인터넷 중독 (2013)을하는 청소년의 기능적 뇌 연결성 감소

개요

인터넷 중독은 전 세계 대중과 과학계에서 점점 더 인식되고 있습니다. [1]비록 그것이 비교적 새로운 상태이지만 그것의 정신 병리학 적 특성과 신경 생물학적 기전은 여전히 ​​잘 이해되지 않고있다. 최근의 신경 영상 연구에 따르면 인터넷 중독과 관련된 뇌 기능 및 구조에 중대한 변화가보고되었습니다. 이러한 연구의 대부분은 작업 중 수행 된 기능적 자기 공명 영상 (fMRI)을 이용했으며, 전두엽과 연골 부위와, 정수리와 인질 피질을 조금 더 관련 시켰습니다. [2]-[5]. 또한 양전자 방출 단층 촬영 (PET)을 사용하여 Kim et al. (2011), 양측 꼬리 및 우측 푸 타멘에서 도파민 D2 수용체 가용성 감소 [6]및 Hou et al. (2012) 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영 (SPECT)을 사용하여 인터넷 중독이있는 성인에서 줄자 도파민 수송 체 발현 수준이 감소 함을 발견했습니다. [7]. 이러한 연구 결과는 물질 중독뿐만 아니라 전 두상 회로의 병리를 강조하는 행동 중독 (예 : 병리 적 도박)을 포함하는 중독 장애의 현재 이론적 모델과 일치합니다. [8]인 슐라뿐만 아니라 [9], [10]. Zhou 등의 구조적 MRI 연구. (2011) 및 Yuan et al. (2011)는 전전두엽 피질을 포함한 뇌 영역에서 회백질 이상을 함께 제안했습니다. [11], [12]및 Lin 등의 확산 텐서 영상 연구. (2012), 인터넷 중독 청소년의 광범위한 백질 이상보고 [13]. 마지막으로 Liu et al. (2010), 인터넷 중독에서 지역별 균질성이 변경됨 [14], 이것은이 장애에 관한 문헌에서 유일하게 휴식중인 상태 fMRI 발견입니다 [15]. 저자는 각 복셀의 혈중 산소 수준 의존성 (BOLD) 신호에서 가장 가까운 26 인접 복셀의 신호와 복셀 방식으로 시간적 균질성을 조사했습니다.

휴식 상태 fMRI는 자발적인 뇌 활동의 영역 간 상관 관계를 조사하기위한 비교적 새로운 이미징 기술입니다. 특정 작업에 관여하지 않고 누군가 스캐너에 조용히 누워 기록 [16]. 이 접근법은 잘 정의 된 기능 시스템을 매핑하기위한 강력한 방법을 제공합니다 [17], [18]. 안정 상태 조치는 신뢰할 수 있습니다 [19], [20]유전자 조절 하에서 [21]-[23]뇌 기능 조직의 고유 속성을 색인하는 것으로 생각 [24]특정 경고에 따라 [25]. 휴식 상태 fMRI는 그래프 이론 기술과 함께 뇌 기능 역학의 대규모 조직과 정신 병리학 적 상태의 파괴를 조사 할 수있는 강력한 수단을 제공합니다. [26].

이 연구에서 우리는 휴식 상태 fMRI 데이터를 사용 하여 제안 된 하위 유형 중 과도한 온라인 게임에 참여하는 개인에 초점을 맞추고 건강 한 개인 및 청소년에 인터넷 중독과 90 독특한 대뇌 피 질의 및 피 질 뇌 영역의 포괄적 인 집합 간의 기능 연결의 차이를 매핑 이 장애의 [27]. 또한 네트워크 토폴로지 장애에 대한 분석을 수행했습니다. [28] 연결 강도의 그룹 간 차이가 기능적 상호 작용의 전체 재구성과 관련이 있는지 여부를 평가 [26]다른 많은 정신 장애에서보고 된 바와 같이 [29], [30].

인터넷 중독에 대한 이전의 구조적 및 기능적 신경 영상 결과에 근거 [3], [4], [6], [7], [15]물질 중독 장애의 확립 된 이론적 모델과 함께 [8], [9], 우리는 인터넷 중독을 가진 청소년들이 정수리 피질과 인 슐라의 추가 관여와 함께, 정면과 선조 영역 사이의 변경된 영역간 연결성을 보여줄 것이라고 가정했다.

재료 및 방법

윤리 강령

이 연구는 서울 대학교 인간 대상 기관 검토위원회의 승인을 받았다. 모든 청소년과 부모는 학업 시작 전에 서면 동의서를 제공했습니다. 이 연구는 헬싱키 선언에 따라 수행되었습니다.

참가자

인터넷 중독과 11 오른 손잡이 및 성별에 맞는 12 명의 오른 손잡이 청소년 [31] 건강한 연구가이 연구에 참여했다. 인터넷 중독의 진단은 인터넷 사용으로 인한 문제의 정도를 평가하는 20- 포인트 리 커트 척도를 기반으로하는 5 항목으로 구성된 YIAS (Young Internet Addiction Scale)를 사용하여 확립되었습니다. [32], 그리고 정서적 장애에 대한 아동 일정 및 정신 분열증-현재 및 수명 버전 (K-SADS-PL)은 유효성과 신뢰성이 확립 된 반 구조적 진단 인터뷰 도구로, 다른 정신 장애를 배제 할 수있었습니다. [33], [34]. 인터넷 중독이있는 참가자는 중독의 전형적인 요소 (예 : 관용, 철수, 온라인 게임에 대한 선입견, 온라인 게임을 줄이거 나 중단하려는 시도가 반복적으로 실패 함, 온라인 게임을 줄이려고 할 때 기분에 부정적인 영향을 미침) 및 온라인 게임으로 인해 중요한 관계 나 활동을 무시하는 행위) [35], [36]. 인터넷 중독에 참여한 모든 참가자는이 장애의 제안 된 하위 유형 중에서 과도한 온라인 게임을보고했습니다. 건강한 청소년을 모집 할 때도 같은 도구가 적용되었습니다. 모든 참가자의 인구 통계 학적 정보 및 지능 지수 (IQ)도 평가되었습니다 (참조). 표 1).

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테이블 1. 참가자의 인구 통계 및 임상 특성.

doi : 10.1371 / journal.pone.0057831.t001

데이터 수집 및 이미지 처리

휴식 상태 fMRI 이미지는 3T 지멘스 스캐너 (Siemens Magnetom Trio Tim Syngo MR B17, Germany)에서 다음 파라미터를 사용하여 획득 하였다 : 반복 시간 (TR) 2700 ms; 에코 시간 (TE) 30 ms; 획득 매트릭스 64 × 64; 시야 (FOV) 192 × 192 mm²; 플립 각도 90 °; 복셀 크기 3.0 mm x 3.0 mm x 3.0 mm; 40를 슬라이스합니다. 획득의 총 시간은 6 분 45 초입니다. 헤드 코일을 사용하고 헤드 주위의 빈 공간을 스폰지 재료로 채우고 하부 턱을 테이프로 고정하여 헤드 모션을 최소화했습니다.

fMRI 이미지의 전처리는 휴식 상태 fMRI (DPARSF)에 대한 데이터 처리 지원을 사용하여 수행되었습니다. [37]SPM8 (Statistical Parametric Mapping) 및 REST-resting-state fMRI 데이터 분석 툴킷 (REST)을 기반으로합니다. 각 피사체의 첫 번째 5 이미지를 버리고 나머지 145 이미지를 슬라이스 타이밍에 맞게 수정하고 모션 아티팩트를 수정하기 위해 첫 번째 볼륨으로 다시 정렬했습니다. 모든 참가자는 0.5 헤드 모션 파라미터에서 0.5 mm 미만의 변위 및 6 회전도를 나타 냈습니다. 또한 두 그룹은 크게 다르지 않았습니다 (p<0.05) Van Dijk et al. [38]: 즉, 평균 머리 변위 (인터넷 중독 : 0.04 ± 0.01 mm, 제어 : 0.04 ± 0.01 mm), 최대 머리 변위 (인터넷 중독 : 0.18 ± 0.14 mm, 제어 : 0.17 ± 0.07 mm), 마이크로 수 (> 0.1 mm) ) 움직임 (모든 참가자에 대해 2 개 이하, 5 개 및 6 개의 미세 움직임이있는 인터넷 중독 그룹의 0.04 명 제외) 및 머리 회전 (인터넷 중독 : 0.01 ± 0.04 °, 제어 : 0.00 ± XNUMX °). 공간 정규화 전에 Template-O-Matic을 사용하여 정상 뇌 발달에 대한 NIH MRI 연구의 데이터를 기반으로 연령 및 성별이 일치하는 뇌 템플릿이 생성되었습니다. [39]. 우리의 fMRI 이미지는이 사용자 정의 된 템플릿을 사용하여 정규화되었으며 6 mm의 전각 절반 최대 가우스 커널로 부드럽게되었습니다. 그런 다음 데이터를 추론하고 회백질의 신호를 감지하고 노이즈의 영향을 줄이기 위해 저주파 변동 (0.01–0.08 Hz)을 필터링했습니다. 필터링 된 BOLD 신호에서 6 개의 헤드 모션 매개 변수, 백색 물질 신호 및 뇌척수액 신호가 회귀되었습니다. 마지막으로,이 회귀의 잔차는 AAL (Automated Anatomical Labeling) 아틀라스를 기반으로 90 뇌 영역 (노드)에서 추출되었습니다. [40], 쌍별 연관이 계산되어 각 주제 당 90 x 90 연결 매트릭스가 생성되었습니다. Pearson의 상관 계수 (제로 지연)를 사용하여 각 쌍별 연관성을 정량화했습니다. 전역 신호는 성가신 공변량으로 포함되지 않았으므로 음의 상관 관계가 최소화되었습니다.

데이터 분석

네트워크 기반 통계 (NBS) [41], [42] 영역간 기능 연결에서 그룹 간 차이가 큰 지역 뇌 네트워크를 식별하는 데 사용되었습니다. 구체적으로, t- 테스트는 각각의 90 × (90-1) / 2 = 4005 고유 영역 쌍에서 상관 계수의 그룹 간 차이를 테스트하기 위해 수행되었다. 상호 연결된 네트워크 (공식적으로 알려진) 그래프 구성 요소그런 다음 임계 값 t = 3.0를 초과하는 t- 통계량을 가진 연결 중에서을 식별했습니다. 순열 테스트 (20000 순열)를 사용하여 각 결과 성분의 크기에 대해 FWE (Family-wise Error) 수정 p- 값을 계산했습니다. 각 순열은 그룹 레이블을 무작위로 섞고 가장 큰 상호 연결된 네트워크, 최대 구성 요소 크기의 경험적인 널 분포를 산출 [43]. FWE로 수정 된 p- 값은 상호 연결된 각 네트워크에 대해 더 큰 상호 연결된 네트워크 또는 동일한 크기의 네트워크를 생성하는 순열의 비율로 추정되었습니다. 두 가지 대안 가설 (중독> 통제 및 중독 <통제)은 독립적으로 평가되었습니다. 이 모든 단계는 Brain Connectivity Toolbox ()의 일부로 무료로 배포되는 NBS 소프트웨어 패키지를 사용하여 수행되었습니다.http://www.brain-connectivity-toolbox.net/) 또는 NITRC (http://www.nitrc.org/projects/nbs/). 대체 아틀라스에 대한 중요한 발견의 재현성을 평가 [44]위의 분석은 피질을 겹치지 않는 영역으로 파 셀링하기 위해 2 개의 대안적인 아틀라스로 대체 된 AAL 아틀라스로 개별적으로 반복되었다; 즉, Montreal Neurological Institute (MNI) 구조 아틀라스 (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/data/atlas-descriptions.html) 및 120 영역을 포함하는 임의의 분할 [45]. MNI 아틀라스는 대뇌 반 구당 8 개의 해부학 적 영역을 나타내는 조잡한 구획이며, 이에 따라로-로바 연결성의 특성화를 촉진한다.

다음으로 주요 그래프 기반 네트워크 측정에서 그룹 간 차이를 테스트했습니다. [28]; 즉, 평균 군집 계수, 특성 경로 길이 및 작은 세계 비율. 두뇌 복잡성과 조직 측면에서 이러한 조치의 해석은 최신 문헌에서 찾을 수 있습니다 [26], [30], [46]-[49]. 연결 매트릭스는 10 %에서 30 % 범위의 고정 연결 밀도 세트와 관련하여 먼저 이진화되었습니다. [28]. Brain Connectivity Toolbox에 제공된 적절한 기능을 사용하여 각 밀도에서 네트워크 측정 값을 계산했습니다. 클러스터링 계수 및 특성 경로 길이는 Maslov-Sneppen 재배 선 알고리즘을 사용하여 생성 된 20 랜덤 네트워크의 앙상블과 관련하여 정규화되었습니다. [50]. 이어서, 그룹 간 차이를 양면 t- 검정을 사용하여 각각의 밀도에서 평가 하였다.

마지막으로, 클러스터링 계수 및 경로 길이는 각 90 영역에 대해 로컬로 계산되었습니다. 이 지역별 측정에서 그룹 간 차이를 테스트하기 위해 양면 t- 검정도 사용되었습니다. 잘못된 발견 비율 (FDR) [51] 네트워크 밀도 및 지역 패밀리에서 여러 비교를 수정하는 데 사용되었습니다.

결과

참가자 특성

모든 참가자는 오른 손잡이였다. 두 그룹의 연령과 IQ에서 유의 한 차이가 발견되지 않았으며 인터넷 중독 그룹에서 YIAS 점수가 유의하게 높았습니다 (표 1).

기능적 연결의 그룹 차이점

NBS는 단일 네트워크가 크게 (p<0.05, FWE 수정) 대조군에 비해 인터넷 중독이있는 청소년의 연결성이 감소했습니다. 이 영향을받은이 네트워크는 59 개의 다른 뇌 영역 (그림 1). AAL 아틀라스가 피질을 겹치지 않는 영역으로 분할하기 위해 두 개의 대체 아틀라스로 AAL 아틀라스를 대체했을 때 네트워크가 광범위하게 복제되었습니다 (참조 그림 S1). 이러한 아틀라스 (AAL : 90, MNI : 16, 랜덤 : 120)를 포함하는 총 영역 수의 상당한 변화에도 불구하고, 전체 네트워크 구조에서 현저한 일관성이 분명했습니다. 네트워크 크기는 아틀라스 해상도 (예 : 총 지역 수)에 따라 증가하여 더 복잡한 구성을 야기합니다. 그러나, 피질 및 피질 하 영역 (및 상응하는 로브)이 세 개의지도 책에 걸쳐 광범위하게 복제되었다. 수치는 BrainNet Viewer로 시각화되었습니다 (http://www.nitrc.org/projects/bnv/).

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그림 1. 인터넷 중독이있는 청소년의 뇌 기능 연결성이 감소 된 네트워크.

빨간색 점은 AAL (Automated Anatomical Labeling) 아틀라스로 정의 된 뇌 영역 (노드)의 정위 중심을 나타내고 파란색 선은 네트워크 기반 통계 (NBS)로 식별 된 영향을받는 네트워크를 포함하는 suprathreshold 링크 (t = 3.0)를 나타냅니다.p<0.05, 구성 요소별로 수정 됨) 축보기는 반구 간 연결 (즉, 오른쪽과 왼쪽 반구 사이를 교차하는 연결)의 관련을 보여줍니다. 시상면은 영향을받는 네트워크에서 전두엽, 측두엽 및 두정엽의 관련을 보여줍니다.

doi : 10.1371 / journal.pone.0057831.g001

Fornito et al. [52]AAL 영역은 상응하는 주요 로브 (예를 들어, 정면, 측두, 정수리)로 분류되었고, 이러한 대규모 분할을 연결하는 연결 비율은 각 로브 쌍에 대해 정량화되었다. 전두 측두엽 연결이 영향을받는 것으로 밝혀 졌으나 후두엽은 영향을받는 네트워크에 포함되지 않았다. 인터넷 중독 그룹에서 감소 된 연결의 대부분은 피질 영역과 정면 (~ 24 %) 및 정수리 (~ 27 %) 피질 (그림 2). 이 결과에 어떤 하위 피질 영역이 기여하고 있는지 더 잘 이해하기 위해 NBS 네트워크에서 각 피질 엽과 각 피질 영역 사이의 연결성을 개별적으로 조사했습니다 (그림 S2). 이 분석 결과, 피질 하 영역에는 해마, globus pallidus 및 putamen이 포함되어 있습니다. 편도체와 꼬리 핵은 영향을받는 네트워크에 포함되지 않았습니다. 양측 Putamen은 가장 광범위하게 관여 된 피질 하 영역으로, 관련된 세 가지 대뇌 엽과의 연결이 감소 된 것으로 나타났다. 이 패턴은 MNI 아틀라스를 사용하여 복제되었으며,이 결과 네트워크에는 정면, 정수리 및 측두엽 외에 단 두부와 절연체 만 포함되었습니다. 꼬리 핵과 후두엽은 영향을받는 네트워크에 포함되지 않았습니다.

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그림 2. 인터넷 중독에 영향을 미치는 연결의 비율은 넓은 뇌 분열의 서로 다른 쌍을 연결합니다.

각 쌍의 분열과 관련된 연결 수는 전체 쌍별 연결 수에 의해 정규화됩니다. 해마, globus pallidus 및 putamen은 피질 하 범주에 할당되었으며 전 치질 이랑은 정면 범주에 할당되었습니다. 편도체 및 꼬리 핵은 파괴 된 네트워크에 포함되지 않았으므로 이들 영역을 로브에 할당 할 필요가 없었다. 양측의 Putamen은 가장 광범위하게 관여 된 피질 하 영역으로, 관련된 세 가지 대뇌 엽과의 연결이 감소 된 것으로 나타났다.

doi : 10.1371 / journal.pone.0057831.g002

인터넷 중독 그룹에서 연결성이 향상된 네트워크는 식별되지 않았습니다. 인터넷 중독 그룹이나 통제에서 식별 된 네트워크의 기능적 연결성과 YIAS 점수 사이에는 유의 한 상관 관계가 발견되지 않았습니다.

네트워크 토폴로지의 그룹 차이점

조사 된 네트워크 밀도에서 평균 군집 계수, 특성 경로 길이 또는 작은 월드 비에 그룹 간 차이가 발견되지 않았습니다 (p<0.05, FDR 수정) (그림 3). 또한, 해당 지역 (지역별) 측정에서 그룹 간 차이는 여러 비교에 대한 FDR 보정에서 살아남지 않았습니다. 덜 엄격한 오 탐지 적용 p<(1/90) = 0.011 [53] 국소 군집 계수의 군간 차이와 후두엽에서 주로 나타나는 국소 경로 길이에 따른 경향 수준의 영향을 조사하기 위해 (테이블 S1 및 S2).

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그림 3. 인터넷 중독 청소년의 뇌 기능 연결의 작은 세계 매개 변수.

doi : 10.1371 / journal.pone.0057831.g003

토론

인터넷 중독이있는 청소년들에게서 뇌 기능적 연결성이 감소되었다는 증거가 발견되었습니다. 중독에서 코르티코 -subcortical 병리학의 역할을 강조하는 현재 모델과 일치 [54], 중독 된 개인과 건강한 통제를 차별화하는 변경된 네트워크 연결의 24 %가 정면과 아 질질 영역 사이의 링크를 포함. 추가 27 %는 피질과 정수리 부위를 연결 시켰으며, 이는 인 슐라 침범에 대한 증거가 더 제한적이며,이 지역이 중독에 관여 한 최근의 증거와 일치합니다. 우리의 분석은 뇌 전체에 분포 된 90 상이한 영역들 사이의 쌍별 기능적 연결성의 척도를 포함하기 때문에 중독의 코르티코-피질 하 모델에 대한 엄격한 테스트를 제공함을 주목하라. 코르티코-대뇌 피질 시스템이이 완전 데이터 중심 분석을 사용하여 두드러진 병리학으로 등장했다는 사실은 이러한 시스템이 인터넷 중독에 관여하는 것을 강력하게 지원합니다. 또한, 우리의 발견은 인터넷 중독이 다른 중독성 장애와 공통적으로 신경 생물학적 특성을 공유하고, 특히 피질 영역이 뇌 네트워크 병리의 핵심 사이트를 나타낼 수 있음을 나타냅니다. 국립 마약 남용 연구소 (National Institute on Drug Abuse)는 행동 중독이 물질의 영향에 의해 오염되지 않는다는 점을 고려할 때 비교적 순수한 중독 모델 일 수 있다는 점에 주목해야합니다. [55]. 다른 많은 중독 장애에 대한 연구는 약물 남용의 2 차 독성 영향에 의해 항상 혼란스러워지는 반면, 인터넷 중독은 행동으로 진단되므로 장기적인 약물 효과가없는 중독을 연구하기위한보다 표적화 된 모델을 제공합니다.

이 연구에서 NBS는 그 규모에 따라 측정 된 네트워크 크기와 함께 사용되었습니다. 즉, 네트워크를 구성하는 총 연결 수입니다. 이 크기 측정은 집합 적으로 네트워크를 형성하지 않는 단일 격리 연결과 관련된 초점 효과를 감지하는 데 적합하지 않습니다. 이러한 종류의 그룹 간 차이를 테스트하기 위해 NBS 분석을 반복하여 크기가 아닌 구성 요소 질량의 차이를 테스트했습니다. 질량 통계는 구성 요소 크기의 차이를 테스트하는 것보다 초점, 강렬한 효과에 더 큰 감도를 제공합니다. 또한 FDR을 사용하여 에지 별 비교를 임계 값으로 설정하여 높은 강도의 초점 효과에 매우 민감합니다. 인터넷 중독에서의 비정상적인 연결은 여러 대뇌 피질의 영역과 하위 대뇌 피질의 영역을 포함하는 분산 된 네트워크를 포함하고 있음을 시사하는 FDR 또는 대량 통계에서 그룹 간 유의미한 차이가 없었습니다.

뇌 네트워크 속성이 소포 템플릿의 선택에 민감한 것으로 알려져 있기 때문에, 우리는 결절 정의의 변화에 ​​대한 발견의 재현성을 평가하기 위해 몇 가지 대안적인 소포 체계를 조사했습니다. [45], [56], [57]. 이를 통해 특정 결과가 단지 노드의 통계적으로 유리한 위치에 있었지만 다른 잘 알려진 구획으로 재현 할 수없는 가능성을 배제 할 수있었습니다.

I기능적 연결성의 감소 된 강도와 대조적으로, 토폴로지 파라미터는 유의 한 그룹 차이를 나타내지 않았다. I 형 오류에 대한 덜 엄격한 제어를 기반으로 추가 탐색 분석을 수행 한 경우에도 결과는 주로 후두엽과 관련된 토폴로지 차이를 나타내며 NBS 분석에는 영향을 미치지 않습니다. 따라서, 인터넷 중독은 코르티코-서 피질 회로에서 기능적 연결성의 광범위하고 현저한 감소와 관련이 있었지만,이 감소는 뇌 기능 네트워크 토폴로지의 전체적인 붕괴와 관련이 없었다. 이 연구는 기능적 연결성의 광범위한 차이가 기본 토폴로지 측정에서 변경없이 존재할 수 있음을 보여줍니다. 중대한 위상차가없는 경우 연결 강도의 차이가 매우 널리 퍼져있는 것이 놀랍습니다. 그러나 토폴로지와 연결 강도는 코 넥텀의 고유 한 속성이며, 하나의 이상이 다른 하나의 이상을 암시 할 필요는 없음을 언급하는 것이 중요합니다. 다른 질환에서도 비슷한 결과가 관찰되었습니다 [52], [58]. 그러나 일부 위상 특성의 그룹 차이는 통계적 유의성을 향한 경향이 있음을 주목하십시오. 더 큰 샘플을 분석하면 이러한 영향을 크게 나타내는 데 필요한 힘을 얻을 수 있습니다. 우리의 결과 토폴로지 변경 기능 연결 측정에 대 한 관찰보다 미묘한 수 있습니다 것이 좋습니다.

변경된 네트워크에 포함 된 59 연결 중 25는 반 구간 연결이고 34는 반 구간이었으며, 뇌 전체의 장거리 및 단거리 연결을 나타냅니다. 인터넷 중독이 새로 인식 된 정신 건강 상태이며, 개념과 진단 기준이 여전히 애매하고 결정되지 않았기 때문에 이러한 주제의 두뇌에서 그러한 광범위한 영향을받는 네트워크를 찾는 것이 놀라운 일일 수 있습니다. 최근에 Lin et al. (2012)는 확산 텐서 이미징을 사용하여 인터넷 중독을 가진 청소년의 뇌 백질 무결성을 조사했으며 인터넷 중독 그룹에서 FA가 더 높은 영역이없는 뇌 전체에서 분수 이방성 (FA)이 크게 감소한 것을 발견했습니다. [13]. 이러한 결과는 동일한 참가자에서 fMRI와 확산 가중 영상을 결합하여 테스트 할 수있는 가설 인 샘플에서 관찰 된 기능 장애에 대한 해부학 적 근거를 암시합니다. [59].

변경된 네트워크에서 발견되는 많은 수의 반 구간 연결과 관련하여, 효율적인 반 구간 통신은 오랫동안 뇌 기능에서 중요한 것으로 여겨져왔다 [60]-[63]. 그러나, 중독에 대한 비교적 적은 신경 영상 연구는 양반 구 사이의 기능적 통합을 다루었 다. 최근에, Kelly et al. (2011) 코카인 의존성 성인에서 반 구간 기능 연결 감소 관찰 [64]. 그들은 측두엽 영역의 상대적 절약과 함께 전 두정 네트워크의 일차적 인 관여를 보여 주었고, 그 결과는 우리의 발견과 유사하다. 저자들은 주로 만성 코카인 노출의 장기적인 영향을 반영하는 것으로 연구 결과를 논의했지만, 반 구간 기능적 연결성이 감소되어 중독 장애에 대한 취약성으로 코카인에 노출 될 가능성이 있다고 언급했다. 우리의 결과 우리의 샘플 중독 중독 행동 순전히 정의했다 이러한 반구형 변화 중독 약물에 대 한 취약성 또는 일반적인 약물 중독 행동의 신경 상관 관계, 장기간 약물 사용에 부차적이 아니라 제안합니다. 이러한 가능성은 약물 또는 행동 중독 장애를 가진 개인의 영향을받지 않는 친척 간의 표현형 유사성을 테스트함으로써 평가할 수 있습니다.

흥미롭게도, 전두엽과 정수리 영역 사이의 감소 된 휴식 상태 기능적 연결의 유사한 패턴이 코카인과 헤로인 의존성 개인 모두에서보고되었다s [64], [65]. 최근 검토에서, Sutherland et al. (2012)는 전두 정수리 회로의 연결 감소가 약물 중독 인구의인지 제어 네트워크 장애의 핵심 구성 요소가 될 수 있다고 제안했습니다. [54]. 인터넷 중독에서의 우리의 발견은 또한 전두엽과 정수리 영역 사이의 기능적 연결 감소가 중독의 여러 유형에 걸쳐 공통된 특성이 될 수 있다는 개념을 뒷받침합니다. 또한, 정신 분열 증에서 전체 뇌 기능 연결성의 최근 조사 전 두 엽 또는 전 두 엽 변화보다는 눈에 띄는 전 두 엽 변화를 보였다 [52], 장애의 고전적 병리 생리 학적 모델과 일치 [66]. 물론, 본 연구의 가장 주목할만한 발견은 인터넷 중독이 특히 선조 회로의 병리와 관련이 있다는 것인데, 이는 다른 중독성 장애에 일반적으로 관련된 시스템으로, 공유 된 신경 생물학적 표현형을 시사한다. 잘 확립 된 중독성 장애와 중복 된 변형 된 선조 회로를 식별하는 것은 중독 모델이 장애를 이해하기위한 적절한 이론적 프레임 워크인지 테스트하는 데 유용 할 수 있습니다. [67], [68]. 그러나, 전두 정수리와 전두엽 기능 연결의 상대적으로 강한 손상이 중독 장애에 크게 특정 할 수 있는지 여부는 여전히 여전히 의문의 여지가 남아있다. 특이성을 확립하기 위해서는 다른 장애를 직접 비교하는 미래의 연구가 필요합니다.

현재 연구에서 가장 흥미로운 발견 중 하나는 Putamen의 강력한 참여였습니다. 이 뇌 구조는 도파민을 포함한 여러 신경 전달 물질을 조절하는 것으로 알려져 있으며 둔화 된 선조 도파민 기능은 중독 장애의 주요 생물학적 기전 중 하나로 강력하게 관련되어있다 [8]. 도파민은 푸 타멘 기능의 핵심 조절제이며이 연구에서 관찰 된 기능적 연결 장애에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이는 최근 인터넷 중독 환자에서 선조체 도파민 수송 체 및 D2 수용체 이용률이 변경되었다는 최근의 증거와 일치합니다. [6], [7] 뇌 도파민 수준의 유전 적 및 약리학 적 조절이 기능적 연결성 패턴에 중대한 영향을 미칠 수 있다는 점 [69]-[71]. 이러한 이전의 보고서와 둔화 된 선조 도파민 작용을 포함하는 제안 된 중독의 신경 생물학적 메커니즘을 고려 [8], 본 연구에서 변경된 기능적 연결성을 나타내는 것으로 확인 된 네트워크에 대한 도파민의 영향을 이해하는 것은 인터넷 중독의 신경 생물학적 상관 관계를 이해하는 데 중요한 방법을 제시 할 것이다.

푸 타멘이 감소 된 기능적 네트워크에서 가장 광범위하게 관여 된 아 질질 영역이라는 사실을 발견 한 결과, 꼬리 핵을 절약하는 것도 흥미 롭습니다. 두 구조는 선조의 일부이며, 차례로 피질 구조의 일부입니다. Putamen은 일반적으로 운동 활동과 관련된 뇌 영역으로 간주되며 caudate보다 물질 첨가와 관련이 적습니다.. 운동 활동 중, 잘 학습 된 반복적 인 손가락 움직임 순서는 Putamen의 활성화와 관련이있는 것으로 나타났습니다 [72]-[76]. 인터넷 중독으로 고통받는 사람들은 마우스와 키보드의 반복적 인 조작을 포함하여 오랜 기간 동안 특정 행동의 빈도가 훨씬 높아질 수 있으며 이러한 경험은 뇌에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서, Putamen에서 비롯된 비정상적인 연결성은 아마도 인터넷 중독의 특정 특성을 나타냅니다. 그러나 참가자의 손가락 조작 정도를 측정하지 않았으므로 마우스 / 키보드 조작과 관련하여 Putamen과 관련된 기능적 연결성이 증가하기보다는 감소 된 의미는 향후 연구에 공개되어 있습니다. 대안으로, 우리의 연구 결과에서 putamen의 참여는 보상 프로세스와 같이 중독자와 손상을받는인지 과정에서의 역할을 반영 할 수있다. [77], [78].

논의 할 가치가있는 또 다른 요점은 인터넷 중독 그룹에서 기능적 연결성이 증가하지 않는다는 것입니다. 우리는 주로 중독 그룹에서 기능적 연결성이 감소 할 것으로 예상했지만 실제로 인터넷 중독을 가진 청소년이 과도한 온라인 활동으로 인해 실제 효과를 나타낼 수 있다는 가설을 고려할 때 기능적 연결 증가를 관찰 할 가능성도 배제하지 않았습니다. [79]-[82]. 부정적인 발견에 대한 한 가지 가능한 설명은 우리의 작은 표본 크기가 기능적 연결성에서 이러한 관행 관련 증가를 감지하는 힘이 부족하다는 것입니다. 그러나 특정 작업에서인지 성능 또는 특정 정신 병리학의 심각성이 기능적 연결성이 감소하거나 증가한 것으로 나타나는지 여부는 아직 완전히 확립되지 않았습니다. [83], [84]. 또 다른 고려 사항은 장기간의 과도한 인터넷 사용의 효과가 소집단에 따라 뇌에 차등 적으로 영향을 줄 수 있다는 것입니다. 예를 들어 전문 온라인 게임 플레이어라는 소집단은 집중적 인 인터넷 활동에 참여하고 온라인 게임을 연습하는 데 오랜 시간을 소비하며 인터넷 중독자보다 그 게임에서 더 잘 수행 할 수 있지만 YIAS 점수가 현저히 낮아서 중독되지 않는 것으로 보입니다. [85]. 따라서 인터넷 활동에 대한 실제 효과는 개인에 따라 다르게 나타날 수 있다는 가설을 세울 수 있습니다.

본 연구는 몇 가지 중요한 한계가있다. 첫째, 표본 크기가 매우 작았 기 때문에 기능적 연결성과 YIAS 점수 간의 유의 한 상관 관계를 감지하는 능력이 제한되었을 수 있습니다. 따라서, 현재의 발견은 인터넷 중독과 통제를 가진 더 많은 참가자들에게 복제되어야합니다. 그러나, 우리의 표본 크기는 인터넷 중독에 대한 이전의 기능적 신경 영상 연구의 표본 크기와 비교할 만하다는 점은 주목할 만하다. 대부분의 이전 연구는 성인을 기반으로 했으므로 샘플은 독특했습니다. [2]-[7]. 둘째, 인터넷 중독에 대한 진단 기준은 아직 확실하게 확립되지 않았지만, 우리의 연구 결과는 이러한 추정 장애에 대한 잠재적 인 생물학적 생물학적 근거를 지적하고있다. 셋째, K-SADS-PL을 사용하여 동반 병 정신 장애를 배제하였으나 동반 동반 정신 상태의 하위 임계 값 수준 증상이 여전히 존재할 수 있습니다. 넷째, 수면 습관과 같은 광범위한 임상 정보를 수집하면 우리의 데이터가 풍부 해지고 문헌에 대한 기여가 향상되었을 수 있습니다. [86], [87]. 마지막으로, 단면 연구 설계는 기능 연결 감소와 인터넷 중독의 발달 사이의 인과 관계 해석을 제한합니다. 머리 움직임은 기능적 신경 영상에서 중요한 혼란으로 나타났습니다. [38], [88]. 최근 제안 된 회전 및 변위 측정 범위를 사용하여이 연구에서 헤드 모션을 종합적으로 평가했습니다. [38]. 고려 된 머리 움직임 측정에 대해 그룹들간에 유의 한 차이가 발견되지 않았다.

I요약하자면,이 연구의 결과는 인터넷 중독 디스플레이를 가진 청소년들이 네트워크 토폴로지의 심각한 장애가없는 상태에서 뇌 기능적 연결성을 변경했음을 시사한다. 변경된 네트워크는 뇌 전체의 단거리 반 구내 링크뿐만 아니라 장거리 내 반구 연결의 광범위한 참여를 보여 주었다. Subcortical 뇌 영역이 변경 된 네트워크, 특히 putamen에 중요 한 역할을 할 수 있습니다 관련된 3 개의 주요 대뇌 엽과 연결이 감소했다.

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인터넷 중독 (다른 아틀라스 사용)으로 청소년의 뇌 기능 연결 감소 네트워크.빨간색 점은 Montreal Neurological Institute (MNI) 구조 아틀라스 (A)와 무작위 소포 아틀라스 (B)에 의해 정의 된 뇌 영역 (노드)의 정위 중심을 나타내고, 파란색 선은 영향을받는 구성 요소를 포함하는 suprathreshold 링크 (각각 t = 2.1 및 3.0)를 나타냅니다. 네트워크 기반 통계 (NBS)로 식별 된 네트워크 (p<0.05, 구성 요소 별 수정).

그림 S1.

인터넷 중독 (다른 아틀라스 사용)으로 청소년의 뇌 기능 연결 감소 네트워크.빨간색 점은 Montreal Neurological Institute (MNI) 구조 아틀라스 (A)와 무작위 소포 아틀라스 (B)에 의해 정의 된 뇌 영역 (노드)의 정위 중심을 나타내고, 파란색 선은 영향을받는 구성 요소를 포함하는 suprathreshold 링크 (각각 t = 2.1 및 3.0)를 나타냅니다. 네트워크 기반 통계 (NBS)로 식별 된 네트워크 (p<0.05, 구성 요소 별 수정).

(TIF)

그림 S2.

인터넷 중독에 영향을 미치는 연결의 비율 (대뇌 피질 영역에 대한 자세한)을 구분하는 광범위한 뇌 분열을 연결합니다.각 쌍의 분할과 관련된 링크 수는 전체 페어 단위 링크 수로 정규화됩니다.

(TIF)

표 S1.

국소 군집 계수.이 표는 덜 엄격한 오 탐지 보정으로 추세 수준 결과를 보여줍니다. p<(1/90) = 0.011; 다중 비교에 대한 표준 허위 발견 률 수정에서 살아남은 결과는 없습니다.

(의사)

표 S2.

로컬 경로 길이이 표는 덜 엄격한 오 탐지 보정으로 추세 수준 결과를 보여줍니다. p<(1/90) = 0.011; 다중 비교에 대한 표준 허위 발견 률 수정에서 살아남은 결과는 없습니다.

(의사)