精神病表型中的信号辨别能力：与类似精神病体验相关的感官精确度提高和决策阈值降低

《Cognitive Neuropsychiatry》：Signal discrimination in the psychotic phenotype: increased sensory precision and reduced decision threshold associated with psychotic-like experiences

幻觉与妄想样精神异常体验与视觉信号检测中的信息整合机制存在关联。采用随机点运动任务和漂移扩散模型分析发现，高幻觉体验群体在噪声背景下具有更高的感官信号精确度（漂移率显著提升）和更低的决策阈值（快速形成决策），而高妄想体验群体仅表现出漂移率的提升。这验证了预测编码理论中感官信息精确度异常可能诱发异常感知的假设。

　　在研究中，科学家们探索了心理现象中出现的类似精神病性体验（psychotic-like experiences）是否与感知信号的精确性提升以及数据收集行为的减少相关。这种研究建立在预测编码理论（predictive coding）的基础之上，该理论认为，我们如何感知世界取决于大脑对自下而上（来自感官的输入）和自上而下（基于预期的信号）信息流的整合。如果一个人对感官信息的精确性评估过高，他们可能会更容易将噪音解释为有意义的信号，从而产生异常的感知体验。本研究使用随机点运动任务（Random Dot Motion, RDM）来评估这种现象，这是一种典型的视觉信号检测任务，参与者需要从随机移动的点中判断是否存在一致的运动方向。

研究团队通过招募191名参与者，使用了两种不同的任务设计：一种是“抽样到决策”（Draws to Decision, DTD）的珠子任务（Beads Task, BT），另一种是随机点运动任务（RDM）。在珠子任务中，参与者需要根据抽样的珠子颜色来判断它们是从哪一个颜色占主导的容器中抽取的。研究者通过测量参与者在不同抽样阶段的自信程度，发现具有更高精神病性特征的个体在最终决策时表现出更高的自信水平，尽管他们在任务表现（如抽样次数）上并未显示出显著差异。这可能表明，这些个体在感知和推理过程中存在一种对信息的过度信任，即使他们没有收集到足够的证据。

在随机点运动任务中，研究者利用漂移扩散模型（Drift-Diffusion Model, DDM）来分析参与者的决策过程。DDM是一种用来建模决策行为的计算模型，它将决策过程视为一个逐渐积累证据的过程，直到达到某个阈值，从而做出选择。研究者发现，具有较高精神病性特征的个体在RDM任务中表现出更高的漂移率（drift rate），这表明他们对感官信息的处理更加精确。同时，这些个体的决策阈值（decision threshold）也较低，意味着他们对信息的判断更加迅速，但可能缺乏对不确定性的适当考虑。

研究还发现，虽然精神病性特征与漂移率和决策阈值存在显著关联，但与珠子任务中的抽样行为（如“抽样到决策”和“调整估计”）没有明显联系。这表明，虽然在某些任务中，精神病性特征可能与决策行为相关，但在其他任务中，这种关联可能并不明显。此外，研究者发现，虽然三种精神病性特征测量（PDI、CAPS和ASI）在整体上相互关联，但在随机点运动任务中，只有CAPS和PDI在某些方面显示出与决策过程的关联，而ASI则没有显著影响。

研究者还考虑了数据收集过程中的一些限制因素。例如，他们指出，尽管DDM模型能够捕捉到个体在决策过程中的细微差异，但模型的效应量相对较小，这可能意味着个体之间的差异并不总是显著。此外，研究者并未测量参与者对感知任务中方向的先验信念，这可能影响他们对信号的判断。未来的研究可以引入更复杂的任务设计，例如调整点的运动方向以测试先验信念的影响。

总的来说，这项研究揭示了精神病性特征与感知过程之间的潜在联系。研究者发现，具有较高精神病性特征的个体在处理感知信息时表现出更高的精确性和更低的决策阈值，这可能导致他们更容易出现假阳性（false positive）的感知体验。这些结果支持了预测编码理论的观点，即感知过程中的信号精确性变化可能在精神病性体验的形成中起关键作用。然而，研究也指出了一些局限性，例如任务设计的单次测试性质可能影响结果的可靠性，以及缺乏对先验信念的直接测量。

研究的意义在于，它提供了一个新的视角来看待精神病性体验的形成机制。通过分析个体在不同任务中的行为表现，研究者发现，这些体验可能不仅仅是感知的偏差，还可能涉及到认知和决策过程的改变。这些发现为理解精神病性现象提供了重要的理论支持，并为未来的研究提供了方向，例如探索这些机制在临床群体中的表现，以及它们与神经机制（如N-甲基-D-天冬氨酸受体功能障碍）之间的关系。