Kommentár: Mint az előzőekben végzett tanulmányok, az agyi vizsgálatok függőség-szerű szerkezeti változásokat tártak fel az internet-függőségben szenvedőknél. A fehér és a szürke anyag rendellenességei vannak a drogfüggõkben is.
Háttér
Az internetes függőség rendellenessége (IAD) jelenleg világszerte súlyos mentálhigiénés kérdéssé válik. Az IAD-vel kapcsolatos korábbi tanulmányok elsősorban a kapcsolódó pszichológiai vizsgálatokra összpontosultak. Az agy felépítésével és funkciójával kapcsolatban azonban kevés tanulmány készült az IAD-ról. Ebben a tanulmányban diffúziós tensor képalkotást (DTI) használtunk a fehérje integritásának vizsgálatához IAD serdülőknél.
Módszertan / fő megállapítások
Tizenhét IAD alany és tizenhat egészséges kontroll IAD nélkül vett részt ebben a vizsgálatban. A frakcionált anizotropia (FA) teljes agy voxel szerinti elemzését traktus-alapú térbeli statisztikával (TBSS) végeztük, hogy lokalizáljuk a kóros fehérállományi régiókat a csoportok között. A TBSS kimutatta, hogy az IAD-nek szignifikánsan alacsonyabb az FA-értéke, mint az agy teljes kontrolljának, ideértve az orbito-frontális fehérállományt, a corpus callosumot, a cingulumot, az alsó fronto-occipitalis fasciculust és a corona sugárzást, a belső és külső kapszulákat, miközben a magasabb FA-t nem tartalmazta. Az érdekes volumen (VOI) elemzést alkalmazták a diffúziós indexek változásainak kimutatására az FA rendellenességeket mutató régiókban. A legtöbb VOI-ban az FA csökkenését a radiális diffúzió növekedése okozta, miközben az axiális diffúzió nem változott. Korrelációs elemzést végeztek az FA és az IAD csoporton belüli viselkedési intézkedések közötti kapcsolat felmérésére. Jelentősen negatív összefüggéseket találtak a corpus callosum bal genu FA-értékei és a Gyermeki szorongással kapcsolatos érzelmi rendellenességek képernyője, valamint a bal külső kapszula FA-értékei és a Young internetes függőségi skálája között.
Következtetések
Megállapításaink azt sugallják, hogy az IAD kimutatta, hogy az FA szignifikánsan csökken a fő fehérjeanyag-folyamatokban, és az ilyen abnormális fehérje-szerkezet kapcsolódhat bizonyos viselkedési károsodásokhoz. Ezenkívül a fehérjeanyag integritása potenciális új kezelési célt szolgálhat, és az FA minősített biomarkerek lehet a sérülés mögöttes idegi mechanizmusainak megértéséhez vagy a specifikus korai beavatkozások hatékonyságának értékeléséhez az IAD-ban.
Idézet: Lin F, Zhou Y, Du Y, Qin L, Zhao Z és mtsai. (2012) Kóros fehéranyag-integritás serdülőknél, akiknek internetes függőségi zavara van: traktus alapú térbeli statisztikai tanulmány. PLoS ONE 7 (1): e30253. doi: 10.1371 / journal.pone.0030253
Szerkesztő: Martin Gerbert Frasch, Université de Montréal, Kanada
Beérkezett: 4. október 2011 .; Elfogadva: 15. december 2011 .; Megjelent: 11. január 2012
Szerzői jog: © 2012 Lin et al. Ez egy nyílt hozzáférésű cikk, amelyet a Creative Commons Nevezési licenc feltételei szerint terjesztenek, és amely korlátlan felhasználást, terjesztést és sokszorosítást tesz lehetővé bármely médiumban, feltéve, hogy az eredeti szerző és forrás jóváírásra kerül.
Finanszírozás: Ezt a munkát részben támogatta a Kínai Természettudományi Alapítvány (30800252 és 20921004 sz.), A Kínai Nemzeti Alapkutatási Program (973 Program) 2011CB707802 sz. Támogatása, valamint a Kínai Tudományos Akadémia Tudásinnovációs Programja, valamint a Doktor Kitűnő A Kínai Tudományos Akadémia szakdolgozati programja. A finanszírozóknak nem volt szerepük a tanulmányok tervezésében, adatgyűjtésben és elemzésben, a közzétételre vonatkozó döntésben vagy a kézirat elkészítésében.
Versenyző érdekek: A szerzők kijelentették, hogy nincsenek versengő érdekek.
* E-mail: [e-mail védett] (JX); [e-mail védett] (HL)
# Ezek a szerzők ugyanúgy hozzájárultak ehhez a munkához.
Az internetes függőségi rendellenességet (IAD), amelyet problémás vagy kóros internethasználatnak is neveznek, az jellemzi, hogy az egyén képtelen ellenőrizni az internethasználatát, ami végül jelentős szorongást és az általános élet funkcionális károsodását eredményezheti, mint például a tanulmányi teljesítmény, a társadalmi interakció, foglalkozási érdeklődés és viselkedési problémák [1]. Az IAD-re vonatkozó leírás az anyagfüggőség vagy a kóros szerencsejáték meghatározásán alapszik, amely megosztja az anyagfüggőség tulajdonságait, például foglalkozást, hangulatmódosítást, toleranciát, abbahagyást, szorongást és funkcionális károsodásokat. [2], [3]. Az internetfelhasználók számának növekedése miatt az IAD problémája jelenleg jelentős figyelmet fordított a pszichiáterek, oktatók és a nyilvánosság körében; ezért az IAD az egész világon súlyos mentális egészségügyi kérdéssé válik [4], [5], [6].
Az IAD-ról szóló jelenlegi tanulmányok az esetek összefoglalására, a viselkedés összetevőire, a mindennapi élet negatív következményeire, valamint a klinikai diagnózisra, az epidemiológiára, a kapcsolódó pszichoszociális tényezőkre, a tünetek kezelésére, a pszichiátriai komorbiditásra és a kezelési eredményre összpontosítottak. [7], [8], [9], [10], [11]. Ezek a tanulmányok főleg pszichológiai önbevalláson alapuló kérdőíveken alapulnak, és következetesen arról számoltak be, hogy az erős internetes túlterhelés potenciális hatással lehet az egyének pszichológiai problémáira és kognitív károsodásaira.
A mai napig kevés neurológiai képet végeztek az IAD-vel kapcsolatos agyi szerkezeti és funkcionális változások vizsgálatára. Egy korábbi voxel-alapú morfometria (VBM) tanulmány csökkentett szürkeanyag-sűrűséget mutatott az IAD serdülők bal első elülső cinguluskéregében, a hátsó cinguláris kéregben, az izolában és a nyelvi gyrusban [12]. Yuan és munkatársai úgy találták, hogy az IAD alanyai többféle szerkezeti változást mutattak az agyban, és ezek a változások szignifikánsan korreláltak az internetes függőség időtartamával [13]. Az egyik nyugalmi állapotú funkcionális mágneses rezonancia képalkotás (fMRI) tanulmány kimutatta, hogy az IAD főiskolai hallgatók megnövelték a regionális homogenitást számos agyi régióban, beleértve a kisagyt, az agytörzset, a limbikus lebenyt, a frontális lebenyt és az apikális lebenyt [14]. Az online játékfüggőséggel rendelkező egyének két, a feladathoz kapcsolódó fMRI-tanulmánya azt mutatta, hogy az internetes videojátékok stimulusaira adott dákó által kiváltott aktiválás hasonló ahhoz, amit megfigyelt a dákó bemutatójánál az anyagfüggőséggel rendelkezők vagy patológiás szerencsejátékokkal rendelkezők esetében [15], [16]. Dong és mtsai. [17]arról számoltak be, hogy az IAD hallgatók alacsonyabb aktivációt mutattak a konfliktusdetektálás szakaszában, és kevesebb hatékonyságot mutattak az információfeldolgozásban és alacsonyabb impulzusvezérlést mutattak, mint a normál kontrollok az eseményekkel kapcsolatos agypotenciálok felvételekor a Go / No-Go feladat során. Ezenkívül egy pozitron emissziós tomográfia (PET) tanulmány megállapította, hogy az internetes játék túlzott használata pszichológiai és idegi mechanizmusokat oszt meg más típusú impulzusszabályozó rendellenességekkel és anyaggal / nem anyaggal összefüggő függőséggel [18]. Összegezve, ezek az eredmények azt mutatják, hogy az IAD alanyai az agyi régiók szerkezeti és funkcionális változásaival járnak, amelyek érzelmi feldolgozást, végrehajtói figyelmet, döntéshozatalt és kognitív kontrollt tartalmaznak.
Feltételezzük, hogy az IAD alanyokhoz kapcsolódnak az ezeket a régiókat összekötő fehér anyag rostok károsodásai is, és ezeket a változásokat diffúziós tensor képalkotó módszerrel (DTI) lehet kimutatni, egy neminvazív MRI módszerrel, amely képes a fehér anyag károsodásának mennyiségi mérésére. [19]. A DTI érzékeny a víz diffúziós tulajdonságaira, és eszközként fejlesztették ki az agyfehérje helyi tulajdonságainak vizsgálatára [20]. Négy gyakran használt kvantitatív diffúziós paraméter származtatható a DTI-adatokból: 1) frakcionált anizotropia (FA), amely tükrözi a víz diffúziójának irányát és a fehér anyag rostok traktusának koherenciáját; 2) átlagos diffúzivitás (MD), a víz diffúziójának teljes nagyságát számszerűsítve; 3) axiális diffúziós képesség (Da) a diffúzitás nagyságának mérése az alap diffúziós irány mentén; és 4) sugárirányú diffúziós képesség (Dr), amely az diffúzitás nagyságát tükrözi az alapdiffúziós irányra merőlegesen [21],[22]. Ezek az intézkedések a fehér anyag mikroszerkezetéhez kapcsolódnak, és a helyi szöveti környezet szerkezeti jellemzőinek következtetésére szolgálnak.
Ebben a tanulmányban a DTI-t használtuk az IAD serdülőkorúak serpenyőiben a fehér anyag integritásának vizsgálatára. A DTI-adatok elemzéséhez megfigyelőktől független, traktus-alapú térstatisztikai (TBSS) elemzési módszert használtunk. Ez a módszer megtartja a voxel-alapú elemzés erősségeit, miközben kiküszöböli annak néhány hátrányát, például a több alanyból álló képek összehangolását és a térbeli simítás választásának önkényességét [23]. A tanulmány célja: 1) a fehérállomány integritásának topográfiai eloszlásának vizsgálata az IAD-ban szenvedő serdülők és az IAD nélküli egészséges kontrollok között, eleve nem tételezve fel a lehetséges rendellenességek helyét, és 2) annak meghatározása, hogy voltak-e ilyenek összefüggés a fehéranyag integritása és a neurofiziológiai intézkedések között az IAD-alanyokban.
Tantárgyak
Tizennyolc, IAD-ben szenvedő serdülőt vettek fel a Sanghaji Mentálhigiénés Központ Gyermek- és Serdülőkori Pszichiátriai Osztályáról, akik mindannyian eleget tettek Beard és Wolf módosított Young internetes függőségi kritériumaival. [2]. Kontrolliként tizennyolc életkor, nem és nemzetiségű iskola egyezett az IAD nélküli normál alanyokkal. Az alanyok jobbkezesek voltak, az Edinburgh-i kézfogás leltárának megfelelő kérdőív alapján [24]. Ezen alanyok szerkezeti MRI adatait felhasználták korábbi VBM-vizsgálatunkban [12]. Ehhez a vizsgálathoz a két kontroll és egy IAD alany képalkotó adatait el kellett dobni a nagy mozgási mellékhatások miatt. Ennek eredményeként összesen tizenhat kontroll (korosztály: 15 – 24) és tizenhét IAD alany (életkor: 14 – 24) került bevonásra.. A bevont alanyok demográfiai információit a Táblázat 1.
Táblázat 1. A résztvevők demográfiai és viselkedési jellemzői.
doi: 10.1371 / journal.pone.0030253.t001
A tanulmányt a sanghaji Jiao Tong Egyetemi Orvosiskola RenJi Kórházának etikai bizottsága hagyta jóvá. A résztvevőket és szüleiket / törvényes gyámjaikat az MRI vizsgálatok előtt tájékoztatták a vizsgálatunk céljairól. Minden résztvevő szüleitől / gyámjától írásbeli, írásbeli beleegyezést kaptak.
Befogadás és kizárás kritériumai
Valamennyi alanyon egyszerű fizikai vizsgálaton estek át, beleértve a vérnyomás és a pulzusszám mérését, és pszichiáter interjút készített az idegrendszeri, mozgási, emésztőrendszeri, légzési, keringési, endokrin, húgyúti és reproduktív rendszerek kórtörténetéről. Ezután pszichiátriai rendellenességekre szűrjük őket a gyermekek és serdülők Mini Nemzetközi Neuropszichiátriai Interjújában (MINI-KID). [25]. A kizárási kritériumok tartalmazzák a kábítószerrel való visszaélés vagy függőség történetét; súlyos pszichiátriai rendellenességek, például skizofrénia, depresszió, szorongásos rendellenesség, pszichotikus epizódok vagy kórházi ápolás pszichiátriai rendellenességek kórtörténetében. Az IAD alanyokat egyetlen gyógyszer sem kezelte. Néhány IAD alany azonban részesült pszichoterápiában.
Az IAD diagnosztikai standardját Beard és Wolf módosított Young internetes függőségi diagnosztikai kérdőívéből adaptálta. [2]. A nyolc „igen” vagy „nem” elemből álló kritériumokat lefordították kínai nyelvre. Ez a következő kérdéseket tartalmazza: (1) Elégedett-e az internettel (azaz gondolkodik-e a korábbi online tevékenységekről, vagy vár-e a következő online munkamenetet)? (2) Úgy érzi-e, hogy egyre hosszabb időn keresztül használja az internetet az elégedettség elérése érdekében? (3) Többször is sikertelen erőfeszítéseket tett az internethasználat ellenőrzése, csökkentése vagy leállítása érdekében? (4) Nyugtalannak, nyugodtnak, depressziósnak vagy ingerlékenynek érzi magát, amikor megpróbálja lecsökkenteni vagy leállítani az internethasználatot? (5) Ha hosszabb ideig marad online, mint az eredetileg tervezték? (6) veszélyeztette vagy kockáztatta-e az Internet miatt jelentős kapcsolat, munka, oktatási vagy karrier-esély elvesztését? (7) Hazudtál a családtagoknak, a terapeutának vagy másoknak, hogy elrejtsék az Internettel való részvétel mértékét? (8) Az internetet használja-e arra, hogy megszabaduljon a problémáktól vagy enyhítse a szorongott hangulatot (pl. Tehetetlenség, bűntudat, szorongás és depresszió)? Azokat a résztvevőket, akik igennel válaszoltak az 1 pontokra és az 5 pontokra, valamint a fennmaradó három elem közül legalább az egyiket IAD-ben szenvedőnek minősítették.
Viselkedési értékelések
Hat kérdőívet használtak a résztvevők viselkedési jellemzőinek értékelésére, nevezetesen a Young internetes függőségi skáláját (YIAS) [26], Időkezelési elrendezési skála (TMDS) [27], Erősségek és nehézségek kérdőív (SDQ) [28], Barratt Impulzivitás skála-11 (BIS) [29], a gyermek szorongással kapcsolatos érzelmi rendellenességek képernyője (SCARED) [30] és családértékelő eszköz (FAD) [31]. Az összes kérdőívet eredetileg angol nyelven készítették, és kínai nyelvre fordították.
Képszerzés
A diffúziós tensor képalkotást 3.0-Tesla Phillips Achieva orvosi szkennerrel végeztük. Az egylépéses echo síkbeli diffúziós súlyozott képalkotást az elülső-hátsó komisszis sík igazításával a következő paraméterek szerint végeztük: ismétlési idő = 8,044 ms; visszhang ideje = 68 ms; SENSE tényező = 2; begyűjtési mátrix = 128 × 128 nullával kitöltve 256 × 256 értékre; látómező = 256 × 256 mm2; szelet vastagsága = 4 mm rés nélkül. Összesen 34 szakaszok lefedték az egész agyat, beleértve a kisagyt is. A diffúziós szenzibilizáló gradienseket 15 nem kolináris gradiens kódolási irányok mentén alkalmaztuk b = 800 s / mm-rel2. Egy további kép diffúziós gradiensek nélkül (b = 0 s / mm2) is megszerezte. A jel-zaj arány javítása érdekében a képalkotást háromszor megismételjük.
Adatok előfeldolgozása
Minden DTI adatot az FMRIB Diffusion Toolbox (FDT) dolgozott fel az FMRIB szoftverkönyvtárában (FSL; http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl). Először a diffúzióval súlyozott térfogatokat hozzáigazítottuk a megfelelő nem diffúziós súlyozáshoz (b0) kép affin transzformációval, hogy minimalizálják az örvényáramok általi kép torzulást és csökkentsék az egyszerű fejmozgást. Ezután a nem agyszövet és háttérzajt eltávolítottuk a b-ből0 kép a Brain Extraction Tool segítségével. Ezen lépések után az egyes voxelok diffúziós tenzorát a többváltozós lineáris illesztési algoritmussal becsültem meg, és a tenzor mátrixát átlósan alakítottuk, hogy annak három sajátértékét (λ1, λ2, λ3) és sajátvektorok. És akkor az FA, MD, Da voxelwise értékei (Da = λ1) és Dr (Dr = (λ2+ λ3) / 2).
TBSS elemzés
Az FA-képek teljes agyának elemzését TBSS alkalmazásával végeztük [23], amelyet az FSL-ben implementáltak. Röviden: az összes alany FA térképeit először egy közös célponthoz igazították, majd az igazított FA térfogatokat normalizálták 1 × 1 × 1 mm-re3 A Montreali Neurológiai Intézet (MNI152) standard területe az FMRIB58_FA sablonon keresztül. Ezután a regisztrált FA képeket átlagoltuk egy kereszttéma-átlag FA kép előállításához, majd az átlag FA képet egy átlagos FA csontváz létrehozására használtuk, amely a fő szálpályákat és a csoporthoz tartozó összes szál traktus központját képviseli. Az átlagos FA-csontváz további 0.2-értékével küszöbölött ki, hogy kizárjuk a perifériás traktusokat, ahol szignifikáns az alanyok közötti variabilitás és / vagy részleges térfogathatás a szürke anyaggal. Az átlagos FA-csontváz küszöbértékét követően az egyes résztvevők igazított FA-adatait az átlagos csontvázra vetítették, hogy egy skeletonizált FA-térképet hozzanak létre, a csontváz körüli területet az egyes traktusokra merőleges irányban megkeresve, és megtalálva a legmagasabb helyi FA-t. értéket, majd ezt az értéket hozzárendelheti a megfelelő vázszerkezethez.
Az IAD alanyok és a normál kontrollok közötti FA különbségek azonosítása érdekében a vázszerkezetű FA-adatokat bevittük a voxel-statisztikai elemzésbe, amely nem parametrikus megközelítésen alapszik, a permutációs teszt elméletét felhasználva. A tesztelést az FSL randomise program végezte, amely 5000 random permutációkat használ. Két kontrasztot becsültek meg: az IAD alanyai nagyobb, mint a kontrollok, és a kontrollok nagyobbak, mint az IAD alanyok. Az életkorot kovariátumként vettük be az elemzésbe annak biztosítása érdekében, hogy a csoportok között megfigyelt FA különbségek függetlenek az életkorhoz kapcsolódó változásoktól. Küszöbmentes klaszterjavítás (TFCE) [32], a hagyományos klaszteralapú küszöbérték alternatíváját, amelyet általában a fürtképző küszöb tetszőleges meghatározása veszélyeztet, két csoport közötti szignifikáns különbség eléréséhez p <0.01-nél, miután több összehasonlítást vettünk figyelembe a családonkénti hibák ellenőrzésével (FWE) arány. A voxel-bölcs csoport-összehasonlítások eredményei közül a szignifikáns csoportközi különbségeket mutató csontváz régiókat helyezték el és jelöltük meg anatómiailag az FWE-korrigált p <0.01 statisztikai térkép feltérképezésével a Johns Hopkins Egyetem (JHU) -ICBM-DTI-81 fehérállomány (WM) feliratozza az atlaszt és a JHU-WM traktográfiai atlaszt az MNI térben.
A diffúziós indexek érdeklődési körének elemzése
A megfigyelt FA-változások mikrostrukturális mechanizmusainak feltárása érdekében elvégeztük az érdekes volumen (VOI) elemzést a diffúziós indexek (Da, Dr és MD) változásainak vizsgálatára az FA rendellenességeket mutató régiókban. Ehhez a VOI maszkokat először a klaszterek közötti, szignifikáns csoportok közötti FA különbségeket mutatják ki. Ezeket a VOI-maszkokat ezután visszavetítettük az egyes alanyok eredeti képeire, és kiszámítottuk a VOI-kon belüli diffúziós indexek átlagértékeit. Miután az adatok normál eloszlását egymintás Kolmogorov-Smirnov teszttel megerősítettük, elvégeztük a kovariancia (ANCOVA) egyirányú elemzését, a csoport mint független változó és a diffúziós indexek, mint a függő változók, az alanyok életkorának ellenőrzésével. Statisztikai szignifikancia szintet p <0.05 (Bonferroni korrekció több összehasonlításhoz) alkalmaztunk.
Pearson-korrelációs elemzéseket alkalmaztunk a VOI-k FA változásainak és a viselkedési intézkedések közötti összefüggések tesztelésére. A p <0.05 (korrigálatlan) statisztikailag szignifikánsnak tekinthető. Lépésenkénti többszörös regressziós elemzéseket végeztek az átlagolt FA-értékekkel a VOI-kban, mint függő változóban és életkorban, iskolai végzettségben, nemben, YIAS-ban, SDQ-ban, SCARED-ben, FAD-ben, TMDS-ben és BIS-ben, mint független változókként. a viselkedési tesztek pontszáma jósolja.
Demográfiai és magatartási intézkedések
Táblázat 1 felsorolja az IAD és a kontroll alanyok demográfiai és viselkedési intézkedéseit. Nem volt szignifikáns különbség az életkor, a nem és az iskolai végzettség megoszlásában a két csoport között. Az IAD alanyok magasabb YIAS (p <0.0001), SDQ (p <0.001), SCARED (p <0.0001) és FAD (p = 0.016) pontszámokat mutattak, mint a kontrollok. A csoportok között nem találtunk különbséget a TMDS és a BIS pontszámokban.
TBSS eredmények
Az 0.2 értékét használtuk az átlagos FA vázmennyiség küszöbére úgy, hogy összesen 131962 voxelt vettünk voxel-alapú TBSS elemzésbe. Az agy régiók térbeli eloszlását, amely csökkentett FA-t mutat az IAD csoportban, a következőkben mutatjuk be: Ábra 1 és a Táblázat 2. A kontroll alanyokhoz képest az IAD alanyok szignifikánsan csökkentették az FA-t (p <0.01; TFCE-korrigált) a kétoldali orbito-frontális fehérállományban, a corpus callosumban, az asszociációs szálakban, kétoldalú, alacsonyabb szintű front-occipitalis fasciculus és a bilaterális elülső cingulum bevonásával, vetületi szálak, amelyek a bilaterális elülső, a felső és a hátsó korona sugárzást, a belső kapszula bilaterális elülső végtagját, a bilaterális külső kapszulát és a bal precentralis gyrus-t tartalmazzák. Nem voltak olyan fehérállományi régiók, ahol a kontrollok szignifikánsan alacsonyabb FA értékekkel rendelkeztek volna, mint az IAD résztvevői.
Ábra 1. A frakcionált anizotropia (FA) mennyiségének TBSS-elemzése.
A piros színnel jelölt területek azok a régiók, ahol az FA szignifikánsan alacsonyabb volt (p <0.01, TFCE-vel korrigálva) az internetes függőségi rendellenességben szenvedő serdülőknél, az IAD nélküli normál kontrollokhoz képest. A vizualizáció elősegítése érdekében az FSL-ben megvalósított tbss_fill szkript segítségével a csökkent FA-t (piros) mutató régiók megvastagodnak. Eredmények ábrák fedve vannak az MNI152-T1 sablonon és az átlagos FA vázon (zöld). A kép bal oldala megfelel az agy jobb féltekéjének.
doi: 10.1371 / journal.pone.0030253.g001
Táblázat 2. Neuroanatómiai régiók csökkent FA-val az internet-függőségi rendellenességben szenvedő serdülőknél a normál kontrollhoz képest. (p <0.01, TFCE korrigálva).
doi: 10.1371 / journal.pone.0030253.t002
VOI eredmények
Az IAD csoportban szignifikánsan csökkent FA-t mutató 22 agyrégiókat extraháltuk más diffúziós mutatók VOI-alapú elemzéséhez. Az eredményeket a Táblázat 3. A 22 VOI közül tizenhét szignifikánsan megemelkedett Dr-értékkel (p <0.05, Bonferroni-korrekció 22 összehasonlításra). Nem észleltek szignifikáns különbségeket Da-ban egyik VOI-ban sem.
Táblázat 3. A diffúzivitási mutatók csoportos különbségei az érdeklődési kör alapján (kor szerint korrigálva).
doi: 10.1371 / journal.pone.0030253.t003
A 22 VOI esetében a Pearson-korrelációs elemzés szignifikánsan negatív korrelációt mutatott ki a corpus callosum bal genu FA-értékei és a SCARED között (r = −0.621, p = 0.008, korrigálatlan; 2A ábra), valamint a bal külső kapszula FA-értékei és a YIAS között (r = −0.566, p = 0.018, korrigálatlan;2B ábra) az IAD tantárgyakban. A többszörös lineáris regressziós elemzés azt mutatta, hogy a SCARED hatása a FA-ra a corpus callosum bal génájában statisztikailag szignifikáns (standardizált β = −0.621, t = −3.07, p = 0.008), de nem az életkor, a nem, az oktatás és más pszichometriai változók. A többszörös lineáris regressziós elemzés azt is kimutatta, hogy a YIAS hatása a bal külső kapszulán belüli FA-ra statisztikailag szignifikáns (standardizált β = −0.566, t = −2.66, p = 0.018), de nem az életkor, a nem, az oktatás és egyéb pszichometriai változók.
Ábra 2. Összefüggés elemzése a frakcionált anizotropia (FA) és a viselkedési intézkedések között az internet-függőség rendellenesség (IAD) csoporton belül.
A megjelenítés megkönnyítése érdekében a jelentős korrelációt mutató régiókat (piros) megvastagítják az FSL-ben megvalósított tbss_fill szkript segítségével. 2A ábra ábra mutatja, hogy a corpus callosum bal genu-jában az FA értékek negatívan korrelálnak-e a Gyermeki szorongással kapcsolatos érzelmi rendellenességek képernyőjével (SCARED) (r = −0.621, p = 0.008). 2B ábra ábra mutatja, hogy a bal külső kapszula FA-értékei negatívan korrelálnak a Young internetes függőségi skálájával (YIAS) (r = −0.566, p = 0.018).
doi: 10.1371 / journal.pone.0030253.g002
Megbeszélés
Ebben a tanulmányban a DTI segítségével vizsgáltuk az IAD serdülőkben a fehérje integritását a megfigyelőtől független teljes agy voxel-alapú TBSS elemzésével. Az életkor, a nem és az oktatás szempontjából egyeztetett kontrollokhoz képest az IAD alanyai szignifikánsan csökkentették az FA-t az orbito-frontalis fehér anyagban, a cingulummal, a corpus callosum commissural rostokkal, az asszociációs rostokkal, beleértve az alsó front-okitisz fasciculust, és a vetítő rostokkal, amelyek a koronasugárzás, a belső kapszula és a külső kapszula (ábra 1 és a Táblázat 2). Ezek az eredmények bizonyítják a fehérje-integritás széles körű hiányosságait, és tükrözik az IAD-ben a fehérjeanyag-trakták megszervezésének zavarát. A VOI elemzése kimutatta, hogy az IAD-ban megfigyelt csökkent FA főként a megnövekedett radiális diffúzivitás eredménye (Táblázat 3), talán a demielinizáció megnyilvánulása. Ezenkívül a korrelációs elemzések eredményei azt mutatták, hogy a corpus callosum bal bal oldali részén az FA negatív korrelációban van a SCARED-rel, a bal oldali külső kapszulaban lévő FA pedig negatív korrelációban van a YIAS-szal (ábra 2). Ezek az eredmények azt sugallják, hogy a fehérjeanyag integritása potenciális új kezelési célt szolgálhat az IAD szempontjából, és az FA felhasználható minősített biomarkerekként a sérülés mögöttes idegi mechanizmusainak megértéséhez vagy az IAD specifikus korai beavatkozásainak hatékonyságának felméréséhez.
Az IAD rendellenes fehérje-integritása
Az orbito-frontális kéreg kiterjedt kapcsolatokkal rendelkezik a prefrontalis, visceromotoros és limbikus régiókkal, valamint az egyes szenzoros modalitások asszociációs területeivel. [33]. Kritikus szerepet játszik az érzelmi feldolgozásban és a függőséggel kapcsolatos jelenségekben, mint például a vágy, a kényszer-ismétlődő viselkedés és a rosszul alkalmazkodó döntéshozatal. [34], [35]. Korábbi tanulmányok kimutatták, hogy a függőleges anyagoknak, például alkoholnak kitett alanyokban gyakran figyelték meg az orbito-frontalis cortex fehérjeanyag-rendellenességét [36], kokain [37], [38], marihuána [39], metamfetamin [40]és ketamin [41]. Megállapításunk, miszerint az IAD az orbito-frontalis régiókban károsodott fehérje-integritással jár, következetes ezekkel a korábbi eredményekkel.
Az elülső cingulate cortex (ACC) kapcsolódik a frontális lebenyekhez és a limbikus rendszerhez, alapvető szerepet játszik a kognitív kontrollban, az érzelmi feldolgozásban és a vágyban [42]. Az elülső cingulumban a normál fehérje-integritást következetesen megfigyelték a függőség más formáiban is, például az alkoholizmusban [36], heroinfüggőség [43]és a kokainfüggőség [38]. Az IAD alanyok elülső cingulumában a csökkent FA megfigyelése összhangban áll ezekkel a korábbi eredményekkel és a jelentéssel, hogy az internet túlzott[17] a kognitív kontroll csökkent. Érdekesebb, hogy az IAD-alanyok azonos csoportját kimutatták, hogy jelentősen csökkentette a szürke anyag sűrűségét a bal oldali ACC-ben a kontrollhoz képest [12]. Hasonló eredményeket jelentett egy másik csoport is [13].
Egy másik fő szerkezet, amely csökkentett FA-értéket mutat az IAD alanyban, a corpus callosum, amely a legnagyobb fehérjeanyag rost traktus, amely a két félgömb neocortexét összeköti [44]. A corpus callosum elülső részei összekötik a frontális kéreggel, míg a test és a splenium a parietális, az időbeli és az okklitális homotopikus régiókkal [45]. A corpus callosumon belül a kompromittált optikai kapcsolat az általános, az anyagfüggőségű alanyoknál [46]. A kokainfüggő betegekben szignifikánsan csökkent az FA a szérumban és az rostralban [47] és a corpus callosum testét és spleniumát [48] számoltak be. A metamfetamin bántalmazók csökkent fehérjeanyag-integritást mutattak [49] és a rostral test [50] a corpus callosum. Az alkoholizmushoz társul a csökkentett FA szint is a corpus callosum eredeti testében, testében és lépében [51], [52]. Legutóbb Bora et al. [53] megfigyelték a corpus callosum eredetű és hasnyálmirigy-csökkenését az opiátfüggő betegekben. Az IAD alanyokban főként a corpus callosum bilaterális erejében és testében a csökkent csökkentett FA-értékek azt sugallják, hogy a súlyos internetes túlhasználat, hasonlóan a kábítószerrel való visszaéléshez, károsíthatja a corpus callosum fehérjék mikroszerkezetét.
A kontrollokkal összehasonlítva az IAD alanyai szignifikánsan csökkent FA-t mutattak a belső kapszula elülső végtagjában, a külső kapszula, a koronasugárzásban, az alacsonyabb fronto-okocitális fasciculusban és a precentralis gyrusban. Hasonló is, a fehérjeanyag-rendellenességeket megfigyelték a függőség más formáiban is. Például, a belső kapszula elülső végtagjának és a külső kapszula fehérségének megváltozásáról számoltak be alkoholfogyasztással [54], [55] és opiát-függőség [53]. A belső kapszula elülső végtagjának FA csökkenése utalhat az elülső-szubkortikális áramlatok megváltozására. Ez az út összeköttetést biztosít a thalamus / striatum és a frontális korticalis régiók között, és tartalmaz egy olyan rendszert, amely szerepet játszik a jutalomban és az érzelmi feldolgozásban [56]. A külső kapszula összeköti a ventrális és a medialis prefrontalis kéregot a striatummal. A corona radiata olyan fehér anyagból készült szálakból áll, amelyek az agykéreg és a belső kapszula között összekötik egymást, és fontos kapcsolatokat biztosítanak a frontális, a parietális, az időbeli és az elülső lebeny között [57]. A kokain esetében korábban megfigyelték a normál fehérjeanyag-integritást a corona radiata-ban [58]és a metamfetamin visszaélés [59], és az alkoholfüggőség [54]. Az alsóbbrendű elülső-okocitális fasciculus egy asszociációs köteg, amely a frontális és a parietális és az okifitalis lebenyekkel összeköti. A könnyű itatókkal összehasonlítva az alkoholisták alacsonyabb FA-t mutatnak ebben a régióban [54]. Kóros precentralis gyrusról is beszámoltak heroinfüggőségről [43] valamint a marihuána és alkoholfogyasztó serdülők [39].
Megállapításaink összességében azt mutatják, hogy az IAD rendellenes fehérjeanyag-integritással rendelkezik az agyi régiókban, beleértve az érzelmi generálást és feldolgozást, az ügyvezető figyelmet, a döntéshozatalt és a kognitív kontrollt. Az eredmények azt is sugallják, hogy az IAD megoszthatja a pszichológiai és idegi mechanizmusokat más típusú kábítószer-függőség és impulzusszabályozó rendellenességekkel.
Az FA csökkenésének alapjául szolgáló lehetséges mechanizmusok
Noha a csökkent FA egy jól bevált biomarker a károsodott fehérje-integritáshoz, pontos neurobiológiai jelentését még mindig teljesen meg kell érteni. A fehér anyag rostok / kötegek FA-ját számos tényező befolyásolhatja, beleértve myelinizációt, axon méretét és sűrűségét, út geometriáját és az rostok közötti extracelluláris vízteret [20]. Ebben a tanulmányban azt találtuk, hogy az IAD-alanyok agyában a FA csökkentését főként a radiális diffúzivitás növekedése okozza, anélkül, hogy az axiális diffúzivitásban sok változást észleltek volna (Táblázat 3). Úgy tűnt, hogy ez igaz az anyagfüggőség más formáira is, mint például a kokain [60], [61], opiát[53], valamint a metamfetamin visszaélés / függőség [62]. Noha ez még mindig vita tárgya, általában úgy gondolják, hogy a sugárirányú diffúzivitás elsősorban az axonokat lefedő mielinlemezek integritását és vastagságát tükrözi [22], míg az axiális diffúzivitás indexálhatja a rost szerkezetét és az axon integritását[63]. Ha ez a feltételezés igaz a mi esetünkben, akkor azt a következtetést lehet levonni, hogy az IAD alanyai megfigyelt csökkent FA-ja valószínűleg a myelin integritásának az érintett agyi régiókban zavart integritásának megnyilvánulása.
Az FA és a viselkedési intézkedések közötti kapcsolat az IAD-ban
A viselkedésértékelés kimutatta, hogy az IAD alanyok szignifikánsan magasabbak a YIAS, SDQ, SCARED és FAD pontszámokon, mint a kontroll. Ezek az eredmények összhangban vannak az IAD alanyokkal végzett korábbi neuropszichológiai vizsgálatok eredményeivel [9], [64]. A fehérjeanyag-integritás és a viselkedési tulajdonságok közötti összefüggések megértése fontos betekintést nyújt a függőségi tünetek különböző szempontjainak alapjául szolgáló neurobiológiai mechanizmusokba. Például Pfefferbaum és munkatársai [65] pozitív korrelációról számoltak be a splenium FA értékei és a krónikus alkoholisták munkamemóriája között. A kokainfüggőségnél szignifikáns negatív összefüggést figyeltünk meg az elülső corpus callosumban az impulzivitás és a FA és a megkülönböztethetőség között. [47]. A heroinfüggő alanyok jobb frontális szubirálisában az FA negatív korrelációban volt a heroinhasználat időtartamával [43]. A szegényebb kognitív kontroll az alacsonyabb FA-val társult a metamfetamin-visszaélők corpus callosumjában [49].
Ebben a tanulmányban megvizsgáljuk az FA csökkentésének viselkedési korrelációit az érintett agyi régiókban az IAD alanyokban. Az IAD alanyok corpus callosumának bal oldali eredeti bal oldali részében az FA csökkenése szignifikánsan korrelált a SCARED pontszám növekedésével; míg a magasabb YIAS-pontok úgy tűnik, hogy a bal oldali külső kapszula súlyosabb károsodása miatt következik be a fehér anyag integritása.
A SCARED egy megbízható és érvényes önjelentő kérdőív, amely a gyermekek szorongásos rendellenességeinek tüneteit méri [30]. A neuropszichológiai vizsgálatok azt mutatták, hogy az IAD serdülők SCARED pontszáma szignifikánsan magasabb volt, mint az IAD nélkülieknél [64]. A SCARED pontszámok és az FA közötti negatív asszociáció a corpus callosum bal oldali bal génjében a szorongásos rendellenességekben részt vevő kétoldalú prefrontalis kéreg közötti zavarkapcsolatból származhat. A YIAS felméri, hogy a súlyos internethasználat milyen mértékben negatív hatással van a társadalmi működésre és a kapcsolatokra [26]; és széles körben használt eszköz az internet függőségének felmérésére. A korábbi pszichometriai vizsgálatok kimutatták, hogy az IAD alanyok YIAS-pontszáma magasabb, mint az IAD-val nem rendelkezők esetében [9]. A bal oldali külső kapszula YIAS-pontszámai és FA-értékei közötti negatív korreláció azt sugallta, hogy a magasabb YIAS-pontszámú IAD-alanyok fehérjeanyag-integritása alacsonyabb volt a külső kapszulán keresztül összekötött fronto-temporális úton.
Ezenkívül a fehérjeanyag-integritás és a viselkedés jellemzői közötti összefüggések egy új potenciális célt mutatnak az IAD-alanyok kezelésében, amely összhangban áll a közelmúltban felhívásokkal, hogy összpontosítsanak a kognitív képességek fokozására a függőségekkel küzdő populációk körében, ideértve az IAD-alanyokat is. [66], [67]. A legújabb tanulmányok kimutatták, hogy a fizikai vagy farmakológiai kezelések javíthatják a fehér anyag integritását. Például Schlaug és kollégái arról számoltak be, hogy a fizikoterápia javíthatja a fehér anyag integritását a jobb nyelvi területen, és javíthatja a beszédet azokban az afáziás betegekben, akiknek bal oldali területe sérült [68]. Ezért a kiterjedt régiókban tapasztalható, károsodott fehérje-integritás és az IAD alanyaiban tapasztalt rosszabb neuropszichológiai intézkedések közötti jelentős összefüggések arra utalnak, hogy a fehérje-integritás előrejelzője lehet az absztinencianak vagy potenciális új kezelési céljának az IAD-ban.
TBSS vs VBM
Korábbi tanulmányunk kimutatta, hogy ugyanazon kohort IAD alanyokban nem volt fehér anyag atrófia [12], és ez ellentmondásosnak tűnhet a tanulmány megállapításaival. A VBM-szel mért szürke vagy fehér anyag sűrűségét a szürke vagy a fehér anyag szerkezetének relatív koncentrációjaként definiálják térbelilag normalizált képeken (azaz a szürke vagy fehér anyag arányát a régió összes szövet típusánál), amelyet nem szabad összekeverni a sejttel csomagolási sűrűség citoarhitektonikusan mérve ” [69]. A DTI / TBSS elemzés során a FA-értéket a fehér anyag szerkezeti integritásának helyettesítőjeként alkalmazzák, amely olyan tényezőkön keresztül merülhet fel, mint myelinizáció, axonméret és sűrűség, út geometriája és az extracelluláris víztér a rostok között [20]. Ezért a VBM-alapú sűrűség és a DTI-vel mért szerkezeti integritás a fehér anyag különféle aspektusait képviseli. Lehetnek olyan fehér anyagrégiók, amelyekben a VBM nem okoz atrófiát, de szerkezetileg romlottak, amint azt FA-mérések mutatják (azaz pontosan így van az IAD-vizsgálatunkban), és fordítva. A két tanulmány eredményeit együttesen levonva arra a következtetésre lehet jutni, hogy az IAD serdülőkorban nem a fehér anyag morfológiai változásaival jár együtt a makroszkopikus szinten, hanem inkább a fehérje mikrotrukturális integritásának romlásával, amelyet a demielinizációnak tulajdoníthatnak.
A tanulmány korlátai
Számos korlátozást meg kell említeni ebben a tanulmányban. Először, az IAD diagnosztizálása elsősorban az önállóan kitöltött kérdőívek eredményein alapszik, amelyek némi hibabesorolást okozhatnak. Ezért az IAD diagnosztizálását standardizált diagnosztikai eszközökkel kell finomítani, a megbízhatóság és az érvényesség javítása érdekében. Másodszor, bár megpróbáltuk a lehető legjobban kizárni a társult anyagot és a pszichiátriai rendellenességeket, elismertük, hogy ezt valószínűleg nem tették meg kellőképpen (azaz vizeletvizsgálatot nem adtak, az alvási szokásokat és az ütemtervet, valamint a napi álmosságot nem kontrollálták a kísérlet tervezésében). , így a megfigyelt fehérje-változások önmagában nem tulajdoníthatók az IAD-nek. Azt is elismerik, hogy ez nem egy ellenőrzött tanulmány az internethasználatnak az agyszerkezetre gyakorolt hatásáról. Harmadsorban, a minta nagysága ebben a tanulmányban viszonylag kicsi volt, ami csökkentheti a statisztikai szignifikancia és az eredmények általánosításának erejét. E korlátozás miatt ezeket az eredményeket előzetesnek kell tekinteni, amelyeket meg kell ismételni a nagyobb mintaszámú jövőbeli vizsgálatokban. Végül, keresztmetszeti tanulmányként, eredményeink nem mutatják egyértelműen, hogy a pszichológiai tulajdonságok az IAD kialakulását megelőzték-e, vagy az Internet túlzott használatának következményei voltak-e. Ezért a jövőbeli tanulmányoknak meg kell próbálniuk azonosítani az IAD és a pszichológiai intézkedések közötti okozati összefüggéseket.
Összefoglalva: a DTI-t a TBSS elemzéssel használtuk fel a fehér anyag mikroszerkezetének vizsgálatára az IAD serdülők körében. Az eredmények azt mutatják, hogy az IAD-t az érzelmi generációt és feldolgozást magában foglaló agyi régiókat összekötő fehérjeanyag-rostok károsodása, végrehajtói figyelem, döntéshozatal és kognitív kontroll jellemzi. Az eredmények azt is sugallják, hogy az IAD megoszthatja a pszichológiai és idegi mechanizmusokat más típusú impulzusszabályozó rendellenességekkel és anyagfüggőséggel. Ezenkívül a fehérje-régiókban az FA-értékek és a viselkedési intézkedések közötti asszociációk azt mutatják, hogy a fehérjeanyag-integritás potenciális új kezelési célt szolgálhat az IAD számára, és a DTI értékes lehet az IAD-prognózissal kapcsolatos információk szolgáltatása során, és az FA képesített lehet biomarker az IAD specifikus korai beavatkozásainak hatékonyságának felmérésére.
Köszönetnyilvánítás
Köszönjük a két anonim recenzensnek konstruktív észrevételeiket és javaslataikat. Szeretnénk köszönetet mondani a serdülőkorú diákoknak és a családoknak is, akik szívesen vettek részt ebben a vizsgálatban.
Szerzői hozzájárulások
A kísérletek megtervezése és megtervezése: FL YZ YD JX HL. Kísérleteket hajtott végre: YZ LQ ZZ. Elemeztem az adatokat: FL HL. Hozzáadott reagensek / anyagok / elemző eszközök: YZ YD FL. Írta a papírt: FL HL.
Referenciák
1. Aboujaoude E (2010) Problémás internethasználat: áttekintés. Világpszichiátria 9: 85–90. Keresse meg ezt a cikket online
2. Beard KW, Wolf EM (2001) Az Internet-függőség javasolt diagnosztikai kritériumainak módosítása. Cyberpsychol Behav 4: 377–383. Keresse meg ezt a cikket online
3. Young KS (1998) Internet-függőség: egy új klinikai rendellenesség megjelenése. Cyberpsychol Behav 1: 237–274. Keresse meg ezt a cikket online
4. Chou C, Condron L, Belland JC (2005) Az internetes függőség kutatásának áttekintése. Educ Psychol Rev 17: 363–388. Keresse meg ezt a cikket online
5. Douglas AC, Mills JE, Niang M, Stepchenkova S, Byun S és mtsai. (2008) Internet-függőség: A kvalitatív kutatás metaszintézise az 1996–2006. Évtizedre. Számítsa ki az emberi viselkedést 24: 3027–3044.Keresse meg ezt a cikket online
6. Weinstein A, Lejoyeux M (2010) Internetfüggőség vagy túlzott internethasználat. Am J kábítószer-alkohollal való visszaélés 36: 277–283. Keresse meg ezt a cikket online
7. Bernardi S, Pallanti S (2009) Internet-függőség: a társbetegségekre és a disszociatív tünetekre összpontosító leíró klinikai vizsgálat. Pszichiátria 50: 510–516. Keresse meg ezt a cikket online
8. Caplan SE (2002) Problémás internethasználat és pszichoszociális jólét: Elméleten alapuló kognitív-viselkedési mérőeszköz fejlesztése. Számítsa ki az emberi viselkedést 18: 553–575. Keresse meg ezt a cikket online
9. Cao F, Su L (2007) Internetfüggőség a kínai serdülők körében: prevalencia és pszichológiai jellemzők. Child Care Health Dev 33: 275–281. Keresse meg ezt a cikket online
10. Shaw M, Black DW (2008) Internet-függőség: meghatározás, felmérés, epidemiológia és klinikai kezelés. CNS Drugs 22: 353–365. Keresse meg ezt a cikket online
11. Tao R, Huang XQ, Wang JN, Zhang HM, Zhang Y és mtsai. (2010) Az internet-függőség javasolt diagnosztikai kritériumai. Függőség 105: 556–564. Keresse meg ezt a cikket online
12. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM és mtsai. (2011) A szürkeállomány rendellenességei az internetes függőségben: voxel-alapú morfometriás tanulmány. Eur J Radiol 79: 92–95. Keresse meg ezt a cikket online
13. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L és mtsai. (2011) Mikrostrukturális rendellenességek serdülőknél, akiknek internetfüggősége van. PLoS One 6: e20708. Keresse meg ezt a cikket online
14. Liu J, Gao XP, Osunde I, Li X, Zhou SK és mtsai. (2010) Fokozott regionális homogenitás az internetes függőségi rendellenességekben: nyugalmi állapotú funkcionális mágneses rezonancia képalkotó vizsgálat. Chin Med J (Engl) 123: 1904–1908. Keresse meg ezt a cikket online
15. Han DH, Bolo N, Daniels MA, Arenella L, Lyoo IK és mtsai. (2011) Agyaktivitás és vágy az internetes videojátékok iránt. Pszichiátria 52: 88–95. Keresse meg ezt a cikket online
16. Ko CH, Liu GC, Hsiao S, Yen JY, Yang MJ és mtsai. (2009) A játékkal kapcsolatos online játékfüggőség agyi tevékenységei. J Psychiatr Res 43: 739–747. Keresse meg ezt a cikket online
17. Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X (2010) Impulzus gátlás internetfüggőséggel küzdő embereknél: elektrofiziológiai bizonyítékok egy Go / NoGo tanulmányból. Neurosci Lett 485: 138–142. Keresse meg ezt a cikket online
18. Park HS, Kim SH, Bang SA, Yoon EJ, Cho SS és mtsai. (2010) Megváltozott regionális agyi glükóz-anyagcsere az internetes játékokban a felhasználók felett: 18F-fluorodeoxi-glükóz-pozitron emissziós tomográfia. CNS Spectr 15: 159–166. Keresse meg ezt a cikket online
19. Basser PJ, Mattiello J, LeBihan D (1994) Az effektív öndiffúziós tenzor becslése az NMR spin visszhangjából. J Magn Reson B 103: 247–254. Keresse meg ezt a cikket online
20. Le Bihan D (2003) Az agy funkcionális architektúrájának vizsgálata diffúziós MRI-vel. Nat Rev Neurosci 4: 469–480. Keresse meg ezt a cikket online
21. Basser PJ, Pierpaoli C (1996) A szövetek mikrostrukturális és fiziológiai jellemzői, amelyeket kvantitatív diffúziós tenzor MRI-vel tisztázunk. J Magn Reson B 111: 209–219. Keresse meg ezt a cikket online
22. Song SK, Sun SW, Ramsbottom MJ, Chang C, Russell J és mtsai. (2002) A diszmyelinizáció az MRI-n keresztül a víz fokozott radiális (de változatlan axiális) diffúziójaként derül ki. Neuroimage 17: 1429–1436. Keresse meg ezt a cikket online
23. Smith SM, Jenkinson M, Johansen-Berg H, Rueckert D, Nichols TE és mtsai. (2006) Tract-based spatial statistics: multi-subject diffusion data voxelwise analysis. Neuroimage 31: 1487–1505. Keresse meg ezt a cikket online
24. Oldfield RC (1971) A kézügyesség értékelése és elemzése: az edinburgh-i leltár. Neuropsychologia 9: 97–113. Keresse meg ezt a cikket online
25. Sheehan DV, Sheehan KH, Shytle RD, Janavs J, Bannon Y és mtsai. (2010) A gyermekek és serdülők számára készült mini nemzetközi neuropszichiátriai interjú (MINI-KID) megbízhatósága és érvényessége. J Clin Psychiatry 71: 313–326. Keresse meg ezt a cikket online
26. Young KS (1998) Caught in the Net: Hogyan lehet felismerni az internetes függőség jeleit és a gyógyulás nyerő stratégiáját. New York: John Wiley.
27. Huang X, Zhang Z (2001) A serdülőkori időgazdálkodási hajlam skála összeállítása. Acta Psychol Sin 33: 338–343. Keresse meg ezt a cikket online
28. Goodman R (1997) Az erősségek és nehézségek kérdőív: kutatási jegyzet. J Child Psychol Psychiatry 38: 581–586. Keresse meg ezt a cikket online
29. Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995) A Barratt impulzivitási skála faktorstruktúrája. J Clin Psychol 51: 768–774. Keresse meg ezt a cikket online
30. Birmaher B, Khetarpal S, Brent D, Cully M, Balach L és mtsai. (1997) A gyermeki szorongással kapcsolatos érzelmi rendellenességek képernyője (SCARED): skála felépítés és pszichometriai jellemzők. J Am Acad Gyermek serdülőkori pszichiátria 36: 545–553. Keresse meg ezt a cikket online
31. Epstein NB, Baldwin LM, Bishop DS (1983) A McMaster családértékelő eszköz. J Marital Fam Ther 9: 171–180. Keresse meg ezt a cikket online
32. Smith SM (2009) Küszöbmentes klaszterjavítás: a simítás, küszöbfüggőség és lokalizáció problémáinak kezelése a fürt következtetésében. Neuroimage 44: 83–98. Keresse meg ezt a cikket online
33. Ongur D, Price JL (2000) A hálózatok szervezése a patkányok, majmok és emberek orbitális és mediális prefrontális kérgében. Cereb Cortex 10: 206–219. Keresse meg ezt a cikket online
34. Schoenebaum G, Roesch MR, Stalnaker TA (2006) Orbitofrontalis kéreg, döntéshozatal és kábítószer-függőség. Trendek Neurosci 29: 116–124. Keresse meg ezt a cikket online
35. Volkow ND, Fowler JS (2000) Addiction, a kényszer és a hajtás betegsége: Az orbitofrontalis kéreg bevonása. Cereb Cortex 10: 318–325. Keresse meg ezt a cikket online
36. Harris GJ, Jaffin SK, Hodge SM, Kennedy D, Caviness VS és mtsai. (2008) Frontális fehérállomány és cingulum diffúziós tenzor képalkotási hiányosságok az alkoholizmusban. Alcohol Clin Exp Res 32: 1001–1013. Keresse meg ezt a cikket online
37. Lim KO, Choi SJ, Pomara N, Wolkin A, Rotrosen JP (2002) Csökkent frontális fehéranyag integritása kokainfüggőségben: Ellenőrzött diffúziós tenzor képalkotó vizsgálat. Biol Psychiatry 51: 890–895. Keresse meg ezt a cikket online
38. Romero MJ, Asensio S, Palau C, Sanchez A, Romero FJ (2010) Kokainfüggőség: diffúziós tenzor képalkotási tanulmány az alsó frontális és elülső cinguláris fehérállományról. Psychiatry Res 181: 57–63.Keresse meg ezt a cikket online
39. Bava S, Frank LR, McQueeny T, Schweinsburg BC, Schweinsburg AD és mtsai. (2009) Megváltozott fehéranyag mikrostruktúra serdülő szerhasználóknál. Psychiatry Res 173: 228–237. Keresse meg ezt a cikket online
40. Alicata D, Chang L, Cloak C, Abe K, Ernst T (2009) Magasabb diffúzió a striatumban és az alsó frakcionált anizotropia a metamfetamin-felhasználók fehérállományában. Psychiatry Res 174: 1–8. Keresse meg ezt a cikket online
41. Liao Y, Tang J, Ma M, Wu Z, Yang M és mtsai. (2010) Krónikus ketaminhasználatot követő frontális fehérállomány-rendellenességek: diffúziós tenzor képalkotó vizsgálat. Agy 133: 2115–2122. Keresse meg ezt a cikket online
42. Goldstein RZ, Volkow ND (2002) Kábítószer-függőség és mögöttes neurobiológiai alapja: neurofelvételes bizonyíték a frontális kéreg bevonására. Am J Psychiatry 159: 1642–1652. Keresse meg ezt a cikket online
43. Liu H, Li L, Hao Y, Cao D, Xu L és mtsai. (2008) A fehéranyag integritásának megzavarása a heroinfüggőségben: kontrollált tanulmány diffúziós tenzor képalkotással. Am J kábítószer-alkohollal való visszaélés 34: 562–575. Keresse meg ezt a cikket online
44. deLacoste MC, Kirkpatrick JB, Ross ED (1985) Az emberi corpus callosum topográfiája. J Neuropathol Exp Neurol 44: 578–591. Keresse meg ezt a cikket online
45. Abe O, Masutani Y, Aoki S, Yamasue H, Yamada H és mtsai. (2004) Az emberi corpus callosum topográfiája diffúziós tenzortraktográfiával. J Comput Assist Tomogr 28: 533–539. Keresse meg ezt a cikket online
46. Arnone D, Abou-Saleh MT, Barrick TR (2006) A corpus callosum függőségi diffúziós tenzor képalkotása. Neuropsychobiology 54: 107–113. Keresse meg ezt a cikket online
47. Moeller FG, Hasan KM, Steinberg JL, Kramer LA, Dougherty DM és mtsai. (2005) A csökkent corpus callosum fehéranyag-integritás csökkenése összefügg a fokozott impulzivitással és a megkülönböztethetőség csökkenésével kokainfüggő személyeknél: diffúziós tenzor képalkotás. Neuropsychopharmacology 30: 610–617. Keresse meg ezt a cikket online
48. Lim KO, Wozniak JR, Mueller BA, Franc DT, Specker SM és mtsai. (2008) Agy makrostrukturális és mikrostrukturális rendellenességei a kokainfüggőségben. A kábítószer-alkohol függ 92: 164–172. Keresse meg ezt a cikket online
49. Salo R, Nordahl TE, Buonocore MH, Natsuaki Y, Waters C és mtsai. (2009) Kognitív kontroll és fehéranyag-callosalis mikrostruktúra metamfetamin-függő alanyokban: diffúziós tenzor képalkotó vizsgálat. Biol Psychiatry 65: 122–128. Keresse meg ezt a cikket online
50. Moeller FG, Steinberg JL, Lane SD, Buzby M, Swann AC és mtsai. (2007) Diffúziós tenzor képalkotás az MDMA felhasználókban és ellenőrzésekben: társulás a döntéshozatalhoz. Am J kábítószer-alkohollal való visszaélés 33: 777–789. Keresse meg ezt a cikket online
51. De Bellis MD, Van Voorhees E, Hooper SR, Gibler N, Nelson L és mtsai. (2008) A corpus callosum diffúziós tenzormérései serdülőknél jelentkező serdülőkori alkoholfogyasztási rendellenességekkel. Alcohol Clin Exp Res 32: 395–404. Keresse meg ezt a cikket online
52. Pfefferbaum A, Adalsteinsson E, Sullivan EV (2006) A corpus callosum diszmorfológiája és mikrostrukturális lebontása: Az életkor és az alkoholizmus kölcsönhatása. Neurobiol Aging 27: 94–1009. Keresse meg ezt a cikket online
53. Bora E, Yucel M, Fornito A, Pantelis C, Harrison BJ és mtsai. (2010) Fehéranyag mikrostruktúra az opiátfüggőségben. Addict Biol. A sajtóban. Keresse meg ezt a cikket online
54. Yeh PH, Simpson K, Durazzo TC, Gazdzinski S, Meyerhoff DJ (2009) A diffúziós tenzor képalkotó adatainak traktus alapú térbeli statisztikája (TBSS) alkoholfüggőségben: A motivációs neurokeringés rendellenességei. Psychiatry Res 173: 22–30. Keresse meg ezt a cikket online
55. Pfefferbaum A, Rosenbloom M, Rohlfing T, Sullivan EV (2009) A kvantitatív szálkövetéssel kimutatott asszociációs és vetületi fehérállomány-rendszerek lebomlása az alkoholizmusban. Biol Psychiatry 65: 680–690. Keresse meg ezt a cikket online
56. Mori S, Wakana S, Nagae-Poetscher L, Van Zijl P (2005) MRI Atlas of Human White Matter. San Diego, Kalifornia: Elsevier.
57. Wakana S (2004) Az emberi fehérállomány anatómiájának rosttraktus-alapú atlasza. Radiológia 230: 77–87.Keresse meg ezt a cikket online
58. Bell RP, Foxe JJ, Nierenberg J, Hoptman MJ, Garavan H (2011) A fehérállomány integritásának értékelése az absztinencia időtartamának függvényében volt kokainfüggő egyéneknél. A kábítószer-alkohol függ: 114: 159–168. Keresse meg ezt a cikket online
59. Tobias MC, O'Neill J, Hudkins M, Bartzokis G, Dean AC és mtsai. (2010) A fehéranyag-rendellenességek az agyban a metamfetamin-visszaélés korai absztinenciája során. Pszichofarmakológia 209: 13–24. Keresse meg ezt a cikket online
60. Lane SD, Steinberg JL, Ma LS, Hasan KM, Kramer LA és mtsai. (2010) Diffúziós tenzor képalkotás és döntéshozatal kokainfüggőségben. PLoS One 5: e11591. Keresse meg ezt a cikket online
61. Moeller FG, Hasan KM, Steinberg JL, Kramer LA, Valdes I és mtsai. (2007) Diffúziós tenzor képalkotási sajátértékek: Előzetes bizonyítékok a megváltozott mielin kokainfüggőségében. Psychiatry Res 154: 253–258. Keresse meg ezt a cikket online
62. Kim IS, Kim YT, Song HJ, Lee JJ, Kwon DH és mtsai. (2009) Csökkent corpus callosum fehéranyag mikrostrukturális integritás, diffúziós tenzor sajátértékek alapján absztinens metamfetamin-függőkben. Neurotoxikológia 30: 209–213. Keresse meg ezt a cikket online
63. Song SK, Sun SW, Ju WK, Lin SJ, Cross AH és mtsai. (2003) A diffúziós tenzor képalkotás detektálja és megkülönbözteti az axon és a mielin degenerációját az egér látóidegében a retina ischaemia után. Neuroimage 20: 1714–1722. Keresse meg ezt a cikket online
64. Huang X, Zhang H, Li M, Wang J, Zhang Y és mtsai. (2010) Internetfüggőséggel küzdő serdülők mentális egészsége, személyisége és szülői nevelési stílusa. Cyberpsychol Behav Soc Netw 13: 401–406. Keresse meg ezt a cikket online
65. Pfefferbaum A, Sullivan EV, Hedehus M, Adalsteinsson E, Lim KO és mtsai. (2000) Krónikus alkoholizmus esetén a fehéranyag mikrostrukturális zavarainak in vivo detektálása és funkcionális összefüggései. Alcohol Clin Exp Res 24: 1214–1221. Keresse meg ezt a cikket online
66. Du YS, Jiang W, Vance A (2010) A randomizált, kontrollált csoportos kognitív viselkedésterápia hosszabb távú hatása az internetes függőségre Sanghajban élő serdülőknél. Aust NZJ Psychiatry 44: 129–134. Keresse meg ezt a cikket online
67. Vocci FJ (2008) Kognitív rehabilitáció a stimulánsokkal való visszaélések kezelésében: kutatási menetrend. Exp Clin Psychopharmacol 16: 484–497. Keresse meg ezt a cikket online
68. Schlaug G, Marchina S, Norton A (2009) Krónikus Broca-afáziában szenvedő betegek intenzív intonációs alapú beszédterápián átesett fehéranyag-traktusainak plaszticitására vonatkozó bizonyítékok. Ann NY Acad Sci 1169: 385–394. Keresse meg ezt a cikket online
69. Mechelli A, Price CJ, Friston KJ, Ashburner J (2005) Az emberi agy Voxel-alapú morfometriája: Módszerek és alkalmazások. Curr Med Imaging Rev 1: 105–113. Keresse meg ezt a cikket online
;
