PLoS One. 2013 Nov 4;8(11):e78708.
doi: 10.1371 / journal.pone.0078708. eCollection 2013.
Yuan K1, Jin C, Cheng P, Yang X, Dong T, Bi Y, Xing L, von Deneen KM, Yu D, Liu J, Liang J, Cheng T, Qin W, Tian J.
Abstrakti
Suurin osa aikaisemmista neurokuvaus tutkimuksista on osoittanut sekä rakenteelliset että tehtäviin liittyvät toiminnalliset poikkeavuudet nuoriso-ikäisillä, joilla on online-peliriippuvuus (OGA). Kuitenkin harvat toiminnalliset magneettikuvaus (fMRI) -tutkimukset keskittyivät veren happitasosta riippuvien (BOLD) spontaanien heilahtelujen alueelliseen voimakkuuteen lepoaikana ja harvemmissa tutkimuksissa tutkittiin epänormaalien lepo-ominaisuuksien ja heikentyneen kognitiivisen ohjauksen välistä suhdetta. kyky. Tässä tutkimuksessa käytimme alhaisen taajuuden heilahtelu (ALFF) -menetelmän amplitudia tutkiaksemme spontaanin aivojen toiminnan paikallisia piirteitä nuorilla, joilla on OGA, ja terveillä kontrolleilla lepotilan aikana. Tutkimukseen osallistui kahdeksantoista nuorta, joilla oli OGA- ja 18-ikäisiä, koulutusta ja sukupuolta vastaavia terveitä vapaaehtoisia. Verrattuna terveisiin kontrolleihin, OGA: lla olevilla murrosikäisillä havaittiin merkitsevää nousua ALFF-arvoissa vasemmassa mediaalisessa orbitofrontaalisessa aivokuoressa (OFC), vasemmassa preuneuksessa, vasemmassa lisämoottorialueessa (SMA), oikeassa parahippocampal gyrus -kehyksessä (PHG) ja kahdenvälisessä keski-kingateessa aivokuori (MCC). Näiden alueiden poikkeavuudet havaittiin myös aiemmissa riippuvuustutkimuksissa. Vielä tärkeämpää on, että havaitsimme, että vasemman mediaalisen OFC: n ja vasemman preuneuksen ALFF-arvot korreloivat positiivisesti OGA: n kestoon OGA-murrosikäisillä. Vasemman mediaalisen OFC: n ALFF-arvot korreloivat myös värisanan Stroop-testisuorituksen kanssa. Tuloksemme viittasivat siihen, että näiden alueiden epänormaali spontaani neuronaalinen aktiivisuus voi liittyä OGA: n taustalla olevaan patofysiologiaan.
esittely
Verkkopelariippuvuus (OGA) määritellään Internetin väärinkäyttäjänä ja henkilön kyvyttömyytenä hallita Internetin käyttöä, joka on luokiteltu yhdeksi impulssiohjaushäiriön tyypiksi [1]-[3]. Kiinalaisen nuorten Internet-yhdistyksen tiedot (ilmoitus helmikuussa 2, 2010) osoittivat, että kiinalaisten kaupunkilaisten nuorten OGA-ilmaantuvuus on noin 14%. Yhtenä kiinalaisten murrosikäisten mielenterveysongelmista OGA: han on liitetty yksilön psykologisen hyvinvoinnin heikkeneminen, akateeminen epäonnistuminen ja heikentynyt työsuoritus. [4], josta on tällä hetkellä tulossa yhä vakavampi terveysongelma murrosikäisillä ympäri maailmaa [5], [6]. Vaikka OGA: ta ei ole vielä virallisesti kodifioitu psykopatologisessa kehyksessä, lukuisat OGA-murrosikäisiä koskevat tutkimukset ovat paljastaneet rakenteelliset ja toiminnalliset poikkeavuudet orbitofrontaalisessa aivokuoressa (OFC), täydentävässä motorisessa alueella (SMA), cingulate cortexissa, parahippocampal gyrus (PHG), dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), preuneus, ajallinen gyrus, eriste ja pikkuaivo [1], [2] Näiden alueiden poikkeavuuksiin on liitetty päihteiden väärinkäyttö lukuisissa riippuvuustutkimuksissa [7], ja voi liittyä kognitiivisen valvonnan, toimeenpanon valvonnan, himoon, palkitsemisherkkyyden, tavoitteellisiin käyttäytymiseen ja työmuistiin liittyviin toimintahäiriöihin OGA-murrosikäisillä [1].
Vaikka OGA aiheuttaa henkilökohtaista ja sosiaalista taakkaa, OGA: lle ei tällä hetkellä ole standardoitua kohtelua [8]. Kiinan klinikat ovat ottaneet käyttöön hoidetut aikataulut, tiukan kurinalaisuuden ja sähköiskun hoidon, ja ovat saaneet tunnetta näihin hoitomenetelmiin. [4]. OGA: n tehokkaiden interventio- ja hoitomenetelmien kehittäminen edellyttää selkeän ymmärryksen luomista tämän tilan taustalla olevista mekanismeista. Tähän päivään mennessä suurin osa OGA-tutkimuksista on keskittynyt OGA-potilaiden rakenteellisten puutteiden ja tehtäviin liittyvien toimintahäiriöiden havaitsemiseen, ja niistä oli apua arvioitaessa OGA: n taustalla olevia hermomekanismeja. Kuitenkin harvat tutkimukset ovat arvioineet veren happitasosta riippuvan (BOLD) signaalin muutosta OGA: n alueellisessa spontaanissa aktiivisuudessa lepoaikana. Ei-invasiivisena lähestymistapana lepotilafunktiota magneettikuvaus (fMRI) on käytetty tutkimaan spontaaneja matalataajuisia vaihteluita (LFF) BOLD-signaaleissa, mikä välttää suorituskykyyn liittyvät häiriöt ja voi heijastaa spontaania hermoaktiivisuutta aivoissa [9], [10]. Lisäksi lepotila-fMRI-menetelmää on käytetty laajasti paljastamaan aivojen luontainen tyypillinen ja epätyypillinen toiminnallinen arkkitehtuuri [10]. Epänormaali hermostoaktiivisuus lepotilan aikana voi toimia riittävänä merkkinä useiden aivosairauksien etenemisestä ja heikentyneestä toimeenpanotoiminnasta.
Äskettäin Liu et ai. käytti alueellista homogeenisuusmenetelmää (ReHo) ja havaitsi, että OGA-potilailla ReHo-arvojen merkitys kasvoi merkittävästi oikeanpuoleisessa sinkulaarisessa gyrusissa, kahdenvälisessä parahippocampuksessa, vasemmassa precuneuksessa ja vasemmassa ylemmässä edestä [11]. ReHo-menetelmä heijastaa alueellisen LFF: n ajallista homogeenisuutta intensiteetistä riippumatta, ja perustuu hypoteesiin, jonka mukaan alueellisesti naapurimaiden vokselien tulisi olla samanlaisia ajallisissa malleissa [12]. Vaikka LFF: n (ALFF) amplitudin uskotaan liittyvän paikalliseen hermostoaktiivisuuteen, ALFF: n muutosten perusta OGA: ssa on edelleen epäselvä [13]. Lisäksi Liu et ai. [11] ei tutkinut epänormaalien lepotilaominaisuuksien ja OGA: n keston välistä suhdetta. OGA-murrosikäisten lepotilan poikkeavuuksien tutkimiseksi edelleen, tässä tutkimuksessa käytettiin ALFF-menetelmää ja kerättiin tietoja OGA: n kestosta. Lisäksi tutkijat ovat havainneet heikentyneen kognitiivisen hallinnan kyvyn OGA-potilailla, joilla on värisana-Stroop-tehtävä [14], [15]. Siksi tämän tutkimuksen käyttäytymisarviointi oli suoritus värisanan Stroopin tehtävässä. Neurokuvien havaintojen yhdistäminen tarkkaan määriteltyihin käyttäytymisindekseihin, joihin tiedetään vaikuttavan OGA: ssa, olisi lisäindeksi näiden havaintojen merkityksestä OGA: lle.
Materiaalit ja menetelmät
Länsi-Kiinan sairaalan inhimillisten tutkimusten alakomitea hyväksyi kaikki tutkimusmenetelmät, ja ne toteutettiin Helsingin julistuksen mukaisesti. Kaikki tutkimuksen osanottajat ja heidän huoltajiensa antoivat kirjallisen tietoisen suostumuksen.
Aiheet
Beard ja Wolf muutetun OGA-kriteerien Young Diagnostic Questionnaire (YDQ) mukaan [8], [16], kaksikymmentä OGA-opiskelijaa suodatettiin 165-fuksi ja toisen kurssin opiskelijoista. Kahdeksantoista OGA-murrosikäistä (12-miehet, keski-ikä = 19.4 ± 3.1 vuotta, koulutus 13.4 ± 2.5 vuotta) osallistui tutkimukseen jättämällä pois kaksi vasenkätistä pelaajaa. Aivojen rakenteessa lineaaristen muutosten tutkimiseksi sairauden kesto arvioitiin takautuvan diagnoosin avulla. Pyysimme koehenkilöitä muistamaan elämäntapansa, kun he olivat alun perin riippuvaisia pääasiassa online-pelistä, ts. World of Warcraft (WOW). Varmistaaksemme, että he kärsivät OGA: sta, testaamme heidät uudelleen Beardin ja Wolfin muokkaamilla YDQ-kriteereillä. OGA-tutkijoiden itseraporttien luotettavuus varmistettiin myös puhumalla heidän vanhempiensa puhelimitse sekä huonetovereiden ja luokkatovereiden kanssa.
Tutkimukseen osallistui myös kahdeksantoista iästä ja sukupuolesta vastaavaa tervettä vertailukontrollia (12-miehet ja 6-naiset, keski-ikä = 19.5 ± 2.8 vuotta, koulutus 13.3 ± 2.0 vuotta), joilla ei ollut henkilökohtaista tai perheen historiaa psyykkisten häiriöiden suhteen. Aiempien OGA-tutkimusten mukaan valitsimme terveelliset kontrollit, jotka viettivät Internetissä vähemmän kuin 2 tuntia päivässä [4]. Terveet kontrollit testattiin myös YDQ-kriteereillä, joita Beard ja Wolf muuttivat varmistaakseen, että ne eivät kärsi OGA: sta. Kaikki tutkitut rekrytoidut osallistujat olivat kotoperäisiä oikeakätisiä kiinalaisia, ja he arvioitiin henkilökohtaisen itseraportin ja Edinburgh Handedness kyselylomakkeen avulla. Poissulkemiskriteerit molemmille ryhmille olivat 1) neurologisen häiriön olemassaolo, joka arvioitiin mielenterveyden häiriöiden diagnostiikan ja tilastollisen käsikirjan rakenteellisessa kliinisessä haastattelussa, neljäs painos (DSM-IV); 2) alkoholin, nikotiinin tai huumeiden väärinkäyttö virtsan huumeiden seulonnan kautta; 3) raskaus tai kuukautiset naisilla; ja 4) fyysiset sairaudet, kuten aivokasvain, hepatiitti tai epilepsia kliinisten arvioiden ja lääketieteellisten tietojen perusteella arvioituna. Hamilton-ahdistusasteikkoa (HAMA) ja Beck-masennustietoa II (BDI) käytettiin kaikkien osallistujien emotionaalisten tilojen arviointiin kahden edellisen viikon aikana. Yksityiskohtaisemmat väestötiedot on annettu Taulukko 1.
Käyttäytymistietojen keruu
Aikaisemman tutkimuksen mukaan [17], värisana Stroop -tehtäväsuunnittelu toteutettiin käyttämällä E-prime 2.0 -ohjelmistoa (http://www.pstnet.com/eprime.cfm). Tässä tehtävässä käytettiin lohkosuunnittelua kolmella ehdolla, jotka ovat yhdenmukaiset, epäjohdonmukaiset ja loput. Kolme sanaa, punainen, sininen ja vihreä, esitettiin kolmella värillä (punainen, sininen ja vihreä) yhtenäisinä ja epäyhtenäisinä ärsykkeinä. Lepoaikana näytön keskellä näkyi risti, ja koehenkilöiden piti kiinnittää silmänsä tähän ristiin vastaamatta. Kaikki tapahtumat ohjelmoitiin kahteen ajoon eri sekvensseillä samanlaisista ja epäyhtenäisistä lohkoista. Jokaista osallistujaa kehotettiin reagoimaan näytettyyn väriin niin nopeasti kuin mahdollista painamalla painiketta Serial Response Box ™ oikealla kädellä. Painikkeet painettavat hakemistossa, keskimmäisessä ja sormusormissa vastaavasti vastaavasti punaista, sinistä ja vihreää. Osallistujat testattiin yksilöllisesti hiljaisessa huoneessa ollessaan rauhallisessa mielentilassa. Alkuperäisen harjoituksen jälkeen käyttäytymistiedot kerättiin kaksi tai kolme päivää ennen MRI-skannausta.
MRI-tietojen hankkiminen
Kaikki fMRI-tutkimukset suoritettiin 3-T GE -skannerilla (EXCITE, GE Signa, Milwaukee, WI, USA) käyttäen vakiona lintuhäkin pääkäämiä kahdeksan kanavan vaihe-ryhmäpääkääminä Huaxi MR -tutkimuskeskuksessa, Chengdu, Kiina . Vaahtotyynyjä käytettiin vähentämään pään liikettä ja skannerin kohinaa. Tavanomaisen lokalisointiskannauksen jälkeen saatiin T1-painotetut kuvat pilaantuneella gradientinmuistosekvenssillä (toistoaika (TR) = 1900 ms; kaikuaika (TE) = 2.26 ms; käännöskulma (FA) = 9 °; näkökenttä ( FOV) = 256 × 256 mm2; datamatriisi = 256 × 256; viipaleet = 176; vokselin koko = 1 × 1 × 1 mm3). Sitten lepotilan funktionaaliset kuvat hankittiin kaiku-tasomaista kuvantamissekvenssiä käyttämällä (TR = 2000ms; TE = 30ms; FA = 90 °; FOV = 240 × 240 mm2; datamatriisi = 64 × 64) 32-aksiaalisilla viipaleilla (viipaleen paksuus = 5 mm eikä viipaleväliä, kokonaistilavuudet = 180) yhdellä kuuden minuutin aikana. Kohteita käskettiin sulkemaan silmänsä, pysymään paikallaan ja ajattelematta järjestelmällisesti mitään skannauksen aikana. Tiedonkeruun lopussa kaikki koehenkilöt vahvistivat olevansa hereillä koko skannausjakson ajan.
Tietojen esikäsittely ja ALFF-laskenta
Kaikki toiminnallinen kuvankäsittely suoritettiin tilastollisella parametrikartoituksella (SPM5, http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) ohjelmisto ja tietojenkäsittelyassistentti lepotila-fMRI (DPARSF) -ohjelmistoon [18]. Kullekin osallistujalle ensimmäiset kymmenen aikapistettä hylättiin, jotta vältetään ohimenevät signaalimuutokset ennen kuin magnetointi saavutti tasapainotilan ja annettiin kohteet tottua fMRI-skannausympäristöön. Jäljellä olevat 170-aivomäärät korjattiin siivujen ajoittamiseksi ja kohdistettiin uudelleen pään liikkeen korjaamiseksi. Yhdelläkään koehenkilöllä pään liike ei ylittänyt 1 liikkeen mm tai 1 ° kierto mihinkään suuntaan. Sitten kaikki uudelleen kohdistetut kuvat normalisoitiin tilallisesti Montreal Neurological Institute (MNI) EPI -malliin, näytteistettiin uudelleen 3 mm: n isotrooppisiin vokseleihin ja tasoitettiin sitten alueellisesti (täysleveys puolella maksimiarvosta = 8 mm). Sen jälkeen soittamalla toimintoja lepotilan fMRI-tietojen analysointityökalupakettiin (REST, http://rest.restfmri.net), lineaarisen trendin poisto ja kaistanpäästösuodatus (0.01 – 0.08 Hz) matalataajuisen driftin ja korkean taajuuden fysiologisen melun vaikutusten vähentämiseksi [18] suoritettiin aikasarjoilla.
Esikäsittelyn jälkeen ALFF-laskenta suoritettiin käyttämällä DPARSF: ää kutsumalla REST-toimintoja kuten aiemmissa tutkimuksissa [19]. Ensin tehospektrin saamiseksi suodatettu aikasarja muunnettiin taajuusalueeksi käyttämällä nopeaa Fourier-muunnosta (FFT). Sitten saatiin tehospektrin neliöjuuri jokaiselle taajuusdatapisteelle amplitudin tuottamiseksi taajuuden funktiona. Näitä arvoja, keskiarvona 0.01 – 0.08 Hz kussakin vokselissa, käytettiin ALFF-arvoina. Tämän seurauksena tätä keskimääräistä neliöjuuria käytettiin ALFF-arvona. Kunkin vokselin ALFF jaettiin kunkin kohteen koko aivo-naamion sisällä olevalla globaalilla ALFF-arvolla, jolloin saatiin kunkin vokselin standardoitu ALFF, jonka arvo oli noin 1.
Tilastollinen analyysi
OGA-ryhmän ja kontrolliryhmän erojen arvioimiseksi ikä, sukupuoli, sairauden kesto ja koulutusvuodet, kaksi otosta t-testit suoritettiin käyttämällä SPSS 13.0: ää ja a p> 0.05 pidettiin merkityksettömänä. Yksi näyte tutkitaan, millä alueilla ALFF-arvot poikkesivat arvon 1 arvosta t-testi (p<0.05, perhekohtainen virhe (FWE) korjattu) SPM5: n avulla suoritettiin kussakin ryhmässä. Sitten kaksi näytettä t-testi suoritettiin ALFF-erojen selvittämiseksi kahden ryhmän välillä iän ja sukupuolen kontrolloinnin jälkeen. Korjaus useille vertailuille suoritettiin Monte Carlo -simulaatioilla. Korjattu kynnysarvo p<0.05 saatiin yhdistetystä kynnyksestä p<0.005 kutakin vokselia kohti ja klusterin vähimmäiskoko 351 mm3 (AlphaSim-ohjelma AFNI-ohjelmistossa, http: // afni.nimh.nih.gov/). Aivoalueilla, joilla OGA-potilailla oli epänormaaleja ALFF-ominaisuuksia, kunkin alueen ALFF-arvot uutettiin, laskettiin keskiarvoon ja regressoitiin suhteessa patologisiin indikaattoreihin, jotka heijastuivat taudin kestosta ja värisanan Stroop -tehtävien suorituksista.
tulokset
Tuloksemme osoittivat, että OGA: n osuus oli noin 12.1% pienessä näytteen tutkimuksessa. Internet-käyttöä koskevan omaraporttinsa mukaan OGA-tutkijat viettivät 10.2 ± 2.6 tuntia päivässä ja 6.3 ± 0.5 päivää viikossa online-pelaamiseen. OGA-potilaat viettivät Internetissä enemmän tunteja päivässä ja useampia päiviä viikossa kuin kontrollit (p<0.005) (Taulukko 1).
Käyttäytymistietojen tulokset
Molemmat ryhmät osoittivat merkittävää Stroop-vaikutusta, jossa reaktioaika oli pidempi incongruentin aikana kuin yhtenevä olosuhteet (OGA: 677.3 ± 75.4 ms vs. 581.2 ± 71.6 ms ja kontrollit: 638.3 ± 65.9 ms vs. 549.0 ± 50.6 ms; p<0.005). OGA-ryhmä teki enemmän virheitä kuin kontrolliryhmä ristiriitaisen tilan aikana (8.56 ± 4.77 vs. 4.56 ± 2.93; p<0.05), vaikka vasteaika (RT) mitattiin ristiriitaisissa olosuhteissa miinus yhtenevät olosuhteet, ei ollut merkittävästi erilainen näiden kahden ryhmän välillä (98.2 ± 40.37 ms vs 91.92 ± 45.87 ms; p > 0.05).
Kuvantamisen tulokset
Sekä OGA-ryhmän että kontrolliryhmän ALFF-kartat on esitetty Kuvio 1, ja molemmilla ryhmillä oli molemmilla merkitsevästi korkeammat ALFF-arvot takaosan cingulate cortex (PCC) / precuneus, mediaalinen prefrontaalinen cortex (MPFC) ja kahdenvälinen alempi parietaalikeila (IPL) lepotilan aikana. Nämä alueet ovat suurelta osin mukana oletusmoodiverkossa aiemmissa tutkimuksissa [19]. Kaksi näytettä t-testi iän ja sukupuolen kontrolloimiseksi ja korjattu useita vertailuja varten (käyttäen pienimmän klusterikoon Monte Carlon simulaatioita, jolloin korjattu kynnysarvo p <0.05 korjaamattomalta kynnykseltä p <0.005 jokaiselle vokselille) paljasti, että OGA-ryhmä osoitti merkittävää kasvua vasemman mediaalisen OFC: n, vasemman precuneuksen, vasemman SMA: n, oikean PHG: n ja kahdenvälisen MCC: n ALFF-arvoissa vertailuryhmään verrattuna. Aivojen alueita, joiden ALFF-arvot olivat laskeneet, ei löytynyt. Lisäksi havaittiin merkittävästi positiivinen korrelaatio OGA: n keston ja standardoitujen ALFF-arvojen välillä vasemmassa mediaalisessa OFC: ssä (r = 0.6627, p = 0.0027) ja vasen precuneus (r = 0.5924, p = 0.0096) (Kuvio 2). Vasemman OFC: n ALFF-arvojen havaittiin korreloivan vastevirheiden lukumäärän kanssa incongruenttilassa OGA-murrosikäisten keskuudessa (r = 0.6690, p = 0.0024) (Kuvio 3). Koska OGA-koehenkilöillä oli BDI: llä mitattuja masennusluokituksia huomattavasti korkeampia, analysoimme funktionaalisen kuvantamisen tiedot uudelleen käyttämällä BDI: tä kovariaattorina. Tuloksena olevat tiedot olivat samanlaisia kuin alkuperäiset tiedot. Testasimme myös, korreloivatko BDI-pisteet aivojen epänormaalien alueiden ALFF-arvoihin, OGA: n kestoon ja värisana-Stroopin tehtävän suoritukseen. Mitään merkittäviä tuloksia ei kuitenkaan havaittu.
Keskustelu
Tässä tutkimuksessa ALFF-menetelmää käytettiin OGA-potilaiden ja normaalin kontrollin potilaiden lepotilaerojen tutkimiseen. ALFF on helppo ja vakuuttava menetelmä mitata BOLD-signaalin matalataajuisten heilahtelujen amplitudia, ja aiemmat tutkimukset ovat osoittaneet tämän menetelmän kyvyn löytää täsmällisesti se aivoalue, jolla on epänormaalia spontaania aktiivisuutta [13]. Kummassakin ryhmässä tunnistimme joitain alueita, joilla ALFF-arvot ovat huomattavasti korkeammat kuin muilla aivoalueilla lepotilan aikana (Kuvio 1). Nämä alueet päällekkäin oletusmoodiverkon (DMN) tärkeimpien alueiden kanssa [20]. Kahden näytteen osalta t-testitulokset, verrattuna terveisiin kontrolleihin, OGA-murrosikäisillä osoittivat kohonnutta ALFF: ää vasemman mediaalisen OFC: n, vasemman preuneuksen, vasemman SMA: n, oikean PHG: n ja kahdenvälisen MCC: n välillä lepoaikanaKuvio 2). On syytä huomata, että OGA-potilailla oli huomattavasti korkeammat masennusluvut BDI: ssä, mutta analyysi, joka sisälsi BDI: n kovariaattorina, paljasti samanlaisia tuloksia. Lisäksi vasemman mediaalisen OFC: n ja precuneuksen ALFF-arvot korreloivat positiivisesti OGA: n kestoon (Kuvio 2). Lisäksi OGA: n kanssa kärsivien nuorten kognitiivisen kontrollointikyvyn validoimiseksi tutkimuksessa käytettiin värisana-Stroop-testiä. Yhdenmukainen aikaisempien havaintojen kanssa [14], [15], OGA-ryhmä teki enemmän virheitä kuin kontrolliryhmä epäyhtenäisen tilan aikana, mikä osoitti, että OGA: lla kärsivillä nuorilla oli heikentynyt kognitiivinen ohjauskyky mitattuna värisanalla Stroop-testi. Mielenkiintoista on, että vasemman OFC: n ALFF-arvot korreloivat myös virheiden määrän kanssa incongruentti-olosuhteissa OGA-murrosikäisten keskuudessa (Kuvio 3). Tuloksemme viittaavat siihen, että ALFF: n muutokset OFC: ssä voivat toimia biomarkkereina heijastaen OGA: n heikentynyttä kognitiivista hallintakykyä.
Tässä tutkimuksessa havaitsimme, että ALFF-arvot kasvoivat OGA-ryhmän vasemman mediaalisen OFC: n kohdalla. Anatomisesti OFC: llä on laajat yhteydet striatumiin ja limbisiin alueisiin (kuten amygdalaan), jotka näyttävät osallistuvan tavoitteellisen käyttäytymisen kognitiiviseen hallintaan arvioimalla ärsykkeiden motivoivista merkityksiä ja valitsemalla käyttäytyminen halutun saavuttamiseksi tuloksiin. OFC: n rakenteelliset poikkeavuudet ja OGA-häiriöt on raportoitu aiemmissa tutkimuksissa [4], [11], [15]. Park et ai. käytetty a 18F-fluorodeoksiglukoosin positroniemissiotomografiatutkimus (PET), jolla tutkittiin aivojen glukoosimetaboliaa lepoaikana nuorilla yksilöillä, joilla oli OGA ja normaali kontrolli, ja osoitti, että OFC: n metabolinen aktiivisuus nuorilla, joilla oli OGA, kasvoi verrattuna normaaliin kontrolliin [21]. Tämä analyysi viittasi siihen, että epänormaali metabolinen aktiivisuus OFC: n alueella voi liittyä heikkenemiseen impulssiohjauksessa ja palkkioiden prosessoinnissa nuorilla, joilla on OGA. Tehtäviin liittyvistä toiminnallisista MRI-tutkimuksista Ko et ai. tunnisti verkkopelariippuvuuden neuraaliset substraatit arvioimalla aivoalueita, jotka liittyvät kii-indusoituun pelisäteeseen, ja havaitsi, että OFC voisi aktivoitua epänormaalisti addiktioissa verrattuna kontrolleihin [22]. Tämän havainnon samankaltaisuus kii-indusoimaan himoon aineiden riippuvuudessa [23], joka ehdotti, että peliriippuvuuden ja materiaaliriippuvuuden himoilla voisi olla samat neurobiologiset mekanismit. Aikaisemmissa rakenteellisissa neurokuvaus tutkimuksissa on myös ilmoitettu OFC: n vähentyneen harmaan aineen määrää OGA-ryhmässä [1], [4]. Näiden toiminnallisten ja rakenteellisten havaintojen mukaisesti tutkimuksemme havaitsi korkeammat ALFF-arvot mediaalisessa OFC: ssä nuorilla, joilla oli OGA, verrattuna kontrolleihin. Lisäksi OGA-ryhmässä havaittiin merkittävä korrelaatio OFC: n ALFF-arvojen ja tehtävän suorituksen välillä värisana-Stroop-testin aikana (Kuva 3). Aikaisemmat riippuvuustutkimukset paljastivat yhteyden Stroop-häiriöiden ja suhteellisen glukoosimetabolian välillä OFC: ssä kokaiiniriippuvaisilla [24]. Tämä aivokäyttäytymissuhde osoitti, että OFC: n epänormaalit lepotilaominaisuudet liittyivät heikentyneeseen kognitiivisen kontrollointikyvyn OGA-potilaiden keskuudessa.
ALFF-arvot olivat suurempia preuneuksessa OGA-kohteissa verrattuna kontrolleihin. Preuneus on aivialue parietaalilevyn posteromediaalisessa aivokuoressa ja sillä on tärkeä rooli kognitiivisessa toiminnassa [25]. Preuneuksen on ehdotettu osallistuvan episodisen muistin hakuun, visuaaliseen-tilalliseen kuvaukseen, itsekäsittelyyn ja tietoisuuteen [25]. Äskettäin jotkut tutkijat ilmoittivat myös lisääntyneen ReHo-arvon vasemmassa preuneuksessa OGA-yliopisto-opiskelijoissa verrattuna kontrolleihin [11]. Lisäksi tutkimus osoitti, että precuneus liittyi pelin tunteeseen, himoon ja OGA: n vakavuuteen, ja ehdotti, että precuneus aktivoituu prosessoimaan pelikenttä, integroimaan noudettu muisti ja edistämään cue-indusoitua online-pelaamista. [26]. Siksi ehdotamme, että prekuneuksen lepotilan poikkeavuudet OGA-hoidossa olevilla murrosikäisillä voivat liittyä pitkäaikaisen OGA-himoon.
Suurempia ALFF-arvoja OGA-kohteissa verrattuna kontrolleihin löytyi myös vasemmasta SMA: sta, kahdenvälisestä MCC: stä ja oikeasta PHG: stä. SMA: lla on tärkeä rooli kognitiivisessa kontrollissa, vapaaehtoisessa toiminnassa, motoristen vasteiden aloittamisessa / estämisessä [27] ja myös tunnetilanteissa [28]. MCC on cingulate gyrus -osan keskosa ja kriittinen konfliktien seurantaa ja käsittelyä varten [29]. Aikaisemmissa aineiden käytötutkimuksissa raportoitiin riippuvuuteen liittyviä SMA: n ja MCC: n lepotilan poikkeavuuksia [30], [31]. PHG: n uskotaan edistävän sidotun tiedon muodostumista ja ylläpitämistä työmuistissa [32]. Työmuisti viittaa tiedon väliaikaiseen tallentamiseen ja online-manipulointiin, ja se on myös ratkaisevan tärkeä kognitiivisen ohjauksen kannalta [33]. Liu et ai. ilmoitti lisääntyneen ReHo-arvon OGA-opiskelijoiden kahdenvälisessä PHG: ssä verrattuna kontrolleihin [11]. Lisäksi jotkut tutkijat havaitsivat myös PHG: n alhaisemman fraktsionaalisen anisotropian OGA-henkilöillä [4]. Tuloksemme vahvistivat PHG: n epänormaalin lepotilakuvion OGA-potilailla.
Yhteenvetona voidaan todeta, että tässä tutkimuksessa havaitsimme, että ALFF oli epänormaali OGA-murrosikäisillä verrattuna kontrolleihin, ts. Korkeammat ALFF-arvot vasemman mediaalisen OFC: n, vasemman precuneuksen, vasemman SMA: n, oikean PHG: n ja kahdenvälisen MCC: n välillä. Havaitsimme myös, että vasemman mediaalisen OFC: n ja vasemman preuneuksen korkeammat ALFF-arvot korreloivat positiivisesti OGA: n keston kanssa. Vasemman OFC: n ALFF-arvot korreloivat värisanan Stroop-tehtävän suorituksen (ts. Vastausvirheiden) kanssa OGA-ryhmässä. Tuloksemme viittasivat siihen, että näiden alueiden epänormaali spontaani aktiivisuus saattaa heijastaa taustalla olevaa patofysiologiaa OGA-käyttäjillä. Koska huumeiden väärinkäytöstä johtuvat levollisen tilan muutokset olivat samanlaisia, ehdotimme, että OGA voisi jakaa hermomekanismit huumeriippuvuuden kanssa. On syytä huomata, että masennusta tulisi pitää mahdollisena sekaannuksena selitettäessä nykyisen tutkimuksen neurokuvia koskevia havaintoja. Tarvitaan vielä kattavampi tutkimus, jotta saadaan enemmän tieteellisiä näkökulmia OGA: sta.
Kiitokset
Kiitämme Qin Ouyangia, Qizhu Wua, Junran Zhangia, Changjian Huia ja Haifeng Luoa arvokkaasta teknisestä avusta tämän tutkimuksen suorittamisessa.
Rahoitusselvitys
Tätä artikkelia tukee kansallisen avaintutkimuksen ja -kehitysohjelman (973) hanke tuella nro 2011CB707700; Kiinan kansallinen luonnontieteellinen säätiö avustuksilla 81227901, 81271644, 81271546, 30930112, 81000640, 81000641, 81101036, 81101108, 31200837, 81030027, 81301281; ja Keskusyliopistojen perustutkimusrahastot, Sisä-Mongolian luonnontieteellinen säätiö apurahan nojalla 2012MS0908. Rahoittajilla ei ollut roolia tutkimuksen suunnittelussa, tiedonkeruussa ja analysoinnissa, päätöksen julkaisemisessa tai käsikirjoituksen valmistelussa.
Viitteet
;
