PLoS One. 2013 Nov 4;8(11):e78708.
doi: 10.1371 / journal.pone.0078708. eCollection 2013.
Yuan K1, Jin C, Cheng P, Yang X, Dong T, Bi Y, Xing L, von Deneen KM, Yu D, Liu J, Liang J, Cheng T, Qin W, Tian J.
Astratto
La maggior parte dei precedenti studi di neuroimaging hanno dimostrato anormalità funzionali sia strutturali che funzionali in adolescenti con dipendenza da gioco online (OGA). Tuttavia, pochi studi di risonanza magnetica funzionale (fMRI) si sono concentrati sull'intensità regionale delle fluttuazioni spontanee nel livello di ossigeno nel sangue (BOLD) durante lo stato di riposo e meno studi hanno studiato la relazione tra le proprietà anormali dello stato di riposo e il controllo cognitivo alterato capacità. Nel presente studio, abbiamo impiegato l'ampiezza del metodo di fluttuazione a bassa frequenza (ALFF) per esplorare le caratteristiche locali dell'attività cerebrale spontanea in adolescenti con OGA e controlli sani durante lo stato di riposo. Diciotto adolescenti con OGA e 18 volontari sani di pari età, educazione e genere hanno partecipato a questo studio. Rispetto ai controlli sani, gli adolescenti con OGA hanno mostrato un aumento significativo dei valori di ALFF nella corteccia orbitofrontale mediale sinistra (OFC), nel precomaus sinistro, nell'area motorio supplementare sinistro (SMA), nel giro destro parahippocampale (PHG) e nel cingolato centrale bilaterale corteccia (MCC). Le anormalità di queste regioni sono state rilevate anche in precedenti studi di dipendenza. Ancora più importante, abbiamo scoperto che i valori di ALFF dell'FC mediano sinistro e del precuno anteriore sinistro erano positivamente correlati alla durata dell'OTA negli adolescenti con OGA. I valori ALFF dell'FC mediano sinistro erano anche correlati con le prestazioni del test Stroop a colori. I nostri risultati hanno suggerito che l'anormale attività neuronale spontanea di queste regioni potrebbe essere implicata nella patofisiologia di OGA.
Introduzione
La dipendenza da gioco online (OGA) è definita come un uso disadattivo di Internet e l'incapacità di un individuo di controllare il suo uso di Internet, che è stato classificato come un tipo di disturbo del controllo degli impulsi ,-,. I dati della China Youth Internet Association (annuncio su 2 di febbraio, 2010) hanno dimostrato che il tasso di incidenza di OGA tra i giovani urbani cinesi è di circa 14%. Come uno dei problemi di salute mentale comuni tra gli adolescenti cinesi, l'OGA è stata associata alla compromissione del benessere psicologico dell'individuo, al fallimento scolastico e alla riduzione delle prestazioni lavorative ,, che sta attualmente diventando un problema di salute sempre più grave negli adolescenti di tutto il mondo ,, ,. Mentre l'OGA non è ancora codificato ufficialmente all'interno di un quadro psicopatologico, numerosi studi sugli adolescenti OGA hanno rivelato anormalità strutturali e funzionali nella corteccia orbitofrontale (OFC), nell'area motoria supplementare (SMA), corteccia cingolata, giro parahippocampale (PHG), corteccia prefrontale dorsolaterale (DLPFC), precuneus, giro temporale, insula e cervelletto ,, , Le anormalità in queste regioni sono state associate all'abuso di sostanze da numerosi studi sulle dipendenze ,e può essere associato a disfunzioni nel controllo cognitivo, controllo esecutivo, desiderio, sensibilità della ricompensa, comportamento diretto all'obiettivo e memoria di lavoro negli adolescenti OGA ,.
Sebbene l'OGA causi un onere individuale e sociale, attualmente non esiste un trattamento standardizzato per l'OGA ,. Le cliniche in Cina hanno implementato calendari irreggimentati, disciplina severa e trattamento di shock elettrico e acquisito notorietà per questi approcci terapeutici ,. Lo sviluppo di metodi efficaci per l'intervento e il trattamento di OGA richiederà una chiara comprensione dei meccanismi alla base di questa condizione. Fino ad oggi, la maggior parte degli studi OGA si sono concentrati sulla rilevazione di deficit strutturali e disabilità funzionali legate al compito in persone con OGA, che erano utili nella valutazione dei meccanismi neurali alla base di OGA. Tuttavia, pochi studi hanno valutato il cambiamento del segnale dipendente dal livello di ossigeno nel sangue (BOLD) dell'attività spontanea regionale di OGA durante lo stato di riposo. Come approccio non invasivo, la risonanza magnetica funzionale a riposo (fMRI) è stata utilizzata per studiare le fluttuazioni spontanee di bassa frequenza (LFF) nei segnali BOLD, che evita i disturbi correlati alle prestazioni e può riflettere l'attività neurale spontanea nel cervello ,, ,. Inoltre, il metodo fMRI dello stato di riposo è stato ampiamente utilizzato per rivelare l'architettura funzionale intrinseca tipica e atipica del cervello ,. L'anormale attività neuronale durante lo stato di riposo può servire come indicatore adeguato per riflettere il progresso e la compromissione della funzione esecutiva di più malattie cerebrali.
Di recente, Liu et al. ha utilizzato il metodo di omogeneità regionale (ReHo) e ha scoperto che le persone con OGA hanno mostrato un aumento significativo dei valori ReHo nel giro del cingolo destro, parahippocampo bilaterale, precoce sinistro e giro frontale superiore sinistro ,. Il metodo ReHo riflette l'omogeneità temporale dell'FFL regionale indipendentemente dalle intensità e si basa sull'ipotesi che i voxel spazialmente vicini dovrebbero avere modelli temporali simili ,. Mentre l'ampiezza di LFF (ALFF) si pensa sia associata all'attività neuronale locale, la base dei cambiamenti ALFF in OGA rimane poco chiara ,. Inoltre, Liu et al. , non ha indagato la relazione tra le proprietà anormali dello stato di riposo e la durata di OGA. Per indagare ulteriormente sulle anomalie dello stato di riposo negli adolescenti OGA, il metodo ALFF è stato impiegato nel presente studio e sono stati raccolti i dati sulla durata di OGA. Inoltre, i ricercatori hanno rilevato l'alterata capacità di controllo cognitivo negli adolescenti con OGA utilizzando un compito Stroop a colori ,, ,. Pertanto, la valutazione comportamentale nel presente studio è stata la prestazione sul task Stroop a colori. La connessione di risultati di neuroimaging a indici comportamentali ben definiti che sono noti per essere influenzati in OGA sarebbe un ulteriore indice dell'importanza di questi risultati per OGA.
Materiali e Metodi
Tutte le procedure di ricerca sono state approvate dalla sottocommissione per gli studi sull'ospedale della Cina occidentale e sono state condotte in conformità con la Dichiarazione di Helsinki. Tutti i partecipanti e i loro tutori nel nostro studio hanno dato il consenso informato scritto.
Soggetti
Secondo il Young Diagnostic Questionnaire (YDQ) modificato per i criteri OGA di Beard and Wolf ,, ,venti studenti con OGA sono stati filtrati da matricole 165 e studenti del secondo anno. Diciotto adolescenti con OGA (maschi 12, età media = 19.4 ± 3.1 anni, istruzione 13.4 ± 2.5 anni) hanno partecipato al nostro studio escludendo due giocatori mancini. Per indagare se ci fossero o meno cambiamenti lineari nella struttura del cervello, la durata della malattia è stata stimata attraverso una diagnosi retrospettiva. Abbiamo chiesto ai soggetti di ricordare il loro stile di vita quando inizialmente erano dediti al loro gioco principalmente online, ovvero World of Warcraft (WOW). Per garantire che fossero affetti da OGA, li abbiamo testati nuovamente con i criteri YDQ modificati da Beard and Wolf. È stata inoltre confermata l'affidabilità delle autovalutazioni delle materie OGA parlando con i loro genitori via telefono, compagni di stanza e compagni di classe.
Diciotto controlli sani di pari età e sesso (maschi 12 e femmine 6, età media = 19.5 ± 2.8 anni, istruzione 13.3 ± 2.0 anni) senza anamnesi personale o familiare di disturbi psichiatrici hanno partecipato al nostro studio. In base ai precedenti studi OGA, abbiamo scelto controlli sani che hanno speso meno di 2 ore al giorno su Internet ,. I controlli sani sono stati testati anche con i criteri YDQ modificati da Beard e Wolf per garantire che non soffrissero di OGA. Tutti i partecipanti reclutati erano cinesi nativi di destra e sono stati valutati da un self-report personale e dal questionario Edinburgh Handedness. Criteri di esclusione per entrambi i gruppi erano 1) esistenza di un disturbo neurologico valutato dall'intervista clinica strutturata per il manuale diagnostico e statistico dei disturbi mentali, quarta edizione (DSM-IV); 2) alcol, nicotina o abuso di droghe attraverso lo screening di farmaci per le urine; 3) gravidanza o periodo mestruale nelle donne; e 4) qualsiasi malattia fisica come tumore al cervello, epatite o epilessia valutata secondo le valutazioni cliniche e le cartelle cliniche. La scala di ansia di Hamilton (HAMA) e l'inventario di depressione di Beck-II (BDI) sono stati utilizzati per valutare gli stati emotivi di tutti i partecipanti durante le due settimane precedenti. Informazioni demografiche più dettagliate sono fornite in Tabella 1.
Raccolta di dati comportamentali
Secondo uno studio precedente ,, il task design Stroop a colori è stato implementato utilizzando il software 2.0 di E-prime (http://www.pstnet.com/eprime.cfm). Questo compito impiegava un disegno a blocchi con tre condizioni, cioè congruente, incongruente e di riposo. Tre parole, rosso, blu e verde sono state visualizzate in tre colori (rosso, blu e verde) come stimoli congruenti e incongruenti. Durante il riposo, una croce era esposta al centro dello schermo e ai soggetti veniva richiesto di fissare gli occhi su questa croce senza rispondere. Tutti gli eventi sono stati programmati in due esecuzioni con diverse sequenze di blocchi congruenti e incongruenti. Ogni partecipante è stato incaricato di rispondere al colore visualizzato il più velocemente possibile premendo un pulsante su una Serial Response Box ™ con la mano destra. I pulsanti premuti per indice, medio e anulare corrispondevano rispettivamente a rosso, blu e verde. I partecipanti sono stati testati individualmente in una stanza tranquilla quando erano in uno stato mentale tranquillo. Dopo la pratica iniziale, i dati comportamentali sono stati raccolti due o tre giorni prima della scansione MRI.
Acquisizione dati MRI
Tutti gli studi fMRI sono stati eseguiti su uno scanner 3-T GE (EXCITE, GE Signa, Milwaukee, WI, USA) utilizzando una bobina standard a gabbia per uccelli come serpentino a otto fasi nell'Hangxi MR Research Center, Chengdu, Cina . I cuscinetti di gommapiuma sono stati utilizzati per ridurre il movimento della testa e il rumore dello scanner. Dopo la scansione convenzionale del localizzatore, le immagini pesate con T1 sono state ottenute con una sequenza di richiamo del gradiente alterato (tempo di ripetizione (TR) = 1900 ms; tempo di eco (TE) = 2.26 ms; angolo di inversione (FA) = 9 °; FOV) = 256 × 256 mm2; matrice dati = 256 × 256; slices = 176; formato voxel = 1 × 1 × 1 mm3). Quindi, sono state acquisite immagini funzionali a riposo con una sequenza di immagini ecografiche e planari (TR = 2000ms; TE = 30ms; FA = 90 °; FOV = 240 × 240 mm2; matrice dati = 64 × 64) con sezioni assiali 32 (spessore della sezione = 5 mm e nessuna distanza tra le sezioni, volumi totali = 180) in una corsa di sei minuti. I soggetti sono stati istruiti a chiudere gli occhi, stare fermi e non pensare a nulla sistematicamente durante la scansione. Alla fine dell'acquisizione dei dati, tutti i soggetti hanno confermato di essere rimasti svegli durante l'intero periodo di scansione.
Preelaborazione dei dati e calcolo ALFF
Tutta l'elaborazione dell'immagine funzionale è stata eseguita con Statistical Parametric Mapping (SPM5, http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) software e assistente per l'elaborazione dei dati per il software fMRI (DPARSF) a stato di riposo ,. Per ciascun partecipante, i primi dieci punti temporali sono stati scartati per evitare cambiamenti di segnale transitori prima che la magnetizzazione raggiungesse lo stato stazionario e consentire ai soggetti di abituarsi all'ambiente di scansione fMRI. I rimanenti volumi del cervello 170 sono stati corretti per il timing delle fasce e riallineati per la correzione del movimento della testa. Nessun soggetto ha avuto un movimento della testa superiore a 1 mm di movimento o rotazione 1 ° in qualsiasi direzione. Quindi, tutte le immagini riallineate sono state normalizzate spazialmente nel modello EPI di Montreal Neurological Institute (MNI), ricampionate in voxel isotropici 3 mm e quindi levigate spazialmente (larghezza intera a metà massimo = 8 mm). Successivamente, richiamando le funzioni nel tool di analisi dei dati fMRI di stato a riposo (REST, http://rest.restfmri.net), rimozione della tendenza lineare e filtraggio passa-banda (0.01-0.08 Hz) per ridurre gli effetti della deriva a bassa frequenza e del rumore fisiologico ad alta frequenza , sono stati eseguiti sulle serie temporali.
Dopo la preelaborazione, il calcolo ALFF è stato eseguito utilizzando DPARSF richiamando le funzioni in REST come negli studi precedenti ,. Innanzitutto, per ottenere lo spettro di potenza, le serie temporali filtrate sono state trasformate nel dominio della frequenza utilizzando una trasformata di Fourier veloce (FFT). Quindi la radice quadrata dello spettro di potenza è stata ottenuta per ciascun punto di dati di frequenza per ottenere ampiezza in funzione della frequenza. Questi valori, mediati su 0.01-0.08 Hz per ciascun voxel, sono stati utilizzati come valori ALFF. Di conseguenza, questa radice quadrata media è stata utilizzata come valore ALFF. L'ALFF di ciascun voxel è stato diviso per il valore medio globale di ALFF all'interno della maschera dell'intero cervello per ciascun soggetto, risultando in un ALFF standardizzato di ciascun voxel che aveva un valore di circa 1.
analisi statistica
Per valutare le differenze tra il gruppo OGA e il gruppo di controllo in età, sesso, durata della malattia e anni di istruzione, due campioni t- i test sono stati eseguiti utilizzando SPSS 13.0 e a p> 0.05 è stato considerato non significativo. Per esplorare quali aree avevano valori ALFF diversi dal valore 1, un campione t-test (p<0.05, errore familiare (FWE) corretto) utilizzando SPM5 è stato eseguito all'interno di ciascun gruppo. Quindi, due campioni t-Il test è stato eseguito per chiarire le differenze ALFF tra i due gruppi dopo aver controllato l'età e il sesso. La correzione per confronti multipli è stata eseguita utilizzando simulazioni Monte Carlo. Una soglia corretta di p<0.05 è stato derivato da una soglia combinata di p<0.005 per ogni voxel e una dimensione minima del cluster di 351 mm3 (Programma AlphaSim nel software AFNI, http: // afni.nimh.nih.gov/). Per le regioni del cervello in cui i pazienti con OGA presentavano proprietà ALFF anormali, i valori ALFF di ciascuna regione sono stati estratti, mediati e regrediti rispetto agli indicatori patologici riflessi dalla durata della malattia e dalle prestazioni del task Stroop a colori.
Risultati
I nostri risultati hanno dimostrato che il tasso di OGA era di circa 12.1% nella nostra piccola indagine campionaria. Secondo la loro auto-segnalazione sull'uso di Internet, i soggetti OGA hanno trascorso 10.2 ± 2.6 ore al giorno e 6.3 ± 0.5 giorni a settimana sui giochi online. Gli adolescenti con OGA hanno trascorso più ore al giorno e più giorni a settimana su Internet rispetto ai controlli (p<0.005) (Tabella 1).
Risultati dei dati comportamentali
Entrambi i gruppi hanno mostrato un significativo effetto Stroop, in cui il tempo di reazione era più lungo durante l'incongruenza rispetto alla condizione congruente (OGA: 677.3 ± 75.4 ms vs 581.2 ± 71.6 ms e controlli: 638.3 ± 65.9 ms vs 549.0 ± 50.6 ms; p<0.005). Il gruppo OGA ha commesso più errori rispetto al gruppo di controllo durante la condizione incongruente (8.56 ± 4.77 vs 4.56 ± 2.93; p<0.05), sebbene il ritardo di risposta misurato dal tempo di reazione (RT) durante la condizione incongruente meno le condizioni congruenti non fosse significativamente diverso tra questi due gruppi (98.2 ± 40.37 ms vs 91.92 ± 45.87 ms; p > 0.05).
Risultati dei dati di imaging
Le mappe ALFF del gruppo OGA e del gruppo di controllo sono presentate in Fig. 1Entrambi i gruppi hanno mostrato valori ALFF significativamente più alti nella corteccia cingolata posteriore (PCC) / precuneus, nella corteccia prefrontale mediale (MPFC) e nel lobo parietale inferiore bilaterale (IPL) durante lo stato di riposo. Queste regioni sono ampiamente incluse nella rete in modalità predefinita negli studi precedenti ,. Un doppio campione t-test di controllo per età e sesso e corretto per confronti multipli (utilizzando simulazioni Monte Carlo della dimensione del cluster più piccola che produce una soglia corretta di p <0.05 da una soglia non corretta di p <0.005 per ogni voxel) ha rivelato che il gruppo OGA ha mostrato aumenti significativi nei valori ALFF nell'OFC mediale sinistro, nel precuneo sinistro, nella SMA sinistra, nel PHG destro e nel MCC bilaterale rispetto al gruppo di controllo. Non sono state trovate regioni del cervello con valori di ALFF ridotti. Inoltre, è stata osservata una correlazione significativamente positiva tra la durata dell'OGA ei valori ALFF standardizzati nell'OFC mediale sinistro (r = 0.6627, p = 0.0027) e precuneo sinistro (r = 0.5924, p = 0.0096) (Fig. 2). I valori ALFF dell'ODC di sinistra sono stati trovati correlati con il numero di errori di risposta durante la condizione incongruente tra gli adolescenti con OGA (r = 0.6690, p = 0.0024) (Fig. 3). Poiché i soggetti OGA avevano valori di depressione significativamente più alti misurati dal BDI, abbiamo analizzato nuovamente i dati di imaging funzionale, utilizzando il BDI come covariata. I dati risultanti erano simili ai dati originali. Abbiamo anche testato se i punteggi BDI erano correlati con i valori ALFF delle regioni cerebrali anormali, la durata dell'attività OGA e le prestazioni del task Stroop a colori. Tuttavia, non sono stati osservati risultati significativi.
Discussione
Nel presente studio, il metodo ALFF è stato impiegato per studiare le differenze di stato di riposo tra i pazienti con OGA e controlli normali. L'ALFF è un metodo semplice e convincente per misurare l'ampiezza delle fluttuazioni a bassa frequenza nel segnale BOLD, e studi precedenti hanno dimostrato la capacità di questo metodo di localizzare con precisione quale regione del cervello ha un'attività spontanea anormale ,. All'interno di ciascun gruppo, abbiamo identificato alcune regioni che presentano valori ALFF significativamente più elevati rispetto ad altre regioni del cervello durante lo stato di riposo (Fig. 1). Queste regioni si sovrappongono ampiamente con le principali regioni della rete in modalità predefinita (DMN) ,. Per quanto riguarda i due campioni t- risultati della prova, relativi ai controlli sani, gli adolescenti con OGA hanno mostrato un aumento dell'IFF nell'FC mediano sinistro, nel precoce sinistro, nella SMA sinistra, nel PHG destro e nell'MCC bilaterale durante lo stato di riposo (Fig. 2). Vale la pena notare che i soggetti OGA avevano punteggi di depressione significativamente più alti sul BDI, tuttavia, l'analisi incluso il BDI come covariata ha rivelato risultati simili. Inoltre, i valori ALFF di OFC mediale sinistro e precuneus erano positivamente correlati con la durata di OGA (Fig. 2). Inoltre, per convalidare la capacità di controllo cognitivo alterato negli adolescenti con OGA, il test Stroop a colori è stato utilizzato nel nostro studio. Coerente con i risultati precedenti ,, ,, il gruppo OGA ha commesso più errori rispetto al gruppo di controllo durante la condizione incongruente, che ha dimostrato che gli adolescenti con OGA hanno mostrato una capacità di controllo cognitivo compromessa, come misurato con il test Stroop a colori. È interessante notare che i valori ALFF dell'FC di sinistra erano anche correlati al numero di errori durante la condizione incongruente tra gli adolescenti con OGA (Fig. 3). I nostri risultati suggeriscono che i cambiamenti di ALFF nell'OFC possono servire come biomarker per riflettere la capacità di controllo cognitivo compromessa di OGA.
Nel presente studio, abbiamo rilevato che i valori di ALFF sono aumentati nella OFC mediale sinistra nel gruppo OGA. Anatomicamente, l'OFC ha estese connessioni con le regioni striato e limbico (come l'amigdala), che sembrano essere coinvolte nel controllo cognitivo del comportamento diretto verso l'obiettivo attraverso la valutazione del significato motivazionale degli stimoli e la selezione del comportamento per ottenere il desiderato risultati. Le anomalie strutturali e le disfunzioni strutturali dell'OFC in OGA sono state riportate in studi precedenti ,, ,, ,. Park et al. usato a 18Tomografia ad emissione di positroni F-fluorodeossiglucosio (PET) per studiare il metabolismo regionale del glucosio cerebrale durante lo stato di riposo in soggetti giovani con OGA e controlli normali, e ha dimostrato che l'attività metabolica OFC negli adolescenti con OGA era aumentata rispetto ai controlli normali ,. Questa analisi ha suggerito che l'attività metabolica anormale nell'area OFC potrebbe essere associata a compromissione del controllo degli impulsi e dell'elaborazione della ricompensa negli adolescenti con OGA. Per quanto riguarda gli studi funzionali di risonanza magnetica funzionale, Ko et al. ha identificato i substrati neurali della dipendenza da gioco online attraverso la valutazione delle aree del cervello associate con l'impulso del gioco indotto da cue, e ha scoperto che l'OFC poteva essere attivato in modo anomalo nei tossicodipendenti rispetto ai controlli ,. La somiglianza di questo risultato con la brama indotta dal cue nella dipendenza dalla sostanza ,, che suggeriva che la brama della dipendenza da gioco e la brama di dipendenza dalla sostanza potessero condividere gli stessi meccanismi neurobiologici. Precedenti studi di neuroimaging strutturale hanno riportato anche un ridotto volume di materia grigia dell' OFC nel gruppo OGA ,, ,. In linea con questi risultati funzionali e strutturali, il nostro studio ha rilevato valori di ALFF più alti nella OFC mediale negli adolescenti con OGA rispetto ai controlli. Inoltre, nel gruppo OGA è stata osservata una correlazione significativa tra i valori ALFF dell' OFC e le prestazioni del compito durante il test Stroop a colori della parola (Figure 3 ). Studi precedenti sulla dipendenza hanno rivelato un'associazione tra l'interferenza da Stroop e il relativo metabolismo del glucosio nell'OFC tra soggetti tossicodipendenti da cocaina ,. Questa relazione cervello-comportamento ha dimostrato che le proprietà anormali dello stato di riposo dell'OFC erano associate ad alterata capacità di controllo cognitivo tra gli adolescenti con OGA.
I valori di ALFF erano maggiori nel precuno nei soggetti OGA rispetto ai controlli. Il precuno è una regione del cervello nella corteccia posteromediale del lobo parietale e svolge un ruolo importante nel funzionamento cognitivo fondamentale ,. Il precuno è stato proposto di essere coinvolto nel recupero della memoria episodica, nell'immaginario visivo-spaziale, nell'autoelaborazione e nella coscienza ,. Recentemente, alcuni ricercatori hanno anche riportato un aumento del ReHo nel precuneus sinistro negli studenti del college OGA rispetto ai controlli ,. Inoltre, uno studio ha dimostrato che il precuneus era associato a un desiderio di gioco, bramosia e severità di OGA e suggeriva che il precuneus si attivasse per elaborare la stecca da gioco, integrare la memoria recuperata e contribuire alla brama indotta dai cue per i giochi online ,. Pertanto, suggeriamo che le anormalità dello stato di riposo del precuno negli adolescenti con OGA possano essere associate con il craving in OGA a lungo termine.
Valori ALFF maggiori nei soggetti OGA, relativi ai controlli, sono stati trovati anche nella SMA sinistra, nel MCC bilaterale e nel PHG corretto. La SMA svolge un ruolo importante nel controllo cognitivo, nell'azione volontaria, nell'iniziazione / inibizione delle risposte motorie , e anche in conflitto emotivo ,. L'MCC è la parte centrale del giro del cingolo e fondamentale per il monitoraggio e l'elaborazione dei conflitti ,. Precedenti studi sull'uso di sostanze hanno riportato anomalie dello stato di riposo correlate alla dipendenza di SMA e MCC ,, ,. Si ritiene che il PHG contribuisca alla formazione e al mantenimento di informazioni vincolate nella memoria di lavoro ,. La memoria di lavoro si riferisce alla memorizzazione temporanea e alla manipolazione on-line delle informazioni ed è anche cruciale per il controllo cognitivo ,. Liu et al. riferito aumento ReHo nel PHG bilaterale in studenti universitari OGA rispetto ai controlli ,. Inoltre, alcuni ricercatori hanno anche trovato un'anisotropia frazionaria inferiore del PHG nei soggetti OGA ,. I nostri risultati hanno convalidato il modello anormale di riposo del PHG negli adolescenti con OGA.
In conclusione, nel presente studio, abbiamo osservato che l'ALFF era anormale negli adolescenti con OGA rispetto ai controlli, cioè valori più alti di ALFF nella OFC mediale sinistra, precoce sinistra, SMA sinistro, PHG destro e MCC bilaterale. Abbiamo anche osservato che i valori più alti di ALFF nella OFC mediale sinistra e nel precuno di sinistra erano positivamente correlati alla durata di OGA. I valori ALFF dell'FRO di sinistra erano correlati con le prestazioni del task Stroop della parola di colore (ovvero gli errori di risposta) nel gruppo OGA. I nostri risultati hanno suggerito che l'anormale attività spontanea di queste regioni può riflettere la fisiopatologia sottostante negli utilizzatori di OGA. A causa dei simili risultati dello stato di riposo con i cambiamenti dello stato di riposo correlati alla tossicodipendenza, abbiamo suggerito che l'OGA potrebbe condividere meccanismi neurali con la tossicodipendenza. Vale la pena notare che la depressione dovrebbe essere considerata come una potenziale confusione quando si spiegano i risultati della neuroimaging nel presente studio. È necessario un ulteriore studio completo per fornire maggiori prospettive scientifiche sull'OGA.
Ringraziamenti
Vorremmo ringraziare Qin Ouyang, Qizhu Wu, Junran Zhang, Changjian Hu e Haifeng Luo per la preziosa assistenza tecnica nel condurre questa ricerca.
Dichiarazione di finanziamento
Questo documento è supportato dal Progetto per il Programma di ricerca e sviluppo di base chiave nazionale (973) sotto Grant No. 2011CB707700; la National Natural Science Foundation della Cina con Grant Nos. 81227901, 81271644, 81271546, 30930112, 81000640, 81000641, 81101036, 81101108, 31200837, 81030027, 81301281; e i fondi di ricerca fondamentali per le università centrali, la fondazione di scienze naturali della Mongolia interna sotto Grant No. 2012MS0908. I finanziatori non hanno avuto alcun ruolo nella progettazione dello studio, nella raccolta e analisi dei dati, nella decisione di pubblicare o nella preparazione del manoscritto.
Riferimenti
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