Skip to main content

Negative Valenzsysteme im System der Research Domain Criteria

Empirische Resultate und neue Entwicklungen

Negative valence systems in the system of research domain criteria

Empirical results and new developments

Zusammenfassung

Hintergrund

Die Research-Domain-Criteria(RdoC)-Domäne „negative Valenzsysteme“ kann dazu verwendet werden, sowohl lang etablierte als auch kürzlich entwickelte Forschungsansätze zu subsumieren, die theoretisches Wissen und klinische Praxis verschiedenster psychischer Störungen aufgreifen.

Ziel der Arbeit

Es soll umrissen werden, inwiefern die fünf Konstrukte innerhalb der RDoC-Domäne „negative Valenzsysteme“ dazu beitragen können, bisherige wissenschaftliche Erkenntnisse in ein kohärentes, aber gleichzeitig differenziertes biopsychosoziales Modell zu integrieren.

Material und Methoden

Es handelt sich um eine qualitative Übersichtsarbeit, die anhand exemplarischer Studien und selektierter Übersichtsarbeiten empirische Ergebnisse zusammenfasst und neuere Entwicklungen diskutiert.

Ergebnisse und Diskussion

Die RDoC-Domäne „negative Valenzsysteme“ differenziert in drei Konstrukten den Zeithorizont, in dem Personen adäquat auf (1) akute, (2) potenzielle und (3) anhaltende Bedrohungen durch negative Stimuli oder Situationen reagieren müssen. Diese drei Konstrukte können in spezifischen Paradigmen und umschriebenen neuronalen Schaltkreisen gut abgebildet werden. Zwei weitere Konstrukte fokussieren auf die negativen Auswirkungen von (4) Verlusten und (5) frustrierender Nichtbelohnungen, wobei ersteres aktuell noch unscharf definiert erscheint und letzteres klar durch die Verbindung zu bestimmten Arten von Aggressionen umschrieben wird. Behaviorale, physiologische und neuronale Reaktionen auf akute und potenzielle Bedrohungen können gut zwischen Mensch und Tier verglichen und durch mathematische Modelle spezifiziert werden. Diese Modelle könnten dazu beitragen, die Verarbeitung negativer Stimuli oder Situationen bei gesunden und psychisch erkrankten Menschen besser zu verstehen.

Abstract

Background

The research domain criteria (RDoC) domain of negative valence systems can be used to subsume long established and recently developed research approaches, which build upon theoretical knowledge and clinical practice of various psychiatric disorders.

Objective

This article outlines how the five constructs within the RDoC domain of negative valence systems can contribute to integrating empirical studies into a coherent and differentiated biopsychosocial model.

Material and methods

This is a qualitative review article that summarizes empirical results and discusses new developments on the basis of exemplary studies and selected reviews.

Results and discussion

The RDoC domain of negative valence systems differentiates in three constructs the time horizon, in which persons need to adequately react to (1) acute, (2) potential, and (3) sustained threats elicited by negative stimuli or situations. These three constructs can be outlined relatively well with specific experimental paradigms and neuronal circuits. Two further constructs focus on the negative consequences of (4) losses and (5) frustrative non-rewards. The former seems to be currently relatively diffusely defined whereas the latter is clearly circumscribed by its relation to specific forms of aggression. Behavioral, physiological, and neuronal reactions to acute and potential threats can be well compared between humans and animals and can be specified with the help of mathematical models. These models can contribute to a better understanding of how healthy and diseased persons process negative stimuli or situations.

This is a preview of subscription content, access via your institution.

Literatur

  1. Bach DR, Castegnetti G, Korn CW et al (2018) Psychophysiological modeling: current state and future directions. Psychophysiology 55:1–16. https://doi.org/10.1111/psyp.13209

    Article  Google Scholar 

  2. Bach DR, Korn CW, Vunder J, Bantel A (2018) Effect of valproate and pregabalin on human anxiety-like behaviour in a randomised controlled trial. Transl Psychiatry 8:157. https://doi.org/10.1038/s41398-018-0206-7

    CAS  Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  3. Bertsch K, Florange J, Herpertz SC (2020) Understanding brain mechanisms of reactive aggression. Curr Psychiatry Rep. https://doi.org/10.1007/s11920-020-01208-6

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  4. Biedermann SV, Biedermann DG, Wenzlaff F et al (2017) An elevated plus-maze in mixed reality for studying human anxiety-related behavior. BMC Biol 15:1–13. https://doi.org/10.1186/s12915-017-0463-6

    Article  Google Scholar 

  5. Botvinik-Nezer R, Holzmeister F, Camerer CF et al (2020) Variability in the analysis of a single neuroimaging dataset by many teams. Nature 582:84–88. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2314-9

    CAS  Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  6. Center for Open Science Open Science Framework https://www.cos.io. Zugegriffen: 1. Dez. 2020

  7. Disner SG, Beevers CG, Haigh EAP, Beck AT (2011) Neural mechanisms of the cognitive model of depression. Nat Rev Neurosci 12:467–477. https://doi.org/10.1038/nrn3027

    CAS  Article  PubMed  Google Scholar 

  8. Ford JM, Morris SE, Hoffman RE et al (2014) Studying hallucinations within the NIMH RDoC framework. Schizophr Bull 40:295–304. https://doi.org/10.1093/schbul/sbu011

    Article  Google Scholar 

  9. Gollwitzer M, Abele-Brehm A, Fiebach C et al (2020) Management und Bereitstellung von Forschungsdaten in der Psychologie: Überarbeitung der DGPs-Empfehlungen https://doi.org/10.31234/osf.io/hcxtm

    Book  Google Scholar 

  10. Huys QJM, Maia TV, Frank MJ (2016) Computational psychiatry as a bridge from neuroscience to clinical applications. Nat Neurosci 19:404–413. https://doi.org/10.1038/nn.4238

    CAS  Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  11. Kaminski J, Katthagen T, Schlagenhauf F (2019) Computationale Psychiatrie: Datengetriebene vs. mechanistische Ansätze. Nervenarzt 90:1117–1124. https://doi.org/10.1007/s00115-019-00796-w

    Article  PubMed  Google Scholar 

  12. Korn CW, Bach DR (2018) Heuristic and optimal policy computations in the human brain during sequential decision-making. Nat Commun 9:325. https://doi.org/10.1038/s41467-017-02750-3

    CAS  Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  13. Korn CW, Bach DR (2019) Minimizing threat via heuristic and optimal policies recruits hippocampus and medial prefrontal cortex. Nat Hum Behav. https://doi.org/10.1038/s41562-019-0603-9

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  14. Korn CW, Sharot T, Walter H et al (2014) Depression is related to an absence of optimistically biased belief updating about future life events. Psychol Med 44:579–592. https://doi.org/10.1017/S0033291713001074

    CAS  Article  PubMed  Google Scholar 

  15. Korn CW, Vunder J, Miró J et al (2017) Amygdala lesions reduce anxiety-like behavior in a human benzodiazepine-sensitive approach-avoidance conflict test. Biol Psychiatry 82:522–531. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2017.01.018

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  16. Koudys JW, Traynor JM, Rodrigo AH et al (2019) The NIMH research domain criteria (RDoC) initiative and its implications for research on personality disorder. Curr Psychiatry Rep 21:37. https://doi.org/10.1007/s11920-019-1023-2

    Article  PubMed  Google Scholar 

  17. Kozak MJ, Cuthbert BN (2016) The NIMH research domain criteria initiative: Background, issues, and pragmatics. Psychophysiology 53:286–297. https://doi.org/10.1111/psyp.12518

    Article  PubMed  Google Scholar 

  18. LeDoux JE, Pine DS (2016) Using neuroscience to help understand fear and anxiety: a two-system framework. Am J Psychiatry 173:1083–1093. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2016.16030353

    Article  PubMed  Google Scholar 

  19. Levy I, Schiller D (2021) Neural computations of threat. Trends Cogn Sci 25:151–171. https://doi.org/10.1016/j.tics.2020.11.007

    Article  PubMed  Google Scholar 

  20. Lonsdorf TB, Menz MM, Andreatta M et al (2017) Don’t fear ‘fear conditioning’: methodological considerations for the design and analysis of studies on human fear acquisition, extinction, and return of fear. Neurosci Biobehav Rev 77:247–285. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2017.02.026

    Article  PubMed  Google Scholar 

  21. Mobbs D, Trimmer PC, Blumstein DT, Dayan P (2018) Foraging for foundations in decision neuroscience: insights from ethology. Nat Rev Neurosci 19:419–427. https://doi.org/10.1038/s41583-018-0010-7

    CAS  Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  22. Morawetz C, Riedel MC, Salo T et al (2020) Multiple large-scale neural networks underlying emotion regulation. Neurosci Biobehav Rev 116:382–395. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2020.07.001

    Article  PubMed  Google Scholar 

  23. NIMH RDoC matrix (2021) RDoC matrix. https://www.nimh.nih.gov/research/research-funded-by-nimh/rdoc/constructs/rdoc-matrix.shtml. Zugegriffen: 1. Dez. 2020

  24. NIMH workshop (2011) Negative valence systems. https://www.nimh.nih.gov/research/research-funded-by-nimh/rdoc/negative-valence-systems-workshop-proceedings.shtml. Zugegriffen: 1. Dez. 2020

  25. Niv Y, Langdon A (2016) Reinforcement learning with Marr. Curr Opin Behav Sci 11:67–73. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2016.04.005

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  26. Poldrack RA (2021) Cognitive atlas. https://www.cognitiveatlas.org/. Zugegriffen: 1. Dez. 2020

  27. Poldrack RA, Yarkoni T (2016) From brain maps to cognitive ontologies: Informatics and the search for mental structure. Annu Rev Psychol 67:587–612. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-122414-033729

    Article  PubMed  Google Scholar 

  28. Schmahl C, Niedtfeld I, Herpertz SC (2018) Borderline-Persönlichkeitsstörung: Veränderung der Hirnstruktur und -funktion durch Psychotherapie. Nervenarzt 89:1232–1236. https://doi.org/10.1007/s00115-018-0587-0

    CAS  Article  PubMed  Google Scholar 

  29. Schulze L, Schulze A, Renneberg B et al (2019) Neural correlates of affective disturbances: a comparative meta-analysis of negative affect processing in borderline personality disorder, major depressive disorder, and posttraumatic stress disorder. Biol Psychiatry Cogn Neurosci Neuroimaging 4:220–232. https://doi.org/10.1016/j.bpsc.2018.11.004

    Article  PubMed  Google Scholar 

  30. Sharot T, Korn CW, Dolan RJ (2011) How unrealistic optimism is maintained in the face of reality. Nat Neurosci 14:1475–1479. https://doi.org/10.1038/nn.2949

    CAS  Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  31. Sutton RS, Barto AG (2018) Reinforcement learning: an introduction, 2. Aufl. MIT Press, Cambridge

    Google Scholar 

  32. Walter H (2017) Research Domain Criteria (RDoC): Psychiatrische Forschung als angewandte kognitive Neurowissenschaft. Nervenarzt 88:538–548. https://doi.org/10.1007/s00115-017-0284-4

    CAS  Article  PubMed  Google Scholar 

  33. Wolf RC, Hildebrandt V, Schmitgen MM et al (2020) Aberrant gray matter volume and cortical surface in paranoid-type delusional disorder. Neuropsychobiology 79:335–344. https://doi.org/10.1159/000505601

    Article  PubMed  Google Scholar 

Download references

Danksagung

C. W. Korn bedankt sich bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) für die Förderung durch eine Emmy Noether-Nachwuchsgruppe (KO 5385/1‑1, Projektnummer 392443797). R. C. Wolf bedankt sich für Förderung durch die DFG (WO 1883/13‑1; WO 1883/15-1).

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding authors

Correspondence to Christoph W. Korn or Robert C. Wolf MHBA.

Ethics declarations

Interessenkonflikt

C.W. Korn und R.C. Wolf geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Für diesen Beitrag wurden von den Autoren keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.

Additional information

figure qr

QR-Code scannen & Beitrag online lesen

Rights and permissions

Reprints and Permissions

About this article

Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this article

Korn, C.W., Wolf, R.C. Negative Valenzsysteme im System der Research Domain Criteria. Nervenarzt 92, 868–877 (2021). https://doi.org/10.1007/s00115-021-01166-1

Download citation

  • Accepted:

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/s00115-021-01166-1

Schlüsselwörter

  • Kognitive Neurowissenschaften
  • Psychische Störungen
  • Bedrohungen
  • Verlust
  • Aggression

Keywords

  • Cognitive neuroscience
  • Mental disorders
  • Threats
  • Loss
  • Aggression