A végrehajtó ellenőrzési hálózat és a jutalomhálózat közötti kiegyensúlyozatlan funkcionális kapcsolat magyarázza az online játékkeresési viselkedést az internetes játék zavarában (2015)

Sci Rep. 2015; 5: 9197.
Megjelent online 2015 Mar 17. doi: 10.1038 / srep09197

PMCID: PMC4361884

Guangheng Dong,^a,¹ Xiao Lin,¹ Yanbo Hu,² Chunming Xie,³ és a Xiaoxia Du⁴

Szerzői információk ► Cikk megjegyzések ► Szerzői jogi és licencinformációk ►

Absztrakt

Irodalmak kimutatták, hogy az internetes játékzavarral (IGD) foglalkozó személyek csökkent vezetői kontrollt és fokozott jutalomérzékenységet mutatnak, mint az egészséges kontrollok. Az azonban továbbra sem ismert, hogy ez a két hálózat hogyan befolyásolja együtt az értékelési folyamatot, és hogyan befolyásolja az IGD-alanyok online játékkeresési magatartását. Harmincöt IGD-n és 36 egészséges kontrollon végeztek nyugalmi állapotú vizsgálatot az MRI-szkenneren. A funkcionális összekapcsolhatóságot (FC) a kontroll és a jutalom hálózat mag régióiban vizsgáltuk. Nucleus accumbens-t (NAcc) választottunk csomópontnak, hogy megtaláljuk a két hálózat közötti kölcsönhatásokat. Az IGD-alanyok csökkent FC-t mutatnak a végrehajtó kontroll hálózatban és megnövekedett FC-t a jutalom hálózatban, összehasonlítva az egészséges kontrollokkal. Az NAcc és a végrehajtó kontroll / jutalom hálózatok közötti összefüggések vizsgálatakor az NAcc - végrehajtó ellenőrzési hálózat közötti kapcsolat negatívan kapcsolódik az NAcc - jutalom hálózat közötti kapcsolathoz. Az IGD-alanyok agyi szinkronjának változásai (csökkenése / növekedése) a kontroll / jutalom hálózatokban arra utalnak, hogy az e folyamatok alapjául szolgáló neurális áramkörök nem hatékonyak / túlságosan feldolgozottak. Az irányító hálózat és a jutalomhálózat közötti inverz arány az IGD-ben azt sugallja, hogy a végrehajtó irányítás károsodása a túlzott online játék iránti vágyakozás hatástalan gátlásához vezet. Ez rávilágíthat az IGD mechanisztikus megértésére.

A kábítószer-függőségtől vagy drogfüggőségtől eltérően az internetes szerencsejáték-rendellenességnek (IGD) nincs vegyi vagy anyagbevitel, ugyanakkor fizikai függőséghez vezet, hasonlóan a többi függőséghez¹^,2. Az emberek online tapasztalata megváltoztathatja kognitív funkciójukat, ami ösztönzi online játékukat, ami kábítószer-fogyasztás hiányában is előfordul.¹^,3^,4. A DSM-5, figyelembe véve az anyaghasználati rendellenességeket és a függőségeket, kritériumokat generált az internetes játékzavarok szempontjából, és ez a rendellenesség a DSM-5 tartalmú szakaszában található, amely további tanulmányt indokol.⁵^,6. Idegrendszeri szinten azonban a kognitív kontroll kudarcának alapjául szolgáló pontos mechanizmusok messze nem világosak⁷.

Az IGD egyik legfontosabb jellemzője az online játékot kereső magatartás ellenőrzési hajlandóságának elvesztése. A közelmúltban végzett funkcionális mágneses rezonancia képalkotás (fMRI) két fontos idegrendszeri aktivitási mintát azonosított az IGD-ben: Először, csökkent válaszreakciót mutattak az IGD alanyokban go / no-go alkalmazásával⁸, feladatváltás⁹^,10, és a Stroop¹¹^,12^,13 feladatok az egészséges kontrollokkal (HC) összehasonlítva; Másodszor, az IGD alanyok fokozott jutalomérzékenységet mutattak, mint a HC²^,14^,15 és kognitív elfogultságot mutatott az internetről származó információk felé⁹^,16^,17. Ez a két vonás nagyban hasonlít a jelenlegi neuro-gazdasági tanulmányok eredményeire. Két különálló agyhálózat létezik, amelyek együttesen befolyásolják a döntéshozatali folyamatokat.¹⁸^,19: Végrehajtó ellenőrző hálózat (az oldalsó prefrontalis és a parietális kéregből áll¹⁹), amely a késedelmes jutalmakhoz kapcsolódik; A ventrális értékelési hálózat (magában foglalja az orbitofrontalis kéreg, a ventrális striatum stb.)¹⁹^,20) közvetít az azonnali jutalomért.

A két hálózat közötti kölcsönhatásokat a drogfüggõ csoportokban is kimutatták²⁰. Xie tanulmánya kiegyensúlyozatlan funkcionális kapcsolatot mutatott ki a kontrollhálózat (csökkent kapcsolatok) és jutalomhálózat (továbbfejlesztett kapcsolatok) között heroinfüggő alanyokban²¹, amely rávilágíthat a kábítószer-függőség mechanikus megértésére nagyszabású rendszerszinten. A gyógyszerek keresésének fokozott motivációját és a drogokkal kapcsolatos viselkedés gátlásának képességét kombinálva úgy gondolják, hogy a végrehajtó ellenőrzés kudarcát jelentik.²²^,23^,24. Az IGD-vel végzett vizsgálatok során a kutatók hasonló tulajdonságokat tapasztaltak a végrehajtó kontrollban és a jutalomérzékenységben (amint már említettük). Ugyanakkor az a kérdés, hogy ez a két hálózat együttesen befolyásolja az IGD alanyok értékelési folyamatát, és miként mozgatja online játék-kereső viselkedésüket, továbbra sem ismert.

A közelmúltban tanulmányok vizsgálták az emberi agy idegtevékenységét nyugalmi állapotban (nincs inger, nincs feladat, nem elalszik), melyet nyugalmi állapotok fMRI-nek hívnak. Megállapították, hogy a nyugalmi állapot idegi aktivitásai a kortikális régiók között korrelációban vannak, speciális funkcionális tulajdonságokkal, de nem véletlenszerűek²⁵^,26^,27. Ezeknek az időbeli korrelációknak feltételezzük, hogy azok tükrözik a belső funkcionális összekapcsolhatóságot (FC), és több különálló hálózaton keresztül bizonyítottak.²⁸^,29^,30. Hasznos eszköz lehet az IGD és a HC csoportok közötti belső neuronhálózati potenciális különbségek vizsgálatához nyugalmi állapotban.

Az időbeli kötési modell arra utal, hogy az agyjelek szinkronizálása az idegrendszerek között kritikus jelentőségű az idegi kommunikáció megkönnyítésében³¹. Az irodalom azt is bebizonyította, hogy a nyugvó FC előrejelzheti a viselkedési teljesítményt²⁶^,32. Mint fentebb említettük, az IGD alanyai csökkent vezetői ellenőrzést és fokozott jutalomérzékenységet mutattak, mint a HC. Feltételezzük, hogy az IGD alanyai fokozott szinkronitást mutatnak a jutalmazási hálózatban és csökkent szinkronitást mutatnak a kontroll hálózatban, mint a HC. Ezen túlmenően azt feltételezzük, hogy az irányítási / juttatási hálózatok mögöttes kettőssége, amelyek együttesen befolyásolják az értékelést, romlott az IGD-ben. E hipotézisek teszteléséhez először meg kell mérnünk a fMRI nyugalmi állapotát; Másodszor, ki kell választanunk néhány magot a különböző hálózatok ábrázolására, és meg kell mérnünk ezeket a mag alapú BOLD jeleket, vagyis meg kell határozni a kapcsolatokat e két hálózat között; Harmadszor, meg kell mérnünk a kölcsönhatásukat, hogy megtudjuk, hogyan működnek együtt a viselkedésen.

Mód

A résztvevők kiválasztása

A kísérlet megfelel az Egészségügyi Világszövetség Etikai Kódexének (Helsinki nyilatkozat). A Zhejiang Normal University emberi kutatási bizottsága jóváhagyta ezt a kutatást. A módszereket az elfogadott iránymutatásoknak megfelelően hajtották végre. A résztvevők egyetemi hallgatók voltak, és hirdetmények útján toborozták őket. A résztvevők jobbkezes hímek voltak (35 IGA alanyok, 36 egészséges kontrollok (HC)). Az IGD és a HC csoportok nem különböztek szignifikánsan az életkoruktól (IGA átlag = 22.21, SD = 3.08 év; HC átlag = 22.81, SD = 2.36 év; t = 0.69, p = 0.49). Csak a férfiakat vették be a férfiak nagyobb IGD prevalenciája miatt, mint a nők. Minden résztvevő írásbeli tájékozott hozzájárulást és strukturált pszichiátriai interjút (MINI) nyújtott be³³ amelyet tapasztalt pszichiáter végez, és körülbelül 15 percet vesz igénybe. Valamennyi résztvevő mentes volt a MINI-ben felsorolt I. tengely pszichiátriai rendellenességektől. A „depressziót” a Beck Depressziós Leltár segítségével tovább értékeltük³⁴ és csak az 5-nél kevesebb pontozású résztvevőket vettük bele. Minden résztvevőt arra utasították, hogy a szkennelés napján ne használjon visszaélés elleni anyagokat, ideértve a koffein italokat sem. Egyik résztvevő sem számolt be tiltott kábítószerek (pl. Kokain, marihuána) korábbi felhasználásáról.

Az internetes függőségi rendellenességet Young online internetes függőségi tesztje (IAT) alapján határozták meg³⁵ 50 vagy annál magasabb pontszámot. A Young IAT 20 tételből áll, az online internethasználat különböző szempontjai szerint, ideértve a pszichológiai függőséget, a kényszeres használatot, az elvonást, az iskolai vagy munkahelyi problémákat, az alvást, a család vagy az időgazdálkodást.³⁵. Az IAT bizonyult érvényes és megbízható eszköznek, amely felhasználható az IAD osztályozására³⁶^,37. Mindegyik elemhez osztályozott választ választanak az 1 = “Ritka” -től 5 = “Mindig” -ig vagy “Nem alkalmazható” -hoz. Az 50 feletti pontok alkalmi vagy gyakori internetes problémákat jeleznek) (www.netaddiction.com). Az IGD-tantárgyak kiválasztásakor felvettünk egy kiegészítő kritériumot Young által az IAT által megállapított mértékekre: „online idejének ___% -át online játékokkal töltöd” (> 80%).

Nyugalmi állapotú adatok szkennelése

A vizsgálatot a Kelet-Kínai Normál Egyetem MRI központjában hajtották végre. Az MRI adatokat egy Siemens Trio 3T szkenner (Siemens, Erlangen, Németország) segítségével szerezték be. A „nyugalmi állapotot” úgy határoztuk meg, hogy a feladatunkban az fMRI-vizsgálat során nincs specifikus kognitív feladat. A résztvevőknek mozdulatlanul kellett maradniuk, becsukni a szemüket, ébren maradni, és semmire sem kellett rendszeresen gondolniuk³⁸^,39. A fejmozgás minimalizálása érdekében a résztvevõ fekszik fekve, fejét szorosan rögzítve az övvel és a habbal. A nyugalmi állapotú képeket EPI (echo-planar imaging) szekvenciával szereztük be. A letapogatási paraméterek a következők: átlapolt, ismétlési idő = 2000 ms, 33 axiális szeletek, vastagság = 3.0 mm, síkbeli felbontás = 64 * 64, visszhangidő = 30 ms, fordítási szög = 90, látómező = 240 * 240 mm, 210 térfogat (7 min). A szerkezeti képeket összegyűjtöttük egy T1-súlyozott 3D romlott gradiens-visszahívott szekvenciával, és az egész agyra kiterjedően gyűjtöttük (176 szeletek, ismétlési idő = 1700 ms, visszhangidő TE = 2.26 ms, szeletek vastagsága = 1.0 mm, átugrás = 0 mm , fordítási szög = 90 °, látómező = 240 * 240 mm, síkbeli felbontás = 256 * 256).

Az adatok előfeldolgozása

A nyugalmi adatokat REST és DPARSF (http://restfmri.org)⁴⁰. Az előfeldolgozás az első 10 időpontok eltávolítását (a jel egyensúlyának és a résztvevőknek a szkennelési zajhoz való alkalmazkodásának lehetővé tétele), fiziológiai korrekciót, a szeletek időzítését, térfogat-regisztrációt és a fejmozgás korrekcióját foglalta magában. Számos kellemetlenségi jel által okozott szennyeződést, ideértve a fehér anyag jelet, agyi gerinc folyadékot, a globális jelet és a hat mozgásvektort, visszamentettük. Az egyes alanyok képének idősorát mozgáskorrekcióval, a legkisebb négyzetek megközelítésével és egy hatparaméterű (merev test) lineáris transzformációval hajtottuk végre.⁴¹. Az egyes szerkezeti képeket lineáris transzformációval, mozgáskorrekció után együtt regisztráltuk az átlagos funkcionális képhez. A mozgással korrigált funkcionális térfogatokat térben normalizáltuk az MNI (Montreali Neurológiai Intézet) térhez, és ismételt mintákat vettünk 3 mm-es izotróp voxelekre az egységes szegmentálás során becsült normalizálási paraméterek felhasználásával. A további előfeldolgozás magában foglalja (1) a sáváteresztő szűrést 0.01 és 0.08 Hz között; (2) A funkcionális összekapcsolhatóság értékeléséhez először kiszámoltuk a Pearson-féle korrelációs együtthatót az egyes érdekelt régiók (ROI) átlagos jelintenzitásának időbeli lefutása között. Minden egyes korrelációs térképre Fisher r-z transzformációt alkalmaztunk, hogy a funkcionális kapcsolati értékek megközelítőleg normális eloszlását kapjuk, és ennek megfelelően paraméteres statisztikákat alkalmazzunk.

ROI kiválasztás pihenésben

A magvakat elsődlegesen a közzétett irodalom alapján választották meg, ahelyett, hogy a vetőmag-régiókat a feladatokból derítették volna ki, hogy elkerüljék a torzítást és javítsák a megállapítások általánosíthatóságát. A kontrollhálózat számára a magokat egy nemrégiben végzett FC-vizsgálat alapján határozták meg az 1000 fiatal felnőttek adatait felhasználva⁴² a frontalis-parietalis kontrollhálózat hat agyrégiót foglal magában. Az agy elülső és parietális területén helyezkednek el (részletes koordinátákat találhatnak a ábra 1). A szimmetrikus koordinátákat használtuk a magok jobb oldali féltekén való kiválasztására.

ábra 1

A kutatás során kiválasztott ROI-k.

A jutalomértékelési hálózat érdekében számos tanulmány javasolta, hogy az orbitofrontalis striatális áramkör támogassa a jövőbeli jutalmak eltérő típusainak konvertálását egyfajta belső valutává.¹⁸^,20^,21. Ez az áramkör magában foglalja a ventrális striatumot, a hátsó striatumot és az orbitofrontalis áramkört. Ezen felül a korábbi tanulmányok azt is kimutatták, hogy az amygdala hálózat a kulcsfontosságú régió, amely a jutalom értékelésének alapjául szolgál⁴³. Ezért ebben a tanulmányban az amygdala-t is bevontuk a jutalmazási hálózatba. Mivel a striatum, az amygdala relatív kicsi agyrégiók, az egész régiót magvakként választottuk meg. Az amygvát a Harvard-Oxford szubkortikális atlaszból vették ki; A striatumot Oxford-striatum-atlasz segítségével választottuk meg. Az OFC esetében a magokat metaanalízis alapján határoztuk meg⁴⁴^,45, amely két különálló oldalsó OFC funkcionális alrégiót javasol, az egyik a motivációtól független megerősítő reprezentációkban (−23, 30, −12 és 16, 29, −13), a másik pedig a viselkedést megváltoztató büntetők értékelésében (−32 , 40, −11 és 33, 39, −11). Lát ábra 1.

A fent kiválasztott magok közötti kapcsolatok csak a csoportszintű különbségeket biztosíthatják, és külön-külön megmutatják a belső kapcsolatokat a vezérlőhálózatban és a jutalomhálózatban. Ahhoz, hogy megtaláljuk a két hálózat közötti kölcsönhatásokat az egyes alanyok számára, és hogyan befolyásolják együttesen a viselkedést, szükségünk van egy „csomópontra”, amely mindkét hálózathoz csatlakozik. Ebben a tanulmányban a nucleus accumbens (NAcc) régiót választottuk ki kötő csomópontként vagy „mag” régióként, hogy összekapcsolódhassunk a kontroll és a jutalom hálózatok között, mert a NAcc fontos szerepet játszik az addikcióban⁴⁶, és bebizonyosodott, hogy értékes összekötő csomópont a függőségi tanulmányokban²¹. A NAcc-kat a Harvard-Oxford szubkortikális atlaszból is kinyerték.

Funkcionális kapcsolat kiszámítása

Mindegyik ROI-nak reprezentatív BOLD időtartamot kaptunk az ROX-on belüli összes voxel jelének átlagolásával. A funkcionális hálózatok irodalmai bebizonyították, hogy elválaszthatók a jobb és a bal félteke komponensei⁴⁷^,48^,49. Így ebben a tanulmányban először külön-külön kiszámoltuk az FC-k átlagértékét a bal és a jobb kontroll / jutalom hálózat ROI-ja között. Ezután e két FC átlagértékét vettük az egész FC indexnek. A NAcc és a végrehajtó / jutalom hálózat közötti korrelációt az alábbiak szerint számítottuk: Kiszámoltuk az FC átlagértékét a NAcc és a kontroll / jutalom hálózat ROI-ja között az azonos féltekén. Ezután ezeknek a félgömb alakú FC-knek az átlagértékét vettük az összes FC-indexnek.

Eredmények

FC különbség a kontroll hálózatban az IGD és a HC között

ábra 2 az FC-t mutatja az IGD és a HC vezérlőhálózatában. A HC kontrollcsoportjában az FC szignifikánsan magasabb, mint az IGD-ben, mind az egész agyban, mind a féltekén (HC jelentéktelen jelentőségű, mint az IGD az FC bal oldali kontrollhálózatában).

A kontrollhálózat kompozit FC indexei az IGD és a HC csoportokban különböző összehasonlításokban: az egész agy (bal), bal félteke (középső) és jobb agyfélteke (jobb).

FC különbség a jutalmi hálózatban az IGD és a HC között

ábra 3 az FC jutalom hálózatát mutatja az IGD-ben és a HC-ben. Az IGD jutalom hálózatában az FC csaknem szignifikánsan magasabb, mint a teljes agy HC-jében (p = 0.060) és a bal félteke (p = 0.061). Bár az IGD jobb FC-n mutat, mint a HC a jobb oldali féltekén, ez azonban nem éri el a statisztikai szignifikanciát (p = 0.112).

Az jutalomhálózat kompozit FC indexei az IGD és a HC csoportokban különféle összehasonlításokban: az egész agy (bal), bal agyfélteke (középső) és jobb agyfélteke (jobb).

Interakciók a vezérlőhálózat és a jutalomhálózat között

Kiszámoltuk a kontroll hálózat és a jutalomhálózat közötti kölcsönhatásokat az egész agy és a félgömb szintjén. Az első sor Ábra 4 megmutatja a kontroll hálózat és a jutalomhálózat közötti kapcsolatot az egész agyban minden alanyban (balra) és csoportokban (jobbra). Megtalálhatjuk, hogy az FC a kontroll hálózatban negatív korrelációban van a jutalom hálózattal minden alanycsoportban. A második sor ábrái azt mutatják, hogy a vezérlőhálózat fordítva korrelált a bal oldali féltekén lévő jutalmazási hálózattal. A jobb féltekén (harmadik sor) azonban, bár negatív tendenciákat mutatnak, ezek a korrelációk nem érik el a statisztikai szignifikanciát (Ennek oka az lehet, hogy az összes kontrollhálózati ROI-t a bal féltekén határozták meg. A jobb féltekén a ROI-kat a bal félteke szimmetrikusan). A negyedik sor a kontroll és a jutalmazási hálózat közötti félteke közötti interakciókat mutatta be. Megtalálhatjuk a negatív korrelációt is a vezérlőhálózat és a jutalomhálózat között. Mindent figyelembe véve, bár ezen összefüggések közül néhány nem éri el a statisztikai szignifikanciát, mégis arra következtethetünk, hogy a vezérlőhálózat negatívan kapcsolódik a jutalomhálózathoz.

ábra 4

A kontroll hálózat és a jutalom hálózati mutatók közötti kapcsolat minden alanyban (balra), IGD (középső) és a HC csoportban (jobbra).

Megbeszélés

Alacsonyabb ellenőrzési hálózati szinkronizálás és magasabb jutalomú hálózati szinkronizálás az IGD alanyokban

Ebben a tanulmányban megfigyeltük az IGD alanyok végrehajtó kontrollhálózatának szinkronitását a HC-hez viszonyítva. Az időbeli kötési modell szerint az agyi jelek szinkronizálása az agyi régiók között kritikus jelentőségű az idegi kommunikáció megkönnyítésében³¹. Így a vezérlőhálózat csökkenő szinkroniája azt jelezheti, hogy az IGD-alanyok hosszú ideje tartó online játékai rontották végrehajtó ellenőrzési rendszerüket. Korábbi tanulmányok azt találták, hogy az FC egy adott hálózatban előre jelezheti a releváns viselkedési teljesítményt³⁰^,50^,51. A feladat alapú fMRI-vizsgálatok azt is kimutatták, hogy az IGD-betegek kevésbé mutatják a válaszgátlást, mint az egészséges kontrollok⁸^,9^,11^,12. Az ilyen válaszadási tendenciákat úgy tűnik, hogy befolyásolják az online játékkal kapcsolatos ingerek, amelyek rosszabb teljesítményt mutatnak az IGD-ben, mint a nem IGD-betegekben⁹. Az IGD látszólagos sorváltása és kognitív kontrollhiánya az ezen folyamatok alapjául szolgáló idegi áramkörökben a nem hatékony feldolgozáshoz kapcsolódhat, ezek közül néhány az IGD súlyosságával kapcsolatban¹².

A jutalmazási hálózatban az FC az IGD-ben kissé szignifikánsan magasabb, mint a HC-ben. Az IGD-ben a jutalomhálózat-magvak közötti szorosabb kapcsolatok arra utaltak, hogy fokozottabb jutalom-vágyat mutattak, mint a HC csoportnál. A feladat alapú fMRI-tanulmányok bizonyítékokat mutattak arra, hogy az jutalomérzékenység megemelkedett az IGD-betegek körében az egészséges kontrollokkal összehasonlítva²^,9^,14^,15 enyhe és extrém helyzetekben egyaránt. A fokozott jutalomérzékenység hozzájárulhat az online játékok iránti fokozott vágyakhoz, mivel az IGD alanyai erősebb jutalmat kaphatnak. És a hosszú távú online játék arra készteti a játékosokat, hogy megengedjenek maguknak a virtuális élményeknek, és újra éljék ezeket a tapasztalatokat a való életben⁵².

Kiegyensúlyozatlan korreláció a kontroll és a jutalmazási hálózat között

A végrehajtó ellenőrzési hálózat és a jutalmazási hálózat közötti kölcsönhatások további tesztelésére és annak megállapítására, hogy ezek hogyan befolyásolják együttesen az egyes alanyok végső viselkedését, az NAcc-t választottuk összekötő csomópontként vagy „magterületként”, hogy összekapcsoljuk a végrehajtó kontrollt és a jutalmat hálózatok. ábra 4 azt mutatja, hogy a végrehajtó vezérlőhálózat és a jutalomhálózat mutatói szignifikáns inverz arányokkal rendelkeznek, ami arra utal, hogy minél erősebb a jutalomhálózati kapcsolat, annál gyengébb a vezérlőhálózati kapcsolat. Ez a két hálózat vonzó és vonzó módon működik együtt, ahol az erős motiváció a végrehajtó ellenőrzési kör zavarásához vezet, az erős vezetői kontroll pedig a motivációs vágyak gátlásához vezet.⁵³.

Korábbi tanulmányok kimutatták, hogy a végrehajtó kontrollrendszer elősegíti a motivációs motivációk feletti kognitív és viselkedési irányítást, és lehetővé teheti az egyének számára, hogy gátolják a vágyakat és a jutalomra törekvő magatartást⁵⁴^,55^,56. A végrehajtó ellenőrzési hálózat és a jutalomhálózat közötti fordított arány nagyban hozzájárulhat az IGD alapját képező addiktív mechanizmus megértéséhez: A jutalomérzékelés megnövekedett nyerése vagy kellemes élmény során fokozhatja az online játék vágyát. Eközben a végrehajtói ellenőrzés hátrányai az ilyen vágyak nem hatékony gátlásához vezethetnek, ami lehetővé teheti a vágyak, vágyak vagy vágyak uralmát, és túlzott online játékhoz vezethet.

A végrehajtó ellenőrzési hálózat és a jutalmazási hálózat közötti kiegyensúlyozatlan funkcionális kapcsolat szintén fényt deríthet az IGD döntéshozatalának megértésére. A tanulmányok kimutatták, hogy az IGD-alanyok a tapasztalati eredmények figyelmének csökkenését mutatják a jövőbeli döntések meghozatalakor⁵². A tapasztalatok azonnali jutalmazásában való részvétel (pl. Online játék) és a hosszú távú káros következmények (például a szerencsejátékra fordított idő felhasználása a hosszabb távú foglalkoztatási sikerhez kapcsolódó tevékenységek elvégzése) közötti döntéshozatalban úgy tekinthető, hogy az IGD-vel rendelkezők „Rövidlátás a jövőért”, ahogyan azt a kábítószer-függőségeknél leírták⁵⁷^,58^,59. Az azonnali jutalom erőteljes jutalmazási hálózata szinkronizálhatja a döntéshozatali folyamatot az impulzus gátlására, ami ésszerű lehet az azonnali jutalom felé mutató értékelési alapú döntéshozatali folyamat magyarázataként, ami az impulzív online játékmenethez vezet. Ezenkívül a jutalomra törekvő magatartást rövid távú online tapasztalatok révén is megerősíthetik, ami addiktív online játék-játék ördögi köréhez vezet.⁷.

Összefoglalva, ez a tanulmány kimutatta, hogy az IGD-alanyok agyi hálózatok szinkronjában bekövetkezett változások (csökkenés / növekedés) arra utalnak, hogy az e folyamatok alapjául szolgáló idegi áramkörök nem hatékonyak / túlságosan feldolgozottak. A végrehajtó ellenőrzési hálózat és a jutalomhálózat közötti fordított arány arra utal, hogy a végrehajtói kontroll károsodása a túlzott online játékokkal szembeni fokozott vágyak hatástalan gátlásához vezet. Ezek az eredmények rávilágíthatnak az IGD mechanisztikus megértésére. Ezenkívül az IGD és a kábítószer-függőség hasonló jellemzői (például a heroin-függőség) arra utalnak, hogy az IGD megoszthatja a hasonló idegi alapokat más típusú függőségekkel.

korlátozások

Itt számos korlátozással kell foglalkozni. Először is, mivel csak kevés nő függ az online játékoktól, ebben a tanulmányban csak férfi alanyokat választottunk ki. A nemek közötti egyensúlyhiány korlátozhatja a végső következtetéseket. Másodszor, a kontrollhálózatok és a jutalomhálózatok közötti kölcsönhatások kiszámításakor az NAcc-t választottuk magként a NAcc és a korábbi irodalmak funkcionalitása alapján. Nem tudjuk, hogy vannak-e jobb magok ehhez a számításhoz. Harmadszor, a jelen tanulmány csak az IAD-alanyok jelenlegi állapotainak feltárásáról árulkodott, e tényezők között nem tudunk oksági következtetéseket levonni. Negyedszer, a végrehajtó vezérlő hálózat jobb félteke ROI -inak kiválasztásakor a szimmetrikus koordinátákat használtuk a bal félteke szerint, ez lehet az oka annak, hogy a jobb félteke indexei alacsonyabbak, mint a bal féltekén.

Szerzői hozzájárulások

GD megtervezte a kísérletet és elkészítette a kézirat első tervezetét. Az XL és az XD összegyűjtötte és elemezte az adatokat, elkészítette az ábrákat. YH és CX megvitatták az eredményeket, tanácsot adtak értelmezésükhöz és hozzájárultak a kézirat végleges tervezetéhez. Minden szerző hozzájárult a végső kézirat elkészítéséhez és jóváhagyását.

Köszönetnyilvánítás

Ezt a kutatást a Kínai Nemzeti Természettudományi Alapítvány (31371023) támogatta. A finanszírozónak nem volt további szerepe a tanulmánytervezésben; az adatok gyűjtése, elemzése és értelmezése; a jelentés írásában; vagy a papír közzétételre való benyújtásának döntésében.

Referenciák

Holden C. „Viselkedési” függőségek: léteznek-e? Science 294, 980–982, (2001). 10.1126 / science.294.5544.980 [PubMed] [Cross Ref]
Dong G., Hu Y. és Lin X. Jutalom / büntetés érzékenysége az internetes függők körében: implikációk addiktív viselkedésükre. Prog neuro-psychopharm biol psychiat 46, 139–145 (2013). [PubMed]
Weinstein A. & Lejoyeux M. Internetfüggőség vagy túlzott internethasználat. Am J Drug Alcohol Ab 36, 277–283 (2010). [PubMed]
Dong G., Lu Q., Zhou H. & Zhao X. Előzmény vagy folytatás: kóros rendellenességek az internet-függőségi rendellenességben szenvedőknél. PloS one 6, e14703 (2011). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Petry NM és O'Brien CP internetes játékzavar és a DSM-5. Addiction 108, 1186–1187 (2013). [PubMed]
American Psychiatric Association. A mentális rendellenességek diagnosztikai és statisztikai kézikönyve (5. Kiadás) [145] (American Psychiatric Publishing, Washington DC, 2013).
Dong G. & Potenza MN Az internetes játékzavar kognitív-viselkedési modellje: elméleti alapok és klinikai vonatkozások. J psychia res 58, 7–11 (2014). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Dong G., Zhou H. & Zhao X. Impulzus gátlás internetfüggőséggel küzdő embereknél: elektrofiziológiai bizonyítékok egy Go / NoGo tanulmányból. Neurosci lett 485, 138–142 (2010). [PubMed]
Zhou Z., Yuan G. & Yao J. Kognitív elfogultság az internetes játékokkal kapcsolatos képek és az internetes játékfüggőséggel rendelkező egyének vezetői deficitje felé. PloS one 7, e48961 (2012). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Dong G., Lin X., Zhou H. & Lu Q. Kognitív rugalmasság az internet-függõkben: fMRI-bizonyítékok nehezen könnyû és könnyen nehéz kapcsolási helyzetekbõl. Addict Behav 39, 677–683 (2014). [PubMed]
Dong G., Zhou H. & Zhao X. A férfi internetes függők a végrehajtó kontroll képességének romlását mutatják: bizonyítékok egy színes szóval ellátott Stroop feladatból. Neurosci lett 499, 114–118 (2011). [PubMed]
Dong G., Shen Y., Huang J. és Du X. Hibás monitorozási funkció az internet-függőségi rendellenességben szenvedőknél: eseményekkel kapcsolatos FMRI-tanulmány. Eur addict res 19., 269–275 (2013). [PubMed]
Littel M. és mtsai. Hibafeldolgozás és a válaszok gátlása túlzott számítógépes játékban: eseményekkel kapcsolatos potenciális tanulmány. Addiktum 17, 934 – 947 (2012). [PubMed]
Dong G., Huang J. & Du X. Fokozott jutalomérzékenység és csökkent veszteségérzékenység az internetes függőknél: fMRI-vizsgálat egy találgatási feladat során. J psychiatry res 45, 1525–1529 (2011). [PubMed]
Dong G., DeVito E., Huang J. és Du X. A diffúziós tenzor képalkotása feltárja a thalamus és a hátsó cinguláris kéreg rendellenességeit az internetes játékfüggőkben. J psychiatry res 46, 1212–1216 (2012). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Ko CH és mtsai. A játékkal kapcsolatos agyi tevékenységek az online játékfüggőség sürgetésére. J pszichiátria res. 43, 739 – 747 (2009). [PubMed]
Ko CH és mtsai. Az agyi aktiválások mind a dákó által indukált szerencsejáték, mind a dohányzás iránti vágyak esetében az internetes játékfüggőséggel és a nikotinfüggőséggel társultak. J pszichiátria res. 47, 486 – 493 (2013). [PubMed]
Montague PR & Berns GS Ideggazdaságtan és az értékelés biológiai szubsztrátjai. Neuron 36, 265–284 (2002). [PubMed]
McClure SM, Ericson KM, Laibson DI, Loewenstein G. & Cohen JD Időbeli diszkontálás az elsődleges jutalmakért. J Neurosci 27, 5796–5804 (2007). [PubMed]
Monterosso J., Piray P. & Luo S. Neuroökonómia és a függőség vizsgálata. Biol Psychiatry 72, 107–112 (2012). [PubMed]
C. Xie és mtsai. Kiegyensúlyozatlan funkcionális kapcsolat az értékelési hálózatok között az abstinens heroinfüggő alanyokban. Molnás pszichiátria 19, 10 – 12 (2014). [PubMed]
Barros-Loscertales A. és mtsai. Alacsonyabb aktiválás a jobb oldali elülső parietális hálózatban egy Stroop számláló feladat során egy kokainfüggő csoportban. Pszichiátria res 194, 111 – 118 (2011). [PubMed]
Goldstein RZ és Volkow ND Kábítószer-függőség és mögöttes neurobiológiai alapjai: neurofelvételes bizonyítékok a frontális kéreg bevonására. Az Am J pszichiátria 159, 1642–1652 (2002). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Volkow ND és mtsai. A kábítószer-vágy kognitív szabályozása gátolja az agy jutalmazási régióit a kokainhasználókkal szemben. NeuroImage 49, 2536 – 2543 (2010). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Fox MD & Raichle ME Az agyi aktivitás spontán ingadozása, amelyet funkcionális mágneses rezonancia képalkotással figyeltek meg. Nat rev. Neurosci 8, 700–711 (2007). [PubMed]
Zhu Q., Zhang JD, Luo YLL, Dilks DD & Liu J. A nyugalmi állapot idegi aktivitása az arcszelektív kortikális régiókban viselkedés szempontjából releváns. J Neurosci 31, 10323–10330 (2011). [PubMed]
Greicius MD, Supekar K., Menon V. & Dougherty RF Nyugalmi állapotú funkcionális kapcsolat tükrözi a strukturális kapcsolatot az alapértelmezett módú hálózatban. Cereb cortex 19, 72–78 (2009). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Honey CJ és mtsai. Az emberi nyugalmi állapotú funkcionális összekapcsolódás előrejelzése a strukturális összeköttetésekből. PNAS 106, 2035 – 2040 (2009). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Vincent JL és mtsai. Belső funkcionális architektúra az érzéstelenített majom agyában. Természet 447, 83 – 86 (2007). [PubMed]
Seeley WW és mtsai. Szétválasztható belső kapcsolati hálózatok a bonyolult feldolgozáshoz és a végrehajtó ellenőrzéshez. J Neurosci 27, 2349 – 2356 (2007). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Engel AK, Fries P. és Singer W. Dinamikus jóslatok: oszcillációk és szinkron a felülről lefelé történő feldolgozásban. Nat rev. Neurosci 2, 704–716 (2001). [PubMed]
Cox CL és mtsai. Nyugodt agya VIGYÁZAT a kockázatos viselkedésedről. PloS egy 5, e12296 (2010). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Lecrubier Y. és mtsai. A mini nemzetközi neuropszichiátriai interjú (MINI). Rövid diagnosztikai strukturált interjú: megbízhatóság és érvényesség a CIDI szerint. Europ Psychiatry 12, 224 – 231 (1997).
Beck AT, Ward CH, Mendelson M., Mock J. & Erbaugh J. A depresszió mérésének jegyzéke. Arch Gen Psychiatry 4, 561–571 (1961). [PubMed]
Fiatal KS internetes függőségi teszt (IAT)http://netaddiction.com/index.php?option=combfquiz&view=onepage&catid=46&Itemid=106> (2009). A hozzáférés időpontja: 09. 09. 2009.
Widyanto L. & McMurran M. Az internetes függőségi teszt pszichometriai tulajdonságai. Cyberpsychol viselkedés 7, 443–450 (2004). [PubMed]
Widyanto L., Griffiths MD & Brunsden V. Az internetes függőségi teszt, az internethez kapcsolódó problémaméret és az öndiagnosztika pszichometriai összehasonlítása. Cyberpsychol, behavior soc netw 14, 141–149 (2011). [PubMed]
Zang Y., Jiang T., Lu Y., He Y. & Tian L. Regionális homogenitás megközelítés az fMRI adatok elemzéséhez. Neuroimage 22, 394–400 (2004). [PubMed]
Te H. és mtsai. Megváltozott regionális homogenitás a motorkéregben többszörös rendszer atrófiás betegek esetén. Neurosci Lett 502, 18 – 23 (2011). [PubMed]
Yan C.-G. & Zang Y.-F. DPARSF: MATLAB eszköztár a nyugalmi állapotú fMRI „csővezeték” adatelemzéséhez. Front syst neurosci 4, 13, e3389 (2010). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Friston KJ, Frith CD, Frackowiak RS & Turner R. Dinamikus agyi válaszok jellemzése fMRI-vel: többváltozós megközelítés. NeuroImage 2, 166–172 (1995). [PubMed]
Yeo BT és mtsai. Az emberi agykéreg szervezete a belső funkcionális összefüggésekkel becsülve. J neurofiziol 106, 1125 – 1165 (2011). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Waraczynski MA A központi kiterjesztett amygdala-hálózat mint a jutalombecslés alapjául szolgáló javasolt áramkör. Neurosci biobehav rev 30, 472 – 496 (2006). [PubMed]
Kringelbach ML & Rolls ET Az emberi orbitofrontális kéreg funkcionális neuroanatómiája: bizonyítékok a neuroimaging és a neuropsychology részéről. Prog neurobiol 72, 341–372 (2004). [PubMed]
Wilcox CE, Teshiba TM, Merideth F., Ling J. & Mayer AR. Fokozott reaktivitás és fronto-sztriatális funkcionális kapcsolat a kokainfogyasztási rendellenességekben. Drug alco depeend 115, 137–144 (2011). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Everitt BJ & Robbins TW A drogfüggőség erősítésének idegrendszere: a cselekvéstől a szokásokon át a kényszerig. Nat neurosci 8, 1481–1489 (2005). [PubMed]
Shirer WR, Ryali S., Rykhlevskaia E., Menon V. & Greicius MD A szubjektumvezérelt kognitív állapotok dekódolása teljes agyi kapcsolódási mintákkal. Agykéreg 22, 158–165 (2012). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Damoiseaux JS és mtsai. Egészséges alanyok közötti következetes nyugalmi állapotú hálózatok. PNAS 103, 13848 – 13853 (2006). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
C. Habas és mtsai. Különböző kisagyi hozzájárulások a belső kapcsolati hálózatokhoz. J Neurosci 29, 8586 – 8594 (2009). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Spreng RN, Stevens WD, Chamberlain JP, Gilmore AW & Schacter DL Az alapértelmezett hálózati tevékenység, a frontoparietális vezérlőhálózattal párosítva, támogatja a célirányos megismerést. NeuroImage 53, 303–317 (2010). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Krmpotich TD és mtsai. A nyugalmi állapot aktivitása a bal végrehajtó ellenőrzési hálózatban a viselkedéses megközelítéssel jár, és fokozódik az anyagfüggőségben. A kábítószer-alkohol függ az 129-től, az 1 – 7-től (2013). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Dong G., Hu Y., Lin X. és Lu Q. Mi készteti az internetfüggőket az online játékra akkor is, ha súlyos negatív következményekkel szembesülnek? Lehetséges magyarázatok egy fMRI vizsgálatból. Biol psychol 94, 282–289 (2013). [PubMed]
Miller EK és Cohen JD A prefrontális kéreg működésének integratív elmélete. Annu Rev Neurosci 24, 167–202 (2001). [PubMed]
Sofuoglu M., DeVito EE, Waters AJ & Carroll KM A kognitív javítás a kábítószer-függőség kezelésében. Neuropharmacol 64, 452–463 (2013). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Everitt BJ és mtsai. Orbitális prefrontalis kéreg és drogfüggőség laboratóriumi állatokban és emberekben. Éves NY Acad Sci 1121, 576 – 597 (2007). [PubMed]
Goldstein RZ és Volkow ND A prefrontális kéreg diszfunkciója függőségben: idegképalkotó eredmények és klinikai következmények. Nat rev. Neurosci 12, 652–669 (2011). [PMC ingyenes cikk] [PubMed]
Pawlikowski M. & Brand M. Túlzott internetes játékok és döntéshozatal: a World of Warcraft túlzott játékosainak problémái vannak-e a kockázatos körülmények között történő döntéshozatalban? Psychiatry res 188, 428–433 (2011). [PubMed]
Floros G. & Siomos K. A videojáték-műfajok és az internetes függőség választási mintái. Cyberpsycholo, behavior social netw 15, 417–424 (2012). [PubMed]
Bechara A., Dolan S. & Hindes A. Döntéshozatal és függőség (II. Rész): myopia a jövőre nézve vagy túlérzékenység a jutalomra? Neuropsychologia 40, 1690–1705 (2002). [PubMed]