PLoS One. 2013 Nov 4;8(11):e78708.
dva: 10.1371 / journal.pone.0078708. eCollection 2013.
Yuan K1, Jin C, Cheng P, Yang X, Dong T, Bi Y, Xing L, von Deneen KM, Yu D, Liu J, Liang J, Cheng T, Qin W, Tian J.
Abstraktní
Většina předchozích neuroimagingových studií prokázala strukturální i funkční abnormality související s úkoly u dospívajících s závislostí na hraní online (OGA). Několik studií zaměřených na funkční magnetickou rezonanci (fMRI) se však zaměřilo na regionální intenzitu spontánních fluktuací v závislosti na hladině kyslíku v krvi (BOLD) během klidového stavu a méně studií zkoumalo vztah mezi abnormálními vlastnostmi klidového stavu a narušenou kognitivní kontrolou. schopnost. V této studii jsme využili amplitudu nízkofrekvenční fluktuace (ALFF) k prozkoumání místních rysů spontánní mozkové aktivity u dospívajících s OGA a zdravých kontrol během klidového stavu. Do této studie se zapojilo osmnáct dospívajících s OGA a 18 zdravými dobrovolníky podle věku, vzdělání a pohlaví. Ve srovnání se zdravými kontrolami vykazovali adolescenti s OGA významné zvýšení hodnot ALFF v levém mediálním orbitofrontálním kortexu (OFC), v levém precuneusu, v levé doplňkové motorické oblasti (SMA), v pravém parahippocampálním gyrusu (PHG) a v bilaterálním středním cingulátu kůra (MCC). Abnormality těchto regionů byly také zjištěny v předchozích studiích závislosti. Ještě důležitější je, že jsme zjistili, že hodnoty ALFF levého mediálního OFC a levého precuneusu byly pozitivně korelovány s dobou trvání OGA u dospívajících s OGA. Hodnoty ALFF levé mediální OFC také korelovaly s výkonem testu Stroop s barevným slovem. Naše výsledky naznačují, že abnormální spontánní neuronální aktivita těchto oblastí může být zapojena do základní patofyziologie OGA.
Úvod
On-line herní závislost (OGA) je definována jako maladaptivní používání internetu a neschopnost jednotlivce ovládat jeho používání internetu, který byl klasifikován jako jeden typ poruchy kontroly impulsu [1]-[3]. Data z Čínské internetové asociace mládeže (oznámení z února 2, 2010) ukázala, že míra výskytu OGA mezi čínskými městskými mládeží je asi 14%. Jako jeden z běžných problémů duševního zdraví mezi čínskými adolescenty je OGA spojována s narušením psychické pohody jedince, akademickým selháním a sníženou výkonností [4], která se v současnosti stává stále závažnějším zdravotním problémem u dospívajících po celém světě [5], [6]. Zatímco OGA ještě není oficiálně kodifikován v psychopatologickém rámci, četné studie OGA adolescentů odhalily strukturální a funkční abnormality v orbitofrontální kůře (OFC), doplňkové motorické oblasti (SMA), cingulate kůře, parahippocampální gyrus (PHG), dorsolaterální prefrontální kůra (DLPFC), precuneus, temporální gyrus, insula a mozeček [1], [2] Abnormality v těchto regionech byly spojeny se zneužíváním návykových látek četnými studiemi závislosti [7]a mohou být spojeny s dysfunkcemi v kognitivní kontrole, výkonné kontrole, touze, citlivosti odměny, cílovém chování a pracovní paměti u dospívajících OGA [1].
Přestože OGA způsobuje individuální a sociální zátěž, v současné době neexistuje standardizovaná léčba OGA [8]. Kliniky v Číně zavedly regimentované jízdní řády, přísnou disciplínu a léčbu elektrickým proudem a získaly pro tyto léčebné postupy pověst [4]. Vývoj účinných metod pro intervenci a léčbu OGA bude vyžadovat jasné pochopení mechanismů, na nichž je tento stav založen. Většina studií OGA se doposud zaměřovala na detekci strukturálních deficitů a funkčních poruch souvisejících s úkoly u lidí s OGA, které byly užitečné při hodnocení nervových mechanismů, na nichž je založen OGA. Jen málo studií však vyhodnotilo změnu signálu závislosti na hladině kyslíku v krvi (BOLD) u regionální spontánní aktivity OGA během klidového stavu. Jako neinvazivní přístup bylo použito funkční magnetické rezonance (fMRI) v klidovém stavu pro zkoumání spontánních nízkofrekvenčních fluktuací (LFF) v BOLD signálech, které se vyhýbají záměnám souvisejícím s výkonem a mohou odrážet spontánní nervovou aktivitu v mozku. [9], [10]. Kromě toho byla metoda fMRI v klidovém stavu široce používána k odhalení vnitřní typické a atypické funkční architektury mozku. [10]. Abnormální neuronální aktivita během klidového stavu může sloužit jako adekvátní marker, který odráží postup a zhoršenou výkonnou funkci mnoha mozkových chorob.
Liu a kol. použili metodu regionální homogenity (ReHo) a zjistili, že lidé s OGA vykázali významné zvýšení hodnot ReHo v pravém gingusu cingulate, dvoustranném parahippocampu, levém precuneus a levém nadřazeném frontálním gyrusu [11]. Metoda ReHo odráží časovou homogenitu regionálního LFF bez ohledu na intenzity a je založena na hypotéze, že prostorově sousedící voxely by měly mít podobné časové vzorce [12]. Zatímco se předpokládá, že amplituda LFF (ALFF) je spojena s lokální neuronální aktivitou, základ změn ALFF v OGA zůstává nejasný [13]. Liu a kol. [11] nezkoumal vztah mezi abnormálními vlastnostmi klidového stavu a dobou trvání OGA. Pro další zkoumání abnormalit v klidovém stavu u dospívajících OGA byla v této studii použita metoda ALFF a byla shromážděna data o trvání OGA. Vědci dále zjistili, že u adolescentů s OGA má zhoršenou kognitivní kontrolní schopnost pomocí úlohy Stroop s barevným slovem [14], [15]. Z tohoto důvodu bylo behaviorální posouzení v této studii provedením úlohy Stroop s barevným slovem. Propojení nálezů neuroimagingu s dobře definovanými indexy chování, o kterých je známo, že jsou ovlivněny v OGA, by bylo dalším indexem významu těchto nálezů pro OGA.
Materiály a metody
Všechny výzkumné postupy byly schváleny podvýborem Nemocnice západní Číny pro lidská studia a byly provedeny v souladu s Helsinskou deklarací. Všichni účastníci a jejich zástupci v naší studii dali písemný informovaný souhlas.
Předměty
Podle upraveného Young Diagnostic Questionnaire (YDQ) pro OGA kritéria Beard a Wolf [8], [16], dvacet studentů s OGA bylo odfiltrováno od studentů 165 prváka a dalších studentů. Na naší studii se zúčastnilo osmnáct dospívajících s OGA (12 muži, průměrný věk = 19.4 ± 3.1 let, vzdělání 13.4 ± 2.5 let) vyloučením dvou levotočivých hráčů. Aby se zjistilo, zda došlo k lineárním změnám ve struktuře mozku, bylo trvání onemocnění odhadnuto pomocí retrospektivní diagnózy. Požádali jsme subjekty, aby si vzpomněli na svůj životní styl, když byli původně závislí na své převážně online hře, tj. World of Warcraft (WOW). Abychom zaručili, že trpěli OGA, testovali jsme je s kritérii YDQ upravenými Beardem a Wolfem. Spolehlivost auto-zpráv od subjektů OGA byla také potvrzena rozhovory s rodiči prostřednictvím telefonu, spolubydlících a spolužáků.
Do naší studie se rovněž zapojilo osmnáct věkových a genderově odpovídajících zdravých kontrol (samci 12 a ženy 6, průměrný věk = 19.5 ± 2.8 let, vzdělání 13.3 ± 2.0 let) bez psychiatrických poruch v osobní nebo rodinné anamnéze. Podle předchozích studií OGA jsme vybrali zdravé kontroly, které strávily na internetu méně než 2 hodin denně [4]. Zdravé kontroly byly také testovány s kritérii YDQ modifikovanými Beardem a Wolfem, aby se zajistilo, že netrpí OGA. Všichni prověřovaní účastníci, kteří byli prověřeni, byli rodilí Číňané po pravé ruce a byli posouzeni pomocí osobní zprávy a dotazníku Edinburgh Handedness Questionnaire. Vylučovacími kritérii pro obě skupiny byly 1) existence neurologické poruchy hodnocené strukturovaným klinickým rozhovorem pro Diagnostický a statistický manuál duševních poruch, čtvrté vydání (DSM-IV); 2) zneužívání alkoholu, nikotinu nebo drog prostřednictvím screeningu drog v moči; 3) těhotenství nebo menstruace u žen; a 4) jakékoli fyzické onemocnění, jako je mozkový nádor, hepatitida nebo epilepsie, jak je hodnoceno podle klinických hodnocení a lékařských záznamů. K hodnocení emočních stavů všech účastníků během předchozích dvou týdnů byly použity Hamiltonova úzkostná stupnice (HAMA) a Beckův depresivní inventář-II (BDI). Podrobnější demografické informace jsou uvedeny v Tabulka 1.
Shromažďování údajů o chování
Podle předchozí studie [17], návrh úlohy barevného slova Stroop byl implementován pomocí softwaru E-prime 2.0 (http://www.pstnet.com/eprime.cfm). Při tomto úkolu byl použit blokový návrh se třemi podmínkami, tj. Shodný, nesouhlasný a klidový. Tři slova, červená, modrá a zelená, byla zobrazena ve třech barvách (červená, modrá a zelená) jako shodné a nesouhlasné podněty. Během odpočinku byl ve středu obrazovky zobrazen kříž a od subjektů se vyžadovalo, aby na tento kříž upíraly oči, aniž by odpověděly. Všechny události byly naprogramovány do dvou běhů s různými sekvencemi shodných a nekongruentních bloků. Každý účastník byl vyzván, aby co nejrychleji reagoval na zobrazenou barvu stisknutím tlačítka na Serial Response Box ™ pravou rukou. Stisknutí tlačítka ukazováčkem, prostředním a prstenovým prstem odpovídalo červené, modré a zelené. Účastníci byli individuálně testováni v tiché místnosti, když byli v klidném stavu mysli. Po úvodním cvičení byla behaviorální data sbírána dva nebo tři dny před skenováním MRI.
Sběr dat MRI
Všechny studie fMRI byly provedeny na skeneru 3-T GE (EXCITE, GE Signa, Milwaukee, WI, USA) s použitím standardní cívky na hlavu klece jako osmikanálové cívky hlavy ve výzkumném centru Huaxi MR, Chengdu, Čína. . Pěnové polštářky byly použity ke snížení pohybu hlavy a hluku skeneru. Po konvenčním skenování lokalizátoru byly získány obrazy vážené T1 s rozmazanou sekvencí vyvolávající gradient (doba opakování (TR) = 1900 ms; echo čas (TE) = 2.26 ms; úhel převrácení (FA) = 9 °; zorné pole ( FOV) = 256 × 256 mm2; datová matice = 256 × 256; plátky = 176; velikost voxelu = 1 × 1 × 1 mm3). Poté byly získány funkční snímky v klidovém stavu pomocí sekvence echo-planárního zobrazování (TR = 2000ms; TE = 30ms; FA = 90 °; FOV = 240 × 240 mm2; datová matice = 64 × 64) s axiálními řezy 32 (tloušťka řezu = 5 mm a žádná mezera řezu, celkové objemy = 180) během jedné série po šesti minutách. Subjekty byly instruovány, aby během skenování zavíraly oči, mlčely a nemysly na nic systematického. Na konci sběru dat všechny subjekty potvrdily, že zůstaly vzhůru po celou dobu skenování.
Předběžné zpracování dat a výpočet ALFF
Veškeré funkční zpracování obrazu bylo provedeno statistickým parametrickým mapováním (SPM5, http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) software a asistent zpracování dat pro software fMRI (DPARSF) v klidovém stavu [18]. Pro každého účastníka bylo prvních deset časových bodů zahozeno, aby se zabránilo přechodným změnám signálu, než magnetizace dosáhla ustáleného stavu, a umožnilo subjektům zvyknout si na skenovací prostředí fMRI. Zbývající objemy mozku 170 byly korigovány na časování řezů a znovu vyrovnány pro korekci pohybu hlavy. Žádný subjekt neměl pohyb hlavy přesahující 1 mm pohybu nebo 1 ° otáčení v jakémkoli směru. Poté byly všechny přeorientované obrazy prostorově normalizovány do šablony EPI Montreal Neurological Institute (MNI), převzorkovány na 3 mm izotropní voxely a poté prostorově vyhlazeny (plná šířka na polovinu maxima = 8 mm). Poté voláním funkcí v nástrojové sadě pro analýzu dat fMRI v klidovém stavu (REST, http://rest.restfmri.net), odstranění lineárního trendu a filtrování pásmového průchodu (0.01 – 0.08 Hz) pro snížení účinků nízkofrekvenčního driftu a vysokofrekvenčního fyziologického šumu [18] byly provedeny v časové řadě.
Po předzpracování byl výpočet ALFF proveden pomocí DPARSF voláním funkcí v RESTu jako v předchozích studiích [19]. Za prvé, pro získání výkonového spektra byla filtrovaná časová řada transformována do frekvenční domény pomocí rychlé Fourierovy transformace (FFT). Poté byl pro každý bod kmitočtu získán druhou odmocninu výkonového spektra, aby se získala amplituda jako funkce frekvence. Tyto hodnoty, zprůměrované přes 0.01 – 0.08 Hz v každém voxelu, byly použity jako hodnoty ALFF. Následně byl tento průměrný druhotný kořen použit jako hodnota ALFF. ALFF každého voxelu se dělí globální průměrnou hodnotou ALFF v celé mozkové masce pro každý subjekt, což vede ke standardizovanému ALFF každého voxelu, který měl hodnotu asi 1.
Statistická analýza
Chcete-li posoudit rozdíly mezi skupinou OGA a kontrolní skupinou ve věku, pohlaví, době trvání nemoci a letech vzdělávání, dvou vzorků t- testy byly provedeny pomocí SPSS 13.0 a p> 0.05 bylo považováno za bezvýznamné. Chcete-li prozkoumat, které oblasti měly hodnoty ALFF odlišné od hodnoty 1, jeden vzorek t-test (p<0.05, chyba rodiny (FWE) opravena) pomocí SPM5 byla provedena v každé skupině. Poté dva vzorky t-test byl proveden pro objasnění ALFF rozdílů mezi těmito dvěma skupinami po kontrole věku a pohlaví. Korekce pro vícenásobná srovnání byla provedena pomocí simulací Monte Carlo. Opravená prahová hodnota p<0.05 bylo odvozeno z kombinované prahové hodnoty p<0.005 pro každý voxel a minimální velikost klastru 351 mm3 (Program AlphaSim v softwaru AFNI, http: // afni.nimh.nih.gov/). Pro oblasti mozku, ve kterých pacienti s OGA vykazovali abnormální vlastnosti ALFF, byly hodnoty ALFF každé oblasti extrahovány, zprůměrovány a regresovány proti patologickým indikátorům, které se odrazily podle doby trvání nemoci a výkonu úlohy Stroop s barevným slovem.
výsledky
Naše výsledky prokázaly, že v našem malém vzorku byla míra OGA přibližně 12.1%. Podle své vlastní zprávy o používání internetu strávili subjekty OGA 10.2 ± 2.6 hodin denně a 6.3 ± 0.5 dní týdně na online hraní. Adolescenti s OGA trávili na internetu více hodin denně a více dní v týdnu než kontrolní prvky (p<0.005) (Tabulka 1).
Výsledky behaviorálních dat
Obě skupiny vykazovaly významný Stroopův efekt, kde reakční doba byla delší během inkongruentního než kongruentní stav (OGA: 677.3 ± 75.4 ms vs 581.2 ± 71.6 ms a kontroly: 638.3 ± 65.9 ms vs 549.0 ± 50.6 ms; p<0.005). Skupina OGA se dopustila více chyb než kontrolní skupina během neshodného stavu (8.56 ± 4.77 proti 4.56 ± 2.93; p<0.05), i když zpoždění odezvy měřené reakční dobou (RT) během inkongruentního stavu mínus shodné podmínky se mezi těmito dvěma skupinami významně nelišilo (98.2 ± 40.37 ms proti 91.92 ± 45.87 ms; p > 0.05).
Výsledky zobrazovacích dat
Mapy ALFF skupiny OGA i kontrolní skupiny jsou uvedeny v Obr. 1, a obě dvě skupiny vykazovaly během klidového stavu významně vyšší hodnoty ALFF v zadní cingulate cortex (PCC) / precuneus, medial prefrontal cortex (MPFC) a bilaterálním dolním parietálním laloku (IPL). Tyto oblasti jsou z velké části zahrnuty do sítě výchozího režimu v předchozích studiích [19]. Dvou-vzorek t-testovací kontrola pro věk a pohlaví a korigovaná pro vícenásobná srovnání (pomocí simulací Monte Carlo s nejmenší velikostí klastru, které dávají korigovanou prahovou hodnotu p <0.05 z nekorigované prahové hodnoty p <0.005 pro každý voxel) ukázala, že skupina OGA vykázala významné zvýšení v hodnotách ALFF v levém mediálním OFC, levém precuneus, levém SMA, pravém PHG a bilaterálním MCC ve srovnání s kontrolní skupinou. Nebyly nalezeny žádné oblasti mozku se sníženými hodnotami ALFF. Navíc byla pozorována významně pozitivní korelace mezi trváním OGA a standardizovanými hodnotami ALFF v levém mediálním OFC (r = 0.6627, p = 0.0027) a vlevo precuneus (r = 0.5924, p = 0.0096) (Obr. 2). Bylo zjištěno, že hodnoty ALFF levého OFC korelovaly s počtem chyb odezvy během neshodného stavu mezi adolescenty s OGA (r = 0.6690, p = 0.0024) (Obr. 3). Protože subjekty OGA měly výrazně vyšší hodnocení deprese měřené pomocí BDI, znovu jsme analyzovali funkční zobrazovací data a použili BDI jako kovariát. Výsledné údaje byly podobné původním datům. Testovali jsme také, zda skóre BDI korelovalo s hodnotami ALFF abnormálních mozkových oblastí, trvání OGA a výkonnost úlohy Stroop s barevnými slovy. Nebyly však pozorovány žádné významné výsledky.
Diskuse
V současné studii byla použita metoda ALFF ke zkoumání rozdílů v klidovém stavu mezi pacienty s OGA a normálními kontrolami. ALFF je snadná a přesvědčivá metoda měření amplitudy nízkofrekvenčních fluktuací signálu BOLD a předchozí studie ukázaly schopnost této metody přesně lokalizovat, která oblast mozku má abnormální spontánní aktivitu. [13]. V každé skupině jsme identifikovali některé regiony vykazující výrazně vyšší hodnoty ALFF než jiné oblasti mozku během klidového stavu (Obr. 1). Tyto oblasti se značně překrývají s hlavními regiony sítě výchozího režimu (DMN) [20]. Pokud jde o dva vzorky t-zkoušené výsledky, v porovnání se zdravými kontrolami, adolescenti s OGA prokázali zvýšený ALFF v levém mediálním OFC, levém precuneu, levém SMA, pravém PHG a bilaterálním MCC během klidového stavu (Obr. 2). Stojí za zmínku, že OGA subjekty měly výrazně vyšší depresivní hodnocení na BDI, nicméně analýza zahrnující BDI jako kovariát odhalila podobné výsledky. Dále byly hodnoty ALFF levého mediálního OFC a precuneus pozitivně korelovány s dobou trvání OGA (Obr. 2). K ověření schopnosti narušené kognitivní kontroly u adolescentů s OGA byl v naší studii použit také Stroopův test s barevným slovem. V souladu s předchozími zjištěními [14], [15], skupina OGA se během nesouhlasného stavu dopustila více chyb než kontrolní skupina, což prokázalo, že adolescenti s OGA vykazovali zhoršenou schopnost kognitivní kontroly, jak bylo měřeno pomocí Stroopova testu s barevným slovem. Je zajímavé, že hodnoty ALFF levého OFC také korelovaly s počtem chyb během nesouladu mezi adolescenty s OGA (Obr. 3). Naše výsledky naznačují, že změny ALFF v OFC mohou sloužit jako biomarker, který odráží zhoršenou kognitivní kontrolní schopnost OGA.
V této studii jsme zjistili, že hodnoty ALFF se zvýšily v levém mediálním OFC ve skupině OGA. Anatomicky má OFC rozsáhlé vazby na striatum a limbické oblasti (jako je amygdala), které se zdají být zapojeny do kognitivní kontroly cíleného chování prostřednictvím hodnocení motivačního významu podnětů a výběru chování k dosažení požadovaného výsledky. Strukturální abnormality a dysfunkce OFC u OGA byly hlášeny v předchozích studiích [4], [11], [15]. Park a kol. použité 18Studie F-fluorodeoxyglukózy s pozitronovou emisní tomografií (PET) ke zkoumání regionálního metabolismu glukózy v mozku během klidového stavu u mladých jedinců s OGA a normálními kontrolami a prokázala, že metabolická aktivita OFC u dospívajících s OGA byla ve srovnání s normálními kontrolami zvýšena [21]. Tato analýza naznačovala, že abnormální metabolická aktivita v oblasti OFC může být spojena se zhoršením kontroly impulzů a zpracováním odměn u dospívajících s OGA. Pokud jde o funkční MRI studie související s úkoly, Ko et al. identifikoval neurální substráty závislosti na hraní online pomocí vyhodnocení oblastí mozku spojených s narážkou na herní nutkání a zjistil, že OFC by mohl být u závislých aktivován abnormálně ve srovnání s kontrolami [22]. Podobnost tohoto nálezu s touhou vyvolanou touhou po látkové závislosti [23], což naznačuje, že touha po závislosti na hraní her a touha po závislosti na látce by mohla sdílet stejné neurobiologické mechanismy. Předchozí strukturální neuroimagingové studie také uváděly snížený objem šedé hmoty OFC ve skupině OGA [1], [4]. V souladu s těmito funkčními a strukturálními nálezy naše studie zjistila vyšší hodnoty ALFF ve středním OFC u adolescentů s OGA ve srovnání s kontrolami. Kromě toho byla ve skupině OGA pozorována významná korelace mezi hodnotami ALFF OFC a výkonem úlohy během testu Stroop s barevným slovem (Obrázek 3). Předchozí studie závislostí odhalily souvislost mezi Stroop interference a relativním metabolismem glukózy v OFC u subjektů závislých na kokainu [24]. Tento vztah mozku a chování prokázal, že vlastnosti abnormálního klidového stavu OFC byly spojeny s narušenou schopností kognitivní kontroly mezi adolescenty s OGA.
Hodnoty ALFF byly vyšší v precuneu u OGA subjektů ve srovnání s kontrolami. Precuneus je oblast mozku v posteromediální kůře parietálního laloku a hraje důležitou roli v základním kognitivním fungování [25]. Precuneus byl navrhován být zapojen do epizodického získávání paměti, vizuálně-prostorové snímky, self-processing a vědomí [25]. Nedávno někteří vědci také hlásili zvýšený ReHo v levém precuneusu u studentů OGA ve srovnání s kontrolami [11]. Studie navíc ukázala, že precuneus byl spojen s herním nutkáním, touhou a závažností OGA, a navrhl, že precuneus aktivuje zpracování herního tága, integruje získanou paměť a přispívá k touze vyvolané touhou pro online hraní. [26]. Navrhujeme proto, aby abnormality klidového stavu Precuneus u adolescentů s OGA mohly být spojeny s touhou po dlouhodobém OGA.
Vyšší hodnoty ALFF u OGA subjektů ve srovnání s kontrolami byly také nalezeny v levém SMA, dvoustranném MCC a pravém PHG. SMA hraje důležitou roli v kognitivní kontrole, dobrovolném jednání, iniciaci / inhibici motorických odpovědí [27] a také v emocionálním konfliktu [28]. MCC je prostřední částí gingus cingulate a rozhodující pro sledování a zpracování konfliktů [29]. Předchozí studie užívání látek uváděly abnormality klidového stavu závislé na závislostech SMA a MCC [30], [31]. Předpokládá se, že PHG přispívá k vytváření a udržování vázaných informací v pracovní paměti [32]. Pracovní paměť odkazuje na dočasné ukládání a on-line manipulaci s informacemi a je také zásadní pro kognitivní řízení [33]. Liu a kol. hlásili zvýšenou ReHo v bilaterálním PHG u studentů OGA ve srovnání s kontrolami [11]. Kromě toho někteří vědci také zjistili nižší frakční anisotropii PHG u OGA subjektů [4]. Naše výsledky potvrdily abnormální model klidového stavu PHG u dospívajících s OGA.
Závěrem lze říci, že v této studii jsme pozorovali, že ALFF byl abnormální u dospívajících s OGA ve srovnání s kontrolami, tj. Vyšší hodnoty ALFF v levém mediálním OFC, levém precuneu, levém SMA, pravém PHG a dvoustranném MCC. Také jsme pozorovali, že vyšší hodnoty ALFF v levém mediálním OFC a levém precuneu byly pozitivně korelovány s dobou trvání OGA. Hodnoty ALFF levého OFC korelovaly s výkonem barevného slova Stroop task (tj. Chybou odezvy) ve skupině OGA. Naše zjištění naznačují, že abnormální spontánní aktivita těchto regionů může odrážet základní patofyziologii u uživatelů OGA. Vzhledem k podobným zjištěním klidového stavu se změnami klidového stavu souvisejícími s drogovou závislostí jsme navrhli, aby OGA mohla sdílet nervové mechanismy s drogovou závislostí. Je třeba poznamenat, že deprese by měla být považována za potenciální zmatek při vysvětlení neuroimagingových zjištění v současné studii. Je zapotřebí další komplexní studie, která poskytne více vědeckých pohledů na OGA.
Poděkování
Rádi bychom poděkovali Qin Ouyang, Qizhu Wu, Junran Zhang, Changjian Hu a Haifeng Luo za cennou technickou pomoc při provádění tohoto výzkumu.
Prohlášení o financování
Tento dokument je podporován Projektem pro Národní klíčový program základního výzkumu a vývoje (973) pod grantovým číslem 2011CB707700; Národní přírodní vědecká nadace Číny pod grantovými čísly 81227901, 81271644, 81271546, 30930112, 81000640, 81000641, 81101036, 81101108, 31200837, 81030027, 81301281; a Fundamentální výzkumné fondy pro střední univerzity, Přírodní vědecká nadace Vnitřního Mongolska pod grantem č. 2012MS0908. Poskytovatelé financí neměli žádnou roli při návrhu studie, sběru a analýze dat, rozhodnutí o zveřejnění nebo přípravě rukopisu.
Reference
;