Die Veränderung des Volumens der grauen Substanz und die kognitive Kontrolle bei Jugendlichen mit Internet-Spielstörung (2015)

Front Behav Neurosci. 2015 20, 9: 64. doi: 10.3389 / fnbeh.2015.00064. eCollection 2015.

Wang H.1, Jin C1, Yuan K2, Shakir TM1, Mao C1, Niu X.1, Niu C1, Guo L1, Zhang M.1.

Abstrakt

ZIEL:

Die Internet Gaming Disorder (IGD) wurde von vielen Verhaltens- und Neuroimaging-Studien untersucht, da sie zu einer der wichtigsten Verhaltensstörungen bei Jugendlichen geworden ist. Jedoch konzentrierten sich wenige Studien auf die Beziehung zwischen der Veränderung des Volumens der grauen Substanz (GMV) und der kognitiven Kontrolle bei IGD-Jugendlichen.

METHODEN:

An der Studie nahmen 28 Teilnehmer mit IAD und 28 gesunde, alters- und geschlechtsspezifische Kontrollen teil. Die Hirnmorphologie von Jugendlichen mit IGD und gesunden Kontrollen wurde mit einer optimierten Voxel-basierten Morphometrie (VBM) -Technik untersucht. Kognitive Kontrollleistungen wurden durch Stroop-Aufgabe gemessen, und eine Korrelationsanalyse wurde zwischen Gehirnstrukturänderung und Verhaltensleistung in der IGD-Gruppe durchgeführt.

ERGEBNISSE:

Die Ergebnisse zeigten, dass GMV des bilateralen anterioren cingulären Cortex (ACC), Precuneus, ergänzende motorische Region (SMA), oberer parietaler Kortex, linker dorsaler lateraler präfrontaler Kortex (DLPFC), linkes Insula und bilaterales Kleinhirn bei den IGD - Teilnehmern im Vergleich zu gesunde Kontrollen. Darüber hinaus war GMV der ACC negativ mit den inkongruenten Antwortfehlern der Stroop-Aufgabe in der IGD-Gruppe korreliert.

FAZIT:

Unsere Ergebnisse legen nahe, dass die Veränderung von GMV mit der Leistungsveränderung der kognitiven Kontrolle bei Jugendlichen mit IGD verbunden ist, was auf wesentliche durch IGD induzierte Hirnbild-Effekte hinweist.

KEYWORDS:

anterior cingulierter Kortex; kognitive Kontrolle; Farbwort stroop; graue Substanz; Internetsucht

Die Adoleszenz ist eine besondere Entwicklungsphase mit schnellen Veränderungen in der physischen, psychischen und sozialen Entwicklung (Casey et al., 2008). Als eine große Herausforderung bei der sozialen Anpassung und dem Gefühl der Vulnerabilität, die mit der relativ unreifen kognitiven Kontrollleistung verbunden ist, kann es bei Jugendlichen eine höhere Inzidenz von affektiven Störungen und Sucht auslösen (Steinberg, 2005). Internet-Sucht (IA), als eine neue Störung, war ein öffentliches Problem mit der schnellen Entwicklung des Internets in den letzten Jahren. Daten von der China Youth Internet Association (bekannt gegeben im Februar 2, 2010) zeigten, dass die Inzidenz von IA für chinesische Jugendliche in der Stadt etwa 14% mit der Gesamtzahl von 24 Millionen ist (Yuan et al., 2011). IA besteht aus drei Subtypen: Internet Gaming Disorder (IGD), sexuelle Vorurteile und E-Mail / SMS (Block, 2007). In China ist der wichtigste Subtyp von IA IGD, und Anhang des Diagnostischen und Statistischen Handbuchs von Psychischen Störungen (5th Ed., DSM-5) beinhaltet auch IGD, die betont, dass mehr Forschung benötigt wird, um seine klinische Relevanz und zugrunde liegenden neuralen zu erkunden Mechanismen (Marke et al., 2014). Das Problem der IA wurde von Bildungsexperten, Psychologen und Psychiatern in den Mittelpunkt gerückt. Daher wurden viele Untersuchungen zur IA durchgeführt, um ihren Gehirnmechanismus und ihre Verhaltensintervention zu untersuchen (Ko et al., 2009, 2013a; Ding et al., 2013). Derzeit ist der Mechanismus der IA jedoch nicht klar und es gibt keine standardisierte Behandlung für IGD. Jugendliche mit IGD verbringen immer mehr Zeit für Online-Aktivitäten, was zu sozialem Rückzug, Selbstvernachlässigung, schlechter Ernährung und familiären Problemen führt (Murali und George, 2007; Jung, 2007; Kim und Haridakis, 2009). Es wurde als Verhaltensstörung wie pathologisches Glücksspiel angesehen (King et al., 2012), sexuelle Aktivität (Holden, 2001), denn sie teilten ähnliche klinische Symptome wie übermäßige Anwendung, Entzug, Toleranz und negative Auswirkungen (Bart und Wolf, 2001). Eine Untersuchung zeigte, dass die kognitive Kontrolle bei Teilnehmern mit schweren Spielern im Vergleich zu Kontrollen verändert wurde (Toneatto et al., 1997), die nahelegten, dass die Sucht die kognitive Kontrollfunktion beeinträchtigen könnte. Cao et al. berichteten über eine spezifische Beziehung zwischen kognitiver Kontrolle und IA mittels Fragebögen, und die IGD-Probanden zeigten mehr Impulsivität als die Kontrollgruppe (Cao et al., 2007).

Kognitive Kontrolle bezieht sich auf die Fähigkeit, die eigenen Handlungen, Verhaltensweisen und sogar Gedanken zu kontrollieren (Cools und D'Esposito, 2011) sowie die Fähigkeit, Gedanken und Verhalten flexibel an aktuelle Ziele anzupassen, indem relevante Informationen aus der Umwelt ausgewählt und integriert werden (Blasi et al., 2006). Studien haben gezeigt, dass der anteriore cinguläre Kortex (ACC) an Wertschätzungen für Stimmungsbilder beteiligt war, emotionale Reaktionen durch Verlangen induziert wurden und der dorsale laterale präfrontale Kortex (DLPFC) an der kognitiven Verarbeitung beteiligt war, um Belohnung und Reaktion nach erhaltener Belohnung zu erwarten (Sun et al., 2012; Marke et al., 2014; Ding et al., 2014). Mehrere Studien fanden heraus, dass die kognitive Kontrollfähigkeit von IGD-Probanden verändert war, da sie in Stroop-Aufgaben und Go-Nogo-Aufgaben im Vergleich zu Kontrollen mehr Response-Fehler und eine längere Reaktionszeit (RT) aufwiesen. Für die Stroop-Aufgabe waren die Antwortzeit und die Antwortfehler oder mittleren Fehlerraten während des inkongruenten Zustandes Schlüsselindikatoren zur Beurteilung der kognitiven Kontrollfunktion in IGD-Studien (Dong et al., 2013a, 2014; Yuan et al., 2013a). Im Detail beschreiben Yuan et al. beobachteten, dass beide Gruppen einen signifikanten Stroop-Effekt zeigten, wobei die RT während des inkongruenten Zustandes länger war als der kongruente. Die IGD-Gruppe beging mehr Fehler als die Kontrollgruppe während des inkongruenten Zustandes (Yuan et al., 2013a,b; Xing et al., 2014). Dong et al. übereinstimmend berichtet, dass die IGD-Gruppe im Vergleich zu gesunden Kontrollen eine verringerte Effizienz der Reaktionshemmungsprozesse zeigte, da sie einen nicht signifikanten Trend für längere RTs zeigten (Dong et al., 2012, 2013a,b, 2014). Auf der anderen Seite wurden Go-Nogo- und / oder Go-Stop-Aufgaben verwendet, um Verhaltensmerkmale von IGD zu untersuchen. Eine Studie ergab, dass die Anzahl der Teilnehmer mit IGD signifikant mit der Anzahl fehlgeschlagener No-Go-Studien korrelierte, was darauf hindeutet, dass die geringe spielbedingte Hemmung oder hohe Impulsivität in der IGD-Gruppe (van Holst ua, 2012). Li et al. berichteten, dass der Prozentsatz an erfolgreich gehemmten Reaktionen in der IA-Gruppe signifikant niedriger war als bei Kontrollen in einer Go-Stop-Aufgabe, was weiter unterstützte, dass die Antworthemmung bei IA-Jugendlichen beeinträchtigt war (Li et al., 2014).

Darüber hinaus untersuchten viele Studien mit Neuroimaging und elektrophysiologischen Techniken Gehirnveränderungen und kognitive Kontrollfunktionen bei IGD. Dong et al. fanden, dass eine größere Aktivität im anterioren (und auch im posterioren) cingulären Kortex für die Interferenzbedingung des Stroop-Paradigmas bei Teilnehmern mit IGD im Vergleich zu Kontrollpersonen (Dong et al., 2012). Erhöhte Hirnaktivitäten im inferioren frontalen Kortex und ACC können mit einer veränderten kognitiven Kontrollfähigkeit einhergehen (Dong et al., 2013a). Yuanet al. fanden auch, dass die kortikale Dicke und die Amplitude der Niedrigfrequenzschwankungswerte (ALFF) des präfrontalen Kortex mit dem Stroop-Effekt korrelierten, wodurch ein Bild des Gehirns für eine Dysfunktion der kognitiven Kontrollleistung von IGD geliefert wird. Eine ereignisbezogene Potenzial (ERP) Studie ergab auch, dass IGD-Gruppe niedrigere NoGo-N2-Amplitude, höhere NoGo-P3-Amplitude und längere NoGo-P3 Peak-Latenz gezeigt, dass sie mehr kognitiven Bemühungen, weniger Effizienz in der Informationsverarbeitung, und niedrigere Impulskontrolle als ihre normalen Kollegen (Dong et al., 2010). Eine andere ERP-Studie berichtete, dass Personen mit IGD eine verminderte Abweichung der medialen frontalen Negativität (MFN) unter inkongruenten Bedingungen zeigten als Kontrollpersonen, was eine beeinträchtigte kognitive Kontrolle bei IGD implizierte (Dong et al., 2011). Allerdings konzentrierten sich nur wenige Untersuchungen auf die Beziehung zwischen der Veränderung des Volumens der grauen Substanz (GMV) und der kognitiven Kontrollfähigkeit bei IGD.

Die Hauptziele der vorliegenden Studie waren: (1) zur Untersuchung der kognitiven Kontrollfunktion mit der Farbwort-Stroop-Aufgabe; (2) zu untersuchen, stoppt eine Änderung des Gehirns GMV mit Voxel-basierte Morphometrie (VBM) -Methode; (3) zur Untersuchung der Korrelation zwischen bildgebenden Verfahren und Verhaltensleistungen bei IGD. Basierend auf der veröffentlichten Literatur zu IGD haben wir die Hypothese aufgestellt, dass IGD-Teilnehmer eine kompromittierte Leistung für die Stroop-Aufgabe zeigen und die GMV des präfrontalen Kortex reduzieren. Darüber hinaus wird der GMV des präfrontalen Kortex negativ mit der Stroop-Aufgabenleistung bei IGD-Individuen korreliert sein.

Materialen und Methoden

Alle Forschungsverfahren wurden vom ersten angegliederten Krankenhaus des Medizinischen Kollegs im Unterausschuss für Humanstudien der Universität von Xi'an Jiaotong genehmigt und wurden in Übereinstimmung mit der Deklaration von Helsinki durchgeführt.

Themen

Achtundzwanzig Studenten mit IGD wurden in unserer Studie nach den Kriterien des modifizierten Young Diagnostic Fragebogens für Internet-Sucht (YDQ) von Bart und Wolf rekrutiert (Jung, 1998; Bart und Wolf, 2001). Young schlug vor, dass Befragte, die fünf oder mehr Ja für die acht Fragen beantworteten, als internetabhängiger Nutzer betrachtet wurden (Jung, 1998). Bart und Wolf modifizierten die YDQ-Kriterien (Bart und Wolf, 2001), wurde vorgeschlagen, dass Befragte, die mit "Ja" auf die Fragen 1 zu 5 und zumindest auf eine der verbleibenden drei Fragen antworteten, als IA klassifiziert wurden, die für das Screening von Probanden für die vorliegende Studie verwendet wurde. Wir haben die Versuchspersonen gebeten, sich an ihren Lebensstil zu erinnern, als sie anfänglich süchtig nach dem Internet waren. Das war eine retrospektive Messung der Sucht, ein allmählicher Prozess, und wir planten, lineare Veränderungen der Gehirnstruktur zu erforschen. Wir haben sie erneut mit den von Bart und Wolf modifizierten YDQ-Kriterien getestet (Marke et al., 2014) um zu überprüfen, ob sie sich für die IA-Diagnose qualifiziert haben. Durch telefonische Kommunikation mit ihren Eltern bestätigten wir die Zuverlässigkeit der Selbstberichte der IGD-Probanden. Wir bestätigten diese Informationen auch von ihren Mitbewohnern und Klassenkameraden, wenn sie oft bis spät in die Nacht Internetspiele spielten, um das Leben anderer zu stören. Achtundzwanzig Alter und Geschlecht angepasst (p > 0.05) In unserer Studie wurden auch gesunde Kontrollpersonen ohne persönliche oder familiäre Vorgeschichte von psychiatrischen Störungen rekrutiert. Um sicherzustellen, dass die gesunden Kontrollen nicht an IGD leiden, wurden sie von modifiziertem YDQ für die Internetabhängigkeit von Bart und Wolf verabreicht. Alle rekrutierten Teilnehmer waren rechtshändige chinesische Muttersprachler. Für alle Probanden wurde ein Urintest durchgeführt, um einen Substanzmissbrauch vor der Magnetresonanztomographie (MRT) auszuschließen. Ausschlusskriterien für beide Gruppen waren (1) neurologische Störungen oder körperliche Erkrankungen, einschließlich Hirntumor, Hepatitis oder Epilepsie, die durch klinische Bewertungen und medizinische Aufzeichnungen bewertet wurden; (2) Alkohol-, Nikotin- oder Drogenmissbrauch; und (3) Schwangerschaft oder Menstruationsperiode bei Frauen; Alle Patienten und Kontrollen erhielten schriftliche Einverständniserklärungen. Detailliertere demografische Informationen sind in der Tabelle angegeben 1.

TABELLE 1

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Tabelle 1 Demographie von Internetspielstörung und Kontrollgruppen.

MRI-Datenerfassung

Der Bildgebungsscan wurde mit einem 3T GE-Scanner im Bildgebungszentrum des ersten angegliederten Krankenhauses in der Xi'an Jiontong Universität durchgeführt. Eine Standard-Kopfstütze für Vogelkäfige und zurückhaltende Schaumstoffpolster wurden verwendet, um die Kopfbewegung zu minimieren und das Gehör zu schützen. Die axialen 3D T1-gewichteten Bilder wurden mit einer verdorbenen Gradienten-Abrufsequenz und den folgenden Parametern erhalten: Wiederholungszeit (TR) = 8.5 ms; Echozeit (TE) = 3.4 ms; Kippwinkel (FA) = 12 °; Sichtfeld (FOV) = 240 × 240 mm2; Datenmatrix = 240 × 240; Scheiben = 140; Voxelgröße = 1 × 1 × 1 mm.

MRI-Datenanalyse

MRI-Strukturdaten wurden mit FSL-VBM analysiert (Douaud et al., 2007),1 ein optimiertes VBM-Protokoll (Good et al., 2001) von FSL (Smith et al., 2004). Zuerst wurden strukturelle Bilder durch Gehirn extrahiert und segmentierte graue Substanz wurde in den MNI 152-Standardraum unter Verwendung nicht-linearer Registrierung registriert (Andersson et al., 2007). Die resultierenden Bilder wurden gemittelt und umgedreht x-Achse, um eine links-rechts-symmetrische, studienspezifische graue Substanzvorlage zu erstellen. Zweitens wurden alle nativen Bilder der grauen Substanz nichtlinear in dieser studienspezifischen Vorlage registriert und "moduliert", um lokale Expansion (oder Kontraktion) aufgrund der nichtlinearen Komponente der räumlichen Transformation zu korrigieren. Die modulierten Bilder der grauen Substanz wurden dann mit einem isotropen Gaußschen Kern mit einem Sigma von 3 mm geglättet. Schließlich wurde voxelweises GLM angewendet, indem für mehrere Vergleiche über den Raum korrigiert wurde. Die regionale Struktur in der grauen Substanz wurde durch permutationsbasierte nicht-parametrische Tests (5000-Zeiten) bewertet (Nichols und Holmes, 2002).

Verhaltensdatenerfassung

Die Farbwort-Stroop-Aufgabe wurde von der E-prime 2.0-Software implementiert. Diese Aufgabe umfasste einen Blockentwurf mit drei Bedingungen, dh kongruent, inkongruent und Ruhe. Rot, Blau und Grün wurden drei Wörter in drei Farben (rot, blau und grün) als kongruente und inkongruente Reize angezeigt. Während der Ruhe konzentrierten sich die Versuchspersonen nur auf das Kreuz in der Mitte des Bildschirms. Wir haben zwei Läufe mit unterschiedlichen Sequenzen kongruenter und inkongruenter Blöcke entworfen (Xing et al., 2014). Wir testeten die Teilnehmer einzeln in einem ruhigen Raum und die Teilnehmer blieben ruhig. Jeder von ihnen wurde angewiesen, so schnell wie möglich auf die angezeigte Farbe zu reagieren, indem er mit der rechten Hand einen Knopf an einer Serial Response Box TM drückte. Der Zeige-, Mittel- und Ringfinger der rechten Hand, der rot, blau und grün entspricht, wurden jeweils zum Drücken der Taste verwendet. Die Verhaltensdaten wurden zwei oder drei Tage vor dem MRI-Scan nach dem Training gesammelt.

Der Prozess der Korrelationsanalyse

Die Analyse der Kovarianz (ANCOVA) wurde mit Alter, Geschlechtseffekten und dem gesamten intrakraniellen Volumen als Kovariaten durchgeführt. Wir haben ein Post-hoc- Korrelationsanalyse, um die Beziehung zwischen GMV und Verhaltensleistungen in der IGD-Gruppe zu untersuchen, und Antwortfehler und Antwortzeit für den inkongruenten Zustand der Farbwort-Stroop-Aufgabe wurden verwendet, um die Korrelationsfaktoren der IGD-Gruppe zu sein.

Die Ergebnisse

Unsere Ergebnisse zeigten, dass das durchschnittliche Alter von IGD und Kontrollgruppe 18.8 ± 1.33 und 19.3 ± 2.56 Jahre alt war, und es gibt keinen statistischen Unterschied zwischen ihnen (p > 0.05). Laut ihrem Selbstbericht über die Internetnutzung war der Zeitaufwand von IGD-Jugendlichen pro Tag und pro Woche höher als der der Kontrollgruppe (p <0.005). Die IGD-Personen verbrachten längere Zeit mit Online-Spielen (p <0.005) (Tabelle 1).

Verhaltensresultate

Ein signifikanter Stroop - Effekt wurde in beiden Gruppen beobachtet, wobei die RT für den inkongruenten relativ zum kongruenten Zustand länger war (IGD - Gruppe: 628.24 ± 59.20 vs. 549.38 ± 44.17 und Kontrollgruppe: 707.52 ± 66.43 vs. 581.97 ± 39.35; p <0.005). Die IGD-Gruppe hat während des inkongruenten Zustands mehr Fehler begangen als die Kontrollgruppe (IGD-Gruppe: 8.67 ± 5.41 vs. Kontrollgruppe: 6.64 ± 3.65; p <0.05), und die von RT während des inkongruenten Zustands minus kongruenten Bedingungen gemessene Antwortverzögerung (RD) war zwischen diesen beiden Gruppen signifikant unterschiedlich (IGD-Gruppe: 78.87 ± 45.38 gegenüber Kontrollgruppe: 125.56 ± 49.20; p <0.05) (Tabelle 2).

TABELLE 2

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Tabelle 2 Verhaltensergebnisse für Internetspielstörung und Kontrollgruppen.

Ergebnisse der Hirnbildgebung

Der VBM - Vergleich zeigte eine verminderte GMV in mehreren Hirnarealen, dh die bilaterale ACC, Precuneus, ergänzende motorische Region (SMA), parietaler Cortex, linker DLPFC, linkes Insula und bilaterales Kleinhirn in der IGD - Gruppe verglichen mit der Kontrollgruppe (Abb 1).

FIGUR 1

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Abbildung 1. (EIN) Die IGD-Gruppe zeigte ein reduziertes Volumen der grauen Substanz (GMV) im bilateralen ACC, Precuneus, SMA, parietalen Cortex, Kleinhirn, linkem DLPFC und linker Insula. (B) Korrelation zwischen GMV von ACC und Stroop Task Response Fehlern während inkongruenter Bedingung in IGD-Gruppe.

Ergebnisse der Korrelationsanalyse

Die Korrelationsanalyse zeigte, dass der GMV des ACC negativ mit den Stroop Task Response Fehlern für inkongruente Zustände in der IGD Gruppe korrelierte (Abb 1), aber es gab keine statistische Korrelation zwischen der GMV und RT für inkongruente Zustand in der IGD-Gruppe.

Diskussion

Die Adoleszenz ist ein Zeitraum mit signifikanten Veränderungen sowohl in der sozialen Landschaft als auch in der Gehirnentwicklung, der auch eine Zeit mit einer höheren Inzidenz von Affekt- und Suchtproblemen ist (Casey et al., 2008). Viele Wissenschaftler in Asien haben berichtet, dass IGD zu einem öffentlichen Gesundheitsproblem bei Teenagern und Jugendlichen wurde (Ko et al., 2007; Park et al., 2008). Aufgrund des unklaren IA-Mechanismus ist eine valide Therapie schwierig. Die Gehirnstruktur ändert sich und kognitive Kontrolldefizite wurden bei IGD-Jugendlichen beobachtet. Die Untersuchung der Beziehung zwischen Gehirnstruktur und kognitiver Kontrolle bei IGD ist jedoch entscheidend für die Entwicklung eines möglichen Eingriffs für diese Störung. In der vorliegenden Studie wurden im Vergleich zur Kontrollgruppe eine verminderte kognitive Kontrollfähigkeit und abnormes Gehirn-GMV bei den IGD-Jugendlichen beobachtet, und, was noch wichtiger ist, es gab eine negative Korrelation zwischen dem GMV von ACC und Antwortfehlern für inkongruente Zustände im Farbwort Stroop-Aufgabe in der IGD-Gruppe.

Die Änderung von Verhaltensänderungen und Grauwertvolumen in der IGD-Gruppe

Um die beeinträchtigte kognitive Kontrollfähigkeit bei Jugendlichen mit IGD zu überprüfen, wurde in der aktuellen Studie eine Farbwort-Stroop-Aufgabe verwendet. In Übereinstimmung mit früheren Ergebnissen (Dong et al., 2011, 2013a; Yuan et al., 2013a,b), die IGD-Gruppe mehr Fehler begangen als die Kontrollgruppe während der inkongruenten Zustand, die gezeigt hat, dass Jugendliche mit IGD kognitiven Fähigkeiten beeinträchtigt, wie durch die Farbe Wort Stroop Test gemessen gezeigt. Das Ergebnis, dass die RT inkongruenter Zustand und RD der IGD-Gruppe kürzer als die Kontrollgruppe waren, könnte implizieren, dass IGD-Patienten ein anderes Reaktionsmuster im Vergleich zu Kontrollen zeigten, und sie reagierten schnell, nahmen aber das Risiko von mehr Fehlern auf Änderung der Antwortstrategie. Die Studie ergab auch, dass das GMV von ACC, DLPFC, Precuneus, SMA, parietalem Cortex, Insula und Kleinhirn in der IGD-Gruppe verändert wurde, was mit veröffentlichten IGD-Studien übereinstimmt. Zhou und Weng et al. berichteten über GMV-Reduktion oder abnormale Aktivierung in einigen Gehirnbereichen bei IGD-Patienten (Yuan et al., 2011; Zhou et al., 2011; Sun et al., 2012; Ko et al., 2013b; Weng et al., 2013). Obwohl keine Studie berichtete, dass GMV des Präku- neus abnahm, berichtete die fMRT-Studie, dass der Präcune eine abnormale Aktivierung während der Cue-induzierten Aufgabe bei IGD-Patienten zeigte (Ko et al., 2013a,b). Es wurde festgestellt, dass der obere Parietalkortex mit der kognitiven Kontrolle zusammenhängt (Durston et al., 2002, 2003; Ko et al., 2013a).

Die Beziehung zwischen dem ACC-Volumen der grauen Materie und der Leistung der Farbwort-Stroop-Aufgabe

Die Korrelation zwischen der GMV von ACC und Antwortfehlern zeigte, dass weniger GMV von ACC in der IGD-Gruppe mit mehr Antwortfehlern während des inkongruenten Zustands in der Farbwort-Stroop-Aufgabe assoziiert war, was ein vielversprechender Befund für die vorliegende Studie ist. Die Rolle des ACC bei der kognitiven Kontrolle war gut etabliert und wurde in einer Reihe von fMRI-Studien über das Stroop-Interferenz-Paradigma bei normalen Teilnehmern berichtet. Botvinicket al. berichteten, dass das ACC an der Konfliktüberwachungsfunktion beteiligt war, denn das ACC war aktiver unter Bedingungen hoher Konflikte (Botvinick et al., 1999). Eine weitere Studie von Angus W. MacDonald III fand heraus, dass die Aktivität von ACC von der Top-Down-Kontrolle getrennt werden konnte, und spielte eine konsistente Rolle bei der Überwachung von Konflikten während der Antwortzeit (MacDonald et al., 2000). Die Studie von Kerns zeigte, dass die konfliktbezogene Aktivität von ACC sowohl eine größere präfrontale Kortexaktivität als auch Verhaltensänderungen vorhersagte, was eine Rolle von ACC bei der Konfliktüberwachung und kognitiven Kontrolle unterstützt (Kerns et al., 2004). Darüber hinaus zeigte Matsumoto, dass die vom ACC rekrutierte kognitive Kontrolle "folgerichtig" sein kann, basierend auf Konflikten zwischen evozierten Plänen und konkreten Handlungen (Matsumoto und Tanaka, 2004). Eine große Anzahl experimenteller Beweise für zahlreiche Krankheiten ist entstanden, um die wichtige Funktion von ACC bei der kognitiven Kontrolle zu unterstützen. Akio Soeda et al. untersuchten Patienten mit traumatischer Hirnschädigung (TBI) und fanden heraus, dass die verminderte Aktivierung im ACC mit einer Veränderung der funktionellen Gehirnaktivität einhergehen kann, was entweder eine kortikale Disinhibition aufgrund einer Diskonnektion oder eine Kompensation eines ineffizienten kognitiven Prozesses widerspiegelt (Soeda et al., 2005). Abnormale Aktivität von ACC wurde in vielen psychischen Problemen, einschließlich Zwangsstörungen (OCD), Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS) und schwere depressive Störung (MDD; Ursu ​​et al., 2003; Liottiet al., 2005; Murali und George, 2007). Neuere bildgebende Studien haben auch eine veränderte Aktivierung der ACC bei Heroin- und Opioidabhängigen im GO / NOGO-Paradigma gefunden (Forman et al., 2004), was darauf hindeutet, dass das ACC ein Schlüsselbereich bei derFu et al., 2008). Die Forschung an Kokainkonsumenten bestätigte die Aktivität von ACC bei der inhibitorischen Kontrolle (Kaufmanet al., 2003; Goldstein et al., 2007, 2009). Eine Magnetresonanzspektroskopie (MRS) Studie zur Nikotinabhängigkeit zeigte, dass Glutamat + Glutamin (Glx) im ACC reduziert ist, was darauf hinweist, dass das ACC an der kognitiven Kontrolle durch modulierendes Verhalten beteiligt war (Wheelock et al., 2014). Mit einem Wort, das ACC ist wichtig für die kognitive Kontrolle. Die strukturellen Anomalien und die Dysfunktion des ACC bei IGD wurden in früheren Studien berichtet. Die VBM-Ergebnisse von Zhou et al. zeigten, dass die GMV von ACC im IGD im Vergleich zu Kontrollen (Yuan et al., 2011; Zhou et al., 2011). Viele Untersuchungen zu IGD zeigten, dass das ACC an der kognitiven Kontrolle beteiligt war, wie z. B. inhibitorische Kontrolle, Fehlerüberwachung und Entscheidungsfindung (Dong et al., 2012, 2013a,b).

Fazit

In der vorliegenden Studie fanden wir, dass GMVs in der ACC und anderen Hirnregionen reduziert sind, sowie Verhaltensmuster in der kognitiven Kontrolle verändert, was mit veröffentlichten Hirnbildstudien zu IGD und anderen Abhängigkeiten übereinstimmt, was darauf hindeutet, dass IGD sowohl die Verhaltensaktivität als auch die neurale Struktur beeinträchtigt bei Jugendlichen mit IGD. Darüber hinaus fanden wir, dass das ACC-Volumen negativ mit inkongruenten Antwortfehlern für das Stroop-Paradigma korrelierte, was auf ein völlig anderes Antwortmuster bei IGD-Individuen und dessen negative Auswirkungen auf die Gehirnstruktur bei Heranwachsenden hinweist.

Interessenkonflikt

Die Autoren erklären, dass die Untersuchung in Abwesenheit von kommerziellen oder finanziellen Beziehungen durchgeführt wurde, die als möglicher Interessenkonflikt ausgelegt werden könnten.

Anerkennungen

ZM und KY waren für das Studienkonzept und -design verantwortlich. HW, CJ, XN, GL und CN trugen zur Akquisition von MRI-Daten bei. HW, CM und KY führten die Datenanalyse und Interpretation der Ergebnisse durch. HW und KY entwarfen das Manuskript. STM korrigiert Fehler in der Grammatik. Alle Autoren haben den Inhalt kritisch geprüft und die endgültige Version zur Veröffentlichung freigegeben. Diese Forschung wurde von der National Science Foundation von China (81371530, 81271546, 81101036) unterstützt.

Fußnoten

  1. ^ http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FSLVBM

Bibliographie

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Schlüsselwörter: Internet-Suchtstörung, graue Substanz, kognitive Kontrolle, anterior cingulierter Kortex, Farbwort-Stroop

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Erhalten: 15 Oktober 2014; Akzeptiert: 24 Februar 2015;
Online veröffentlicht: 20 März 2015.

Bearbeitet von:

Raymond CK Chan, Institut für Psychologie, Chinesische Akademie der Wissenschaften, China

Rezensiert von:

Xun Liu, Institut für Psychologie, Chinesische Akademie der Wissenschaften, China
Frauke Nees, Zentralinstitut für Seelische Gesundheit, Deutschland