Predictive Coding und seine Rolle für Schmerz und Therapie

Predictive Coding und seine Rolle für Schmerz und Therapie

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Eine Grundfunktion des Nervensystems, die gerade auch in der Schmerz-Szene zu einem zentralen neurobiologischen Prinzip wird, nennt sich „Predictive Coding bzw. Predictive Processing“ und könnte in etwa so auf den Punkt gebracht werden: TOP DOWN Prozesse haben Vorrang vor BOTTOM UP.

„Predictive Coding“ (Thacker 2013, Clark 2013, 2015) besagt, dass das Nervensystem hierarchisch organisiert ist und ständig Modelle der Außenwelt (und unseres Körpers) generiert. Unsere Wahrnehmung hängt daher zu einem Großteil von diesen Modellen ab, weit weniger dagegen von sensorischen Informationen. Diese Modelle entsprechen den Erwartungen, die wir von der Welt haben, nicht unbedingt den „tatsächlichen“ Gegebenheiten.

Schaut euch die Erdbeeren auf dem Titelbild dieses Beitrages an. Sie erscheinen uns rot, sind es aber de facto nicht. Was eure Augen quasi sensorisch vermitteln, entspricht nicht den modellhaften Vorhersagen eures Gehirns. Gott sei Dank, möchte man in diesem Fall sagen, denn diese Modelle machen für uns Sinn und helfen uns dabei, mit unserer Umwelt vernünftig zu kommunizieren.

Solche TOP Down-Modelle werden durch „Bottom Up“-Prozesse ständig dann „upgedated“, wenn die neurale Aktivität, die durch das Vorhersage-Modell generiert wird, nicht mit den sensorischen Daten (bottom-up) übereinstimmt. Das nennt man einen „Prädiktionsfehler“. „TOP Down“ und „Bottom UP“ schütteln sich quasi „die Hände“ und überprüfen ihre Übereinstimmung.

Gibt es nur geringe Abweichungen, dann werden diese Differenzen nicht an höhere hierarchische Zentren weitergereicht; die Vorhersagemodelle bleiben unverändert. Große „Fehler“ führen dagegen zu einem „Update“ der Prädiktionsmodelle, indem den sensorischen Informationen besonderes „Gehör“ geschenkt wird. Unser Nervensystem richtet auf diese „salienten“ (neuartigen, aus dem Hintergrund hervorstechenden) Infos seine ganz besondere Aufmerksamkeit.

Das Vertrauen in diese Modelle, die Wahrscheinlichkeit mit der sie abgerufen werden, hängt wesentlich davon ab, wie häufig sie sich bewährt haben und wie wichtig sie sind. Modelle, die sich auf der Grundlage langjähriger Erfahrungen „funktioniert haben“ und fast schon automatisch ablaufen, sind stabil und werden kaum verändert. Deswegen erkenne ich übrigens nie, wenn meine Frau beim Friseur war. Mein Hirn verwendet das altbekannte Modell. Erst wenn sie mich darauf hinweist, aktiviere ich den visuellen Fokus („bottom up“) und update (manchmal 😉) mein Modell.

Was hat das Ganze jetzt mit Schmerz zu tun, werdet ihr sicher fragen?

Die Assoziation von Schmerz und Bewegungen kann ähnlich erlernt werden, wie zuvor die Assoziation der Erdbeeren mit einer bestimmten Farbe. Dabei spielen Erwartungen, Einstellungen und Vorerfahrungen eine wichtige Rolle. Wenn das Nervensystem eines Patienten beispielsweise in einer Akutphase „gelernt“ hat, dass die Beugung weh tut, dann steigt damit die Wahrscheinlichkeit, dass sein Nervensystem in Zukunft „Schmerz vorhersagen oder prädiktieren wird“ (Tabor et al. 2017), unabhängig von der tatsächlichen Gewebesituation (der Nozizeption). Das tatsächliche Feedback „fordert“ das Gehirn dann teilweise nicht mehr an: Es „weiß“ ja, was es zu erwarten hat.

Erst wenn – und jetzt kommt wir als Therapeuten ins Spiel – eine neuartige und andersartige („saliente“) Situation geschaffen wird (z.B. durch eine Beugung im Vierfüßerstand oder in Rückenlage statt im Stand), kann das Gehirn seinen „Prädiktionsfehler“ erkennen und so etwas wie eine „Ausnahmeregel“ formulieren. Diese Ausnahmeregel kann dann, wenn sie häufig genug zutrifft, wiederum zu einer Alternativbewertung des Nervensystems führen, die da lautet könnte: „Beugung nicht schmerzhaft“.

Auch „Graded Exposure“ funktioniert so. Ihr lasst einen Patienten eine Kiste heben, was für viele Patienten äußerst angstbesetzt und mit Schmerz „belegt“ ist. Er hebt, vielleicht zuerst eine sehr leichte Kiste von einer erhöhten Position und siehe da, es tritt nicht das ein, was er befürchtet hatte (z.B. ein tatsächlich struktureller Schaden oder eine massive Schmerzzunahme). Das Hirn bewertet neu (Ausnahme von der Regel) und Angst und/oder Schmerz nehmen ab, wenn sich die negativen Erwartungen nicht erfüllen. Die Bewegung kann dann dauerhaft als „sicher“ eingestuft werden, das „alte Modell“ wird dann „upgedated“.

Das Bestreben des Nervensystems ist dabei immer, möglichst valide Modelle und passende Vorhersagen zu entwickeln, um unter ökonomischen Gesichtspunkten optimal durch die Welt zu kommen und das Überleben des Organismus sicher zu stellen. Dazu braucht es ein „reifes“ und gesundes Nervensystem.

Unreife Nervensysteme, wie die von Babys, Menschen mit Schizophrenie oder Autismus sind übrigens weniger in der Lage, prädiktive Modelle zu nutzen und müssen sich daher zu stark auf „Bottom Up-Prozesse verlassen. Sie sind „Sklaven sensorischer Informationen“ und versuchen daher, diese sensorischen Informationen möglichst prädiktiv zu gestalten. Denkt an die beruhigende Wirkung, wenn ihr ein Baby „wiegt“ oder die rhythmischen Bewegungen von Autisten, die sie nutzen, um sich selbst „runterzuholen“ (Hargrove 2016).

Sehr spannend, oder?

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