Nannan Pan1 †, Yongxin Yang2 †, Xin Du1, Xin Qi1, Guijin Du3, Yang Zhang1, Xiaodong Li3* və 
Quan Zhang1*- 1Tianjin Tibb Universiteti Ümumi Xəstəxanası Riyoloji və Tianjin Key Laboratoriyası, Tianjin, Çin
- 2Psixologiya şöbəsi, Linyi Dördüncü Xalq Xəstəxanası, Linyi, Çin
- 3Radiologiya şöbəsi, Linyi Xalq Xəstəxanası, Linyi, Çin
İnternetin inkişafı ilə artan sayda yeniyetmə, həddindən artıq onlayn oyun oynayır ki, bu da fərdlər və cəmiyyət üçün mənfi təsirlərə səbəb olur. Əvvəlki tədqiqatlar İnternet oyun bozukluğu (IGD) olan şəxslərdə boz maddələrin həcminin (GMV) dəyişdiyini göstərdi, lakin yeniyetmələrdə IGD və GMV ilə bütün beyin arasında əlaqə hələ də aydın deyil. Bu işdə, onlayn oyun oynayan 67 kişi yeniyetmədə yüksək qətnamə ilə anatomik görüntüləmə aparıldı; və Youngın İnternet bağımlılığı testi (IAT) IGD meylini test etmək üçün edildi. FMRIB Proqram Kitabxanası (FSL), təhsil yaşına və yaşına nəzarət edildikdən sonra GMV ilə IAT puanı arasındakı voksel əsaslı əlaqələri hesablamaq üçün istifadə edilmişdir. İkitərəfli postcentral girinin (postCG) GMV-ləri, ikitərəfli presentral girus (preCG), sağ ön qabaqcıl, sol posterior midcingulate korteks (pMCC), sol alt parietal lob (IPL) və sağ orta frontal girus (MFG) IAT skoru ilə mənfi əlaqədə idi. IAT puanı ilə ikitərəfli postCG, sol preCG, sol pMCC və sağ MFG-nin GMV-ləri arasında onlayn oyun oynayan ümumi müddətə nəzarət edildikdən sonra hələ də korrelyasiya mövcud idi. İştirakçılar IAT balına görə iki qrupa bölündükdə, bu IAT ilə əlaqəli beyin bölgələrinin GMV-ləri yüksək IAT skor alt qrupunda (IAT skoru> 50) aşağı IAT bal alt qrupunda (IAT skoru ≤50) aşağı idi. Nəticələrimiz sensorimotor proses və idrak nəzarəti ilə əlaqəli beyin bölgələrinin GMV-lərinin IGD meyli ilə əlaqəli olduğunu göstərdi. Bu tapıntılar IGD-nin qarşısının alınması və müalicəsi üçün yeni hədəflərə səbəb ola bilər.
giriş
Ötən onilliklərdə internet həyatımızda vacib rol oynayıb. Ancaq daha çox gənclər İnternetdə sörf edirlər və onlayn oyun oynayırlar ki, bu da ergenlərin özlərinə və cəmiyyətə mənfi təsiri ilə nəticələnir. Epidemioloji bir araşdırma göstərir ki, internet oyun qüsuru (IGD), İnternet bağımlılığı alt tipi (IA) (1), Çinli gənclər arasında çox geniş yayılmış bir psixi sağlamlıq problemi idi (2). Buna görə, IGD'nin nöromekanizmini daha çox tədqiq edən və IGD'nin qarşısının alınması və müalicəsinə qatqı təmin edən bir çox tədqiqat edildi.
Beynin struktur neyroimaging fərdi şəxsiyyət xüsusiyyətləri ilə bağlı beyin mexanizmlərini araşdırmaq üçün istifadə oluna bilər (3-5). Əvvəlki struktur tədqiqatlar göstərir ki, İGD olan şəxslər bir çox kortikal və subkortikal ərazilərdə gri-maddə həcmini (GMV) və ya GM yoğunluğunu azaltmış kimi, boz maddədə (GM) struktur anormallıqlara malikdirlər (6-11) və frontal və temporal bölgələrdə GMV artmışdır (8, 12). Bu işlər, ventral striatum kimi frontal, temporal, parietal və subkortikal bölgələrdə çox sayda beyin sahəsinin IA ilə əlaqələndirildiyini və IA-nın nöromekanizmlərinin anlaşılmasına kömək etdiyini irəli sürdü. Əvvəlki tədqiqatların əksəriyyəti yalnız İnternet istifadəsi testi (IAT) kimi klinik sorğu ilə diaqnoz edilmiş IA və ya IGD-ə yönəldilmişdir və IGD fərdləri ilə sağlam idarələr arasında davranış və beyin funksiyası və strukturunda olan fərqləri müqayisə etmişdir. Əslində, online oyun oynayan bütün şəxslər IGD13). Buna görə, yalnız IGD diaqnozu olan şəxslərin deyil, IGD-nin müxtəlif səviyyələrində olan online oyunçuların struktur korrelyasiyalarının araşdırılması vacibdir.
Son zamanlar üç tədqiqat birbaşa IA meylinin nüvə birliklərinə yönəldilmişdir. Wen və Hsieh (14) bütün beyin funksional əlaqələri və gənc bir qrup gənc (19-29 il) səviyyəsində IA səviyyəsinin əlaqəsini araşdırdı və əsasən frontal bölgələrdən ibarət olan iki şəbəkə IA meylinə nisbətdə əlaqələndirildi. Li və al. (15) sağ dorsolateral prefrontal korteksin strukturu və funksional birləşməsi sağlam gənc yetkinlik qrupunda (18-27 il) IAT bal ilə müsbət əlaqəli olduğunu bildirmişdir. Kühn (16) Fronto-striatal şəbəkə daxilində beyin bölgələrinin GMV'sinin IAT hesabı ilə qiymətləndirilən həddindən artıq İnternet istifadə ilə əlaqəsi olduğunu ortaya qoydu. Bundan əlavə, əvvəlki işlər də GMV dəyişiklikləri IGD mövzularında online oyun bağımlılığı şiddəti ilə bağlı olduğunu göstərmişdir. Məsələn, Weng et al. hüdud orbitofrontal korteks və ikitərəst insulun GMV'lərinin IGD mövzularında onlayn oyun bağımlılığı şiddəti ilə pozitiv olduğunu göstərdi7). Cai et al. nüvəli akumbenslərin GMV'sinin artdığı IGD fərdlərindəki IAT skoru ilə əlaqəli olduğunu bildirdi (17). Zhou et al. sağ orbitofrontal korteksdə aşağı GMV internet oyunçuları daxilində yüksək onlayn video oyun bağımlılığı şiddəti ilə əlaqəli olduğunu göstərdi (18). Bu işlər beyin strukturları və funksiyaları IA səviyyəsi ilə bağlı olduğunu göstərdi. Lakin bütün beyinlər arasında IGD və GMV arasında olan tendensiya arasındakı əlaqələr yeniyetmələrdə (14-18 il) hələ açıq şəkildə qiymətləndirilməmişdir. 14 və 18 yaş arasındakı ergen psixoloji inkişafın kritik dövründədir və asılılıq və mənfi təsirlərə19, 20). Maddə asılılığı ilə bağlı bir çox tədqiqat 14-dan 18 ilədək olan yaşlılara diqqət yetirmişdir (21, 22). Böyük nümunə tədqiqat göstərmişdir ki, İGD çoxlu elementik və orta sinif şagirdləri arasında onlayn oyunlar oynayan tələbələr arasında 22.5%2). Buna görə, beyin struktur korelasyonlarını ergenlerde IGD eğilimi ile incelemek daha çox gereklidir (14-18 il).
Bundan əlavə, əvvəlki araşdırmalar göstərir ki, uzunmüddətli onlayn oyun oynayan oyunçuların beynində strukturun yenidən qurulmasına səbəb ola bilər (12, 23, 24). Ventrolateral prefrontal korteks, dorsolateral prefrontal korteks, əlavə motor sahəsi və rostral anterior sindrom korteksindəki GMVs IA pozuqluğu olan erkən yaşlarda oynayan onlayn oyun müddəti ilə əlaqəli idi6, 25). Buna görə də, onlayn oyunun oynanma müddəti GMV ilə əlaqəni təsirləndirə bilərmi və IGD meylini öyrənmək lazımdır.
Bu işdə, online oyun oynayan 67 kişi ergenleri (14-18 il) işə alındı. Voksel əsaslı korrelyasiya təhlili online oyun oynayan ümumi vaxt üçün nəzarət əvvəl və sonra IAT hesab ilə bağlı beyin bölgələri aşkar etmək üçün aparılıb. Əvvəlki araşdırmalara əsasən, prefrontal-striatal sxemlər bağımlılığı ilə sıx bağlıdır. Ventral striatum, asılılıqda iştirak edən vərdiş öyrənmə və ödüllendirme prosesində iştirak etdi (26, 27) və prefrontal korteksin mükafatlandırma prosesinə təsirinin azaldılması effekti asılılıq mexanizmlərindən biridir (28, 29). Buna görə biz İGD tendensiyası bilişsel nəzarət (prefrontal korteks) və ödüllendirme prosesi (ventral striatum) ilə bağlı beyin bölgələri ilə əlaqəli ola biləcəyini fərz etdik. Bu iş, ergenlerde IGD'nin qarşısının alınması və müalicəsi üçün yeni hədəflərə gətirib çıxara bilər.
Material və metodlar
Mövzu
Bu işdə onlayn oyun oynayan altmış yeddi sağ əlli ergen (14-18 yaş, ortalama 15.54 ± 0.14) işə qəbul edildi. Yirmi 67 iştirakçıları bir Səhiyyə Məktəbinin tələbələri idi və 47 iştirakçılarından 67, mümkün olan IGD səbəbiylə valideynləri psixiatr götürdükləri gənclər idi. Bütün iştirakçılar 6-12 il üçün ibtidai məktəbdən orta məktəblərə qədər təhsil almışlar. Bütün iştirakçılar online oyun oynayan zaman onlayn vaxtdan 80% -dən çox xərcləmişlər. Bu işə yalnız kişi ergenləri daxil edilmişdir, çünki nisbətən az sayda qadın online oyunlar oynayır və IGD2, 30). Həll edilmə meyarları aşağıdakılardan ibarətdir: spirtli sui-istifadə və ya narkotik asılılığı; yuxusuzluq, migren, tinnitus və diqqət kəsir hiperaktiv xəstəlik kimi nörolojik və ya psixiatrik xəstəliklərin mövcudluğu; Beyin travması, beyin şişi və ya epilepsiya kimi fiziki xəstəliklərin tarixi klinik qiymətləndirmə və tibbi qeydlərə görə qiymətləndirilmişdir; MHİ ziddiyyəti; və şərti MR-də görünən anormalliklər. Bu iş Tianjin Tibb Universiteti Ümumi Xəstəxanasının Əxlaqi Komitəsi tərəfindən təsdiqləndi və bütün iştirakçılar və onların qəyyumları institusional təlimatlara əsasən yazılı razılığa gəldilər.
Anket
Bu işdə IGD meylinin şiddətini qiymətləndirmək üçün İnternet bağımlılığı testi istifadə edilmişdir. IAT 20 elementlərindən ibarətdir və bu sualların cavabı 1-5 hesabı kimi təsvir edilmişdir (1 = "nadir" olaraq 5 = "həmişə") (31). 20 elementlərinin ümumi hesabı internetin asılılığının şiddətini ölçür. Online oyun oynayan təcrübə qiymətləndirilmişdir vasitəsilə Oyunun uzunluğu və miqdarı haqqında sorğu-sual verən bir öz-özünə hesabat anketi. Online oyun oynayan ümumi vaxt online oyunlar oynayan günlərə çarpan olaraq gündə saat hesablanır. Bütün iştirakçıların Kəşfiyyat Qrupu (IQ) Standard Raven-in Progressive Matrices istifadə edərək test edilmişdir. Anksiyete və depressiya özünü qiymətləndirmə narahatlıq skalası (SAS) və özünü qiymətləndirmə depressiyası ölçüsü (SDS) istifadə edərək mətnləşdirildi.
Struktur MRI
Struktur şəkilləri Siemens 3.0 T skaneri (Magnetom Verio, Siemens, Erlangen, Almaniya) istifadə edərək əldə edilmişdir. 192 bitişik sagittal yüksək çözünürlüklü anatomik görüntülər aşağıdakı üç parametrli T1 ağırlıqlı həcmli maqnetizasiya hazırlanmış sürətli gradient-echo sekansı ilə əldə edilmişdir: TR = 2000 ms, TE = 2.34 ms, TI = 900 ms, flip açı = 9 °, FOV = 256 mm × 256 mm, dilim qalınlığı = 1 mm, matris ölçüsü = 256 × 256.
Voxel-əsaslı Morfometri (VBM) Təhlili
Bütün struktur görünüşləri VBM8 alət qutusu ilə hazırlanmışdır1 SPM8 (Görüntüleme Sinirbiliminin Xoş Şöbəsi, London, Böyük Britaniya)2 MATLAB R2010a (Math Works Inc, Sherborn, MA, ABŞ-da) üzərində işləyir. Təsvirlərin yenidən qurulması zamanı üçölçülü həndəsi korreksiya edilmişdir. Bundan sonra, bütün iştirakçıların fərdi doğma görünüşləri GM, ağ cisim (WM) və beyin spinal sıxı (CSF) olaraq bölünmüşdür və GM seqmentləri diffeomorfik anatomik qeydiyyatdan keçmiş yalan algebra () ilə Monreal Nöroloji İnstitutunun şablonuna normalləşdirilmişdir DARTEL) (32). Qeydə alınmış GM şəkilləri daha sonra yerli genişlənmə və ya daralma üçün düzəliş etmək üçün çözgü sahəsindəki Jacobian bölünərək modulyasiya edildi. Modulyasiya olunmuş GM şəkillərinin hamarlanması üçün maksimum yarıdan 8 mm-lik tam eni olan izotropik Gauss nüvəsi qəbul edilmişdir. Bütün iştirakçılardan normallaşdırılmış GM-nin ortalama görüntüsündən eşik 0.3 olaraq təyin edilmiş GM maskası yaratmaq üçün istifadə edilmişdir (hesablanmış GM fraksiya dəyərləri> 30% olan piksellər seçilmişdir). Daha sonra GM maskası, aşağı GM ehtimal dəyərləri olan pikselləri istisna etmək üçün statistik analiz üçün açıq bir maska kimi istifadə edildi.
Statistik təhlili
Voxel-wise çox regresyon təhlili, təhsilin yaşı və ilinə nəzarət edildikdən sonra bütün iştirakçılar arasında GMV və IAT hesabı arasındakı əlaqəni araşdırmaq üçün həyata keçirilmişdir. Parametrik olmayan permütasiya yanaşması (33) FMRIB Software Library (FSL) -da əmr edilmiş randomizə vasitəsi ilə həyata keçirilmişdir.3. Kütülmə dərəcəsi və hündürlüyü bir statistikə uyğunlaşdırdığından və klasterin yaradılması üçün ərsələmə sərbəst seçiminin tələb olunmadığı üçün ərəfəsiz kümelenmə artımı (TFCE) təhlili aparıldı34). GMV və IAT skoru arasındakı korrelyasiya 5,000 təsadüfi permütasiyaları ilə permütasiyaya əsaslanan qeyri-parametrik testlərdən istifadə edilmişdir. Önemli olan statistik eşikada müəyyən edilmişdir P <0.01. Onlayn oyun oynama müddətinin GMV və IAT arasındakı əlaqəni təsir edib-etmədiyini aydınlaşdırmaq üçün, Voxel-müdrik çoxsaylı regresiya analizi yenidən narahatlıq yaradan bir dəyişiklik kimi onlayn oyun oynayan zaman əlavə edildi.
GMV ilə IAT puanı arasında korrelyasiya olan qruplar maraq bölgələri (ROI) olaraq təyin olundu və hər bir ROI daxilində orta GMV çıxarıldı. ROI əsaslı korrelyasiya təhlili yaş və təhsil illərinə nəzarət edildikdən sonra orta GMV ilə IAT puanı arasında aparılmışdır. Sonra bütün iştirakçılar yüksək IAT bal qrupu (IAT bal> 50, iki alt qrupa bölündülər) N = 30) və aşağı İAT hesab qrupu (IAT hesabı ≤ 50, N = 37). İki alt qrup arasındakı GMV-də fərq General Linear Model təhlili ilə sınaqdan keçirilib, təhsilin yaşı və ilini nəzarət edirdi. Mərhələ səviyyələri həm də müəyyən edilmişdir P <0.05.
Nəticələr
İştirakçılar IGD meylini qiymətləndirmək üçün istifadə edilən IAT üzrə orta hesabla 46 hesabına sahib idi. Mövzular online oyun oynayan 5.5 h / gün xərclədi və orta 56 ay davam etdi. Klinik və demoqrafik xüsusiyyətlər Cədvəldə verilmişdir 1.
Cədvəl 1. İştirakçı xüsusiyyətləri.
Voxel-müəllif korrelyasiya analizində ikitərəfli post-central gyri (postCG), ikitərəfli prekondral gyri (preCG), sağ prekursor, sol posterior orta məclis korteks (pMCC), sol inferior parietal lob (İPL) və sağ orta frontal girus (MFG) IAT puanı ilə əhəmiyyətli dərəcədə korrelyasiya edilmişdir (Şəkil 1; Cədvəl 2). Şəkil 2 GMV və IAT hesabı arasında ROI əsaslı korrelyasiyalarını göstərir. Onlayn oyun oynayan zaman ümumi narahatlıq kovaryası olaraq əlavə olunduqdan sonra, ikitərəfli postCG, sol preCG, sol pMCC və sağ MFG (IAT) və GMV arasında korrelyasiya hələ də mövcud idi (Şəkil 3; Cədvəl 3).
Şəkil 1. Adolesan onlayn oyun oyunçularında İnternet bağımlılığı testi (IAT) hesabına mənfi struktur göstərən beynin bölgələri. IAT skoru ikitərəfli post-mərkəzli gyri, ikitərəfli prekontrol gyri, sağ prekursor, sol posterior orta sindiret korteks, sol inferior parietal lobule və sağ orta frontal girusun boz-maddə həcminə (GMVs) mənfi olaraq bağlandı. Aşağıdakı rəqəmlər Montreal Nöroloji İnstitutu tərəfindən əlaqələndirilir z-axis. Colorbar -log-un təmsil edir p.
Cədvəl 2. Beyin bölgələri, internet bağımlılığı testi (İAT) hesabına struktur korrelyasiya göstərdi.
Şəkil 2. Gri-maddə həcmi (GMV) və İnternet bağımlılığı testi (IAT) hesabı arasında faiz dərəcələrinə (ROI) əsaslanan korrelyasiya analizi. Təhsilin yaşı və ili korrelyasiya təhlili zamanı nəzarəti olduğu üçün qalıq istifadə edilmişdir.
Şəkil 3. Online oyun oynayan ümumi vaxt üçün nəzarət edildikdən sonra adolesan onlayn oyun oyunçularında İnternet bağımlılığı testine (IAT) bal saldıqlarını göstərən beynin bölgələri. IAT skoru ikitərəfli post-mərkəzli gyri, sol precentral girus, sol arka orta sindiret korteksi və sağ orta frontal girusun gri-maddə həcminə (GMVs) mənfi olaraq bağlandı. Aşağıdakı rəqəmlər Montreal Nöroloji İnstitutu tərəfindən əlaqələndirilir z-axis. Colorbar -log-un təmsil edir p.
Cədvəl 3. Regionlarda online oyun oynayan ümumi vaxt üçün nəzarət edildikdən sonra İnternet bağımlılığı testi (IAT) hesabı struktur korrelyasiya göstərdi.
Cədvəldə göründüyü kimi 4, iştirakçılar IAT balına görə iki alt qrupa bölündükdə, yüksək IAT balına sahib (IAT bal> 50) alt qrup, aşağı IAT bal qrupu (IAT skoru ≤) olan alt qrupla müqayisədə səkkiz bölgənin yeddisində daha az GMV göstərdi. 50) (P <0.05).
Cədvəl 4. İki alt qrup arasındakı gümüş maddə həcminin (GMV) əsasən müqayisəsi regionların maraqları (ROI).
Müzakirə
Bu işdə, GMV və IGD tendensiyası arasındakı əlaqə, adolesan onlayn oyun oyunçularında bütün beyində qiymətləndirildi. Online oyun oynayan ümumi vaxtın təsirinə nəzarət edildikdən sonra, ikitərəfli postCG, sol preCG, sol pMCC və sağ MFG'nin GMV'lləri IGD tendensiyasına hələ də mənfi təsir göstərmişdir. Sensorimotor proses və bilişsel nəzarət ilə bağlı beyin bölgələrində aşağı GMV olan gənclər IGD tendensiyasına daha yüksək idi.
MFG-də GMV-nin kognitiv nəzarətdə iştirak edən prefrontal korteksin bir hissəsi kimi,35, 36), IGD tendensiyası ilə mənfi bir şəkildə əlaqələndirilmişdir. Struktur və funksional anormallıqlar IGD (37-40). Məsələn, prefrontal korteksdə az aktivasiya IA40). Əvvəlki tədqiqatlar IGD fərdlərində prefrontal korteksdə aşağı GM sıxlığı və GMV37, 39). İGD fərdlərində sağ MFG daxilində aşağı tezlikli dalğalanmanın kiçik amplitudası da aşkar edilmişdir (41). Prefrontal korteksdə anormal aktivasiya də narkotik asılılığına məruz qalan şəxslərdən, eləcə də marixuana istifadə edənlərdən və qaçqın kokain istifadələrindən (42-44). Prefrontal korteks funksional keçidində oxşar dəyişikliklər spirtli bağımlılığı olan şəxslərdə və İGD45, 46). Bu tədqiqatlar göstərir ki, prefrontal korteksin struktur və ya funksional vəziyyəti asılılıqla bağlıdır. Bu çalışmada, hüceyrə MFG'sinin GMV'si IAT puanı ile negatif bir ilişki içindeydi ve yüksek IAT puan altgrupta düşük IAT puan altgrupunda daha aşağı idi. Sağ MFG-də struktur anormallıq online oyun oyunçularında bilişsel nəzarətin pozulmasına gətirib çıxara bilər. Nəticədə, onlayn oyun oyunçular problemli onlayn oyun oynayaraq nəzarət edə bilmədilər və IGD-ə daha çox meyl göstərdilər.
Hipotez ilə uyğun gəlmirik, biz IAT hesabı ilə əlaqəli ventral striatumun GMV tapmadıq. Ventral striatum bağımlılığı ilə əlaqədar kritik bir bölgədir və adətən asılılığı olan fərdlərdə qeyri-normal aktivliyini təqdim edir (26, 27). Bizim çalışmamızda adolesan onlayn oyun oyunçularına diqqət yetirdik, lakin yalnız ventilyasiya striatumunun mənfi nəticəsinə dair açıqlama ola biləcək IGD fərdləri deyil. Lakin, bu mənfi nəticə böyük nümunə ölçüsü ilə gələcək tədqiqatlarda yoxlanılmalıdır.
Gözlənilmədən əvvəl, sensorimotor prosesdə iştirak edən preCG, postCG və pMCC IAT hesabı ilə mənfi korrelyasiya göstərdi. PreCG, motorun planlaşdırılması və aparılmasında böyük rol oynayıb (47). Ergenlik, sinir inkişafının kritik bir dövrüdür və ətraf mühit faktorlarından təsirlənməyə meyllidir. Əvvəlki araşdırmalar göstərir ki, spirt və narkotik istifadə gənclərin inkişaf edən beyinlərində GMV-ni dəyişə bilər (48). Bir tədqiqat metamfetaminin daha uzun müddət istifadə edilməsi preCG-də GMV azaldılması49). Bizim tədqiqatımızda preAQ-nin GMV yüksək IAT bal alt qrupunda aşağı IAT hesabı alt qrupundan daha aşağı idi. Tədbirin qarşısının alınması və qarşısının alınması nəzərə alınmaqla konseptual əsas motor korteksi (50), preCG-nin azalmış GMV IGD tendensiyası ilə bağlı ola bilər. PostCG, əsas sensor korteksdən ibarətdir və sensor məlumatların inteqrasiyasında iştirak edir (24). PostCG-nin GMV və IAT hesabı arasında mənfi korrelyasiya bu IAT-nin yüksək olduğu şəxslərdə bu bölgənin aşağı GMV deməkdir. PostCG'sinin anormal funksiyası bağlantısı IGD olan ergenlerde (51). PostCG'sinin azaldığı GMV və kortikal qalınlığı da sırasıyla eroin istifadəçilərində (52) və online oyun bağımlılığı olan ergenler (53). Zəif postCG qəbul, işlənmə və bədənlə əlaqəli siqnalların inteqrasiyasında anormalliyə səbəb ola bilər və həyəcan, diqqət, stress, mükafat və kondisionerlə bağlı davam edən davranışa yol verməməyə başlaya bilər və nəhayət,54). Bu çalışmada sol pMCC'de IAT skoruna negatif yapısal korelasyonlar da bulunmuştur. PMCC sensorimotor şəbəkəsində iştirak edən beyin bölgələri ilə geniş funksional əlaqə saxlayır (55, 56) və sensorimotor inteqrasiyasında və mühərrik nəzarətində57). Sensorotor bölgələri yalnız hərəkətin əsas aspektlərini nəzarət etmir, eyni zamanda insan davranışını58). Sensorimotor şəbəkənin funksional xüsusiyyətləri asılılıqda automatized / compulsive davranışlar üçün uyğun ola bilər (59). Kokain bağımlılığı olan şəxslərdə sensorimotor korteks pozğunluğu da bildirildi (60, 61) və spirt alımı (62). Birlikdə alındıqda, preCG, postCG və pMCC daxilində GMVs azalması sensorimotor şəbəkəsinin anomaliyaları ilə əlaqəli ola bilər və bundan sonra da IGD tendensiyası ilə əlaqələndirilir.
Bu işdə, online oyun oynayan ümumi vaxtın təsirinə nəzarət edildikdən sonra, IAT skoru ilə sağ preCG / postCG, sol IPL və hüququ precuneus arasında GMVs arasında mənfi əlaqələr yox oldu. PreCG / postCG sensorimotor prosesində iştirak etdi (63); IPL və düzgün previewus, görməli və qəsdən emal ilə yaxından əlaqələndirilmişdir (64-66). Oyun prosesi oyunçuların uzun müddət ekranda kiçik dəyişikliklərə tam diqqət göstərməsini tələb edir, sonra görmə qabiliyyətini zədələyir (65), vizual diqqətlə əlaqəli bölgələrdə GMV azalması ilə əlaqəli ola bilər. Əvvəlki tədqiqatlar əvvəlcədən müəyyən edilmiş GMV8) və IPL'nin kortikal qalınlığının azalması (53) online oyun bağımlılığı olan şəxslərdə. Bizim nəticələrimiz, bəzi beyin bölgələrində vizual diqqət və sensorimotor prosesinə bağlı GMV azalmasının online oyun oynayan ümumi vaxtından təsirləndiyini, yəni online oyun oynayan bir cəm təsiri göstərdiyini göstərmişdir.
Çalışmamızda bir neçə məhdudiyyət qeyd olunmalıdır. Birincisi, beyin GMV və IAT hesabı arasında bəzi korrelyasiya olmasına baxmayaraq, bu korrelyasiya təhlillərində nəyə əsasən aydın ola bilməz. Yüksək IAT hesabına malik olan erkən yaşda olan GMV-lər aşağı həddindən artıq onlayn oyun oynayır və ya IGD-ə həssas olan əvvəlcədən hazırlanmış bir vəziyyət ola bilər. İkincisi, IAT subyektiv anketdir və IGD meylinin qiymətləndirilməsi üçün daha obyektiv üsullar tələb olunur. Üçüncüsü, online oyunlar oynayan ümumi vaxt yalnız mümkün bir ölçü idi və kifayət qədər dəqiq olmaya bilər. Dördüncüsü, oyun janrının gələcək tədqiqatlarda nəzərə alınması lazım olan nəticələrə təsirini istisna edə bilmərik. Nəhayət, bizim işimizdə yalnız ergenlər işə qəbul edildi. Buna görə də, mövcud tapıntılar erkən onlayn oyun oyunçularla məhdudlaşır.
Nəticə
Bu çalışmada IGD eğilimine yönelik yapısal korelasyon, bir ergen online oyun oyuncusunun bir qrupunda incelenmiştir. Sensorimotor proses və bilişsel nəzarət ilə bağlı beyin bölgələrinin GMV'si IAT skoru ilə əlaqəli olduğu təsbit edildi. Sensorimotor proses və idrak nəzarəti ilə əlaqəli bölgələrin aşağı GMV yüksək IGD meylinə səbəb ola bilər, bu da ergenlikdə IGD'nin qarşısının alınması və müalicəsi üçün yeni hədəflərə gətirə bilər.
Etik bəyanatı
Bu iş Tianjin Tibb Universiteti Ümumi Xəstəxanasının Əxlaqi Komitəsi tərəfindən təsdiqləndi və bütün iştirakçılar və onların qəyyumları institusional təlimatlara əsasən yazılı razılığa gəldilər.
Müəllif iştirakları
NP, YY, XL və QZ nəzərdə tutulmuş tədqiqat. XQ, XD, GD, YZ və QZ tədqiqatları həyata keçirmişdir. YY klinik qiymətləndirmədə iştirak etdi. NP, YZ, GD və QZ məlumatları təhlil etmişdir. NP, YZ, XL, YY və QZ yazdı.
Maraqların Münaqişəsi
Müəlliflər bildirirlər ki, tədqiqat potensial münaqişələr kimi başa düşülə bilən hər hansı bir kommersiya və ya maliyyə əlaqəsi olmadıqda həyata keçirilir.
Dəyişikliklər
References
1. Blok JJ. DSM-V məsələləri: İnternet asılılığı. Am J Psixiatriya (2008) 165(3):306–7. doi:10.1176/appi.ajp.2007.07101556
2. Li Y, Zhang X, Lu F, Zhang Q, Wang Y. Çində ibtidai məktəb və orta məktəb şagirdləri arasında İnternet bağımlılığı: milli nümunə nümunə araşdırma. Cyberpsychol Behav Soc Netw (2014) 17(2):111–6. doi:10.1089/cyber.2012.0482
3. Hayakawa YK, Sasaki H, Takao H, Mori H, Hayashi N, Kunimatsu A və digərləri. Voksel əsaslı morfometriya və diffuziya tensorlarının aşkarlanması kimi subklinik depressiya olan qadınlarda struktur beyin anomaliyaları. J Bozukluğu təsir (2013) 144(3):263–8. doi:10.1016/j.jad.2012.10.023
4. Takeuchi H, Taki Y, Sassa Y, Hashizume H, Sekiguchi A, Nagase T, və s. Stroop müdaxiləsi ilə əlaqəli regional boz və ağ maddə həcmi: voxel əsaslı morfometrindən sübutlar. Neuroimage (2012) 59(3):2899–907. doi:10.1016/j.neuroimage.2011.09.064
5. Liu F, Guo W, Yu D, Gao Q, Gao K, Xue Z, və s. Struktur MR taramalarına əsaslanan çox dəyişkən nümunə analiz üsulu ilə əsas depresif bozukluğun müxtəlif terapevtik cavablarının təsnifatı. PLoS One (2012) 7(7):e40968. doi:10.1371/journal.pone.0040968
6. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, Yang X və digərləri. Internet bağımlılığı pozuqluğu olan ergenlerde mikroyapı anormallikleri. PLoS One (2011) 6(6):e20708. doi:10.1371/journal.pone.0020708
7. Weng CB, Qian RB, Fu XM, Lin B, Han XP, Niu CS, və s. Online oyun asılılığında gri maddə və ağ maddə anomaliyaları. Eur J Radiol (2013) 82(8):1308–12. doi:10.1016/j.ejrad.2013.01.031
8. Sun Y, Sun J, Zhou Y, Ding W, Chen X, Zhuang Z, və s. İnternet oyun bağımlılığında DKI istifadə edərək boz maddədə in vivo mikroyapı dəyişikliklərinin qiymətləndirilməsi. Behav Brain Funct (2014) 10:37. doi:10.1186/1744-9081-10-37
9. Ko CH, Hsieh TJ, Wang PW, Lin WC, Yen CF, Chen CS, və s. İnternet oyun bozukluğu olan böyüklərdəki amygdalıların boz rəngli maddə sıxlığını və funksional əlaqəsini pozmuşdur. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psixiatriya (2015) 57:185–92. doi:10.1016/j.pnpbp.2014.11.003
10. Lin X, Dong G, Wang Q, Du X. 'İnternet oyununa bağımlılarla' anormal boz maddə və ağ maddə həcmi. Addict Behav (2015) 40:137–43. doi:10.1016/j.addbeh.2014.09.010
11. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR, və s. Internet bağımlılığında gri maddə anomaliyaları: bir voksel əsaslı morfometri öyrənilməsi. Eur J Radiol (2011) 79(1):92–5. doi:10.1016/j.ejrad.2009.10.025
12. Kuhn S, Gleich T, Lorenz RC, Lindenberger U, Gallinat J. Super mario oynayan, strukturun beyin plastisiyasını yaradır: ticarət video oyun ilə təlimdən meydana gələn boz maddə dəyişiklikləri. Mol Psixiatriya (2014) 19(2):265–71. doi:10.1038/mp.2013.120
13. Przybylski AK, Weinstein N, Murayama K. Internet oyun bozukluğu: yeni bir fenomenin klinik əhəmiyyətini araşdırır. Am J Psixiatriya (2017) 174(3):230–6. doi:10.1176/appi.ajp.2016.16020224
14. Wen T, Hsieh S. Şəbəkə bazlı təhlillər, İnternet bağımlılığı tendensiyası ilə bağlı funksional əlaqəni göstərir. Ön Hüm Neyrozcu (2016) 10:6. doi:10.3389/fnhum.2016.00006
15. Li W, Li Y, Yang W, Zhang Q, Wei D, Li W, et al. Sağlam gənc yetkinlərdə İnternet meylində fərdi fərqlərlə əlaqəli beyin strukturları və funksional əlaqə. Neuropsychologia (2015) 70:134–44. doi:10.1016/j.neuropsychologia.2015.02.019
16. Kuhn S, Gallinat J. Brains online: İnternetdən istifadənin struktur və funksional korrelyasiyası. Addict Biol (2015) 20(2):415–22. doi:10.1111/adb.12128
17. Cai C, Yuan K, Yin J, Feng D, Bi Y, Li Y, və s. Striatum morfometri, internet oyun bozukluğunda bilişsel kontrol eksiklikleri ve semptom şiddeti ile ilişkilidir. Brain Imaging Behav (2016) 10(1):12–20. doi:10.1007/s11682-015-9358-8
18. Zhou F, Montag C, Sariyska R, Lachmann B, Reuter M, Weber B, et al. İnternet oyun bozukluğunun markası kimi orbitofrontal boz maddə çatışmazlığı: bir kesitsel və perspektiv uzununa dizaynı birləşdirən sübutlar. Addict Biol (2017). doi: 10.1111 / adb.12570
19. Ac-Nikoliç E, Zariç D, Niciforoviç-Surkoviç O. Novi Sadda məktəblilər arasında İnternet bağımlılığının yaygınlığı. Srp Arh Celok Lek (2015) 143(11–12):719–25. doi:10.2298/SARH1512719A
20. Gonzalvez MT, Espada JP, Orgiles M, Morales A, Sussman S. Nicotinin layihənin EX'ların alimlərdəki tütün istifadəsini azaltma təsirlərinin vasitəçi olduğu asılılıq. Ön Psychol (2016) 7:1207. doi:10.3389/fpsyg.2016.01207
21. Colby SM, Nargiso J, Tevyaw TO, Barnett NP, Metrik J, Lewander W, et al. Adolesanların siqaret çəkməsinin dayandırılması üçün qısa məsləhətlərə qarşı güclü motivasion müsahibə: randomizə edilmiş klinik sınaqdan nəticələr. Addict Behav (2012) 37(7):817–23. doi:10.1016/j.addbeh.2012.03.011
22. Teşekkür D, Domingo-Salvany A, Barrio Anta G, Sanchez Manez A, Llorens Aleixandre N, Suelves JM, et al. Tarama alətlərinin seçimi: Adolesanların İspan əhalisində problematik sirr istifadəsi ilə bağlı vəziyyət. ISRN Addict (2013) 2013:723131. doi:10.1155/2013/723131
23. Kuhn S, Romanowski A, Schilling C, Lorenz R, Morsen C, Seiferth N və digərləri. Video oyununun neyro əsasları. Translated Psixiatriya (2011) 1:e53. doi:10.1038/tp.2011.53
24. Tanaka S, Ikeda H, Kasahara K, Kato R, Tsubomi H, Sugawara SK və digərləri. Vizual və voksel əsaslı morfometriya (VBM) tədqiqatı fəaliyyət video oyun mütəxəssisləri daha böyük sağ posterior parietal həcmi. PLoS One (2013) 8(6):e66998. doi:10.1371/journal.pone.0066998
25. Lee D, Namkoong K, Lee J, Jung YC. İnternet oyun bozukluğu olan gənc böyüklərdəki anormal boz maddə həcmi və dürtüsellik. Addict Biol (2017). doi: 10.1111 / adb.12552
26. Ashby FG, Turner BO, Horvitz JC. Kortik və bazal ganglilər vərdiş öyrənmə və avtomatlaşdırma fəaliyyətləri. Trends Cogn Sci (2010) 14(5):208–15. doi:10.1016/j.tics.2010.02.001
27. Volkow ND, Wang GJ, Fowler JS, Tomasi D, Telang F. Addiction: Dopamin mükafat dövründən sonra. Proc Natl Acad Sci ABŞ (2011) 108(37):15037–42. doi:10.1073/pnas.1010654108
28. Walter M, Wang Y, Yin Y, Sun YW, Zhou Y, Chen X, və s. İnternet oyun bozukluğu olan erkən yaşlarda prefrontal lob interhemisferik funksional keçid: azalma-dövlət fMRI istifadə edən əsas tədqiqat. PLoS One (2015) 10(3):e0118733. doi:10.1371/journal.pone.0118733
29. Koob GF, Volkow ND. Narkomaniya asılılığı. Neuropsychopharmacology (2009) 35(1):217–38. doi:10.1038/npp.2009.110
30. Yu L, Şək DT. Hong Kong gənclərindəki İnternet bağımlılığı: üç illik uzunlamasına bir iş. J Pediatr Adolesc Gynecol (2013) 26(3 Suppl):S10–7. doi:10.1016/j.jpag.2013.03.010
31. Gənc KS. İnternetdə asılılıq əlamətlərini necə tanıyacağına və bərpa üçün qalib bir strategiyaya: şəbəkədə tutuldu. Qiymətləndirmə (1998) 21(6):713–22.
32. Ashburner J. Sürətli difeomorfik şəkil qeydiyyat alqoritmi. Neuroimage (2007) 38(1):95–113. doi:10.1016/j.neuroimage.2007.07.007
33. Nichols TE, Holmes AP. Functional neuroimaging üçün qeyri-parametrik permütasyon testləri: nümunələri olan bir primer. Hum Brain Mapp (2002) 15(1):1–25. doi:10.1002/hbm.1058
34. Smith SM, Nichols TE. Eşiksiz kümelenmənin genişləndirilməsi: düzəldilmə problemlərini həll etmək, asılılıqdan asılılıq və lokalizasiyadan çıxış. Neuroimage (2009) 44(1):83–98. doi:10.1016/j.neuroimage.2008.03.061
35. Rd MDA, Cohen JD, Stenger VA, Carter CS. Dorsolateral prefrontal və anterior sindral korteksin bilişsel nəzarətdə rolunu ayırmaq. Elm (2000) 288(5472):1835. doi:10.1126/science.288.5472.1835
36. Yuan P, Raz N. Sağlam yetişkinlərdə prefrontal korteks və icra funksiyaları: struktur neyroimaging işlərinin meta-təhlili. Neurosci Biobehav Rev (2014) 42(5):180–92. doi:10.1016/j.neubiorev.2014.02.005
37. Wang H, Jin C, Yuan K, Shakir TM, Mao C, Niu X və s. İnternet oyun bozukluğu olan ergenlerde boz maddə həcminin və bilişsel nəzarətin dəyişməsi. Ön Behav Neurosci (2015) 9:64. doi:10.3389/fnbeh.2015.00064
38. Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Lin WC və digərləri. Internet oyun bozukluğu oyun inqilabı yayındırma altında cavab inhibisyonu üçün Brain aktivasiya. Kaohsiung J Med Sci (2014) 30(1):43–51. doi:10.1016/j.kjms.2013.08.005
39. Choi J, Cho H, Kim JY, Jung DJ, Ahn KJ, Kang HB və digərləri. Prefrontal korteksdə struktur dəyişiklikləri internet oyun bozukluğu və depresif əhval arasında əlaqələrə vasitəçilik edir. Sci Rep (2017) 7(1):1245. doi:10.1038/s41598-017-01275-5
40. Seok JW, Lee KH, Sohn S, Sohn JH. Internet bağımlılığı olan fərdlərdə riskli qərarlar qəbul edən sinir substratı. Aust NZJ Psixiatriya (2015) 49(10):923–32. doi:10.1177/0004867415598009
41. Park SY, Kim SM, Roh S, Soh MA, Lee SH, Kim H, və s. Online oyun bağımlılığı üçün virtual reallıq müalicə proqramının təsiri. Comput Metodları Proqramları Biomed (2016) 129:99–108. doi:10.1016/j.cmpb.2016.01.015
42. Bolla K, Ernst M, Kiehl K, Mouratidis M, Eldreth D, Contoreggi C, et al. Kəskin kokain istifadə edənlərin prefrontal kortikal disfunksiyası. J Neuropsychiatry Clin Neurosci (2004) 16(4):456. doi:10.1176/jnp.16.4.456
43. Bolla KI, Eldreth DA, Matochik JA, Cadet JL. Keçmiş esrar istifadəçilərində səhv qərarlar qəbul edən sinir substratlar. Neuroimage (2005) 26(2):480–92. doi:10.1016/j.neuroimage.2005.02.012
44. Bolla KI, Eldreth DA, London ED, Kiehl KA, Mouratidis M, Contoreggi C, et al. Qərar vermə vəzifəsini yerinə yetirən kokain qadağan edən orqanlarda orbitofrontal korteks disfunksiyası. Neuroimage (2003) 19(3):1085. doi:10.1016/S1053-8119(03)00113-7
45. Ge X, Sun Y, Xan X, Wang Y, Ding W, Cao M, et al. Nikotin bağımlılığı olan və internet oyun bozukluğu olan fərdlər arasında dorsolateral prefrontal korteksin funksional keçidində fərq. BMC Neurosci (2017) 18(1):54. doi:10.1186/s12868-017-0375-y
46. Han JW, Han DH, Bolo N, Kim B, Kim BN, Renshaw PF. Spirtli asılılıq və İnternet oyun pozuntuları arasında funksional əlaqə arasındakı fərqlər. Addict Behav (2015) 41:12–9. doi:10.1016/j.addbeh.2014.09.006
47. Nock NL, Dimitropolous A, Tkach J, Frasure H, von Gruenigen V. Davamlı bir həyat tərzi müdaxiləsindən sonra obez endometrial xərçəngdən sağ qalanlarda yüksək kalorili qida maddələrinə neyrot aktivləşdirmənin azaldılması: pilot bir iş. BMC Neurosci (2012) 13:74. doi:10.1186/1471-2202-13-74
48. Squeglia LM, Boz KM. Alkoqol və narkotik istifadə və inkişaf edən beyin. Curr Psixiatriya Rep (2016) 18(5):46. doi:10.1007/s11920-016-0689-y
49. Hall MG, Alhassoon OM, Stern MJ, Wollman SC, Kimmel CL, Perez-Figueroa A və digərləri. Metamfetamine bağlı xəstələrə qarşı kokaində boz maddə anormallikləri: neyroimaging meta-analiz. Am J Narkotik Alkoqol İstifadəsi (2015) 41(4):290–9. doi:10.3109/00952990.2015.1044607
50. Stinear CM, Coxon JP, Byblow WD. Ilkin motor korteks və hərəkətin qarşısının alınması: dayanma yerinə gedir. Neurosci Biobehav Rev (2009) 33(5):662–73. doi:10.1016/j.neubiorev.2008.08.013
51. Zhang JT, Yao YW, Li CS, Zang YF, Shen ZJ, Liu L və digərləri. İnternet oyun pozuntuları olan gənc yetkinlərdə insulanın istirahət-əyarı funksionallığının dəyişməsi. Addict Biol (2016) 21(3):743–51. doi:10.1111/adb.12247
52. Gardini S, Venneri A. Posterior insulada asılılıq üçün struktur həssaslıq və diatez kimi boz rəngli maddədir. Brain Res Bull (2012) 87(2–3):205–11. doi:10.1016/j.brainresbull.2011.11.021
53. Yuan K, Cheng P, Dong T, Bi Y, Xing L, Yu D, və s. Onlayn oyun bağımlılığı ilə gecikmə dövründə kortikal kalınlık anormallikleri. PLoS One (2013) 8(1):e53055. doi:10.1371/journal.pone.0053055
54. Paulus MP, Stewart JL. İnteroziya və narkomaniya. Neurofarmakoloji (2014) 76 (Pt B): 342-50. doi: 10.1016 / j.neuropharm.2013.07.002
55. Picard N, Strick PL. Medial divarın motor sahələri: onların yerləşdiyi yerin və funksional aktivliyin nəzərdən keçirilməsi. Cereb Cortex (1996) 6(3):342–53. doi:10.1093/cercor/6.3.342
56. Yu C, Zhou Y, Liu Y, Jiang T, Dong H, Zhang Y, və s. İnsan sindromu korteksinin funksional segregasiyası funksional keçid əsasında neyroanatomik parelletmə ilə təsdiqlənir. Neuroimage (2011) 54(4):2571–81. doi:10.1016/j.neuroimage.2010.11.018
57. Wang D, Zhou Y, Zhuo C, Qin W, Zhu J, Liu H, və s. Şizofreniyada sindrom alt bölgələrinin funksional keçidinin dəyişməsi. Translated Psixiatriya (2015) 5:e575. doi:10.1038/tp.2015.69
58. Casartelli L, Chiamulera C. Motor yolu: autizm və narkotik asılılığında motor sistemi ilə hərəkətlərin anlaşılması və formalaşmasının klinik təsirləri. Cogn təsir edən Behav Neurosci (2016) 16(2):191–206. doi:10.3758/s13415-015-0399-7
59. Gremel CM, Lovinger DM. Qeyri-təhlükəli dərmanların təsirlərində associativ və sensorimotor kortiko-bazal qanglilərə dair rollar. Genlər Brain Behav (2017) 16(1):71–85. doi:10.1111/gbb.12309
60. Porrino LJ, Lyons D, Smith HR, Daunais JB, Nader MA. Kokain özünü idarəsi limbic, assosiasiya və sensorimotor striatal bölgələrin mütərəqqi iştirakını təmin edir. J Neurosci (2004) 24(14):3554–62. doi:10.1523/JNEUROSCI.5578-03.2004
61. Hanlon CA, Wesley MJ, Roth AJ, Miller MD, Porrino LJ. Kronik kokain istifadəçilərində laterallığın itməsi: sensorimotor nəzarətin fMRI istintaqı. Psixiatriya Res (2010) 181(1):15–23. doi:10.1016/j.pscychresns.2009.07.009
62. Nikolaou K, Critchley H, Duka T. Alkol müdaxilənin qarşısını almaq üçün nüvə substratlarını təsir göstərir, amma stimulun stimullaşdırılmasına mane olur. PLoS One (2013) 8(9):e76649. doi:10.1371/journal.pone.0076649
63. White LE, Andrews TJ, Hulette C, Richards A, Groelle M, Paydarfar J və et al. İnsan sensorimotor sisteminin quruluşu. I: mərkəzi sulkosun morfologiyası və sito-arxitekturası. Cereb Cortex (1997) 7(1):18–30. doi:10.1093/cercor/7.1.18
64. Cavanna AE, Trimble MR. Həssaslıq: funksional anatomiya və davranışla əlaqəli bir nəzərdən keçirilir. Beyin (2006) 129(Pt 3):564–83. doi:10.1093/brain/awl004
65. Feng Q, Chen X, Sun J, Zhou Y, Sun Y, Ding W, et al. İnternet oyun asılılığı olan erkən yaşlarda arterial spin etiketli perfüzyonlu magnetik rezonans görüntülərin Voxel səviyyəli müqayisəsi. Behav Brain Funct (2013) 9(1):33. doi:10.1186/1744-9081-9-33
66. Due DL, Huettel SA, Hall WG, Rubin DC. Siqaret tapşırıqları ilə ortaya çıxan mesolimbik və visuospatial neyron sxemlərdə aktivləşdirmə: funksional maqnit rezonans görüntülərindən sübutlar. Am J Psixiatriya (2002) 159(6):954–60. doi:10.1176/appi.ajp.159.6.954
;
