Нарушенная адаптация обучения к непредвиденным обстоятельствам, нестабильность при интернализации психопатологии

Используя манипуляцию с волатильностью на случай непредвиденных обстоятельств, мы проверили гипотезу о том, что трудности с адаптацией вероятностного процесса принятия решений к неопределенности второго порядка могут отражать основной дефицит, который проявляется в тревоге и депрессии и сохраняется независимо от того, вызывают ли результаты отвращение или связаны с получением вознаграждения или потерей. Мы использовали двухфакторное моделирование интернализующих симптомов, чтобы отделить различия в симптомах, общие как для тревоги, так и для депрессии, от уникальных для каждого из них. В ходе двух экспериментов мы моделировали эффективность вероятностного принятия решений в условиях нестабильности, используя иерархическую байесовскую структуру. Повышенные баллы по общему фактору интернализации с высокой нагрузкой по пунктам, связанным с тревогой и депрессией, были связаны с плохой адаптацией обучения к изменчивости, независимо от того, были ли результаты связаны с получением вознаграждения, электрической стимуляцией или потерей вознаграждения. В частности, высокие оценки по общим факторам были связаны с замедлением обучения после получения результатов, превосходящих ожидаемые, в нестабильных условиях. Для факторов, связанных с тревожностью или депрессией, таких взаимосвязей не наблюдалось.

Вступление

Многие ситуации, с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни, характеризуются неопределенностью. От небольших выборов до важных жизненных решений, мы редко можем быть уверены в последствиях наших действий. Неопределенность, которая пронизывает процесс принятия наших повседневных решений, является источником большего беспокойства и даже дисфункции для одних людей, чем для других. В знак признания этого, нетерпимость к неопределенности была предложена в качестве основного признака генерализованного тревожного расстройства (Freeston et al., 1994; Dugas et al., 1998; Дугас и др., 2001) и, совсем недавно, трансдиагностический маркер интернализации психопатологии в более широком смысле (Gentes and Ruscio, 2011; Карлтон и др., 2012; Босуэлл и др., 2013). Однако эти данные в значительной степени основаны на самооценке поведенческих и эмоциональных реакций пациентов на воздействие неопределенности, а не на экспериментальных и компьютерных исследованиях когнитивных процессов, участвующих в выборе в условиях неопределенности. Мы рассмотрим это в текущем исследовании. Здесь мы проверяем возможность того, что дефицит адаптации процесса принятия решений к неопределенности может быть связан с интернализацией психопатологии в целом и наблюдаться как при обучении, основанном на отвращении, так и при обучении, основанном на вознаграждении.

В литературе по вычислительной технике были достигнуты успехи в формализации различных источников неопределенности и их влияния на процесс принятия решений (Ю и Даян, 2005; Беренс и др., 2007; Нассар и др., 2012; Пайзан-Ленестур и др., 2013). Одним из источников неопределенности является помеха во взаимосвязи между действиями и результатами, например, когда действие приводит к заданному результату только в определенной доле случаев, когда оно выполняется. Вторым источником неопределенности является нестационарность, или изменчивость, лежащей в основе причинно-следственной структуры; например, когда меняется зависимость между действием и результатом, и действие, которое в первую очередь ассоциировалось с одним результатом, становится преимущественно связанным с другим. Такая изменчивость приводит к неопределенности в оценке вероятности результата; это можно рассматривать как неопределенность второго порядка (Bach et al., 2011). Важно отметить, что уровень неопределенности второго порядка определяет оптимальную реакцию на неожиданные исходы. Когда непредвиденные обстоятельства изменчивы и, следовательно, неопределенность второго порядка высока, участники должны корректировать свои оценки вероятности быстрее, чем когда непредвиденные обстоятельства стабильны, а неопределенность второго порядка низка. Беренс и др., 2007 г., сообщили, что здоровые взрослые участники действительно способны корректировать свою скорость обновления, то есть скорость обучения, таким образом, чтобы соответствовать изменчивости в непредвиденных обстоятельствах.

Неспособность правильно адаптироваться к источнику неопределенности, присутствующему в данной ситуации, может привести к неточным прогнозам и неоптимальным решениям. Это вполне может стать источником стресса и дисфункции в повседневной жизни. В предыдущем исследовании мы изучали взаимосвязь между личностной тревожностью и адаптацией процесса принятия решений к изменчивости обстоятельств (Browning et al., 2015). Моделируя результаты участников в аверсивной версии вероятностной задачи принятия решений, предложенной Беренсом и его коллегами, используя в качестве результатов электрическую стимуляцию, мы обнаружили, что личностная тревожность была связана со сниженной адаптацией скорости обучения к изменчивости. Это открытие повышает вероятность того, что плохая адаптация вероятностного обучения к изменчивости может отражать неспособность дифференцированно реагировать на различные формы неопределенности, а это, в свою очередь, может быть важным признаком психопатологии.

Важно отметить, что эта первоначальная работа оставляет открытым вопрос о том, является ли нарушение адаптации скорости обучения к нестабильности специфичным для тревожности или признаком интернализующей психопатологии в более широком смысле. Показатели по шкале тревожности Спилбергера (STAI, Spielberger et al., 1983), показателю тревожности, используемому в работе Browning et al., 2015, как правило, повышены у пациентов как с тревожными, так и с депрессивными расстройствами, и сильно коррелируют с показателями депрессии, такими как шкала депрессии Бека (BDI, Бек и др., 1961). Установление того, является ли нарушение адаптации к принятию решений в условиях нестабильности специфичным для тревоги или, в более широком смысле, связано с интернализацией психопатологии, требует способа разделения различий в симптомах на компоненты, которые позволяют отделить различия, общие как для тревоги, так и для депрессии, от различий, характерных для тревоги или депрессии. Бифакторный анализ обеспечивает принципиальный метод для достижения этой цели. Он широко использовался для изучения структуры интернализующей симптоматики (Clark et al., 1994; Steer et al., 1995; Zinbarg and Barlow, 1996; Steer et al., 1999; Simms et al., 2008; Steer и др., 2008; Brodbeck и др., 2011) и неизменно выявляли значительное количество общих отклонений, часто называемых "общим дистрессом" или "негативным аффектом" (Кларк и Уотсон, 1991; Кларк и др., 1994). Кроме того, постоянно наблюдаются отдельные специфические факторы депрессии и тревоги, причем специфический для депрессии фактор выявляет симптомы ангедонии (Clark et al., 1994; Steer et al., 1999; Steer et al., 2008), а специфические для тревоги факторы выявляют симптомы тревожного возбуждения (Clark et al, 1994; Steer et al., 1999; Steer et al., 2008) и беспокойство (Brodbeck et al., 2011). Хотя двухфакторное моделирование интернализующих симптомов хорошо зарекомендовало себя, до настоящего времени оно не использовалось для обоснования исследований связанных с тревогой и депрессией нарушений процесса принятия решений. Используя бифакторный анализ для оценки баллов каждого участника по скрытым аспектам интернализации симптомов, мы можем исследовать, связана ли недостаточная адаптация скорости обучения к изменчивости в первую очередь с общими показателями факторов (т.е. с вариативностью симптомов, характерных как для тревоги, так и для депрессии) или с показателями факторов, специфичных для тревоги или депрессии.

Второй вопрос, касающийся специфики, касается масштабов нарушений при адаптации скорости обучения к изменчивости. Имеются доказательства того, что нейронный субстрат и эмоциональные последствия обучения на основе неожиданных результатов могут варьироваться как в зависимости от области (вознаграждение или наказание; Boureau and Dayan, 2011), так и в зависимости от того, являются ли результаты лучше или хуже ожидаемых (Frank et al., 2007; Cox et al., 2015; Eldar et al., 2015). и др., 2016; Пальминтери и Пессильоне, 2017). Если недостаточная адаптация процесса принятия решений к нестабильности потенциально является основной чертой интернализующей психопатологии, важно установить, наблюдается ли такое нарушение или нет, независимо от того, связан ли выбор с потенциальными неприятными последствиями (например, шок), получением вознаграждения или потерей вознаграждения, а также в тех случаях, когда результаты превышают или не превышают ожидаемые. наши ожидания.

Таким образом, наши цели заключались в следующем. Во-первых, использовать двухфакторный анализ ответов на уровне элементов на показатели интернализации симптомов, чтобы определить, связано ли нарушение адаптации скорости обучения к изменчивости с различиями симптомов, характерными как для тревоги, так и для депрессии (т.е. с общими показателями факторов), или с различиями симптомов, характерными для тревоги или депрессии. Во-вторых, определить, является ли какое-либо такое нарушение общим для всей области (т.е. наблюдается как в тех случаях, когда действия направлены на достижение положительных результатов, так и на предотвращение негативных последствий), или специфичным для конкретной области. И, в-третьих, определить, наблюдается ли это ухудшение в равной степени при обучении как на положительных, так и на отрицательных ошибках прогнозирования (т.е. результаты лучше, чем ожидалось, и результаты хуже, чем ожидалось) или оно по-разному связано с одним или другим.

Результаты

Мы решили эти задачи с помощью двух экспериментов. Первый эксперимент был проведен в наших испытательных центрах на месте. Выборка участников включала пациентов с диагнозом "тяжелое депрессивное расстройство" (MDD) или "генерализованное тревожное расстройство" (GAD), здоровых участников контрольной группы, прошедших скрининг на отсутствие каких-либо психиатрических диагнозов, и выборку из сообщества с различными уровнями симптомов (более подробную информацию смотрите в разделе "Материалы и методы: показатели самоотчета"). Участники выполнили два варианта задания на вероятностное принятие решений в условиях волатильности (Behrens et al., 2007; Браунинг и др., 2015). В одной версии они выбирали между двумя формами, которые были связаны с потенциальным получением электрической стимуляции различной величины. В другой версии результаты включали возможное получение финансового вознаграждения различной величины. В каждом случае в ходе испытаний необходимо было определить вероятность того, что данная форма приведет к шоку или вознаграждению. Зависимости "Действие-результат" были стабильными в один период выполнения задания и неустойчивыми в другой (см. Материалы и методы).

Второй эксперимент был проведен онлайн с использованием платформы Amazon Mechanical Turk. В данном случае мы использовали варианты вероятностного принятия решений с получением вознаграждения и его потерей в задаче "волатильность". Как подробно описано ниже, мы использовали одну и ту же двухфакторную декомпозицию интернализующих симптомов и одну и ту же вычислительную модель выполнения задачи в обоих экспериментах и во всех трех версиях задачи о волатильности. Для оценки модели была использована иерархическая байесовская структура, при этом оценки участников по латентным факторам интернализации симптомов были введены в качестве предикторов значений параметров поведенческой модели.