Nelīdzsvarota funkcionālā saikne starp izpildvaras kontroles tīklu un atlīdzības tīklu izskaidro tiešsaistes spēļu meklēšanu interneta spēļu traucējumos (2015)

Sci Rep. 2015; 5: 9197.
Publicēts tiešsaistē 2015 Mar 17. doi: 10.1038 / srep09197

PMCID: PMC4361884

Guangheng Dong,^a,¹ Xiao Lin,¹ Yanbo Hu,² Chunming Xie,³ un Xiaoxia Du⁴

Autora informācija ► Raksta piezīmes ► Autortiesību un licences informācija ►

Anotācija

Literatūras ir parādījušas, ka interneta spēļu traucējumu (IGD) subjektiem ir pavājināta izpildvaras kontrole un paaugstināta atalgojuma jutība nekā veselīgai kontrolei. Tomēr joprojām nav zināms, kā šie divi tīkli kopīgi ietekmē vērtēšanas procesu un veicina IGD subjektu tiešsaistes spēļu meklēšanu. Trīsdesmit piecām IGD un 36 veselām kontrolēm tika veikta miera stāvokļa skenēšana MRI skenerī. Funkcionālā savienojamība (FC) tika pārbaudīta attiecīgi kontroles un atlīdzības tīkla sēklu reģionos. Lai atrastu mijiedarbību starp šiem diviem tīkliem, par mezglu tika izvēlēts Nucleus accumbens (NAcc). IGD subjektiem novērots samazināts FC izpildvaras kontroles tīklā un palielināts FC atalgojuma tīklā, salīdzinot ar veselīgu kontroli. Pārbaudot korelācijas starp NAcc un izpildvaras kontroles / atlīdzības tīkliem, saikne starp NAcc - izpildvaras kontroles tīklu ir negatīvi saistīta ar saiti starp NAcc - atalgojuma tīklu. Izmaiņas (samazināšanās / palielināšanās) IGD subjektu smadzeņu sinhronizācijā kontroles / atalgojuma tīklos liecina par neefektīvu / pārmērīgu apstrādi nervu shēmās, kas ir šo procesu pamatā. Apgrieztā proporcija starp vadības tīklu un atalgojuma tīklu IGD liecina, ka izpildvaras kontroles traucējumi noved pie neefektīvas kavēšanās pastiprinātās tieksmē uz pārmērīgu tiešsaistes spēļu spēlēšanu. Tas varētu izgaismot mehānisko izpratni par IGD.

Atšķirībā no narkotiku atkarības vai vielu ļaunprātīgas izmantošanas, interneta spēļu traucējumi (IGD) nekādā veidā neieņem ķīmisku vielu vai vielu, bet joprojām rada fizisku atkarību, kas ir līdzīga citām atkarībām.¹^,2. Cilvēku tiešsaistes pieredze var mainīt viņu kognitīvo funkciju tādā veidā, kas veicina viņu tiešsaistes spēles, kas notiek arī bez narkotiku lietošanas.¹^,3^,4. DSM-5, ņemot vērā vielas lietošanas traucējumus un atkarības, radīja kritērijus interneta spēļu traucējumiem, un šis traucējums ir iekļauts DSM-5 saturošo traucējumu sadaļā, kas pamato papildu izpēti.⁵^,6. Tomēr neironu sistēmas līmenī precīzie kognitīvās kontroles neveiksmes pamatā esošie mehānismi ir tālu no skaidrības⁷.

Viena no galvenajām IGD iezīmēm ir vēlēšanās zaudēt spēju kontrolēt tiešsaistes spēļu meklēšanu. Nesenie funkcionālie magnētiskās rezonanses (fMRI) pētījumi identificēja divus svarīgus neironu darbības modeļus IGD: pirmkārt, samazinātu atbildes reakciju inhibīcijas tika demonstrētas IGD subjektiem, izmantojot go / no-go⁸, uzdevumu pārslēgšana⁹^,10un Stroop¹¹^,12^,13 uzdevumi salīdzinājumā ar veselīgu kontroli (HC); Otrkārt, IGD subjektiem bija lielāka jutīguma jutība nekā HC²^,14^,15 un parādīja izziņas aizspriedumus pret informāciju, kas iegūta no interneta⁹^,16^,17. Šīs divas iezīmes ir daudz līdzīgas pašreizējo neiroekonomisko pētījumu rezultātiem - Ir divi atšķirīgi smadzeņu tīkli, kas kopīgi ietekmē lēmumu pieņemšanas procesus.¹⁸^,19: Izpildkontroles tīkls (ietver sānu prefrontālās un parietālās korpusus)¹⁹), kas ir saistīts ar kavētām atlīdzībām; Ventrālās vērtēšanas tīkls (ietver orbitofrontālo garozu, vēdera striatumu un tā tālāk¹⁹^,20), mediē tūlītējai atlīdzībai.

Šo divu tīklu mijiedarbība ir pierādīta arī narkomānu grupās²⁰. Xie pētījums parādīja nesabalansētu funkcionālu saikni starp kontroles tīklu (samazinātu saišu skaitu) un atlīdzības tīklu (uzlabotas saites) no heroīna atkarīgos subjektos²¹, kas var izskaidrot mehānisma izpratni par narkomāniju liela mēroga sistēmas līmenī. Tiek uzskatīts, ka pastiprināta motivācija meklēt narkotikas un nespēja aizkavēt ar narkotikām saistīto uzvedību ir izpildvaras kontroles neveiksme.²²^,23^,24. Pētījumos ar IGD pētnieki ir novērojuši līdzīgas iezīmes izpildvaras kontrolē un atalgojuma jutībā (kā minēts iepriekš). Tomēr nav zināms, kā šie divi tīkli kopīgi ietekmē vērtēšanas procesu IGD priekšmetos un vada viņu tiešsaistes spēļu meklēšanu.

Nesen pētījumi ir pētījuši neirālo darbību cilvēka smadzenēs miera stāvoklī (bez stimuliem, bez uzdevumiem, ne aizmigt), ko sauc par atpūtas valstīm fMRI. Viņi konstatēja, ka neirālās darbības atpūtas stāvoklī tiek korelētas starp kortikālajiem reģioniem ar specifiskām funkcionālām īpašībām, bet ne nejauši²⁵^,26^,27. Tiek uzskatīts, ka šīs laika korelācijas atspoguļo iekšējo funkcionālo savienojumu (FC) un ir demonstrētas vairākos atšķirīgos tīklos²⁸^,29^,30. Tas var būt noderīgs līdzeklis, lai izpētītu potenciālās neironu tīkla atšķirības, kas raksturīgākas starp IGD un HC grupām atpūtas stāvoklī.

Laika saistošs modelis liecina, ka smadzeņu signālu sinhronizācija starp neironu sistēmām ir būtiska neironu sakaru veicināšanā³¹. Literatūra ir arī pierādījusi, ka atpūtas FC var būt uzvedības rādītāju prognozētājs²⁶^,32. Kā jau iepriekš minēts, IGD pētījuma priekšmetiem bija samazināta izpildvaras kontrole un paaugstināta jutīguma jutība nekā HC. Mēs hipotētiski, ka IGD priekšmetiem ir uzlabota sinhronizācija atalgojuma tīklā un samazināta sinhronizācija kontroles tīklā nekā HC. Turklāt mēs arī pieņēmām, ka kontroles / atlīdzības tīklu, kas kopīgi ietekmē vērtēšanu, pamatā esošā divkāršība ir samazinājusies IGD. Lai pārbaudītu šīs hipotēzes, vispirms ir jāmēra atpūtas valstis fMRI; Otrkārt, mums ir jāizvēlas dažas sēklas, lai pārstāvētu dažādus tīklus un novērtētu BOLD signālus, kas balstīti uz sēklām, lai izveidotu saikni starp šiem diviem tīkliem; Treškārt, mums ir jāmēra to mijiedarbība, lai atrastu, kā viņi kopīgi strādā pie uzvedības.

Metodes

Dalībnieka izvēle

Eksperiments atbilst Pasaules medicīnas asociācijas ētikas kodeksam (Helsinku deklarācija). Zhejiang Normal University cilvēka izmeklēšanas komiteja apstiprināja šo pētījumu. Metodes tika veiktas saskaņā ar apstiprinātajām vadlīnijām. Dalībnieki bija universitātes studenti un tika pieņemti darbā ar reklāmām. Dalībnieki bija vīrieši ar labo roku (35 IGA subjekti, veseli 36 kontrolierīces (HC)). IGD un HC grupas vecumā būtiski neatšķīrās (IGA vidējais = 22.21, SD = 3.08 gadi; HC vidējais = 22.81, SD = 2.36 gadi; t = 0.69, p = 0.49). Tikai vīrieši tika iekļauti, jo vīriešiem bija augstāka IGD izplatība nekā sievietēm. Visi dalībnieki sniedza rakstisku informētu piekrišanu un strukturētas psihiatriskās intervijas (MINI)³³ pieredzējis psihiatrs, kam nepieciešamas aptuveni 15 minūtes. Visiem dalībniekiem nebija MINI uzskaitīto I ass psihisko traucējumu. Mēs arī novērtējām "depresiju", izmantojot Beka depresijas inventarizāciju³⁴ Tika iekļauti tikai tie dalībnieki, kuru rezultāts bija mazāks par 5. Visiem dalībniekiem skenēšanas dienā tika uzdots neizmantot ļaunprātīgas vielas, tostarp kofeīna dzērienus. Neviens dalībnieks nav ziņojis par iepriekšējo nelegālo narkotiku lietošanu (piemēram, kokaīnu, marihuānu).

Interneta atkarības traucējumi tika noteikti, pamatojoties uz Young tiešsaistes tiešsaistes atkarības testu (IAT)³⁵ rādītāji ir 50 vai vairāk. Young's IAT sastāv no 20 priekšmetiem no dažādiem tiešsaistes interneta izmantošanas aspektiem, tostarp psiholoģiskās atkarības, piespiedu lietošanas, atteikšanās, problēmas skolā vai darbā, miega, ģimenes vai laika pārvaldības³⁵. IAT tika pierādīts kā derīgs un uzticams instruments, ko var izmantot IAD klasificēšanai³⁶^,37. Katram postenim tiek izvēlēta diferencēta atbilde no 1 = “Reti” uz 5 = “Vienmēr”, vai “Neattiecas”. Rezultāti virs 50 norāda uz gadījuma rakstura vai biežām ar internetu saistītām problēmām) (www.netaddiction.com). Atlasot IGD priekšmetus, mēs pievienojām papildu kritēriju Young noteiktajiem IAT rādītājiem: “jūs tērējat ___% sava tiešsaistes laika spēlējot tiešsaistes spēles” (> 80%).

Atpūtas valstu datu skenēšana

Skenēšana tika veikta MRI centrā Austrumķīnas Normālajā universitātē. MRI dati tika iegūti, izmantojot skeneri Siemens Trio 3T (Siemens, Erlangen, Vācija). FMRI skenēšanas laikā mūsu uzdevumā "atpūtas stāvoklis" tika definēts kā īpašs kognitīvs uzdevums. Dalībniekiem tika prasīts nekustēties, aizvērt acis, palikt nomodā un neko sistemātiski nedomāt³⁸^,39. Lai samazinātu galvas kustību, dalībnieki gulējas uz leju ar galvu, kas cieši piestiprināts ar jostas un putu spilventiņiem. Atpūtas stāvokļa funkcionālie attēli tika iegūti, izmantojot EPI (echo-planar imaging) secību. Skenēšanas parametri ir šādi: interleaved, atkārtošanās laiks = 2000 ms, 33 aksiālie šķēlumi, biezums = 3.0 mm, plaknes izšķirtspēja = 64 * 64, atbalss laiks = 30 ms, pārsegšanās leņķis = 90, redzes lauks = 240 * 240 mm, 210 tilpumi (7 min). Strukturālie attēli tika savākti, izmantojot T1 svērto 3D sabojāto gradienta atgādinājumu, un tika iegūti, aptverot visas smadzenes (176 šķēles, atkārtošanās laiks = 1700 ms, atbalss laiks TE = 2.26 ms, šķēles biezums = 1.0 mm, izlaidums = 0 mm , flip leņķis = 90 °, redzamības lauks = 240 * 240 mm, plaknes izšķirtspēja = 256 * 256).

Datu priekšapstrāde

Atpūtas dati tika veikti, izmantojot REST un DPARSF (http://restfmri.org)⁴⁰. Priekšapstrāde sastāvēja no pirmo 10 laika punktu noņemšanas (signāla līdzsvara dēļ un ļaujot dalībniekiem pielāgoties skenēšanas trokšņiem), fizioloģisko korekciju, šķēles laiku, tilpuma reģistrāciju un galvas kustības korekciju. Iespējamais piesārņojums no vairākiem traucējošiem signāliem, ieskaitot balto vielu signālu, smadzeņu mugurkaula šķidrumu, globālo signālu un sešus kustības vektorus, tika regresēts. Katra subjekta attēlu laikrindas kustībā tika koriģētas, izmantojot mazāko kvadrātu pieeju un sešu parametru (cietā korpusa) lineāro transformāciju⁴¹. Pēc kustības korekcijas, izmantojot lineāru transformāciju, individuālais strukturālais attēls tika reģistrēts vidējā funkcionālajā attēlā. Kustībā koriģētie funkcionālie tilpumi tika telpiski normalizēti MNI (Monreālas Neiroloģiskā institūta) telpai un no jauna ņemti paraugi 3 mm izotropiskajos vokselos, izmantojot normalizācijas parametrus, kas tika aprēķināti vienotās segmentācijas laikā. Turpmāka pirmapstrāde ietver (1) joslas caurlaides filtrēšanu no 0.01 līdz 0.08 Hz; (2) Lai novērtētu funkcionālo savienojamību, vispirms mēs aprēķinājām Pīrsona korelācijas koeficientu starp katra interesējošā reģiona (ROI) pāra vidējā signāla intensitātes laika kursiem. Katrai korelācijas kartei tika piemērota Fišera r-z transformācija, lai iegūtu aptuveni normālu funkcionālo savienojamības vērtību sadalījumu un attiecīgi piemērotu parametru statistiku.

ROI izvēle atpūtā

Sēklas tika izvēlētas kā priori, pamatojoties uz publicētajiem rakstiem, nevis no sēklu reģioniem no uzdevumiem, lai izvairītos no aizspriedumiem un palielinātu atklājumu vispārīgumu. Kontroles tīklam sēklas tika noteiktas, pamatojoties uz neseno FC pētījumu, izmantojot datus no 1000 jauniem pieaugušajiem⁴² ierosinot frontālās-parietālās kontroles tīklu, ir seši smadzeņu reģioni. Tās atrodas smadzeņu frontālā un parietālā rajonā (atrodiet detalizētas koordinātas no Skaitlis 1). Mēs izmantojām simetriskās koordinātas, lai izvēlētos sēklas no labās puslodes.

Skaitlis 1

Pētījumos atlasītie ROI.

Atlīdzības novērtēšanas tīklā daudz pētījumu liecina, ka orbitofrontālā striatāla ķēde atbalsta atšķirīgu nākotnes atlīdzību veidu pārveidošanu par iekšēju valūtu¹⁸^,20^,21. Šī shēma ietver ventrālo striatumu, muguras striatumu un orbitofrontālo ķēdi. Turklāt iepriekšējie pētījumi arī parādīja, ka amygdala tīkls ir galvenais reģions, kas pamato atalgojuma novērtēšanu⁴³. Tādējādi šajā pētījumā mēs iekļāvām arī amygdala atalgojuma tīklā. Tā kā striatum, amygdala ir relatīvi mazi smadzeņu reģioni, mēs izvēlējāmies visu reģionu kā sēklas. Amigdala tika iegūta no Hārvardas-Oksfordas subkortikālā atlanta; striatums tika izvēlēts, izmantojot Oksfordas-striatuma atlasu. Attiecībā uz OFC sēklas tika noteiktas, pamatojoties uz metaanalīzi⁴⁴^,45, kas liecina par diviem atšķirīgiem sānu OFC funkcionālajiem apakšreģioniem, no kuriem viens ir iesaistīts motivācijas neatkarīgās atkārtotajās pārstāvniecībās (−23, 30, −12 un 16, 29, -13) un otrs sodītāju novērtēšanā, kas izraisa uzvedības izmaiņas (−32 , 40, -11 un 33, 39, -11). Skatīt Skaitlis 1.

Savienojumi starp iepriekš izvēlētajām sēklām var tikai nodrošināt grupas līmeņa atšķirības un atsevišķi parādīt iekšējos savienojumus vadības tīklā un atlīdzības tīklā. Lai atrastu mijiedarbību starp šiem diviem tīkliem atsevišķiem priekšmetiem un to, kā viņi kopīgi ietekmē uzvedību, mums ir nepieciešams “mezgls”, kas savieno abus tīklus. Šajā pētījumā mēs izvēlējāmies kodola accumbens (NAcc) reģionu kā saista mezglu vai “sēklas” reģionu, lai izveidotu saikni starp kontroles un atalgojuma tīkliem, jo NAcc ir svarīga loma atkarībā⁴⁶, un ir izrādījušies vērtīgs saiknes mezgls atkarības pētījumos²¹. NAcc tika iegūti arī no Hārvardas-Oksfordas subkortikālā atlanta.

Funkcionālās savienojamības aprēķins

Katram ROI tika iegūts reprezentatīvs BOLD laika kurss, vidēji aprēķinot visu ROI vokseļu signālu. Literatūrā par funkcionālajiem tīkliem ir pierādīts, ka tiem ir atdalāmas labās un kreisās puslodes sastāvdaļas⁴⁷^,48^,49. Tādējādi šajā pētījumā, pirmkārt, aprēķinājām vidējo FC vērtību starp kreisās un labās vadības / atalgojuma tīkla ROI, atsevišķi. Tad mēs ņēmām šo divu FC vidējo vērtību kā visu FC indeksu. Korelācija starp NAcc un izpildvaras / atalgojuma tīklu tika aprēķināta šādi: Mēs aprēķinājām vidējo FC vērtību starp NAcc un kontroles / atlīdzības tīkla ROI vienā puslodē. Tad mēs izmantojām šo puslodes FCs vidējo vērtību kā kopējo FC indeksu.

rezultāti

FC atšķirība kontroles tīklā starp IGD un HC

Skaitlis 2 rāda FC kontroles tīklā IGD un HC. FC kontroles tīklā HC ir ievērojams augstāks nekā IGD, gan visā smadzenēs, gan puslodes līmenī (HC ir nedaudz nozīmīgāks par IGD FC kreisajā kontroles tīklā).

Kompozītu FC indeksu kontroles tīkli IGD un HC grupās dažādos salīdzinājumos: visa smadzenes (pa kreisi), kreisā puslode (vidū) un labā puslode (pa labi).

FC atšķirība atalgojuma tīklā starp IGD un HC

Skaitlis 3 uzrāda FC atalgojuma tīklā IGD un HC. FC IGD atalgojuma tīklā ir nedaudz augstāks nekā HC visā smadzenēs (p = 0.060) un kreisā puslode (p = 0.061). Lai gan labajā puslodē IGD ir augstāks FC nekā HC, tomēr tas nesasniedz statistisko nozīmīgumu (p = 0.112).

Kompozītu FC indeksa tīkla indeksi IGD un HC grupās dažādos salīdzinājumos: visa smadzenes (pa kreisi), kreisā puslode (vidū) un labā puslode (pa labi).

Kontroles tīkla un atlīdzības tīkla mijiedarbība

Mēs aprēķinājām mijiedarbību starp kontroles tīklu un atlīdzības tīklu visā smadzeņu līmenī un puslodes līmenī. Pirmā rinda Skaitlis 4 parāda attiecību starp kontroles tīklu un atlīdzības tīklu visā smadzenēs visos priekšmetos (pa kreisi) un grupās (pa labi). Mēs varam atrast FC kontroles tīklā negatīvu korelāciju ar atalgojuma tīklu visās tematu grupās. Otrajā rindā redzamie skaitļi parāda, ka kontroles tīkls ir apgriezti korelēts ar atalgojuma tīklu kreisajā puslodē. Tomēr labajā puslodē (trešajā rindā), lai gan tām ir negatīvas tendences, visas šīs korelācijas nesasniedz statistisko nozīmīgumu (tas varētu notikt tāpēc, ka visi kontroles tīkla ROI tika noteikti kreisajā puslodē. ROI labajā puslodē tika izvēlēti atbilstoši kreisajā puslodē simetriski). Ceturtajā rindā parādījās starppusējā puslodes mijiedarbība starp kontroles tīklu un atlīdzības tīklu. Mēs varam arī atrast negatīvu korelāciju starp kontroles tīklu un atlīdzības tīklu. Veikt visu, lai gan dažas no šīm korelācijām nesasniedz statistisko nozīmi, tomēr varam secināt, ka kontroles tīkls ir negatīvi saistīts ar atalgojuma tīklu.

Skaitlis 4

Attiecība starp kontroles tīklu un atlīdzības tīkla rādītājiem visos priekšmetos (pa kreisi), IGD (vidējā) un HC grupās (pa labi).

diskusija

Zemāka kontroles tīkla sinhronizācija un augstāka atlīdzības tīkla sinhronija IGD tēmās

Šajā pētījumā mēs novērojām samazinātu IGD subjektu kontroles tīkla sinhronizāciju, salīdzinot ar HC. Laika saistošs modelis liecina, ka smadzeņu signālu sinhronizācija starp smadzeņu reģioniem ir būtiska neironu sakaru veicināšanā³¹. Tādējādi samazināta sinhronitāte vadības tīklā varētu liecināt, ka IGD subjektu ilgais tiešsaistes spēles laiks pasliktināja viņu vadības sistēmu. Iepriekšējie pētījumi ir atklājuši, ka FC īpašā tīklā var prognozēt attiecīgās uzvedības veiktspēju³⁰^,50^,51. Uzdevumu fMRI pētījumi arī parādīja, ka IGD pacientiem bija mazāka atbildes reakcijas inhibīcija nekā veseliem kontroles līdzekļiem⁸^,9^,11^,12. Šādas reakcijas tendences, šķiet, ietekmē tiešsaistes azartspēļu radītie stimuli, un IGD rezultāti ir sliktāki nekā ne-IGD subjektiem.⁹. Acīmredzami IGD kopas maiņas un kognitīvās kontroles deficīti var būt saistīti ar neefektīvu apstrādi neironu shēmās, kas ir šo procesu pamatā, un daži no šiem nervu pasākumiem attiecas uz IGD smagumu¹².

Atalgojuma tīklā FC ar IGD ir nedaudz augstāks nekā HC. Stingrākas saites starp atalgojuma tīkla sēklām IGD liecina, ka tās parādīja lielāku atalgojuma vēlmi gūt atalgojumu nekā HC grupa. Uzdevumu fMRI pētījumi liecina, ka IGD subjektiem paaugstināta jutīguma jutība ir lielāka, salīdzinot ar veseliem kontrolieriem.²^,9^,14^,15 gan vieglās, gan ekstremālās situācijās. Paaugstināta atlīdzības jutība var veicināt pieaugošo vēlmi iesaistīties tiešsaistes spēļu spēlēšanā, jo IGD priekšmeti var piedzīvot lielāku atalgojumu. Un ilgtermiņa tiešsaistes spēles var likt spēlētājiem piedzīvot virtuālas pieredzes un atdzīvināt šo pieredzi reālajā dzīvē⁵².

Nelīdzsvarota korelācija starp kontroles tīklu un atlīdzības tīklu

Lai turpinātu pārbaudīt mijiedarbību starp izpildvaras kontroles tīklu un atalgojuma tīklu un noskaidrotu, kā tie kopīgi ietekmē atsevišķu priekšmetu galīgo izturēšanos, mēs izvēlējāmies NAcc kā saista mezglu vai “sēklas” reģionu, lai saistītu izpildvaras kontroli un atlīdzību tīklos. Skaitlis 4 liecina, ka izpildvaras kontroles tīkla un atlīdzības tīkla rādītājiem ir ievērojama apgrieztā proporcija, kas liecina par spēcīgāku atlīdzības tīkla savienojumu, jo vājāks ir kontroles tīkla savienojums. Šie divi tīkli savstarpēji mijiedarbojas, kad spēcīga motivācija novedīs pie vadības kontroles ķēdes traucējumiem, un spēcīgā izpildvaras kontrole novedīs pie motivējošo vēlmju kavēšanas.⁵³.

Iepriekšējie pētījumi ir parādījuši, ka izpildvaras kontroles sistēma veicina kognitīvo un uzvedības kontroli pār motivējošiem diskdziņiem un var ļaut indivīdiem kavēt vēlmes un atalgojuma meklējumus⁵⁴^,55^,56. Apgrieztā proporcija starp izpildvaras kontroles tīklu un atlīdzības tīklu var dot lielu ieguldījumu IGD pamatā esošā atkarības mehānisma izpratnē: paaugstinātas atlīdzības sajūtas uzvarētāju vai patīkamas pieredzes laikā var palielināt viņu vēlmi spēlēt tiešsaistē. Tikmēr traucējumi izpildvaras kontrolē var novest pie nevēlamas šādu vēlmju nomākšanas, kas var ļaut dominēt dominējošām, vēlmēm vai alkām un radīt pārmērīgu tiešsaistes spēļu spēlēšanu.

Nesabalansētā funkcionālā saikne starp izpildvaras kontroles tīklu un atalgojuma tīklu var arī apgaismot izpratni par IGD lēmumu pieņemšanu. Pētījumi atklāja, ka IGD priekšmeti liecina, ka, pieņemot nākotnes lēmumus, ir mazāka pieredze rezultātu izpēte⁵². Pieņemot lēmumus starp dalību tūlītējās pieredzes (piemēram, tiešsaistes) un ilglaicīgu negatīvu seku atlīdzināšanā (piemēram, izmantojot spēļu laiku, kas pavadīts spēlē, lai veiktu darbības, kas saistītas ar ilgstošiem profesionāliem panākumiem), var uzskatīt, ka indivīdiem ar IGD ir „Tuvredzība nākotnei”, kā aprakstīts narkomānijām⁵⁷^,58^,59. Spēcīgā atalgojuma tīkla sinhronizācija par tūlītēju atlīdzību var pārspēt lēmumu pieņemšanas procesu, lai kavētu impulsu, kas varētu būt saprātīgs, lai izskaidrotu uz vērtējumu balstītu lēmumu pieņemšanas procesu uz tūlītēju atlīdzību, kā rezultātā impulsīvi tiešsaistes spēļu spēlēšanas paradumi. Turklāt atlīdzības meklēšanu var pastiprināt, izmantojot īstermiņa tiešsaistes pieredzi, kas noved pie atkarības izraisošu tiešsaistes spēļu spēles apburta cikla⁷.

Apkopojot, šis pētījums parādīja, ka izmaiņas (samazināšanās / palielināšanās) IGD subjektu smadzeņu tīklu sinhronizācijā liecina par neefektīvu / pārmērīgu apstrādi nervu shēmās, kas ir šo procesu pamatā. Apgrieztā proporcija starp izpildvaras kontroles tīklu un atalgojuma tīklu liek domāt, ka izpildvaras kontroles traucējumi noved pie neefektīvas kavēšanās pastiprinātās tieksmē uz pārmērīgu tiešsaistes spēļu spēlēšanu. Šie rezultāti varētu atklāt IGD mehānisko izpratni. Turklāt līdzīgās pazīmes starp IGD un narkomāniju (piemēram, atkarība no heroīna) liecina, ka IGD var būt līdzīgs neironu pamats ar cita veida atkarībām.

Ierobežojumi

Šeit būtu jāpievērš uzmanība vairākiem ierobežojumiem. Pirmkārt, tā kā tikai dažas sievietes ir atkarīgas no tiešsaistes spēlēm, mēs šajā pētījumā atlasījām tikai vīriešus. Dzimumu nelīdzsvarotība var ierobežot galīgos secinājumus. Otrkārt, aprēķinot mijiedarbību starp kontroles tīkliem un atlīdzības tīkliem, mēs izvēlējāmies NAcc kā sēklas, pamatojoties uz NAcc un iepriekšējo literatūru funkcionalitāti. Mēs nezinām, vai šim aprēķinam ir labākas sēklas. Treškārt, šis pētījums atklāja tikai pašreizējos stāvokļus IAD priekšmetos, mēs nevaram izdarīt cēloņsakarības starp šiem faktoriem. Ceturtkārt, izvēloties labās puslodes ROI izpildvaras vadības tīklam, mēs izmantojām simetriskās koordinātas atbilstoši kreisajai puslodei, kas varētu būt iemesls, kāpēc labās puslodes rādītāji ir zemāki nekā kreisajā puslodē.

Autora iemaksas

GD izstrādāja eksperimentu un uzrakstīja pirmo rokraksta projektu. XL un XD apkopoja un analizēja datus, sagatavoja skaitļus. YH un CX apsprieda rezultātus, ieteica interpretāciju un veicināja manuskripta galīgo projektu. Visi autori devuši ieguldījumu un ir apstiprinājuši galīgo manuskriptu.

Pateicības

Šo pētījumu atbalstīja Ķīnas Nacionālais dabaszinātņu fonds (31371023). Atbalsta saņēmējam vairs nebija nozīmes studiju plānošanā; datu vākšanā, analīzē un interpretācijā; ziņojuma sagatavošanā; vai lēmumā iesniegt papīru publicēšanai.

Atsauces

Holdens C. “Uzvedības” atkarības: vai tās pastāv? Zinātne 294, 980–982, (2001) .10.1126 / zinātne.294.5544.980 [PubMed] [Cross Ref]
Dong G., Hu Y. & Lin X. Atalgojuma / soda jutīgums interneta atkarīgo vidū: ietekme uz viņu atkarību izraisošo uzvedību. Prog neuro-psychopharm biol psychiat 46, 139–145 (2013). [PubMed]
Weinstein A. & Lejoyeux M. Interneta atkarība vai pārmērīga interneta izmantošana. Am J Drug Alcohol Ab 36, 277–283 (2010). [PubMed]
Dong G., Lu Q., Zhou H. & Zhao X. Priekšgājējs vai turpinājums: patoloģiski traucējumi cilvēkiem ar interneta atkarības traucējumiem. PloS one 6, e14703 (2011). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Petry NM & O'Brien CP interneta spēļu traucējumi un DSM-5. Atkarība 108, 1186–1187 (2013). [PubMed]
American Psychiatric Association. Garīgo traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmata (5th ed.) [145] (American Psychiatric Publishing, Washington DC, 2013).
Dong G. & Potenza MN Kognitīvi biheiviorāls interneta spēļu traucējumu modelis: teorētiskie pamati un klīniskās sekas. J psychia res 58, 7–11 (2014). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Dong G., Zhou H. & Zhao X. Impulsa inhibīcija cilvēkiem ar interneta atkarības traucējumiem: elektrofizioloģiski pierādījumi no Go / NoGo pētījuma. Neurosci lett 485, 138–142 (2010). [PubMed]
Zhou Z., Yuan G. & Yao J. Kognitīvie aizspriedumi pret ar interneta spēlēm saistītiem attēliem un izpildvaras deficīts cilvēkiem ar atkarību no interneta spēlēm. PloS one 7, e48961 (2012). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Dong G., Lin X., Zhou H. & Lu Q. Kognitīvā elastība interneta atkarīgajos: fMRI pierādījumi no grūti un viegli un viegli uz grūtām pārslēgšanās situācijām. Addict Behav 39, 677–683 (2014). [PubMed]
Dongs G., Džou H. un Džo X. Vīriešu interneta atkarīgie parāda pavājinātu izpildvaras kontroles spēju: pierādījumi no krāsaina vārda Stroop uzdevuma. Neurosci lett 499, 114–118 (2011). [PubMed]
Dong G., Shen Y., Huang J. & Du X. Traucēta kļūdu uzraudzības funkcija cilvēkiem ar interneta atkarības traucējumiem: ar notikumiem saistīts FMRI pētījums. Eur atkarīgais res 19, 269–275 (2013). [PubMed]
Littel M un citi. Kļūdu apstrāde un atbildes reakcijas aizkavēšana pārmērīgu datorspēļu spēlētājiem: ar notikumu saistīts potenciāls pētījums. Addict biol 17, 934 – 947 (2012). [PubMed]
Dong G., Huang J. & Du X. Uzlabota atalgojuma jutība un samazināta jutība pret zaudējumiem interneta atkarīgajos: fMRI pētījums minēšanas uzdevuma laikā. J psihiatrija res 45, 1525–1529 (2011). [PubMed]
Dong G., DeVito E., Huang J. & Du X. Difūzijas tenora attēlveidošana atklāj talāmu un aizmugurējās cingulārās garozas anomālijas interneta spēļu atkarīgajiem. J psihiatrija res 46, 1212–1216 (2012). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Ko CH un citi. Smadzeņu aktivitātes, kas saistītas ar spēļu atkarību no tiešsaistes spēļu atkarības. J psihiatrijas res 43, 739 – 747 (2009). [PubMed]
Ko CH un citi. Smadzeņu aktivācija gan spēļu izraisīto spēļu mudināšanai, gan smēķēšanas vēlmēm starp priekšmetiem, kas saistīti ar interneta spēļu atkarību un atkarību no nikotīna. J psihiatrijas res 47, 486 – 493 (2013). [PubMed]
Montague PR & Berns GS Neironekonomika un vērtēšanas bioloģiskie substrāti. Neuron 36, 265–284 (2002). [PubMed]
McClure SM, Ericson KM, Laibson DI, Loewenstein G. & Cohen JD Laika diskontēšana primārajām atlīdzībām. J Neurosci 27, 5796–5804 (2007). [PubMed]
Monterosso J., Piray P. & Luo S. Neiroekonomika un atkarības izpēte. Biol Psychiatry 72, 107–112 (2012). [PubMed]
Ksija C un citi. Nelīdzsvarota funkcionālā saikne starp vērtēšanas tīkliem abstinētos heroīna atkarīgos priekšmetos. Mola psihiatrija 19, 10 – 12 (2014). [PubMed]
Barrosa-Loscertales A. un citi. Samaziniet aktivāciju labajā frontoparietālajā tīklā, skaitot Stroop uzdevumu no kokaīna atkarīgās grupas. Psihiatrijas res 194, 111 – 118 (2011). [PubMed]
Goldstein RZ & Volkow ND Narkotiku atkarība un tās pamatā esošais neirobioloģiskais pamats: neirofotografēšanas pierādījumi frontālās garozas iesaistei. Am J psihiatrija 159, 1642–1652 (2002). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Volkow ND un citi. Narkotiku tieksmes kognitīvā kontrole kavē smadzeņu atlīdzības reģionus kokaīna ļaunprātīgajiem. NeuroImage 49, 2536 – 2543 (2010). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Fox MD & Raichle ME Spontānas smadzeņu aktivitātes svārstības, kas novērotas ar funkcionālās magnētiskās rezonanses attēlveidošanu. Nat rev. Neurosci 8, 700–711 (2007). [PubMed]
Zhu Q., Zhang JD, Luo YLL, Dilks DD & Liu J. Atpūtas stāvokļa neirālās aktivitātes seju selektīvajos garozas reģionos ir uzvedības ziņā nozīmīgas. J Neurosci 31, 10323–10330 (2011). [PubMed]
Greicius MD, Supekar K., Menon V. & Dougherty RF atpūtas stāvokļa funkcionālā savienojamība atspoguļo strukturālo savienojamību noklusējuma režīma tīklā. Cereb cortex 19, 72–78 (2009). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Medus CJ un citi. Cilvēka atpūtas stāvokļa funkcionālā savienojamības prognozēšana no strukturālās savienojamības. PNAS 106, 2035 – 2040 (2009). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Vincent JL un citi. Iekšējā funkcionālā arhitektūra anestēzētajās pērtiķu smadzenēs. Daba 447, 83 – 86 (2007). [PubMed]
Seeley WW un citi. Sadrumstaloti iekšējie savienojamības tīkli, lai apstrādātu un izpildītu kontroli. J Neurosci 27, 2349 – 2356 (2007). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Engel AK, Fries P. & Singer W. Dinamiskās prognozes: svārstības un sinhronitāte apstrādē no augšas uz leju. Nat rev. Neurosci 2, 704–716 (2001). [PubMed]
Cox CL un citi. Jūsu atpūtās smadzeņu CAREs par jūsu riskantu uzvedību. PloS viens 5, e12296 (2010). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Lecrubier Y. un citi. Mini Starptautiskā neiropsihiatriskā intervija (MINI). Īsa diagnostiskā intervija: uzticamība un derīgums saskaņā ar CIDI. Europ Psihiatrija 12, 224 – 231 (1997).
Beck AT, Ward CH, Mendelson M., Mock J. & Erbaugh J. Inventārs depresijas mērīšanai. Arch Gen Psychiatry 4, 561–571 (1961). [PubMed]
Young KS interneta atkarības tests (IAT)http://netaddiction.com/index.php?option=combfquiz&view=onepage&catid=46&Itemid=106> (2009). Piekļuves datums: 09. gada 09. septembris.
Widyanto L. & McMurran M. Interneta atkarības testa psihometriskās īpašības. Cyberpsychol behavior 7, 443–450 (2004). [PubMed]
Widyanto L., Griffiths MD & Brunsden V. Interneta atkarības testa, ar internetu saistīto problēmu skalas un pašdiagnostikas psihometriskais salīdzinājums. Kiberpsihols, uzvedība soc netw 14, 141–149 (2011). [PubMed]
Zang Y., Jiang T., Lu Y., He Y. & Tian L. Reģionālā viendabīguma pieeja fMRI datu analīzei. Neuroimage 22, 394–400 (2004). [PubMed]
Jūs H. un citi. Pacientiem ar vairāku sistēmu atrofiju mainīts motorisko spuru lokālais homogēnums. Neurosci Lett 502, 18 – 23 (2011). [PubMed]
Yan C.-G. & Zang Y.-F. DPARSF: MATLAB rīkjosla fMRI miera stāvokļa datu analīzei “cauruļvads”. Priekšējās sistēmas neirozhi 4, 13, e3389 (2010). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Friston KJ, Frith CD, Frackowiak RS & Turner R. Dinamisko smadzeņu reakciju raksturošana ar fMRI: daudzveidīga pieeja. NeuroImage 2, 166–172 (1995). [PubMed]
Yeo BT un citi. Cilvēka smadzeņu garozas organizācija, ko aprēķina pēc būtības funkcionāla savienojuma. J neurophysiol 106, 1125 – 1165 (2011). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Waraczynski MA Centrālais paplašinātais amygdala tīkls kā piedāvātā ķēdes pamatā esošā atlīdzības novērtēšana. Neurosci biobehav rev 30, 472 – 496 (2006). [PubMed]
Kringelbach ML & Rolls ET Cilvēka orbitofrontālās garozas funkcionālā neiroanatomija: pierādījumi no neiro attēlveidošanas un neiropsiholoģijas. Prog neurobiol 72, 341–372 (2004). [PubMed]
Wilcox CE, Teshiba TM, Merideth F., Ling J. & Mayer AR. Pastiprināta reakcijas reakcija un frontālo-striatālo funkcionālā savienojamība kokaīna lietošanas traucējumos. Drug alco depeend 115, 137–144 (2011). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Everitt BJ & Robbins TW Narkotiku atkarības neironu sistēmas: no darbībām līdz ieradumiem līdz piespiešanai. Nat neurosci 8, 1481–1489 (2005). [PubMed]
Shirer WR, Ryali S., Rykhlevskaia E., Menon V. & Greicius MD Dekodējot subjektu virzītus kognitīvos stāvokļus ar visu smadzeņu savienojamības modeļiem. Cereb cortex 22, 158–165 (2012). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Damoiseaux JS un citi. Konsekventi atpūtas tīkli veseliem cilvēkiem. PNAS 103, 13848 – 13853 (2006). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Habas C. un citi. Atšķirīgi smadzeņu ieguldījumi iekšējos savienojamības tīklos. J Neurosci 29, 8586 – 8594 (2009). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Spreng RN, Stevens WD, Chamberlain JP, Gilmore AW & Schacter DL Tīkla noklusējuma darbība kopā ar frontoparietālo vadības tīklu atbalsta mērķtiecīgu izziņu. NeuroImage 53, 303–317 (2010). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Krmpotich TD un citi. Atpūtas stāvokļa aktivitāte kreisajā izpildvaras kontroles tīklā ir saistīta ar uzvedības pieeju un ir atkarīga no vielas atkarības. Zāļu alcoh ir atkarīgs no 129, 1 – 7 (2013). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Dongs G., Hu Y., Lins X. un Lu Q. Kas liek interneta atkarīgajiem turpināt spēlēt tiešsaistē pat tad, ja viņiem ir smagas negatīvas sekas? Iespējamie paskaidrojumi no fMRI pētījuma. Biol psychol 94, 282–289 (2013). [PubMed]
Miller EK & Cohen JD Integratīvā prefrontālās garozas funkcijas teorija. Annu Rev Neurosci 24, 167–202 (2001). [PubMed]
Sofuoglu M., DeVito EE, Waters AJ & Carroll KM Kognitīvā uzlabošana kā narkomānijas ārstēšana. Neuropharmacol 64, 452–463 (2013). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Everitt BJ un citi. Orbitālā prefrontālā garoza un narkomānija laboratorijas dzīvniekiem un cilvēkiem. Ikgadējais NY Acad Sci 1121, 576 – 597 (2007). [PubMed]
Goldstein RZ & Volkow ND Prefrontālās garozas disfunkcija atkarībā: neiroizveidošanas atklājumi un klīniskās sekas. Nat rev. Neurosci 12, 652–669 (2011). [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
Pawlikowski M. & Brand M. Pārmērīgas spēles internetā un lēmumu pieņemšana: vai pārmērīgiem World of Warcraft spēlētājiem ir problēmas pieņemt lēmumus riskantos apstākļos? Psihiatrija res 188, 428–433 (2011). [PubMed]
Floros G. un Siomos K. Videospēļu žanru un interneta atkarības izvēles modeļi. Cyberpsycholo, izturieties sociālajā tīklā 15, 417–424 (2012). [PubMed]
Bechara A., Dolan S. & Hindes A. Lēmumu pieņemšana un atkarība (II daļa): tuvredzība nākotnei vai paaugstināta jutība pret atlīdzību? Neuropsychologia 40, 1690–1705 (2002). [PubMed]