Променена функционална свързаност на мрежата за покой по подразбиране в подрастващите с интернет пристрастяване към игри (2013)

PLoS One. 2013; 8 (3): e59902. doi: 10.1371 / journal.pone.0059902. Epub 2013 Mar 26.

абстрактен

Цел

Прекомерното използване на интернет е свързано с различни негативни психосоциални последици. Това изследване използва функционална магнитно-резонансна томография (fMRI), за да се изследва дали функционалната свързаност е променена при юноши с интернет пристрастяване към игри (IGA).

Методи

Седемнадесет подрастващи с IGA и 24 нормално контролирани юноши са претърпели 7.3-минутно fMRI сканиране в състояние на покой. Свързваемостта на задната част на зъбния кортекс (PCC) беше определена при всички субекти чрез изследване на синхронизираните нискочестотни фМРТ флуктуации на сигнала, използвайки метод за времева корелация. За да се оцени връзката между тежестта на симптомите на IGA и свързаността с PCC, контрастните изображения, представляващи области, свързани с PCC свързаността, са корелирани с резултатите на 17 субектите с IGA по скалата за интернет пристрастяване (CIAS) и скалата на Barratt Impulsiveness-11 (BIS-11) ) и часовете им на използване на интернет на седмица.

Резултати

Няма значителни разлики в разпределението на възрастта, пола и годините на образование между двете групи. Субектите с IGA показаха по-продължително използване на Интернет на седмица (часове) (p <0.0001) и по-високи CIAS (p <0.0001) и BIS-11 (p = 0.01) резултати от контролите. В сравнение с контролната група, субектите с IGA проявяват повишена функционална свързаност в двустранния заден лоб на малкия мозък и средния темпорален гирус. Двустранната долна теменна лобула и дясната долна темпорална извивка показват намалена свързаност. Свързаността с PCC е положително корелирана с резултатите от CIAS в десния прекунеус, задната цингуларна извивка, таламуса, опашката, ядреното натрупване, допълнителната двигателна област и езиковата извивка. Той е в отрицателна корелация с предния дял на малкия мозък и левия горен париетален лобул.

Заключение

Нашите резултати показват, че подрастващите с ИГА проявяват различни модели на състояние на мозъчната активност. Тъй като тези промени са частично съвместими с тези при пациенти с пристрастяване към вещества, те подкрепят хипотезата, че IGA като поведенческа зависимост, която може да има сходни невробиологични аномалии с други пристрастяващи заболявания.

Цитат: Ding Wn, Sun Jh, Sun Yw, Zhou Y, Li L, et al. (2013) Променена функционална свързаност по подразбиране на мрежата по подразбиране в юноши с пристрастяване към интернет игри. PLoS ONE 8 (3): e59902. Дой: 10.1371 / journal.pone.0059902

Редактор: Мишел Хемпсън, Университет Йейл, Съединени американски щати

Получени: Декември 25, 2012; Прието: Февруари 19, 2013; Публикувано на: Март 26, 2013

Copyright: © 2013 Ding et al. Това е статия с отворен достъп, разпространявана съгласно условията на лиценза за приписване на Creative Commons, който позволява неограничено използване, разпространение и възпроизвеждане във всякакъв носител, при условие че първоначалният автор и източникът са кредитирани.

финансиране: Това изследване беше подкрепено от Националната фондация за естествени науки на Китай (№ 81171325), Проект за медицинско ръководство на Шанхайския комитет за наука и технологии (№ 114119a0900), Проектът за водеща академична дисциплина в Шанхай (Проект № S30203) и Националната ключова технологична научноизследователска и развойна дейност Програма 2007BAI17B03. Финансистите не играят никаква роля в дизайна на проучването, събирането и анализа на данни, решението за публикуване или подготовката на ръкописа.

Конкурентни интереси: Авторите са заявили, че не съществуват конкурентни интереси.

 

Въведение

През последното десетилетие са натрупани изследвания, които предполагат, че прекомерната употреба на интернет може да доведе до развитие на поведенческа зависимост [1], Интернет зависимостта се счита за сериозна заплаха за психичното здраве, а прекомерното използване на интернет е свързано с множество отрицателни психосоциални последици. Използване на диагностичния въпросник на Young [YDQ][2], Sinmoes et al. установиха, че 11% от 12 - до 18 - годишни юноши в Гърция са изпълнили критериите за вътрешна оценка [3], Цао и Су установили, че 2.4% от юношите в Китай са класифицирани като притежаващи ИА [4], Shek et al. [5] съобщава, че 19.1% от китайските юноши в Хонг Конг са имали интензивност. Съответно оценката на въздействието е разпространена в източните и западните общества, което показва, че това е глобално разстройство, което заслужава повече внимание [6].

Напоследък в психиатрията е предложена „не-свързана с веществото поведенческа зависимост“ [7], Противно на общоприетото убеждение, че зависимостта е специфична за зависимостта от наркотици и химически вещества, терминът „пристрастяване“ е използван за обозначаване на редица прекомерни поведения, като например хазартни игри.[8], игра на видеоигри[9], пол и други поведения. Въпреки че такива поведенчески пристрастявания не включват химическо интоксикант или вещество, група изследователи са заявили, че някои основни аспекти на пристрастяването към поведението са подобни на тези на химическото или веществено пристрастяване[10], Други твърдят, че поведенчески пристрастените хора споделят определени симптоми и ще имат подобни последици за хора, пристрастени към алкохол и други наркотици, включително принудително поведение.

Разстройство на интернет пристрастяването (IAD) е психично-здравен проблем, достойно за по-нататъшно научно изследване. Всъщност, преобладаването на IAD е привлякло толкова много внимание, че трябва да бъде включено в DSM-V[11], Невровизуалните изследвания предлагат предимство пред традиционните проучвания и поведенческите подходи за изследване, тъй като позволяват да се разграничат определени мозъчни области, които участват в развитието и поддържането на зависимостта. В това проучване използвахме функционална магнитно-резонансна образна диагностика в състояние на покой (fMRI), за да изследваме мрежата по подразбиране (DMN) при юноши с IGA. Целите на това проучване са 1), за да се проучи променената функционална свързаност (FC), 2 по подразбиране на мрежата, за да се провери дали всякакви промени са в съответствие с тези, наблюдавани при пациентите с пристрастяване към вещества, и 3), за да се определи дали има някакви взаимовръзките между променените ФК и поведенческите и личностни мерки при субекти с вътрешноприсъединителна интензивност.

 

Материали и методи

Учебни предмети

Всички участници бяха назначени от отдел „Детска и юношеска психиатрия” на Шанхайския център за психично здраве. Те бяха 14 до 17 години. Ние представихме седемнадесет субекта, чието поведение съответства на DSM-IV критериите за оценка на въздействието съгласно модифицирания диагностичен въпросник за интернет зависимостта (т.е. критериите YDQ) от Beard [12], Двадесет и четири здрави индивида, съответстващи на възрастта и пола, които нямат лична или фамилна анамнеза за психични разстройства, също са представени като контролна група. Всички участници бяха десни и нито един от тях не пушеше.

Използван е основен информационен въпросник за събиране на демографска информация като пол, възраст, завършена последна година на обучение и часове на използване на интернет седмично. Това проучване е одобрено от Комитета по етика на болницата Ren Ji в Шанхайския университет по медицина в Jiao Tong. Участниците и техните родители или законни настойници бяха информирани за целите на нашето проучване преди изследванията с магнитно-резонансна томография (МРТ). Получено е пълно и писмено информирано съгласие от родителите или законните настойници на всеки участник.

Критерии за включване и изключване

Всички субекти преминаха през обикновен физически преглед, включващ измервания на кръвното налягане и сърдечната честота, и бяха интервюирани от психиатър относно тяхната медицинска история за нервни, моторни, храносмилателни, респираторни, циркулационни, ендокринни, пикочни и репродуктивни проблеми. След това те са подложени на скрининг за психични разстройства с Mini International Neuropsychiatric Interview за деца и юноши (MINI-KID)[13], Критериите за изключване включват история на злоупотреба с вещества или зависимост, предишна хоспитализация за психични разстройства или история на големи психиатрични разстройства като шизофрения, депресия, тревожно разстройство и психотични епизоди. Субектите с IAD не са лекувани с психотерапия или лекарства.

Диагностичният въпросник за ИА беше адаптиран от критериите на DSM-IV за патологичен хазарт от Young [2], YDQ използвахме се състои от осем “да” или “не” въпроси, преведени на китайски. Той включваше следните въпроси: (1) Чувствате ли се абсорбиран в интернет, индексиран като помните предишната онлайн дейност или желанието за следващата онлайн сесия? (2) Чувствате ли се доволни от ползването на интернет, ако увеличите количеството си в интернет? (3) Не успяхте ли да контролирате, намалявате или излизате от интернет многократно? (4) Чувствате ли се нервен, темпераментен, депресиран или чувствителен, когато се опитвате да намалите или преустановите използването на интернет? (5) Оставате ли онлайн по-дълго от първоначално предвиденото? (6) Рискували ли сте да загубите значителна връзка, работа, образование или възможност за кариера поради интернет? (7) Излъгал ли си членовете на семейството си, терапевта или други хора, за да скриеш истината за намесата си в интернет? (8) Използвате ли Интернет като начин да избягате от проблеми или да облекчите тревожно настроение (напр. Чувства на безпомощност, вина, безпокойство или депресия)? Младите твърдят, че пет или повече отговора „да“ на осемте въпроса сочат зависим потребител. По-късно, брада и вълк [12] измени критериите YDQ, за да заяви, че респондентите, отговорили с „да“ на въпроси 1 чрез 5 и поне един от останалите три въпроса, трябва да бъдат класифицирани като страдащи от IA.

Оценки на поведението и личността

Четири въпросника бяха използвани за оценка на поведенческите и личностни характеристики на участниците, а именно скалата на Chen за интернет пристрастяване (CIAS).[14], Самостоятелна скала за тревожност (SAS)[15], Скала за самооценка на депресията (SDS) [16]и скала за импулсивност на Barratt-11 (BIS-11) [17], Всички въпросници първоначално бяха съставени на английски език и след това бяха преведени на китайски.

Придобиване на ЯМР

MRI се провежда с помощта на 3T MRI скенер (GE Signa HDxt 3T, САЩ). За ограничаване на движението на главата беше използвана стандартна намотка с пенопласт. По време на fMRI в състояние на покой, субектите бяха инструктирани да държат очите си затворени, да останат неподвижни, да останат будни и да не мислят за нещо конкретно. Използвана е градиентно-ехо-ехо-планарната последователност за функционално изобразяване. Тридесет и четири напречни срезове [време на повторение (TR) = 2000 ms, ехо време (TE) = 30 ms, зрително поле (FOV) = 230 × 230 mm, 3.6 × 3.6 × 4 mm размер на воксела], разположени по дължината на предната комиссура - придобити са линиите на задна косура. Всяко fMRI сканиране е продължило 440 s. Няколко други последователности също бяха придобити, включително (1) сагитална T1-претеглена 3D-намагнитване, подготвена за бърза ехо последователност на градиент на придобиване [TR = 9.4 ms, TE = 4.6 ms, флип ъгъл = 15 °, FOV = 256 × 256 mm, 155 резени, 1 × 1 × 1 mm воксел размер, (2) аксиални T1 претеглени бързи полеви ехо последователности [TR = 331 ms, TE = 4.6 ms, FOV = 256 × 256 mm, 34 резени, 0.5 × 0.5 × 4 mm размер на воксела], и (3) аксиални последователности от турбо спин ехо T2W [TR = 3013 ms, TE = 80 ms, FOV = 256 × 256 mm, 34 резени, 0.5 × 0.5 × 4 mm размер на воксела].

Анализ на изображението

Две проба t-тестовете са използвани за групови сравнения за изследване на демографските различия между двете групи и χ2- тестовете са използвани за сравняване на половете. Две опашки p- стойността на 0.05 се счита за статистически значима за всички анализи.

Структурните MRI сканирания на мозъка (T1- и T2-претеглени изображения) бяха инспектирани от двама опитни неврорадиолози. Не са наблюдавани брутни аномалии в нито една от групите. Функционалната преработка на MRI е извършена с помощта на помощника за обработка на данни за fMRI V 2.0 (YAN Chao-Gan) http://www.restfmri.net), която е интегрирана с набора от инструменти на MRIcroN (Chris Rorden, http://www.mricro.com), статистически параметрично картографиране (SPM5; Wellcome Department of Imaging Neuroscience, Лондон, Великобритания) и инструментариума за анализ на данни на базата на релаксация (REST V1.8 software, Song et al., http://www.restfmri.net).

Първите обеми 10 на всяка функционална времева серия бяха отхвърлени поради нестабилността на първоначалния MRI сигнал и първоначалната адаптация на участниците към ситуацията. Данните от всеки fMRI сканиране съдържаха 220 времеви точки, а останалите 210 изображения бяха предварително обработени. Впоследствие изображенията бяха коригирани за синхронизиране на парчетата и бяха пренастроени към първото изображение чрез корекция на движението на главата с твърдо тяло (данните за пациента показват движение, по-голямо от 1 mm с максимален превод в x, y или zили 1 ° максимално въртене около трите оси). Никой участник не беше изключен поради движение. Функционалните образи бяха нормализирани в стандартното стереотаксично анатомично пространство на Монреалския неврологичен институт (MNI). Нормализираните обеми бяха препрограмирани до воксел с размер 3 × 3 mm × 3 mm. Ехо-равнинните изображения бяха пространствено изгладени с помощта на изотропен гауссов филтър с 4 mm пълна ширина на половин максимум.

Времевата серия във всеки воксел беше detrended да се коригира за линейни дрейф с течение на времето. Девет ковариации на неприятни фактори (предиктори на времеви редове за глобален сигнал, бяла материя, цереброспинална течност и шест параметри на движение) бяха последователно регресирани от времевите серии[18], [19], Впоследствие беше приложено времево филтриране (0.01 – 0.08 Hz) към времевите серии на всеки воксел, за да се намали въздействието на нискочестотните премествания и високочестотния шум.[8], [20]-[22]

Шаблонът PCC, който се състоеше от областите на Brodmann 29, 30, 23 и 31, беше избран като регион на интерес (ROI), използвайки софтуера WFU-Pick Atlas[23], Времевите редове в зависимост от нивото на оксигенация в кръвта във вокселите в областта на семената бяха осреднени за генериране на еталонните времеви серии. За всеки субект и за района на засяване се създава корелационна карта чрез изчисляване на корелационните коефициенти между референтните времеви серии и времевите редове от всички други мозъчни воксели. След това коефициентите на корелация бяха преобразувани в z стойности, използващи Фишера z-трансформиране за подобряване на нормалността на разпределението[22], Личността z- в SPM5 бяха въведени резултати за един образец t-тест за определяне на участъците от мозъка със значителна свързаност с PCC във всяка група. В SPM5 бяха включени и индивидуални резултати за анализ на случайни ефекти и две проби t-тестове за идентифициране на регионите, показващи значителни разлики в свързаността с PCC между двете групи. Корекцията на множествено сравнение беше извършена с помощта на програмата AlphaSim в софтуерен пакет Анализ на функционални невроизображения, както е определено от симулациите на Монте Карло. Статистически карти на две проби t-тестът е създаден с комбиниран праг от p<0.05 и минимален размер на клъстера от 54 воксела, което дава коригиран праг от p<0.05. Регионите, които показват статистически значими разлики, са маскирани върху мозъчни шаблони на MNI. CIAS, разработен от Chen, съдържа 26 елемента по 4-степенна скала на Likert. Общият му резултат варира от 26 до 104 и представлява тежестта на пристрастяването към интернет. Предишни проучвания показват, че пациентите с IA имат нарушен контрол на импулсите [24], Затова за субектите 11 с ИГА са генерирани контрастни изображения, представляващи области на корелация между активността в района на семената и CIAS и BIS-17 резултатите и часовете на използване на Интернет на седмица (часове) за оценка на връзката между тежестта на симптомите на ИГА, импулсивност и PCC свързаност, използвайки праг от p<0.05 AlphaSim коригирано.

 

Резултати

Демографски и поведенчески мерки

Таблица 1 изброява демографските и поведенчески мерки за IGA и контролните субекти. Няма значителни разлики в разпределението на възрастта, пола и годините на образование между двете групи. Субектите с IGA се ангажират с повече часове на използване на интернет седмично (p <0.0001) и имат по-високи CIAS (p <0.0001) и BIS-11 (p = 0.01) резултати от контролите. Не са открити разлики в SAS или SDS оценки между групите.

умалените снимки
Изтегляне: 

Таблица 1. Демографски и поведенчески характеристики на включените участници.

Дой: 10.1371 / journal.pone.0059902.t001

Междугрупов анализ на PCC свързаност

Анализът между групите се извършва, като се използва t-тест с две проби в SPM5. В сравнение с контролната група, субектите с ИГА проявяват повишена ФК в двустранния задния лоб на малкия мозък и средната темпорална извивка. Тяхната двустранна долна париетална лобула и дясна долна временна извивка показват намалена свързаност (Таблица 2 намлява Фигура 1).

умалените снимки
Изтегляне: 

Фигура 1. Значителни различия между групите по отношение на функционалната свързаност между здрави контролни пациенти и тези с ИГА.

В сравнение с контролната група, субектите с ИГА проявяват повишена ФК в двустранния задния лоб на малкия мозък и средната темпорална извивка. Няколко области също показват намалена свързаност, включително двустранната долна париетална лобула и дясната долна темпорална извивка. (p<0.05, коригирано с AlphaSim). Лентите с t-резултат са показани вдясно. Червеното означава IGA> контроли, а синьото показва IAD

Дой: 10.1371 / journal.pone.0059902.g001

умалените снимки
Изтегляне: 

Таблица 2. Значителни различия между групите във функционалната свързаност между специфични участъци на мозъка и задната част на зъбния кортекс.

Дой: 10.1371 / journal.pone.0059902.t002

Съотношение между PCC свързаност и CIAS и BIS-11 резултати и часове на използване на интернет седмично при субекти с IGA

Свързаността с PCC корелира положително с резултатите на CIAS в дясната прекулузия, задната поясна гируса, таламуса, опашките, nucleus accumbens, допълнителната двигателна зона (SMA) и езиковата извивка, и е отрицателно корелирана в предния лоб на десния мозък и вляво превъзходна париетална лобула (Таблица 3 намлява Фигура 2). Не е имало значителна връзка между връзката с PCC и BIS-11 точките или часовете на използване на Интернет на седмица.

умалените снимки
Изтегляне: 

Фигура 2. Мозъчните региони, в които функционалната свързаност с PCC корелира с CIAS резултатите значително при пациентите с IGA.

(p<0.05, коригирано с AlphaSim).

Дой: 10.1371 / journal.pone.0059902.g002

умалените снимки
Изтегляне: 

Таблица 3. Мозъчните региони, в които функционалната свързаност с PCC корелира с CIAS резултати при субектите с IGA.

Дой: 10.1371 / journal.pone.0059902.t003

Забележка: Дясната част на фигурата представлява лявата страна на пациента. PCC = задната част на зъбния кортекс; IGA = Интернет пристрастяване към игри; CIAS = Chen скалата за интернет пристрастяване.

 

Дискусия

Натрупването на изследвания показва, че прекомерната употреба на интернет може да доведе до развитие на поведенческа зависимост [25], [26], Хората, които изпитват IAD показват клинични характеристики, които включват жажда, оттегляне и толерантност[11], [27], повишена импулсивност [28]и нарушена когнитивна работа при задачи, включващи рисково вземане на решения[29], Някои от тези симптоми традиционно се свързват със зависимости, свързани с веществото [30], ОВ включва разнороден спектър от интернет дейности, които могат да доведат до заболявания, като например игри, пазаруване, хазарт или социални мрежи. Игрите представляват част от постулирания конструкт на ИА, а пристрастяването към игри е най-широко изучаваната форма на ИА [31], През последните години IAD стана все по-разпространен в световен мащаб и признаването на неговото опустошително въздействие върху потребителите и обществото бързо се увеличи. Невробиологичният механизъм на IAD обаче не е напълно изяснен.

Някои изследователи подкрепят твърдението, че IAD споделят сходни невробиологични аномалии с други пристрастяващи заболявания. Hou et al.,[32] Установено е, че нивата на експресия на допаминов транспортер (DAT) в стриатума са значително по-ниски при индивиди с IAD, използвайки сканиране на мозъчни сканирания на компютърна томография с единични фотонни емисии. DAT играят критична роля в регулацията на стрианата синаптични нива на допамин [33]и са използвани като маркери на допаминовите терминали [34], Намаленият брой DAT от клетъчна мембрана може да отразява изразена терминална загуба на допамин в стриатал или увреждания на мозъчната допаминергична система, която също е била открита в зависимост от веществото [35], Тъй като повишеният извънклетъчен допамин в стриатума е свързан със субективни описания на наградата, като висок и еуфория [36]индивиди с IAD могат също да изпитат еуфория, тъй като нивата на екстрацелуларния допамин в стриатума се повишават. Пациентите с патологичен хазарт показаха високо ниво на допамин в вентралния стриатум по време на хазарта[37], Позитронно-емисионните томографски изследвания показват увеличено освобождаване на допамин в стриатума по време на видеоигра [38].

Някои изследователи [39]-[44] са приложили fMRI в състояние на почивка при пациенти със зависимостта на субстанцията, за да разберат по-добре механизмите му и да обяснят поведенческите и невропсихологичните дефицити. Редица проучвания са идентифицирали ключови мозъчни области, за които се смята, че участват в нарушенията на зависимостта, като например nucleus accumbens [45], дорзален стриатум и префронтален кортекс (PFC) [46], [47], Резултатите, предоставени от Zhang et al.,[39] показват разлики в модела на активиране между хероин-зависими и здрави индивиди, в региони, включително орбитофронталния кортекс (OFC), зъбен гирус, фронтални и пара-лимбични региони, като предната част на зъбния кортекс (ACC), хипокампалните / парахипокампалните области, амигдалата, опашката, путамен, задната изолация и таламус. Тези региони са включени в мозъчни мрежи, подкрепящи наградата, мотивацията, ученето и паметта, както и контрола на други схеми. Tanabe et al.,[40]Установено е, че консумацията на никотин е свързана с намалена активност в региони в рамките на DMN и повишена активност в извънрежестни области. Те предполагат, че тези ефекти на никотина, в отсъствието на визуални стимули или усилена обработка, предполагат, че неговите когнитивни ефекти могат да включват преминаване от мрежи, които обработват вътрешната информация към тези, които обработват външната информация. Друго проучване съобщава, че пушачите имат по-голямо куплиране в сравнение с непушачите между лявата фронто-париетална и медиална префронтална кора (mPFC) мрежи. Пушачите с най-голямо mPFC-ляво фронто-париетално свързване са имали най-дерзална реактивоспособност на пушещите реплики, измерена по време на парадигмата на реактивността на пушенето.[41], Изследване, извършено от Ko CH et al., [48] оценяват корелациите в мозъка на предизвикано от cue желание да играят онлайн игри в субекти с IGA. Техните резултати показват, че двустранният дорсолатерален префронтален кортекс (DLPFC), предчелус, лявата парахипокампа, задната част на шийката и десния преден пояс са активирани в отговор на игрални сигнали в IGA групата по начин, който е по-силен от контролната група. Следователно, тези открития предполагат, че невробиологичните основи на ИГА са подобни на тези на нарушенията на употребата на вещества.

Въз основа на модела, предложен от Volkowet al.,[49] редица невробиологични системи могат да медиират индуцираното с реплики желание за игра. Те включват зони за визуална обработка, като тилен лоб или прекъсвач, които свързват игралните сигнали с вътрешната информация, и системите на паметта, които включват хипокампуса, парахипокампа или амигдалата, и които осигуряват емоционални спомени и контекстуална информация за игрите. Те включват също системи за възнаграждение като лимбичната система и задната част на зъбите, които дават възможност за оценка на свързаната с игрите информация и осигуряват очаквания и значимост на възнаграждението, и включват системи за мотивация като предната част на челюстта и орбиталния лоб, които контролират желанието за игри. , И накрая, тези системи включват изпълнителни системи като DLPFC и prefrontal cortex, които позволяват да се създаде план за онлайн игра.

Установихме, че индивиди с ИГА проявяват повишена ФК в двустранния задния лоб на малкия мозък и средната темпорална извивка. Двустранната долна париетална лобула и дясната долна темпорална извивка показват намалена свързаност в сравнение с контролната група. Свързаността с РСС е положително свързана с оценките на CIAS, които са свързани с тежестта на ИГА, в десния прекулуз, задната поясна гируса, таламуса, опашката, ядрото на акумулаторите, допълнителната двигателна зона и езиковата извивка. Те са отрицателно корелирани с предния лоб на десния мозък и с горната париетална лобула.

Функциите на малкия мозък не са ограничени до движение и баланс, тъй като той също играе важна роля в емоционалните и когнитивните процеси. [50], [51], Той получава информация от сензорните системи и други части на мозъка и интегрира тези входове за фина настройка на двигателната активност[52], Задният мозък е предимно включен в когнитивната регулация[53]обработка на сигнали и съхранение на съответните процеси на слухово-вербална памет[54], Кръвният поток (rCBF) очевидно се увеличава в малкия мозък, когато желанието е предизвикано от кокаинов реплика [55], Paradiso и Takeuchi твърдят, че активирането на малкия мозък може да е свързано с емоционалните процеси и вниманието по време на репликата [56], [57], В проучвания относно промените в регионалната хомогенност (Reho) на активността на мозъка в покой при пациенти с ИГА[58], Рехо се увеличава в левия заден мозък. Това предполага, че малкия мозък играе важна роля в желанието, предизвикано от ИГА, особено по време на подготовката, изпълнението, работната памет[59]и финомоторни процеси, модулирани от екстрапирамидни системи. Установихме повишаване на ФК в двустранния заден мозък, но отрицателна корелация в предния лоб на десния мозък с резултати от CIAS. Въпреки че местата са различни, от гледна точка на функциите на малкия мозък, е имало по-важно разграничение по медиалното към латералното измерение. Като такова, това твърдение не може да бъде потвърдено в настоящото проучване и трябва да бъде изследвано чрез последващо проучване.

Двустранната средна височна извивка показва повишено FC при субектите с IGA, но дясната долна темпорална gyrus показва намалена FC. По-долната времева gyrus е една от по-високите нива на вентралния поток на аудио и визуална обработка и е свързана с представянето на сложни обективи характеристики[60], Dong et al. намерени понижени Reho в долната темпорална извивка, и пишат, че намаленото ReHo във визуални и слухови области на мозъка може да подскаже, че намалената синхронизация в субекти с IGA може да е резултат от продължителна игра [58], Нашите резултати са частично съвместими с тази хипотеза, която трябва да бъде изследвана в бъдещи проучвания.

Установихме понижение на ФК в двустранната долна париетална лобула, а ФК на левия по-висок париетален лобъл, включително РСС, е отрицателно корелиран с резултатите на CIAS. Различни проучвания са установили, че париеталният дял има съгласувано участие в визуално-пространствените задачи. Промените в позицията на наблюдавания обект могат да доведат до силна двустранна активация на по-висшата париетална кора[61], Olson et al.,[62]открили, че париеталният дял играе доминираща роля в краткосрочната памет. Освен това, някои изследователи са предположили, че париеталната кора може да играе роля в регулирането на вниманието или задържането на моторни отговори по време на задачите за инхибиране на реакцията.[63], [64].

Свързаността с PCC е положително корелирана с резултатите на CIAS в десния предколунеус, задната поясна гируса, таламуса, опашката, nucleus accumbens, SMA и езика gyrus. Повечето от тези региони са част от системата за възнаграждение[65], Precuneus се свързва с визуални образи, внимание и извличане на паметта. Той участва във визуалния процес и интегрира свързаните спомени. Изследванията показват, че precuneus се активира от игрални сигнали, интегрира изтеглени спомени и допринася за предизвикано от реплика желание за онлайн игри[66], Като централен компонент на предложената DMN, PCC е замесен в процесите на внимание. Предишни проучвания показват, че PCC невроните реагират на получаването на награда, големината и визуално-пространствената ориентация [67], [68], Предишни проучвания показват, че таламусът играе важна роля в обработката на възнагражденията [69] и целенасочено поведение, заедно с много други когнитивни и моторни функции [70], Dong et al.,[71] открива анормална таламо-кортикална схема при пациенти с ИГА, което предполага последствия за чувствителността на възнаграждението. Активирането на стриатума е съобщено по време на прогнозиране на възнаграждението, проследяване на грешките при прогнозиране на възнагражденията и по-сложни парадигми за хазартни игри [72], [73] Неотдавна беше предложено, че стриатумът участва по-скоро в кодирането на стимулантния стимул, отколкото да има изключителна роля в обработката на възнагражденията като такава[74], Подготовката за действие за награда може да модулира активността в участъците на мозъка като дорзалния стриатум.[75]-[77], Изследванията на инхибирането на отговора с използване на fMRI са установили, че пре-SMA е критичен за избора на подходящи поведения, включително изпълнение на подходящо и инхибиращо неподходящо действие. [78].

Езиковата извивка е визуална област. По-рано открихме разлики в плътността на сивото вещество в езиковата извивка при здрави индивиди в сравнение с тези с IAD [79], [80], Тази визуална асоциативна област е замесена в шизофрения[80]-[83], Едно проучване[83] демонстрира повишена гирификация и намалена кортикална дебелина на езиковата извивка, което удължава предишните открития на аберантна морфология на езиковия регион при шизофрения.[84], Доказано е, че десният парахипокампус и лингвалната извивка участват в мрежи, преобладаващи в дясното полукълбо, медииращи емоционалните функции [85], В допълнение, Seiferth et al. [86] показва, че дясната езична извивка е хиперактивирана по време на емоционална дискриминация при високорискови субекти.

Аномалии в FC на PCC с mPFC и ACC не са намерени в настоящото изследване. Това може да се дължи отчасти на ограничения размер на извадката и леката степен на интензивност на лекарствения продукт в участниците в сравнение с пациентите, които изследвахме по-рано [25], [48], [57].

Ограничения на изследването

Има няколко ограничения, които трябва да бъдат споменати в това проучване. Първо, диагнозата IAD се основава главно на резултатите от самооценявани въпросници, които биха могли да причинят известна класификация на грешките. Второ, размерът на извадката е сравнително малък, което може да намали силата на статистическите анализи и да възпрепятства обобщаването на констатациите. Поради това ограничение, докладваните резултати трябва да се разглеждат предварително, и те трябва да бъдат повторени в бъдещи проучвания с по-големи размери на пробите. На трето място, като едно проучване от различни сектори, нашите резултати не показват ясно дали психологическите характеристики предхождат развитието на вътрешната одиторска служба или са резултат от прекалената употреба на интернет. Следователно бъдещите перспективни проучвания трябва да изяснят причинно-следствените връзки между ИП и психологическите мерки. На последно място, за да се изясни общата невробиология на пристрастяването към вещества и поведенческите пристрастявания като IGA, трябва да се проведат допълнителни изследвания, изследващи пациенти от двете клинични популации.

 

Заключения

Настоящата статия описва предварително проучване на ФК при юноши с ИГА. Нашите резултати показват, че подрастващите с ИГА проявяват различни модели на състояние на покой на невронната активност. Промените са частично съвместими с тези, които са докладвани при пациенти с пристрастяване към вещества. Следователно, тези резултати подкрепят хипотезата, че IGA като поведенческа зависимост може да има сходни невробиологични аномалии с други пристрастяващи заболявания.

 

Благодарности

Авторите благодарят на д-р Йонг Джан и д-р He Wang от GE Healthcare за техническа поддръжка.

 

Авторски вноски

Замислени и проектирани експерименти: YZ Y-sD J-rX. Извършени са експериментите: W-nD J-hS Y-wS LL. Анализирани са данните: Y-wS YZ W-nD. Приложени реактиви / материали / инструменти за анализ: Y-wS YZ W-nD. Написах хартията: Y-wS YZ W-nD.

 

Препратки

  1. 1. Kuss DJ, Griffiths MD (2012) Интернет и пристрастяване към игри: Систематичен преглед на литературата за изследванията на невроизображенията. Мозъчни науки 2: 347 – 374. Дой: 10.3390 / brainsci2030347. Намерете тази статия онлайн
  2. 2. Young KS (1998) Интернет пристрастяване: появата на ново клинично разстройство. Киберпсихология Поведение 1: 237 – 244. Дой: 10.1089 / cpb.1998.1.237. Намерете тази статия онлайн
  3. 3. Siomos KE DE, Braimiotis DA, Mouzas OD, Ангелопулос NV (2008) Интернет пристрастяване сред гръцките юноши. Cyberpsychol Behav 11: 653 – 657. Дой: 10.1089 / cpb.2008.0088. Намерете тази статия онлайн
  4. 4. Cao F SL (2007) Интернет пристрастяване сред китайските юноши: разпространение и психологически особености. Здраве на детето Dev 33: 2765 – 2781. Дой: 10.1111 / j.1365-2214.2006.00715.x. Намерете тази статия онлайн
  5. 5. Shek DT, Tang VM, Lo CY (2008) Интернет пристрастяване в китайските юноши в Хонконг: оценка, профили и психосоциални корелати. ScientificWorldJournal 8: 776 – 787. Дой: 10.1100 / tsw.2008.104. Намерете тази статия онлайн
  6. 6. Ko CH YJ, Йен CF, Chen CS, Chen CC (2012) Връзката между пристрастяването към интернет и психичните разстройства: преглед на литературата. Eur психиатрия 27: 1 – 8. Дой: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011. Намерете тази статия онлайн
  7. 7. Alavi SS, Ferdosi M, Jannatifard F, Eslami M, Alaghemandan H, et al. (2012) Поведенческа зависимост спрямо зависимостта от вещества: съответствието на психиатрични и психологически възгледи. Int J Prev Med 3: 290 – 294. Намерете тази статия онлайн
  8. 8. Роджърс П (1998) Когнитивната психология на хазарта на лотарии: теоретичен преглед. J Gambl Stud 14: 111 – 134. Намерете тази статия онлайн
  9. 9. Пазители на GA (1990) Патологични занимания с видео игри. J Am Acad Child Adolesc психиатрия 29: 49 – 50. Намерете тази статия онлайн
  10. 10. Lesieur HR BS (1993) Патологични хазартни, хранителни разстройства и нарушения при употребата на психоактивни вещества. j addict Ди 12: 89 – 102. Дой: 10.1300/J069v12n03_08. Намерете тази статия онлайн
  11. 11. Блок JJ (2008) Проблеми за DSM-V: интернет пристрастяване. Am J Psychiatry 165: 306 – 307. Дой: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556. Намерете тази статия онлайн
  12. 12. Beard KW, Wolf EM (2001) Промяна в предложените диагностични критерии за пристрастяване към интернет. Cyberpsychol Behav 4: 377 – 383. Дой: 10.1089/109493101300210286. Намерете тази статия онлайн
  13. 13. Sheehan DV, Sheehan KH, Shytle RD, Janavs J, Bannon Y, et al. (2010) Надеждност и валидност на Mini International Neuropsychiatric Interview за деца и юноши (MINI-KID). J Clin Psychiatry 71: 313 – 326. Дой: 10.4088 / JCP.09m05305whi. Намерете тази статия онлайн
  14. 14. Chen SH WL, Su YJ, Wu HM, Yang PF (2003) Развитие на китайския интернет мащаб и неговото психометрично изследване. Китайски J Psychol 45: 279 – 294. Намерете тази статия онлайн
  15. 15. Zung WW (1971) Инструмент за оценка на тревожни разстройства. Психосоматика 12: 371 – 379. Намерете тази статия онлайн
  16. 16. Zung WW (1965) Скала за самооценка. Arch Gen психиатрия 12: 63 – 70. Дой: 10.1001 / archpsyc.1965.01720310065008. Намерете тази статия онлайн
  17. 17. Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995) Факторна структура на скалата на импулсивността на Barratt. J Clin Psychol 51: 768 – 774. Дой: 10.1002/1097-4679(199511)51:6<768::AID-JCLP2270510607>3.0.CO;2-1. Намерете тази статия онлайн
  18. 18. Fox MD, Snyder AZ, Vincent JL, Corbetta M, Van Essen DC, et al. (2005) Човешкият мозък е вътрешно организиран в динамични, антикорелирани функционални мрежи. Proc Natl Acad Sci САЩ 102: 9673 – 9678. Дой: 10.1073 / pnas.0504136102. Намерете тази статия онлайн
  19. 19. Fox MD SA, Vincent JL, Corbetta M, Van Essen DC, et al. (2005) Човешкият мозък е вътрешно организиран в динамични, антикорелирани функционални мрежи. Proc Natl Acad Sci САЩ 102: 9673 – 9678. Дой: 10.1073 / pnas.0504136102. Намерете тази статия онлайн
  20. 20. Greicius MD, Krasnow B, Reiss AL, Menon V (2003) Функционална свързаност в мозъка на почивка: мрежов анализ на хипотезата за режима по подразбиране. Proc Natl Acad Sci САЩ 100: 253 – 258. Дой: 10.1073 / pnas.0135058100. Намерете тази статия онлайн
  21. 21. Biswal B, Yetkin FZ, Haughton VM, Hyde JS (1995) Функционална свързаност в моторния кортекс на човешкия мозък в покой с използване на ехо-планарна ЯМР. Magn Reson Med 34: 537 – 541. Дой: 10.1002 / mrm.1910340409. Намерете тази статия онлайн
  22. 22. Lowe MJ, Mock BJ, Sorenson JA (1998) Функционална свързаност в единична и мултисписова ехопланарна визуализация, използвайки флуктуации на състоянието на почивка. Neuroimage 7: 119 – 132. Дой: 10.1006 / nimg.1997.0315. Намерете тази статия онлайн
  23. 23. Maldjian JA, Laurienti PJ, Kraft RA, Burdette JH (2003) Автоматизиран метод за невроанатомно и цитоархитектонично изследване на базата на fMRI, основано на атлас. Neuroimage 19: 1233 – 1239. Дой: 10.1016/S1053-8119(03)00169-1. Намерете тази статия онлайн
  24. 24. Dong G ZH, Zhao X (2011) Мъжките наркозависими показват нарушена способност за контрол на изпълнителната власт: доказателства от цветна дума. Невроцит 499: 114 – 118. Дой: 10.1016 / j.neulet.2011.05.047. Намерете тази статия онлайн
  25. 25. Young K (2010) Интернет пристрастяване през десетилетието: личен поглед назад. Световна психиатрия 9: 91. Намерете тази статия онлайн
  26. 26. Tao R HX, Wang J, Zhang H, Zhang Y, Li M (2010) Предложени диагностични критерии за интернет пристрастяване. Зависимост 105: 56 – 564. Дой: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x. Намерете тази статия онлайн
  27. 27. Aboujaoude E, Koran LM, Gamel N, Large MD, Serpe RT (2006) Потенциални маркери за проблемна употреба на интернет: телефонно проучване на възрастни 2,513. CNS Spectr 11: 750 – 755. Намерете тази статия онлайн
  28. 28. Шапира Н.А., Голдсмит Т.Д., Кек П.Е., Хосла УМ, МакЕлрой С.Л. (2000) Психични особености на лица с проблемно използване на интернет. J Засегнете Disord 57: 267 – 272. Дой: 10.1016/S0165-0327(99)00107-X. Намерете тази статия онлайн
  29. 29. Sun DL, Chen ZJ, Ма N, Zhang XC, Fu XM, et al. (2009) Функциите за взимане на решения и предварителен отговор на реакцията на прекалено много потребители на интернет. CNS Spectr 14: 75 – 81. Намерете тази статия онлайн
  30. 30. Beutel ME, Hoch C, Wolfling K, Muller KW (2011) [Клинични характеристики на компютърните игри и пристрастяването към интернет при търсещите лечение в клиника за пристрастяване към компютърни игри]. Z Psychosom Med Psychother 57: 77 – 90. Намерете тази статия онлайн
  31. 31. Kuss DJ, доктор Грифитс (2011) Онлайн социални мрежи и пристрастяване - преглед на психологическата литература. Int J Environment Res Public Health 8: 3528–3552. Намерете тази статия онлайн
  32. 32. Hou H, Jia S, Hu S, Fan R, Sun W, et al. (2012) Намаляване на преносителите на допамин при стриатит при хора с нарушение на интернет зависимостта. J Biomed Biotechnol 2012: 854524. Дой: 10.1155/2012/854524. Намерете тази статия онлайн
  33. 33. Dreher JC, Kohn P, Kolachana B, Weinberger DR, Berman KF (2009) Вариацията на допаминовите гени влияе върху чувствителността на човешката система за възнаграждение. Proc Natl Acad Sci САЩ 106: 617 – 622. Намерете тази статия онлайн
  34. 34. Volkow ND, Chang L, Wang GJ, Fowler JS, Franceschi D, et al. (2001) Загубата на допаминови транспортери при злоупотребяващи с метамфетамин се възстановява с продължително въздържание. J Neurosci 21: 9414 – 9418. Намерете тази статия онлайн
  35. 35. Shi J, Zhao LY, Copersino ML, Fang YX, Chen Y, et al. (2008) PET изображения на допаминов транспортер и желание за лекарство по време на поддържащо лечение с метадон и след продължително въздържание при употребата на хероин. Eur J Pharmacol 579: 160-166. Дой: 10.1016 / j.ejphar.2007.09.042. Намерете тази статия онлайн
  36. 36. WC Drevets, Gautier C, Price JC, DJ Купфер, Кинахан PE и др. (2001) Амфетамин-индуцираното освобождаване на допамин в човешки вентрален стриатум корелира с еуфорията. Биол Психиатрия 49: 81 – 96. Дой: 10.1016/S0006-3223(00)01038-6. Намерете тази статия онлайн
  37. 37. Steeves TD, Miyasaki J, Zurowski M, Lang AE, Pellecchia G, et al. (2009) Повишено освобождаване на допамин от стриатита при пациенти с Паркинсония с патологично хазартно изследване: изследване [11C] раклоприд PET. Мозъчен 132: 1376 – 1385. Дой: 10.1093 / мозък / awp054. Намерете тази статия онлайн
  38. 38. Koepp MJ, Gunn RN, Lawrence AD, Cunningham VJ, Dagher A, et al. (1998) Доказателство за освобождаване на допамин в стриатията по време на видеоигра. Природа 393: 266 – 268. Намерете тази статия онлайн
  39. 39. Zhang Y, Tian J, Yuan K, Liu P, Zhuo L, et al. (2011) Различни мозъчни дейности в състояние на покой в ​​хероин-зависими индивиди. Brain Res 1402: 46 – 53. Дой: 10.1016 / j.brainres.2011.05.054. Намерете тази статия онлайн
  40. 40. Tanabe J, Nyberg E, Martin LF, Martin J, Cordes D, et al. (2011) Никотинови ефекти върху мрежата по подразбиране в режим на покой. Психофармакология (Berl) 216: 287 – 295. Дой: 10.1007/s00213-011-2221-8. Намерете тази статия онлайн
  41. 41. Janes AC, Nickerson LD, Frederick Bde B, Kaufman MJ (2012) Функционалната свързаност на префронталната и лимбичната почивка в мозъчната държава се различава между никотин-зависимите пушачи и контролите за непушачи. Алкохол на наркотици зависи от 125: 252 – 259. Дой: 10.1016 / j.drugalcdep.2012.02.020. Намерете тази статия онлайн
  42. 42. Cole DM, Beckmann CF, Long CJ, Matthews PM, Durcan MJ, et al. (2010) Замяна на никотина в абстинентните пушачи подобрява когнитивните симптоми на отнемане с модулиране на динамиката на мрежата в покой. Neuroimage 52: 590 – 599. Дой: 10.1016 / j.neuroimage.2010.04.251. Намерете тази статия онлайн
  43. 43. Hong LE, Gu H, Yang Y, Ross TJ, Salmeron BJ, et al. (2009) Асоциация на никотиновата зависимост и действията на никотина с отделни функционални вериги на цингуларна кора. Arch Gen Psychiatry 66: 431–441. doi: 10.1001 / archgenpsychiatry.2009.2. Намерете тази статия онлайн
  44. 44. Ma N, Liu Y, Li N, Wang CX, Zhang H, et al. (2010) Промяната, свързана със зависимостта в мозъчната свързаност на покой. Neuroimage 49: 738 – 744. Дой: 10.1016 / j.neuroimage.2009.08.037. Намерете тази статия онлайн
  45. 45. Di Chiara G, Imperato A (1988) Наркотиците, злоупотребявани от хората, преференциално увеличават синаптичните концентрации на допамин в мезолимбичната система на свободно движещи се плъхове. Proc Natl Acad Sci САЩ 85: 5274 – 5278. Дой: 10.1073 / pnas.85.14.5274. Намерете тази статия онлайн
  46. 46. Everitt BJ, Robbins TW (2005) Невронни системи за подсилване на наркотичната зависимост: от действия до навици към принуда. Nat Neurosci 8: 1481 – 1489. Дой: 10.1038 / nn1579. Намерете тази статия онлайн
  47. 47. Goldstein RZ, Volkow ND (2011) Дисфункция на префронталния кортекс при пристрастяване: констатации на невроизображенията и клинични последствия. Nat Rev Neurosci 12: 652 – 669. Дой: 10.1038 / nrn3119. Намерете тази статия онлайн
  48. 48. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, и др .. (2011) Мозъчните корелати на стремежа към онлайн игри при експозиция на реплики в обекти с интернет пристрастяване към игри и предадени теми. Addict Biol.
  49. 49. Volkow ND, Wang GJ, Fowler JS, Tomasi D, Telang F, et al. (2010) Пристрастяване: намалената чувствителност към възнаграждение и повишената чувствителност към очакванията се компрометират, за да преодолеят веригата за контрол на мозъка. Биопроби 32: 748–755. doi: 10.1002 / bies.201000042. Намерете тази статия онлайн
  50. 50. Tirapu-Ustarroz J, Luna-Lario P, д-р Иглесиас-Фернандес, Hernaez-Goni P (2011) [Церебрален принос към когнитивния процес: текущ напредък]. Rev Neurol 53: 301 – 315. Намерете тази статия онлайн
  51. 51. Strata P, Scelfo B, Sacchetti B (2011) Участие на малкия мозък в емоционално поведение. Physiol Res 60 Suppl 1S39 – 48. Намерете тази статия онлайн
  52. 52. De Zeeuw CI, Hoebeek FE, Bosman LW, Schonewille M, Witter L, et al. (2011) Пространствено-времеви модели на стрелба в малкия мозък. Nat Rev Neurosci 12: 327 – 344. Дой: 10.1038 / nrn3011. Намерете тази статия онлайн
  53. 53. Baillieux H, De Smet HJ, Dobbeleir A, Paquier PF, De Deyn PP, et al. (2010) Когнитивни и афективни нарушения след фокално увреждане на малкия мозък при възрастни: невропсихологично и SPECT проучване. Cortex 46: 869 – 879. Дой: 10.1016 / j.cortex.2009.09.002. Намерете тази статия онлайн
  54. 54. Grasby PM, Frith CD, Friston KJ, Bench C, Frackowiak RS, et al. (1993) Функционално картографиране на мозъчните области, замесени в слухово-вербалната функция на паметта. Мозък 116 (t 1): 1–20. doi: 10.1093 / мозък / 116.1.1. Намерете тази статия онлайн
  55. 55. London ED, Ernst M, Grant S, Bonson K, Weinstein A (2000) Орбитофронталната кора и злоупотребата с наркотици при хора: функционална визуализация. Cereb Cortex 10: 334 – 342. Дой: 10.1093 / cercor / 10.3.334. Намерете тази статия онлайн
  56. 56. Paradiso S, Anderson BM, Boles Ponto LL, Tranel D, Робинсън RG (2011) Променена невронна активност и емоции след инсулт на дясната средна мозъчна артерия. J Stroke Cerebrovasc Dis 20: 94 – 104. Дой: 10.1016 / j.jstrokecerebrovasdis.2009.11.005. Намерете тази статия онлайн
  57. 57. Takeuchi H, Taki Y, Sassa Y, Hashizume H, Sekiguchi A, et al. (2011) Регионална плътност на сивата материя, свързана с емоционална интелигентност: доказателства от морфометрията на основата на воксел. Hum Мозъчен Мап 32: 1497 – 1510. Дой: 10.1002 / hbm.21122. Намерете тази статия онлайн
  58. 58. Dong G HJ, Du X (2012) Промени в регионалната хомогенност на активността на мозъка в покой в ​​интернет-зависимите наркомани. Поведенчески и мозъчни функции 8: 41. Дой: 10.1186/1744-9081-8-41. Намерете тази статия онлайн
  59. 59. Passamonti L, Novellino F, Cerasa A, Chiriaco C, Rocca F, et al. (2011) Променени кортикално-мозъчни вериги по време на вербалната работна памет в есенциален тремор. Мозъчен 134: 2274 – 2286. Дой: 10.1093 / мозък / awr164. Намерете тази статия онлайн
  60. 60. Lewald J, Staedtgen M, Sparing R, Meister IG (2011) Обработка на слуховото движение в долната париетална лобула: доказателства от транскраниална магнитна стимулация. Невропсихология 49: 209 – 215. Дой: 10.1016 / j.neuropsychologia.2010.11.038. Намерете тази статия онлайн
  61. 61. Vandenberghe R, Gitelman DR, Parrish TB, Mesulam MM (2001) Функционална специфичност на превъзходната париетална медиация на пространственото изместване. Neuroimage 14: 661 – 673. Дой: 10.1006 / nimg.2001.0860. Намерете тази статия онлайн
  62. 62. Olson IR BM (2009) Някои изненадващи изводи за участието на париеталния лоб в човешката памет. Невробиол Научете Mem 91: 155 – 165. Дой: 10.1016 / j.nlm.2008.09.006. Намерете тази статия онлайн
  63. 63. По-смели TS, Barch DM, Grey JR, Molfese DL, Snyder A (2001) Преден край на зъбния мозък и конфликт на реакция: ефекти на честота, инхибиране и грешки. Cereb Cortex 11: 825 – 836. Дой: 10.1093 / cercor / 11.9.825. Намерете тази статия онлайн
  64. 64. Garavan H, Ross TJ, Stein EA (1999) Право полусферично господство на инхибиторния контрол: свързано с събитие функционално MRI изследване. Proc Natl Acad Sci САЩ 96: 8301 – 8306. Дой: 10.1073 / pnas.96.14.8301. Намерете тази статия онлайн
  65. 65. O'Doherty JP (2004) Представяне на награди и обучение, свързано с възнаграждение в човешкия мозък: прозрения от невроизобразяването. Curr Opin Neurobiol 14: 769–776. doi: 10.1016 / j.conb.2004.10.016. Намерете тази статия онлайн
  66. 66. Cavanna AE, Trimble MR (2006) Precuneus: преглед на неговата функционална анатомия и поведенчески корелати. Мозъчен 129: 564 – 583. Дой: 10.1093 / мозък / awl004. Намерете тази статия онлайн
  67. 67. McCoy AN, Crowley JC, Haghighian G, Dean HL, Platt ML (2003) Saccade награждават сигнали в задната част на cingulate. Неврон 40: 1031 – 1040. Дой: 10.1016/S0896-6273(03)00719-0. Намерете тази статия онлайн
  68. 68. Pearson JM, Hayden BY, Raghavachari S, Platt ML (2009) Неврони в задната част на зъбния кортекс сигнализират проучвателни решения в задача за динамичен избор на множество. Curr Biol 19: 1532 – 1537. Дой: 10.1016 / j.cub.2009.07.048. Намерете тази статия онлайн
  69. 69. Yu C, Gupta J, Yin HH (2010) Ролята на медиодорзалния таламус във времевата диференциация на действията, насочени към възнаграждения. Преден интеграл Neurosci 4.
  70. 70. Corbit LH, Muir JL, Balleine BW (2003) Лезии на медиодорзални таламуси и предни таламични ядра произвеждат разпадащи се ефекти върху инструменталното кондициониране при плъхове. Eur J Neurosci 18: 1286 – 1294. Дой: 10.1046 / j.1460-9568.2003.02833.x. Намерете тази статия онлайн
  71. 71. Донг G, DeVito E, Huang J, Du X (2012) Дифузионната тензорна визуализация разкрива аномалии на таламуса и задната част на зъбния кортекс в пристрастените към интернет игри. J Psychiatr Res 46: 1212 – 1216. Дой: 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015. Намерете тази статия онлайн
  72. 72. O'Doherty JP, Dayan P, Friston K, Critchley H, Dolan RJ (2003) Модели на времеви разлики и обучение, свързано с възнаграждението в човешкия мозък. Неврон 38: 329–337. doi: 10.1016/S0896-6273(03)00169-7. Намерете тази статия онлайн
  73. 73. Delgado MR, Nystrom LE, Fissell C, Noll DC, Fiez JA (2000) Проследяване на хемодинамичните отговори за награда и наказание в стриатума. J Neurophysiol 84: 3072-3077. Намерете тази статия онлайн
  74. 74. Zink CF, Pagnoni G, Martin ME, Dhamala M, Berns GS (2003) Човешки стриатичен отговор към очевидни нерентабилни стимули. J Neurosci 23: 8092 – 8097. Намерете тази статия онлайн
  75. 75. Haruno М, Kuroda Т, Доя К, Тояма К, Кимура М, и др. (2004) Невронна корелация на поведенческо учене, основано на възнаграждение, в каудално ядро: функционално изследване на магнитно-резонансно изобразяване на стохастична задача на решение. J Neurosci 24: 1660 – 1665. Дой: 10.1523 / JNEUROSCI.3417-03.2004. Намерете тази статия онлайн
  76. 76. O'Doherty J, Dayan P, Schultz J, Deichmann R, Friston K, et al. (2004) Разделими роли на вентрален и дорзален стриатум в инструменталното кондициониране. Наука 304: 452–454. doi: 10.1126 / science.1094285. Намерете тази статия онлайн
  77. 77. Ramnani N MR (2003) Индуктираната активност на забавяне в човешкия префронтален кортекс се модулира с очакване на парично възнаграждение. Cereb Cortex 13: 318 – 327. Дой: 10.1093 / cercor / 13.3.318. Намерете тази статия онлайн
  78. 78. Simmonds DJ, Pekar JJ, Mostofsky SH (2008) Мета-анализ на Go / No-go задачи, показващи, че активирането на fMRI, свързано с инхибиране на реакцията, зависи от задачите. Невропсихология 46: 224 – 232. Дой: 10.1016 / j.neuropsychologia.2007.07.015. Намерете тази статия онлайн
  79. 79. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, et al. (2011) Аномалии на сивото вещество в интернет зависимостта: морфометрично изследване, базирано на воксел. Eur J Radiol 79: 92 – 95. Дой: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025. Намерете тази статия онлайн
  80. 80. Collin G, Hulshoff Pol HE, Haijma SV, Cahn W, Kahn RS, et al. (2011) Нарушена церебрална функционална свързаност при пациенти с шизофрения и техните здрави братя и сестри. Предна психиатрия 2: 73. Дой: 10.3389 / fpsyt.2011.00073. Намерете тази статия онлайн
  81. 81. Ruef A, Curtis L, Moy G, Bessero S, Badan Ba ​​M, et al. (2012) Магнитно-резонансната картина корелира психозата на първия епизод при млади възрастни мъже: комбиниран анализ на сиво и бяло вещество. J Psychiatry Neurosci 37: 305 – 312. Дой: 10.1503 / jpn.110057. Намерете тази статия онлайн
  82. 82. Alonso-Solis A, Corripio I, de Castro-Manglano P, Duran-Sindreu S, Garcia-Garcia M, et al. (2012) Променена функционална свързаност на състоянието на почивка в мрежата при пациенти с първи епизод на психоза. Schizophr Res 139: 13 – 18. Дой: 10.1016 / j.schres.2012.05.005. Намерете тази статия онлайн
  83. 83. Schultz CC, Koch K, Wagner G, Roebel М, Nenadic I, et al. (2010) Повишена парахипокампална и лингвална гирификация при първоначален епизод на шизофрения. Schizophr Res 123: 137 – 144. Дой: 10.1016 / j.schres.2010.08.033. Намерете тази статия онлайн
  84. 84. Voets NL, Hough MG, Douaud G, Matthews PM, James A, et al. (2008) Доказателства за нарушения в развитието на кората при юношеска шизофрения. Neuroimage 43: 665 – 675. Дой: 10.1016 / j.neuroimage.2008.08.013. Намерете тази статия онлайн
  85. 85. Piskulic D, Olver JS, Norman TR, Maruff P (2007) Поведенчески проучвания на дисфункцията на пространствената работна памет при шизофрения: количествен преглед на литературата. Психиатрия Res 150: 111 – 121. Дой: 10.1016 / j.psychres.2006.03.018. Намерете тази статия онлайн
  86. 86. Seiferth NY, Pauly K, Habel U, Kellermann T, Shah NJ, et al. (2008) Повишена нервна реакция, свързана с неутралните лица при индивиди, изложени на риск от психоза. Neuroimage 40: 289 – 297. Дой: 10.1016 / j.neuroimage.2007.11.020. Намерете тази статия онлайн