Módosított alapértelmezett hálózati pihenő-állapot funkcionális kapcsolat az internetes játékfüggőségű serdülőknél (2013)

PLoS One. 2013; 8 (3): e59902. doi: 10.1371 / journal.pone.0059902. Epub 2013 március 26.

Absztrakt

Cél

Az Internet túlzott használatát számos negatív pszichoszociális következményhez kötik. Ez a tanulmány nyugalmi állapotú funkcionális mágneses rezonancia képalkotást (fMRI) használt annak megvizsgálására, hogy megváltozott-e a funkcionális kapcsolat az internetes játékfüggőséggel (IGA) serdülőkorúakban.

Mód

Tizenhét IGA és 24 kontroll kontroll serdülőnél 7.3 perces nyugalmi állapotú fMRI vizsgálatot végeztek. A posterior cingulate cortex (PCC) összekapcsolhatóságot minden alanyban meghatározzuk szinkronizált alacsony frekvenciájú fMRI jel ingadozások vizsgálatával, időbeli korrelációs módszer alkalmazásával. Az IGA tüneteinek súlyossága és a PCC-kapcsolat közötti kapcsolat felmérése érdekében a PCC-kapcsolattal korrelált területeket ábrázoló kontrasztképeket korreláltuk az 17 alanyok és az IGA közötti pontszámokkal a Chen Internet Addiction Scale (CIAS) és a Barratt Impulzivitási skála-11 (BIS-11) pontszámaival. ) és heti internethasználati óráik.

Eredmények

Az életkor, a nem és az iskolai végzettség megoszlásában nem volt szignifikáns különbség a két csoport között. Az IGA-ban szenvedő alanyok hetente hosszabb időt (órák) (p <0.0001) és magasabb CIAS (p <0.0001) és BIS-11 (p = 0.01) pontszámot mutattak, mint a kontrollok. A kontroll csoporthoz képest az IGA-val rendelkező alanyok fokozott funkcionális kapcsolatot mutattak ki a kétoldali kisagy hátsó lebenyében és a középső temporális gyrusban. A kétoldali alsó parietális lobule és a jobb alsó inferior temporális gyrus csökkent kapcsolódást mutatott. A PCC-vel való kapcsolat pozitívan korrelált a jobb precuneus, a hátsó cingulate gyrus, a thalamus, a caudate, a nucleus accumbens, a kiegészítő motoros terület és a lingual gyrus CIAS-mutatóival. Negatívan korrelált a jobb kisagy elülső lebenyével és a bal felső parietális lebenyével.

Következtetés

Eredményeink arra utalnak, hogy az IGA-val rendelkező serdülők az agyi aktivitás eltérő nyugalmi állapotát mutatják. Mivel ezek a változások részben megegyeznek az anyagfüggőséggel küzdő betegekben tapasztaltakkal, alátámasztják azt a hipotézist, miszerint az IGA magatartási függőség, amely hasonló neurobiológiai rendellenességeket mutathat más függőségi rendellenességekkel.

Idézet: Ding Wn, Sun Jh, Sun Yw, Zhou Y, Li L, et al. (2013) Megváltozott alapértelmezett hálózati nyugalmi állapotú funkcionális kapcsolat az internetes játékfüggőséggel rendelkező serdülőknél. PLOS ONE 8 (3): e59902. doi: 10.1371 / journal.pone.0059902

Szerkesztő: Michelle Hampson, a Yale Egyetem, Amerikai Egyesült Államok

kapott: December 25, 2012; Elfogadott: Február 19, 2013; Megjelent: Március 26, 2013

Copyright: © 2013 Ding et al. Ez egy nyílt hozzáférésű cikk, amelyet a Creative Commons Nevezd meg! Licenc feltételei alapján terjesszen, amely korlátlan felhasználást, terjesztést és reprodukciót engedélyez bármilyen adathordozón, feltéve, hogy az eredeti szerző és a forrás jóváírásra kerül.

finanszírozás: Ezt a kutatást támogatta a Kínai Nemzeti Természettudományi Alapítvány (81171325. sz.), A Sanghaji Tudományos és Technológiai Bizottság Orvosi Útmutató Projektje (114119a0900. Sz.), Sanghaj vezető Akadémiai Fegyelmi Projektje (S30203. Sz. Projekt) és a Nemzeti Kulcstechnológiai K + F. Program 2007BAI17B03. A finanszírozók nem játszottak szerepet a tanulmány tervezésében, az adatgyűjtésben és -elemzésben, a közzétételre vonatkozó döntésben vagy a kézirat elkészítésében.

Versenyképes érdekek: A szerzők kijelentették, hogy nincsenek versengő érdekek.

 

Bevezetés

Az elmúlt évtizedben kutatások halmozódtak fel arra, hogy a túlzott internethasználat magatartási függőség kialakulásához vezethet [1]. Az Internet-függőség (IA) súlyos veszélynek tekinthető a mentális egészségre, és az internet túlzott használatát számos negatív pszichoszociális következményhez kötik. Young diagnosztikai kérdőívének felhasználása [YDQ][2], Sinmoes és mtsai. megállapította, hogy az 11-12 éves serdülők 18% -a teljesítette az IA kritériumokat [3]. Cao és Su úgy találta, hogy a kínai serdülők 2.4% -át IA besorolással osztályozták [4]. Shek et al. [5] számolt be arról, hogy a hongkongi kínai serdülők 19.1% -ánál volt IA. Ennek megfelelően az IA elterjedt a keleti és a nyugati társadalmakban, jelezve, hogy globális rendellenesség, amelyre nagyobb figyelmet érdemel [6].

A közelmúltban a „nem anyagfüggő viselkedési függőség” fogalmát javasolták a pszichiátriában [7]. Ellentétben a széles körben elterjedt véleménygel, miszerint a függőség a drogoktól és a kémiai anyagoktól való függőségre utal, a „függőség” kifejezést a túlzott magatartás, például a szerencsejáték sokaságára utalják.[8], videojátékok[9], szex és egyéb viselkedés. Noha az ilyen viselkedésbeli függőség nem jár vegyi mérgezővel vagy anyaggal, a kutatók egy csoportja azt állította, hogy a viselkedésfüggőség néhány alapvető szempontja hasonló a kémiai vagy anyagfüggőséghez.[10]. Mások kijelentették, hogy a viselkedésbeli függőségben szenvedő személyeknek bizonyos tünetei vannak, és hasonló következményeket fognak tapasztalni az alkoholtól és más drogoktól függő embereknél, beleértve a kényszeres magatartást.

Az internetes függőség rendellenessége (IAD) olyan mentális egészségügyi probléma, amely további tudományos vizsgálatra érdemes. Valójában az IAD elterjedtsége annyira figyelmet szentelt, hogy azt bele kellene foglalni a DSM-V-be[11]. A neuroimaging tanulmányok előnyt kínálnak a hagyományos felmérés és viselkedéskutatási megközelítésekkel szemben, mivel lehetővé teszik az agyterületek megkülönböztetését, amelyek részt vesznek a függőség kialakulásában és fenntartásában. Ebben a tanulmányban nyugalmi állapotú mágneses rezonancia képalkotást (fMRI) használtunk az alapértelmezett módú hálózat (DMN) vizsgálatához IGA serdülőknél. Ennek a tanulmánynak az a célja, hogy az 1) megváltozott alapértelmezett hálózati nyugalmi állapotú funkcionális összeköttetést (FC), 2) vizsgálja meg annak megvizsgálására, hogy a változások összhangban állnak-e a függőségben szenvedő betegekben észlelt változásokkal és az 3-rel) annak meghatározására, hogy vannak-e ilyenek a megváltozott FC és a viselkedési és személyiségmérő tényezők közötti kapcsolatok az IAD-ban szenvedő betegeknél.

 

Anyagok és módszerek

Tantárgyak

Valamennyi alanyot a sanghaji Mentálhigiénés Központ Gyermek- és serdülőkori pszichiátriai Tanszékéből vették fel. 14 - 17 éves voltak. Tizenhét alanyt képeztünk fel, akiknek viselkedése megegyezett a DSM-IV IA kritériumaival, az Beard által módosított Internet-függőség diagnosztikai kérdőív (azaz YDQ) kritériumok szerint. [12]. Huszonnégy életkor és nem szerint egyező egészséges egyént, akinek nincs személyes vagy családi kórtörténetében pszichiátriai rendellenességek, szintén kontrollcsoportnak tekintették. Minden alany jobbkezes volt, és egyikük sem dohányzott.

Alapvető információs kérdőívet használtunk olyan demográfiai információk gyűjtésére, mint a nem, életkor, az iskola befejezésének éve és az internet heti óráinak felhasználása. Ezt a tanulmányt a sanghaji Jiao Tong Egyetemi Orvostudományi Egyetem Ren Ji Kórházának etikai bizottsága hagyta jóvá. A résztvevőket és szüleiket vagy törvényes gyámjaikat a mágneses rezonancia képalkotás (MRI) vizsgálatok elvégzése előtt tájékoztatták a vizsgálatunk céljairól. Az egyes résztvevők szüleitől vagy törvényes gyámjaitól teljes és írásbeli beleegyezés történt.

Befogadási és kizárási kritériumok

Valamennyi alanyon egyszerű fizikai vizsgálaton estek át, beleértve a vérnyomás és a pulzusszám mérését, és pszichiáter interjút készített az idegrendszeri, motoros, emésztőrendszeri, légzési, keringési, endokrin, húgyúti és reproduktív problémák kórtörténetében. Ezután pszichiátriai rendellenességekre szűrjük őket a gyermekek és serdülők Mini Nemzetközi Neuropszichiátriai Interjújában (MINI-KID).[13]. A kizárási kritériumok magukban foglaltak egy kábítószerrel való visszaélést vagy függőséget, korábbi kórházi ápolást pszichiátriai rendellenességek miatt vagy olyan súlyos pszichiátriai rendellenességeket, mint például skizofrénia, depresszió, szorongásos rendellenesség és pszichotikus epizódok. Az IAD-ban szenvedőket nem kezeltek pszichoterápiával vagy semmilyen gyógyszerrel.

Az IA diagnosztikai kérdőívét a DSM-IV kritériumok alapján alakították ki a kóros szerencsejáték szempontjából [2]. Az általunk használt YDQ nyolc „igen” vagy „nem” kérdésből állt, lefordítva kínaiul. A következő kérdéseket tartalmazta: (1) Úgy érzi magát, hogy elnyeli az internetet, ahogy indexelte az előző online tevékenység emlékezetét vagy a következő online munkamenet vágyát? (2) Elégedett-e az internethasználattal, ha növeli az online időtartamot? (3) Nem sikerült többször irányítania, csökkentenie vagy abbahagynia az internethasználatot? (4) Idegesnek, temperamentumosnak, depressziósnak vagy érzékenynek érzi magát, amikor megpróbálja csökkenteni vagy leállítani az internethasználatot? (5) Ha hosszabb ideig marad online, mint az eredetileg tervezték? (6) Felismerte-e azt a kockázatot, hogy az Internet miatt elveszíti jelentős kapcsolatait, munkáját, oktatási vagy karrierlehetőségeit? (7) Hazudtál családtagjainak, terapeutainak vagy másoknak, hogy elrejtsék az interneten való részvétel igazságát? (8) Az internetet használja-e a problémák elkerülésére vagy a szorongó hangulat enyhítésére (pl. Tehetetlenség, bűntudat, szorongás vagy depresszió)? Young azt állította, hogy öt vagy annál több „igen” válasz a nyolc kérdésre egy függõ felhasználót jelöl. Később, Beard és Wolf [12] módosította az YDQ kritériumokat, megállapítva, hogy azokat a válaszadókat, akik „igen” -re válaszoltak az 1 kérdésre az 5-ig, és a fennmaradó három kérdés közül legalább egyet az IA-ban szenvedőnek kell besorolni.

Magatartási és személyiségértékelések

Négy kérdőívet használtunk fel a résztvevők viselkedésbeli és személyiségi tulajdonságainak felmérésére, nevezetesen a Chen Internet Addiction Scale (CIAS)[14], Önértékelési szorongási skála (SAS)[15], Önértékelési depressziós skála (SDS) [16], és a Barratt Impulzivitás skála-11 (BIS-11) [17]. Az összes kérdőívet eredetileg angol nyelven készítették, majd kínára fordították.

MRI megszerzése

Az MRI-t 3T MRI szkennerrel (GE Signa HDxt 3T, USA) végeztük. A fejmozgás korlátozása érdekében egy standard párnázatú fejtekercset használtak habbéléssel. A nyugalmi fMRI során az alanyokat arra utasították, hogy tartsák be a szemüket, mozgás nélkül maradjanak, ébren maradjanak, és ne gondoljanak semmiféle semmire. A funkcionális képalkotáshoz gradiens-visszhang-ech planáris szekvenciát használtunk. Harminchárom keresztirányú szeletelés [ismétlési idő (TR) = 2000 ms, visszhangidő (TE) = 30 ms, látómező (FOV) = 230 × 230 mm, 3.6 × 3.6 × 4 mm voxelméret] az elülső elrendezés mentén igazítva -szerelték a külsõ nyomáscsövet. Minden fMRI vizsgálat 440-et tartott. Számos más szekvenciát is beszereztünk, köztük (1) egy szagittális T1-súlyozott 3D-mágnesezéssel készített gyors beszerzési gradiens visszhangszekvenciát [TR = 9.4 ms, TE = 4.6 ms, flip-szög = 15 °, FOV = 256 × 256 mm, 155 szeletek, 1 × 1 × 1 mm voxelméret], (2) axiális T1-súlyozott gyorsmezős szekvenciák [TR = 331 ms, TE = 4.6 ms, FOV = 256 × 256 mm, 34 szeletek, 0.5 × 0.5 × XNUM mm voxel mérete] és (4) tengelyirányú T3W turbó spin-visszhang szekvenciák [TR = 2 ms, TE = 3013 ms, FOV = 80 × 256 mm, 256 szeletek, 34 × 0.5 × 0.5 mm voxelméret].

Képelemzés

Két minta t- teszteket használtunk a csoportok összehasonlításához a két csoport közötti demográfiai különbségek vizsgálatához, és χ2- a teszteket használták a nemek közötti összehasonlításhoz. Két farkú p- Az 0.05 értékét statisztikailag szignifikánsnak tekintették minden elemzésnél.

Agyi MRI vizsgálatokat (T1 és T2 súlyozott képek) két tapasztalt neuroradiológus vizsgálta meg. Egyik csoportban sem volt megfigyelhető bruttó rendellenesség. A funkcionális MRI előfeldolgozást az FMRI V 2.0 nyugalmi állapotú adatfeldolgozási asszisztens (YAN Chao-Gan, http://www.restfmri.net), amelyet integráltak az MRIcroN eszközkészlettel (Chris Rorden, http://www.mricro.com), statisztikai paraméteres leképezés (SPM5; Wellcome Department of Imaging Neuroscience, London, Egyesült Királyság) és a nyugalmi állapotú fMRI adatelemzési eszközkészlet (REST V1.8 szoftver, Song et al., http://www.restfmri.net).

Az egyes funkcionális idősorok első 10 köteteit a kezdeti MRI jel instabilitása és a résztvevők kezdeti helyzethez való alkalmazkodása miatt elvetik. Az egyes fMRI vizsgálatok adatai 220 időpontokat tartalmaztak, és a fennmaradó 210 képeket előfeldolgozták. A képeket később a szeletek időzítése céljából korrigáltuk, és merev testfej-mozgás korrekcióval igazítottuk az első képhez (a beteg adatai 1 mm-nél nagyobb mozgást mutatnak, maximális fordítás x, yvagy zvagy 1 ° maximális forgás a három tengely körül elvetésre került). A mozgás miatt egyetlen résztvevő sem volt kizárva. A funkcionális képeket normalizáltuk a sztereotaxikus anatómiai Montreal Neurológiai Intézet (MNI) helyére. A normalizált térfogatokat 3 mm × 3 mm x 3 mm voxelméretre újramintázzuk. Az echo-planáris képeket térben simítottuk egy 4 mm teljes szélességű, maximális felét tartalmazó XNUMX mm-es izotrop Gauss-szűrővel.

Az egyes voxelekben az idősorokat felbontottuk, hogy az időbeli eltolódáshoz igazodjanak. Kilenc kellemetlenségi kovariátort (a globális szignál, a fehér anyag, a cerebrospinalis folyadék és a hat mozgási paraméter idősoros előrejelzői) sorrendben regresszálták az idősorból[18], [19]. Ezt követően ideiglenes szűrést (0.01 – 0.08 Hz) alkalmaztunk minden voxel idősorára az alacsony frekvenciájú sodródások és a magas frekvencia zajok hatásának csökkentése érdekében[8], [20]-[22]

A PCC sablont, amely Brodmann 29, 30, 23 és 31 területeiből állt, a WFU-Pick Atlas szoftver segítségével választottuk meg az érdeklődésre számot tartó régiónak (ROI).[23]. A vér oxigénellátási szintjétől függő idősorokat a mag régiójában lévő voxelekben átlagoltuk, hogy létrehozzuk a referencia idősorozatokat. Mindegyik alanyra és vetőmag-régióra korrelációs térképet készítettünk úgy, hogy kiszámítottuk a korrelációs együtthatókat a referencia idősorok és az idősorok között az összes többi agydoxelből. A korrelációs együtthatókat ezután konvertáltuk z értékeket használva Fisher-ekkel z-transzformálni, hogy javítsa az eloszlás normalitását[22]. Az egyén z- a pontszámokat az SPM5-be bevittük egy mintára t-teszt az agyrégiók meghatározására, amelyek jelentősen kapcsolódnak a PCC-hez az egyes csoportokon belül. Az egyéni pontszámokat szintén bevittük az SPM5-be véletlenszerű hatásvizsgálat és kétmintás vizsgálat céljából t- megvizsgálja azokat a régiókat, amelyek jelentős különbségeket mutatnak a PCC-hez való kapcsolódásban a két csoport között. A többszörös összehasonlítás korrekcióját az AlphaSim program segítségével végeztük a Functional Neuroimages szoftvercsomag elemzésében, a Monte Carlo szimulációk alapján. A két minta statisztikai térképei t- a tesztet kombinált küszöbérték alkalmazásával hozták létre p<0.05 és a minimális fürtméret 54 voxel, ami korrigált küszöbértéket eredményez p<0.05. A statisztikailag szignifikáns különbségeket mutató régiókat elfedtük az MNI agy sablonjain. A Chen által kifejlesztett CIAS 26 elemet tartalmaz egy 4 pontos Likert-skálán. Teljes pontszáma 26 és 104 között mozog, és az internetes függőség súlyosságát tükrözi. Korábbi tanulmányok kimutatták, hogy az IA-ban szenvedő betegeknél az impulzus-kontroll károsodott [24]. Ezért az IGA-val rendelkező 11 alanyok számára a mag régiójában a CIAS és a BIS-17 pontszámok, valamint az internethasználat heti óráiban (órákban) összeállított kontrasztképeket készítettem az IGA tünetek súlyossága közötti kapcsolat felmérésére, impulzivitás és PCC - kapcsolat, küszöbérték felhasználásával p<0.05 AlphaSim javítva.

 

Eredmények

Demográfiai és magatartási intézkedések

Táblázat 1 felsorolja az IGA 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 IGA-ban szenvedő alanyok hetente több órás internethasználatot folytattak (p <0.0001), és magasabb CIAS (p <0.0001) és BIS-11 (p = 0.01) pontszámmal rendelkeztek, mint a kontrollok. A csoportok között nem találtunk különbséget az SAS vagy az SDS pontszámokban.

miniatűr
Letöltés: 

Táblázat 1. A résztvevők demográfiai és viselkedési jellemzői.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t001

A PCC-kapcsolat csoportos elemzése

Csoportok közötti elemzést hajtottunk végre kétmintás t-teszttel az SPM5 alkalmazásban. A kontrollcsoporthoz képest az IGA-val kezelt betegek fokozott FC-t mutattak a kétoldalú kisagy hátulsó lebenyében és a középső időbeli gyrusban. Kétoldali alsóbb parietális lobule és jobb oldali alacsonyabb időbeli gyrusuk csökkent összeköttetést mutatott (Táblázat 2 és a ábra 1).

miniatűr
Letöltés: 

Ábra 1. Jelentős csoportbeli különbségek az funkcionális kapcsolatban az egészséges és az IGA betegek között.

A kontrollcsoporthoz képest az IGA-val kezelt betegek fokozott FC-t mutattak a kétoldalú kisagy hátulsó lebenyében és a középső időbeli gyrusban. Számos régióban is csökkent a kapcsolat, ideértve a kétoldalú alacsonyabb szintű parietális görcsöt és a jobb oldali alacsonyabb ideiglenes gyrusokat is. (p<0.05, AlphaSim-korrigált). A t-score oszlopok a jobb oldalon láthatók. A piros az IGA> vezérlőket, a kék pedig az IAD-t jelöli

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.g001

miniatűr
Letöltés: 

Táblázat 2. Jelentős a csoportok közötti különbség a funkcionális kapcsolatban az egyes agyi régiók és a hátsó cinguláris kéreg között.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t002

Összefüggés a PCC-kapcsolat és a CIAS, valamint a BIS-11 pontszámok és heti internethasználati órák között IGA-ban szenvedő betegeknél

A PCC-vel való kapcsolat pozitívan korrelált a CIAS pontszámokkal a jobb oldali precuneusban, a hátsó cinguláris gyrusban, a thalamusban, a caudateban, a magdaganatban, a kiegészítő motoros területen (SMA) és a nyelvi gyrusban, és negatív korrelációban volt a jobb kisagy elülső lebenyében és a bal oldalon. superior parietális lobule (Táblázat 3 és a ábra 2). Nem volt szignifikáns kapcsolat a PCC-vel való kapcsolat és a BIS-11 pontszámok, illetve a heti internethasználat órái között.

miniatűr
Letöltés: 

Ábra 2. Az agyrégiók, amelyekben a funkcionális kapcsolat a PCC-vel korrelált a CIAS-tal, szignifikáns pontszámot mutatnak az IGA-ban szenvedő betegekben.

(p<0.05, AlphaSim-korrigált).

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.g002

miniatűr
Letöltés: 

Táblázat 3. Az agyrégiók, amelyekben a funkcionális kapcsolat a PCC-vel korrelált a CIAS pontszámokkal az IGA-ban szenvedő alanyoknál.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t003

Megjegyzés: Az ábra jobb oldala a beteg bal oldalát jelöli. PCC = hátsó cinguláris kéreg; IGA = internetes játékfüggőség; CIAS = Chen internetes függőségi skála.

 

Megbeszélés

A felhalmozódó kutatások azt sugallják, hogy a túlzott internethasználat magatartási függőség kialakulásához vezethet [25], [26]. Az IAD-ban szenvedő emberek klinikai jellemzői olyanok, mint a vágy, az abbahagyás és a tolerancia[11], [27], fokozott impulzivitás [28], és csökkent a kognitív teljesítmény a kockázatos döntéshozatalt magában foglaló feladatokban[29]. Ezen tünetek némelyikét hagyományosan az anyagfüggő függőséggel társították [30]. Az IA heterogén internetes tevékenységekből áll, amelyek betegségeket eredményezhetnek, mint például játék, vásárlás, szerencsejáték vagy közösségi hálózat. A játék az IA posztulált konstrukciójának egy részét képviseli, és úgy tűnik, hogy a játékfüggőség az IA legszélesebb körben vizsgált formája. [31]. Az elmúlt években az IAD világszerte elterjedtebbé vált, és a felhasználókra és a társadalomra gyakorolt ​​pusztító hatás felismerése gyorsan növekedett. Az IAD neurobiológiai mechanizmusát azonban nem sikerült teljesen tisztázni.

Egyes kutatók támogatják azt az állítást, miszerint az IAD hasonló neurobiológiai rendellenességeket mutat más addiktív rendellenességekkel. Hou és munkatársai,[32] A talált dopamin transzporter (DAT) expressziós szintje a striatumban szignifikánsan alacsonyabb volt az IAD-ban szenvedő betegekben az 99mTc-TRODAT-1 egy foton emissziós számításos tomográfia agyi vizsgálatával. A DAT kritikus szerepet játszik a striatális szinaptikus dopamin szint szabályozásában [33], és a dopamin terminálisok markereiként használták [34]. A csökkent sejtmembrán-DAT-ok valószínűleg tükrözik a sztriatális dopamin terminális veszteséget vagy az agy dopaminerg rendszer károsodását, amelyet az anyaggal összefüggő függőségben is megfigyeltek [35]. Mivel a megnövekedett extracelluláris dopamin a striatumban a jutalom szubjektív leírásával jár, mint például a magas és az eufória [36], az IAD-ban szenvedő egyének eufóriát is tapasztalhatnak, mivel az extracelluláris dopamin szintek növekednek a striatumban. Patológiás szerencsejátékban szenvedő betegek magas szintű dopamint mutattak a ventrális striatumban a szerencsejáték során[37]. A pozitron-emissziós tomográfia képalkotó vizsgálatok azt mutatták, hogy a dopamin fokozott felszabadulást mutat a striatumban videojátékok közben [38].

Néhány kutató [39]-[44] alkalmaztak nyugalmi állapotú fMRI-t az anyagfüggőséggel rendelkező betegekben, hogy jobban megértsék annak mechanizmusát, és segítsék magyarázni viselkedésbeli és neuropszichológiai hiányosságait. Számos tanulmány azonosította azokat a kulcsfontosságú agyrégiókat, amelyekről feltételezhetően részt vesznek a függőségi rendellenességekben, mint például a nucleus activum [45], dorsalis striatum és prefrontalis cortex (PFC) [46], [47]. Az eredményeket Zhang et al.[39] aktivációs mintázatbeli különbségeket mutattak a heroinfüggő és az egészséges alanyok között, olyan régiókban, mint az orbitofrontalis kéreg (OFC), a cinguláló gyrus, a frontális és a para-limbikus régiók, például az elülső cingulate cortex (ACC), a hippokampusz / parahippocampalis régiók, az amygdala, a caudate, putamen, hátsó szigetelés és talamusz. Ezek a régiók részt vesznek az agyi hálózatokban, amelyek alátámasztják a jutalmat, a motivációt, a tanulást és az emlékezetet, valamint más áramkörök irányítását. Tanabe és munkatársai,[40]megállapította, hogy a nikotinfogyasztás csökkent aktivitással jár a DMN-en belüli régiókban, és megnövekedett aktivitással az extrahordikus régiókban. Azt sugallták, hogy a nikotin ezek a hatások, vizuális ingerek vagy erőteljes feldolgozás hiányában, arra engednek következtetni, hogy kognitív hatásai a belső információkat feldolgozó hálózatoktól a külső információkat feldolgozó hálózatok felé történő elmozduláshoz vezethetnek. Egy másik tanulmány arról számolt be, hogy a dohányosok jobban kapcsolódnak a nem dohányzókhoz, mint a nem-dohányzók a bal fronto-parietalis és a medialis prefrontalis cortex (mPFC) hálózatok között. Azok a dohányosok, akiknél a legnagyobb mPFC-bal oldali fronto-parietális kapcsolóképesség volt, a leginkább háti striatum dohányzási dózis-reakcióképességgel számoltak, az fMRI-dohányzás dákására adott reaktivitási paradigma során mérve[41]. Ko CH és munkatársai által végzett tanulmány, [48] értékelték az agy összefüggéseket a dákó által kiváltott vágy mellett, hogy IGA-ban szenvedjenek online játékokkal. Eredményeik azt mutatták, hogy a kétoldalú dorsolateralis prefrontalis kéreg (DLPFC), a precuneus, a bal parahippocampus, a posterior cingulate és a jobb első cingulate aktiválódtak az IGA csoport játékvezérlő jeleire erősebben, mint a kontrollcsoportban. Így ezek az eredmények azt sugallják, hogy az IGA neurobiológiai alapjai hasonlóak az anyaghasználati rendellenességek alapjához.

A Volkowet al. Által javasolt modell alapján,[49] számos neurobiológiai rendszer közvetítheti dákó által kiváltott játék-vágyat. Ide tartoznak azok a vizuális feldolgozási területek, mint például az okcitalis lebeny vagy a precuneus, amelyek a játékszakaszokat összekapcsolják a belső információkkal, és a memória rendszerek, amelyek tartalmazzák a hippokampust, parahippocampusot vagy amygvát, és amelyek érzelmi emlékeket és kontextuális információkat szolgáltatnak a játékjelzők számára. Ide tartoznak olyan jutalmazási rendszerek, mint például a limbikus rendszer és a hátsó cingulate, amelyek lehetővé teszik a játékkal kapcsolatos információk kiértékelését, és elvárások és jutalom jelentőségük biztosítását szolgálják, valamint olyan motivációs rendszereket tartalmaznak, mint az elülső cingulate és az orbitális frontális lebeny, amelyek szabályozzák a játék vágyát . Végül, ezek a rendszerek tartalmaznak olyan végrehajtó rendszereket, mint például a DLPFC és a prefrontalis kéreg, amelyek lehetővé teszik az online terv létrehozását a játékhoz.

Azt találtuk, hogy az IGA-val rendelkező személyek fokozott FC-t mutatnak a kétoldalú kisagy hátulsó lebenyében és a középső időbeli gyrusban. A kétoldali alacsonyabb szintű parietális görcs és a jobb oldali alacsonyabb ideiglenes gyrus csökkentett kapcsolatot mutatott a kontroll csoporthoz képest. A PCC-vel való kapcsolat pozitívan korrelált a CIAS-pontszámokkal, amelyek az IGA súlyosságához kapcsolódnak, a jobb oldali precuneusban, a hátsó cinguláris gyrusban, a thalamusban, a caudateban, a nucleus akumbensben, a kiegészítő motoros területen és a lingual gyrusban. Negatív korrelációban voltak a jobb cerebellum elülső lebenyével és a bal felső parietális lebennyel.

A kisa funkciója nem korlátozódik a mozgásra és az egyensúlyra, mivel fontos szerepet játszik az érzelmi és kognitív folyamatokban is [50], [51]. Az érzékszervektől és az agy más részeitől érkezik bemenet, és ezeket a bemeneteket integrálja a motoros tevékenység finomhangolására[52]. A hátsó kisagy túlnyomórészt a kognitív szabályozásban vesz részt[53], jelfeldolgozás és a relatív halló-verbális memória folyamatok tárolása[54]. A véráramlás (rCBF) nyilvánvalóan növekszik a kisagyban, amikor a kokain dákó indukálja a vágyat [55]. Paradiso és Takeuchi azt állították, hogy a kisagyi aktiválás kapcsolatban lehet az érzelmi folyamatokkal és a figyelemmel a dák indukciója során [56], [57]. Az IGA-ban szenvedő betegek nyugalmi állapotának agyi aktivitásának regionális homogenitásának (Reho) változásainak kutatása[58], megnövekedett a Reho a bal hátsó kisagyban. Ez arra utal, hogy a kisagy fontos szerepet játszik az IGA által kiváltott vágyban, különösen az előkészítés, a végrehajtás, a munkamemória során[59], és az extrapiramidális rendszerek által modulált finom motoros folyamatok. Megnövekedett FC-t találtunk a kétoldalú hátsó kisagyban, de a jobb kisagy elülső lebenyében negatív korrelációt mutatott a CIAS pontszámmal. Bár a helyek eltérőek voltak, a kisagy működése szempontjából fontosabb megkülönböztetés volt a medialis-laterális dimenzió mentén. Mint ilyen, ez az állítás nem erősíthető meg ebben a jelen tanulmányban, ezért ezt egy nyomon követő tanulmánynak kell megvizsgálnia.

A kétoldalú középső temporális gyrus megnövekedett FC-t mutatott az IGA-ban szenvedő betegekben, de a jobb oldali alacsonyabb ideiglenes gyrus csökkentett FC-t mutatott. Az alacsonyabbrendű ideiglenes gyrus az audio és vizuális feldolgozás ventrális áramlásának egyik magasabb szintje, és összetett objektumjellemzők ábrázolásához kapcsolódik.[60]. Dong és mtsai. azt találták, hogy csökkent a Reho az alacsonyabb ideiglenes gyrusban, és azt írták, hogy a csökkent ReHo a látással és a hallással kapcsolatos agyi régiókban azt sugallhatja, hogy az alanyok IGA-val történő csökkent szinkronizálása a játék hosszú ideje következhet be [58]. Eredményeink részben összhangban állnak ezzel a hipotézissel, amelyet a jövőbeni vizsgálatok során meg kell vizsgálni.

Csökkent FC-t találtunk a kétoldalú inferior parietális lobule-ban, és a bal felső superior parietalis lobule FC-jét tartalmazó FC negatív korrelációban volt a CIAS pontszámokkal. Különböző tanulmányok kimutatták, hogy a parietális lebeny összehangoltan részt vesz a teljes térbeli feladatok elvégzésében. A megfigyelt objektum helyzetének változása a felső parietális kéreg erős kétoldalú aktiválásához vezethet[61]. Olson és munkatársai,[62]felfedezte, hogy a parietális lebeny domináns szerepet játszott a rövid távú memóriában. Néhány kutató emellett feltételezte, hogy a parietális kéreg szerepet játszhat a figyelem szabályozásában vagy a motoros válaszok visszatartásában a válaszgátló feladatok során[63], [64].

A PCC-vel való kapcsolat pozitívan korrelált a CIAS pontszámokkal a jobb oldali precuneusban, a hátsó cinguláris gyrusban, a thalamusban, a caudateban, a nucleus akumulénekben, az SMA-ban és a nyelvi gyrusban. E régiók többsége része a jutalmazási rendszernek[65]. Az precuneus a vizuális képekkel, a figyelem és a memória lekérdezésével jár. Részt vesz a vizuális folyamatban és integrálja a kapcsolódó emlékeket. A kutatások azt sugallják, hogy az precuneust a játékjelzők aktiválják, integrálják a visszahozott emlékeket, és hozzájárulnak a dákó által indukált online játékok iránti vágyhoz[66]. A javasolt DMN központi elemeként a PCC bekapcsolódik a figyelmi folyamatokba. A korábbi vizsgálatok kimutatták, hogy a PCC idegsejtek reagálnak a jutalom beérkezésére, nagyságrendjére és vizuális-térbeli orientációjára [67], [68]. Korábbi tanulmányok kimutatták, hogy a talamusz fontos szerepet játszik a jutalom feldolgozásában [69] és a célorientált viselkedés, valamint sok más kognitív és motoros funkció [70]. Dong és munkatársai,[71] az IGA-ban szenvedő betegekben rendellenes thalamo-cortical áramkört találtak, ami arra utal, hogy a jutalom érzékenysége befolyásolja. A striatum aktiválásáról számoltak be a jutalom előrejelzése során, a jutalom előrejelzési hibák nyomon követésekor és a bonyolultabb szerencsejáték-paradigmákban [72], [73] A közelmúltban azt javasolták, hogy a striatum inkább az inger sótartalmának kódolásában játszik szerepet, ahelyett, hogy önmagában kizárólagos szerepet játszik a jutalom feldolgozásában[74]. A jutalomra való felkészülés modulálhatja az agyi régiók, például a háti striatum aktivitását.[75]-[77]. Az fMRI alkalmazásával végzett válasz-gátlással kapcsolatos vizsgálatok következetesen megállapították, hogy az előzetes SMA kritikus jelentőségű a megfelelő viselkedés kiválasztásában, ideértve a megfelelő végrehajtást és a nem megfelelő válaszok gátlását is. [78].

A nyelvi gyrus látási terület. Korábban egészséges alanyokban találtunk különbségeket a lingual gyrus szürkeanyag-sűrűségében az IAD-vel összehasonlítva [79], [80]. Ez a vizuális asszociatív terület szerepet játszik a skizofrénában[80]-[83]. Egy tanulmány[83] megmutatta, hogy a nyelvi gyrus fokozott gyrifikációja és csökkent kéregbeli vastagsága meghosszabbította a nyelvi régió rendellenes morfológiájának korábbi eredményeit skizofréniában[84]. Kimutatták, hogy a jobb parahippocampus és a nyelvi gyrus részt vesz az érzelmi funkciókat közvetítő jobb oldali féltekén uralt hálózatokban. [85]. Ezen felül Seiferth és munkatársai. [86] megmutatta, hogy a jobb oldali nyelvi gyrus túlzottan aktiválódott az érzelmi megkülönböztetés során a magas kockázatú személyekben.

A PCC FC-ben az mPFC-vel és ACC-vel történő rendellenességeket a jelen vizsgálatban nem találtak. Ez részben a korlátozott minta méretének és az IAD enyhe súlyosságának tudható be a résztvevőkben, összehasonlítva a korábban megvizsgált alanyokkal [25], [48], [57].

A tanulmány korlátozásai

Számos korlátozást meg kell említeni ebben a tanulmányban. Először, az IAD diagnosztizálása elsősorban az önként jelentett kérdőívek eredményein alapszik, amelyek bizonyos hibaszint besorolást okozhatnak. Másodszor, a minta mérete viszonylag kicsi volt, ami csökkentheti a statisztikai elemzések hatékonyságát, és akadályozhatja a megállapítások általánosítását. E korlátozás miatt a bejelentett eredményeket előzetesnek kell tekinteni, és meg kell ismételni őket a nagyobb mintaszámú jövőbeni vizsgálatokban. Harmadszor, 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 jövőbeli tanulmányoknak tisztázniuk kell az IAD és a pszichológiai intézkedések közötti okozati összefüggéseket. Végül, az anyagfüggőség és a viselkedésfüggőség, például az IGA megosztott neurobiológiájának tisztázása érdekében további kutatásokat kell végezni mindkét klinikai populáció betegeinek vizsgálatára.

 

Következtetések

Ez a cikk az FC előzetes vizsgálatát írja le IGA serdülőknél. Eredményeink azt sugallták, hogy az IGA serdülők eltérő nyugalmi állapotú mintákat mutatnak az idegsejt aktivitásban. A változások részben megegyeztek azokkal, amelyeket anyagfüggőségben szenvedő betegeknél jelentettek. Ezért ezek az eredmények alátámasztják azt a hipotézist, miszerint az IGA mint viselkedési függőség hasonló neurobiológiai rendellenességeket mutathat más függőségi rendellenességekkel.

 

Köszönetnyilvánítás

A szerzők köszönetet mondnak Dr. Yong Zhangnak és Dr. He Wangnak, a GE Healthcare-nek a műszaki támogatásért.

 

Szerzői hozzájárulások

A kísérletek megtervezése és megtervezése: YZ Y-sD J-rX. Kísérleteket hajtottunk végre: W-nD J-hS Y-wS LL. Az adatokat elemeztük: Y-wS YZ W-nD. Hozzáadott reagensek / anyagok / elemző eszközök: Y-wS YZ W-nD. Írta a papírt: Y-wS YZ W-nD.

 

Referenciák

  1. 1. Kuss DJ, Griffiths MD (2012) Internet és játékfüggőség: A neuroimaging Studies szisztematikus irodalmi áttekintése. Agytudományok 2: 347 – 374. doi: 10.3390 / brainsci2030347. Keresse meg ezt a cikket online
  2. 2. Fiatal KS (1998) internetes függőség: új klinikai rendellenesség kialakulása. Kiberpszichológia a viselkedés 1: 237 – 244. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237. Keresse meg ezt a cikket online
  3. 3. Siomos KE DE, Braimiotis DA, Mouzas OD, Angelopoulos NV (2008) Internetfüggőség a görög serdülőkorú diákok körében. Cyberpsychol Behav 11: 653 – 657. doi: 10.1089 / cpb.2008.0088. Keresse meg ezt a cikket online
  4. 4. Cao F SL (2007) Internetfüggőség a kínai serdülők körében: prevalencia és pszichológiai jellemzők. Gyermekgondozási egészségfejlesztő 33: 2765 – 2781. doi: 10.1111 / j.1365-2214.2006.00715.x. Keresse meg ezt a cikket online
  5. 5. Shek DT, Tang VM, Lo CY (2008) Internet-függőség a kínai serdülőknél Hong Kongban: értékelés, profilok és pszichoszociális összefüggések. ScientificWorldJournal 8: 776 – 787. doi: 10.1100 / tsw.2008.104. Keresse meg ezt a cikket online
  6. 6. Ko CH YJ, Yen CF, Chen CS, Chen CC (2012) Az internet-függőség és a pszichiátriai rendellenesség közötti kapcsolat: az irodalom áttekintése. Eur Pszichiátria 27: 1 – 8. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011. Keresse meg ezt a cikket online
  7. 7. Alavi SS, Ferdosi M, Jannatifard F, Eslami M, Alaghemandan H, et al. (2012) Viselkedési függőség versus anyagfüggőség: Pszichiátriai és pszichológiai nézetek megfelelése. Int J Előző Med 3: 290 – 294. Keresse meg ezt a cikket online
  8. 8. Rogers P (1998) A lottójátékok kognitív pszichológiája: Elméleti áttekintés. J Gambl Stud 14: 111 – 134. Keresse meg ezt a cikket online
  9. 9. Keepers GA (1990) Kóros foglalkoztatás a videojátékokkal. J Am Acad gyermek serdülőkori pszichiátria 29: 49 – 50. Keresse meg ezt a cikket online
  10. 10. Lesieur HR BS (1993) Kóros szerencsejáték, étkezési rendellenességek és a pszichoaktív anyagok használatának rendellenességei. j függõ Dis 12: 89 – 102. doi: 10.1300/J069v12n03_08. Keresse meg ezt a cikket online
  11. 11. JJ (2008) blokkolása a DSM-V-hez: internet-függőség. J J Pszichiátria 165: 306 – 307. doi: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556. Keresse meg ezt a cikket online
  12. 12. Beard KW, Wolf EM (2001) Az internetes függőség javasolt diagnosztikai kritériumainak módosítása. Cyberpsychol Behav 4: 377 – 383. doi: 10.1089/109493101300210286. Keresse meg ezt a cikket online
  13. 13. Sheehan DV, Sheehan KH, Shytle RD, Janavs J., Bannon Y, et al. (2010) A gyermekek és serdülők mini nemzetközi neuropszichiátriai interjújának (MINI-KID) megbízhatósága és érvényessége. J Clin Psychiatry 71: 313 – 326. doi: 10.4088 / JCP.09m05305whi. Keresse meg ezt a cikket online
  14. 14. Chen SH WL, Su YJ, Wu HM, Yang PF (2003) A kínai internetes függőségi skála fejlesztése és pszichometriai tanulmánya. Kínai J Psychol 45: 279 – 294. Keresse meg ezt a cikket online
  15. 15. Zung WW (1971) A szorongási rendellenességek osztályozására szolgáló eszköz. Pszichoszomatika 12: 371 – 379. Keresse meg ezt a cikket online
  16. 16. Zung WW (1965) Önértékelési depressziós skála. Arch Arch Pszichiátria 12: 63 – 70. doi: 10.1001 / archpsyc.1965.01720310065008. Keresse meg ezt a cikket online
  17. 17. Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995) A Barratt impulzivitási skála faktorszerkezete. J Clin Psychol 51: 768 – 774. doi: 10.1002/1097-4679(199511)51:6<768::AID-JCLP2270510607>3.0.CO;2-1. Keresse meg ezt a cikket online
  18. 18. Fox MD, Snyder AZ, Vincent JL, Corbetta M, Van Essen DC és munkatársai. (2005) Az emberi agy belsőleg dinamikus, korreláció-mentes funkcionális hálózatokba van szerveződve. Proc Natl Acad Sci USA 102: 9673 – 9678. doi: 10.1073 / pnas.0504136102. Keresse meg ezt a cikket online
  19. 19. Fox MD SA, Vincent JL, Corbetta M, Van Essen DC és munkatársai. (2005) Az emberi agy belsőleg dinamikus, korreláció-mentes funkcionális hálózatokba van szerveződve. Proc Natl Acad Sci USA 102: 9673 – 9678. doi: 10.1073 / pnas.0504136102. Keresse meg ezt a cikket online
  20. 20. Greicius MD, Krasnow B, Reiss AL, Menon V (2003) Funkcionális összeköttetés a nyugalmi agyban: az alapértelmezett üzemmód hipotézisének hálózati elemzése. Proc Natl Acad Sci USA 100: 253 – 258. doi: 10.1073 / pnas.0135058100. Keresse meg ezt a cikket online
  21. 21. Biswal B, Yetkin FZ, Haughton VM, Hyde JS (1995) Funkcionális összekapcsolhatóság a pihenő emberi agy motorkéregében echo-planáris MRI alkalmazásával. Magnon Reson Med 34: 537 – 541. doi: 10.1002 / mrm.1910340409. Keresse meg ezt a cikket online
  22. 22. Lowe MJ, Mock BJ, Sorenson JA (1998) Funkcionális csatlakoztathatóság egy- és többszörös echoplanáris képalkotásban nyugalmi állapotbeli ingadozások felhasználásával. Neuroimage 7: 119 – 132. doi: 10.1006 / nimg.1997.0315. Keresse meg ezt a cikket online
  23. 23. Maldjian JA, Laurienti PJ, Kraft RA, Burdette JH (2003) Az fMRI adatkészletek neuroanatómiai és citoaritektonikus atlasz-alapú lekérdezésének automatizált módszere. Neuroimage 19: 1233 – 1239. doi: 10.1016/S1053-8119(03)00169-1. Keresse meg ezt a cikket online
  24. 24. Dong G ZH, Zhao X (2011) A férfi Internet-függõk gyengült végrehajtó ellenõrzési képességgel rendelkeznek: bizonyítékok a Stroop színû szó feladatából. Neurosci Lett 499: 114 – 118. doi: 10.1016 / j.neulet.2011.05.047. Keresse meg ezt a cikket online
  25. 25. Young K (2010) internetes függőség az évtized során: személyes visszatekintés. 9 világpszichiátria: 91. Keresse meg ezt a cikket online
  26. 26. Tao R HX, Wang J, Zhang H, Zhang Y, Li M (2010) Javasolt diagnosztikai kritériumok az internetes függőséghez. 105 függőség: 56 – 564. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x. Keresse meg ezt a cikket online
  27. 27. Aboujaoude E, Korán LM, Gamel N, Nagy MD, Serpe RT (2006) Potenciális markerek a problémás internethasználathoz: az 2,513 felnőttek telefonos felmérése. CNS Spectr 11: 750 – 755. Keresse meg ezt a cikket online
  28. 28. Shapira NA, Goldsmith TD, Keck PE, Khosla UM, McElroy SL (2000) A problémás internethasználatú egyének pszichiátriai jellemzői. J Érintési zavar 57: 267 – 272. doi: 10.1016/S0165-0327(99)00107-X. Keresse meg ezt a cikket online
  29. 29. Sun DL, Chen ZJ, MaN, Zhang XC, Fu XM, et al. (2009) Döntéshozatal és prepotenciális válaszgátló funkciók túlzott internetfelhasználókban. CNS Spectr 14: 75 – 81. Keresse meg ezt a cikket online
  30. 30. Beutel ME, Hoch C, Wolfling K, Muller KW (2011) [A számítógépes játék és az internetes függőség klinikai jellemzői a számítógépes játékfüggőség járóbeteg klinikán kezelést igénylő személyeknél]. Z Psychosom Med Psychother 57: 77 – 90. Keresse meg ezt a cikket online
  31. 31. Kuss DJ, Griffiths MD (2011) Online közösségi hálózatok és függőség - a pszichológiai szakirodalom áttekintése. Int J Environ Res Public Health 8: 3528–3552. Keresse meg ezt a cikket online
  32. 32. Hou H, Jia S., Hu S., Fan R, Sun W és mtsai. (2012) Csökkent striatális dopamin transzporterek internetfüggőséggel küzdő embereknél. J Biomed Biotechnol 2012: 854524. doi: 10.1155/2012/854524. Keresse meg ezt a cikket online
  33. 33. Dreher JC, Kohn P, Kolachana B, Weinberger DR, Berman KF (2009) A dopamin gének variációja befolyásolja az emberi jutalmazási rendszer reakcióképességét. Proc Natl Acad Sci USA 106: 617 – 622. Keresse meg ezt a cikket online
  34. 34. Volkow ND, Chang L, Wang GJ, Fowler JS, Franceschi D. és mtsai. (2001) A dopamin transzporterek vesztesége a metamfetamin-visszaélőkben az elhúzódó absztinenciával felépül. J Neurosci 21: 9414 – 9418. Keresse meg ezt a cikket online
  35. 35. Shi J, Zhao LY, Copersino ML, Fang YX, Chen Y és mtsai. (2008) A dopamin transzporter és a kábítószer-vágy PET képalkotó vizsgálata metadon fenntartó kezelés alatt és a heroinhasználók tartós absztinenciája után. Eur J Pharmacol 579: 160 – 166. doi: 10.1016 / j.ejphar.2007.09.042. Keresse meg ezt a cikket online
  36. 36. Drevets WC, Gautier C, Price JC, Kupfer DJ, Kinahan PE, et al. (2001) Az amfetamin által kiváltott dopamin felszabadulás az emberi ventrális striatumban korrelál az eufóriával. Biol Pszichiátria 49: 81 – 96. doi: 10.1016/S0006-3223(00)01038-6. Keresse meg ezt a cikket online
  37. 37. Steeves TD, Miyasaki J., Zurowski M., Lang AE, Pellecchia G, et al. (2009) Megnövekedett striatális dopamin-felszabadulás patológiás szerencsejátékban szenvedő parkinsoniás betegekben: [11C] raclopride PET vizsgálat. Agy 132: 1376 – 1385. doi: 10.1093 / agy / awp054. Keresse meg ezt a cikket online
  38. 38. Koepp MJ, Gunn RN, AD Lawrence, Cunningham VJ, Dagher A és mtsai. (1998) A striatális dopamin felszabadulásának bizonyítéka egy videojáték során. Természet 393: 266 – 268. Keresse meg ezt a cikket online
  39. 39. Zhang Y, Tian J, Yuan K, Liu P, Zhuo L, et al. (2011) Különböző nyugalmi állapotú agyi tevékenységek heroinfüggő egyénekben. Brain Res 1402: 46 – 53. doi: 10.1016 / j.brainres.2011.05.054. Keresse meg ezt a cikket online
  40. 40. Tanabe J, Nyberg E, Martin LF, Martin J, Cordes D, et al. (2011) Nikotinhatások az alapértelmezett módú hálózatra nyugalmi állapotban. Pszichofarmakológia (Berl) 216: 287 – 295. doi: 10.1007/s00213-011-2221-8. Keresse meg ezt a cikket online
  41. 41. Janes AC, Nickerson LD, Frederick Bde B, Kaufman MJ (2012) A prefrontalis és a limbikus nyugalmi állapotú agyhálózat funkcionális összeköttetése különbözik a nikotinfüggő dohányosok és a nemdohányzó kontrollok között. A drog-alkohol függ az 125-tól: 252 – 259. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2012.02.020. Keresse meg ezt a cikket online
  42. 42. Cole DM, Beckmann CF, Long CJ, Matthews PM, Durcan MJ, et al. (2010) Az abstinens dohányosokban a nikotinpótlás javítja a kognitív elvonási tüneteket a nyugalmi agyi hálózat dinamikájának modulálásával. Neuroimage 52: 590 – 599. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2010.04.251. Keresse meg ezt a cikket online
  43. 43. Hong LE, Gu H, Yang Y, Ross TJ, Salmeron BJ és mtsai. (2009) A nikotin-függőség és a nikotin-tevékenységek társítása különálló cinguláris kéreg funkcionális áramkörökkel. Arch Gen Psychiatry 66: 431–441. doi: 10.1001 / archgenpsychiatry.2009.2. Keresse meg ezt a cikket online
  44. 44. Ma N, Liu Y, Li N, Wang CX, Zhang H és mtsai. (2010) A függőséggel kapcsolatos változások a nyugalmi állapotú agyi kapcsolatokban. Neuroimage 49: 738 – 744. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.08.037. Keresse meg ezt a cikket online
  45. 45. Di Chiara G, Imperato A (1988) Az emberekkel visszaéltek drogjai elsősorban növelik a szinaptikus dopamin koncentrációkat a szabadon mozgó patkányok mezolimbikus rendszerében. Proc Natl Acad Sci USA 85: 5274 – 5278. doi: 10.1073 / pnas.85.14.5274. Keresse meg ezt a cikket online
  46. 46. Everitt BJ, Robbins TW (2005) Neurális erősítő rendszerek kábítószer-függőséghez: a cselekedetektől a szokásokig a kényszerig. Nat Neurosci 8: 1481 – 1489. doi: 10.1038 / nn1579. Keresse meg ezt a cikket online
  47. 47. Goldstein RZ, Volkow ND (2011) A prefrontalis kéreg diszfunkciója függőségben: neuroképalkotó eredmények és klinikai következmények. Nat Rev Neurosci 12: 652 – 669. doi: 10.1038 / nrn3119. Keresse meg ezt a cikket online
  48. 48. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF és társai. (2011) Az agy korrelál az online játék iránti vágy mellett, amely dákó expozíció alatt áll az internetes játékfüggőséggel küzdő és az engedményes alanyok esetében. Biol rabja.
  49. 49. Volkow ND, Wang GJ, Fowler JS, Tomasi D, Telang F és mtsai. (2010) Függőség: csökkent jutalomérzékenység és fokozott várakozási érzékenység arra törekszik, hogy elárassza az agy vezérlő áramkörét. Bioessays 32: 748–755. doi: 10.1002 / bies.201000042. Keresse meg ezt a cikket online
  50. 50. Tirapu-Ustarroz J, Luna-Lario P, Iglesias-Fernandez MD, Hernaez-Goni P (2011) [A cérnakuláris hozzájárulás a kognitív folyamathoz: jelenlegi fejlemények]. Rev Neurol 53: 301 – 315. Keresse meg ezt a cikket online
  51. 51. Strata P, Scelfo B, Sacchetti B (2011) A kisagy részvétele az érzelmi viselkedésben. Physiol Res 60 Supply 1S39 – 48. Keresse meg ezt a cikket online
  52. 52. De Zeeuw CI, Hoebeek FE, Bosman LW, Schonewille M, Witter L, et al. (2011) Spatiotemporal tüzelési minták a kisagyban. Nat Rev Neurosci 12: 327 – 344. doi: 10.1038 / nrn3011. Keresse meg ezt a cikket online
  53. 53. Baillieux H, De Smet HJ, Dobbeleir A, Paquier PF, De Deyn PP és mtsai. (2010) Felnőtteknél a fokális cerebelláris károsodást követő kognitív és érzelmi zavarok: neuropszichológiai és SPECT tanulmány. Cortex 46: 869 – 879. doi: 10.1016 / j.cortex.2009.09.002. Keresse meg ezt a cikket online
  54. 54. Grasby PM, Frith CD, Friston KJ, Bench C, Frackowiak RS és mtsai. (1993) A hallási-verbális memória működésébe bevont agyi területek funkcionális feltérképezése. 116-os agy (t 1): 1–20. doi: 10.1093 / agy / 116.1.1. Keresse meg ezt a cikket online
  55. 55. London ED, Ernst M, Grant S, Bonson K, Weinstein A (2000) Orbitofrontalis kéreg és emberi kábítószer-visszaélés: funkcionális képalkotás. Cereb Cortex 10: 334 – 342. doi: 10.1093 / cercor / 10.3.334. Keresse meg ezt a cikket online
  56. 56. Paradiso S, Anderson BM, Boles Ponto LL, Tranel D, Robinson RG (2011) Megváltozott idegi aktivitás és érzelmek a jobb középső agyi artériás stroke után. J Stroke Cerebrovasc Dis 20: 94 – 104. doi: 10.1016 / j.jstrokecerebrovasdis.2009.11.005. Keresse meg ezt a cikket online
  57. 57. Takeuchi H, Taki Y, Sassa Y, Hashizume H, Sekiguchi A, et al. (2011) Az érzelmi intelligenciával kapcsolatos regionális szürkeanyag-sűrűség: bizonyítékok a voxel-alapú morfometria alapján. Hum Brain Mapp 32: 1497 – 1510. doi: 10.1002 / hbm.21122. Keresse meg ezt a cikket online
  58. 58. Dong G HJ, Du X (2012) A nyugalmi állapotú agyi aktivitás regionális homogenitásának változásai az internetes gaimg függőknél. Viselkedési és agyi funkciók 8: 41. doi: 10.1186/1744-9081-8-41. Keresse meg ezt a cikket online
  59. 59. Passamonti L, Novellino F, Cerasa A, Chiriaco C, Rocca F, et al. (2011) Megváltozott kortikális-agyi áramlatok a verbális munkamemória során az alapvető remegés során. Agy 134: 2274 – 2286. doi: 10.1093 / agy / awr164. Keresse meg ezt a cikket online
  60. 60. Lewald J, Staedtgen M, Sparing R, Meister IG (2011) Halló mozgás feldolgozása alsóbb parietális csontokban: transzkraniális mágneses stimuláció bizonyítékai. Neuropsychologia 49: 209 – 215. doi: 10.1016 / j.neuropsychologia.2010.11.038. Keresse meg ezt a cikket online
  61. 61. Vandenberghe R, Gitelman DR, Parrish TB, Mesulam MM (2001) A térbeli eltolódás kiemelkedő parietális mediációjának funkcionális sajátosságai. Neuroimage 14: 661 – 673. doi: 10.1006 / nimg.2001.0860. Keresse meg ezt a cikket online
  62. 62. Olson IR BM (2009) Néhány meglepő eredmény a parietális lebenynek az emberi memóriába való bevonásáról. Neurobiol Learn Mem 91: 155 – 165. doi: 10.1016 / j.nlm.2008.09.006. Keresse meg ezt a cikket online
  63. 63. Braver TS, Barch DM, Grey JR, Molfese DL, Snyder A (2001) Az elülső cinguláris kéreg és a válaszkonfliktus: a frekvencia, a gátlás és a hibák hatása. Cereb Cortex 11: 825 – 836. doi: 10.1093 / cercor / 11.9.825. Keresse meg ezt a cikket online
  64. 64. Garavan H, Ross TJ, Stein EA (1999) A gátló kontroll jobb féltekén belüli dominanciája: eseményekkel kapcsolatos funkcionális MRI vizsgálat. Proc Natl Acad Sci USA 96: 8301 – 8306. doi: 10.1073 / pnas.96.14.8301. Keresse meg ezt a cikket online
  65. 65. O'Doherty JP (2004) Jutalomábrázolások és a jutalommal kapcsolatos tanulás az emberi agyban: betekintés a neuro-képalkotásba. Curr Opin Neurobiol 14: 769–776. doi: 10.1016 / j.conb.2004.10.016. Keresse meg ezt a cikket online
  66. 66. Cavanna AE, Trimble MR (2006) A precuneus: funkcionális anatómiájának és viselkedésének áttekintése. Agy 129: 564 – 583. doi: 10.1093 / agy / awl004. Keresse meg ezt a cikket online
  67. 67. McCoy AN, Crowley JC, Haghighian G, Dean HL, Platt ML (2003) Saccade jutalomjelek a hátsó cingulate cortexben. Neuron 40: 1031 – 1040. doi: 10.1016/S0896-6273(03)00719-0. Keresse meg ezt a cikket online
  68. 68. Pearson JM, Hayden BY, Raghavachari S, Platt ML (2009) A neuronok a hátsó cinguláló kéregjel-felfedező döntésekben egy dinamikus multiopció választási feladatban. Curr Biol 19: 1532 – 1537. doi: 10.1016 / j.cub.2009.07.048. Keresse meg ezt a cikket online
  69. 69. Yu C, Gupta J, Yin HH (2010) A mediodorsalis talamusz szerepe a jutalom-vezérelt cselekvések időbeli differenciálódásában. Front Integr Neurosci 4.
  70. 70. Corbit LH, Muir JL, Balleine BW (2003) A mediodorsalis thalamus és az elülső thalamusmagok sérülései disszociálható hatást gyakorolnak a patkányok instrumentális kondicionálására. Eur J Neurosci 18: 1286 – 1294. doi: 10.1046 / j.1460-9568.2003.02833.x. Keresse meg ezt a cikket online
  71. 71. Dong G, DeVito E, Huang J, Du X (2012) diffúziós tensor képalkotás feltárja a talamus és a cingulate cortulate cortulate rendellenességeket az internetes játékfüggőknél. J Psychiatr Res 46: 1212 – 1216. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015. Keresse meg ezt a cikket online
  72. 72. O'Doherty JP, Dayan P, Friston K, Critchley H, Dolan RJ (2003) Időbeli különbségek modelljei és a jutalomhoz kapcsolódó tanulás az emberi agyban. Neuron 38: 329–337. doi: 10.1016/S0896-6273(03)00169-7. Keresse meg ezt a cikket online
  73. 73. Delgado MR, Nystrom LE, Fissell C, Noll DC, Fiez JA (2000) A jutalom és a büntetés hemodinamikai reakcióinak követése a striatumban. J Neurofiziol 84: 3072 – 3077. Keresse meg ezt a cikket online
  74. 74. Zink CF, Pagnoni G, Martin ME, Dhamala M, Berns GS (2003) Emberi striatális válasz észlelhető nem visszatérítő ingerekre. J Neurosci 23: 8092 – 8097. Keresse meg ezt a cikket online
  75. 75. Haruno M, Kuroda T, Doya K, Toyama K, Kimura M, et al. (2004) A jutalmazáson alapuló viselkedési tanulás ideg korrelációja a caudate magban: egy sztochasztikus döntési feladat funkcionális mágneses rezonancia képalkotó vizsgálata. J Neurosci 24: 1660 – 1665. doi: 10.1523 / JNEUROSCI.3417-03.2004. Keresse meg ezt a cikket online
  76. 76. O'Doherty J, Dayan P, Schultz J, Deichmann R, Friston K és mtsai. (2004) A ventrális és a dorsalis striatum disszociálhatatlan szerepei az instrumentális kondicionálásban. Science 304: 452–454. doi: 10.1126 / science.1094285. Keresse meg ezt a cikket online
  77. 77. Ramnani N MR (2003) A humán prefrontalis kéregben az irányított késleltetési aktivitást a pénzbeli jutalom várakozása modulálja. Cereb Cortex 13: 318 – 327. doi: 10.1093 / cercor / 13.3.318. Keresse meg ezt a cikket online
  78. 78. Simmonds DJ, Pekar JJ, Mostofsky SH (2008) A Go / No-go feladatok metaanalízise, ​​amely azt mutatja, hogy a válaszgátláshoz kapcsolódó fMRI aktiválás feladatfüggő. Neuropsychologia 46: 224 – 232. doi: 10.1016 / j.neuropsychologia.2007.07.015. Keresse meg ezt a cikket online
  79. 79. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, et al. (2011) Szürkeanyag-rendellenességek az internetes függőségben: voxel-alapú morfometria vizsgálat. Eur J Radiol 79: 92 – 95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025. Keresse meg ezt a cikket online
  80. 80. Collin G, Hulshoff Pol HE, Haijma SV, Cahn W, Kahn RS, et al. (2011) Sérült agyi funkciós kapcsolat a skizofrénia betegeknél és egészséges testvéreiknél. Elülső pszichiátria 2: 73. doi: 10.3389 / fpsyt.2011.00073. Keresse meg ezt a cikket online
  81. 81. Ruef A, Curtis L, Moy G, Bessero S, Badan Ba ​​M, et al. (2012) A mágneses rezonanciaképezés korrelálja az első epizód pszichózisát fiatal felnőtt férfi betegekben: a szürke és a fehér anyag kombinált elemzése. J Psychiatry Neurosci 37: 305 – 312. doi: 10.1503 / jpn.110057. Keresse meg ezt a cikket online
  82. 82. Alonso-Solis A, I. Corripio, Castro-Manglano P., Duran-Sindreu S., Garcia-Garcia M., et al. (2012) Megváltozott alapértelmezett hálózati nyugalmi állapotú funkcionális kapcsolat a pszichózis első epizódjában szenvedő betegek esetén. Schizophr Res 139: 13 – 18. doi: 10.1016 / j.schres.2012.05.005. Keresse meg ezt a cikket online
  83. 83. Schultz CC, Koch K, Wagner G, Roebel M, Nenadic I és mtsai. (2010) Megnövekedett parahippocampális és nyelvi gyrifikáció az első epizód skizofrénia esetén. Schizophr Res 123: 137 – 144. doi: 10.1016 / j.schres.2010.08.033. Keresse meg ezt a cikket online
  84. 84. Voets NL, Hough MG, Douaud G, Matthews PM, James A, et al. (2008) A serdülőkori kezdő skizofrénia agykéreg fejlődésének rendellenességeire vonatkozó bizonyítékok. Neuroimage 43: 665 – 675. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2008.08.013. Keresse meg ezt a cikket online
  85. 85. Piskulic D, Olver JS, Norman TR, Maruff P (2007) A skizofrénia területi munkamemória diszfunkciójának viselkedésbeli vizsgálata: mennyiségi irodalmi áttekintés. Psychiatry Res 150: 111 – 121. doi: 10.1016 / j.psychres.2006.03.018. Keresse meg ezt a cikket online
  86. 86. Seiferth NY, Pauly K, Habel U, Kellermann T., Shah NJ, et al. (2008) A pszichózis kockázatának kitett egyének semleges arcokkal kapcsolatos fokozott idegválasza. Neuroimage 40: 289 – 297. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2007.11.020. Keresse meg ezt a cikket online