiatrische patiënten (meestal met depressie, angst en OCS) die in Zuid-Californië zijn gerekruteerd. Ten slotte zal de relatie worden gevolgd tussen de computationele parameterschattingen en veranderingen in symptomen in de loop van de tijd bij een subgroep van deze patiënten. Deze studie belooft het inzicht aanzienlijk te vergroten over hoe op betrouwbare wijze diagnostisch relevante, computationeel afgeleide metingen van cognitieve fenotypes kunnen worden geëxtraheerd die uiteindelijk naar de kliniek kunnen worden gemigreerd.