近日，浙江大学心理与行为科学系陈骥课题组、潘亚峰课题组和香港大学心理系金婧雯课题组合作在精神病学顶级期刊The Lancet Psychiatry（影响因子64. 3）上发表长文综述性观点：“The interpersonal computational psychiatry of social coordination in schizophrenia”。该文首次提出人际计算精神病学的模型、理论和方法，以精神分裂症为例，基于双人协作范式，整合了动力系统模型与贝叶斯主动推理框架来解析异态社会互动的计算认知神经机制。

社会互动是社会功能的核心要素，通常涵盖了个体在社会环境中与另一个或多个个体在时空上以任何形式进行的交互行为。在精神障碍中，社会认知与人际交互异常具有跨诊断、高共发的特性,尤其在精神分裂症和自闭症中，它们与患者的预后紧密相关。因此，解析异态人际交互行为背后的认知过程与神经机制具有重要科学价值和临床意义。

精神分裂症以幻觉、妄想等阳性症状，以及社会退缩、情感淡漠等阴性症状为特点。阳性症状的产生往往通过预测加工(predictive coding)的理论框架进行阐释，并得到了实证研究的支持。然而，解释阴性症状的理论框架相对缺乏。研究人际互动的异常模式将有助于我们理解阴性症状的产生过程。同时，由于精神分裂症患者对真实世界具有的歪曲认识，因此精神分裂症是研究认知损伤和异态行为的理想临床模型。

但是，先前针对精神障碍人际交互异常的研究常限于现象学层面（例如反应时，是否同步等），而基于贝叶斯等理论模型的研究仍局限于单人范式，这忽略了社会互动的本质。本文提出的人际计算精神病学框架，这包括两个方面1）借助动力系统模型来定量解析交互双方的动力学特征，获得内外耦合参数，估计交互对象使用的人际互动策略，捕捉人际互动的重要方面；2）运用主动推理模型，基于双人听音联合按键任务范式中可观测的行为和互动结局，推断智能体对所处状态的信念，这个状态称为隐藏状态，提示该智能体是通过什么样的心理认知过程，产生了这样的行为，并导致了后续的互动结果，这同时又与背后的神经机制密切相关。动力系统模型获得的交互策略可作为约束条件，提示主动推理模型的构建，形成整合的推断框架。进一步地，偏差的认知过程同时又可导致不同的症状学，例如阳性症状以及阴性症状的不同成分（社会退缩和情感淡漠）。因此，解析这样的偏差认知过程，将加深我们对异常社会互动及关联精神病理的理解，为后续开发相应行为学干预以及多人群脑协同调控策略奠定基础。

图. 整合动力系统和主动推理的人际计算精神病学模型

   浙江大学心理与行为科学系陈骥研究员为文章的通讯作者，潘亚峰研究员为文章的第一作者，香港大学心理系金婧雯助理教授为文章的共同贡献作者。参与本项目的还有课题组本科生温雅岚。该研究得到了科技创新2030-“脑科学与类脑研究”脑计划重大项目、国家重点研发计划、国家自然科学基金、教育部人文社科基金等项目的支持。

 Pan, Y.#, Wen, Y., Jin, J.#, & Chen, J.#*, (2023). The interpersonal computational psychiatry of social coordination in schizophrenia. The Lancet Psychiatry. Advance Online Publication. https://doi.org/10.1016/S2215-0366(23)00146-3