İnternet bağımlılığı olan ergenlerde funksional beyin bağlantısının azalması (2013)

giriş

İnternet bağımlılığı, həm ictimaiyyətdə, həm də dünyada elmi ictimaiyyətdə tanınır [1]nisbətən yeni bir vəziyyət olsa da, onun psikopatolojik xüsusiyyətləri və nörobioloji mexanizmləri zəif başa düşülür. Son neyroimaging tədqiqatları beynin funksiyası və internet asılılığı ilə əlaqəli strukturda əhəmiyyətli dəyişikliklər bildirmişdir. Bu işlərin əksəriyyəti vəzifələr zamanı aparılan funksional maqnit-rezonans görüntüləmələrindən (fMRI) istifadə edərək frontal və striatal bölgələrə və daha az dərəcədə parietal və insula korteksinə [2]-[5]. Bundan əlavə, pozitron emissiya tomoqrafiyası (PET) istifadə edərək, Kim et al. (2011), dopamin D2 reseptorunun ikitərəfli kaudatda və sağ kostyumda mövcudluğunu azaldıb [6], və Hou et al. (2012) bir foton emisyonlu bilgisayarlı tomoqrafiya (SPECT) istifadə edərək, internet bağımlılığı olan böyüklərdəki striatal dopamin taşıyıcı ifadə səviyyəsini azaldıb [7]. Bu aşkarlıqlar yalnız maddə asılılığını deyil, həm də fronto-striatal circuitry patologiyasını vurğulayan davranış bağımlılığı (məsələn, patoloji qumar) ibarət olan asılılıq pozğunluqlarının mövcud nəzəri modellərinə uyğun gəlir [8], eləcə də insula [9], [10]. Zhou və digərləri tərəfindən struktur MRI tədqiqatları. (2011) və Yuan et al. (2011) birlikdə prefrontal korteks daxil olmaqla beyin bölgələrindəki boz maddə anormalliyini təklif etmişdir [11], [12]Lin və digərləri tərəfindən diffuziya-tensor görüntüləmə tədqiqatı. (2012) internet bağımlılığı olan ergenlerde yaygın ağ cevher anormalliklerini bildirdi [13]. Nəhayət, Liu et al. (2010) internet bağımlılığında dəyişikliyin regional homojenliyini tapdı [14]Bu biliklərimizə görə, bu narahatlıqla əlaqədar ədəbiyyatda yalnız istirahət-dövlət fMRI-nın tapılmasıdır [15]. Müəlliflər hər vokselin qan-oksigen səviyyəsinə asılı olan (BOLD) siqnalında ən yaxın 26 qonşu vokselləri ilə voksel-ağıllı bir şəkildə temporal homojenliyi araşdırdılar.

Resting-state fMRI - spontan beyin fəaliyyətinin bölgələrarası korrelyasiyalarını araşdırmaq üçün nisbətən yeni bir görüntüləmə üsuludur. birinin xüsusi bir vəzifə etmədən skanerdən sakitcə yatıb olduğu qeyd edildi [16]. Bu yanaşma yaxşı təyin edilmiş funksional sistemlərin xəritələri üçün etibarlı bir metod təmin edir [17], [18]. Dinlenme-dövlət tədbirləri etibarlıdır [19], [20], genetik nəzarət altında [21]-[23], beyin funksional təşkilatının daxili xüsusiyyətlərini indeksləşdirmək fikrindədir [24], bəzi xəbərdarlıqlara tabedir [25]. Qrafik nəzəri texnika ilə birləşən resting-state fMRI beynin funksional dinamikasının böyük miqyaslı təşkili və psixopatoloji şəraitdə onun pozulmasını araşdırmaq üçün güclü vasitədir [26].

Bu çalışmada, sağlamlıq fərdləri və internet bağımlılığı olan ergenlər arasında, 90 fərqli kortikal və subkortikal beyin bölgələrinin geniş bir dəsti arasında funksional əlaqədə fərqlər eşitmək üçün dinləmə dövlətindən istifadə edilmiş fMRI məlumatlarından istifadə edilməklə, təklif olunan subtiplər arasında həddindən artıq onlayn oyun oynayan fərdlərə diqqət yetirilmişdir bu pozğunluqdan [27]. Biz şəbəkə topoloji pozuntularının təhlili də etdik [28] qoşulma gücü içərisində olan qrup arasındakı fərqlərin funksional qarşılıqlı fəaliyyətlərin qlobal yenidən konfiqurasiyası ilə əlaqəli olub olmadığını qiymətləndirmək [26]bir çox başqa psixiatrik xəstəlikdə olduğu bildirildi [29], [30].

İnternet bağımlılığında əvvəlki struktur və funksional neyroimaging nəticələr əsasında [3], [4], [6], [7], [15]maddə asılılığı pozğunluğunun qurulmuş nəzəri modelləri ilə birlikdə [8], [9]internet bağımlılığı olan ergenlerin, faryal ve striatal bölgeler arasında değişen bölgeler arası bağlantısı olacağını, parietal korteks ve insula'nın daha da ileri götürülebileceğini düşündük.

Material və metodlar

Etik bəyanatı

Bu iş, Seul Milli Universitetində insan mövzusuna istiqamətli kurumsal araşdırma heyəti tərəfindən təsdiqləndi. Bütün yeniyetmələr və onların valideynləri təhsilə girişdən əvvəl yazılı razılığa gəldilər. Tədqiqat Helsinki Deklarasiyasına uyğun olaraq aparılmışdır.

İştirakçılar

İnternet bağımlılığı olan 12 sağ əlli kişi ergen və 11 sağ əlli və cinsi əlaqəli [31] Bu işə sağlam idarələr qatıldı. Internet bağımlılığının diaqnozu İnternet istifadəindən yaranmış problemlərin dərəcəsini qiymətləndirən 20 məntəqəli Likert miqyaslı 5 elementlərdən ibarət olan Gənc İnternet Bağımlılığı Ölçeği (YIAS) [32]və digər psixiatrik xəstəliklərin istisna edilməsinə imkan verən, təsirə məruz qalan xəstəliklər və şizofreniya üçün hazırkı və ömür sürümü (K-SADS-PL), yaradılan etibarlılığa və etibarlılığa malik olan yarım strukturlaşdırılmış diaqnostik müsahibə vasitəsi [33], [34]. İnternet bağımlılığı ilə iştirak edənlər online oyunların azaldılmasına cəhd edərkən mənfi təsirlərə məruz qaldıqları zaman əhval-ruhiyyəyə mənfi təsir göstərən, onlayn oyun oynayan, dözümsüzlük, çəkiliş, onlayn oyun oynayan, online oyunlar səbəbiylə əhəmiyyətli əlaqələri və ya fəaliyyətlərini laqeyd yanaşma) [35], [36]. İnternet bağımlılığı olan bütün iştirakçılar bu bozukluğun təklif olunan alt tipləri arasında həddindən artıq oyun oynadığını bildirdilər. Eyni alətlər sağlam gəncləri işə götürərkən tətbiq olundu. Bütün iştirakçıların demoqrafik məlumatları və kəşfiyyat məntəqəsi (IQ) də qiymətləndirilmişdir (bax Cədvəl 1).

Download: 

 

• PPT

  PowerPoint slaydı

• PNG

  böyük şəkil (21KB)

• TIFF

  orijinal şəkil (58KB)

Cədvəl 1. İştirakçıların demoqrafik və klinik xüsusiyyətləri.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.t001

Məlumatların alınması və şəkil işlənməsi

Resting-state fMRI şəkilləri aşağıdakı parametrlərlə 3T Siemens skanerində (Siemens Magnetom Trio Tim Syngo MR B17, Almaniya) əldə edilmişdir: təkrarlanma vaxtı (TR) 2700 ms; echo zamanı (TE) 30 ms; satın alma matrisi 64 × 64; Görünüş sahəsi (FOV) 192 × 192 mm²; fiqur açısı 90 °; voxel ölçüsü 3.0 mm × 3.0 mm × 3.0 mm; 40 dilimləri. Alınmanın ümumi vaxtı 6 dəqiqə 45 saniydi. Bir baş lövbər istifadə edilmişdir və baş hərəkət süngər material ilə baş ətrafında boş yer doldurulması və aşağı çənə bir tape ilə sabitləşdirməklə minimuma endirildi.

FİMİ şəkillərinin əvvəlcədən hazırlanması Davamlı-Dövlət fMRI (DPARSF) üçün Data Processing Assistant istifadə edərək, [37]Statistik Parametrik Xəritəçəkmə (SPM8) və İstirahət-Dövlət fMRI Data Analiz Toolkit (REST) ​​əsasında qurulmuşdur. Hər bir mövzuda ilk 5 şəkillər atıldı və qalan 145 şəkillər dilim vaxtında düzəldildi və hərəkət əsərlərini düzəltmək üçün ilk həcmdə reallaşdırıldı. Bütün iştirakçılar 0.5 baş hərəkət parametrlərində 0.5 mm yerdəyişmədən və 6 ° dönüşdən az göstərdilər. Bundan əlavə, iki qrup fərqli olmadı (pVan Dijk et al. Tərəfindən təklif olunan dörd baş hərəkət parametrlərində <0.05). [38]: yəni orta baş yerdəyişmə (internet bağımlılığı: 0.04 ± 0.01 mm, nəzarət: 0.04 ± 0.01 mm), maksimum baş yerdəyişmə (internet bağımlılığı: 0.18 ± 0.14 mm, nəzarət: 0.17 ± 0.07 mm), mikro sayı (> 0.1 mm) ) hərəkətlər (2 və 5 mikro hərəkəti olan internet bağımlılığı qrupundakı iki şəxs xaricində bütün iştirakçılar üçün 6-dən çox olmamaq şərti ilə) və baş fırlanması (internet bağımlılığı: 0.04 ± 0.01 °, nəzarət: 0.04 ± 0.00 °). Mekansal normallaşmadan əvvəl, Şablon-O-Matik istifadə edərək, normal beyin inkişafı NIH MRI tədqiqatından alınan məlumatlar əsasında yaşa və cinsə uyğun beyin şablonu yaradıldı. [39]. Bizim fMRI şəkilləri bu xüsusi şablonu istifadə edərək normallaşdırılmış və 6 mm tam genişlikli yarım maksimum Gauss nüvəsi ilə düzəldilmişdir. Məlumatlar daha sonra detrended və boz frekanslar (0.01-0.08 Hz) gri maddənin siqnalları aşkar etmək və səs-küyün təsirini azaltmaq üçün süzüldü. Süzülmüş BOLD siqnalından altı baş hərəkət parametri, ağ cisim siqnalları və serebrospinal maye siqnalları azaldılıb. Nəhayət, bu regressiyanın qalıqları Avtomatlaşdırılmış Anatomik Etiketleme (AAL) atlasına əsaslanan 90 beyin bölgələrindən (düyünlər) çıxarılıb [40]və cütlüklə əlaqəli birliklər hesablanmışdır ki, hər bir mövzuya görə 90 ilə 90 arasında bir əlaqə matrisi əmələ gəlmişdir. Pearson-un korrelyasiya əmsalı (sıfır gecikmə) hər bir cütlü birliyin miqdarını təyin etmək üçün istifadə edilmişdir. Qeyd edək ki, qlobal siqnal mənfi korrelyasiyaların nisbətinin minimal olmasını təmin edərək narahatlıq yaradan bir dəyişiklik kimi daxil edilməyib.

Məlumat Təhlili

Şəbəkə əsaslı statistik (NBS) [41], [42] bölgələrarası funksional əlaqələrdə qrup arasında fərqlər arasında əhəmiyyətli olan regional beyin şəbəkələrini müəyyən etmək üçün istifadə edilmişdir. Xüsusən, hər bir 90 × (90-1) / 2 = 4005 unikal regional eşlemelerdeki korelasyon katsayısı arasında bir qrup arasındakı fərq üçün bir t-testi həyata keçirildi. Rəqəmsal olaraq tanınan bir-birinə bağlı şəbəkələr grafik komponentləridaha sonra t = 3.0 eşikini aşan bir t-statistik ilə əlaqələr arasında müəyyən edilmişdir. Ailə müdrik səhvi (FWE) - düzəldilmiş p-dəyəri permütasiya testi (20000 permutations) istifadə edərək hər bir komponentin ölçüsü üçün hesablanmışdır. Hər permutasiya təsadüfi olaraq qrup etiketlərini qarışdırmaqla və ölçüsünü müəyyənləşdirməyə daxil edilmişdir böyük bir-birinə bağlı şəbəkə, bununla da maksimal komponent ölçülərinin empirik null dağılımını təmin edir [43]. Hər bir əlaqəli şəbəkə üçün FWE düzəlişli bir p dəyəri daha böyük bir əlaqəli şəbəkə və ya bərabər ölçülü bir permütasiya nisbəti olaraq qiymətləndirilmişdir. İki alternativ fərziyyə (bağımlılık> nəzarət və asılılıq <nəzarət) müstəqil olaraq qiymətləndirildi. Bütün bu addımlar Brain Connectivity Toolbox-ın bir hissəsi olaraq sərbəst paylanan NBS proqram paketi istifadə edilərək həyata keçirilmişdir (http://www.brain-connectivity-toolbox.net/) və ya NITRC (http://www.nitrc.org/projects/nbs/). Alternativ atlaslar üçün əhəmiyyətli tapıntıların təkrarlanabilirliyini qiymətləndirmək [44]yuxarıdakı analizlər korteksin qeyri-çakışan bölgələrə ayrılması üçün iki alternativ atlasla əvəz edilmiş AAL atlasla təkrarlandı; yəni Montreal Nöroloji İnstitutu (MNI) struktur atlası (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/data/atlas-descriptions.html) və 120 bölgələrini ehtiva edən təsadüfi bir parıltama [45]. MNI atlası serebral yarımkürədə hər səkkiz anatomik bölgəni təmsil edən qabarıq bir parıltıdır ki, bu da inter-lövhəli əlaqənin xarakterizə olunmasına imkan yaradır.

Bundan sonra, əsas grafik əsaslı şəbəkə tədbirlərində qrup arasında fərqlər test edilmişdir [28]; yəni orta kümelenmə əmsalı, xarakterik yol uzunluğu və kiçik dünyaya nisbəti. Bu tədbirlərin beyin mürəkkəbliyi və təşkilatı baxımından təfsirini son ədəbiyyatda tapa bilərsiniz [26], [30], [46]-[49]. Bağlantı matrisleri, ilk növbədə, sabit birləşmə sıxlığı setinə görə, 10% -dən 30% [28]. Şəbəkə tədbirləri Brain Connectivity Toolbox-da təqdim olunan müvafiq funksiyanı istifadə edərək, hər sıxlıqda hesablanmışdır. Kümelenme katsayısı və xarakterik yol uzunluğu Maslov-Sneppen rewiring alqoritmi istifadə edərək yaradılan 20 təsadüfi şəbəkələrin ansamblı ilə normalləşdi [50]. Sonra iki tərəfli t-testi istifadə edərək, hər bir sıxlıqda qrup arasında fərqlər qiymətləndirilmişdir.

Son olaraq, kümelenme katsayısı ve yol uzunluğu 90 bölgelerinin hər biri üçün yerli olaraq hesablanmışdır. Bölgəyə aid xüsusi tədbirlərdə qrup arasında fərqlər arasında test etmək üçün iki tərəfli t-test də istifadə edilmişdir. Səhv kəşf dərəcəsi (FDR) [51] şəbəkə sıxlığı və bölgələri ailə arasında birdən çox müqayisə etmək üçün istifadə edilmişdir.

Nəticələr

İştirakçı xüsusiyyətləri

Bütün iştirakçılar sağ əlli kişilər idi. İki qrup arasında yaş və IQ arasında heç bir fərq aşkar olunmadı və YİAŞ skoru internet bağımlılığı qrupunda əhəmiyyətli dərəcədə yüksək idi (Cədvəl 1).

Funksional Bağlantıda Qrup Fərqi

NBS əhəmiyyətli dərəcədə göstərən bir şəbəkənip<0.05, FWE-düzəldilmişdir) İnternet bağımlılığı olan ergenlərdə əlaqələrə nəzarətlə müqayisədə azalma. Bu təsirli şəbəkə, 59 fərqli beyin bölgəsini əhatə edən 38 əlaqədən ibarətdir (Şəkil 1). AAL atlasının korteksin qeyri-bərabər bölgələrə ayrılması üçün iki alternativ atlasla əvəz edildiyi şəbəkə geniş yayılmışdır (bax. Şəkil S1). Bu atlaslardan (AAL: 90, MNI: 16, təsadüfi: 120) ibarət bölgələrin ümumi sayında əhəmiyyətli dəyişikliklərə baxmayaraq, ümumi şəbəkə strukturunda nəzərəçarpan uyğunluq aşkar edilmişdir. Şəbəkə ölçüsü daha mürəkkəb bir konfiquraya səbəb olan atlasın həlli ilə (məsələn, bölgələrin ümumi sayı) gözlənilən şəkildə artır. Bununla yanaşı, kortikal və alt-kortikal bölgələr (və müvafiq loblar) üç atlasda geniş yayılmışdır. Rəqəmlər BrainNet Viewer ilə görüntülendi (http://www.nitrc.org/projects/bnv/).

Download: 

• PPT

  PowerPoint slaydı

• PNG

  böyük şəkil (3.47MB)

• TIFF

  orijinal şəkil (3.16MB)

Şəkil 1. İnternet bağımlılığı olan ergenlerde beyin funksional bağlantısının azalması şəbəkəsi.

Qırmızı nöqtələr Avtomatlaşdırılmış Anatomik Etiketleme (AAL) atlasının müəyyən etdiyi beyin bölgələrinin stereotaktik centroidləri (düyünlər) və mavi xətlər şəbəkə bazlı statistika (NBS) ilə təsvir edilmiş təsirə məruz qalan şəbəkədən ibarət suprathreshold əlaqələri (t = 3.0)p<0.05, komponent baxımından düzəldilmişdir). Eksenel görünüş interhemisferik əlaqələrin (yəni sağ və sol yarımkürə arasındakı kəsişmələrin) iştirakını göstərir. Sagittal görünüşü təsirə məruz qalan şəbəkədə frontal, temporal və parietal lobların iştirakını göstərir.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g001

Fornito və ark. [52], AAL bölgələri müvafiq əsas loblara (məsələn, frontal, temporal, parietal) təsnif edilmişdir və bu geniş ölçülü bölmələri birləşdirən əlaqələrin nisbəti hər bir cüt lob üçün müəyyən edilmişdir. Fronto-temporo-parietal əlaqələrin təsiri olduğu təsbit edildi, ancaq oksipital lob təsirlənən şəbəkəyə daxil edilmədi. İnternet bağımlılığı qrupunda azalmış əlaqələrin əksəriyyəti subkortikal bölgələr və frontal (~ 24%) və parietal (~ 27%) kortekslər (Şəkil 2). Hansı subkortikal bölgələrin bu təsbitdə iştirak edə biləcəyini daha yaxşı bilmək üçün hər bir kortikal lob və hər subkortikal bölgə arasında NBS şəbəkəsindəŞəkil S2). Bu analizdə hipokampus, globus pallidus və putamen olan subkortikal bölgələr aşkar edilmişdir. Amigdala və kaudat nüvi təsir şəbəkəsinə daxil edilməmişdir. İki tərəfli putamen, ən geniş şəkildə iştirak edən subkortikal bölgə idi və iştirak edən bütün üç əsas serebral lob ilə əlaqələri azaldı. Bu model, MNI atlasını istifadə edərək çoğaltıldı, nəticədə ortaya çıxan şəbəkə yalnız frontal, parietal və temporal loblara əlavə olaraq kosta və insula daxil idi; kaudat nüvəsi və oksipital lobun təsirə məruz qalmış şəbəkəyə daxil edilməməsi.

Download:  

 

• PPT

  PowerPoint slaydı

• PNG

  böyük şəkil (153KB)

• TIFF

  orijinal şəkil (508KB)

Şəkil 2. Əlaqələrin payı geniş serebral bölgələrin fərqli cütlərini birləşdirən internet bağımlılığından təsirləndi.

Bölmələrin hər bir cütünə aid olan əlaqələrin sayı cüt nöqtəli əlaqələrin ümumi sayı ilə normalləşir. Hipokampus, globus pallidus və putamenin subkortikal kateqoriyaya təyin olunduğunu və ön cingulate girusun frontal kateqoriyaya təyin olunduğunu qeyd edin. Amigdala və kaudat nüvəsi zədələnmiş şəbəkəyə daxil edilməmişdir və bu bölgələri bir lobya təyin etmək lazım gəlmədi. İki tərəfli potsimen, ən geniş şəkildə iştirak edən subkortikal bölgə idi və iştirak edən üç əsas serebral lob ilə əlaqələrin azaldığını göstərir.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g002

İnternet bağımlılığı qrupunda artan bağlantısı olan hər hansı bir şəbəkə müəyyən etmədi. Müəyyən edilmiş şəbəkədə funksional əlaqə və YİAŞ hesabı arasında, ya da internetdə asılılıq qrupunda və ya nəzarətdə heç bir əhəmiyyətli korrelyasiya tapılmadı.

Şəbəkə topologiyasında qrup fərqi

Aralıq şəbəkə sıxlığının hər hansı birində orta kümelenmə əmsalı, xarakterik yol uzunluğu və ya kiçik-dünyəvilik nisbəti arasında qrup arasında fərq yoxdurp<0.05, FDR-düzəldilmişdir) (Şəkil 3). Bundan əlavə, müvafiq yerli (bölgəyə xüsusi) tədbirlər arasında qrup arasındakı fərqlər çoxlu müqayisələr üçün FDR düzəlişindən xilas oldu. Daha az ciddi yanlış müsbət düzəliş tətbiq etmək p<(1/90) = 0.011 [53] lokal kümelenmə katsayısında qrup fərqlərindən və başlıca oksipital loblarda ortaya çıxan yerli yol uzunluğunda meylli səviyyəli təsirləri öyrənmək üçünS1 masaları və S2).

Download: 

 

• PPT

  PowerPoint slaydı

• PNG

  böyük şəkil (1.57MB)

• TIFF

  orijinal şəkil (1.87MB)

Şəkil 3. İnternet bağımlılığı olan ergenlerde beyin funksional bağlantısının kiçik parametrləri.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g003

Müzakirə

İndiyə qədər asılılığı olan ergenlərdə beyin funksional əlaqəli azalmanın sübutu aşkar edilmişdir. Bağımlılıkta kortiko-subkortikal patologiyanın rolunu vurğulayan mövcud modellər ilə uyğun gəlir [54]Dəyişən şəbəkədə əlaqələrin 24% asılı fərdləri və sağlam idarələri fərqləndirən frontal və subkortikal bölgələr arasındakı əlaqələri. Əlavə bir 27% ilə əlaqəli subcortical və parietal sahələr, insula iştirak üçün daha çox məhdud dəlil ilə, yenə də bu bölgələrin addiction bağlılığının son sübutlarla uyğun. 90 fərqli bölgələr arasında beyninə paylanmış cüt-nöqtəli funksional keçid tədbirlərini ehtiva etdiyimiz üçün, analizimizdə kortikosteroidlərdən asılılıq modellərinin ciddi bir testi təmin ediləcəyini unutmayın. Kortiko-subkortikal sistemlərin bu tamamilə məlumatlara əsaslanan təhlili istifadə edərək görkəmli bir patoloji olaraq ortaya çıxması, bu sistemlərin internet bağımlılığına cəlb edilməsinə güclü dəstək verir. Ayrıca, bulgularımız internet bağımlılığının diğer bağımlılık bozuklukları ile birlikte nörobiyolojik özelliklerin paylaşıldığını ve özellikle subkortikal bölgelerin beyin şebeke patolojisinin ana bölgelerini temsil edebileceğini göstərir. Mühüm bir qeyd, narkotik maddələrin istifadəsi üzrə Milli İnstitutunun davranış hörmətlərinin nisbətən asılılıq modelləri ola biləcəyini nəzərə alaraq, bu şərtlərin maddələrin təsirləri ilə çirklənməməsini nəzərə alsaq, [55]. Digər bir çox asılılıq pozuntularının öyrənilməsi maddə istifadəsinin ikincil toksiklik təsirləri ilə əvəzolunmaz şəkildə qarışdırılsa da, internet bağımlılığı davranışla diaqnoz qoyulur və beləliklə, uzun müddətli dərman təsirlərindən asılı olmayan bağımlılığı öyrənmək üçün daha hədəfli bir model təmin edir.

Bu işdə, NBS ölçü dərəcəsi ilə ölçülmüş şəbəkə ölçüsü ilə istifadə edilmişdir; yəni şəbəkəni əhatə edən əlaqələrin ümumi sayıdır. Bu ölçü ölçüsü, şəbəkənin kollektiv şəkildə yaramadığı tək, təcrid olunmuş əlaqələri əhatə edən fokus effektlərinin aşkarlanması üçün uyğun deyil. Bu cür fokal qruplar arası fərqləri test etmək üçün, NBS analizi ölçüsündən çox deyil, komponent kütləsindəki fərqlər üçün test təkrarlandı. Kütləvi statistika, komponent ölçüsündəki fərqliliklərdən daha çox fokus, sıx effektlər üçün daha həssasdır. Bundan əlavə, biz FDR-dən istifadə edərək kənar mülahizələrə üstünlük verdik ki, bu da yüksək intensivliyə, fokus effektlərinə çox həssas olacaqdır. FDP və ya kütləvi statistika ilə qrup arasındakı fərqlər arasında heç bir əhəmiyyət kəsb etməmiş, internet bağımlılığında qüsurlu əlaqə bir neçə kortikal və subkortikal bölgəni əhatə edən paylanmış bir şəbəkə əhatə edir.

Beyin şəbəkəsinin xassələrinin parellasiya şablonunun seçilməsinə həssas olduğu bilinməklə, nodal anlayışlardakı dəyişikliklərə dair hər hansı bir tapıntıın təkrarlılığını qiymətləndirmək üçün bir neçə alternativ parcellasiya sxemini tədqiq etdik [45], [56], [57]. Bu, müəyyən tapıntıların yalnız düyünlərin statistik cəhətdən əlverişli yerləşdirilməsi ilə bağlı olduğunu, lakin digər tanınmış püskürmələ təkrarlanmadığını ehtimal etməyə imkan verdi.

Ifunksional keçid gücünün azalması ilə müqayisədə topoloji parametrləri əhəmiyyətli qrup fərqi olmadığını göstərir. Tip I səhvinə qarşı daha az sərt nəzarət əsasında daha çox kəşfiyyat analizləri apararkən belə nəticələr əsasən oksipital lobu ehtiva edən topoloji fərqini göstərmiş və bu da NBS analizində təsirlənməmişdir. Beləliklə, internet bağımlılığı kortiko-subkortikal dövrlərdə funksional birləşmənin geniş yayılması və əhəmiyyətli dərəcədə azaldılması ilə əlaqəli olmasına baxmayaraq, bu azalma beyin funksional şəbəkə topologiyasında qlobal bir pozulma ilə əlaqələndirilməmişdir. Bu tədqiqat göstərir ki, əsas topoloji tədbirlərdə dəyişiklik olmadığı təqdirdə, funksional əlaqədə yayılmış fərqlər mövcud ola bilər. Əlaqədar topoloji fərqliliklər olmadığı təqdirdə, qoşulma gücündakı fərqlər belə geniş yayılmışdır. Bununla yanaşı, topologiyanın və qoşulma gücünün bir-birinə bağlanma və anormalliklərin fərqli xüsusiyyətləri olduğunu qeyd etmək vacibdir, bir şərtlə ki, digərində anormalliklər nəzərdə tutulmur. Digər xəstəliklərdə oxşar təsbitlər müşahidə edilmişdir [52], [58]. Ancaq bəzi topoloji xüsusiyyətlərindəki qrup fərqliliyinin statistik əhəmiyyətə yönəldiyini qeyd edirik. Daha böyük bir nümunənin təhlili bu təsirləri əhəmiyyətli dərəcədə bəyan etmək üçün lazımi gücə malik ola bilər. Bizim nəticələr topoloji dəyişikliklərin funksional keçid tədbirləri üçün müşahidə olunanlardan daha incə ola biləcəyini göstərir.

59 dəyişən şəbəkədə olan 25 əlaqələri arasında interhemisferik əlaqələr və 34 intrahemisferik idi və beynin uzunmüddətli və qısamüddətli əlaqələrini əhatə edir. Internet bağımlılığı yeni tanınmış bir zehni sağlamlıq vəziyyətinə gəldiyini nəzərə alsaq, konsepsiya və diaqnostika meyarları hələ də çətin və təyin edilməmiş olsa da, bəlkə də bu mövzulardakı beyində geniş bir şəkildə təsirlənmiş bir şəbəkənin tapılması təəccüblü ola bilər. Son vaxtlar Lin və ark. (2012) diffuziya-tensor görüntüləmələrindən istifadə edərək internetdə bağımlılığı olan erkən yaşda beyində ağ maddə bütövlüyünü araşdırdı və internet bağımlılığı qrupunda yüksək FA olmayan bir sahədə olmayan beyin boyunca fraksiyalı anizotropiya (FA) geniş yayılmış bir azalma tapdı [13]. Bu cür nəticələr nümunəmizdə müşahidə olunan funksional pozuntular üçün mümkün anatomik əsasları, həmin iştirakçılarda birləşdirilmiş fMRI və diffuziya çəkisi olan görüntülərdən istifadə etməklə sınaqdan keçirilə biləcək bir fərziyyəyə təsir göstərə bilər [59].

Değişen şebekede bulunan interhemisferik bağlantıların sayısına bağlı olaraq, etkili interhemisferik informasiya uzun süredir beyin funksiyalarında önemlidir [60]-[63]. Bununla yanaşı, asılılıq nisbətən az sayda neyroimaging tədqiqatlar ikitərəfli yarımkürələr arasında funksional inteqrasiyaya yönəlib. Son vaxtlar, Kelly et al. (2011) kokainə bağlı yetişkinlərdə interyemisferik funksional keçid azalıb [64]. Onlar fronto-parietal şəbəkəsinin əsas iştirakçılığını, müvəqqəti bölgələrin nisbətən azaldılması ilə nəticələrə paralel nəticələr göstərdilər. Müəlliflər, əsasən, kronik kokain məruzunun uzunmüddətli təsirlərini əks etdirməklə müzakirə aparırlarsa da, interyüzisfik funksional keçidliyin azalması ehtimalı olan xəstəliklərə qarşı zəiflik kimi kokainə məruz qalma ehtimalı barədə danışdılar. Bizim nəticələr göstərir ki, bu interhemispherik dəyişikliklər nümunəmizdəki bağımlılığın tamamilə davranış qaydaları ilə müəyyənləşdirildiyi nəzərə alınarsa, uzunmüddətli narkotik maddə istifadəsinin orta səviyyəli olmasına baxmayaraq, asılılıq pozuntuları və ya ümumi asılılıq davranışının nüvəli bir korreti əks etdirir. Bu imkanlar narkotik və ya davranış asılılığı pozuqluğu olan fərdlərin qohumları arasında fenotipik oxşarlıqların test edilməsi ilə qiymətləndirilə bilər.

Maraqlıdır ki, frontal və parietal bölgələr arasında bərabərləşən əyləncəli dövlət funksional keçidinin oxşar təsvirləri həm kokain, həm də eroinlərə asılı şəxsdəs [64], [65]. Son bir araşdırmada, Sutherland və ark. (2012) fronto-parietal sxemlərdə azalmış əlaqənin narkotik maddələrdən asılı əhali qruplarının zədələnmiş kognitiv nəzarət şəbəkəsində mərkəzi komponent ola biləcəyini irəli sürdü [54]. İnternet bağımlılığında bulgularımız ayrıca, frontal ve parietal bölgelerdeki funksional bağlantıların azalması, farklı bağımlılık türleri arasında ortak bir karakteristiğin ola biləcəyini düşündürmektedir ve bu da narkotik kullanımının ikinci bir sonucu olmayan paylaşılan bir fenotipin varlığını düşündürmektedir. Bundan əlavə, şizofreniyada bütün beyin funksional keçidinin yaxın zamanda tədqiq edilməsi fronto-parietal və ya fronto-striatal dəyişikliklərdən daha qabarıq fronto-temporal idi [52]bu xəstəliyin klassik patofizyoloji modelləri ilə uyğun gəlir [66]. Əlbətdə ki, bu araşdırmanın ən diqqətəlayiq məqsədi, internet bağımlılığının xüsusilə striatal dövrələrin patologiyası ilə əlaqəli olması, digər asılılıq pozğunluqlarında yayılmış bir sistemdir və ümumi bir nörobiyoloji fenotipini. Yaxşı qurulmuş asılılıq pozğunluqları ilə üst-üstə düşmüş dəyişdirilmiş striatal sxemlərin müəyyən edilməsi, asılılıq modelinin xəstəliyi anlamaq üçün uyğun bir nəzəri çərçivə olub olmadığını yoxlamaq üçün faydalı ola bilər [67], [68]. Lakin, fronto-parietal və fronto-striatal funksional keçid nisbətən daha güclü bir zəiflik addiction bozukluğu üçün əsasən xüsusi ola bilər olub hələ də qalır. Xüsusi spesifikliyi yaratmaq üçün müxtəlif xəstəlikləri birbaşa müqayisə edən gələcək işlər lazımdır.

Mövcud işin ən maraqlı nəticələrindən biri, pudamanın güclü iştirakı idi. Bu beyin strukturu dopamin, o cümlədən bir neçə nörotransmitterləri modullaşdırmaq üçün məlumdur və blinted striatal dopaminergik funksiya asılılıq pozuqluqlarının əsas bioloji mexanizmlərindən biri kimi qəti şəkildə tətbiq edilir [8]. Dopamin, putamen funksiyasının əsas modulatorudur və bu işdə müşahidə olunan funksional əlaqəli pozğunluqlarda mühüm rol oynaya bilər. Bu striatal dopamin nəqlçisinin və D2 reseptorunun mövcudluğunun İnternet bağımlılığı olan insanların dəyişdiyini sübut edən son sübutlarla tutarlıdır [6], [7] beyin dopaminin səviyyəsinin genetik və farmakoloji modulyasiyası funksional keçid qabiliyyətinə böyük təsir göstərə bilər [69]-[71]. Bu köhnə hesabatları nəzərə alaraq və blunted striatal dopaminergik funksiyanı ehtiva edən asılılığı təklif olunan nörobiyoloji mexanizmi [8]Dopaminin bu işdə dəyişmiş funksional keçid göstəricisi kimi təsbit edilən şəbəkədə təsiri anlamaq İnternet bağımlılığının nörobiyoloji əlaqələrini anlamaqda irəli bir əhəmiyyətli yol təqdim edəcəkdir.

Kəpək nüvəsini qoruyan, azalan funksional şəbəkədə ən çox iştirak edən subkortikal bölgə idi. Hər iki quruluş striatumun bir hissəsidir və bu da subkortikal strukturların bir hissəsidir. Piqmentlər adətən motor fəaliyyəti ilə əlaqəli bir beyin bölgəsi sayılır və maddənin əlavə edilməsində az qala caudate. Daşınma fəaliyyəti arasında təkrarlanan barmaq hərəkətlərinin yaxşı öyrənilmiş ardıcıllığının kostikdə aktivləşdirmə ilə əlaqəli olduğu göstərilir. [72]-[76]. İnternet asılılığından əziyyət çəkən insanlar siçan və klaviatura təkrar manipulyasiya edən uzun müddət ərzində müəyyən davranışların daha yüksək sürətinə məruz qala bilər və bu təcrübə onların beyninə təsir göstərə bilər. Buna görə də, putamendən çıxan aberrant bağlantısı bəlkə də internet bağımlılığının xüsusi bir xüsusiyyətini göstərir. Lakin, iştirakçılarımızda barmaq manipulyasiya səviyyəsini ölçmədiyimiz kimi, sümük / klaviatura manipulyasiyasına bağlı olaraq putamenə aid funksional keçiddən daha çox azalma iddiası gələcək araşdırmaya açıq qalır. Alternativ olaraq, tapıntıların toplanmalarında iştirakı kaudat ilə bölüşən və mükafatın emal edilməsi kimi məhdudiyyətlərə məruz qalan bilişsel proseslərdə onun rolunu əks etdirə bilər. [77], [78].

Müzakirə üçün layiq olan başqa bir nöqtə, internet bağımlılığı qrupunda artan funksional bir bağlantının olmamasıdır. Biz əsasən asılılıq qrupundakı funksional əlaqəli funksiyaların azaldılmasını gözlədiyimizə baxmayaraq, xüsusilə də, internetdən asılılığı olan yeniyetmələrin çoxsaylı onlayn fəaliyyətlər səbəbindən təcrübə effektini göstərə biləcəyi fərziyyələrinə baxmayaraq, funksional əlaqələrin artmasını müşahidə etmək imkanını istisna etmədi [79]-[82]. Mənfi tapıntı üçün mümkün bir izahat kiçik nümunə ölçüsümüzün funksional əlaqədə bu praktikaya bağlı artımın aşkarlanmasına imkan verməməsi ola bilər. Ancaq bəzi psixopatologiyaların müəyyən vəzifələrdə və ya şiddətindəki bilişsel performansı azaldıqca və ya artan funksional keçid kimi göstərildiyində tam müəyyən deyildir [83], [84]. Başqa bir diqqət uzun müddətli həddindən artıq internet istifadəsinin zəif əhali sayına görə təsir göstərə bilməsi olmalıdır. Misal üçün, professional online oyunçular adlı bir subpopulyasiya, intensiv internet fəaliyyəti ilə məşğul olur, eyni zamanda uzun müddətli online oyunlar tətbiq edir və internetdə asılılığı olanlara nisbətən oyunlarda daha yaxşı oynayır və hələ də YİAS hesabından əhəmiyyətli dərəcədə aşağı olduğundan bəlli deyil. [85]. Beləliklə, İnternet fəaliyyətində təcrübə effektləri bəlkə də fərddən asılı olaraq fərqlənə bilər.

Bu araşdırmada bəzi əhəmiyyətli məhdudiyyətlər var. Birincisi, nümunə ölçüsü olduqca kiçik idi və bu, bizim gücümüzü funksional əlaqə və YIAS skorları arasında əhəmiyyətli korrelyasiya tapma ehtimalını məhdudlaşdırdı. Beləliklə, cari tapıntı internet addiction və nəzarət ilə iştirakçıların daha böyük bir nümunəsində təkrarlanmalıdır. Buna baxmayaraq diqqətəlayiqdir ki, nümunə ölçüsü, internet bağımlılığının köhnə funksional neyroimaging tədqiqatları ilə müqayisə edilə bilər. Bizim nümunə unikal idi, çünki ən çox köhnə tədqiqatlar böyüklərə əsaslanırdı [2]-[7]. İkincisi, internet bağımlılığının diaqnostik meyarları hələ qəti bir şəkildə qurulmamışdır, baxmayaraq ki, bizim tapıntılar bu pozğunluq pozğunluğu üçün potensial nörobiyoloji əsaslara işarə edir. Üçüncüsü, biz K-SADS-PL istifadə edərək ruhi xəstəliklərdən uzaqlaşdığımıza baxmayaraq, eşqə səviyyəli zehni şəraitdə alt-üst səviyyəli simptomlar hələ də mövcud ola bilərdi. Dördüncüsü, yuxu vərdişləri kimi daha geniş bir sıra klinik məlumatların toplanması bizim məlumatlarımızı zənginləşdirmiş və ədəbiyyata olan töhfəmizi artırmışdır [86], [87]. Nəhayət, kəsişən tədqiqat dizaynı funksional keçidlərin azalması və internet asılılığının inkişafı arasında nedensel əlaqənin təfsirini məhdudlaşdırır. Qeyd edək ki, baş hərəkətləri funksional neyroimagingdə əhəmiyyətli bir qarışıqlıq kimi ortaya çıxdı [38], [88]. Baş tədqiqat bu yaxınlarda təklif olunan fırlanma və köçürmə tədbirlərinin bir sıra istifadə edərək hərtərəfli qiymətləndirilmişdir [38]. Görülən baş hərəkət tədbirlərindən heç biri üçün qruplar arasında əhəmiyyətli fərq yox idi.

In xülasə, bu araşdırmanın nəticələrinə görə, internet bağımlılığı olan yeniyetmələr şəbəkə topologiyasının ümumi pozuntuları olmadıqda beynin funksional dəyişikliklərini dəyişdirmişlər. Dəyişən şəbəkə uzunmüddətli interhemisferik əlaqələrin, eləcə də beynin qısa diametrli intrahemisferik əlaqələrinin geniş şəkildə iştirak etdiyini göstərdi. Subkortikal beyin bölgələri, bu dəyişdirilmiş şəbəkədə, xüsusilə də putamendə əhəmiyyətli bir rol oynaya bilər ki, bu da bütün üç əsas serebral lob ilə əlaqələrin azaldığını göstərir.

Məlumatın dəstəklənməsi

Şəkil_S1.tif

• 1 / 4

figpay

download

İnternet bağımlılığı olan (müxtəlif atlaslar istifadə edərək) ergenlerde beyin funksional keçid azalıb.Qırmızı nöqtələr Montreal Nöroloji İnstitutunun (MNI) struktur atlası (A) və təsadüfi parelletmə atlası (B) tərəfindən təyin edilmiş beyin bölgələrinin stereotaktik centroidləri (düyünlər) təmsil edir və mavi xəttlər təsir göstərən suprathreshold əlaqələrini (t = 2.1 və 3.0) təmsil edir şəbəkə bazlı statistika (NBS) ilə əlaqəli şəbəkəp<0.05, komponent baxımından düzəldilmişdir).

Şəkil S1.

İnternet bağımlılığı olan (müxtəlif atlaslar istifadə edərək) ergenlerde beyin funksional keçid azalıb.Qırmızı nöqtələr Montreal Nöroloji İnstitutunun (MNI) struktur atlası (A) və təsadüfi parelletmə atlası (B) tərəfindən təyin edilmiş beyin bölgələrinin stereotaktik centroidləri (düyünlər) təmsil edir və mavi xəttlər təsir göstərən suprathreshold əlaqələrini (t = 2.1 və 3.0) təmsil edir şəbəkə bazlı statistika (NBS) ilə əlaqəli şəbəkəp<0.05, komponent baxımından düzəldilmişdir).

(TIF)

Şəkil S2.

Əlaqələrin payı geniş serebral bölgələrin ayrı-ayrı cütlərini (subkortikal bölgələr üçün ətraflı) birləşdirən internet bağımlılığına təsir göstərir.Divizionların hər bir cütünə aid olan əlaqələrin sayı cüt nöqtəli əlaqələrin ümumi sayına görə normallaşdırılır.

(TIF)

Cədvəl S1.

Yerli kümelenmə əmsalı.Bu cədvəldə daha az sərt pozitif düzəliş ilə trend səviyyəsinin nəticələri göstərilir p<(1/90) = 0.011; heç bir nəticə çoxlu müqayisə üçün standart yanlış kəşf dərəcəsi düzəlişindən xilas ola bilmədi.

(DOC)

Cədvəl S2.

Yerli yol uzunluğu.Bu cədvəldə daha az sərt pozitif düzəliş ilə trend səviyyəsinin nəticələri göstərilir p<(1/90) = 0.011; heç bir nəticə çoxlu müqayisə üçün standart yanlış kəşf dərəcəsi düzəlişindən xilas ola bilmədi.

(DOC)