Mainīts noklusējuma tīkla atpūtas režīma funkcionālais savienojums pusaudžiem ar interneta spēļu atkarību (2013)

Ievads

Pēdējās desmitgades laikā ir uzkrājušies pētījumi, kas liecina, ka pārmērīga interneta izmantošana var izraisīt uzvedības atkarības attīstību [1]. Atkarība no interneta (IA) tiek uzskatīta par nopietnu draudu garīgajai veselībai, un pārmērīga interneta lietošana ir saistīta ar dažādām negatīvām psihosociālām sekām. Young diagnostikas anketas [YDQ] izmantošana[2], Sinmoes u.c. atklāja, ka 11% no 12 līdz 18 gadus veciem pusaudžiem Grieķijā atbilda IA ​​kritērijiem [3]. Cao un Su atklāja, ka 2.4% pusaudžu Ķīnā tika klasificēti kā IA [4]. Šeks un citi. [5] ziņoja, ka 19.1% Honkongas ķīniešu pusaudžu bija IA. Attiecīgi IA ir izplatīta visā austrumu un rietumu sabiedrībā, kas norāda, ka tā ir globāla nekārtība, kurai ir vērts pievērst lielāku uzmanību [6].

Nesen psihiatrijā ir ierosināta “ar vielu nesaistīta uzvedības atkarība” [7]. Pretēji izplatītajam uzskatam, ka atkarība ir raksturīga atkarībai no narkotikām un ķīmiskajām vielām, termins “atkarība” ir lietots, lai apzīmētu virkni pārmērīgu uzvedību, piemēram, azartspēles.[8], video spēļu spēlēšana[9], dzimums un cita uzvedība. Lai gan šādas uzvedības atkarības nav saistītas ar ķīmisko apreibinošo vielu vai vielu, pētnieku grupa ir izvirzījusi viedokli, ka daži uzvedības atkarības galvenie aspekti ir līdzīgi tiem, kas saistīti ar ķīmisko vai vielu atkarību.[10]. Citi ir paziņojuši, ka indivīdiem, kuri ir atkarīgi no uzvedības, ir noteikti simptomi un viņiem būs līdzīgas sekas kā cilvēkiem, kas ir atkarīgi no alkohola un citām narkotikām, tostarp piespiedu uzvedība.

Interneta atkarības traucējumi (IAD) ir garīgās veselības problēma, kas ir vērts turpmāku zinātnisku pētījumu veikšanai. Patiešām, IAD izplatība ir izpelnījusies tik lielu uzmanību, ka tā būtu jāiekļauj DSM-V[11]. Neiro attēlveidošanas pētījumi piedāvā priekšrocības salīdzinājumā ar tradicionālajām aptaujas un uzvedības pētījumu pieejām, jo ​​tas ļauj nošķirt noteiktas smadzeņu zonas, kas iesaistītas atkarības attīstībā un uzturēšanā. Šajā pētījumā mēs izmantojām miera stāvokļa funkcionālās magnētiskās rezonanses attēlveidošanu (fMRI), lai pētītu noklusējuma režīma tīklu (DMN) pusaudžiem ar IGA. Šī pētījuma mērķi bija 1) izpētīt mainīto tīkla miera stāvokļa noklusējuma funkcionālo savienojamību (FC), 2) pārbaudīt, vai kādas izmaiņas atbilst tām, kas novērotas pacientiem ar atkarību no vielas, un 3) noteikt, vai pastāv attiecības starp mainīto FC un uzvedības un personības rādītājiem priekšmetos ar IAD.

Materiāli un metodes

Priekšmeti

Visi subjekti tika pieņemti darbā Šanhajas Garīgās veselības centra Bērnu un pusaudžu psihiatrijas nodaļā. Viņiem bija 14 līdz 17 gadi. Mēs attēlojām septiņpadsmit subjektus, kuru uzvedība atbilda DSM-IV IA kritērijiem saskaņā ar Bārda modificētajiem interneta atkarības diagnostikas anketas (ti, YDQ) kritērijiem. [12]. Kontrolgrupā tika attēloti arī divdesmit četri veseliem indivīdiem pēc vecuma un dzimuma, kuriem nebija psihisku traucējumu personiskas vai ģimenes anamnēzes. Visi subjekti bija labroči un neviens no viņiem nesmēķēja.

Pamatinformācijas anketa tika izmantota, lai apkopotu demogrāfisko informāciju, piemēram, dzimumu, vecumu, pēdējo pabeigto skolas gadu un interneta lietošanas stundas nedēļā. Šo pētījumu apstiprināja Šanhajas Jiao Tongas universitātes Medicīnas skolas Ren Ji slimnīcas ētikas komiteja. Pirms magnētiskās rezonanses attēlveidošanas (MRI) izmeklēšanas dalībnieki un viņu vecāki vai likumīgie aizbildņi tika informēti par mūsu pētījuma mērķiem. Katra dalībnieka vecāki vai likumīgie aizbildņi saņēma pilnīgu un rakstisku informētu piekrišanu.

Iekļaušanas un izslēgšanas kritēriji

Visiem subjektiem tika veikta vienkārša fiziska pārbaude, ieskaitot asinsspiediena un sirdsdarbības mērījumus, un psihiatrs viņus intervēja par nervu, motorisko, gremošanas, elpošanas, asinsrites, endokrīno, urīnceļu un reproduktīvo funkciju medicīnisko vēsturi. Pēc tam ar Mini International Neiropsihiatriskās intervijas bērniem un pusaudžiem (MINI-KID) palīdzību viņi tika pārbaudīti attiecībā uz psihiskiem traucējumiem.[13]. Izslēgšanas kritēriji ietvēra narkotisko vielu atkarības vai atkarības vēsturi, iepriekšēju hospitalizāciju psihisku traucējumu dēļ vai lielu psihisku traucējumu, piemēram, šizofrēnijas, depresijas, trauksmes traucējumu un psihotisku epizožu, vēsturi. Subjekti ar IAD netika ārstēti ar psihoterapiju vai citiem medikamentiem.

IA diagnostiskā anketa tika pielāgota no DSM-IV kritērijiem patoloģiskām azartspēlēm [2]. YDQ, ko mēs izmantojām, sastāvēja no astoņiem “jā” vai “nē” jautājumiem, kas tulkoti ķīniešu valodā. Tas ietvēra šādus jautājumus: (1) Vai jūs jūtaties absorbēts internetā, ko indeksē, atceroties iepriekšējās tiešsaistes aktivitātes vai vēlmi pēc nākamās tiešsaistes sesijas? (2) Vai jūs jūtaties apmierināts ar interneta lietošanu, ja palielināt tiešsaistes laiku? (3) Vai jums atkārtoti nav izdevies kontrolēt, samazināt vai pārtraukt interneta lietošanu? (4) Vai, mēģinot samazināt vai pārtraukt interneta lietošanu, jūtaties nervozs, temperamentīgs, nomākts vai jūtīgs? (5) Vai jūs uzturaties tiešsaistē ilgāk, nekā sākotnēji paredzēts? (6) Vai esat riskējis zaudēt nozīmīgas attiecības, darbu, izglītību vai karjeru interneta dēļ? (7) Vai esat melojis saviem ģimenes locekļiem, terapeitam vai citiem, lai slēptu patiesību par jūsu iesaistīšanos internetā? (8) Vai jūs izmantojat internetu kā veidu, kā izvairīties no problēmām vai atvieglot trauksmainu garastāvokli (piemēram, bezpalīdzības, vainas apziņas, trauksmes vai depresijas sajūtas)? Jangs apgalvoja, ka piecas vai vairāk atbildes uz “jā” uz astoņiem jautājumiem norāda uz atkarīgo lietotāju. Vēlāk Bārda un Vilks [12] modificēja YDQ kritērijus, nosakot, ka respondenti, kuri uz 1. līdz 5. jautājumu atbildēja ar “jā” un vismaz vienu no atlikušajiem trim jautājumiem, būtu jāklasificē kā cieš no IA.

Uzvedības un personības novērtējums

Lai novērtētu dalībnieku uzvedības un personības iezīmes, tika izmantotas četras anketas, proti, Chen interneta atkarības skala (CIAS)[14], Trauksmes pašvērtējums (SAS)[15], Pašnovērtējuma depresijas skala (SDS) [16]un Barrata impulsivitātes skala-11 (BIS-11) [17]. Visas anketas sākotnēji tika veidotas angļu valodā un pēc tam pārtulkotas ķīniešu valodā.

MRI iegūšana

MRI tika veikta, izmantojot 3T MRI skeneri (GE Signa HDxt 3T, ASV). Lai ierobežotu galvas kustību, tika izmantota standarta galvas spole ar putu polsterējumu. FMRI miera stāvokļa laikā cilvēkiem tika uzdots turēt acis aizvērtām, palikt nekustīgiem, nomodā un neko īpaši nedomāt. Funkcionālai attēlveidošanai tika izmantota gradienta-atbalss eho-planārā secība. Trīsdesmit četras šķērsvirziena šķēles [atkārtošanās laiks (TR) = 2000 ms, atbalss laiks (TE) = 30 ms, redzes lauks (FOV) = 230 × 230 mm, 3.6 × 3.6 × 4 mm vokseļa izmērs] izlīdzināti gar priekšējo komisiju - tika iegūta aizmugurējā komisiju līnija. Katra fMRI skenēšana ilga 440 s. Tika iegūtas arī vairākas citas sekvences, tostarp (1) sagitālā T1 svērtā 3D magnetizācija sagatavoja ātras iegūšanas gradienta atbalss secību [TR = 9.4 ms, TE = 4.6 ms, pagrieziena leņķis = 15 °, FOV = 256 × 256 mm, 155 šķēles, 1 × 1 × 1 mm vokseļa izmērs], (2) aksiālās T1 svērtās ātrā lauka atbalss sekvences [TR = 331 ms, TE = 4.6 ms, FOV = 256 × 256 mm, 34 šķēles, 0.5 × 0.5 × 4 mm voksela izmērs] un (3) aksiālās T2W turbo griešanās-atbalss sekvences [TR = 3013 ms, TE = 80 ms, FOV = 256 × 256 mm, 34 šķēles, 0.5 × 0.5 × 4 mm vokseļa izmērs].

Attēlu analīze

Divi paraugi t-testi tika izmantoti grupu salīdzinājumos, lai pārbaudītu demogrāfiskās atšķirības starp abām grupām, un χ²- dzimumu salīdzināšanai tika izmantoti testi. Divu asti p-0.05 vērtība tika uzskatīta par statistiski nozīmīgu visās analīzēs.

Strukturālo smadzeņu MRI skenēšanu (attēlus ar T1 un T2) pārbaudīja divi pieredzējuši neiroradiologi. Nevienā grupā netika novērotas nopietnas novirzes. Funkcionālā MRI priekšapstrāde tika veikta, izmantojot datu apstrādes palīgu miera stāvokļa fMRI V 2.0 (YAN Chao-Gan, http://www.restfmri.net), kas ir integrēts ar MRIcroN rīku komplektu (Chris Rorden, http://www.mricro.com), statistiskā parametru kartēšana (SPM5; Wellcome Department of Imaging Neuroscience, Londona, Lielbritānija) un miera stāvokļa fMRI datu analīzes rīku komplekts (programmatūra REST V1.8, Song et al., http://www.restfmri.net).

Pirmie 10 katras funkcionālās laikrindas apjomi tika izmesti sākotnējā MRI signāla nestabilitātes un dalībnieku sākotnējās pielāgošanās dēļ situācijai. Katra fMRI skenēšanas dati saturēja 220 laika punktus, un atlikušie 210 attēli tika iepriekš apstrādāti. Attēli pēc tam tika koriģēti pēc šķēles laika un pielāgoti pirmajam attēlam ar stingras ķermeņa kustības korekciju (pacienta dati, kuru kustība pārsniedz 1 mm, ar maksimālu tulkojumu x, y, vai zvai 1 ° maksimālā rotācija ap trim asīm tika izmesta). Neviens dalībnieks netika izslēgts kustības dēļ. Funkcionālie attēli tika normalizēti standarta stereotaksiskās anatomiskās Monreālas Neiroloģiskā institūta (MNI) telpā. Normalizētie tilpumi tika atkārtoti atlasīti līdz voksela izmēram 3 mm × 3 mm × 3 mm. Eho-plakanie attēli tika telpiski izlīdzināti, izmantojot izotropisko Gausa filtru, kura pilnais platums bija 4 mm ar pusi no maksimālā.

Laika rindas katrā vokselā tika atņemtas, lai koriģētu lineāro novirzi laika gaitā. Deviņi traucējoši kovariāti (globālā signāla, baltās vielas, cerebrospināla šķidruma un sešu kustības parametru laika rindu prognozētāji) tika secīgi regresēti no laika rindām[18], [19]. Pēc tam katra vokseļa laika rindām tika piemērota laika filtrēšana (0.01–0.08 Hz), lai samazinātu zemfrekvences noviržu un augstfrekvences trokšņu ietekmi[8], [20]-[22]

PCC veidne, kas sastāvēja no Brodmaņa 29., 30., 23. un 31. apgabala, tika izvēlēta kā interesējošais reģions (ROI), izmantojot WFU-Pick Atlas programmatūru[23]. Lai izveidotu atsauces laika rindas, tika aprēķināta vidējā asins skābekļa līmeņa atkarīgā signāla laika rinda vokselos sēklu apgabalā. Katram priekšmetam un sēklu reģionam tika izveidota korelācijas karte, aprēķinot korelācijas koeficientus starp atsauces laika rindām un laika rindām no visiem citiem smadzeņu vokseliem. Pēc tam korelācijas koeficienti tika pārveidoti par z vērtības, izmantojot Fišera z-transformēt, lai uzlabotu izplatīšanas normalitāti[22]. Indivīds z- viens rezultāts tika ievadīts SPM5 t-test, lai noteiktu smadzeņu reģionus ar ievērojamu savienojamību ar PCC katrā grupā. Atsevišķi rādītāji tika ievadīti arī SPM5 nejaušas ietekmes analīzei un divu paraugu iegūšanai t- testi, lai identificētu reģionus, kuriem ir ievērojamas atšķirības savienojumā ar PCC starp abām grupām. Vairāku salīdzinājumu korekcija tika veikta, izmantojot programmu AlphaSim programmatūras pakotnes Analysis of Functional Neuroimages analīzē, ko noteica Montekarlo simulācijas. Divu paraugu statistiskās kartes t-test tika izveidoti, izmantojot kombinēto slieksni p<0.05 un kopas minimālais izmērs ir 54 vokseli, iegūstot koriģētu slieksni p<0.05. Reģioni, kuriem ir statistiski nozīmīgas atšķirības, tika maskēti uz MNI smadzeņu veidnēm. Čena izstrādātais CIAS satur 26 vienības četrpunktu Likerta skalā. Tās kopējais rādītājs svārstās no 4 līdz 26 un atspoguļo interneta atkarības smagumu. Iepriekšējie pētījumi parādīja, ka pacientiem ar IA ir traucēta impulsu kontrole [24]. Tāpēc 11 priekšmetiem ar IGA tika izveidoti kontrasta attēli, kas atspoguļo korelācijas apgabalus starp aktivitāti sēklu reģionā un CIAS un BIS-17 rādītājiem un interneta lietošanas stundām nedēļā (stundās), lai novērtētu attiecības starp IGA simptomu smagumu, impulsivitāte un PCC savienojamība, izmantojot slieksni p<0.05 AlphaSim labots.

rezultāti

Demogrāfiskie un uzvedības pasākumi

Tabula 1 uzskaitīti IGA un kontroles subjektu demogrāfiskie un uzvedības pasākumi. Vecuma, dzimuma un izglītības gadu sadalījumā starp abām grupām nebija būtisku atšķirību. Subjekti ar IGA iesaistījās vairāk stundu interneta lietošanā nedēļā (p <0.0001), un viņu CIAS (p <0.0001) un BIS-11 (p = 0.01) rādītāji bija augstāki nekā kontrolēm. Starp grupām netika konstatētas atšķirības SAS vai SDS rādītājos.

Lejupielādēt: 

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (54KB)

• TIFF

  oriģinālais attēls (243KB)

Tabula 1. Iesaistīto dalībnieku demogrāfiskie un uzvedības raksturlielumi.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t001

PCC savienojamības analīze starp grupām

Tika veikta starpgrupu analīze, izmantojot divu paraugu t-testu SPM5. Salīdzinot ar kontroles grupu, subjektiem ar IGA palielinājās FC divpusējās smadzenītes aizmugurējā daivā un vidējā laika gyrus. Viņu divpusējā apakšējā parietālā lobule un labā apakšējā temporālā gyrus parādīja samazinātu savienojamību (Tabula 2 un Skaitlis 1).

Lejupielādēt: 

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (4.27MB)

• TIFF

  oriģinālais attēls (4MB)

Skaitlis 1. Būtiskas funkcionālās savienojamības atšķirības starp veseliem kontroles subjektiem un cilvēkiem ar IGA.

Salīdzinot ar kontroles grupu, subjektiem ar IGA divpusējās smadzenītes aizmugurējā daivā un vidējā temporālajā girusā palielinājās FC. Vairāki reģioni arī samazināja savienojamību, tostarp divpusējā apakšējā parietālā lobule un labā apakšējā temporālā gyrus. (p<0.05, koriģēts ar AlphaSim). T-score joslas tiek parādītas labajā pusē. Sarkans apzīmē IGA> vadīklas un zils norāda IAD

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.g001

Lejupielādēt: 

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (53KB)

• TIFF

  oriģinālais attēls (239KB)

Tabula 2. Būtiskas funkcionālo savienojumu atšķirības starp grupām starp noteiktiem smadzeņu reģioniem un aizmugurējo cingulāro garozu.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t002

Korelācija starp PCC savienojamību un CIAS un BIS-11 rādītājiem un interneta lietošanas stundām nedēļā personām ar IGA

Savienojamība ar PCC pozitīvi korelēja ar CIAS rādītājiem labajā precuneus, aizmugurējā cingulate gyrus, thalamus, caudate, nucleus accumbens, papildu motoriskajā zonā (SMA) un lingual gyrus, un tā bija negatīvi korelēta labās smadzenītes priekšējā daivā un kreisajā pusē augšējā parietālā lobule (Tabula 3 un Skaitlis 2). Nebija nozīmīgas korelācijas starp savienojamību ar PCC un BIS-11 rādītājiem vai interneta lietošanas stundām nedēļā.

Lejupielādēt: 

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (2.55MB)

• TIFF

  oriģinālais attēls (2.57MB)

Skaitlis 2. Smadzeņu reģioni, kuros funkcionālā savienojamība ar PCC korelēja ar CIAS, ievērojami ieguva indivīdus ar IGA.

(p<0.05, koriģēts ar AlphaSim).

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.g002

Lejupielādēt: 

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (42KB)

• TIFF

  oriģinālais attēls (198KB)

Tabula 3. Smadzeņu reģioni, kuros funkcionālā savienojamība ar PCC korelēja ar CIAS rādītājiem cilvēkiem ar IGA.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t003

Piezīme: Attēla labā daļa attēlo pacienta kreiso pusi. PCC = aizmugurējā cingulārā garoza; IGA = atkarība no interneta spēlēm; CIAS = Chen interneta atkarības skala.

diskusija

Uzkrājošie pētījumi liecina, ka pārmērīga interneta izmantošana var izraisīt uzvedības atkarības veidošanos [25], [26]. Cilvēkiem, kuriem ir IAD, ir klīniskas pazīmes, kas ietver tieksmi, atteikšanos un iecietību[11], [27], paaugstināta impulsivitāte [28]un kognitīvās veiktspējas pasliktināšanās uzdevumos, kas saistīti ar riskantu lēmumu pieņemšanu[29]. Daži no šiem simptomiem tradicionāli ir saistīti ar atkarību no vielām [30]. IA ietver neviendabīgu interneta darbību spektru, kas var izraisīt saslimšanu, piemēram, spēles, iepirkšanās, azartspēles vai sociālie tīkli. Spēles ir daļa no postulētās IA konstrukcijas, un spēļu atkarība, šķiet, ir līdz šim visplašāk pētītā IA forma [31]. Pēdējos gados IAD ir kļuvis arvien izplatītāks visā pasaulē, un tā postošās ietekmes uz lietotājiem un sabiedrību atzīšana ir strauji pieaugusi. Tomēr IAD neirobioloģiskais mehānisms nav pilnībā noskaidrots.

Daži pētnieki atbalsta apgalvojumu, ka IAD ir līdzīgas neirobioloģiskas patoloģijas ar citiem atkarības traucējumiem. Hou et al.,[32] atrastie dopamīna transportera (DAT) ekspresijas līmeņi striatumā bija ievērojami zemāki indivīdiem ar IAD, izmantojot 99mTc-TRODAT-1 viena fotona emisijas datortomogrāfijas smadzeņu skenēšanu. DAT ir izšķiroša loma striatālā sinaptiskā dopamīna līmeņa regulēšanā [33]un ir izmantoti kā dopamīna terminālu marķieri [34]. Samazināts šūnu membrānas DAT skaits, iespējams, atspoguļo izteiktu striatāla dopamīna gala zudumu vai smadzeņu dopamīnerģiskās sistēmas traucējumus, kas ir konstatēts arī ar vielu saistītā atkarībā [35]. Tā kā paaugstināts ārpusšūnu dopamīna daudzums striatumā ir saistīts ar subjektīviem atlīdzības aprakstiem, piemēram, augstu un eiforiju [36], indivīdiem ar IAD var būt arī eiforija, jo palielinās ārpusšūnu dopamīna līmenis striatumā. Pacienti ar patoloģiskām azartspēlēm azartspēļu laikā ventrālajā striatumā parādīja augstu dopamīna līmeni[37]. Pozitronu emisijas tomogrāfijas attēlveidošanas pētījumos ir konstatēts, ka videospēļu laikā striatumā ir palielināta dopamīna izdalīšanās [38].

Daži pētnieki [39]-[44] ir lietojuši fMRI miera stāvoklī pacientiem ar atkarību no vielām, lai labāk izprastu tā mehānismus un palīdzētu izskaidrot uzvedības un neiropsiholoģiskos deficītus. Vairāki pētījumi ir identificējuši galvenos smadzeņu reģionus, kas, domājams, piedalās atkarības traucējumos, piemēram, nucleus accumbens [45], muguras striatums un prefrontālā garoza (PFC) [46], [47]. Rezultātus sniedza Zhang et al.,[39] parādīja aktivācijas modeļa atšķirības starp heroīna atkarīgajiem un veselajiem indivīdiem reģionos, ieskaitot orbitofrontālo garozu (OFC), cingulate gyrus, frontālos un para-limbiskos reģionus, piemēram, priekšējo cingulate cortex (ACC), hipokampu / parahippocampal reģionus, amygdala, caudate, putamen, aizmugurējā insula un talāms. Šie reģioni ir iesaistīti smadzeņu tīklos, kas atbalsta atalgojumu, motivāciju, mācīšanos un atmiņu, kā arī citu ķēžu kontroli. Tanabe et al.,[40]atklāja, ka nikotīna patēriņš bija saistīts ar aktivitātes samazināšanos reģionos, kas atrodas DMN, un palielinātu aktivitāti ārpus strata reģionos. Viņi ieteica, ka šie nikotīna efekti, ja nav vizuālu stimulu vai intensīvas apstrādes, liek domāt, ka tā kognitīvie efekti var ietvert pāreju no tīkliem, kas apstrādā iekšējo informāciju, uz tiem, kas apstrādā ārējo informāciju. Citā pētījumā tika ziņots, ka smēķētājiem bija lielāka saikne starp nesmēķētājiem starp kreiso fronto-parietālo un mediālo prefrontālās garozas (mPFC) tīkliem. Smēķētājiem, kuriem ir vislielākā mPFC un kreisās frontes-parietālās sakabes daļa, bija vislielākā muguras striatuma smēķēšanas reakcijas reakcija, kas izmērīta fMRI smēķēšanas signāla reaktivitātes paradigmas laikā[41]. Ko CH et al. Veiktais pētījums, [48] novērtēja smadzeņu korelācijas ar nokrāsu izraisītu tieksmi spēlēt tiešsaistes spēles priekšmetos ar IGA. Viņu rezultāti parādīja, ka divpusējā dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), precuneus, kreisā parahippocampus, aizmugurējā cingulate un labā priekšējā cingulate tika aktivizēta, reaģējot uz spēļu norādēm IGA grupā tādā veidā, kas bija spēcīgāks nekā kontroles grupā. Tādējādi šie atklājumi liecina, ka IGA neirobioloģiskie pamati ir līdzīgi vielu lietošanas traucējumu pamatiem.

Pamatojoties uz Volkowet al. Piedāvāto modeli,[49] virkne neirobioloģisku sistēmu var būt starpība ar kjū izraisītu spēļu tieksmi. Tie ietver vizuālās apstrādes apgabalus, piemēram, pakauša daivu vai precuneus, kas saista spēļu norādes ar iekšējo informāciju, un atmiņas sistēmas, kas ietver hipokampu, parahipokampu vai amigdalu un kas nodrošina emocionālas atmiņas un konteksta informāciju spēļu norādēm. Tie ietver arī tādas atlīdzības sistēmas kā limbiskā sistēma un aizmugurējā cingulāta, kas ļauj novērtēt ar spēlēm saistītu informāciju un sniedz cerības un atlīdzības nozīmi, un tās ietver tādas motivācijas sistēmas kā priekšējā cingulāta un orbitālās priekšējās daivas, kas kontrolē vēlmi spēlēt . Visbeidzot, šīs sistēmas ietver tādas izpildsistēmas kā DLPFC un prefrontal cortex, kas ļauj izveidot plānu, kā tiešsaistē piekļūt spēlēm.

Mēs atklājām, ka subjektiem ar IGA palielinājās FC divpusējā smadzenītes aizmugurējā daivā un vidējā laika gyrus. Divpusējā apakšējā parietālā lobule un labā apakšējā temporālā gyrus parādīja samazinātu savienojamību, salīdzinot ar kontroles grupu. Savienojamība ar PCC pozitīvi korelēja ar CIAS rādītājiem, kas ir saistīti ar IGA smagumu, labajā precuneus, aizmugurējā cingulate gyrus, thalamus, caudate, nucleus accumbens, papildu motoriskajā zonā un lingual gyrus. Tie bija negatīvi korelēti ar labās smadzenītes priekšējo daivu un kreiso augšējo parietālo daivu.

Smadzenītes funkcijas neaprobežojas tikai ar kustību un līdzsvaru, jo tai ir svarīga loma arī emocionālajos un kognitīvajos procesos. [50], [51]. Tas saņem ievadu no maņu sistēmām un citām smadzeņu daļām un integrē šos ievadus, lai precīzi noregulētu motorisko aktivitāti[52]. Aizmugurējā smadzenīte pārsvarā ir iesaistīta kognitīvajā regulācijā[53], signālu apstrāde un attiecīgo dzirdes-verbālās atmiņas procesu glabāšana[54]. Asins plūsma (rCBF) acīmredzami palielinās smadzenītēs, kad tieksmi izraisa kokaīna bižele. [55]. Paradiso un Takeuchi apgalvoja, ka smadzenītes aktivācija var būt saistīta ar emocionāliem procesiem un uzmanību kūkas indukcijas laikā [56], [57]. Pētījumos par miera stāvokļa smadzeņu aktivitātes reģionālās viendabīguma (Reho) izmaiņām cilvēkiem ar IGA[58], kreisajā aizmugurējā smadzenītē bija palielināts Reho. Tas liek domāt, ka smadzenītēm ir svarīga loma IGA izraisītajā tieksmē, īpaši sagatavošanās, izpildes, darba atmiņas laikā[59]un smalkmotora procesi, kurus modulē ekstrapiramidālās sistēmas. Mēs konstatējām palielinātu FC divpusējā aizmugurējā smadzenītē, bet negatīva korelācija labās smadzenītes priekšējā daivā ar CIAS rādītājiem. Kaut arī atrašanās vietas bija atšķirīgas, smadzenītes funkciju ziņā starp mediālo – sānu dimensiju bija daudz svarīgāka atšķirība. Šo apgalvojumu kā tādu šajā pētījumā nevar apstiprināt, un tas ir jāizpēta ar papildu pētījumu.

Divpusējā vidējā laika gyrus parādīja palielinātu FC cilvēkiem ar IGA, bet labajā apakšējā temporālajā gyrus bija samazināts FC. Zemākā laika gyrus ir viens no augstākajiem audio un vizuālās apstrādes ventrālās plūsmas līmeņiem un ir saistīts ar sarežģītu objektu pazīmju attēlojumu[60]. Dongs u.c. konstatēja samazinātu Reho apakšējā temporālajā gyrus, un viņi rakstīja, ka samazināts ReHo ar redzi un dzirdi saistītos smadzeņu reģionos var liecināt, ka samazināta sinhronizācija priekšmetos ar IGA var būt ilga spēles ilguma rezultāts [58]. Mūsu rezultāti daļēji atbilst šai hipotēzei, kas jāizpēta turpmākajos pētījumos.

Mēs atradām samazinātu FC divpusējā apakšējā parietālā lobulā, un kreisās augšējās parietālās lobules, ieskaitot PCC, FC negatīvi korelēja ar CIAS rādītājiem. Dažādi pētījumi ir atklājuši, ka parietālā daiva ir saskaņoti iesaistīta visu telpisko uzdevumu veikšanā. Novērotā objekta stāvokļa maiņa var izraisīt spēcīgu divpusēju augšējās parietālās garozas aktivizēšanu[61]. Olsons u.c.,[62]atklāja, ka īstermiņa atmiņā dominējošā loma bija parietālajai daivai. Turklāt daži pētnieki ir izvirzījuši hipotēzi, ka parietālajai garozai var būt nozīme, regulējot uzmanību vai aizkavējot motora reakcijas reakcijas kavēšanas uzdevumu laikā[63], [64].

Savienojamība ar PCC pozitīvi korelēja ar CIAS rādītājiem labajā precuneus, aizmugurējā cingulate gyrus, thalamus, caudate, nucleus accumbens, SMA un lingual gyrus. Lielākā daļa šo reģionu ir daļa no atlīdzības sistēmas[65]. Precuneus ir saistīts ar vizuālo tēlu, uzmanību un atmiņas iegūšanu. Tas piedalās vizuālajā procesā un integrē saistītās atmiņas. Pētījumi liecina, ka precuneus tiek aktivizēts ar spēļu norādēm, integrē iegūtās atmiņas un veicina norādes par tiešsaistes spēlēm[66]. Kā ierosinātā DMN centrālā sastāvdaļa PCC tiek iesaistīts uzmanības procesos. Iepriekšējie pētījumi ir parādījuši, ka PCC neironi reaģē uz atlīdzības saņemšanu, lielumu un vizuāli-telpisko orientāciju [67], [68]. Iepriekšējie pētījumi ir atklājuši, ka talāmam ir svarīga loma atalgojuma apstrādē [69] un mērķtiecīga uzvedība, kā arī daudzas citas kognitīvās un motora funkcijas [70]. Dongs et al.,[71] konstatēja patoloģiskas talamo-kortikālās shēmas cilvēkiem ar IGA, kas liecina par atalgojuma jutīgumu. Tiek ziņots par striatuma aktivizēšanu atlīdzības prognozēšanas laikā, izsekojot atlīdzības prognozēšanas kļūdas un sarežģītākās azartspēļu paradigmās [72], [73] Nesen tika ierosināts, ka striatums ir iesaistīts stimulu salitātes kodēšanā, nevis tam, ka tam ir ekskluzīva loma atalgojuma apstrādē per se[74]. Darbības sagatavošana atlīdzībai varētu modulēt aktivitāti smadzeņu reģionos, piemēram, muguras striatumā.[75]-[77]. Atbildes inhibīcijas pētījumos, izmantojot fMRI, pastāvīgi konstatēts, ka pre-SMA ir kritiska, lai izvēlētos piemērotu uzvedību, tostarp piemērotu un nepiemērotu reakciju kavēšanu [78].

Lingual gyrus ir redzes zona. Mēs iepriekš atklājām pelēkās vielas blīvuma atšķirības lingual gyrus veseliem cilvēkiem salīdzinājumā ar tiem, kuriem ir IAD [79], [80]. Šī vizuālā asociatīvā zona ir saistīta ar šizofrēniju[80]-[83]. Viens pētījums[83] parādīja palielinātu girrifikāciju un samazinātu garozas garozas biezumu, kas paplašināja iepriekšējos šizofrēnijas lingvālā reģiona novirzes morfoloģijas atklājumus.[84]. Ir pierādīts, ka labais parahipokamps un lingvālais giruss ir iesaistīti labās puslodes dominējošajos tīklos, kas darbojas emocionālās funkcijas [85]. Turklāt Seifers u.c. [86] parādīja, ka labās valodas gyrus tika hiperaktivizēts emociju diskriminācijas laikā augsta riska personām.

Patoloģijas PCC ar mPFC un ACC novirzēm šajā pētījumā netika atklātas. Tas daļēji var būt saistīts ar ierobežoto izlases lielumu un vieglo IAD smagumu dalībniekiem, salīdzinot ar priekšmetiem, kurus mēs iepriekš pārbaudījām [25], [48], [57].

Pētījuma ierobežojumi

Šajā pētījumā jāpiemin vairāki ierobežojumi. Pirmkārt, IAD diagnoze galvenokārt balstījās uz pašu iesniegto anketu rezultātiem, kas varēja izraisīt zināmu kļūdu klasifikāciju. Otrkārt, izlases lielums bija relatīvi mazs, kas varētu mazināt statistisko analīžu iespējas un kavēt secinājumu vispārināšanu. Sakarā ar šo ierobežojumu ziņotie rezultāti jāuzskata par provizoriskiem, un tie jāatkārto turpmākajos pētījumos ar lielākiem izlases lielumiem. Treškārt, kā šķērsgriezuma pētījumu mūsu rezultāti nepārprotami parāda, vai psiholoģiskās iezīmes bija pirms IAD attīstības, vai arī tās bija pārmērīgas interneta izmantošanas sekas. Tāpēc turpmākajiem perspektīvajiem pētījumiem vajadzētu noskaidrot cēloņsakarību starp IAD un psiholoģiskajiem pasākumiem. Visbeidzot, lai noskaidrotu kopīgo vielu atkarības un uzvedības atkarību, piemēram, IGA, neirobioloģiju, jāveic papildu pētījumi, pētot pacientus no abām klīniskajām populācijām.

secinājumi

Šajā rakstā aprakstīts iepriekšējs FC pētījums pusaudžiem ar IGA. Mūsu rezultāti liecina, ka pusaudžiem ar IGA bija atšķirīgi neironu aktivitātes miera stāvokļa modeļi. Izmaiņas daļēji atbilda tām, par kurām ziņots pacientiem ar atkarību no vielām. Tādēļ šie rezultāti apstiprina hipotēzi, ka IGA kā uzvedības atkarībai var būt līdzīgas neirobioloģiskas patoloģijas ar citiem atkarības traucējumiem.