Empathy in schizophrenia: neural alterations during emotion recognition and affective sharing

Knobloch, Simon; Habel, Ute; Reindl, Vanessa

doi:44362

Empathy in schizophrenia: neural alterations during emotion recognition and affective sharing

Knobloch, Simon^RWTH*

2025

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Simon Knobloch

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2025

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak10

Hauptberichter/Gutachter
Habel, Ute (Thesis advisor)^RWTH* ; Reindl, Vanessa (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2025-05-05

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2025-04832
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1012049/files/1012049.pdf

Einrichtungen

Klinik und Lehrstuhl für Psychiatrie, Psychotherapie und Psychosomatik (535500-2 ; 934910)

Projekte

GRK 2150 - GRK 2150: Neuronale Grundlagen der Modulation von Aggression und Impulsivität im Rahmen von Psychopathologie (269953372) (269953372)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 610

Kurzfassung
Einleitung: Defizite in der Emotionserkennung und -verarbeitung sind charakteristisch für Patienten mit Schizophrenie. Methoden: Wir untersuchten die Emotionserkennung und das affektive Teilen, mit statischen und dynamischen Gesichtsstimuli im fMRT bei 22 Schizophrenie-Patient:innen und 22 gesunden Kontrollen. Die aktuelle Symptomatik und kognitive Defizite wurden als potenzielle Einflussfaktoren untersucht. Ergebnisse: Patienten zeigten nur eine verlängerte Reaktionszeit in der Altersschätzung der Gesichter. Bei der Verarbeitung von Emotionen zeigte sich ein Unterschied in der neuronalen Reaktion der Patienten, ohne ein beobachtbares Verhaltenskorrelat. Ein höherer Score negativer Symptome war mit einem höheren Anteil an geteilten emotionalen Stimuli im affektiven Teilen assoziiert. Während der Emotionserkennung und Altersbestimmung in statischen Stimuli zeigte sich eine reduzierte Aktivierung des bilateralen anterioren cingulären Cortex und der rechten anterioren Insula. Während des Erkennens und Teilens von Emotionen in Videostimuli zeigten die Patienten eine reduzierte Aktivierung im linken und rechten Nucleus caudatus, der rechten AI und dem inferioren frontalen Gyrus, dem rechten Kleinhirn und dem linken Thalamus. Diese Regionen sind als Teil eines neuronalen Netzwerks bekannt, das mit Empathie-Aufgaben in Verbindung steht. Diskussion: Wir schließen daraus, dass Patienten Defizite in der Verarbeitung komplexer visueller Informationen unabhängig vom emotionalen Inhalt auf Verhaltensebene aufweisen und dass diese Defizite mit abweichenden neuronalen Aktivierungsmustern in Emotionverarbeitungsnetzwerken einhergehen. Die rechte anteriore Insel als Integrator dieser Netzwerke spielt eine Schlüsselrolle in diesen abweichenden neuronalen Aktivierungsmustern und ist somit ein vielversprechendes Ziel für Neurofeedback-Ansätze.

Introduction: Deficits in emotion recognition and processing are characteristic for patients with schizophrenia [SCZ]. Methods: We targeted both emotion recognition and affective sharing, one in static and one in dynamic facial stimuli, during functional magnetic resonance imaging [fMRI] in 22 SCZ patients and 22 matched healthy controls [HC]. Current symptomatology and cognitive deficits were assessed as potential influencing factors. Results: Behaviorally, patients only showed a prolonged response time in age-discrimination trials. For emotion-processing trials, patients showed a difference in neural response, without an observable behavioral correlate. During emotion and age recognition in static stimuli, a reduced activation of the bilateral anterior cingulate cortex [ACC] and the right anterior insula [AI] emerged. In the affective sharing task, patients showed a reduced activation in the left and right caudate nucleus, right AI and inferior frontal gyrus [IFG], right cerebellum, and left thalamus, key areas of empathy. Discussion: We conclude that patients have deficits in complex visual information processing regardless of emotional content on a behavioral level and that these deficits coincide with aberrant neural activation patterns in emotion processing networks. The right AI as an integrator of these networks plays a key role in these aberrant neural activation patterns and, thus, is a promising candidate area for neurofeedback approaches.

OpenAccess:
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