Menschliche Reaktionen zeigen psychische Erkrankungen bei anderen
Gegenwärtig werden diejenigen, die an einer psychischen Erkrankung wie einer Borderline-Persönlichkeitsstörung, einer Autismus-Spektrum-Störung, einer Major Depression oder einer Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS) leiden, am häufigsten anhand von selbst berichteten Verhaltensmerkmalen diagnostiziert.
In der Studie analysierte das Forschungsteam die soziale Interaktion zwischen einer „durchschnittlichen“ Person und einer Person, bei der während eines „Investitionsspiels“ eine psychische Störung diagnostiziert wurde.
Interessanterweise war es die Reaktion einer durchschnittlichen Person auf den Partner mit der psychischen Störung, die die Krankheit offenbarte, sagte Dr. P. Read Montague, Direktor des Brown Human Neuroimaging Laboratory, Professor für Neurowissenschaften und leitender Autor des Berichts.
„Die Beziehung zwischen sozialen Interaktionen und Störungen ist sehr subtil. Deshalb wurde es bisher noch nicht vollständig erkannt “, sagte die Autorin Misha Koshelev vom Keck Center.
„In unserer Forschung konnten wir mithilfe hochentwickelter statistischer Algorithmen, die auf leistungsstarken Computerclustern ausgeführt werden, störungsbedingte Muster hinter den scheinbar zufälligen sozialen Interaktionen erkennen. Diese Algorithmen ähneln leistungsstarken Objektiven, die ein verschwommenes Bild in ein klares Bild verwandeln. “
Das Research-Team beobachtete die Interaktion von 287 Teilnehmerpaaren, die zuvor an einem einfachen „Vertrauensspiel“ teilgenommen hatten, bei dem einer Person (dem Investor) 20 US-Dollar gegeben wurden. Der Investor könnte dann einen Teil dieses Geldes an die andere Person (den Treuhänder) senden.
Der an den Treuhänder gesendete Geldbetrag wurde verdreifacht, und der Treuhänder würde dann entscheiden, wie viel zurückgeschickt werden soll. Dies dauerte 10 Runden. Während dieser Interaktionen lernten die Partner, was sie von der anderen Person erwarten können. Normalerweise haben sich die beiden nie getroffen oder gesprochen.
Der Investor hatte keine psychische Störung, aber bei dem Treuhänder wurde eine der folgenden diagnostiziert: Major Depression, Autismus-Spektrum-Störung, Borderline-Persönlichkeitsstörung oder Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung.
Die Dynamik zwischen den beiden Teilnehmern wurde wie folgt klassifiziert: die Investitions- und Rückzahlungsquoten, die Spielweise zwischen den beiden Teilnehmern und die Abhängigkeit der nächsten Investition vom vorherigen Verhältnis von Investition zu Rückzahlung.
"Wir wollten die Art und Weise quantifizieren, wie Menschen interagieren", sagte Dr. Terry M. Lohrenz, Ausbilder im Labor für menschliche Bildgebung.
„Wir haben 287 dieser Interaktionen untersucht und anhand dieser Daten geclustert. Dann haben wir nachgesehen, ob eine der verschiedenen Gruppen in den Clustern überrepräsentiert war, und das waren sie auch. “
Die Cluster bildeten sich nach den Reaktionen der Anleger - nicht nach den Reaktionen der Teilnehmer mit einer psychischen Störung.
"Sie waren eine Art Biosensor", sagte Dr. Marina Vannucci vom Keck Center und Professorin für Statistik an der Rice University.
"Wir haben uns darauf konzentriert, was der Investor getan hat und wie er auf die Antwort der anderen Person reagiert hat."
Nach der Humanstudie entwickelte das Forschungsteam ein Computermodell, das auf den gesunden Investoren basierte, und ließ es das Vertrauensspiel gegen computergestützte Modelle der verschiedenen in den Duos vertretenen psychischen Störungen spielen.
"Wir konnten einen Unterschied feststellen, als der Computer gegen eine computergestützte Version von jemandem mit Borderline-Persönlichkeitsstörung spielte", sagte Lohrenz. Gleiches gilt für die anderen Erkrankungen.
"Dies eröffnet eine völlig neue Möglichkeit, sich der Diagnose zu nähern", sagte er.
"Die Spieltheorie steht Mathematikern und Wirtschaftswissenschaftlern seit Jahren zur Verfügung", sagte Dr. Kenneth Kishida, Postdoktorand im Neuroimaging-Labor.
"Erst in den letzten zehn Jahren war es für Neurowissenschaftler verfügbar, und jetzt versuchen wir, es in den psychiatrischen Bereich zu bringen."
Kishida und Lohrenz glauben, dass dies ein hilfreiches Instrument bei der Diagnose sein könnte, aber dass es die bewährten diagnostischen Richtlinien der Psychiatrie nicht ersetzt.
Die Studie erscheint online in PLoS Computational Biology.
Quelle: Baylor College of Medicine
