Aktivita přestávkových stavů prefrontal-striatálních obvodů v poruše her na internetu: změny s kognitivní behaviorální terapií a prediktory léčby (2018)

Přední psychiatrie. 2018 Aug 3; 9: 341. doi: 10.3389 / fpsyt.2018.00341

Han X¹, Wang Y¹, Jiang W², Bao X², Sun Y¹, Ding W¹, Cao M¹, Wu X¹, Du Y², Zhou Y¹.

Abstraktní

Kognitivní behaviorální terapie (CBT) je účinná při léčbě internetové herní poruchy (IGD). Mechanismy, kterými CBT zlepšuje klinické příznaky související s IGD, však zůstávají neznámé. Cílem této studie bylo zjistit terapeutický mechanismus CBT u subjektů IGD pomocí zobrazování funkční magnetické rezonance v klidovém stavu (rsfMRI). Dvacet šest subjektů IGD a 30 odpovídající zdravé kontroly (HC) dostaly rsfMRI sken a klinická hodnocení; Subjekty 20 IGD dokončily CBT a poté byly znovu naskenovány. Amplituda nízkofrekvenčních (ALFF) hodnot a funkční konektivita (FC) mezi skupinou IGD a HC skupinou byly porovnány na začátku, stejně jako hodnoty ALFF a FC před a po CBT ve skupině IGD. Před léčbou vykazovala skupina IGD významně zvýšené hodnoty ALFF u bilaterálních putamenů, pravé mediální orbitofrontální kůry (OFC), bilaterální doplňkové motorické oblasti (SMA), levého postcentrálního gyrusu a levého předního cingulátu (ACC) ve srovnání s skupina HC. Skupina HC vykázala významně zvýšené hodnoty FC mezi levým mediálním OFC a putamenem ve srovnání se skupinou IGD, hodnoty FC skupiny IGD byly před léčbou negativně spojeny se skóre BIS-11. Po CBT byl týdenní herní čas výrazně kratší a skóre CIAS a BIS-II byla výrazně nižší. Hodnoty ALFF u subjektů IGD se významně snížily u levého nadřazeného OFC a levého putamenu a hodnota FC mezi nimi se po CBT významně zvýšila. Stupeň změny FC (Δ_{FC / Pre-FC}) byla pozitivně korelována se škálou změn skóre CIAS (A_{CIAS / Pre-CIAS}) v předmětech IGD. CBT by mohla regulovat abnormální nízkofrekvenční fluktuace v prefrontálních striatálních regionech u subjektů IGD a mohla by zlepšit symptomy související s IGD. Střídání klidového stavu v prefrontálních striatálních oblastech může odhalit terapeutický mechanismus CBT u subjektů IGD.

KEYWORDS: amplituda nízkofrekvenčních fluktuací; terapie kognitivního chování; funkční připojení; funkční zobrazení magnetickou rezonancí; porucha hraní na internetu

PMID: 30123144

PMCID: PMC6085723

DOI: 10.3389 / fpsyt.2018.00341

Volný článek PMC

Úvod

Porucha internetových her (IGD), známá také jako problematické používání internetu, je nadměrné a opakující se používání internetových her online (1). Více nedávno, IGD byl vypsán jako perzistentní nebo opakující se herní chování charakterizované narušenou kontrolou nad hraním; zvýšená priorita, která se dává hazardním hrám před jinými činnostmi v rozsahu, v jakém mají hry přednost před jinými zájmy a každodenními činnostmi; a pokračování v hraní i přes výskyt negativních důsledků (2, 3). Ačkoli ve čtvrtém vydání Diagnostického a statistického manuálu (DSM-IV) nebyla zahrnuta žádná formální diagnostická kritéria pro psychiatrický stav charakterizovaný nadměrným a rušivým vzorcem používání internetu (4) komise DSM-V zvažuje použití generovaných kritérií pro poruchy návykových látek a návykových látek pro IGD a zahrnula IGD do sekce označující další vyšetřování (5).

Vědci přirovnávali IGD k poruchám kontroly impulzů (6). Neuroimagingové studie zjistily, že nadměrné hraní na internetu bylo spojeno s abnormální aktivitou klidového stavu ve frontálním laloku, mozkové oblasti zodpovědné za kognitivní proces, jako je inhibiční kontrola (7). Zhoršená funkce prefrontální (PFC) se může vztahovat k vysoké impulsivitě, která zase může přispět k narušené inhibiční kontrole spojené s IGD (8). Efektivní kognitivní kontrola je spojena s koordinovaným náborem různých obvodů shora-dolů, prefrontální-striatální (9, 10). Předchozí studie odhalily souvislost mezi strukturálními a funkčními abnormalitami v prefrontální kůře (PFC) a narušenou inhibiční kontrolou u IGD (11-16). Například bylo zjištěno, že snížená tloušťka kortikálu a zvýšená amplituda nízkofrekvenční fluktuace (ALFF) v OFC korelovala se zhoršením kognitivní kontrolní funkce u mladých subjektů s IGD (12). Studie používající Reho metodu zjistila, že subjekty IGD vykázaly zvýšenou synchronizaci ve vynikajícím frontálním gyrusu ve srovnání se zdravými kontrolami (HC), což naznačuje zvýšení neurální aktivity spojené s kognitivní kontrolní funkcí (17). Ko a kol. (10) prokázali, že narušená funkce v prefrontálních striatálních oblastech může vysvětlit snížení inhibiční kapacity v IGD. Tyto zobrazovací studie charakterizovaly, jak se mění jak struktury čelních laloků, tak funkce ve spojení s narušenou inhibiční kontrolou u IGD. Kromě toho byla pozorována zhoršená funkce dopaminu ve striatu (pokles dopaminových D2 receptorů a snížené uvolňování dopaminu) a jeho souvislost se sníženým výchozím metabolismem glukózy v PFC (18, 19).

Bylo zjištěno, že kognitivní behaviorální terapie (CBT) je účinná při léčbě poruch kontroly impulzů, včetně patologického hráčství (20). Studie závislosti na látkách naznačují, že CBT povzbuzuje subjekty, aby rozpoznávaly a vyhýbaly se situacím, ve kterých mohou pravděpodobně používat látky, a používat strategie zvládání, aby odolávaly užívání drog a zlepšily inhibiční kontrolní funkci (21, 22). Studie používající Stroopovu úlohu zjistila, že CBT může být spojena se snížením užívání látek a může ovlivnit nervové systémy zapojené do kognitivní kontroly, impulsivity, motivace a pozornosti (23). Další studie o zobrazování funkční magnetické rezonance (fMRI), která v závislosti na konopí používala zpoždění peněžního motivačního zpoždění (MID), uvedla, že účastníci závislí na konopí prokázali snížené bilaterální objemy putamenu po CBT, což naznačuje, že specifické aspekty funkce a struktury putamenů se vztahují k léčbě výsledky (24). Mladí lidé se domnívají, že intervence v oblasti závislosti na internetu (IA) by se měla zaměřit na omezení používání internetu, na základě čehož navrhuje přístup kognitivní behaviorální terapie-IA (CBT-IA), který se prokázal jako účinný při léčbě IGD (6). Skupina Dr. Du zjistila, že školní skupina CBT je účinná u dospívajících s IGD, zejména při zlepšování emočního stavu a regulačních schopností, chování a stylu sebeřízení (20). Ačkoli CBT prokázala značnou účinnost při léčbě IGD, jen málo studií zkoumalo terapeutický mechanismus CBT u subjektů IGD pomocí fMRI. Zkoumání změn mozku před a po léčbě může nejen zlepšit naše pochopení patogeneze IGD a terapeutického mechanismu CBT na IGD, ale může také pomoci monitorovat účinky léčby.

Použili jsme Barrattovu impulsivitu Scale-11 (BIS-11) k vyhodnocení funkce inhibice chování IGD. Na základě předchozích studií jsme předpokládali, že subjekty (1) s IGD mohou vykazovat abnormální mozkovou aktivitu / konektivitu v prefrontálních striatálních oblastech, které jsou zodpovědné za kognitivní proces, jako je inhibiční kontrola; (2) CBT by mohla regulovat abnormální funkci prefrontálních striatálních oblastí.

Přejít na:

Materiály a metody

Účastníci a klinická hodnocení

Současná studie byla schválena Výzkumnou etickou komisí Nemocnice Ren Ji a Lékařskou fakultou Univerzity Šanghaj Jiao Tong v Číně. [2016] 097k (2). Všichni účastníci a opatrovníci podepsali před zahájením studie formuláře písemného informovaného souhlasu. Účastníci, diagnostický dotazník a kritéria vyloučení byli všichni popsáni v naší předchozí publikaci (15). Dvacet šest subjektů IGD, kteří splnili standardy testu Diagnostický dotazník pro závislost na internetu (tj. YDQ) modifikovaného Beardem a Wolfem (25) byli přijati z oddělení dětské a dospívající psychiatrie v Šanghajském středisku duševního zdraví. Jako zdravá kontrolní skupina (HC) bylo prostřednictvím reklam přijato třicet zdravých jedinců odpovídajících věku a pohlaví bez psychiatrických poruch v osobní nebo rodinné anamnéze. Vzhledem k vyšší prevalenci IGD u mužů oproti ženám byli zahrnuti pouze muži (26). Všichni účastníci měli pravou ruku a žádný z nich nekouřil.

Všichni účastníci podstoupili jednoduché fyzické vyšetření, které zahrnovalo měření krevního tlaku a srdeční frekvence, a byli psychiatrem dotazováni ohledně jejich anamnézy nervových, motorických, zažívacích, dýchacích, oběhových, endokrinních, močových a reprodukčních problémů. Poté byli vyšetřeni na psychiatrické poruchy pomocí Mini International Neuropsychiatric Interview pro děti a dorost (MINI-KID) (27). Vylučovací kritéria byla historie zneužívání návykových látek nebo závislosti; předchozí hospitalizace pro psychiatrické poruchy; nebo závažná psychiatrická porucha, jako je schizofrenie, deprese, úzkostná porucha a / nebo psychotické epizody.

Ke sběru demografických informací, jako je pohlaví, věk, ukončený poslední rok školní docházky a hodiny používání internetu za týden, byl použit základní informační dotazník. K posouzení klinických rysů účastníků byly použity čtyři dotazníky, konkrétně Chen Internet Addiction Scale (CIAS) (28), stupnice úzkosti sebehodnocení (SAS) (29), stupnice deprese sebehodnocení (SDS) (30) a stupnice Barratt Impulsivity Scale-11 (BIS-11) (31). Systém CIAS, vyvinutý společností Chen, obsahuje položky 26 ve čtyřbodové stupnici Likert a odráží závažnost závislosti na internetu. SAS a SDS byly použity k prokázání, že všechny subjekty splňují inkluzní kritéria v průběhu výzkumného období. Všechny dotazníky byly původně psány v angličtině a poté byly přeloženy do čínštiny. Potom se předměty 26 IGD, jejich rodiče a jejich učitelé dobrovolně účastnili kontrolní skupiny CBT, která se skládá z 12 lekcí (20). Každá relace trvala 1.5 – 2 h. V každém zasedání skupinové terapie bylo diskutováno jiné téma. Tato témata zahrnovala, jak rozpoznat a ovládat vaše pocity; zásady zdravé komunikace mezi rodiči a dětmi; techniky pro řešení vztahů vyvinutých prostřednictvím internetu; techniky pro práci s obsahem získaným prostřednictvím internetu; techniky ovládání vašich impulzů; techniky rozpoznávání, kdy dochází k návykovému chování; a jak zastavit návykové chování. Poslední relace byla revizní.

Po zásahu jsme znovu vyhodnotili klinické charakteristiky subjektů IGD a dvacet z nich bylo naskenováno ještě jednou na dobrovolné bázi podobným způsobem jako v případě protokolu před CBT.

Sběr dat MR

Všichni jedinci podstoupili fMRI v klidovém stavu na začátku studie pomocí zobrazovacího systému 3.0-T MR (GE Signa HDxt3T, USA) se standardní hlavovou cívkou. Aby se zabránilo pohybu a snížil šum skeneru, byly použity měkké podložky a subjekty dostaly důkladné pokyny k tomu, aby se během skenování nehýbalo, a vysvětlení, proč není pohyb preferenční, kromě pokynů, které by nadměrný pohyb vedl k rescanování . Data fMRI v klidovém stavu byla získána za použití echo-planární sekvence s gradientem-echo, jak je popsáno v naší předchozí studii (16). Třicet čtyři příčných řezů [čas opakování [TR] = 2,000 ms; echo time [TE] = 30 ms; zorné pole [FOV] = 230 × 230 mm; a velikost voxelu 3.6 × 3.6 × 4 mm] zakrývající celý mozek byly získány podél linie předních komisařských a zadních komisařů. Pro tuto skenovací sekvenci byly získány funkční objemy 220, zatímco subjekty odpočívaly (výsledkem byla délka skenování 440 s). Během skenování byli účastníci instruováni, aby zůstali v klidu se zavřenýma očima, pokud možno nehybně, a aby nespali ani nemysli na nic. Po skenování byly subjekty požádány o potvrzení, zda během skenování zůstaly vzhůru. Byly získány další dvě sekvence: (1) axiální T1-vážená rychlá rotační echo sekvence (TR = 1,725 ms; TE = 24 ms; FOV = 256 × 256 mm; plátky 34 a velikost 0.5 × 0.5 x 4 mm voxel) ) a (2) axiální T2-vážená rychlá rotační echo sekvence (TR = 9,000 ms; TE = 120 ms; FOV = 256 × 256 mm; plátky 34; a 0.5 × 0.5 × 4 mm voxel).

Předběžné zpracování funkčních obrazových dat

Předzpracování obrazových dat bylo provedeno pomocí SPM12 implementovaného v MATLAB a rozšiřujícím softwaru SPM12 Data Processing and Analysis of Brain Imaging (DPABI; http://rfmri.org/dpabi) (32). Po vyřazení prvních svazků 10 každé funkční časové řady byly zbývající obrazy 210 korigovány na řezy, znovu vyrovnány se středním objemem a znovu vyrovnány pomocí šestimetrové lineární transformace (tuhé tělo). Poté byly všechny funkční obrazy přímo normalizovány na EPI templát, každý voxel byl převzorkován na 3 × 3 × 3 mm a transformace prostorového vyhlazení byla provedena s polovičním maximálním Gaussovým jádrem 8-mm s plnou šířkou. Potom byly rušeny kovarianty 26 (včetně průměrného časového průběhu signálů z voxelů v masce bílé hmoty, průměrného časového průběhu signálů z voxelů v masce CSF a pohybových parametrů Friston 24). Lineární trend byl navíc zahrnut jako regresor, protože signál BOLD může prokázat nízkofrekvenční drift.

Žádný účastník této studie nevykazoval pohyb větší než 1.5 mm maximálního překladu v EU x, ynebo z osy nebo maximální otáčení o 1.5 ° v kterékoli ze 3 os. K dalšímu vyloučení zbytkového účinku pohybu na měření fMRI v klidovém stavu bylo vypočítáno střední posunutí rámu (průměr FD) pohybu hlavy a použito jako kovariát ve všech funkčních analýzách skupiny voxelwise, které byly odvozeny od Jenkinsonova relativního kořene střední kvadratický algoritmus a uvažoval rozdíly ve směru pohybu ve své derivaci (33); nebyly nalezeny žádné skupinové rozdíly v průměrném FD mezi subjekty IGD a HC (p = 0.52) na začátku nebo mezi časovými body před CBT a po CBT (p = 0.71).

Funkční analýza zobrazovacích dat

Analýzy ALFF byly provedeny pomocí softwaru DPABI. ALFF je úměrná síle nebo intenzitě nízkofrekvenčních oscilací a předpokládá se, že odráží spontánní nervovou aktivitu (34, 35). Stručně řečeno, po výše zmíněném předzpracování byla časová řada každého voxelu transformována do frekvenční domény bez pásmové filtrace a bylo získáno výkonové spektrum. Poté bylo výkonové spektrum transformováno na druhou odmocninu a zprůměrováno na 0.01–0.08 Hz u každého voxelu. Průměrná druhá odmocnina výkonu v tomto frekvenčním pásmu byla brána jako hodnota ALFF. Poté, pomocí standardizačního postupu, byla každá jednotlivá mapa ALFF normalizována globálním průměrem ALFF jednotlivce; konkrétněji byl vypočítán průměr napříč voxely mapy ALFF a hodnota každého voxelu byla vydělena průměrem jednotlivě. Nejprve jsme porovnali základní ALFF skupiny IGD se skupinou HC, abychom prozkoumali změněnou nervovou aktivitu u subjektů IGD pomocí dvou vzorků t-test. Oprava pro vícenásobná srovnání vedoucí k opravené prahové hodnotě p Bylo implementováno <0.05 s minimální velikostí klastru 42 voxelů (AlphaSim opraveno s následujícími parametry: single voxel p = 0.001; 5,000 simulace; střední odhadovaná prostorová korelace 8.04 × 10.60 × 10.46 mm FWHM; a globální maska ​​šedé hmoty). Chcete-li prozkoumat účinky CBT na subjekty IGD, spárujte t-test byl proveden pro výpočet rozdílové mapy skupiny ALFF před a po CBT. Oprava pro vícenásobná srovnání vedoucí k opravené prahové hodnotě p Bylo implementováno <0.05 s minimální velikostí klastru 40 voxelů (AlphaSim opraveno s následujícími parametry: single voxel p = 0.001; 5,000 simulace; střední odhadovaná prostorová korelace 9.70 × 10.30 × 9.52 mm FWHM; a globální maska ​​šedé hmoty). Hladicí jádro bylo odhadnuto na základě mapy t. Souřadnice regionů s významnými skupinovými rozdíly jsou uvedeny v prostoru Montreal Neurologic Institute (MNI).

Zájmové oblasti (ROI) byly určeny jako regiony, kde se hodnoty ALFF významně změnily mezi časovými body před a po CBT. Hodnoty FC semenných oblastí (levý nadřazený OFC (souřadnice MNI: x = −12, y = 24, z = −21, poloměr = 6 mm) a levý putamen (souřadnice MNI: x = −3, y = 3, z = 9, poloměr = 6 mm) byly extrahovány pomocí DPABI. t-test byl použit k porovnání hodnot FC mezi skupinou IGD a skupinou HC a Pearsonovy korelační analýzy byly provedeny mezi hodnotami FC a skóre CIAS / BIS-11 ve skupině IGD. Pak pár t-test byl použit k porovnání hodnot FC mezi časovými body před a po ošetření. Byly provedeny Pearsonovy korelační analýzy mezi stupněm změny extrahovaných hodnot FC (A_{ALFF / Pre-ALFF} nebo Δ_{FC / Pre-FC}) a rozsah redukce skóre CIAS (Δ_{CIAS / Pre-CIAS}) / BIS-11 (A_{BIS-11 / Pre-BIS-11}) skóre, aby se zjistilo, zda změny FC předpovídají snížení symptomů pomocí CBT, podle metod popsaných v předchozí studii (36). Dvou-sledoval p- hodnota 0.05 byla považována za statisticky významnou.

Statistická analýza demografických a klinických měření

Dva vzorky t-testy byly prováděny pomocí SPSS (statistický balíček pro software sociálních věd, SPSS verze 19, IBM, USA) pro spojité proměnné pro vyhodnocení rozdílů mezi skupinou IGD a skupinou HC. Spárováno t- byly použity zkoušky ke zkoumání účinků CBT na klinické vlastnosti mezi časovými body před a po CBT.

Přejít na:

výsledky

Demografie a klinická měření subjektů IGD a HC

Subjekty IGD a HC se nelišily ani v jednom věku (p = 0.31) nebo vzdělání (p = 0.10). Jak se očekávalo, subjekty IGD vykázaly výrazně vyšší skóre CIAS, SAS, SDS a BIS-II (p <0.001, p = 0.02, 0.04, 0.001) a také delší týdenní herní čas, než měli subjekty HC (p <0.001; Stůl Table11).

Tabulka 1

Demografické a behaviorální charakteristiky skupiny IGD a HC.

SD, směrodatná odchylka; IGD, porucha hraní na internetu; HC, zdravá kontrola; CBT, kognitivní behaviorální terapie.

Rozdíly ALFF a FC mezi subjekty IGD a HC

Ve srovnání s HC jedinci vykazovali IGD signifikantně zvýšené hodnoty ALFF u bilaterálních putamenů, pravého mediálního OFC, bilaterální doplňkové motorické oblasti (SMA), levého postcentrálního gyru a levého předního cingulátu (ACC; tabulka; tabulka; tabulka; Table2,2, Obrázek Obrázek1) .1). FC klidového stavu mezi levým mediálním OFC a putamenem byl ve skupině IGD výrazně nižší (p = 0.002).

Tabulka 2

Regiony vykazující skupinové rozdíly na ALFF mezi skupinou IGD a skupinou HC.

BA, oblast Brodmann; IGD, porucha hraní na internetu; HC, zdravá kontrola. Dva testy T-vzorku P <0.05, opraveno AlphaSim (P <0.001, velikost voxelu> 42).

Obrázek 1

Oblasti mozku, které vykazovaly vyšší hodnoty ALFF ve skupině IGD než ve skupině HC na začátku (p <0.05, opraveno AlphaSim). Levá část obrázku představuje pravou stranu účastníka a pravá část představuje levou stranu účastníka. ALFF, amplituda fluktuace nízké frekvence; IGD, porucha hraní na internetu; HC, zdravá kontrola.

Demografie a klinická opatření před a po CBT

Po CBT se týdenní hrací doba a skóre CIAS a BIS-11 výrazně snížily (všechny ps = 0.001). Tato zjištění naznačila, že CBT byl účinný při léčbě subjektů IGD (tabulka 1) (Table33).

Tabulka 3

Demografické a behaviorální charakteristiky před a po terapii kognitivního chování (CBT) ve skupině IGD.

SD, směrodatná odchylka; IGD, porucha internetových her.

Změny nervové aktivity v klidovém stavu před a po CBT

Po CBT byly hodnoty ALFF významně sníženy v levém mediálním OFC a putamenu (tabulka (Table4,4, Obrázek Obrázek3) .3). Kromě toho byl významně zvýšen klidový stav FC mezi levým mediálním OFC a putamenem.

Tabulka 4

Regiony vykazující skupinové rozdíly na ALFF mezi pre-CBT a post-CBT ve skupině IGD.

BA, Brodmann; CBT, kognitivní behaviorální terapie, IGD, porucha hraní na internetu

Test párového T P <0.05, opravený AlphaSim (P <0.001, velikost voxelu> 40).

Obrázek 3

Oblasti mozku, které vykazovaly snížené hodnoty ALFF ve skupině IGD po terapii kognitivního chování (p <0.05, opraveno AlphaSim). Levá část obrázku představuje pravou stranu účastníka a pravá část představuje levou stranu účastníka. IGD, porucha hraní na internetu; ALFF, amplituda fluktuace nízké frekvence.

Vztahy s klinickými opatřeními

Ve skupině IGD byly hodnoty FC mezi levým mediálním OFC a putameny negativně spojeny se skóre BIS-11 (r = -0.733, p <0.001; Postava Obrázek2) .2). Změny extrahovaných hodnot FC (Δ_{FC / Pre-FC}) mezi levým nadřazeným OFC a levým putamenem byly pozitivně korelovány s mírou redukce skóre CIAS (A_{CIAS / Pre-CIAS}; r = 0.707, p <0.001; Postava Obrázek4) .4). Žádná významná korelace mezi změnami hodnot FC (Δ_{FC / Pre-FC}) a rozsah redukce skóre BIS-11 (A_{BIS-11 / Pre-BIS-11}) bylo detekováno (r = 0.396, p = 0.084).

Obrázek 2

Ve skupině IGD byly hodnoty FC mezi levým mediálním OFC a putameny negativně spojeny se skóre BIS-11 (r = -0.733, p <0.001). IGD, porucha hraní na internetu; FC, funkční připojení; OFC, orbitofrontální kůra; BIS-11, stupnice Barrattovy impulzivity-11.

Obrázek 4

Změny hodnot FC (AFC / Pre-FC) mezi levým nadřazeným OFC a levým putamenem byly pozitivně korelovány se stupnicí snížení skóre CIAS u subjektů IGD. (ACIAS / Pre-CIAS; r = 0.707, p <0.001). FC, funkční připojení; OFC, orbitofrontální kůra; CIAS, stupnice závislosti na internetu Chen; IGD, porucha hraní internetu.

Přejít na:

Diskuse

V této longitudinální studii byly použity metody ALFF a FC ke zkoumání funkčních změn mozku mezi skupinou IGD a skupinou HC a terapeutickým mechanismem CBT u subjektů IGD. Zjistili jsme, že subjekty IGD prokázaly abnormální funkci některých prefrontal-striatálních oblastí vzhledem k pacientům s HC a že CBT může kromě zhoršení příznaků IGD zmírnit funkční abnormality v OFC a putamen a zvýšit vzájemné interakce mezi nimi.

V této studii byl klidový stav FC mezi levým mediálním OFC a putamenem ve skupině IGD výrazně nižší. BIS-11 koreluje se změnami FC prokázal, že poškození v obvodech prefrontal-striatal může mít vliv na impulzivní chování subjektů IGD. Předchozí neuroimagingové studie uváděly, že funkční poškození v oblastech PFC bylo spojeno s vysokou impulsivitou v IGD (37). Prefrontal-striatální obvody zahrnují kognitivní smyčku, která spojuje hlavně kavkazský a putamen s prefrontálními oblastmi. Ve shodě se zjištěními nedávných funkčních neuroimagingových studií byly funkční změny v několika prefrontálních oblastech (včetně správné mediální OFC, dvoustranné SMA a levé ACC) a bazálních ganglií (bilaterální putamen) v návykových poruchách, včetně IGD12, 38, 39). Volkow a kol. navržených neuronových sítí u subjektů drogově závislých, včetně OFC-, ACC-, inferiorní frontální gyrus (IFG) - a dorzolaterální prefrontální kortex (DLPFC) -striatální obvody, které mohou odrážet pozorovatelné chování, jako je narušení sebeovládání a chování nepružnost (40) a problémy při přijímání dobrých rozhodnutí, které charakterizují závislost; kdy lidé s IGD nadále hrají hry, přestože jsou konfrontováni s negativními následky, může to souviset s narušenou funkcí prefrontal-striatal obvodů (41). Jedním z hlavních chování IGD jsou deficity řízení impulzů s nedostatečnou kontrolou hraní internetových her. Předchozí studie kombinující morfometrické analýzy založené na voxelu (VBM) a FC odhalila zapojení několika prefrontálních oblastí a souvisejících prefrontálních striatálních obvodů (ACC-, OFC- a DLPFC-striatálních obvodů) do procesu IGD a navrhla, aby IGD mohou sdílet podobné nervové mechanismy s látkovou závislostí na úrovni obvodu (41). Současné zjištění je důležité, protože změny mozkové aktivity / konektivity v prefrontálních-striatálních obvodech, které byly pozorovány, se shodují s předchozími studiemi. Kromě toho je SMA zahrnuta do sítě salience, která reguluje funkci ostatních sítí, pokud jsou vyžadovány rychlé změny v chování, například při rychlé manipulaci s klávesnicí při hraní her (42). Yuan a kol. hlášeny vyšší hodnoty ALFF u SMA u subjektů IGD (12) a v této studii jsme našli podobný výsledek, který naznačuje, že SMA může být potenciálně důležitou oblastí v návykových chování (41).

K dnešnímu dni se ukázalo, že skupina CBT účinně pomáhá adolescentům s závislostí na internetu (20). V této studii byl týdenní herní čas výrazně kratší a skóre CIAS a BIS-II byla po CBT výrazně snížena. Navrhl, že negativní důsledky by bylo možné zvrátit, pokud by závislost na internetu mohla být odstraněna v krátké době. Pozorovali jsme snížené hodnoty ALFF v levém nadřazeném OFC a levém putamenu a zvýšenou konektivitu putamenu OFC po CBT, což jsou nálezy, které jsou konzistentní s předchozími pozorováními, která naznačují, že OFI-striatální obvod může být potenciálním terapeutickým cílem napříč návykovými poruchy (43). OFC se podílí na regulaci impulsů kromě rozhodování, takže propojení mezi OFC a putamenem implikuje lepší kontrolu nad impulzivním chováním subjektů IGD (44). Je to v souladu s výsledkem sníženého skóre BIS-11 po léčbě. Putamen je jedním ze sektorů striata a byl oblastí mozku spojenou s kognitivními procesy, které jsou do značné míry sdíleny s jádrem caudate. Přesněji řečeno, putamen byl spojen s kontrolou obvyklého chování a cílenými akcemi (45). Zjistili jsme, že vyšší hodnota ALFF se snížila u putamenu po CBT, což naznačuje, že CBT může být nápomocná při zlepšování kontroly obvyklého chování a cílených akcí subjektů IGD. To znamená, že CBT může být schopna zabránit obvyklému používání emocí bez emocí změnou interakcí prefrontálních-striatálních obvodů. Předchozí studie CBT uvádějí, že CBT mění aktivaci klidového stavu v prefrontální kůře a že CBT koriguje dysfunkční kognitivní procesy (46). Mezitím mohou změny v konektivitě OFC-putamenu předpovídat účinek CBT.

Slabou stránkou této studie bylo, že subjekty IGD nebyly náhodně zařazeny do dvou skupin (jedna skupina účastníků by dostala CBT, zatímco jiná skupina, která nedostala léčbu, by sloužila jako kontrola). Zadruhé jsme najali pouze mužské účastníky; k potvrzení a rozšíření současných výsledků je tedy zapotřebí dalších studií s účastnicemi. Zatřetí, omezená velikost vzorku zvýšila riziko falešných negativů a omezila test na vyhodnocení vztahů mezi změnami hodnot FC a účinky léčby. Začtvrté, je nutné opravit několikanásobná srovnání, aby bylo možné kontrolovat falešně pozitivní chybu. Zde byla použita korekce AlphaSim, protože při použití metod korekce FWE nebo FDR nelze získat žádný klastr. Domníváme se však, že korekci AlphaSim lze v naší průzkumné studii přijmout, protože je to jedna z nejoblíbenějších možností korekce s vícenásobným porovnáním a používá se v mnoha studiích (34).

V souhrnu naše nálezy ukázaly, že IGD byla spojena s pozměněnou funkcí některých prefrontal-striatal obvodů a že CBT může jak zmírnit funkční abnormality OFC a putamen a zvýšit vzájemné interakce mezi nimi. Tyto nálezy mohou poskytnout základ pro odhalování terapeutického mechanismu CBT u subjektů IGD a slouží jako potenciální biomarkery, které mohou předpovědět zlepšení symptomů po CBT u subjektů IGD.

Přejít na:

Autorské příspěvky

YZ, YD byly zodpovědné za koncepci a design studie. K získání dat přispěly YD, WJ, XB, MC, XW a WD. YS, XH a YW pomáhaly s analýzou dat a interpretací nálezů. XH vypracoval rukopis. Všichni autoři kriticky recenzovali obsah a schválili konečnou verzi k publikaci.

Prohlášení o střetu zájmů

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

Přejít na:

Poznámky pod čarou

Financování. Tato práce byla podporována Národní přírodní vědeckou nadací Číny (No.81571650), Šanghajským vědeckotechnickým výborem Projekt lékařské příručky (západní medicína; No.17411964300) a Šanghajskou městskou školskou komisí - Grantová podpora klinické medicíny Gaofeng (No.20172013) ), Nadace zdravotnického křížového výzkumu Univerzity Šanghaj Jiao Tong (č. YG2017QN47) a Výzkumný fond semen nemocnice Ren Ji, Lékařská fakulta, Šanghajská univerzita Jiao Tong (RJZZ17-016). Inkubační program pro klinický výzkum a inovace Nemocnice Ren Ji, Lékařská fakulta, Šanghajská univerzita Jiao Tong (PYIII-17-027, PYIV-17-003). Poskytovatelé financí neměli žádnou roli při návrhu studie, sběru a analýze dat, rozhodnutí o zveřejnění nebo přípravě rukopisu.

Přejít na:

Reference

1. Ko CH, GLiu C, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS. Mozkové koreláty touhy po online hrách pod expozicí tága u subjektů se závislostí na internetu a u remitovaných subjektů. Addict Biol. (2013) 18: 559 – 69. 10.1111 / j.1369-1600.2011.00405.x [PubMed] [Cross Ref]

2. King DL, Delfabbro PH, Wu A, Doh YY, Kuss DJ, Pallesen S, et al. . Léčba poruchy internetových her: Mezinárodní systematické hodnocení a vyhodnocení CONSORT. Clin Psychol Rev. (2017) 54: 123 – 33. 10.1016 / j.cpr.2017.04.002 [PubMed] [Cross Ref]

3. Ko CH, Liu TL, Wang PW, Chen CS, Yen CF, Yen JY. Exacerbace deprese, nepřátelství a sociální úzkosti v průběhu závislosti na internetu mezi adolescenty: prospektivní studie. Compr Psychiatry (2014) 55: 1377 – 84. 10.1016 / j.comppsych.2014.05.003 [PubMed] [Cross Ref]

4. Blok JJ. Problémy pro DSM-V: závislost na internetu. Am J Psychiatrie (2008) 165: 306 – 7. 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556 [PubMed] [Cross Ref]

5. Asociace AP. Diagnostický a statistický manuál duševních poruch, 5th Edn Washington, DC: American Psychiatric Association; (2013).

6. Young KS. Výsledky léčby pomocí CBT-IA u pacientů závislých na internetu. J Behav Addict. (2013) 2: 209 – 15. 10.1556 / JBA.2.2013.4.3 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

7. Dong G, Zhou H, Zhao X. Závislí muži na internetu ukazují zhoršenou schopnost výkonné kontroly: důkaz z barevné úlohy Stroop. Neurosci Lett. (2011) 499: 114 – 8. 10.1016 / j.neulet.2011.05.047 [PubMed] [Cross Ref]

8. Weinstein A, Livny A, Weizman A. Nový vývoj v mozkovém výzkumu poruchy internetu a her. Neurosci Biobehav Rev. (2017) 75: 314 – 30. 10.1016 / j.neubiorev.2017.01.040 [PubMed] [Cross Ref]

9. Nelson CL, Sarter M, Bruno JP. Prefrontální kortikální modulace uvolňování acetylcholinu v zadní parietální kůře. Neurovědy (2005) 132: 347 – 59. 10.1016 / j.neuroscience.2004.12.007 [PubMed] [Cross Ref]

10. Ko CH, Hsieh TJ, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Yen JY, et al. . Změněná aktivace mozku během inhibice odpovědi a zpracování chyb u subjektů s poruchou internetového hraní: funkční studie magnetického zobrazování. Psychiatrická klinika Eur Arch Neurosci. (2014) 264: 661 – 72. 10.1007 / s00406-013-0483-3 [PubMed] [Cross Ref]

11. Weng CB, Qian RB, Fu XM, Lin B, Han XP, Niu CS, et al. . Abnormality šedé hmoty a bílé hmoty v závislosti na online hře. Eur J Radiol. (2013) 82: 1308 – 12. 10.1016 / j.ejrad.2013.01.031 [PubMed] [Cross Ref]

12. Yuan K, Jin C, Cheng P, Yang X, Dong T, Bi Y, et al. . Množství abnormalit fluktuace nízkých frekvencí u dospívajících se závislostí na hraní online. PLoS ONE (2013) 8: e78708. 10.1371 / journal.pone.0078708 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

13. Ko CH, Liu GC, Hsiao S, Yen JY, Yang MJ, Lin WC., Et al. . Mozkové činnosti spojené s herním nutkáním online herní závislosti. J Psychiatr Res. (2009) 43: 739 – 47. 10.1016 / j.jpsychires.2008.09.012 [PubMed] [Cross Ref]

14. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Lin WC. Mozkové aktivace jak pro stimulaci herního nutkání, tak pro kouření touhy mezi subjekty komorbovanými se závislostí na internetu a závislostí na nikotinu. J Psychiatr Res. (2013) 47: 486 – 93. 10.1016 / j.jpsychires.2012.11.008 [PubMed] [Cross Ref]

15. Wang Y, Yin Y, Sun YW, Zhou Y, Chen X, Ding WN, et al. . Snížená interhemisferická funkční konektivita prefrontálního laloku u dospívajících s poruchou internetového hraní: primární studie využívající FMRI v klidovém stavu. PLoS ONE (2015) 10: e0118733. 10.1371 / journal.pone.0118733 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

16. Ge X, Sun Y, Han X, Wang Y, Ding W, Cao M, et al. . Rozdíl ve funkční konektivitě dorsolaterální prefrontální kůry mezi kuřáky s nikotinovou závislostí a jedinci s poruchou internetového hraní. Neurověda BMC (2017) 18: 54. 10.1186 / s12868-017-0375-y [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

17. Liu J, Gao XP, Osunde I, Li X, Zhou SK, Zheng HR, et al. . Zvýšená regionální homogenita u poruchy závislosti na internetu: studie zobrazování funkční magnetické rezonance v klidovém stavu. Chin Med J. (2010) 123: 1904 – 8. 10.3760 / cma.j.issn.0366-6999.2010.14.014 [PubMed] [Cross Ref]

18. Značka M, Young KS, Laier C. Prefrontální kontrola a závislost na internetu: teoretický model a přehled neuropsychologických a neuroimagingových nálezů. Přední Hum Neurosci. (2014) 8: 375. 10.3389 / fnhum.2014.00375 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

19. Everitt BJ, Robbins TW. Od ventrálního k dorzálnímu striatu: devolvingové pohledy na jejich role v drogové závislosti. Neurosci Biobehav Rev. (2013) 37 (9 Pt A): 1946 – 54. 10.1016 / j.neubiorev.2013.02.010 [PubMed] [Cross Ref]

20. Du YS, Jiang W, Vance A. Dlouhodobý účinek randomizované, řízené skupinové kognitivní behaviorální terapie pro závislost na internetu u dospívajících studentů v Šanghaji. Aust NZJ Psychiatry. (2010) 44: 129 – 34. 10.3109 / 00048670903282725 [PubMed] [Cross Ref]

21. Weingardt KR, Villafranca SW, Levin C. Trénink založený na technologii v kognitivní behaviorální terapii pro poradce zneužívající návykové látky. Subst Abus. (2006) 27: 19 – 25. 10.1300 / J465v27n03_04 [PubMed] [Cross Ref]

22. Kiluk BD, Nich C, Babuscio T, Carroll KM. Kvalita versus kvantita: osvojení si dovedností zvládnutí po počítačové kognitivně behaviorální terapii u poruch užívání návykových látek. Závislost (2010) 105: 2120 – 7. 10.1111 / j.1360-0443.2010.03076.x [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

23. DeVito EE, Worhunsky PD, Carroll KM, Rounsaville BJ, Kober H, Potenza MN. Předběžná studie nervových účinků behaviorální terapie u poruch užívání návykových látek. Závisí na drogovém alkoholu. (2012) 122: 228 – 35. 10.1016 / j.drugalcdep.2011.10.002 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

24. Yip SW, DeVito EE, Kober H, Worhunsky PD, Carroll KM, Potenza MN. Měření před mozkovou strukturou a mozkovou funkcí zpracovávající odměny v závislosti na konopí: průzkumná studie vztahů s abstinencí během behaviorální léčby. Závisí na drogovém alkoholu. (2014) 140: 33 – 41. 10.1016 / j.drugalcdep.2014.03.031 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

25. Beard KW, Wolf EM. Úprava navrhovaných diagnostických kritérií pro závislost na internetu. Cyberpsychol Behav. (2001) 4: 377 – 83. 10.1089 / 109493101300210286 [PubMed] [Cross Ref]

26. Meng Y, Deng W, Wang H, Guo W, Li T. Prefrontální dysfunkce u jedinců s poruchou internetového hraní: metaanalýza funkčních studií magnetické rezonance. Addict Biol. (2015) 20: 799 – 808. 10.1111 / adb.12154 [PubMed] [Cross Ref]

27. Sheehan DV, Sheehan KH, Shytle RD, Janavs J, Bannon Y, Rogers J. E, et al. . Spolehlivost a platnost mini mezinárodního neuropsychiatrického rozhovoru pro děti a dorost (MINI-KID). Psychiatrie J Clin (2010) 71: 313 – 26. 10.4088 / JCP.09m05305whi [PubMed] [Cross Ref]

28. Chen SH, Weng LJ, Su YJ, Wu HM, Yang PF. Vývoj čínské stupnice závislosti na internetu a její psychometrická studie. Chin J Psychol. (2003) 45: 251 – 66. 10.1037 / t44491-000 [Cross Ref]

29. Zung WW. Nástroj pro hodnocení úzkostných poruch. Psychosomatika (1971) 12: 371 – 9. 10.1016 / S0033-3182 (71) 71479-0 [PubMed] [Cross Ref]

30. Zung WW. Stupnice deprese sebehodnocení. Psychiatrie Arch Gen (1965) 12: 63 – 70. 10.1001 / archpsyc.1965.01720310065008 [PubMed] [Cross Ref]

31. Patton JH, Stanford MS, Barratt ES. Faktorová struktura Barrattovy impulzivní stupnice. J Clin Psychol. (1995) 51: 768–74. 10.1002 / 1097-4679 (199511) 51: 6 <768 :: AID-JCLP2270510607> 3.0.CO; 2-1 [PubMed] [Cross Ref]

32. Yan CG, Wang XD, Zuo XN, Zang YF. DPABI: Zpracování a analýza dat pro zobrazování mozku v (klidovém stavu). Neuroinformatics (2016) 14: 339–51. 10.1007 / s12021-016-9299-4 [PubMed] [Cross Ref]

33. Power JD, Barnes KA, Snyder AZ, Schlaggar BL, Petersen SE. Z pohybů subjektu vznikají rušivé, ale systematické korelace ve funkčních konektivitách MRI sítí. Neuroimage (2012) 59: 2142 – 54. 10.1016 / j.neuroimage.2011.10.018 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

34. Li F, Lui S, Yao L, Hu J, Lv P, Huang X, et al. . Podélné změny mozkové aktivity v klidovém stavu u pacientů s první epizodou schizofrenie: 1-roční následná funkční zobrazovací studie MR. Radiologie (2016) 279: 867 – 75. 10.1148 / radiol.2015151334 [PubMed] [Cross Ref]

35. Liu F, Guo W, Liu L, Long Z, Ma C, Xue Z, et al. . Abnormální amplituda nízkofrekvenčních oscilací u pacientů na první epizodě s neléčivou poruchou bez medikace: studie fMRI v klidovém stavu. J ovlivňuje disord. (2013) 146: 401 – 6. 10.1016 / j.jad.2012.10.001 [PubMed] [Cross Ref]

36. Yuan M, Zhu H, Qiu C, Meng Y, Zhang Y, Shang J, a kol. . Skupinová kognitivní behaviorální terapie moduluje klidovou funkční konektivitu sítě související s amygdala u pacientů s generalizovanou sociální úzkostnou poruchou. Psychiatrie BMC (2016) 16: 198. 10.1186 / s12888-016-0904-8 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

37. Dieter J, Hoffmann S, Mier D, Reinhard I, Beutel M, Vollstadt-Klein S a kol. . Role emoční inhibiční kontroly ve specifické závislosti na internetu - studie fMRI. Behav Brain Res. (2017) 324: 1–14. 10.1016 / j.bbr.2017.01.046 [PubMed] [Cross Ref]

38. Zhang JT, Yao YW, Potenza MN, Xia CC, Lan J, Liu L, et al. . Změněná nervová aktivita v klidovém stavu a změny po zásahu po chuti na poruchu internetového hraní. Sci Rep. (2016) 6: 28109. 10.1038 / srep28109 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

39. Wang Y, Zhu J, Li Q, Li W, Wu N, Zheng Y, a kol. . Změněné fronto-striatální a fronto-cerebelární okruhy u jedinců závislých na heroinu: studie FMRI v klidovém stavu. PLoS ONE (2013) 8: e58098. 10.1371 / journal.pone.0058098 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

40. Volkow ND, Wang GJ, Tomasi D, Baler RD. Nevyvážené neuronální obvody ve závislosti. Curr Opin Neurobiol. (2013) 23: 639 – 48. 10.1016 / j.conb.2013.01.002 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

41. Jin C, Zhang T, Cai C, Bi Y, Li Y, Yu D, et al. . Funkční konektivita v klidovém stavu předních mozkových kortikalů a závažnost poruchy internetových her. Brain Imaging Behav. (2016) 10: 719 – 29. 10.1007 / s11682-015-9439-8 [PubMed] [Cross Ref]

42. Seminowicz DA, Shpaner M, Keaser ML, Krauthamer GM, Mantegna J, Dumas J. A, et al. . Kognitivně-behaviorální terapie zvyšuje prefrontální kůru šedou hmotu u pacientů s chronickou bolestí. J Pain (2013) 14: 1573 – 84. 10.1016 / j.jpain.2013.07.020 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

43. Jiang GH, Qiu YW, Zhang XL, Han LJ, Lv XF, Li LM, et al. . Amplitudové nízkofrekvenční oscilační abnormality u uživatelů heroinu: studie fMRI v klidovém stavu. Neuroimage (2011) 57: 149 – 54. 10.1016 / j.neuroimage.2011.04.004 [PubMed] [Cross Ref]

44. Ding WN, Sun JH, Sun YW, Chen X, Zhou Y, Zhuang ZG, et al. . Znaková impulzivita a narušená funkce prefrontální inhibice impulzů u dospívajících se závislostí na hraní na internetu odhalená studií Go / No-Go fMRI. Behav Brain Funct. (2014) 10: 20. 10.1186 / 1744-9081-10-20 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]

45. Cai C, Yuan K, Yin J, Feng D, Bi Y, Li Y, et al. . Morfometrie striatu je spojena s kognitivními kontrolními deficity a závažností příznaků u internetové herní poruchy. Brain Imaging Behav. (2016) 10: 12 – 20. 10.1007 / s11682-015-9358-8 [PubMed] [Cross Ref]

46. Yoshimura S, Okamoto Y, Onoda K, Matsunaga M, Okada G, Kunisato Y, a kol. . Kognitivní behaviorální terapie deprese mění mediální prefrontální a ventrální anteriorní cingulate kůrovou aktivitu spojenou s autoreferenčním zpracováním. Soc Cogn Affect Neurosci. (2014) 9: 487 – 93. 10.1093 / scan / nst009 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]