Veränderte Gehirnaktivitäten im Zusammenhang mit Craving und Cue Reaktivität bei Menschen mit Internet Gaming Disorder: Beweise aus dem Vergleich mit Freizeit-Internet-Spiel Benutzer (2017)

Lingxiao Wang,^1,2,3 Lingdan Wu,⁴ Yifan Wang,¹ Hui Li,¹ Xiaoyue Liu,¹ Xiaoxia Du,⁵ und Guangheng Dong^1,6,*

Obwohl die neuronalen Substrate der Queue-Reaktivität bei Internet-Gaming-Störungen (IGD) in früheren Studien untersucht wurden, konzentrierten sich die meisten dieser Studien auf den Vergleich zwischen IGD-Probanden und gesunden Kontrollpersonen, was einen möglichen Effekt der Bekanntheit von Cue nicht ausschließen kann. Um diese Einschränkung zu überwinden, konzentriert sich die vorliegende Studie auf den Vergleich zwischen IGD-Probanden und Spielernutzern im Internet (RGU), die Online-Spiele im Freizeitbereich spielen, jedoch keine Abhängigkeit entwickeln. Daten von 40-RGU- und 30-IGD-Probanden wurden gesammelt, während sie eine ereignisbezogene Cue-Reaktivitätsaufgabe im fMRI-Scanner ausführten. Die Ergebnisse zeigten, dass die IGD-Probanden mit einer verstärkten Aktivierung im linken orbitofrontalen Kortex (OFC) und einer verminderten Aktivierung im rechten anterioren cingulären Kortex (ACC), rechten Precuneus, linken präzentralen Gyrus und rechten postzentralem Gyrus im Vergleich zu den RGU-Probanden assoziiert waren. OFC ist an der Bewertung von Belohnungen beteiligt, und ACC ist in die Funktion der Exekutivkontrolle basierend auf früheren Untersuchungen eingebunden. Darüber hinaus korrelierte die Aktivierung von OFC mit dem Wunsch nach Spielen. Daher könnte die höhere Aktivierung in OFC auf ein starkes Verlangen nach Spielen hindeuten, und die niedrigere Aktivierung in ACC könnte auf eine eingeschränkte Fähigkeit hinweisen, den Drang nach spielbezogenen Reizen bei IGD-Patienten zu hemmen. Zusätzlich kann die Aktivierung im Precuneus, der Gyrus vor und nach dem zentralen Bereich das Defizit bei der Entflechtung von Spielstimuli vermuten lassen. Diese Ergebnisse erklären, warum IGD-Probanden eine Abhängigkeit vom Gameplay entwickeln, während RGU-Subjekte Onlinespiele frei spielen können und den Übergang vom freiwilligen Spielen zu einem IGD verhindern.

Teilnehmer

Die vorliegende Studie wurde vom Human Investigations Committee der Zhejiang Normal University genehmigt. 40 RGU- und 30-Personen mit IGD wurden in dieser Studie rekrutiert. Alle Teilnehmer waren Rechtshänder und erhielten schriftlich informierten Inhalt gemäß der Deklaration von Helsinki. Die Teilnehmer wurden nach ihren Bewertungen im Online-Internet-Sucht-Test (IAT) von Young (Jung, 2009), die vom DSM-5-Ausschuss vorgeschlagenen neun Diagnosekriterien für IGD (Petry et al., 2014) und ihre wöchentliche Internet-Spielzeit. Die IAT von Young besteht aus 20-Artikeln. Frühere Studien haben die Zuverlässigkeit und Gültigkeit von IAT bei der Klassifizierung von IAD bestätigt (Widyanto und Mcmurran, 2004; Widyanto et al., 2011). Jedes IAT von Young bewertet den Grad der Internetnutzungsprobleme (z. B. psychische Abhängigkeit, Rückzug und damit zusammenhängende Probleme im Schlaf, in der Schule oder in der Arbeit) auf einer 5-Punkteskala. Personen, die zwischen 31- und 49-Punkten bewertet haben, werden als durchschnittliche Online-Benutzer betrachtet, die die Internetnutzung selbst kontrollieren, obwohl sie manchmal etwas zu lange mit dem Surfen im Internet verbringen. Bewertungen zwischen 50- und 80-Punkten zeigen gelegentliche oder häufige Probleme bei der Internetnutzung auf, die auf eine unkontrollierte Internetnutzung zurückzuführen sind¹.

Einschlusskriterien für die IGD-Gruppe waren die folgenden: (1) erzielte bei Young's IAT einen größeren Wert als 50 (Lin et al., 2015a,b; Wang L. et al., 2016a,b); (2) erfüllte mindestens 5 DSM-5-Kriterien; (3) spielen Online-Spiele ist ihre Hauptaktivität im Internet; (4) spielen Online-Spiele mehr als 14 h pro Woche für mindestens 2 Jahre; (5) Bestätigung von League of Legends (ein populäres Online-Spiel in China) als einzige Quelle für Internet-Online-Spiele. Die Einbeziehung der RGU ist der Schlüsselschritt der aktuellen Studie. Die Einschlusskriterien für die RGU-Gruppe wurden zuvor verwendet (Wang Y. et al., 2016a) und kurz wie folgt beschrieben: (1) erzielte bei Young's IAT weniger als 50; (2) erfüllte weniger als 5 DSM-5-Kriterien; (3) spielen Online-Spiele mehr als 14 h pro Woche für mindestens 2 Jahre; (4) Befürwortung von League of Legends als einzige Quelle für Internet-Online-Spiele; (5) berichtete, dass es keine Gewissensbisse oder Schuldgefühle beim Spielen von Onlinespielen gab, und erklärte, dass ihre regelmäßige Nutzung die schulischen, familiären, beruflichen oder sozialen Verpflichtungen nicht beeinträchtige. Ausschlusskriterien für alle Teilnehmer umfassten (1) historische Aufzeichnungen oder aktuelle psychiatrische / neurologische Störungen (z. B. Depression, Angstzustände, Schizophrenie und Substanzabhängigkeit), die anhand eines strukturierten psychiatrischen Interviews (MINI) bewertet wurden (Lecrubieret al., 1997); (2) früherer oder aktueller Konsum von Glücksspielen und illegalen Drogen (z. B. Heroin, Marihuana) oder einer anderen Art von Abhängigkeit (z. B. Alkohol). Die Teilnehmer mussten am Tag des Scannens keine Medikamente oder Substanzen einschließlich Tee und Kaffee einnehmen.

Tisch Tabelle11 zeigt die demographischen Informationen der beiden Gruppen. Es gab keinen signifikanten Unterschied in Alter, BDI-Score, Bildungsniveau und Internet-Spielzeit zwischen der IGD- und der RGU-Gruppe, während die IAT-Scores und DSM-5-Scores der IGD-Gruppe signifikant höher waren als die der RGU-Gruppe.

 

Tabelle 1

Demographische Informationen und Gruppenunterschiede.

Aufgabe und Vorgehensweise

In dieser Studie wurde eine ereignisbezogene Cue-Reaktivitätsaufgabe angewendet. Es enthält zwei Arten von Cue-Bildern: 30-Bilder für Spiele und 30-Bilder (neutrale Grundlinie). In jedem Typ enthielt die Hälfte der 30-Bilder ein Gesicht und die Hälfte eine Hand. Wie gezeigt in Abbildung Abbildung1A1A, Bilder im Zusammenhang mit Spielen beschreiben eine Person, die das Onlinespiel (LOL) auf einem Computer spielt, wobei halbe Bilder Gesichter zeigen und die andere Hälfte Hände zeigt. Beim Schreiben von Bildern tippt dieselbe Person vor einem Computer einen Artikel über die Tastatur. Die Aufgabe der Teilnehmer bestand darin zu beantworten, ob sich auf dem Bild ein Gesicht befand. Sie mussten die Taste '1' (siehe 'Ja') auf der Tastatur drücken, wenn ein Gesicht vorhanden war, und '2' (siehe 'Nein') drücken, wenn kein Gesicht angezeigt wurde.

 

FIGUR 1

(A) Beispiele für spielbezogene Stimuli (links) und typbezogene Reize (rechts). (B) Die Zeitleiste eines Versuchs in der ereignisbezogenen Cue-Reaktivitätsaufgabe. Die Testversion der Aufgabe ist auf Chinesisch. “"Bedeutet" der Grad Ihres ...

Abbildung Abbildung1B1B zeigt die Zeitleiste eines Beispielversuchs in der Aufgabe. Zuerst wurde ein fester 500-ms-Wert für das Cross angezeigt, gefolgt von einem Cue-Bild wie oben angegeben. Alle Bilder wurden in zufälliger Reihenfolge präsentiert. Jedes Bild wurde für bis zu 3000 ms präsentiert, wobei die Teilnehmer eine Antwort abgeben mussten. Der Bildschirm wurde nach dem Drücken der Taste schwarz und dauerte (3000 - Reaktionszeit) ms. In der Phase der Begierde-Bewertung wurden die Teilnehmer gebeten, das Ausmaß ihres Verlangens für die entsprechenden Stimuli auf einer 5-Punkteskala zu bewerten, 1 (kein Verlangen) bis 5 (extrem hohes Verlangen). Diese Phase dauerte bis zu 3000 ms und wurde durch einen Tastendruck beendet. Schließlich wurde zwischen den einzelnen Versuchen ein 1500-3500-Bildschirm angezeigt. Die gesamte Aufgabe enthielt 60-Versuche und dauerte fast 9 min. Die Aufgabe wurde präsentiert und Verhaltensdaten wurden von der E-prime-Software (Psychology Software Tools, Inc.) erfasst. Alle Teilnehmer wurden gebeten, einen 10-Fragebogen zum Spielen von Spielen auszufüllen, der von 1 bis 10 reicht, um das Verlangen nach Spielen vor dem fMRI-Scan (Functional Magnetic Resonance Imaging) zu beurteilen (Cox et al., 2001).

Verhaltensdatenanalyse

Die Leistungsparameter für die Cue-Reaktivitätsaufgabe waren die mittlere Reaktionszeit (RT) und die Durchschnittswerte des Verlangens (Gaming-bezogenes Minus-Typing-bezogen), die als induzierte Verlangenswerte bezeichnet werden. Darüber hinaus wurden auch die Craving Scores vor dem fMRI-Scan analysiert, die als anfängliche Craving Scores bezeichnet werden. Um den Unterschied zwischen der IGD- und der RGU-Gruppe zu untersuchen, führten wir eine unabhängige Stichprobe durch t-Test diese drei Parameter.

Bilderfassung und Vorverarbeitung

Funktionelle MRI-Daten wurden von einem 3T-MR-System (Siemens Trio) mit einem Gradientenecho-EPI T2 gesammelt^* empfindliche Impulssequenz in 33-Schichten, verschachtelte Sequenz, 3-Dicke, 30-ms-Echozeit (TE), 2000-ms-Wiederholzeit (TR), 220-mm × 220-mm-Sichtfeld, 90-Flipwinkel und 64-64 für Matrix . Alle Versuche wurden unter Verwendung des synchronen Systems von Invivo (Invivo Company) präsentiert²) über einen Monitor in der Kopfspule, mit dem die Teilnehmer die auf dem Bildschirm angezeigten Versuche sehen können.

Die fMRI-Daten wurden mit SPM8 (Statistical Parametric Mapping) analysiert³). Die Bilder wurden zeitlich in Scheiben geschnitten, neu ausgerichtet und auf den ersten Band ausgerichtet. Und dann wurden T1-co-registrierte Volumina auf eine SPM T1-Vorlage normalisiert und unter Verwendung eines 6 mm FWHM Gaußschen Kerns räumlich geglättet. Aufgrund der auf den Kriterien basierenden Kopfbewegungskoeffizienten (Kopfbewegung <2.5 mm und 2.5 Grad) wurde kein Teilnehmer ausgeschlossen.

First-Level-FMRI-Analyse

In der vorliegenden Studie haben wir ein allgemeines lineares Modell (GLM) verwendet, um das Blutsauerstoffpegelsignal (BLOD) zu untersuchen, das mit den beiden Ereignistypen (spielbezogene Versuche, typenbezogene Versuche) und anderen (Missed oder Error Response) zusammenhängt. GLM baute eine Designmatrize, die eine Kombination der experimentellen Onsets darstellte, die mit einer kanonischen hämodynamischen Reaktionsfunktion (HRF) verbunden waren, die alle Versuchsbedingungen (spielbezogene Versuche, typenbezogene Versuche und versäumte Versuche) und sechs Kopfbewegungsparameter umfasste. Dann wurde zur Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses ein Hochpassfilter (Abschaltperiode war 128s) verwendet, um niederfrequentes Rauschen herauszufiltern.

FMRI-Analyse der zweiten Ebene

Die Analyse der zweiten Ebene wurde auf Gruppenebene durchgeführt. Zunächst identifizierten wir Voxel, die in den gamingbezogenen Studien einen Haupteffekt aufwiesen, im Vergleich zu den typenbezogenen Studien in jeder Gruppe (IGD, RGU). Zweitens ermittelten wir Voxel, die sich im BOLD-Signal zwischen den beiden Gruppen signifikant unterschieden [[IGD _Gaming - IGD _Eingabe) - (RGU _Gaming - RGU _Eingabe)]. Wir haben dann Cluster von benachbarten, signifikant unterschiedlichen Voxeln an einer unkorrigierten Schwelle identifiziert p <0.005. Schließlich wurden diese Cluster auf FWE-Korrektur (Family-Wise-Error) auf Cluster-Ebene getestet p <0.05. Insbesondere ergab die AlphaSim-Schätzung, dass die Clusterausdehnung von 15 benachbarten Voxeln die FEW-Schwelle erreichen würde p <0.05 effektiv. Der Glättungskern, der bei der Simulation falsch positiver (Rausch-) Karten unter Verwendung der AlphaSim-Software angewendet wurde, betrug 6.0 mm und wurde aus den Restfeldern der Kontrastkarten geschätzt, die in einer Stichprobe zusammengefasst wurden t-Test.

Regressionsanalyse

Um die Korrelation zwischen Gehirnaktivitäten und Verhaltensleistungen zu identifizieren, wurde zunächst das BOLD-Signal aus dem Mittelwert der verbleibenden Cluster extrahiert, die Unterschiede zwischen den Gruppen zeigten. Anschließend wurden die BOLD-Daten für alle Probanden robusten Regressionsanalysen mit der RT, den induzierten Craving-Scores, den anfänglichen Craving-Scores und den IAT- und DSM-Scores unterzogen. Beachten Sie, dass hier eine robuste Regressionsanalyse verwendet wurde, um den Effekt von Ausreißern zu beseitigen, der die Korrelationen zwischen Gehirnaktivierungen und Verhaltensleistungen darstellt.

Verhaltensleistung

Die Verhaltensergebnisse zeigten signifikant höhere Werte für das induzierte Verlangen (IGD: 1.98 ± 1.10, RGU: 1.21 ± 0.78, t(1,69) = 3.25, p = 0.002) und anfängliche Craving Scores (IGD: 53.10 ± 15.36, RGU: 39.13 ± 15.71, t(1,69) = 3.72, p = 0.000) in der IGD-Gruppe im Vergleich zur RGU-Gruppe. Es wurde kein signifikanter Gruppenunterschied in der RT gefunden, um Bilder abzurufen. Außerdem fanden wir eine signifikant positive Korrelation zwischen den IAT-, DSM-Werten und den anfänglichen Verlangen-Werten für alle Probanden (Zahlen 2A, B) und für die IGD-Gruppe (Zahlen 2C, D). Die induzierten Craving-Scores zeigten eine positive Korrelation mit den IAT bzw. DSM-Scores für alle Teilnehmer (Zahlen 2E, F).

 

FIGUR 2

Korrelationen zwischen Schweregrad und Verlangen. (A, B) Die anfänglichen Craving-Scores zeigen eine signifikant positive Korrelation mit den IAT-Scores bzw. den DSM-Scores für alle Probanden. (CD) Die anfänglichen Verlangenswerte zeigen deutlich positive Ergebnisse ...

Imaging Ergebnisse

Wir untersuchten die Gehirnaktivitäten in der Cue-Reaktivitätsaufgabe zwischen der IGD und der RGU-Gruppe (Abbildung Abbildung33 und Tisch Tabelle22). Die IGD-Gruppe zeigte im linken OFC eine erhöhte BOLD-Signalaktivierung im Vergleich zur RGU-Gruppe und verringerte die Hirnaktivitäten im rechten ACC, rechten Precuneus, linken präzentralen Gyrus und rechten postzentralen Gyrus in der IGD-Gruppe im Vergleich zur RGU-Gruppe.

 

FIGUR 3

Hirnregionen zeigen einen signifikanten Unterschied bei IGD-Probanden im Vergleich zu RGU-Probanden. Die IGD-Probanden zeigten eine verstärkte Aktivierung (rot dargestellt) im linken orbitofrontalen Kortex (OFC) und verminderte Aktivierung (blau dargestellt) im rechten Frontzahnbereich ...

 

Tabelle 2

Gehirnregionen zeigen signifikante Gruppendifferenz im BOLD-Signal.

Ergebnisse der Regressionsanalyse

Da die robusten Regressionsgeraden im Abbildung Abbildung44Es gab signifikante Regressionskorrelationen zwischen den Gehirnaktivierungen in den OFC-, ACC-, Precuneus-, linken präzentralen Gyrus- und rechten postzentralen Gyrus- und den IAT-DSM-Scores, was bedeutet, dass die Gehirnaktivierungen in diesen Regionen positiv oder negativ mit den IAT-DSM-Scores korreliert waren für alle teilnehmer. Gleichzeitig waren die Regressionskorrelationen zwischen der Gehirnaktivierung in diesen Regionen (außer ACC) und den anfänglichen Verlangen nach Craving signifikant oder geringfügig signifikant. Außerdem geben wir die Ergebnisse der linearen Regression in die Abbildung ein, um die Unterschiede zwischen der linearen Regression und der robusten Regression zu zeigen.

 

FIGUR 4

Regressionsbeziehung zwischen Gehirnaktivitäten und Verhaltensleistungen. p (linear) bezieht sich in jeder Figur auf das p-Wert des linearen Regressionskoeffizienten. p (robust) bezieht sich in jeder Abbildung auf das p-Wert des robusten Regressionskoeffizienten. (A) Zeigt die ...

Höherer Wunsch nach Spielen in IGD

Die vorliegenden bildgebenden Ergebnisse zeigten, dass die IGD-Probanden im linken OFC eine höhere Gehirnaktivität aufwiesen als die RGU-Gruppe, wenn sie den spielbezogenen Hinweisen ausgesetzt waren. Es wird allgemein angenommen, dass der OFC an zielgerichtetem Verhalten beteiligt ist, indem er die signifikanten Reize bewertet und ein geeignetes Verhalten auswählt, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen (Rollen, 2000). Das gleiche Merkmal wurde bei Patienten mit Substanzstörungen, pathologischem Glücksspiel und Online-Spielsucht (Wrase et al., 2002; Myrick et al., 2004; Kosten et al., 2005; Franklin et al., 2007; Filbeyet al., 2008). Es wurde festgestellt, dass der OFC durch Erwartungen und Belohnungen aktiviert wurde (Elliott et al., 2000; Rollen, 2000; Schultz et al., 2000). Es erzeugt und erhält Erwartungen hinsichtlich einer potenziellen Belohnung, die mit Verstärkung einhergeht, indem die Erfahrungsgeschichte in die aktuellen Ereignisse integriert wird (Bonson et al., 2002). Diese Ergebnisse können die wichtige Rolle von OFC bei der Sehnsucht nach Spielen für IGD aufzeigen.

In der aktuellen Studie gab die IGD-Gruppe sowohl während als auch vor der fMRT-Untersuchung ein signifikant höheres Verlangen nach Online-Spielen an als die RGU-Gruppe. Es bestand ein positiver Zusammenhang zwischen dem BOLD-Signal des OFC, den anfänglichen Verlangen nach Craving-Werten und den Schweregraden der IGD (die IAT-Scores, DSM-Scores) unter allen Teilnehmern. Je grßer die IGD-Werte sind, desto stärker wäre das Verlangen nach Spielen und eine stärkere Aktivierung in der OFC. Alles in allem schlagen wir vor, dass Probanden mit IGD Erwartungen für das Spiel generieren, indem sie den Belohnungswert des Spielverhaltens (der durch spielbezogene Hinweise ausgelöst wurde) in der OFC einschätzen. Daher zeigen sie ein stärkeres Verlangen nach Spielen als die RGU-Gruppe, was mit dem intensiven Verlangen nach Drogenkonsum bei Drogensucht (Arthur et al., 2001; Goldstein und Volkow, 2002). Alternativ kann der OFC auch an anderen Funktionen beteiligt sein, beispielsweise an der Hemmung usw. Weitere Studien sind erforderlich, um diese Möglichkeit zu untersuchen.

Eingeschränkte Kontrollfähigkeit bei IGD

In der aktuellen Studie wurde im rechten ACC in der IGD-Gruppe im Vergleich zu der RGU-Gruppe eine verringerte Gehirnaktivität als Reaktion auf spielbezogene Hinweise festgestellt. Bei allen Teilnehmern wurden auch negative Trends zwischen den Aktivitäten der ACC-, der DSM- und der IAT-Bewertung festgestellt, was darauf schließen lässt, dass die geringere Aktivierung in der ACC mit einem höheren IGD-Schweregrad einhergeht. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass das ACC in Übereinstimmung mit früheren Forschungen zur Cue-Reaktivität von IGD und anderen Abhängigkeiten eine wesentliche Rolle bei der Queue-Reaktivität von IGD spielt (Ko et al., 2008; Goudriaan et al., 2010; Engelmann et al., 2012; Sun et al., 2012; Liu et al., 2016).

Konvergente Beweise haben gezeigt, dass der ACC in die exekutive Kontrollfunktion eingebunden ist (Kerns et al., 2004; Dong et al., 2011a; Goldstein und Volkow, 2011; Wheelock et al., 2014). Unter Exekutivkontrolle versteht man die Fähigkeit, Verhaltensweisen und Gedanken zu lenken oder zu stoppen, insbesondere wenn das Verhalten (oder die Gedanken) möglicherweise nicht vorteilhaft ist oder als unangemessen angesehen wird (Goldstein und Volkow, 2011). Mehrere neuroimaging-Untersuchungen haben die durch Dysfunktion oder strukturelle Anomalien im ACC bei Personen mit IGD indizierte beeinträchtigte exekutive Kontrollfähigkeit untersucht (Dong et al., 2011a, 2013a; Zhou et al., 2011; Wang et al., 2015; Dong und Potenza, 2016) sowie bei Drogenabhängigkeit und pathologischem Glücksspiel (Ruiter et al., 2011; Moeller et al., 2013; Santangelo et al., 2013; Schmidt et al., 2014; Feng et al., 2015). Bessere Steuerungsmöglichkeiten bei Benutzern von Freizeit-Online-Spielen als Onlinespiel-Süchtigen sind bei einer Entscheidungsaufgabe mit einer verbesserten Aktivierung in ACC verbunden (Wang Y. et al., 2016b). Zusammen mit diesen Befunden kann das vorliegende Ergebnis eine unzureichende exekutive Kontrollfähigkeit bei IGD-Probanden aufdecken, begleitet von vergleichsweise besseren Kontrollfähigkeiten bei RGU-Probanden. Darüber hinaus wurde berichtet, dass Personen mit IGD mit einem Defizit der Kontrollfähigkeit von Führungskräften bei kognitiven Aufgaben in Zusammenhang stehen (Hester et al., 2010; Dong et al., 2011b; Wang et al., 2017) und sind durch verminderte Kontrollfähigkeiten beim Spielen im Internet gekennzeichnet (Lin et al., 2015a). Außerdem zeigten sie höhere Werte in der Impulsivität (Lee et al., 2012) und werden daher als Impulskontrollstörung (Sadock und Sadock, 2007). Diese Verhaltensphänomene der IGD sind mit unseren Ergebnissen kompatibel. Alternativ ist das ACC auch an Aufmerksamkeitsprozessen beteiligt (Bush et al., 1999; Seidman et al., 2006), könnte die geringere Aktivierung in ACC auch auf eine verminderte Aufmerksamkeitskapazität bei IGD-Patienten hindeuten. In Anbetracht der Besonderheiten der aktuellen ereignisbezogenen Cue-Reactive-Aufgabe, bei der die Teilnehmer ihr starkes Verlangen nach Spiel unterdrücken und sich auf die Aufgabe konzentrieren müssen (das Drücken des richtigen Knopfes), und die oben genannten Ergebnisse zusammenfassen, haben wir spekuliert IGD-Personen zeigen im Vergleich zu RGU-Personen ein Defizit bei der Kontrolle ihres intensiven Verlangens nach Spielen (provoziert durch spielbezogene Hinweise), was mit der gestörten Kontrollfähigkeit im Einklang steht, das Verlangen nach Drogenkonsum bei Drogensucht zu hemmen (Arthur et al., 2001; Goldstein und Volkow, 2002; Sinha und Li, 2007). Weitere Studien sind erforderlich, um dieses Problem zu untersuchen. Ein kognitives Verhaltensmodell der IGD wurde von vorgeschlagen Dong und Potenza (2014) haben ein erhöhtes Verlangen nach Spielen gezeigt und eine schlechte Kontrolle über solche Wünsche, die durch die Beeinträchtigung der exekutiven Kontrollfunktion bei Personen mit IGD bestimmt werden. Das vorliegende Ergebnis kann dazu beitragen, die Generalisierbarkeit und Verfügbarkeit des Modells zu bestätigen.

Die Rollen von Precuneus, Precentral und Postcentral Gyrus

Eine verminderte Hirnaktivierung im rechten Precuneus, linker vor- und rechter postzentraler Gyrus wurde bei Patienten mit IGD im Vergleich zu RGU-Patienten als Reaktion auf spielbezogene Hinweise festgestellt. In den Ergebnissen der Korrelationsanalyse fanden wir negative Trends zwischen dem BOLD-Signal des Precuneus, dem präzentralen, postzentralen Gyrus und den anfänglichen Verlangen nach Verlangen. In früheren Studien wurde über veränderte Aktivitäten in diesen Regionen bezüglich der Cue-Reaktivität von IGD berichtet (Han et al., 2010; Sun et al., 2012; Liu et al., 2016). Diese Ergebnisse können darauf hindeuten, dass der Precuneus, der präzentrale und der postzentrale Gyrus eine starke Beziehung zur Cue-Reaktivität in der IGD haben.

Eine Überprüfung der neuronalen Substrate der Reaktion auf das Rauchen von Queues hat argumentiert, dass der Precuneus eine wichtige Rolle bei der Reaktion auf das Queue spielt (Engelmann et al., 2012). Der Precuneus wurde vorgeschlagen, um zur Aufmerksamkeitsverfolgung von Reizen und zur Vorbereitung von motorischen Verhaltensweisen beizutragen (Cavanna und Trimble, 2006). Und es ist daran beteiligt, die Aufmerksamkeit zwischen Motorzielen und Motorbildern zu verschieben (Cavanna und Trimble, 2006). Der im Brodmann-Bereich 6 (vormotorische und ergänzende Motorkortex) gelegene Gyrus ist an der Planung und Ausführung des Motors beteiligt. Der postzentrale Gyrus als primärer somatosensorischer Kortex ist der sensorisch empfängliche Hauptbereich für den Tastsinn. Außerdem fanden wir, dass die IGD-Probanden eine geringere Genauigkeit und längere RT aufwiesen als die RGU-Probanden, was bei Probanden mit IGD eine schlechte Verhaltensleistung zeigte. In Bezug auf unsere experimentelle Aufgabe mussten die Teilnehmer Knöpfe betätigen, indem sie beobachteten, ob sich in den Szenenbildern ein Gesicht mit dem Hintergrund des Spiels befand. Die geringere Aktivierung in Precuneus, präzentralem und postzentralem Gyrus in IGD könnte auf ein Defizit hindeuten, visuelle und motorische Informationen aus den Cue-Bildern zu integrieren und die Aufmerksamkeit von den Reizen des Spiels auf die experimentelle Aufgabe zu verlagern (richtige Knöpfe drücken). Bisher wurde dem Precuneus, dem präzentralen und dem postzentralen Gyrus in früheren Studien zur Cue-Reaktivität von IGD wenig Beachtung geschenkt. Daher könnte die gegenwärtige faszinierende Spekulation nahelegen, dass diese drei Bereiche wichtige Interessensgebiete für die weitere Erforschung der Cue-Reaktivität bei IGD sein könnten.

Einschränkungen

Die vorliegende Studie weist einige Einschränkungen auf. Erstens konnte der kausale Zusammenhang zwischen IGD und der anormalen Aktivität in den oben genannten Regionen in der vorliegenden Studie nicht bestätigt werden. Es wird interessant sein, diese Beziehung in zukünftigen Studien zu untersuchen. Zweitens wurden aufgrund der höheren Beliebtheit von Online-Spielen bei Männern nur sieben weibliche Probanden für diese Studie rekrutiert als bei Frauen. Obwohl sie in den beiden Gruppen (3 female IGD, 4 female RGU) ausgewogen waren, können die Ergebnisse voreingenommen sein. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, um den geschlechtsspezifischen Effekt bei der IGD zu untersuchen. Drittens wurden einige andere Variablen, z. B. IQ, Selbsteffizienz und sozioökonomischer Status der Probanden, in der aktuellen Studie nicht gemessen. Die mögliche Untergruppendifferenz in diesen Variablen kann die Ergebnisse beeinflussen. Zukünftige Studien sollten diese Aspekte berücksichtigen. Da die diagnostischen Kriterien der IGD noch geprüft wurden, könnten die auf diesen Kriterien basierenden Befunde schließlich davon betroffen sein. Ein besseres diagnostisches Kriterium der IGD könnte neue Erkenntnisse zu diesem Thema liefern.

GD wurde von der National Natural Science Foundation of China (31371023) unterstützt. Die Förderstellen trugen nicht zum experimentellen Design oder den Schlussfolgerungen bei. Die Ansichten des Manuskripts beziehen sich auf die Autoren und spiegeln möglicherweise nicht die Ansichten der Förderstellen wider.

¹http://netaddiction.com/internet-addiction-test/

²http://www.invivocorp.com/

³http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm

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