Significance Perceiving things that are not there and holding unfounded, bizarre beliefs (hallucinations and delusions, respectively) are psychotic symptoms that occur in particular syndromes including affective psychoses, paranoid states, and schizophrenia. We studied the emergence of this loss of contact with reality based on current models of normal brain function. Working with clinical individuals experiencing early psychosis and nonclinical individuals with high levels of psychosis proneness, we show that their visual perception is characterized by a shift that favors prior knowledge over incoming sensory evidence. Given that these alterations in information processing are evident early on in psychosis and even in association with subtle perceptual changes indicating psychosis proneness, they may be important factors contributing to the emergence of severe mental illnesses.

Abstract The study of the brain’s processing of sensory inputs from within the body (‘interoception’) has been gaining rapid popularity in neuroscience, where interoceptive disturbances are thought to exist across a wide range of chronic physiological and psychological conditions. Here we present a task and analysis procedure to quantify specific dimensions of breathing-related interoception, including interoceptive sensitivity (accuracy), decision bias, metacognitive bias, and metacognitive performance. Two major developments address some of the challenges presented by low trial numbers in interoceptive experiments: (i) a novel adaptive algorithm to maintain task performance at 70-75% accuracy; (ii) an extended hierarchical metacognitive model to estimate regression parameters linking metacognitive performance to relevant (e.g. clinical) variables. We demonstrate the utility of the task and analysis developments, using both simulated data and three empirical datasets. This methodology represents an important step towards accurately quantifying interoceptive dimensions from a simple experimental procedure that is compatible with clinical settings.

Abstract Photoplethysmography (PPG) offers a widely-used, convenient and non-invasive approach to monitoring basic indices of cardiovascular function such as heart rate and blood oxygenation. However, while the pulse waveform, generated by PPG comprises features that are shaped by physiological and psychological factors, it is frequently overlooked in analyses of such data. We suggest that studies could be enriched by exploiting the possibilities afforded by a systematic analysis of PPG waveforms. To do this we initially require a robust and automated means of characterising it, thereby allowing us to examine variations across individuals and between different physiological and psychological contexts. We present a psychophysiologically-relevant model, the Hybrid Excess and Decay (HED) Model, which characterises pulse wave morphology in terms of three underlying pressure waves and a decay function. We show that these parameters capture PPG data with a high degree of precision and, moreover, are sensitive to specific, physiologically-relevant changes within individuals. We present the theoretical and practical basis for the model and demonstrate its performance when applied to a pharmacological dataset of 105 participants receiving intravenous administrations of the sympathomimetic drug isoproterenol (Isoprenaline). We conclude by discussing the possible value in using the HED model to complement standard measures of PPG outputs.

Abstract A new promising account of human brain function suggests that sensory cortices try to optimise information processing via predictions that are based on prior experiences. The brain is thus likened to a probabilistic prediction machine. There has been a growing – though inconsistent – literature to suggest that features of autism spectrum conditions (ASCs) are associated with a deficit in modelling the world through such prediction-based inference. However empirical evidence for differences in low-level sensorimotor predictions in autism is still lacking. One approach to examining predictive processing in the sensorimotor domain is in the context of self-generated (predictable) as opposed to externally-generated (less predictable) effects. We employed two complementary tasks – force-matching and intentional binding – which examine self-versus externally-generated action effects in terms of sensory attenuation and attentional binding respectively in adults with and without autism. The results show that autism was associated with normal levels of sensory attenuation of internally-generated force and with unaltered temporal attraction of voluntary actions and their outcomes. Thus, our results do not support a general deficit in predictive processing in autism.