Snížená modulace úrovní rizika při aktivaci mozku v průběhu rozhodování u adolescentů s poruchami her na internetu (2015)

Přední Behav Neurosci. 2015; 9: 296.

Publikováno online 2015 Nov 3. dva:  10.3389 / fnbeh.2015.00296

PMCID: PMC4630310

 

Abstraktní

Větší impuls a riskování a snížená schopnost rozhodování byly hlášeny jako hlavní poruchy chování u jedinců s poruchou internetového hraní (IGD), která se stala celosvětově vážným problémem duševního zdraví. Dosud však není jasné, jak úroveň rizika moduluje mozkovou aktivitu během rozhodovacího procesu u jedinců IGD. V této studii byli najati adolescenti 23 se zdravými kontrolami IGD a 24 (HC) bez IGD a v experimentu zobrazování analogových rizik (BART) byl použit funkční experiment s magnetickou rezonancí pro vyhodnocení modulace úrovně rizika (pravděpodobnost exploze balónku) na mozkovou aktivitu během riskantního rozhodování u dospívajících IGD. Ve skupině IGD byla ve srovnání s HC zjištěna snížená modulace úrovně rizika při aktivaci pravé dorsolaterální prefrontální kůry (DLPFC) během aktivní BART. Ve skupině IGD byla signifikantní negativní korelace mezi aktivací DLPFC související s rizikem během aktivního skóre BART a skóre Barrattovy impulsivity (BIS-11), které byly ve skupině IGD ve srovnání s HC významně vyšší. Naše studie prokázala, že správný DLPFC jako kritická oblast rozhodování související s rozhodováním je u adolescentů IGD méně citlivá na riziko ve srovnání s HC, což může přispívat k vyšší úrovni impulsivity u adolescentů IGD.

Klíčová slova: porucha internetového hraní, BART, dorzální laterální prefrontální kůra, fMRI, riskantní rozhodování

Úvod

Porucha internetového hraní se stále častěji objevuje po celém světě, zejména v Asii (; ) a má nepříznivý dopad na různé behaviorální a psychosociální aspekty (). Behaviorální výzkum naznačil, že snížená riziková rozhodovací schopnost je jedním z nejdůležitějších poruch chování u jedinců IGD (; ). Vědci například zjistili, že jednotlivci IGD učinili nevýhodnější výběr úkolu Game of Dice ve srovnání s HC a že taková poškození mohou být částečně důsledkem nevyužití zpětné vazby (; ). Studie navíc odhalily, že subjekty IGD vykazují při budoucích rozhodnutích snížené zohlednění zážitkových výsledků (). Rizikové rozhodování je kognitivní funkce na vysoké úrovni a je nezbytná pro přežití člověka v nejistém prostředí (). Averze k riziku je nezbytnou součástí rozhodovacího procesu u normální populace (). Jednotlivci IGD však mají tendenci vykazovat nevýhodné riskantní rozhodování a setkávají se s více nepříznivými situacemi (), což může mít negativní dopad na jednotlivce a společnost IGD. Proto je důležité prozkoumat nervové mechanismy, které jsou základem změněného riskantního rozhodování u jedinců IGD.

Neurální obvody související s rizikovým rozhodováním byly divoce zkoumány u zdravých subjektů a bylo zjištěno, že distribuovaná subkortikálně-kortikální síť sestávající hlavně z prefrontálních, parietálních, limbických a subkortikálních oblastí je zapojena do rizikového rozhodování (; ; ; ; ) a úroveň aktivace mozku v těchto regionech byla spojena s úrovní rizika (; ; ; ; ). Několik studií neuroimagingu se však zaměřilo na účinek IGD na nervové substráty pro riskantní rozhodování. Studie fMRI zjistili, že jedinci s poruchou závislosti na internetu potřebovali více mozkových zdrojů k dokončení rozhodovacího úkolu a ignorovali zpětnou vazbu k předchozímu výsledku, což je zásadní rys riskantního rozhodování v HC. Studie od odhalil, že úrovně aktivace levého dolního frontálního gyru a levého precentrálního gyrusu se snížily u jedinců IGD při plnění úkolu snižování pravděpodobnosti, což naznačovalo zhoršení hodnocení rizik u jedinců IGD. Ačkoli tyto studie naznačovaly, že IGD je spojena s abnormální mozkovou aktivitou během riskantních rozhodovacích procesů, jak je úroveň rizika modulována aktivace mozku během rozhodování, je u jedinců IGD stále špatně pochopena. Pokud je nám známo, doposud se žádná studie nezaměřila na kovarianci mezi aktivací mozku a úrovněmi rizik během rozhodovacího procesu u jedinců IGD, což může zlepšit současné pochopení mechanismů, na nichž jsou založeny deficity rozhodování u jedinců IGD.

V této studii byli zařazeni adolescenti 23 IGD a HC 24 HC a údaje fMRI byly získány, zatímco účastníci provedli BART () zhodnotit, jak úroveň rizika moduluje aktivaci mozku během rozhodovacích procesů u adolescentů IGD ve srovnání s HC. BART, ve kterém účastníci nafouknou virtuální balón, který se může zvětšovat nebo explodovat, poskytuje ekologicky platný model pro hodnocení náchylnosti a chování k riskování člověka a poskytuje účastníkům výběr při určování úrovně rizika pro každý balón; čím větší je nafouknutý balón, tím větší je riziko, že účastníci riskují. Na rozdíl od jiných rizikových úkolů bylo riziko v BART přímo a ekologicky definováno jako pravděpodobnost exploze pro každý balón; BART je tedy adaptivní, pokud jde o hodnocení modulace úrovně rizika při aktivaci mozku během rozhodovacího procesu. BART byl úspěšně použit u zdravých dobrovolníků a bylo prokázáno, že mnoho mozkových oblastí souvisí s rizikem, včetně DLPFC, ventromediální prefrontální kůry, ACC / mediální frontální kůra, striatum a insula (; ; ; ). BART byl také použit ve studiích závislosti a abnormální aktivace mozku byla detekována u DLPFC a striata u závislých na metamfetaminu () a v prefrontální kůře a ACC osob závislých na alkoholu (; ). Jako speciální behaviorální závislost (; ), IGD může také ovlivnit aktivitu v mozkových oblastech souvisejících s rizikem. V této studii jsme tedy pomocí fMRI s BART zkoumali, zda modulace úrovně rizika na aktivaci mozku během rozhodovacího procesu je u adolescentů IGD ve srovnání s HC změněna. Tato studie přispěje k pochopení neuro mechanismů riskování a impulzivního chování u adolescentů IGD.

Materiály a metody

Výběr účastníků

Protože diagnostické standardy pro IGD jsou stále nejednoznačné (; ), byla v této studii vybrána relativně přísná kritéria pro zařazení. Nejprve YDQ pro závislost na internetu () byl použit k určení přítomnosti poruchy závislosti na internetu. YDQ se skládalo z osmi „ano“ nebo „ne“ otázek týkajících se používání internetu. Účastníkům, kteří uvedli pět nebo více „ano“ odpovědí, byla diagnostikována porucha závislosti na internetu (). Skóre 50 nebo vyšší na IAT () bylo použito jako druhé kritérium zařazení. Kromě toho byli přijati pouze adolescenti IGD, kteří uváděli, že tráví průměrně čtyři a více hodin denně hraním internetových her (> 80% celkového času online). Podle těchto kritérií pro zařazení bylo do této studie zařazeno 26 pravostranných mužů IGD. Pouze muži byli vyšetřováni kvůli relativně malému počtu žen se zkušenostmi s internetovými hrami. Dvacet pět mužských účastníků bylo přijato jako HC. HCs byly definovány jako subjekty, které nesplňovaly kritéria pro diagnózu YDQ, strávily méně než 2 hodiny denně na internetu a jejichž skóre IAT bylo méně než 50. Všichni účastníci byli bez léčby a nezaznamenali žádnou historii zneužívání návykových látek nebo poranění hlavy. Impulzivita byla u všech účastníků hodnocena pomocí BIS-11 (). IQ všech účastníků bylo testováno pomocí SPM. Údaje od tří adolescentů 26 IGD a jednoho z HCN 25 byly z této studie vyřazeny z důvodu zřejmého pohybu hlavy během experimentu fMRI (maximální posun v jakémkoli kardinálním směru je větší než 2 mm a / nebo maximální rotace je větší než 2 °). . Data pro zbývající adolescenty 23 IGD a HC 24 byly použity pro další analýzu. Věk, vzdělání a IQ byly mezi oběma skupinami dobře sladěny a skóre BIS a skóre IAT byla významně vyšší ve skupině IGD než v HC (Tabulka Table11).

Tabulka 1 

Demografické a klinické charakteristiky subjektů (průměr ± SD).

Tato studie byla schválena Etickou komisí Všeobecné nemocnice Tianjin Medical University a od každého subjektu byl získán písemný informovaný souhlas.

Úkol a postup

V této studii jsme upravili verzi BART, kterou používá BART, přizpůsobenou fMRI . Stručně řečeno, účastníci dostali virtuální balón a požádali o stisknutí jednoho ze dvou tlačítek, aby nafoukli (vyčerpali) balón nebo vydělali peníze. Větší balóny byly spojeny s většími odměnami a větším rizikem výbuchu. Účastníci mohli kdykoli zastavit nafukování balónu, aby vyhráli sázku, nebo pokračovali v nafouknutí, dokud balón nevybuchne. Maximální počet čerpadel, které mohli účastníci použít pro každý balón, byl 12. Kontrolní narážka (barva malého kruhu se změnila z červené na zelenou) byla použita k tomu, aby účastníkům dala pokyn k zahájení nafukování. Poté, co účastníci úspěšně stiskli tlačítko a vyčerpali balón, malý kruh okamžitě zčervenal v náhodném intervalu mezi 1.5 a 2.5. Cue pak znovu zezelenal, aby indikoval další inflační období. Po skončení každé balónové zkoušky došlo také k proměnlivému intervalu 2 – 4 před další balónovou zkouškou. Výherní nebo ztrátový obrázek byl představen pro 1.5. Obrázek explodovaného balónu byl představen pro 20 ms. Riziko exploze balónku (pravděpodobnost exploze balónku) bylo definováno jako „úroveň rizika“. Koordinace mezi úrovní rizika a aktivací oblastí mozku byla definována jako „modulace“.

V naší studii jsme použili dva režimy BART: režimy aktivní volby a pasivní volby. V režimu aktivního výběru mohli účastníci stanovit úroveň rizika a rozhodli se buď nafouknout balón nebo vydělat peníze. V pasivním režimu bez výběru však účastníci pouze nafukovali balón nepřetržitě, zatímco počítač určoval koncový bod a také výhru nebo ztrátu pro každý balón. Počet balónků, které účastníci dokončili během skenování, nebyl předem určen, ale závisel na rychlosti odezvy v aktivním nebo pasivním režimu. Jediným rozdílem mezi těmito dvěma režimy je možnost v aktivním režimu přerušit inflaci a vyhrát sázku. Hladiny aktivace mozku v režimu aktivního výběru ve srovnání s pasivním režimem bez volby (aktivní-pasivní) odrážejí neurální podstatu rozhodovacího procesu. Po experimentu dostali účastníci ekvivalentní množství peněz vydělané během experimentu v aktivním režimu.

Data Acquisition

Funkční MRI byla prováděna na skeneru Siemens 3.0T (Magnetom Verio, Siemens, Erlangen, Německo) pomocí gradientní paměti echo planární zobrazovací sekvence s následujícími parametry: doba opakování (TR) = 2000 ms, doba echa (TE) = 30 ms, zorné pole = 220 mm x 220 mm, matice = 64 × 64, tloušťka řezu = 4 mm a mezera řezu = 1 mm. Stimuly úkolu byly promítnuty na zobrazovací obrazovku před otvorem magnetu a účastníci si je prohlíželi pomocí zrcadla nainstalovaného na hlavové cívce. Účastníci odpověděli na úkol stisknutím tlačítka v rámečku odpovědí kompatibilním s fMRI. Formální experiment byl proveden poté, co se účastníci naučili a procvičovali úkoly. Všichni účastníci dokončili dva funkční cykly 10 min, jeden pro každý režim úlohy. Pořadí skenování těchto dvou úkolů bylo vyváženo mezi účastníky v rámci každé skupiny.

Analýza chování

V experimentu fMRI zahrnovaly behaviorální proměnné BART číslo pokusu, celkový a střední počet čerpadel, počet vítězství a ztrát, upravený počet čerpadel (definovaný jako průměrný počet čerpadel bez balónků, které explodovaly), odměnu míra sběru (počet pokusů o výhru děleno počtem celkových pokusů) a průměrná RT pro všechna čerpadla. Byla analyzována pouze behaviorální data během aktivního režimu, protože účastníci byli nuceni přijmout pasivní výsledek stanovený počítačem pro každý balón. Dvou-vzorek t-test byl použit k porovnání rozdílu v behaviorálních datech během aktivního režimu mezi jedinci IGD a HC. Statistické analýzy byly prováděny pomocí SPSS 21.0 a hladina významnosti byla stanovena na P <0.05.

Funkční předběžné zpracování dat MRI

Funkční předzpracování dat MRI bylo provedeno pomocí SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8). Pro každého účastníka byly funkční obrazy korigovány na časové zpoždění pořízení mezi různými řezy a opravené geometrické posuny podle odhadovaného pohybu hlavy. Obrázky byly poté znovu zarovnány s prvním svazkem. Na základě odhadů korekce pohybu byli účastníci, kteří prokázali maximální posun v kterémkoli ze směrů x, y nebo z větších než 2-mm nebo více než 2 ° úhlové rotace (x, y nebo z), z této studie vyloučeni . Po tomto kroku byly všechny znovu zarovnané obrazy prostorově normalizovány do šablony MNI EPI, převzorkovány na 3 mm x 3 mm x 3 mm a následně vyhlazeny pomocí 6 mm FWHM.

Statistická analýza

GLM byl použit pro individuální analýzu dat založenou na voxelu. Data BOLD časových řad byla modelována pomocí standardního HRF s časovým derivátem. Parametry pohybu hlavy každého subjektu byly modelovány jako kovariáti bez zájmu. K odstranění nízkofrekvenčních fluktuací byl použit horní propust s mezní hodnotou 128.

GLM zahrnoval tři typy událostí vyplývajících z stisknutí tlačítka: nafouknutí balónu, výsledek výhry nebo výsledek ztráty. GLM pro aktivní nebo pasivní úkol tedy zahrnoval tři regresory, které představují tři typy událostí. Úroveň rizika spojená s každou inflací (tj. Pravděpodobnost exploze, ortogonalizovaná střední centrální korekcí) byla také zadána do modelu jako lineární parametrická modulace balónkového nafukovacího regresoru. Pro každý subjekt byl definován kontrast v aktivních a pasivních úkolech související s rizikem pro zkoumání mozkových aktivací, které jsou spojeny s úrovní rizika.

Analýzy náhodných efektů druhé úrovně byly provedeny pomocí 2 (skupina: IGD a HCs) × 2 (výběrový režim: aktivní a pasivní) ANOVA na rizikových kontrastech s plným faktorem v SPM8 a na rizikových kontrastech v aktivní a pasivní režimy u stejného účastníka byly zpracovány jako opakovaná opatření. V této studii bylo hlavním cílem zhodnotit meziskupinový rozdíl mozkové aktivace mozku v průběhu rozhodovacího procesu, který se může projevit aktivací pozorovanou v aktivním režimu ve srovnání s pasivním režimem (aktivní-pasivní). Proto byl v této studii analyzován interaktivní účinek mezi skupinovým a výběrovým režimem, HCs (active-passive) - IGD (active-passive). Korekce pro vícenásobná srovnání byla provedena pomocí simulace Monte Carlo, což vedlo ke korigovanému prahu P <0.05 (program AlphaSim, parametry včetně: single voxel P = 0.005, simulace 1000, plná šířka na polovinu maxima = 6 mm, poloměr připojení klastru r = 5 mm a maska ​​globální šedé hmoty). Oblasti mozku s interaktivními účinky byly stanoveny jako návratnost investic. Byly extrahovány průměrné p odhady v rámci návratnosti investic a post hoc t-test byl proveden.

Korelace mezi průměrnými P odhady v ROI, BIS skóre a IAT skóre byla zkoumána Pearsonovou korelační analýzou ve skupině IGD s SPSS 21.0. Úroveň významnosti byla stanovena na P <0.05.

výsledky

Výsledky chování

Tabulka Table22 ukazuje výsledky chování během experimentu fMRI. Dva vzorky t-test odhalil, že průměrná RT byla ve skupině IGD kratší než v HC, zatímco probíhal aktivní režim (P = 0.03), počet celkových čerpadel byl významně více ve skupině IGD (P <0.001). Nebyl zjištěn žádný významný rozdíl v upraveném počtu pump, počtu pokusů, průměrného počtu pump, počtu výher a ztrát a míry sbírání odměn.

Tabulka 2 

Výsledky chování BART během experimentu s aktivním funkčním zobrazováním magnetickou rezonancí (fMRI) (průměr ± SD).

Výsledky zobrazování

2 (skupina: IGD a HCs) × 2 (výběrový režim: aktivní a pasivní) ANOVA na kontrastech souvisejících s rizikem odhalil významný interaktivní účinek na aktivaci správného DLPFC (souřadnice MNI: 24, 54, 12; voxels: 38; t = 3.78; P <0.05, oprava AlphaSim; Obrázek Obrázek1A1A). post hoc t-test odhalil, že modulace úrovně rizika při aktivaci pravého DLPFC byla vyšší v aktivním režimu než v pasivním režimu u HC, ale neprokázala významný rozdíl mezi aktivním a pasivním režimem ve skupině IGD. Během aktivního režimu se modulace úrovně rizika při aktivaci správného DLPFC významně snížila ve skupině IGD ve srovnání s HC (Obrázek Obrázek1B1B). Kromě toho byl také zjištěn významný interaktivní účinek pro aktivaci levého mozečku (souřadnice MNI: -9, -78, -21; voxels: 72; t = 4.13; P <0.05, oprava AlphaSim; Obrázek Obrázek2A2A). post hoc t-test odhalil, že rozdíl v modulaci úrovně rizika při aktivaci levého mozečku mezi režimy a mezi skupinami měl podobné rysy, jako je tomu v pravém DLPFC (Obrázek Obrázek2B2B).

OBRÁZEK ​​1 

Meziskupinový rozdíl v modulaci podle úrovně rizika mozkové aktivace pravého dorsolaterálního prefrontálního kortexu (DLPFC). (A) Modulace podle úrovně rizika mozkové aktivace správného DLPFC ukazuje meziskupinové rozdíly. (B) ...
OBRÁZEK ​​2 

Meziskupinový rozdíl v modulaci podle úrovně rizika mozkové aktivace levého mozečku. (A) Modulace podle úrovně rizika mozkové aktivace levého mozečku ukazuje meziskupinový rozdíl. (B) Analýza návratnosti investic to ukazuje ...

Modulace úrovně rizika na aktivaci správného DLPFC během aktivního režimu ukázala signifikantně negativní korelaci s celkovým skóre BIS ve skupině IGD (Obrázek Obrázek33). Ve skupině IGD nedošlo k žádné významné korelaci mezi aktivací správného skóre DLPFC a IAT. Kromě toho nebyla během rozhodování zjištěna žádná významná korelace mezi výsledky fMRI a údaji o chování.

OBRÁZEK ​​3 

Korelace mezi odhady β v rámci ROI správné skóre DLPFC a Barrattovy stupnice impulsivity (BIS) ve skupině IGD.

Diskuse

Pokud je nám známo, jedná se o první studii, která vyhodnotí modulaci úrovně rizika aktivace mozku během rozhodovacího procesu u dospívajících IGD pomocí BART fMRI. Ve skupině IGD byly ve skupině IGD ve srovnání s HC zjištěny snížené aktivace správného DLPFC související s rizikem, což naznačuje, že aktivace správného DLPFC byla méně citlivá na úroveň rizika ve skupině IGD než v HC. Modulace rizika aktivace správného DLPFC během aktivního rozhodovacího procesu byla negativně korelována s BIS skóre ve skupině IGD. Tato zjištění mohou přispět k porozumění nervových mechanismů vyšší impulsivity u dospívajících IGD.

Rizikové rozhodování pravděpodobně vychází z několika mozkových procesů, které se podílejí na odhadu hodnoty a rizika, výkonné kontroly a emočního zpracování (). DLPFC je kritická oblast mozku zapojená do výkonné kontroly (; ), která reguluje cílené, flexibilní a efektivní chování a může zprostředkovat rozhodování s explicitním rizikem (; ). U jedinců IGD byla prokázána změněná struktura a funkce DLPFC (; ; ), které byly v souladu se zjištěními ve studiích závislosti na látkách (; ) a závislost na chování (). Během rozhodování může činnost DLPFC zprostředkovat integraci informací o riziku a hodnotě (), představují vyhlídky, vyhodnocují výsledky a vypočítávají následnou užitečnost (). Adolescenti IGD obvykle vykazovali sníženou schopnost výkonné kontroly (; ); je proto pravděpodobné, že předpokládáme, že snížená aktivace správného DLPFC spojená s rizikem během riskantního rozhodování u adolescentů IGD může odrážet narušenou výkonnou kontrolní funkci, která zprostředkovala nepříznivé volby během rizikových situací. V této studii pravý, ale nikoli levý DLPFC vykazoval sníženou aktivaci související s rizikem u adolescentů IGD ve srovnání s HC. Tato lateralita práva na rozdíl od levé aktivity DLPFC zprostředkující riskantní rozhodování byla také hlášena v jiných studiích BART fMRI (; ; ; ) a transkraniální stejnosměrné stimulační studie (). Kromě toho byla tato lateralita snížené aktivace ve správném DLPFC nalezena také u osob závislých na drogách, když vykonávali řadu rizikových rozhodovacích úkolů (; ; ). Dohromady tyto výsledky naznačují, že správný DLPFC byl klíčovou oblastí pro rizikové rozhodování a možný nervový mechanismus, který je základem změny aktivace DLPFC u dospívajících IGD, může být podobný jako u jedinců s problémem zneužívání návykových látek.

Nedávno byla IGD pojata jako závislost na chování nebo porucha kontroly impulzů (; ) a mohou být spojeny s poškozením funkce inhibice (; ), která je podobná jako u jiných závislostí na chování (), například patologické hazardní hry (; ). Přezkum navrhl, že impulzivní inhibice je součástí rozhodovací funkce () a výzkum úspěšně prokázal, že DLPFC hraje důležitou roli v impulsivním inhibičním procesu (; ; ,; ). V této studii vyšší skóre BIS-11 u jedinců IGD ve srovnání s HC znamenalo vyšší impulsivitu u dospívajících IGD, což bylo v souladu se zjištěními v jiných studiích o impulsivní kontrole u jedinců IGD (; ; ). Snížená modulace úrovně rizika při aktivaci správného DLPFC u adolescentů IGD v naší studii proto může být spojena s impulzivními inhibičními poruchami. Dále byla zjištěna významná negativní korelace mezi sníženou modulací úrovně rizika na aktivaci správného DLPFC během aktivní volby a skóre BIS-11 u adolescentů IGD, což znamená, že adolescenti IGD s vyšší impulsivitou vykazovali nižší modulaci úroveň rizika při aktivaci správného DLPFC během rozhodovacího procesu. Správná aktivace DLPFC byla méně citlivá na riziko během rozhodovacího procesu u adolescentů IGD s vyšší impulsivní náchylností. Snížená modulace úrovně rizika při aktivaci správného DLPFC u dospívajících IGD může zprostředkovat jejich ignorování rizika.

Naše studie zjistila, že kromě správného DLPFC se modulace úrovně rizika při aktivaci levého mozečku také snížila během aktivního rozhodovacího procesu ve skupině IGD. Ačkoli změny v aktivaci mozečku byly hlášeny v předchozích studiích fMRI s BART (; ,; ) a další úkoly, které zahrnovaly rozhodovací procesy (; ), neurální mechanismus nebyl jasně určen. Předchozí studie zjistily, že mozeček je kritickou součástí problémů se závislostí (; ) a objem šedé hmoty mozečku, zejména levého mozečku, snížený u subjektů s poruchou návykových látek (). Navíc, snížený objem šedé hmoty () a zvýšená regionální homogenita () v levém mozečku bylo hlášeno také u jedinců IGD. Proto stojí za to provést další studie zapojené do souvislosti mezi činností mozečku a rizikovým rozhodováním u jedinců IGD.

V této studii by se mělo zvážit několik omezení. Nejprve byla velikost vzorku relativně malá, což může snížit sílu a nepodařilo se detekovat některé mozkové aktivace s nepatrnou významností. Za druhé, maximální počet možných balónkových čerpadel v této modifikované úloze BART byl snížen na 12 a většina účastníků dokončila pouze asi 30 balónové zkoušky během 10 min. BOLD skenování. Omezení spojená s tímto experimentálním návrhem tedy mohla snížit citlivost detekce meziskupinových rozdílů ve behaviorálním výkonu (). Konečně, kauzální vztah mezi změnou aktivací mozku a IGD nelze pomocí této průřezové studie určit. Pro vyhodnocení tohoto vztahu může být užitečná podélná studie.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Toto je věřil být první studie k testování modulace úrovně rizika na aktivaci mozku během rozhodovacího procesu s BART u dospívajících IGD. Naše studie prokázala, že modulace úrovně rizika při aktivaci správného DLPFC se snížila u adolescentů IGD a snížená aktivace správného DLPFC spojená s rizikem byla negativně korelována se skóre BIS. Naše zjištění naznačují, že jako kritická oblast mozku související s rozhodováním je správný DLPFC méně citlivý na úroveň rizika u adolescentů IGD ve srovnání s HC, což může přispět k vyšší impulsivitě adolescentů IGD.

Autorské příspěvky

Výzkum navržený v XQ, YY, XL a QZ; XQ, XD, PG, YZ, GD a QZ prováděly výzkum; YY, PG byl zapojen do klinického hodnocení; XQ, YZ, GD, WQ a QZ analyzovaná data; Příspěvek napsal XQ, YZ, XL, YY a QZ.

Prohlášení o konfliktu zájmů

Autoři prohlašují, že výzkum byl proveden bez obchodních či finančních vztahů, které by mohly být považovány za potenciální střet zájmů.

ZKRATKY

ACCpřední cingulát
BARTbalonový analogový rizikový úkol
BIS-11Barrattova stupnice impulsivity
DLPFCdorsolaterální prefrontální kortex
fMRIfunkční zobrazování magnetickou rezonancí
FWHMplná šířka na polovinu maxima
GLMobecný lineární model
HCzdravé kontroly
HRFfunkce hemodynamické odezvy
IATYoungův online test závislosti na internetu
IGDporucha hraní na internetu
IQInteligenční kvocient
MNIMontrealský neurologický ústav
ROIoblast zájmu
RTDoba odezvy
SPMStandard Raven's ProgressiveMatrices
SPM8Software statistického parametrického mapování
YDQMladý diagnostický dotazník
 

Reference

  • Asahi S., Okamoto Y., Okada G., Yamawaki S., Yokota N. (2004). Negativní korelace mezi pravou prefrontální aktivitou během inhibice odezvy a impulzivitou: studie fMRI. Eur. Oblouk. Psychiatrická klinika. Neurosci. 254 245–251. 10.1007/s00406-004-0488-z [PubMed] [Cross Ref]
  • Bari A., Robbins TW (2013). Inhibice a impulzivita: behaviorální a nervové základy kontroly odezvy. Prog. Neurobiol. 108 44 – 79. 10.1016 / j.pneurobio.2013.06.005 [PubMed] [Cross Ref]
  • Blaszczynski A. (2008). Komentář: odpověď na „problémy s konceptem„ závislosti na videohrách “: některé příklady případových studií“. Int. J. Duševní zdraví Addict. 6 179–181. 10.1007/s11469-007-9132-2 [Cross Ref]
  • Bogg T., Fukunaga R., Finn PR, Brown JW (2012). Kognitivní kontrola spojuje konzumaci alkoholu, dezinhibici zvláštností a sníženou kognitivní kapacitu: důkaz o mediální preregulární kortexové dysregulaci během chování při hledání odměny. Alkohol drog závisí. 122 112 – 118. 10.1016 / j.drugalcdep.2011.09.018 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Bolla KI, Eldreth DA, Matochik JA, kadet JL (2005). Neurální substráty chybného rozhodování u abstinentních uživatelů marihuany. Neuroimage 26 480 – 492. 10.1016 / j.neuroimage.2005.02.012 [PubMed] [Cross Ref]
  • Značka M., Labudda K., Markowitsch HJ (2006). Neuropsychologické koreláty rozhodování v nejasných a rizikových situacích. Neural Netw. 19 1266 – 1276. 10.1016 / j.neunet.2006.03.001 [PubMed] [Cross Ref]
  • Carli V., Durkee T., Wasserman D., Hadlaczky G., Despalins R., Kramarz E., et al. (2013). Souvislost mezi patologickým používáním internetu a komorbidní psychopatologií: systematický přehled. Psychopatologie 46 1-13. 10.1159 / 000337971 [PubMed] [Cross Ref]
  • Claus ED, Hutchison KE (2012). Nervové mechanismy riskování a vztahy s nebezpečným pitím. Alkohol. Clin. Exp. Res. 36 932 – 940. 10.1111 / j.1530-0277.2011.01694.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Crockford DN, Goodyear B., Edwards J., Quickfall J., El-Guebaly N. (2005). Cue-indukovaná mozková aktivita v patologických hráčích. Biol. Psychiatrie 58 787 – 795. 10.1016 / j.biopsych.2005.04.037 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ding WN, Sun JH, Sun YW, Chen X., Zhou Y., Zhuang ZG, et al. (2014). Znaková impulzivita a narušená funkce prefrontální inhibice impulzů u dospívajících se závislostí na hraní na internetu odhalená studií Go / No-Go fMRI. Behav. Funkce mozku. 10:20 10.1186/1744-9081-10-20 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Hu Y., Lin X., Lu Q. (2013). Proč jsou závislí na internetu nadále online, i když čelí vážným negativním důsledkům? Možná vysvětlení ze studie fMRI. Biol. Psychol. 94 282 – 289. 10.1016 / j.biopsycho.2013.07.009 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Huang J., Du X. (2012). Změny v regionální homogenitě mozkové aktivity odpočinku-statstatie u závislých na internetu. Behav. Funkce mozku. 8:41 10.1186/1744-9081-8-41 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Lin X., Hu Y., Xie C., Du X. (2015). Nevyvážené funkční spojení mezi výkonnou řídicí sítí a sítí odměňování vysvětluje chování při online hře při poruchách hraní na internetu. Sci. Rep. 5: 9197 10.1038 / srep09197 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Potenza MN (2014). Kognitivně behaviorální model poruchy internetových her: teoretické základy a klinické důsledky. J. Psychiatr. Res. 58 7 – 11. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.005 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Ernst M., Paulus MP (2005). Neurobiologie rozhodování: selektivní přehled z neurokognitivní a klinické perspektivy. Biol. Psychiatrie 58 597 – 604. 10.1016 / j.biopsych.2005.06.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ersche KD, Fletcher PC, Lewis SJ, Clark L., Stocks-Gee G., London M., a kol. (2005). Abnormální frontální aktivace související s rozhodováním u současných a bývalých závislých na amfetaminu a opiátech. Psychopharmacology (Berl.) 180 612–623. 10.1007/s00213-005-2205-7 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Gabay AS, Radua J., Kempton MJ, Mehta MA (2014). Ultimátní hra a mozek: metaanalýza neuroimaging studií. Neurosci. Biobehav. Rev. 47 549 – 558. 10.1016 / j.neubiorev.2014.10.014 [PubMed] [Cross Ref]
  • Galván A., Schonberg T., Mumford J., Kohno M., Poldrack RA, London ED (2013). Větší citlivost na dorsolaterální prefrontální kůru u mladých kuřáků než u nekuřáků. Psychopharmacology (Berl.) 229 345–355. 10.1007/s00213-013-3113-x [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Garavan H., Hester R., Murphy K., Fassbender C., Kelly C. (2006). Individuální rozdíly ve funkční neuroanatomii inhibiční kontroly. Brain Res. 1105 130 – 142. 10.1016 / j.brainres.2006.03.029 [PubMed] [Cross Ref]
  • Gorini A., Lucchiari C., Russell-Edu W., Pravettoni G. (2014). Modulace rizikových rozhodnutí u nedávno abstinentních závislých uživatelů kokainu: transkraniální stimulační studie stejnosměrného proudu. Přední. Hučení. Neurosci. 8: 661 10.3389 / fnhum.2014.00661 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Gowin JL, Mackey S., Paulus MP (2013). Změněné zpracování související s rizikem u uživatelů látek: nevyváženost bolesti a zisku. Alkohol drog závisí. 132 13 – 21. 10.1016 / j.drugalcdep.2013.03.019 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Grant JE, Potenza MN, Weinstein A., Gorelick DA (2010). Úvod do závislostí na chování. Dopoledne. J. Drogové zneužívání alkoholu 36 233-241. 10.3109 / 00952990.2010.491884 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Griffiths MD (2008). Závislost na videohrách: další myšlenky a postřehy. Int. J. Duševní zdraví Addict. 6 182–185. 10.1007/s11469-007-9128-y [Cross Ref]
  • Hastie R. (2001). Problémy úsudku a rozhodování. Annu. Rev. Psychol. 52 653 – 683. 10.1146 / annurev.psych.52.1.653 [PubMed] [Cross Ref]
  • Helfinstein SM, Schonberg T., Congdon E., Karlsgodt KH, Mumford JA, Sabb FW, et al. (2014). Předpovídání riskantních výběrů ze vzorců mozkové činnosti. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 111 2470 – 2475. 10.1073 / pnas.1321728111 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Karim R., Chaudhri P. (2012). Závislosti na chování: přehled. J. Psychoactive Drugs 44 5-17. 10.1080 / 02791072.2012.662859 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Hsiao S., Liu GC, Yen JY, Yang MJ, Yen CF (2010). Charakteristika rozhodování, možnost riskovat a osobnost vysokoškolských studentů se závislostí na internetu. Psychiatry Res. 175 121 – 125. 10.1016 / j.psychres.2008.10.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Hsieh TJ, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Yen JY, et al. (2014). Změněná aktivace mozku během inhibice odpovědi a zpracování chyb u subjektů s poruchou internetového hraní: funkční studie magnetického zobrazování. Eur. Oblouk. Psychiatrická klinika. Neurosci. 264 661–672. 10.1007/s00406-013-0483-3 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS (2013). Mozkové koreláty touhy po online hrách pod expozicí tága u subjektů se závislostí na internetu a u remitovaných subjektů. Narkoman. Biol. 18 559 – 569. 10.1111 / j.1369-1600.2011.00405.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Kohno M., Ghahremani DG, Morales AM, Robertson CL, Ishibashi K., Morgan AT, et al. (2015). Rizikové chování: dopaminové receptory d2 / d3, zpětná vazba a frontolimbická aktivita. Cereb. Kůra 25 236 – 245. 10.1093 / cercor / bht218 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Kohno M., Morales AM, Ghahremani DG, Hellemann G., London ED (2014). Rizikové rozhodování, prefrontální kůra a mezokortikoidní funkční konektivita v závislosti na metamfetaminu. JAMA Psychiatrie 71 812 – 820. 10.1001 / jamapsychiatry.2014.399 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Krain AL, Wilson AM, Arbuckle R., Castellanos FX, Milham MP (2006). Odlišné nervové mechanismy rizika a dvojznačnosti: metaanalýza rozhodování. Neuroimage 32 477 – 484. 10.1016 / j.neuroimage.2006.02.047 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kräplin A., Dshemuchadse M., Behrendt S., Scherbaum S., Goschke T., Bühringer G. (2014). Dysfunkční rozhodování v patologickém hazardu: specificita vzoru a role impulzivity. Psychiatry Res. 215 675 – 682. 10.1016 / j.psychres.2013.12.041 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kühn S., Romanowski A., Schilling C., Mobascher A., ​​Warbrick T., Winterer G., et al. (2012). Deficity mozkové šedé hmoty u kuřáků: zaměřte se na mozeček. Struktura mozku. Funct. 217 517–522. 10.1007/s00429-011-0346-5 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kuss DJ (2013). Závislost na internetových hrách: současné perspektivy. Psychol. Res. Behav. Manag. 6 125 – 137. 10.2147 / PRBM.S39476 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Lejuez CW, Read JP, Kahler CW, Richards JB, Ramsey SE, Stuart GL, et al. (2002). Vyhodnocení behaviorální míry riskování: úkol analogového rizika balónku (BART). J. Exp. Psychol. Appl. 8 75–84. 10.1037//1076-898X.8.2.75 [PubMed] [Cross Ref]
  • Lin X., Zhou H., Dong G., Du X. (2015). Zhoršené hodnocení rizik u lidí s poruchou internetového hraní: důkaz fMRI z úkolu s pravděpodobnou slevou Prog. Neuro-Psychopharmacol. Biol. Psychiatrie 56 142 – 148. 10.1016 / j.pnpbp.2014.08.016 [PubMed] [Cross Ref]
  • Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Lin WC, et al. (2014). Aktivace mozku pro inhibici odezvy při rozptylování herních narážek při poruchách internetové hry. Kaohsiung J. Med. Sci. 30 43 – 51. 10.1016 / j.kjms.2013.08.005 [PubMed] [Cross Ref]
  • Macoveanu J., Rowe JB, Hornboll B., Elliott R., Paulson OB, Knudsen GM, et al. (2013). Hrát to bezpečně, ale přesto ztrácet - serotonergní signalizaci negativních výsledků v dorzomediální prefrontální kůře v kontextu averze k riziku. Eur. Neuropsychopharmacol. 23 919 – 930. 10.1016 / j.euroneuro.2012.09.006 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Metcalf O., Pammer K. (2014). Impulzivita a související neuropsychologické rysy v pravidelných a návykových herech pro první osobu. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 17 147 – 152. 10.1089 / cyber.2013.0024 [PubMed] [Cross Ref]
  • Miedl SF, Peters J., Büchel C. (2012). Změněné reprezentace nervové odměny u patologických hráčů odhalené zpožděním a pravděpodobným snížením. Oblouk. Gen. Psychiatrie 69 177 – 186. 10.1001 / archgenpsychiatry.2011.1552 [PubMed] [Cross Ref]
  • Moeller SJ, Froböse MI, Konova AB, Misyrlis M., Parvaz MA, Goldstein RZ, et al. (2014). Časté a výrazné neurální koreláty inhibiční dysregulace: frologické studium fMRI závislé na kokainu a intermitentní výbušné poruchy. J. Psychiatr. Res. 58 55 – 62. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.016 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Moreno-López L., Perales JC, Van Son D., Albein-Urios N., Soriano-Mas C., Martinez-Gonzalez JM, et al. (2015). Závažnost užívání kokainu a mozková šedá hmota jsou u jedinců závislých na kokainu spojeny s reverzními poruchami učení. Narkoman. Biol. 20 546 – 556. 10.1111 / adb.12143 [PubMed] [Cross Ref]
  • Moulton EA, Elman I., Becerra LR, Goldstein RZ, Borsook D. (2014). Mozeček a závislost: poznatky získané výzkumem neuroimagingu. Narkoman. Biol. 19 317 – 331. 10.1111 / adb.12101 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Nakata H., Sakamoto K., Ferretti A., Gianni Perrucci M., Del Gratta C., Kakigi R., a kol. (2008a). Zpracování inhibice rajských motorů u lidí: funkční studie MRI související s událostmi. Neuroimage 39 1858 – 1866. 10.1016 / j.neuroimage.2007.10.041 [PubMed] [Cross Ref]
  • Nakata H., Sakamoto K., Ferretti A., Gianni Perrucci M., Del Gratta C., Kakigi R., a kol. (2008b). Výkonné funkce s různými motorickými výstupy v somatosenzorických úkolech Go / Nogo: funkční studie MRI související s událostmi. Brain Res. Býk. 77 197 – 205. 10.1016 / j.brainresbull.2008.07.008 [PubMed] [Cross Ref]
  • Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995). Faktorová struktura barratové impulsivní stupnice. J. Clin. Psychol. 51 768-774. [PubMed]
  • Pawlikowski M., Brand M. (2011). Nadměrné hraní na internetu a rozhodování: mají nadměrní hráči World of Warcraft problémy při rozhodování za riskantních podmínek? Psychiatry Res. 188 428 – 433. 10.1016 / j.psychres.2011.05.017 [PubMed] [Cross Ref]
  • Probst CC, van Eimeren T. (2013). Funkční anatomie poruch řízení impulzů. Měna. Neurol. Neurosci. Rep. 13:386 10.1007/s11910-013-0386-8 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Rao H., Korczykowski M., Pluta J., Hoang A., Detre JA (2008). Neurální koreláty dobrovolného a nedobrovolného riskování v lidském mozku: studie fMRI o balonovém analogovém rizikovém úkolu (BART). NeuroImage 42 902 – 910. 10.1016 / j.neuroimage.2008.05.046 [PubMed] [Cross Ref]
  • Rao H., Mamikonyan E., Detre JA, Siderowf AD, Stern MB, Potenza MN, a kol. (2010). Snížená ventrální striatální aktivita s poruchami kontroly impulzů u Parkinsonovy choroby. Mov. Disord. 25 1660 – 1669. 10.1002 / mds.23147 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Rao LL, Zhou Y., Liang ZY, Rao H., Zheng R., Sun Y., a kol. (2014). Snižující se deaktivace prefrontální koronální koronální mozkové kůry v rizikovém rozhodování po simulované mikrogravitaci: účinky -6 stupňů sklopného lůžka s hlavou dolů. Přední. Behav. Neurosci. 8: 187 10.3389 / fnbeh.2014.00187 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Rosenbloom MH, Schmahmann JD, Cena BH (2012). Funkční neuroanatomie rozhodování. J. Neuropsychiatry Clin. Neurosci. 24 266 – 277. 10.1176 / appi.neuropsych.11060139 [PubMed] [Cross Ref]
  • Sakagami M., Pan X., Uttl B. ​​(2006). Inhibice chování a prefrontální kůra v rozhodování. Neural Netw. 19 1255 – 1265. 10.1016 / j.neunet.2006.05.040 [PubMed] [Cross Ref]
  • Schiebener J., Wegmann E., Pawlikowski M., Brand M. (2012). Účinky ukotvení v rozhodování mohou být sníženy interakcí mezi sledováním cílů a úrovní výkonných funkcí tvůrce rozhodnutí. Cogn. Proces. 13 321–332. 10.1007/s10339-012-0522-4 [PubMed] [Cross Ref]
  • Schonberg T., Fox CR, Mumford JA, Congdon E., Trepel C., Poldrack RA (2012). Snížení ventromediální prefrontální kortexové aktivity během postupného riskování: fMRI vyšetřování úlohy analogového rizika balonu. Přední. Neurosci. 6: 80 10.3389 / fnins.2012.00080 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Tang J., Yu Y., Du Y., Ma Y., Zhang D., Wang J. (2014). Prevalence závislosti na internetu a jeho souvislost se stresovými životními událostmi a psychologickými příznaky u dospívajících uživatelů internetu. Narkoman. Behav. 39 744 – 747. 10.1016 / j.addbeh.2013.12.010 [PubMed] [Cross Ref]
  • Telzer EH, Fuligni AJ, Lieberman MD, Galván A. (2013a). Účinky špatného spánku na funkci mozku a riziko přijetí v dospívání. Neuroimage 71 275 – 283. 10.1016 / j.neuroimage.2013.01.025 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Telzer EH, Fuligni AJ, Lieberman MD, Galván A. (2013b). Smysluplné rodinné vztahy: neurokognitivní nárazníky riskování adolescentů. J. Cogn. Neurosci. 25 374 – 387. 10.1162 / jocn_a_00331 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Trepel C., Fox CR, Poldrack RA (2005). Prospektivní teorie na mozku? Směrem k kognitivní neurovědě rozhodování v ohrožení. Brain Res. Cogn. Brain Res. 23 34 – 50. 10.1016 / j.cogbrainres.2005.01.016 [PubMed] [Cross Ref]
  • Wang H., Jin C., Yuan K., Shakir ™, Mao C., Niu X., a kol. (2015). Změna objemu šedé hmoty a kognitivní kontroly u dospívajících s poruchou internetového hraní. Přední. Behav. Neurosci. 9: 64 10.3389 / fnbeh.2015.00064 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Wu X., Chen X., Han J., Meng H., Luo J., Nydegger L., et al. (2013). Prevalence a faktory návykového užívání internetu mezi adolescenty ve Wuhan v Číně: interakce rodičovských vztahů s věkem a hyperaktivita-impulsivita. PLoS ONE 8: e61782 10.1371 / journal.pone.0061782 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yao YW, Chen PR, Chen C., Wang LJ, Zhang JT, Xue G., et al. (2014). Nepoužití zpětné vazby způsobuje rozhodující schodek mezi nadměrnými internetovými hráči. Psychiatry Res. 219 583 – 588. 10.1016 / j.psychres.2014.06.033 [PubMed] [Cross Ref]
  • Yao YW, Chen PR, Li S., Wang LJ, Zhang JT, Yip SW, et al. (2015). Rozhodování o riskantních ziscích a ztrátách mezi vysokoškoláky s poruchou internetového hraní. PLoS ONE 10: e0116471 10.1371 / journal.pone.0116471 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Young K. (1998). Závislost na internetu: vznik nové klinické poruchy. CyberPsychol. Behav. 1 237 – 244. 10.1089 / cpb.1998.1.237 [Cross Ref]
  • Young, KS, Test závislosti na internetu [IAT] (2009). Dostupné v: http://netaddiction.com/index.php?option5combfquiz&view5onepage&catid546&Itemid5106
  • Yuan K., Qin W., Wang G., Zeng F., Zhao L., Yang X., a kol. (2011). Abnormality mikrostruktury u dospívajících s poruchou závislosti na internetu. PLoS ONE 6: e20708 10.1371 / journal.pone.0020708 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yuan P., Raz N. (2014). Prefrontální kůra a výkonné funkce u zdravých dospělých: metaanalýza strukturálních neuroimagingových studií. Neurosci. Biobehav. Rev. 42 180 – 192. 10.1016 / j.neubiorev.2014.02.005 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Zhou Z., Yuan G., Yao J. (2012). Kognitivní zkreslení směrem k obrázkům souvisejícím s internetovými hrami a deficitům výkonných osob u jedinců se závislostí na internetové hře. PLoS ONE 7: e48961 10.1371 / journal.pone.0048961 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]