Nannan Pan- ը1 †, Յունքսին Յանը2 †, Xin Du1, Xin Qi1, Գուջին Դու3, Yang Zhang1, Xiaodong Li- ն3* եւ 
Quan Zhang- ը1*- 1Ռիադիոլոգիայի բաժանմունք եւ ֆունկցիոնալ նկարագրության Tianjin Key լաբորատորիա, Թիանջինի բժշկական համալսարանի ընդհանուր հիվանդանոց, Թիանջին, Չինաստան
- 2Հոգեբանության բաժին, Լինի Չորրորդ ժողովրդական հիվանդանոց, Լինի, Չինաստան
- 3Ռադիոլոգիայի բաժանմունք, Լինիի ժողովրդական հիվանդանոց, Լինին, Չինաստան
Ինտերնետի զարգացման շնորհիվ դեռահասների թիվը գնալով ավելանում է չափազանց շատ առցանց խաղով, ինչը հանգեցնում է անբարենպաստ ազդեցությունների անհատների և հասարակության վրա: Նախորդ ուսումնասիրությունները ցույց են տվել, որ գորշ նյութի փոփոխված ծավալը (GMV) ինտերնետային խաղերի խանգարում ունեցող անձանց մոտ է (IGD), բայց դեռահասների համար դեռևս անորոշ է ամբողջ ուղեղի IGD- ի և GMV- ի հակվածության միջև կապը: Սույն ուսումնասիրության ընթացքում բարձր լուծաչափով անատոմիական պատկերացում է իրականացվել 67 արական սեռի դեռահասների վրա, ովքեր խաղացել են առցանց խաղեր. և Յանգի Ինտերնետային կախվածության թեստը (IAT) անցկացվել է IGD- ի հակվածությունը ստուգելու համար: Կրթության տարիքը և տարիները վերահսկելուց հետո օգտագործվել է FMRIB Softwareրագրակազմի գրադարան (FSL) ՝ վոքսելի վրա հիմնված փոխհարաբերությունները հաշվարկելու համար GMV- ի և IAT գնահատականի միջև: Երկկողմանի հետցենտրոնային գյուրի (postCG), երկկողմանի նախակենտրոնական գյուրի (preCG), աջ նախակրթյունի, ձախ հետևի միջնազգեստային կեղևի (pMCC), ձախ ստորին պարիետալ բլթի (IPL) և աջ միջին ճակատային գրուսի (MFG) GMV- ներ բացասականորեն փոխկապակցված էին IAT գնահատականի հետ: Համապատասխանությունը դեռ առկա էր երկկողմ postCG- ի, ձախ preCG- ի, ձախ pMCC- ի և աջ MFG- ի IAT գնահատականի և GMV- ների միջև առցանց խաղի խաղալու ընդհանուր ժամանակը վերահսկելուց հետո: Երբ մասնակիցները բաժանվում էին երկու խմբի ՝ ըստ IAT գնահատման, այս IAT- ի հետ կապված ուղեղի շրջանների GMV- ները ավելի ցածր էին IAT գնահատման ենթախմբում (IAT միավոր> 50), քան ցածր IAT միավորների ենթախմբում (IAT գնահատական ≤50): Մեր արդյունքները ենթադրում էին, որ ուղեղի շրջանների ԳՄՎ-ները, որոնք ներգրավված էին սենսոր-շարժիչ գործընթացում և ճանաչողական հսկողության մեջ, կապված էին IGD տենդենցի հետ: Այս հայտնագործությունները կարող են հանգեցնել նոր թիրախների կանխարգելման և ՄGԳ կանխարգելման համար:
ներածություն
Վերջին տասնամյակների ընթացքում ինտերնետը կարեւոր դեր է խաղացել մեր կյանքում: Այնուամենայնիվ, ավելի ու ավելի շատ դեռահասները սովորում են Ինտերնետում եւ խաղում են չափից ավելի օնլայն խաղ, ինչը հանգեցնում է դեռահասների եւ հասարակության անբարենպաստ ազդեցությանը: Էպիդեմիոլոգիական ուսումնասիրությունը ցույց է տվել, որ Ինտերնետային խաղերի խանգարում (IGD), ինտերնետի կախվածության ենթատիպ (IA) (1), շատ տարածված հոգեկան առողջության խնդիր էր Չինաստանի դեռահասների շրջանում (2): Հետեւաբար, ավելի ու ավելի շատ ուսումնասիրություններ են կենտրոնացել IGD- ի նյարդոմեխանիկացման վրա եւ նպատակ ունենալով նպաստել IGD- ի կանխարգելմանը եւ բուժմանը:
Ուղեղի կառուցվածքային նյարդաբուծությունը կարող է օգտագործվել ուղեղի մեխանիզմների անհատականության հատկանիշների ուսումնասիրման համար (3-5): Նախկինում կառուցվածքային ուսումնասիրությունները ցույց են տվել, որ IGD- ով անհատները գորշ հարցերում (GM) կառուցվածքային աննորմալություններ են ունեցել, ինչպիսիք են `գորշանյութի (GMV) կամ գրիպի խտության նվազեցում բազմակի կորտիկային եւ ենթակորթական տարածքներում (6-11), ինչպես նաեւ ֆրոնտալ եւ ժամանակավոր շրջաններում GMV- ի աճը8, 12): Այս ուսումնասիրությունները ցույց են տվել, որ ճարպային, ժամանակավոր, պարիետալ եւ ենթակորթական շրջաններում, ինչպիսիք են վենդրալ ստիատումի բազմաթիվ ուղեղի տարածությունները կապված են IA- ի հետ, ինչը նպաստեց IA- ի neuromechanisms- ի ընկալմանը: Այնուամենայնիվ, նախորդ ուսումնասիրությունների մեծամասնությունը ուղղակիորեն կենտրոնացած է IA- ի կամ IGD- ի վրա, որը ախտորոշվել է կլինիկական հարցաթերթիկի միջոցով, ինչպիսիք են Ինտերնետ կախվածության թեստը (IAT) եւ համեմատել IGD- ի անհատների եւ առողջ վերահսկողության միջեւ վարքի եւ ուղեղի գործառույթների եւ կառուցվածքի տարբերությունները: Ի դեպ, ոչ բոլոր այն մարդիկ, ովքեր խաղում են օնլայն խաղ, տառապում են IGD- ից (13): Հետեւաբար, անհրաժեշտ է IGD- ի տարբեր մակարդակ ունեցող օնլայն խաղացող խաղացողների կառուցվածքային փոխհարաբերությունների ուսումնասիրություն, եւ ոչ միայն IGD ախտորոշման հետ կապված անհատները:
Վերջերս երեք հետազոտություններ ուղղակիորեն կենտրոնացան IA- ի միտման նյարդային ասոցիացիաների վրա: Wen եւ Hsieh (14) ուսումնասիրել է ուղեղի ֆունկցիոնալ կապերի եւ IA մակարդակի միջեւ եղած հարաբերությունները (19-29 տարի) եւ հայտնաբերել երկու հիմնական ցանցերը, որոնք հիմնականում բաղկացած էին ճակատային շրջաններից, փոխկապակցված էին IA- ի միտումով: Լի եւ այլն: (15) արձանագրեց, որ ճիշտ dorsolateral prefrontal cortex- ի կառուցվածքը եւ ֆունկցիոնալ կապը դրականորեն փոխկապակցված են առողջ երիտասարդ չափահասների խմբում (18-27 տարի) IAT- ի հետ: Մի ուսումնասիրություն Kühn (16) հայտնաբերել է, որ ուղեղի շրջաններում գլխուղեղային ճառագայթային ցանցի ներթափանցումը փոխկապակցված է ինտերնետի ավելցուկային օգտագործման հետ, որը գնահատվում է IAT- ի հաշվարկով: Բացի այդ, նախորդ ուսումնասիրությունները ցույց են տվել, որ GMV- ի փոփոխությունները վերաբերում էին IGD- ի առարկաների առցանց հակումների ծանրությանը: Օրինակ, Weng et al. ցույց տվեց, որ աջ orbitofrontal ծղոտի եւ երկկողմանի insula GMVs դրականորեն փոխկապակցված IGD սուբյեկտների առցանց խաղային կախվածության ծանրության հետ (7): Cai եւ այլն: հաղորդում է, որ միջուկային հեծանիվների GMV աճը կապված էր IGD- ի գնահատականների հետ IGD ֆիզիկական անձանց (17): Ուսումնասիրությունը, Zhou et al. ցույց տվեց, որ աջ ORbitofrontal cortex- ում ցածր GMV- ը կապված է ինտերնետի խաղացողների շրջանում ավելի բարձր առցանց վիդեո խաղերի կախվածության ծանրությունից18): Այս ուսումնասիրությունները ցույց են տվել, որ ուղեղի կառուցվածքը եւ գործառույթները կապված են IA մակարդակի հետ: Այնուամենայնիվ, IGD- ի եւ GMV- ի ուղեղի միջեւ եղած փոխհարաբերությունները դեռեւս հստակ գնահատվում են դեռահասների (14-18 տարի): 14- ի եւ 18 տարիքի միջեւ դեռահասը գտնվում է հոգեբանական զարգացման կարեւոր փուլում եւ հակված է կախվածության եւ անբարենպաստ ազդեցությունների (19, 20): Բժիշկների նկատմամբ ունեցած շատ ուսումնասիրություններ ուշադրություն դարձրին 14- ից մինչեւ 18 տարեկանում դեռահասների (21, 22): Մեծ ընտրանքային հետազոտությունը ցույց է տվել, որ IGD- ն շատ տարածված է չինական տարրական եւ միջնակարգ դպրոցների աշակերտների համար, ովքեր ունեն 22.5% դեպքեր, ովքեր խաղում են օնլայն խաղեր (2): Հետեւաբար, ավելի անհրաժեշտ է ուղեղի կառուցվածքային փոխհարաբերությունները հետաքննել դեռահասների շրջանում IGD- ի միտումով (14-18 տարի):
Բացի այդ, նախորդ ուսումնասիրությունները ցույց են տվել, որ երկարաժամկետ օնլայն խաղը կարող է հանգեցնել ուղեղի կառուցվածքային վերակազմակերպմանը օնլայն խաղացողների (12, 23, 24): GMV- ները ventrolateral prefrontal cortex- ում, dorsolateral prefrontal cortex- ում, լրացուցիչ ավտոմոբիլային տարածությունում եւ rostral front cingulate cortex- ով, կապված են IA խանգարում ունեցող դեռահասների հետ խաղում օնլայն խաղերի տեւողության հետ6, 25): Հետեւաբար, արդյոք օնլայն խաղերի տեւողությունը ազդում է GMV- ի եւ IGD- ի միջեւ փոխհարաբերությունների վրա:
Սույն ուսումնասիրության մեջ հավաքագրվել են 67 տղամարդկանց դեռահասները (14-18 տարի), ովքեր խաղացել են օնլայն խաղեր: Voxel- ի վրա հիմնված հարաբերակցության վերլուծությունը կատարվել է IAT հաշվի հետ կապված ուղեղի շրջանները հայտնաբերելու համար, նախքան խաղի ընթացքում խաղարկվելու ընդհանուր ժամանակի վերահսկելը: Նախորդ ուսումնասիրությունների հիման վրա նախադեպային ճառագայթային սխեմաները սերտորեն կապված են կախվածության հետ: Ventral striatum մասնակցեց սովորության սովորելու եւ պարգեւատրման գործընթացին ներգրավված կախվածություն (26, 27), իսկ պարգեւատրման գործընթացի վրա prefrontal ծղոտի նվազեցման վերահսկողության ազդեցությունը կախվածության մեխանիզմներից մեկն է (28, 29): Հետեւաբար, մենք ենթադրեցինք, որ IGD- ի միտումը կարող է կապված լինել ուղեղի տարածաշրջանների հետ, կապված ճանաչողական վերահսկողության (prefrontal cortex) եւ հատուցող գործընթացի (ventral striatum) հետ: Այս ուսումնասիրությունը կարող է առաջ բերել նոր թիրախներ դեռահասների շրջանում IGD- ի կանխարգելման եւ բուժման համար:
Նյութեր եւ մեթոդներ
Առարկաներ
Այս ուսումնասիրության մեջ հավաքվել են վեց յոթ անջատված դեռահաս (14-18 տարեկան, միջին 15.54 ± 0.14), ովքեր խաղացել են օնլայն խաղ: 67- ի 20 ուսանողներ Առողջապահական դպրոցի ուսանողների եւ 47- ի 67- ի ուսանողներն էին այն երեխաները, որոնց ծնողները հնարավոր է եղել IGD- ի պատճառով հոգեբույժի մոտ: Բոլոր մասնակիցները կրթություն ստացան 6-12 տարի, սկսած տարրական դպրոցից մինչեւ ավագ դպրոց: Բոլոր մասնակիցները օնլայն խաղ անցկացնելու ավելի շատ գումար էին ծախսել, քան 80% -ը: Այս ուսումնասիրության մեջ ընդգրկված էին միայն տղամարդկանց հասակակիցները, քանի որ կանայք համեմատաբար փոքր թվով խաղում են առցանց խաղեր եւ տառապում են IGD- ից (2, 30): Բացառությամբ չափանիշները ներառում էին հետեւյալը. ցանկացած նյարդաբանական կամ հոգեբուժական հիվանդության առկայություն, ինչպիսիք են անքնության, միգրացիայի, ականջոցի եւ ուշադրության պակասի hyperactive խանգարում; ֆիզիկական հիվանդության պատմություն, ինչպիսիք են ուղեղի վնասվածքը, ուղեղի ուռուցքները կամ էպիլեպսիան, որը գնահատվում է ըստ կլինիկական գնահատումների եւ բժշկական գրառումների. ՄՌՀ հակասություն; եւ տեսանելի անբավարարություն `պայմանական ՄՌԳ-ի վրա: Սույն ուսումնասիրությունը հաստատվել է Տիենջին բժշկական համալսարանի ընդհանուր հիվանդանոցի էթիկայի հանձնաժողովում, եւ բոլոր մասնակիցները եւ նրանց խնամակալները գրավոր տեղեկացված համաձայնություն են տալիս ինստիտուցիոնալ ուղեցույցների համաձայն:
Հարցաթերթիկ
Ինտերնետային կախվածության փորձարկումը օգտագործվել է IGD- ի այս ուսումնասիրության մեջ առկա միտումների ծանրության գնահատման համար: IAT- ը բաղկացած է 20 կետից եւ այդ հարցերի պատասխանները նկարագրված են որպես 1-5 միավոր (1 = "հազվադեպ" 5 = "միշտ") (31): 20 նյութի ընդհանուր միավորը չափում է ինտերնետի կախվածության ծանրությունը: Գնահատվել է օնլայն խաղերի փորձը միջոցով ինքնակառավարման զեկույց, որը հարցականի տակ է դնում խաղաքարի երկարությունը եւ չափը: Օնլայն խաղերի ընդհանուր ժամանակահատվածը հաշվարկվում էր օրական մեկ ժամով, բազմապատկած `առցանց խաղեր խաղալու օրերին: Բոլոր մասնակիցների Intelligence Quotient (IQ) փորձարկվել է Standard Raven- ի պրոգրեսիվ մաթրսերի միջոցով: Անհանգստությունն ու դեպրեսիան տեքստային էին, օգտագործելով ինքնակարգավորվող անհանգստության սանդղակը (SAS) եւ ինքնագնահատման դեպրեսիայի սանդղակը (SDS):
Կառուցվածքային MRI
Կառուցվածքային պատկերները ձեռք են բերվել Siemens 3.0 T սկաների միջոցով (Magnetom Verio, Siemens, Erlangen, Գերմանիա): 192 հարակից sagittal բարձրորակ անատոմիական պատկերների մի շարք արդյունքներ են ստացվել, օգտագործելով եռաչափ ծավալով T1- կշռված ծավալային մագնիսացմանը պատրաստված արագ գրադիենտ-արձագանքային հաջորդականությունը `TR = 2000, TE = 2.34, TI = 900, flip անկյունը = 9 °, FOV = 256 մմ × 256 մմ, կտոր հաստությունը = 1 մմ, մատրիցի չափը = 256 × 256:
Voxel-Based Morphometry (VBM) վերլուծություն
Բոլոր կառուցվածքային պատկերները preprocessed է VBM8 գործիքների տուփով1 SPM8- ի (Նեյրոնագիտության լավացման բաժին, Լոնդոն, Մեծ Բրիտանիա)2 աշխատում է MATLAB R2010a- ում (Mathe Works Inc., Sherborn, MA, ԱՄՆ): Պատկերների վերակառուցման ընթացքում կատարվել է եռաչափ երկրաչափական ուղղում: Դրանից հետո բոլոր մասնակիցների անհատական բնապատկերները բաժանվել էին GM, սպիտակ նյութի (WM) եւ ուղեղի ողնաշարի հեղուկի (CSF) մեջ, եւ GM հատվածները նորմալացվել են Մոնրեալի նյարդաբանական ինստիտուտի կաղապարով `diffeomorphic anatomic գրանցման միջոցով exponentiated ստի հանրահաշիվ ( DARTEL) (32) Գրանցված GM պատկերները այնուհետև ձևափոխվեցին ՝ խեղաթյուրման դաշտի Յակոբյանին բաժանելով ՝ տեղական ընդլայնման կամ կծկման ուղղման համար: 8-մմ ամբողջ լայնությամբ իզոտրոպային Գաուսյան միջուկը ընդունվել է առավելագույնի կեսը `մոդուլյացված ԳՄ պատկերները հարթելու համար: Բոլոր մասնակիցներից նորմալացված ԳՄ-ի միջին պատկերը օգտագործվել է GM դիմակ ստեղծելու համար, որի շեմը սահմանվել է 0.3 արժեքով (ընտրվել են պիքսելներ> 30% հաշվարկված GM կոտորակի արժեքներով): Այնուհետև GM դիմակը օգտագործվել է որպես բացահայտ դիմակ վիճակագրական վերլուծության համար `բացառելու համար GM- ի հավանականության ցածր արժեքներ ունեցող պիքսելները:
Վիճակագրական վերլուծություն
Voxel- ի իմունային բազմակի ռեգրեսիոն վերլուծությունը կատարվել է, որպեսզի ուսումնասիրեն GMV- ի եւ IAT- ի միջեւ հարաբերությունները բոլոր մասնակիցների շրջանում `տարիքի եւ տարիքի վերահսկողության արդյունքում: Ոչ պարամետրային տեղադրման մոտեցումը (33) իրականացվել է FMRIB Ծրագրային Գրադարանում (FSL) պատվիրված randomize գործիքով,3. Շտապ ազատ Կլաստերների կատարելագործման (TFCE) վերլուծություն կատարվեց, քանի որ այն միավորում է կլաստերի չափը եւ բարձրությունը մեկ վիճակագրության մեջ եւ չի պահանջում կլաստերի ձեւավորման շեմի կամայական ընտրություն34): GMV- ի եւ IAT- ի հաշվարկի հարաբերակցությունը գնահատվել է 5,000- ի պատահական տեղաշարժով տեղադրման վրա հիմնված ոչ պարամետրային թեստավորման միջոցով: Սահմանված է վիճակագրական շեմը նշանակման համար P <0.01 Պարզելու համար, թե արդյոք առցանց խաղի տևողությունը ազդել է GMV- ի և IAT- ի միջև փոխկապակցվածության վրա, Voxel- ի իմաստով բազմակի ռեգրեսիայի վերլուծություն կրկին անցկացվեց, երբ ավելացրեց առցանց խաղի ընդհանուր տևողությունը որպես անհանգստության փոխադարձ փոփոխություն:
GMV- ի և IAT գնահատականի միջև փոխկապակցվածության կլաստերները սահմանվել են որպես հետաքրքրության տարածաշրջաններ (ROI), և արդյունահանվել է յուրաքանչյուր ROI- ի միջին GMV- ն: Կրթության տարիքն ու տարիները վերահսկելուց հետո իրականացվել է ROI- ի վրա հիմնված փոխհարաբերությունների վերլուծություն միջին GMV- ի և IAT գնահատականի միջև: Այնուհետև, բոլոր մասնակիցները բաժանվեցին երկու ենթախմբերի ՝ բարձր IAT միավորների խումբ (IAT միավոր> 50, N = 30) եւ IAT- ի ցածր խումբը (IAT հաշիվ ≤ 50, N = 37): Երկու ենթախմբերի միջեւ GMV- ի տարբերությունը փորձարկվել է ընդհանուր գծային մոդելի վերլուծության միջոցով `վերահսկելով տարիքի եւ տարիքի կրթության համար: Նշանակության մակարդակը երկուսն էլ դրված էին P <0.05:
Արդյունքներ
Մասնակիցները IAT- ի միջադեպային գնահատական տվեցին 46- ին, որն օգտագործվում էր IGD- ի միտումների գնահատման համար: Առարկաները ծախսել են միջինը 5.5 ժամ / օր խաղային խաղեր անցկացնելու համար եւ տեւել են միջինը 56 ամիս: Կլինիկական եւ ժողովրդագրական բնութագրերը ներկայացված են աղյուսակում 1.
Աղյուսակ 1. Մասնակիցի առանձնահատկությունները:
Voxel-wise correlation- ի վերլուծությունը ցույց է տվել, որ երկկողմ հետցնցումային gyri (postCG), երկկողմ նախակրոնիկ gyri (preCG), ճիշտ նախադիտում, ձախ անցքային midcingulate cortex (pMCC), ձախ անկումը parietal lobe (IPL) եւ աջ միջին ֆրոնտալ գիրուսը (ՄՖԳ) զգալիորեն փոխկապակցված է IAT- ի գնահատականին (Նկար 1Բ) Աղյուսակ 2): Նկար 2 ցույց է տալիս ROI- ի վրա հիմնված հարաբերությունները GMV- ի եւ IAT- ի միջեւ: Օնլայն խաղարկության ընդհանուր ժամանակաշրջանից հետո ավելացվել է որպես անհարմարության համապարփակություն, այնուամենայնիվ, առկա է հարաբերակցությունը IAT- ի եւ երկկողմ PostCG- ի GMV- ի միջեւ, ձախ preCG- ի, ձախ pMCC- ի եւ աջ MFG- ի միջեւ (Figure 3Բ) Աղյուսակ 3).
Նկար 1. Ուղեղային շրջաններ, որոնք բացասական կառուցվածքային փոխհարաբերություններ են ներկայացնում Ինտերնետի կախվածության թեստի (IAT) գնահատականներում, դեռահասների օնլայն խաղացողներին: IAT- ի գնահատումը բացասականորեն կապված է երկկողմ հետցնցումային գիի, երկկողմ նախակրոնիկ գերիի, ճիշտ նախապայմանի, ձախ կողային կծիկի կորտեքսի, ձախ անկման պարիետալ լոբուի եւ աջ միջին ճգնաժամային գորշի գոտիների ծավալների (GMVs) հետ: Պատկերների ստորին թվերը Մոնրեալի նյարդաբանական ինստիտուտը համակարգում են z-խիս. Colorbar- ը ներկայացնում է -log p.
Աղյուսակ 2. Ուղեղի շրջանները ցույց են տվել, որ կառուցվածքային փոխհարաբերությունները Ինտերնետ կախվածության թեստի (IAT) գնահատական են:
Նկար 2. Գոյություն ունեցող հատվածի (GMV) եւ Ինտերնետ կախվածության թեստի (IAT) հաշվարկի միջեւ ընկած հատվածների հարաբերակցության վերլուծություն (ROI): Մնացորդը օգտագործվել է, քանի որ կրթության տարիքը եւ տարիները վերահսկվում են հարաբերակցության վերլուծության ժամանակ:
Նկար 3. Ուղեղային շրջաններ, որոնք բացասական կառուցվածքային փոխկապակցված են Ինտերնետի նկատմամբ թմրանյութերի ստուգման (IAT) հաշիվը դեռահասների օնլայն խաղացողների համար, որոնք վերահսկում են խաղի առցանց խաղ անցկացնելու ամբողջ ժամանակահատվածը: IAT- ի գնահատումը բացասականորեն փոխկապակցված է երկկողմանի հետցնցումային գիի գորշ նյութերի ծավալների (GMVs), ձախ նրբերանգային գյիրուսի, ձախի կեսին միջին աղեղանի բջիջների եւ աջ միջին ճգնաժամի: Պատկերների ստորին թվերը Մոնրեալի նյարդաբանական ինստիտուտը համակարգում են z-խիս. Colorbar- ը ներկայացնում է -log p.
Աղյուսակ 3. Ռեգիոնները ցույց են տվել, որ համակարգչային կորպորացիաները Ինտերնետ կախվածության թեստի (IAT) գնահատականն անցկացրեցին օնլայն խաղերի ընդհանուր ժամանակի վերահսկումից հետո:
Ինչպես երեւում է Աղյուսակում 4, երբ մասնակիցները բաժանվում էին երկու ենթախմբերի `ըստ IAT գնահատման, IAT բարձր միավոր ունեցող (IAT միավոր> 50) ենթախմբում ութ մարզերից յոթը ցածր GMV ունեին` համեմատած IAT ցածր միավոր ունեցող ենթախմբի հետ (IAT միավոր ≤ 50) (P <0.05):
Աղյուսակ 4. Երկու ենթախմբերի միջեւ գորշ նյութերի ծավալների (GMV) համեմատած տարածքների շահույթ (ROI):
Քննարկում
Սույն ուսումնասիրության մեջ GMV- ի եւ IGD- ի միտումների միջեւ կապը գնահատվել է դեռահասների օնլայն խաղացողների ամբողջ ուղեղի մեջ: Առցանց խաղերի անցկացման ընդհանուր ժամանակի ազդեցությունը վերահսկելուց հետո երկկողմ PostCG- ի GMV- ն, ձախ նախընտրական PR- ը, ձախ pMCC- ն եւ ճիշտ MFG- ը դեռեւս բացասականորեն կապված էին IGD- ի միտումների հետ: Ուղեղային շրջաններում ցածր GMV ունեցող երիտասարդները, որոնք կապված էին սենսորոտման գործընթացի եւ ճանաչողական վերահսկողության հետ, ավելի բարձր էին IGD- ի միտում ունեն:
Դա համահունչ է այն կանխատեսմանը, որ GMF- ն MFG- ում որպես նախապրոնտաժային ծառի մի մաս, որն ընդգրկում է ճանաչողական վերահսկողության մեջ (35, 36), բացասականորեն կապված էր IGD- ի միտումների հետ: Կառուցվածքային եւ ֆունկցիոնալ անբավարարությունները լայնորեն տարածված են IGD- ով (37-40): Օրինակ, IA- ում հայտնաբերվել է prefrontal ծառի պակաս ակտիվացում40): Նախորդ ուսումնասիրությունները ցույց են տվել, որ IGD ֆիզիկական անձանց նախապրոնտային ծառահատում ցածր GM- ի խտությունը եւ GMV- ը37, 39): IGD ֆիզիկական անձանց մեջ հայտնաբերվել է նաեւ ցածր հաճախականության տատանումների փոքր լայնություն,41): Նախապատմական ծառահատում աննորմալ ակտիվացումը հայտնաբերվել է նաեւ թմրամոլությամբ զբաղվող անհատների մեջ, ինչպիսիք են մարիխուանայի օգտագործողները եւ կոկաինը չարաշահողները (42-44): Prefrontal կորտերի ֆունկցիոնալ կապի նման փոփոխությունները հայտնաբերվել են ալկոհոլային կախվածության մեջ գտնվող անձանց եւ IGD- ի (45, 46): Այս ուսումնասիրությունները ցույց են տվել, որ prefrontal cortex- ի կառուցվածքային կամ ֆունկցիոնալ վիճակը կապված է կախվածության հետ: Այս ուսումնասիրության մեջ ճիշտ MFG- ի GMV- ն բացասականորեն կապված է IAT- ի գնահատականի հետ եւ ավելի ցածր էր IAT- ի բարձր գնահատականներում, քան դա ցածր IAT գնահատականների ենթախմբում: Ճիշտ MFG- ի կառուցվածքային անբավարարությունը կարող է հանգեցնել խաղային խաղացողների ճանաչողական վերահսկողության խաթարմանը: Արդյունքում, օնլայն խաղացողները չկարողացան վերահսկել իրենց խնդրահարույց օնլայն խաղերը եւ ցուցադրեցին IGD- ին ավելի բարձր միտում:
Հիփոթեքի հետ չհամաձայնելով, մենք չկարողացանք գտնել IAT- ի հետ համեմատած ventral striatum- ի GMV- ն: Վրացական ստրիաթումը կարեւոր կլիներ, կապված կախվածության հետ եւ սովորաբար ներկայացնում է աննորմալ ակտիվացում կախվածություն ունեցող անձանց (26, 27): Մեր ուսումնասիրության մեջ մենք կենտրոնանում ենք դեռահասների օնլայն խաղացողների վրա, բայց ոչ միայն IGD- ի անհատները, որոնք կարող են լինել հնարավոր բացատրություն վենչուրային ստերիատի բացասական արդյունքի համար: Այնուամենայնիվ, այս բացասական արդյունքը պետք է ստուգվի հետագա ուսումնասիրության մեջ `մեծ ընտրանքի չափով:
Անսպասելիորեն, preCG- ը, postCG- ը եւ sensorMotor- ի գործընթացում ներգրավված pMCC- ն բացասական փոխհարաբերություններ են ցուցաբերում IAT- ի գնահատման հետ: PreCG- ն մեծ դեր է խաղացել շարժիչի պլանավորման եւ անցկացման (47): Երիտասարդությունը նեոնային զարգացման կարեւոր փուլ է եւ հակված է շրջակա միջավայրի գործոնների ազդեցությանը: Նախորդ ուսումնասիրությունները ցույց տվեցին, որ ալկոհոլը եւ թմրանյութերի օգտագործումը կարող են փոխել GMV- ը դեռահասների զարգացման ուղեղում (48): Հետազոտությունը ցույց է տվել, որ մետամֆետամինի երկար օգտագործումը կապված է նախնական պրոցեսում GMV- ի նվազեցման հետ (49): Մեր հետազոտության մեջ preCG- ի GMV- ն ցածր էր IAT- ի բարձր գնահատականների ենթախմբում, քան այն, որ IAT- ի ցածր գնահատականի ցածր խմբում է: Ակնարկի կանխարգելման եւ կանխման համար հաշվի առնելով նախնական շարժիչի ծառի50), preCG- ի նվազեցված GMV- ն կարող է կապված լինել IGD- ի միտումների հետ: PostCG- ը բաղկացած է հիմնական սենսորային ծխամորճից եւ ներգրավված է զգայական տեղեկատվության ինտեգրման մեջ (24): PostCG- ի GMV- ի եւ IAT- ի միջեւ բացասական հարաբերակցությունը նշանակում է, որ այս տարածաշրջանի ցածր GMV- ն բարձր IAT ցուցանիշով անհատների մոտ է: PostCG- ի աննորմալ ֆունկցիայի կապը հայտնաբերվել է IGD- ի (51): Հետո հայտնաբերվել են նաեւ պոլիէթիլենգների նվազեցման GMV եւ կորտային հաստությունը, համապատասխանաբար, հերոինի օգտագործողների (52) եւ առցանց խաղային հակում ունեցող դեռահասները (53): Անպարկեշտ postCG- ը կարող է հանգեցնել աննորմալության ընդունման, վերամշակման եւ մարմնի համապատասխան ազդանշանների ինտեգրման եւ կարող է հանգեցնել վարքի, ուշադրության, սթրեսի, պարգեւի եւ պայմանավորման հետ կապված շարունակական վարքի եւ վերջապես կապված է կախվածության հետ (54): Այս ուսումնասիրության ընթացքում պարզվեց, որ IAT- ի բացասական կառուցվածքային փոխհարաբերությունները հայտնաբերվել են ձախ pMCC- ում: The pMCC- ն ներկայացնում է լայնածավալ ֆունկցիոնալ կապ, որը ուղեղի շրջանները ներգրավված է sensorimotor ցանցում (55, 56) եւ կարեւոր դերակատարում ունի սենսորատորի ինտեգրման եւ շարժիչի հսկողության գործընթացում57): The sensorimotor տարածքները ոչ միայն վերահսկում են շարժման հիմնական ասպեկտները, այլեւ կարող են ձեւավորել մարդկանց վարքագիծը (58): Sensorotor- ի ցանցի ֆունկցիոնալ հատկությունները կարող են համապատասխան լինել կախվածության մեջ ավտոմատացված / պարտադիր վարքագծի համար (59): Կոկաինի կախվածության մեջ գտնվող անհատների մոտ հայտնաբերվել է նաեւ սենսորիմոտորային կորիխի խանգարումներ60, 61) եւ ալկոհոլի սպառումը (62): Հաշվի առնելով միասնականությունը, PRC- ի, postCG- ի եւ pMCC- ի ընթացքում GMV- ի նվազեցումը կարող է ունենալ կապակցված sensorimotor ցանցի աննորմալությունների հետ եւ հետագայում հետագայում IGD- ի միտումով:
Սույն ուսումնասիրության մեջ IAT- ի գնահատման եւ ճիշտ preCG / postCG- ի GMVs, ձախ IPL- ի GMV- ների միջեւ բացասական փոխհարաբերությունները եւ ճիշտ նախադեպը անհետացել են օնլայն խաղերի ընդհանուր ժամանակի ազդեցության համար վերահսկելուց հետո: PreCG / postCG- ը ներգրավվել է sensorimotor գործընթացում (63); IPL- ը եւ ճիշտ նախապատվությունը սերտորեն կապված էին տեսողական եւ կանխամտածված մշակման հետ (64-66): Gaming գործընթացը պահանջում է խաղացողների ուշադրությունը ամբողջությամբ ուշադրություն դարձնել փոքրիկ փոփոխությանը էկրանին երկար ժամանակ, ապա վնասում է իրենց տեսողական ունակությունները (65), որոնք կարող են փոխհարաբերություններ ունենալ տեսանելի ուշադրությանն առնչվող շրջաններում GMV նվազեցման հետ: Նախորդ ուսումնասիրությունները ցույց են տվել,8) եւ նվազեցրեց IPL- ի կորտային հաստությունը (53) օնլայն խաղացանկով անձանց հետ: Մեր արդյունքները ցույց են տվել, որ որոշ ուղեղային շրջաններում GMV- ի նվազեցումը կապված է տեսողական ուշադրության եւ sensorimotor գործընթացների հետ, ազդել է օնլայն խաղալու ժամանակը, մասնավորապես, խաղային խաղերի կուտակային ազդեցություն ունենալը:
Մեր ուսումնասիրության մեջ պետք է նշվեն մի քանի սահմանափակումներ: Նախ, չնայած ուղեղի GMV- ի եւ IAT- ի միջեւ որոշակի փոխհարաբերություններ են հայտնաբերվել, այդ կորելլացիայի վերլուծության մեջ չի կարելի հստակություն պատճառել: Հաշվարկված ցածր GMV- ն, բարձր IAT հաշիվ ունեցող դեռահասների շրջանում, կարող է լինել չափից ավելի օնլայն խաղերի կամ նախնական վիճակի հետեւանք, որը զգայուն է IGD- ի նկատմամբ: Երկրորդ, IAT- ը սուբյեկտիվ հարցաթերթիկ է եւ անհրաժեշտ է IGD- ի միտումների գնահատման ավելի օբյեկտիվ մեթոդներ: Երրորդ `առցանց խաղերի անցկացման ընդհանուր ժամանակը պարզապես հավանական միջոց էր եւ բավականաչափ ճշգրիտ չէր: Չորրորդ, մենք չկարողացանք բացառել խաղային ժանրի ազդեցությունը արդյունքների վրա, որը պետք է դիտարկել ապագա ուսումնասիրության մեջ: Վերջապես, մեր ուսումնասիրության մեջ ընդգրկված էին միայն տղամարդիկ դեռահասները: Հետեւաբար, ներկայիս բացահայտումները սահմանափակվում են արական սեռի տղաների օնլայն խաղացողների համար:
Եզրափակում
Այս ուսումնասիրության մեջ IGD- ի միտումների կառուցվածքային փոխհարաբերությունը հետազոտվել է մի շարք դեռահասների օնլայն խաղացողների խմբում: Ուղեղային շրջանի GMV- ն, կապված սենսորոտման գործընթացի եւ ճանաչողական վերահսկողության հետ, հայտնաբերվել է IAT- ի հետ: Սենսորոտման գործընթացի եւ ճանաչողական վերահսկողության հետ կապված տարածաշրջանների ցածր GMV- ը կարող է վերագրել բարձր IGD- ի միտումներին, ինչը կարող է հանգեցնել նոր թիրախների `դեռահասների շրջանում IGD- ի կանխարգելման եւ բուժման համար:
Էթիկայի հայտարարագիր
Սույն ուսումնասիրությունը հաստատվել է Տիենջին բժշկական համալսարանի ընդհանուր հիվանդանոցի էթիկայի հանձնաժողովում, եւ բոլոր մասնակիցները եւ նրանց խնամակալները գրավոր տեղեկացված համաձայնություն են տալիս ինստիտուցիոնալ ուղեցույցների համաձայն:
Հեղինակային ներդրումները
NP, YY, XL եւ QZ- ի կողմից մշակված հետազոտություն: XQ, XD, GD, YZ եւ QZ- ը կատարեցին հետազոտություններ: YY- ն ներգրավված էր կլինիկական գնահատման մեջ: NP, YZ, GD եւ QZ- ը վերլուծել են տվյալները: NP, YZ, XL, YY եւ QZ- ը գրել են թերթը:
Տարաձայնությունների հակասություն
Հեղինակները հայտարարում են, որ հետազոտությունը կատարվել է որեւէ առեւտրային կամ ֆինանսական հարաբերությունների բացակայության պայմաններում, որոնք կարող են մեկնաբանվել որպես հնարավոր շահերի բախում:
Հղումներ
Սայլակ
1. Block JJ- ը: DSM-V- ի խնդիրները. Ինտերնետ հակում: Am J Psychiatry- ն (2008) 165(3):306–7. doi:10.1176/appi.ajp.2007.07101556
2. Li Y, Zhang X, Lu F, Zhang Q, Wang Y. Ինտերնետի կախվածությունը Չինաստանի տարրական եւ միջնակարգ դպրոցի աշակերտների շրջանում. Cyberpsychol Behav Soc ցանց (2014) 17(2):111–6. doi:10.1089/cyber.2012.0482
3. Հայակավա YK, Sasaki H, Takao H, Mori H, Hayashi N, Kunimatsu A եւ այլն: Կառուցվածքային ուղեղի անբավարարությունը կանանց մոտ subclinical դեպրեսիայի, ինչպես հայտնաբերվել է voxel- ի վրա հիմնված morphometry եւ diffusion tensor տեսողական. Ջ (2013) 144(3):263–8. doi:10.1016/j.jad.2012.10.023
4. Takeuchi H, Taki Y, Sassa Y, Hashizume H, Sekiguchi A, Nagase T, եւ այլն: Տարածաշրջանային գորշ եւ սպիտակ նյութերի ծավալը կապված է Stroop միջամտության հետ. Վկայում են վոկելային հիման վրա մորֆոմետրիայից: Neuroimage (2012) 59(3):2899–907. doi:10.1016/j.neuroimage.2011.09.064
5. Liu F, Guo W, Յու Դ, Gao Q, Gao K, Xue Z, եւ այլն: Խոշոր դեպրեսիվ խանգարումների տարբեր թերապեւտիկ պատասխանների դասակարգումը կառուցվածքային MR scans- ի վրա հիմնված բազմատեսակ մոդելային վերլուծության մեթոդով: PLoS One (2012) 7(7):e40968. doi:10.1371/journal.pone.0040968
6. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, Yang X եւ այլն: Ինտերնետի կախվածության անկարգություններ ունեցող դեռահասների միկրոհամակարգային անոմալիաներ: PLoS One (2011) 6(6):e20708. doi:10.1371/journal.pone.0020708
7. Weng CB, Qian RB, Fu XM, Lin B, Han XP, Niu CS եւ այլն: Մոխրագույն նյութ եւ սպիտակ նյութի աննորմալություն առցանց խաղի կախվածության մեջ: Eur J Radiol (2013) 82(8):1308–12. doi:10.1016/j.ejrad.2013.01.031
8. Sun Y, Sun J, Zhou Y, Ding W, Chen X, Zhuang Z եւ այլն: Ինտերնետային խաղերի կախվածության մեջ DKI- ի օգտագործմամբ գունավոր նյութում vivo microstructure փոփոխությունների գնահատում: Behav ուղեղի գործառույթը (2014) 10:37. doi:10.1186/1744-9081-10-37
9. Ko CH, Hsieh TJ, Wang PW, Lin WC, Yen CF, Chen CS, եւ այլն: Ինտերնետային խաղերի խանգարում ունեցող մեծահասակներում ամիգդալայի փոփոխված գորշ նյութի խտությունը եւ խանգարված ֆունկցիոնալ կապը: Prog Neuropsychopharmacol Biol Հոգեբուժության (2015) 57:185–92. doi:10.1016/j.pnpbp.2014.11.003
10. Lin X, Dong G, Wang Q, Du X. Աննորմալ գորշ նյութ եւ սպիտակ նյութերի ծավալ `« Ինտերնետային խաղերի թմրամոլների »մեջ: Ադիկտ Ահավ (2015) 40:137–43. doi:10.1016/j.addbeh.2014.09.010
11. Zhou Y, Lin FF, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR, եւ այլն: Ինտերնետի կախվածության մեջ գորշ նյութի անբավարարություն. Voxel- ի վրա հիմնված մորֆոմետրերի ուսումնասիրություն: Eur J Radiol (2011) 79(1):92–5. doi:10.1016/j.ejrad.2009.10.025
12. Կուհան Ս, Գլեյն Թ, Լորենց Ռ.Ք., Լինդենգեր Ու, Գալլինատ Ջ. Սուպեր մարիոը խաղում է կառուցվածքային ուղեղի պլաստիկություն. Առեւտրային տեսախաղով վերապատրաստումից առաջացող գորշ նյութերի փոփոխություններ: Մոլ Հոգեբուժություն (2014) 19(2):265–71. doi:10.1038/mp.2013.120
13. Պրժիլսկի Ա.Կ., Վայնշտեյն Ն, Մուրայամա Կ. Ինտերնետային խաղերի խանգարում, նոր երեւույթի կլիմայի առնչությամբ հետազոտություն: Am J Psychiatry- ն (2017) 174(3):230–6. doi:10.1176/appi.ajp.2016.16020224
14. Wen T, Hsieh S. Network- ի վրա հիմնված վերլուծությունը բացահայտում է ինտերնետային կախվածության միտման հետ կապված ֆունկցիոնալ կապը: Front Hum Նեուրոսցի (2016) 10:6. doi:10.3389/fnhum.2016.00006
15. Li W, Li Y, Yang W, Zhang Q, Wei D, Li W, եւ այլն: Ուղեղի կառուցվածքները եւ ֆունկցիոնալ կապը, որոնք կապված են անհատական տարբերությունների հետ, առողջ երիտասարդ չափահաս մարդկանց համացանցում: Neuropsychologia (2015) 70:134–44. doi:10.1016/j.neuropsychologia.2015.02.019
16. Kuhn S, Gallinat J. Brains առցանց: սովորական ինտերնետի կառուցվածքային եւ գործառնական փոխկապակցվածություններ: Ադդիկ Բիոլ (2015) 20(2):415–22. doi:10.1111/adb.12128
17. Cai C, Yuan K, Yin J, Feng D, Bi Y, Li Y, եւ այլն: Striatum morphometry- ը կապված է ինտերնետի խաղերի անկարգության հետ կապված ճանաչողական վերահսկողության դեֆիցիտի եւ ախտանիշի ծանրության հետ: Brain Imaging Behav (2016) 10(1):12–20. doi:10.1007/s11682-015-9358-8
18. Zhou F, Montag C, Sariyska R, Lachmann B, Reuter M, Weber B եւ այլն: Orbitofrontal գորշ նյութի պակասուրդը, որպես ինտերնետ խաղերի խանգարման նշան, միմյանց հետ վերցված ապացույցներ խաչմերուկի եւ հեռանկարային երկարատեւ նախագծման միջոցով: Ադդիկ Բիոլ (2017): doi: 10.1111 / adb.12570
19. Ac-Nikolic E, Zaric D, Niciforovic-Surkovic O. Novi Sad- ի դպրոցականների շրջանում ինտերնետ հակումների տարածվածությունը: Սրփ Արհ Սելոկ Լեկ (2015) 143(11–12):719–25. doi:10.2298/SARH1512719A
20. Գոնզալվեզ Մ.թ., Espada JP, Orgiles M, Morales A, Sussman S. Nicotine- ի կախվածությունը որպես EX նախագծի միջնորդ, գիտնականների կողմից ծխախոտի օգտագործման նվազեցման համար: Front Psychol- ը (2016) 7:1207. doi:10.3389/fpsyg.2016.01207
21. Colby SM, Nargiso J, Tevyaw TO, Barnett NP, Metrik J, Lewander W, et al. Ընդլայնված մոտիվացիայի հարցազրույց, ընդդեմ դեռահասների ծխելու դադարեցման վերաբերյալ հակիրճ խորհրդատվության արդյունքների. Randomized clinical trial- ի արդյունքները: Ադիկտ Ահավ (2012) 37(7):817–23. doi:10.1016/j.addbeh.2012.03.011
22. Շնորհի Դ, Դոմինգո-Սալվանի Ա, Բարրիո Անտա Գ, Սանչես Մանեզ Ա, Լլյոնենս Ալեքսանիստ Ն, Suelves JM, et al. Սքրինինգի գործիքների ընտրություն. Ընտրանքային թմրամիջոցների օգտագործման հարցում պատանիների բնակչության իսպանական բնակչության շրջանում: ISRN Addict- ը (2013) 2013:723131. doi:10.1155/2013/723131
23. Kuhn S, Romanowski A, Schilling C, Lorenz R, Morsen C, Seiferth N, եւ այլն: Վիդեո խաղերի նեյրոտնտեսական հիմքը: Թարգմանված հոգեբուժարան (2011) 1:e53. doi:10.1038/tp.2011.53
24. Tanaka S, Ikeda H, Kasahara K, Kato R, Tsubomi H, Sugawara SK, եւ այլն: Ավելի մեծ աջ կողմում գտնվող պարիետալ ծավալը գործում է վիդեո խաղերի մասնագետներ. Վարքի եւ voxel- ի վրա հիմնված մորֆոմետրիա (VBM) ուսումնասիրություն: PLoS One (2013) 8(6):e66998. doi:10.1371/journal.pone.0066998
25. Lee D, Namkoong K, Lee J, Jung YC- ն: Աննորմալ գորշ նյութի ծավալը եւ իմպուլսիվությունը ինտերնետի խաղերի խանգարում ունեցող երիտասարդ մեծահասակների մոտ: Ադդիկ Բիոլ (2017): doi: 10.1111 / adb.12552
26. Ashby FG, Turner BO- ը, Horvitz JC- ն: Կծու եւ բազալային գանգլիաային ներդրում սովորության սովորելու եւ ավտոմատացման համար: Միտումները Cogn Sci (2010) 14(5):208–15. doi:10.1016/j.tics.2010.02.001
27. Volkow ND, Wang GJ, Fowler JS, Tomasi D, Telang F. Addiction: Դոպամինի վարձատրության սխեմաներից բացի: Proc Natl Acad Sci ԱՄՆ (2011) 108(37):15037–42. doi:10.1073/pnas.1010654108
28. Վալտեր Մ, Վան Յ, Յին Յ, Սան Յու, Չու Յ, Չեն X, եւ այլն: Ինտերնետային խաղերի խանգարում ունեցող դեռահասների նախա-ֆոնդալային լոբբի interhemispheric ֆունկցիոնալ կապը նվազեցրեց. PLoS One (2015) 10(3):e0118733. doi:10.1371/journal.pone.0118733
29. Koob GF, Volkow ND: Կախվածության նյարդավիրաբուժություն: Neuropsychopharmacology (2009) 35(1):217–38. doi:10.1038/npp.2009.110
30. Յու Լ, Շեկ Դ. Հոնկոնգում ապրող դեռահասների ինտերնետային հակում. Երեքամյա երկայնամիտ հետազոտություն: J Pediatr Adolesc Gynecol (2013) 26(3 Suppl):S10–7. doi:10.1016/j.jpag.2013.03.010
31. Երիտասարդ KS. Բռնում ցանցում. Ինչպես ճանաչել Ինտերնետի կախվածության նշանները եւ վերականգնման հաղթող ռազմավարությունը: Գնահատում (1998) 21(6):713–22.
32. Ashburner J. Արագ դիֆիոմորֆիկական պատկերի գրանցման ալգորիթմ: Neuroimage (2007) 38(1):95–113. doi:10.1016/j.neuroimage.2007.07.007
33. Նիկոլս Թ., Հոլմս Ա.Պ. Nonparametric permutation թեստեր ֆունկցիոնալ neuroimaging: մի primer օրինակներ. Hum Brain Mapp- ը (2002) 15(1):1–25. doi:10.1002/hbm.1058
34. Սմիթ Սմ, Նիկոլս Թ. Չափից դուրս գտնվող կլաստերի ընդլայնում. Հարթեցման խնդիրները, շեմային կախվածությունը եւ կլաստերի ելքային տեղայնացումը: Neuroimage (2009) 44(1):83–98. doi:10.1016/j.neuroimage.2008.03.061
35. Rd MDA, Cohen JD, Stenger VA, Carter CS- ն: Dissociating դերլերոլարային prefrontal եւ նախորդ cingulate cortex դերը ճանաչողական վերահսկողության. գիտություն (2000) 288(5472):1835. doi:10.1126/science.288.5472.1835
36. Յուան Պ, Ռազ Ն. Նախապրոնտալի ծառի կեղեւը եւ առողջական մեծահասակների գործադիր գործառույթները. Կառուցվածքային նյարդաբուծության ուսումնասիրությունների մետա-վերլուծություն: Neurosci Biobehav Rev (2014) 42(5):180–92. doi:10.1016/j.neubiorev.2014.02.005
37. Wang H, Jin C, Yuan K, Shakir TM, Mao C, Niu X եւ այլն: Ինտերնետային խաղերի խանգարում ունեցող դեռահասների գորշ նյութի ծավալը եւ ճանաչողական հսկողության փոփոխումը: Front Behav Neurosci (2015) 9:64. doi:10.3389/fnbeh.2015.00064
38. Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Lin WC եւ այլն: Ինտերնետային խաղերի խանգարումում խաղային զսպման խանգարումների ներքո արձագանքման արգելման համար ուղեղի ակտիվացում: Kaohsiung J Med Sci (2014) 30(1):43–51. doi:10.1016/j.kjms.2013.08.005
39. Choi J, Cho H, Kim JY, Jung DJ, Ahn KJ, Kang HB եւ այլն: Կառուցվածքային փոփոխությունները prefrontal cortex միջնորդում են կապը ինտերնետային խաղերի խանգարում եւ depressed տրամադրություն. Սի Ռիփ (2017) 7(1):1245. doi:10.1038/s41598-017-01275-5
40. Seok JW, Lee KH, Sohn S, Sohn JH- ն: Ինտերնետային հակում ունեցող անհատների մոտ ռիսկային որոշումների կայացման նյարդային ենթատիպեր: Նյու Յորքի Նյու Ջերսի նահանգում (2015) 49(10):923–32. doi:10.1177/0004867415598009
41. Park SY, Քիմ ՍՄ, Roh S, Soh MA, Lee SH, Kim H, եւ այլն: Վիրտուալ իրականության բուժման ծրագրի հետեւանքները օնլայն խաղերի կախվածության համար: Ծրագրային մեթոդների ծրագրեր Biomed (2016) 129:99–108. doi:10.1016/j.cmpb.2016.01.015
42. Բոլլա Կ, Էրնստ Մ, Քյիլել Կ, Մուրատիդիս Մ, Էլրեթ Դ, Կոնեկտեգորգի Կ. Եւ այլն: Նախաձեռնող կորտային դիսֆունկցիան քաղցկեղի չարաշահող բաժանմունքներում: J Neuropsychiatry Clin Neurosci (2004) 16(4):456. doi:10.1176/jnp.16.4.456
43. Բոլլա Կի, Էլրեթ ԴԱ, Մատոշիկ Յա, Cadet JL. Մարիխուանա օգտագործողների չեզոք որոշումների ընդունման նյարդային ենթատիպերը: Neuroimage (2005) 26(2):480–92. doi:10.1016/j.neuroimage.2005.02.012
44. Բոլլա Կի, Էլրեթ Դա, Լոնդոնի ԷԴ, Քյիլ Քա, Մուրատիդիս Մ, Կոնեկտորգի Ս, եւ այլն: Orbitofrontal cortex- ի դիսֆունկցիան խանգարող կոկաինի վիրուսի մեջ, որոշում կայացնելով: Neuroimage (2003) 19(3):1085. doi:10.1016/S1053-8119(03)00113-7
45. Ge X, Sun Y, Han X, Wang Y, Ding W, Cao M եւ այլն: Նիկոտինի կախվածության եւ ինտերնետ խաղերի խանգարում ունեցող անհատների հետ ծխողների միջեւ dorsolateral prefrontal կորտերի ֆունկցիոնալ կապի տարբերությունը: BMC Neurosci (2017) 18(1):54. doi:10.1186/s12868-017-0375-y
46. Han JW, Han DH, Bolo N, Kim B, Kim BN, Renshaw PF- ն: Ալկոհոլային կախվածության եւ ինտերնետային խաղերի խանգարման ֆունկցիոնալ կապի տարբերությունները: Ադիկտ Ահավ (2015) 41:12–9. doi:10.1016/j.addbeh.2014.09.006
47. Nock NL- ի, Dimitropolous A- ի, Tkach J- ի, Frasure H- ի, von Gruenigen V.- ի նյարդային ակտիվացման նվազեցում, վարքային ապրելակերպի միջամտությունից հետո, փորձնական քաղցկեղով ստամոքսի քաղցկեղի բարձրորակ կալորիականությամբ պարունակվող սննդամթերքների նկատմամբ: BMC Neurosci (2012) 13:74. doi:10.1186/1471-2202-13-74
48. Squeglia LM, Grey KM: Ալկոհոլը եւ թմրանյութերի օգտագործումը եւ զարգացող ուղեղը: Curr Հոգեբուժության ներկայացուցիչը (2016) 18(5):46. doi:10.1007/s11920-016-0689-y
49. Hall MG, Alhassoon OM, Stern MJ, Wollman SC, Kimmel CL, Perez-Figueroa A եւ այլն: Մոխրագույն նյութի անօրորություններ կոկաինի դիմաց `ընդդեմ մետամֆետամինային կախված հիվանդների` նեյրոզիմինգի մեթա-վերլուծություն: Am J դեղի ալկոհոլի չարաշահում (2015) 41(4):290–9. doi:10.3109/00952990.2015.1044607
50. Stinear CM- ը, Coxon JP, Byblow WD- ը: Առաջնային շարժիչի կորտեքսը եւ շարժման կանխումը. Neurosci Biobehav Rev (2009) 33(5):662–73. doi:10.1016/j.neubiorev.2008.08.013
51. Zhang JT, Yao YW, Li CS, Zang YF, Շեն Ժ.Ջ., Լյու Լ, եւ այլն: Ինտերնետային խաղերի խանգարում ունեցող երիտասարդ տարիքի մարդկանց մեջ փոփոխվող հանգստի-ֆունկցիոնալ կապը: Ադդիկ Բիոլ (2016) 21(3):743–51. doi:10.1111/adb.12247
52. Gardini S, Venneri A. Նվազեցված գորշ հարց է posterior insula որպես կառուցվածքային խոցելիություն կամ diathesis է կախվածության. Brain Res Bull (2012) 87(2–3):205–11. doi:10.1016/j.brainresbull.2011.11.021
53. Yuan K, Cheng P, Dong T, Bi Y, Xing L, Yu D, եւ այլն: Կորպորատիվ հաստության անբավարարություն, ուշացած պատանեկության ժամանակ, օնլայն խաղային հակում ունեցող: PLoS One (2013) 8(1):e53055. doi:10.1371/journal.pone.0053055
54. Պաուլուսի պատգամավոր, Ստյուարտ Ջ. Interoception եւ թմրամոլության. Neuropharmacology (2014) 76 (Pt B): 342-50: doi: 10.1016 / j.neuropharm.2013.07.002
55. Պիկար Ն, Ստրիկ Լ. Մեխանիկական պատերի շարժիչային տարածքները `դրանց գտնվելու վայրը եւ ֆունկցիոնալ ակտիվացումը: Cereb Cortex (1996) 6(3):342–53. doi:10.1093/cercor/6.3.342
56. Յու Ս, Ժու Յ, Լի Յ Յ, Ջյան Տ, Դոնգ Հ, Չժան Յ., Եւ այլն: Մարդու ցնդող ծառի ֆունկցիոնալ սեգգրակումը հաստատվում է ֆունկցիոնալ կապի վրա հիմնված նեյրոանատոմիկ ծուղակով: Neuroimage (2011) 54(4):2571–81. doi:10.1016/j.neuroimage.2010.11.018
57. Wang D, Zhou Y, Zhuo C, Qin W, Zhu J, Liu H եւ այլն: Շիզոֆրենիայի ենթաստամոքսային ենթատարածաշրջանների փոփոխված ֆունկցիոնալ կապը: Թարգմանված հոգեբուժարան (2015) 5:e575. doi:10.1038/tp.2015.69
58. Կացասելին L, Chiamulera C. Շարժիչային ճանապարհը `աուտիզմի եւ թմրամոլության ավտոմոբիլային համակարգի հետ փոխըմբռնման եւ ձեւավորման գործողությունների կլինիկական հետեւանքները: Cogn- ն ազդում է Սաադ Նեուրոսի վրա (2016) 16(2):191–206. doi:10.3758/s13415-015-0399-7
59. Gremel CM, Lovinger DM- ն: Associative եւ sensorimotor կորտիկ-բազալային գանգլիաային ռեֆերատների դերերը չարաշահող դեղերի ազդեցության տակ: Genes Brain Behav (2017) 16(1):71–85. doi:10.1111/gbb.12309
60. Porrino LJ, Lyons D, Smith HR, Daunais JB, Nader MA- ն: Կոկինյան ինքնավերահսկումը առաջացնում է լիմբիկ, ասոցիացիա եւ sensorimotor շարժիչային դոմենների առաջադեմ ներգրավվածություն: J Neurosci (2004) 24(14):3554–62. doi:10.1523/JNEUROSCI.5578-03.2004
61. Hanlon CA, Wesley MJ, Roth AJ, Miller MD, Porrino LJ: Կոկաինի քրոնիկ օգտագործողների մոտ լարվածության կորուստ. SensorMotor- ի վերահսկողության fMRI- ի հետազոտություն: Հոգեբուժարան (2010) 181(1):15–23. doi:10.1016/j.pscychresns.2009.07.009
62. Nikolaou K, Critchley H, Duka T. Ալկոհոլը ազդում է արձագանքման արգելման նեյրոնային սինդրիտների վրա, այլ ոչ թե խանգարումների perceptual մշակման, որը ազդանշան է արձակում: PLoS One (2013) 8(9):e76649. doi:10.1371/journal.pone.0076649
63. White LE, Andrews TJ, Hulette C, Richards A, Groelle M, Paydarfar J, եւ այլն: Մարդկային sensorimotor համակարգի կառուցվածքը: I: կենտրոնական սուլկուսի մորֆոլոգիա եւ ցիորքաղաքականություն: Cereb Cortex (1997) 7(1):18–30. doi:10.1093/cercor/7.1.18
64. Cavanna AE, Trimble MR: Հստակեցում. Ֆունկցիոնալ անատոմիայի եւ վարքագծային փոխհարաբերությունների վերանայում: Ուղեղ (2006) 129(Pt 3):564–83. doi:10.1093/brain/awl004
65. Feng Q, Chen X, Sun J, Zhou Y, Sun Y, Ding W, et al. Ինտեր-խաղային ունակություն ունեցող դեռահասների շրջանում արգանդային պտույտով մակնշված պերֆուսային մագնիսա-ռեզոնանսային պատկերման Voxel- ի մակարդակի համեմատություն: Behav ուղեղի գործառույթը (2013) 9(1):33. doi:10.1186/1744-9081-9-33
66. Շնորհիվ DL, Huettel SA, Hall WG, Rubin DC. Մեզոլիմիկ եւ տեսողական նյարդային սխեմաների ակտիվացում, ծխելու խանգարումներով. Ապացույցներ ֆունկցիոնալ մագնիսա-ռեզոնանսային պատկերացումից: Am J Psychiatry- ն (2002) 159(6):954–60. doi:10.1176/appi.ajp.159.6.954
;