Das bayesianische Gehirn

Das bayesianische Gehirn

Das „biomedizinische“ Gehirn

Das klassisch biomedizinische Modell der Symptomwahrnehmung behandelt das Gehirn weitgehend als passives Organ, dass von sensorischen Stimuli getriggert wird. Es geht davon aus, dass das Gehirn Sinnessignale aus dem Körper aufnimmt und sie direkt in bewusste Erfahrungen umsetzt. Dementsprechend ist es eine zentrale Prämisse, dass Symptome die direkte Folge einer physiologischen Dysfunktion darstellen und eine symptomatische Verbesserung die direkte Konsequenz einer Wiederherstellung dieser Körperfunktionen ist. Trotz seines Erfolgs, ist das biomedizinische Modell die Erklärung zweier gut dokumentierter Phänomene in der Medizin schuldig geblieben:

(1)die Erfahrung von Symptomen ohne pathophysiologische Störungen und

(2)die Erfahrung der Linderung nach der Verabreichung von Placebos.

Die moderne Schmerzforschung hat daher die Idee vorangetrieben, dass die „prädiktive Verarbeitung“, ein Bayes’scher Wahrnehmungsansatz, der sich in den Neurowissenschaften rasch durchsetzt, wesentlich dazu beiträgt, diese beiden Phänomene zu erkären. Sie baut auf den jüngsten empirischen Arbeiten von hoher Qualität zur prädiktiven Verarbeitung (Anchisi & Zanon 2015; Büchel et al. 2014; Grahl et al. 2018; Kaptchuk 2018) auf und umreißt im weiteren Sinne, wie Bayes’sche Modelle ein völlig anderes Bild davon vermitteln, wie das Gehirn Symptome und Linderung wahrnimmt.

 

 Das Bayes’sche Gehirn

Das Nervensystem ist ständig mit einem kontinuierlichen und  überwältigenden Input von unterschiedlichen Signalen konfrontiert, die von unserem Körper und unseren Sinnen kommen. Um sich anzupassen, muss das Gehirn dieses verwirrende Spiel von Sinneseindrücken und neuronalen Aktivitäten in eine zuverlässige Wahrnehmung der Welt verwandeln. Die Debatte in der Kognitionswissenschaft drehte sich darum, wie genau das Gehirn diese Aufgabe erfüllt. Während frühere Theorien in Übereinstimmung mit dem aktuellen biomedizinischen Krankheitsmodell die Wahrnehmung meist als eine Bottom-up-Ablesung von sensorischen Signalen betrachteten, legen neuere Bayes’sche Modelle stattdessen nahe, dass die Wahrnehmung kognitiv (meist unbewusst) moduliert ist und am besten als ein Prozess der Vorhersage betrachtet werden kann, der auf einer Integration von sensorischen Einflussen, früheren Erfahrungen und kontextuellen Hinweisen beruht (Clark 2013;  2015; Friston 2005; Howy 2013).

Der Hauptprämisse ist, dass das Gehirn zur Wahrnehmung der Welt einer Wahrscheinlichkeitstheorie folgt, die als Bayes-Regel bekannt ist. In ihrer mathematischen Form aktualisiert die Regel die Wahrscheinlichkeit einer gegebenen Hypothese (oder eines „Priors“) bei Vorliegen einer gewissen Evidenz, indem sie das Produkt aus der Wahrscheinlichkeit und der Vorgängerwahrscheinlichkeit der Hypothese berücksichtigt (Hohwy 2013). Auf schnellen Zeitskalen setzt das Gehirn die Bayes-Regel um, indem es kontinuierlich eine von oben nach unten verlaufende Kaskade neural verschlüsselter (meist unbewusster) Hypothesen über den Zustand des Körpers und der Welt erzeugt. Dieser Top-Down-Fluss von Hypothesen wird mit  den Bottom-Up-Strom von Sinneseindrücken, die von den Sinnen kommen, verglichen. Jede Diskrepanz zwischen vorhergesagtem und tatsächlichem Input führt zu einem „Vorhersagefehler“, der das System dazu veranlasst, seine Hypothesen zu revidieren. Die Bottom-up-Wahrnehmung ist also untrennbar mit der Top-down-Vorhersage verbunden. Einige der Hypothesen, die die abstraktesten und allgemeinsten Merkmale der Welt ausmachen, sind durch die Evolution „eingebaut“; andere können durch entwicklungsbedingtes Lernen schrittweise verfeinert werden. Während der gesamten Lebensspanne ist das Nervensystem an der kontinuierlichen Aktualisierung dieser Vorhersagen beteiligt, um die nächsten eingehenden sensorischen Inputs besser vorherzusagen und Fehler zu minimieren. Eine zentrale Implikation der Theorie ist, dass das, was wir wahrnehmen, nicht die Welt ist, wie sie tatsächlich ist, sondern die beste „Wette“ des Gehirns, die ständig durch eingehende sensorische Evidenz verfeinert wird (Clark 2015; Hohwy 2013).

Die Idee, dass das, was wir wahrnehmen, nicht die Welt ist, wie sie ist, sondern unsere eigene beste Hypothese davon, gilt gleichermaßen für den Körper (Barrett & Simmons 2015; Seth et al. 2012) und  subjektive körperliche Zustände wie z.B. medizinische Symptome. Wir empfinden nicht unbedingt Schmerzen – so suggeriert es dieses Modell-, weil wir sie direkt aus dem peripheren Körper „spüren“. WIR FÜHLEN, UM ES EMPATHISCH AUSZUDRÜCKEN, SCHMERZ, WEIL WIR IHN AUF DER GRUNDLAGE EINER INTEGRATION VON SENSORISCHEN INFORMATIONEN, VORERFAHRUNGEN UND KONTEXTFAKTOREN VORHERSAGEN.

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