(REMISSION) 인터넷 게임 장애 회복과 관련된 기능적 신경 변화 및 대뇌 피질-피질-하위 연결 (2019)

2016 년부터 2017 년까지 우리는 큐 갈망 작업 (아래 설명) 중에 fMRI를 위해 154 명의 IGD 피험자를 모집했습니다. 약 1 년 후에 참가자들에게 연락하여 IGD에 대해 재평가했습니다. 더 이상 IGD의 기준을 충족하지 못한 XNUMX 명의 IGD 피험자 (XNUMX 명의 여성)가 큐 갈망 작업을 수행 할 때 스캔하는 동안 참여하기로 동의했습니다. 그런 다음 최근 데이터 (복구 된 IGD)를 기준 데이터 (활성 IGD)와 비교하여 시간에 따른 차이를 식별합니다 (그림 1A).

연구 시작시 참가자는 영의 인터넷 중독 테스트 (자체보고 설문지)에서 50 점 이상을 획득하고 IGD (임상 인터뷰; 추가 자료는 "보충 자료"참조)에서 5 개 이상의 DSM-XNUMX 기준을 충족하면 IGD를 갖는 것으로 분류되었습니다. 세부; Petry et al., 2014; 영, 2009). 모든 참가자는 숙련 된 정신과 의사가 실시한 구조화 된 정신과 인터뷰 (MINI)를 받았습니다 (Lecrubier et al., 1997), 정신 장애 또는 행동이있는 개인은 제외되었습니다 (“보충 자료”참조). 또한, 도박 또는 불법 약물 (예 : 대마초 및 헤로인)에 대한 이전 경험을보고 한 피험자는 없었습니다. 연주 된 모든 주제 리그 오브 레전드 (LOL 및 폭동 게임) 1 년 이상. 이 기준은이 연구에서 자극으로 게임 큐를 사용하고 LOL이 연구 시작 중 가장 인기있는 온라인 게임이라는 점을 기반으로합니다. IGD에서 회복 한 개인은 Young 's Internet Addiction Test에서 50 점 미만의 점수를 받아야하며 5 년 동안 IGD에 대한 1 가지 미만의 DSM-XNUMX 기준을 충족해야합니다 (Petry et al., 2014; 영, 2009; 표 참조 1 자세한 내용은).

테이블 1. IGD가 활성화되어 복구되었을 때 IGD 참가자의 인구 통계 기능

앞에서 설명한 것처럼 이벤트 관련 큐 반응성 작업이이 연구에서 사용되었습니다 (Dong et al., 2017; Dong, Wang 외, 2018). 이 작업에는 게임 관련 그림 30 개와 타이핑 관련 그림 30 개 (중성 기준선)의 두 가지 유형의 큐 그림이 포함됩니다. 각 유형 내에서 30 장의 그림 중 절반은 얼굴과 손을 포함하고 절반은 손만 포함했습니다. 게임 관련 사진은 컴퓨터에서 온라인 게임 (LOL)을하는 사람을 보여줍니다. 타이핑 관련 그림에서 같은 사람이 컴퓨터 앞에서 키보드로 기사를 입력하고 있습니다. 참가자는 얼굴이있을 때 키보드의 "1"버튼을 누르고 얼굴이없는 경우 "2"를 눌러 사진에 얼굴이 있는지 여부를 표시하도록 지시했습니다.

그림 1B 작업에서 샘플 시험의 타임 라인을 보여줍니다. 먼저, 고정 된 500ms의 크로스가 제시된 후 위에서 설명한대로 큐 사진이 표시되었습니다. 순서 효과를 피하기 위해 그림은 무작위 순서로 제시되었습니다. 각 사진은 최대 3,000ms 동안 발표되었으며 그 동안 참가자는 응답해야했습니다. 버튼을 누른 후 화면이 검게 변하고 3,000 (응답 시간) ms 동안 지속되었습니다. 그런 다음 갈망 평가 단계에서 참가자는 해당 자극에 대한 갈망 수준을 5 (1) 범위의 XNUMX 점 척도로 평가하도록 요청 받았습니다.갈망하지) ~ 5 (매우 높은 갈망). 이 단계는 최대 3,000ms 동안 지속되었으며 버튼을 눌러 종료되었습니다. 마지막으로 각 시험 사이에 1,500 ~ 3,500ms의 빈 화면이 표시되었습니다. 전체 작업에는 60 개의 시험이 포함되었으며 약 9 분 동안 지속되었습니다. 작업이 제시되었고 행동 데이터는 E-prime 소프트웨어 (Psychology Software Tools, Inc., Sharpsburg, PA, USA)를 사용하여 수집되었습니다. 모든 참가자는 fMRI 이전에 게임 관련 갈망을 평가하기 위해 10 ~ 1 점 범위의 10 개 항목 게임 충동 설문지를 작성하도록 요청 받았습니다 (Cox, Tiffany, & Christen, 2001 년).

fMRI 데이터의 전처리는 SPM12 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) 및 Neuroelf (http://neuroelf.net), 이전에 설명한대로 (Dong et al., 2017; Dong, Wang 외, 2018). 이미지는 슬라이스 시간이 지정되고 방향이 변경되고 첫 번째 볼륨으로 재정렬되었으며 T1 공동 등록 볼륨이 머리 움직임을 수정하는 데 사용되었습니다. 그런 다음 이미지를 MNI 공간으로 정규화하고 최대 가우스 커널의 절반에서 6mm 전체 너비를 사용하여 공간적으로 평활화했습니다. 머리 움직임으로 인해 분석 대상이 제거되지 않았습니다 (제외 기준은 방향 움직임에서 2mm 또는 회전 움직임에서 2 °였습니다). 일반 선형 모델 (GLM)을 적용하여 뇌 활동과 관련된 BOLD 활성화를 식별했습니다. 다른 유형의 시험 (게임 관련, 타이핑 관련, 부정확 또는 누락)은 작업 회귀자를 형성하기 위해 표준 혈역학 반응 함수와 별도로 컨볼 루션되었습니다. 각 시험의 기간은 4,000ms였습니다. GLM에는 실행 당 일정 기간이 포함되었습니다. 이러한 잠재적 혼란을 해결하기 위해 재정렬 단계와 게임 이력 (자체보고 된 게임 연도)에서 파생 된 XNUMX 개의 머리 움직임 매개 변수가 포함되었습니다. GLM 접근 방식은 "응답"단계에서 각 이벤트에 대해 크게 활성화 된 복셀을 식별하는 데 사용되었습니다.

XNUMX 단계 분석은 다음과 같이 수행되었습니다. 먼저, 뇌 전체의 복셀 단위 반복 측정 분석을 수행하여 [_{게임 관련 자극} − 회복됨_{타이핑 관련 자극}) − (활성_{게임 관련 자극} − 활성_{타이핑 관련 자극})]. 가족 별 오류 임계 값 (p <.001)은 3dClustSim (Alphasim의 업데이트 된 버전)을 사용하여 결정되었으며 모든 비교는 3dClustSim (https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/3dClustSim.html), p <.001, 양측, 최소 40 복셀의 범위.

이 실험은 Zhejiang Normal University의 Human Investigations Committee의 승인을 받았으며 세계 의료 협회의 윤리 강령 (헬싱키 선언)을 준수했습니다. 모든 참가자는 스캔하기 전에 서면 동의서를 제공했습니다.

우리는 왼쪽 ACC에서 뇌 반응과 lentiform과 자기보고 된 갈망에 대한 신호와의 상관 관계를 분석했습니다. IGD 상태와 상관없이 자체보고 된 갈망과 렌 티폼 활성화간에 유의 한 상관 관계가 발견되었습니다 (그림 3). ACC 활성화와 갈망 사이에는 유의 한 상관 관계가 관찰되지 않았다.

우리는 두 시점에서 동적 인과 모델링 (DCM)을 사용하여 왼쪽 ACC와 왼쪽 lentiform 사이의 효과적인 연결성을 추가로 분석했습니다. 사용 된 노드는 위에 제시된 상호 작용 결과를 통해 정의되었습니다. 뇌 전체 분석에서 확인 된 여러 뇌 영역 중 ACC는 경영진 제어 네트워크와 보상 네트워크의 렌 티폼 핵에 위치합니다. 갈망에 대한 경영진 제어가 IGD에서 회복 될 때 변경되어야한다는 가설을 감안할 때, 우리는이 두 뇌 영역을 연결성 분석을위한이 연구의 관심 영역으로 선택했습니다. 다시 말해, 우리는 IGD 복구에서이 두 시스템 간의 상호 작용을 조사하기 위해이 두 영역을 경영진 제어 및 보상 네트워크의 구성 요소로 선택했습니다.

우리는 6mm 반지름을 갖는 구를 생성하기 위해 중심점으로 군집의 피크 좌표 (통계 맵에서 로컬 최대 값)를 취했습니다 [왼쪽 렌즈 형 (−21, 3, 21); ACC (-3, 39, 6)]. 각 구체에는 약 33 개의 복셀이 포함되었습니다. 각 그룹에 대해 식별 된 이러한 지역은 동적 네트워크에 포함되었으며 DCM은 데이터를 고려하여 네트워크의 가장 가능성있는 구조를 결정하는 데 사용되었습니다.

고정 연결성에서 DCM 추정치는 IGD 대상체가 회복 될 때 ACC- 렌즈 형 연결성이 크게 증가한 것으로 나타났습니다t = 3.167, p = .003). 마찬가지로 IGD 피험자가 회복되었을 때 lentiform-ACC 연결도 크게 증가했습니다 (t = 4.399, p <.001).

대상이 게임 신호에 노출되었을 때도 비슷한 특징이 관찰되었습니다. 조절 효과에서, DCM 추정치는 IGD 대상체가 회복 될 때 ACC- 렌즈 형 연결성을 상당히 증가시키는 것으로 입증되었다t = 2.769, p = .009). 그러나 lentiform-ACC 연결은 IGD 대상이 회복되었을 때 약간만 증가했습니다 (t = 1.798, p = .09; 그림 4).

게임 신호에 대한 민감도 감소

우리의 가설과 일치하게 보상 회로 관련 뇌 영역에서 감소 된 게임 큐 관련 활성화 [렌즈 형, 심실 전두엽 피질 (OFC)를 포함한 vmPFC]는 IGD 대상이 게임에서 회복되었을 때 발견되었습니다 보상 회로는 동기 부여 또는 목표에 영향을 줄 수 있습니다 지시 된 행동 및 보상 처리 (이케 모토, 양, 탄, 2015; Sayette, 2016), 중독 포함 (Balodis & Potenza, 2015 년; Cheng et al., 2016; Tobler et al., 2016; Yang et al., 2017). 보상 시스템은 개인이 물질 사용 또는 도박 장애에서 관련 자극에 노출 될 때 활성화 될 수 있습니다 (Balodis et al., 2012; Worhunsky, Malison, Rogers 및 Potenza, 2014) 및 IGD (Ko et al., 2009; Liu et al., 2017; Sun et al., 2012). 정기적 인 게임 사용과 비교하여 IGD를 가진 개인은 게임 사용 큐에 더 높은 lentiform 활성화를 보였으며, 물질 사용 장애에서 큐 반응성 및 갈망 결과와 일치했습니다.Dong et al., 2017; Dong, Wang 외, 2018).

이 연구에서, 회복 후 렌 티폼 핵 및 다른 보상 관련 뇌 영역에서 감소 된 활성화가 발견되었다. 연구 결과는 게임 신호에 대한 신경 반응이 회복 후 감소한다는 것을 시사하며, 이는 IGD와 대조군을 비교 한 이전 연구와 일치합니다.Kim et al., 2018; Ko et al., 2013; Ma et al., 2019). lentiform 활성화 감소와 자체보고 된 신호 유발 갈망 사이의 상관 관계는 lentiform의 신경 반응성 감소로 인해 IGD에서 회복시 감소 된 신호 유발 갈망 반응이있을 수 있으며 과도하게 참여하기위한 동기 감소를 중요시 할 수 있다는 개념에 대한 지원을 제공합니다. 게임 행동. 우리의 이전 연구는 게임 행동이 IGD 과목의 갈망을 증가시킬 수 있음을 보여주었습니다.Dong, Wang 외, 2018). 또한, 우리는 이전에 게임 큐에 대한 더 큰 lentiform 활성화가 규칙적인 게임 사용 개인에서 IGD의 출현과 관련이 있다고보고했습니다 (Dong, Wang, Liu 등, 2019). 이 연구는 회복 중에 문제가있는 게임의 감소가 IGD의 갈망 감소와 관련이 있음을 시사하며,이 관계에 연루된 lentiform 핵이 있습니다. 종합하면,이 발견은 IGD와 일반 게임 사용 사이의 전환에서 렌 티폼 핵과 큐 유도 갈망에 대한 중요한 역할을 제안하며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 정확한 관계 (예를 들어, 게임 감소가 렌 티폼 반응성 감소 및 욕망 감소로 이어지는 지 또는 렌 티폼 반응 감소가 욕구 감소 및 게임 감소로 이어지는 지 여부) 추가 조사가 필요합니다.

복구 후 갈망 제어

그룹의 차이를 보여주는 또 다른 뇌 영역은 ACC로 집행 통제 및 기타 프로세스와 관련이 있습니다. 우리의 가설과 대조적으로, 회복 후 ACC (및 MFG)에서 활성화가 감소되었다. 식별 된 클러스터에는 ACC 및 MFG가 포함되었으며 vmPFC 및 OFC를 포함하도록 복 측으로 확장되었습니다. 특히, 전두엽 전두엽 피질은 코카인 사용 장애와 같은 물질 중독에서 신호 유발 갈망과 관련이 있습니다.Kober et al., 2016; Wexler et al., 2001), 특히 알림 또는 결과 단계에서 보상 처리 (Knutson, Fong, Adams, Varner 및 Hommer, 2001; Knutson & Greer, 2008 년), 의사 결정 (Tanabe et al., 2007), 기본 모드 처리 (Harrison et al., 2017 년) 및 기타 프로세스 (리, 마이, 리우, 2014). 이 연구에서 채용 된 작업이 큐 유발 갈망에 초점을 맞추고 있음을 감안할 때, OFC / vmPFC / ACC / MFG를 포함하는 클러스터에서 관찰 된 상대적으로 감소 된 활성화는 감소 된 큐 반응성과 관련이있을 수 있지만,이 해석은 더 적습니다. 자체보고 된 갈망과의 상관 관계가없는 경우 렌즈 형 결과보다 데이터에 의해 뒷받침됩니다.

ACC와 다른 대뇌 피질의 뇌 영역이 집행 또는인지 제어에 연루되어 있다고 가정하면 (롤, 2000), 중독성 장애가있는 사람 포함 (Filbey et al., 2008; Franklin et al., 2007; Kosten et al., 2005; Myrick et al., 2004; Wrase et al., 2002)에 따라, 회복 된 IGD를 가진 개인은 문제가있는 게임을 할 때보 다 제어 영역을보다 효율적으로 처리하고 있음을 보여줄 수 있습니다. ACC와 lentiform 활동 간의 관계를 조사하기 위해 DCM을 적용했으며 복구 후 연결성이 증가한 것으로 나타났습니다. 이 뇌 영역들 사이의 기능적 연결성의 정신 생리 학적 해석에 따르면Havlicek et al., 2015; Stephan et al., 2010), 게임이 문제 적으로 두 뇌 영역 간의 상호 작용이 회복 후 피험자에서 더 효율적이라고 제안하는 시간에 비해 회복 중 ACC- 렌 티폼 및 렌 티폼 -ACC 연결성의 더 높은 값. 따라서 미래의 연구는 이것이 갈망을보다 효율적으로 제어하기위한 메커니즘, 보상 처리에 관련된 지역의 동시 결합 또는 갈망 관련 동기 또는 다른 가능성을 반영하는 정도를 조사해야합니다.

중요성과 임상 적 의미

이론적 모델은 인터넷 사용 행동 및 장애에서 대뇌 피질 및 아 질질 뇌 영역에 중요한 역할을 제안했다. I-PACE 모델의 최신 업데이트 (Brand et al., 2019) IGD와 같은 인터넷 사용 장애의 전환과 관련된 행동 및 신경 메커니즘을 제안했습니다. 이 모델에서, 큐 반응성과 대뇌 피질-기저핵 절 회로의 변화는이 연구의 결과와 일치하는 중요한 구성 요소였습니다. 참고로, 업데이트 된 I-PACE 모델은 인 슐라 역할도 제안합니다 (Brand et al., 2019), 갈망 행동 중재를받는 IGD를 가진 개인의 단서 반응성 및 갈망 결과의 변화 및 고립 된 활성화 및 연결성과 일치Zhang et al., 2016b). 더욱이, 동일한 코호트로부터의 휴식 상태 데이터는 감소 된 연결성을 제안했습니다 (예를 들어, OFC와 해마 사이, 그리고 후방 대상과 운동 관련 영역 사이; Zhang et al., 2016a). 따라서이 연구와 다른 최근 연구는 IGD에서 갈망을 줄이고 회복을 촉진하기 위해 중재 (예 : 빠른 경 두개 자기 자극 또는 경 두개 직류 자극과 같은 뇌 조절 방법 사용)를위한 잠재적 인 신경 표적을 제안합니다. 갈망을 표적으로 삼고 공유되거나 별개의 신경 메커니즘 (예 :인지 행동 및 마음 챙김 기반 치료)을 통해 작동 할 수있는 행동 접근 방식도 현재 발견에 비추어 고려해야하며, 특히 중독 치료에서 행동 치료의 중요한 역할을 고려해야합니다. 그리고 특정 치료법이 신경 생물학적 수준에서 어떻게 작용할 수 있는지 이해하는 것의 가치.

몇 가지 제한 사항이 언급되어야합니다. 첫째, 본 연구에서는 건강한 대조군 과목을 포함시키지 않았다. 게임 기록이 IGD 심각도와 관련이없는 것으로 나타 났지만 (r = .088, p = .494) 또한 GLM의 요소로 게임 이력을 포함 시켰으며, 통제 그룹은 데이터를 이해하는 데 도움이되었을 수 있습니다 (예 : 가능한 테스트-재 테스트 효과와 관련하여). 둘째, 대부분의 연구 대상은 남성 (여성 XNUMX 명)이었습니다. 따라서 향후 연구는 특히 IGD 집단의 신경 상관 관계에서 성별 관련 차이가 관찰되었으므로 결과가 여성 집단에 적용될 수있는 정도를 조사해야합니다 (Dong, Wang 외, 2018; Dong, Wang, Wang 등, 2019; Dong, Zheng 외, 2018). 셋째, 우리는 lentiform 활성화에 대한 경영진의 통제가 회복에 따라 개선 될 수 있음을 시사하는 DCM 분석을 수행했지만 향후 연구에서 직접 조사해야 할 다른 설명을 배제 할 수는 없습니다.

결론