Neirobioloģiskie riska faktori interneta atkarības attīstībai pusaudžiem (2019)

Behav. Sci. 2019, 9(6), 62; https://doi.org/10.3390/bs9060062

Pārskats
Sergejs Tereshenko * un Edvards Kasparovs
Ziemeļu medicīnisko problēmu pētniecības institūts, Federālais pētniecības centrs “Krievijas Zinātņu akadēmijas Sibīrijas filiāles zinātniskais centrs Krasnojarskā”, Krasnojarskas 660022, Krievija

Anotācija

Pēkšņa interneta atkarības parādīšanās un izplatīšanās pusaudžu populācijās saistībā ar strauji patērētā interneta satura eskalāciju un plašu viedtālruņu un planšetdatoru pieejamību ar interneta pieslēgumu rada jaunu izaicinājumu klasiskai atkarībai, kas prasa steidzamus risinājumus. Tāpat kā lielākā daļa citu psihopatoloģisko apstākļu, patoloģiskā interneta atkarība ir atkarīga no daudzfaktoru poligēnu apstākļu grupas. Katram konkrētajam gadījumam ir unikāla mantojuma pazīmju kombinācija (nervu audu struktūra, sekrēcija, degradācija un neiromediatoru uzņemšana), un daudzi ir ārpus vides faktori (ģimenes, sociālās un etniskās kultūras). Viens no galvenajiem izaicinājumiem interneta atkarības bio-psihosociālā modeļa izstrādē ir noteikt, kuri gēni un neiromediatori ir atbildīgi par paaugstinātu atkarības jutību. Šī informācija parādīs jaunu terapeitisko mērķu meklēšanas sākumu un agrīnās profilakses stratēģiju izstrādi, tostarp ģenētiskā riska līmeņu novērtēšanu. Šajā pārskatā apkopota literatūra un pašlaik pieejamās zināšanas par neirobioloģiskajiem riska faktoriem, kas saistīti ar interneta atkarību pusaudžiem. Ģenētiskie, neirochemiskie un neirolizējošie dati tiek attēloti ar saitēm uz faktiskajām patogenētiskajām hipotēzēm saskaņā ar IA veidošanās bio-psihosociālo modeli.
Atslēgas vārdi: interneta atkarība; pusaudžiem; komorbiditāte; neirobioloģija; neirofotografēšana; neirotransmiteri; gēnu polimorfisms

1. Ievads

Interneta izmantošanas straujo pieaugumu mūsu ikdienas dzīvē ir radījušas daudzas tehnoloģiskas priekšrocības. Vienlaikus tam ir bijusi virkne blakusparādību, kas ietekmē psiholoģisko un somatisko veselību, kas ir īpaši svarīgi augošai ķermenim un neformālām garīgām funkcijām. Interneta atkarība (IA) ir salīdzinoši jauna psiholoģiska parādība, kas visbiežāk ir iezīmēta sociāli neaizsargātās grupās (piemēram, pusaudžiem un jauniešiem). IA ir viena no atkarību izraisošo uzvedību 11 formām. Pašlaik tā ir ierosinājusi diagnostikas kritērijus, kas ļauj veidot atkarības patoloģisko komponentu ar psiholoģisko traucējumu pazīmēm. Interneta spēļu traucējumi ir iekļauti psihisko traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmatā, piektais izdevums (DSM-V), bet ir ievietots atsevišķā nodaļā ar nosaukumu “Turpmāko pētījumu nosacījumi”. Starptautiskā slimību klasifikācijā (ICD-11) ir paredzēts, ka „galvenokārt tiešsaistes spēļu traucējumi”1].
Attiecībā uz klasisko psiholoģiju un psihiatriju IA ir salīdzinoši jauna parādība. Literatūrā tiek izmantotas savstarpēji aizstājamas atsauces, piemēram, “kompulsīva interneta izmantošana”, “problemātiska interneta izmantošana”, “patoloģiska interneta izmantošana” un “interneta atkarība”.
No brīža, kad IA parādība pirmo reizi tika aprakstīta zinātniskajā literatūrā [2,3,4līdz šim turpinās diskusijas par šī psihopatoloģiskā stāvokļa precīzu definīciju [5,6]. Psihologs Marks Griffitss, viens no plašāk atzītajiem atkarību izraisošo uzvedību sfēras pārstāvjiem, ir visbiežāk citētās definīcijas autors: “Interneta atkarība ir neķīmiska uzvedības atkarība, kas ietver mijiedarbību starp cilvēku un mašīnu (datoru-internetu)” [7].
Lai gan IA kopīgā definīcija un diagnostikas kritēriji tiek nepārtraukti apspriesti, psihologi un psihiatri ir vienojušies par četriem komponentiem, kas ir būtiski šai diagnozei [8,9].
(1)
Pārmērīga interneta lietošana (īpaši, ja to raksturo laika zudums vai pametot pamatfunkcijas): kompulsīvi centieni izmantot internetu, interneta pieaugošā nozīme pusaudžu personisko vērtību sistēmā;
(2)
Izņemšanas simptomi: garastāvokļa svārstības (abstinences atcelšanas simptoms), kad internets nav pieejams (dusmas, depresija un trauksme);
(3)
Pielaide: nepieciešams tērēt arvien vairāk laika internetā, piemēram, nepieciešamība palielināt internetu, lai mazinātu negatīvos emocionālos simptomus; un
(4)
Negatīvas sekas: pārmērīga iesaistīšanās interneta lietošanā, pretēji negatīvajiem psihosociālajiem rezultātiem; iepriekšējo vaļasprieku un izklaides zudums šādas iesaistīšanās rezultātā; sociālo attiecību, izglītojošo un sporta iespēju zaudēšana, kas izriet no interneta nepamatotas izmantošanas; strīdi un meli par interneta izmantošanu; recidīvs: pašpārvaldes kļūme saistībā ar interneta lietošanu.
Patlaban ir ierosināti vairāki etiopatogenētiskie modeļi IA veidošanai pusaudžiem [10]. Daži pētnieki uzskata, ka pusaudžu nosliece uz IA sākumu ir ar efektīvas pūles kontroles trūkumu, augstu impulsivitāti un ļoti aktivizētu atlīdzības shēmu, kas lielā mērā ir saistīts ar nepilnīgas neirobioloģiskās pusaudžu smadzeņu nobriešanu [11,12]. Citi autori ierosina „komponentu bio-psihosociālu modeli”, kurā apvienoti psihosociālie faktori vai problēmas, jo īpaši relāciju problēmas ar vienaudžiem un / vai pieaugušajiem, ar psihopatoloģiskās transmisijas starpniecību.10]) un neirobioloģiskie riska faktori IA attīstībai [13,14]. Šajā naratīvajā pārskatā tiks apspriesti daži no neirobioloģiskajiem riska faktoriem IA attīstībai pusaudžiem saskaņā ar bio-psihosociālo modeli.

2. Interneta atkarības epidemioloģija

Iedzīvotāju pētījumos IA kritēriju klātbūtne jāpārbauda ar psiholoģiskām anketām, kas īpaši izstrādātas un apstiprinātas pusaudžiem. Pirmā aptauja, kas vērsta uz IA pārbaudi, ir Kimberly Young Internet Addiction Test, kas tika apstiprināts 1998; tā tika izstrādāta, lai identificētu interneta atkarību. Jauniešu novatoriskajam pētījumam bija nozīmīga loma IA diagnostikā, izmantojot standartizētus līdzekļus. Kopš tā laika ir parādījušies vairāki jauni aptaujas veidi, kas vairāk atbilst mūsdienu klīniskās un pusaudžu psiholoģijas attīstībai. Chen interneta atkarības skala (CIAS) ir viens no tiem [15], kas īpaši izstrādāta pusaudžiem.
Dati no starptautiskās literatūras par IA pusaudžiem norāda uz izplatību 1% diapazonā līdz 18% [6] atkarībā no etniskajām sociālajām grupām un pētījumā izmantotajiem diagnostikas kritērijiem un anketām. Eiropā izplatības rādītājs pusaudžiem ir 1 – 11%, vidēji 4.4% [16]. ASV pieaugušo vidējā riska izplatība ir 0.3 – 8.1% [17]. Pusaudžiem un jauniem pieaugušajiem Āzijas valstīs (Ķīnā, Dienvidkorejā un citos) ir ievērojami augstāka 8.1 – 26.5% izplatība IA [X18,19]. Maskavā, Krievijā, Malygin et al. pārbaudīti 190 skolēni no 9 – 11 (vecāki par 15 – 18 gadiem). Viņu pētījumā konstatēts, ka 42.0% no pusaudžiem parādīja pārmērīgu interneta lietošanu (pirms atkarības iestāšanās posms, saskaņā ar autora definīciju) un 11.0% bija redzamas IA pazīmes. Šajā pētījumā tika izmantota autoru apstiprinātā CIAS anketas krievu versija [20]. Citā pētījumā, kas tika veikts krievu pusaudžiem, autori konstatēja, ka 1,084 pusaudžiem ar vidējo vecumu 15.56 gados 4.25% bija diagnoze, un 29.33% bija pārmērīga interneta lietošana (pirms atkarības pakāpes, saskaņā ar autora definīciju) [21].

3. Interneta atkarības komorbiditāte

Daudzi pētījumi ir pārliecinoši pierādījuši IA komorbiditāti ar plašu psihopatoloģisko apstākļu klāstu. Ho et al. metaanalīzē parādīts IA komorbiditāte ar depresiju (OR = 2.77, CI = 2.04 – 3.75), trauksmes traucējumi (OR = 2.70, CI = 1.46 – 4.97), uzmanības deficīta – hiperaktivitātes traucējumi (ADHD); OR = 2.85, CI = 2.15 – 3.77) [22]. Savā sistemātiskajā pārskatā Carli et al. pierādīja, ka depresijas traucējumiem un ADHD ir vislielākā saistība ar IA. Mazāka, bet nozīmīga saistība tika konstatēta ar trauksmi, obsesīviem kompulsīviem traucējumiem, sociālo fobiju un agresīvu uzvedību [23]. Tādus pašus secinājumus apstiprināja vēl viens sistemātisks pārskats [24]. Durkee et al.25] pētījumā bija iekļauts 11,356 Eiropas valstu reprezentatīvs 11 pusaudžu paraugs un konstatēts, ka IA ir saistīta ar pašiznīcinošu un pašnāvniecisku uzvedību, kā arī depresiju un nemieru. Tādus pašus rezultātus ieguva Jiang et al. [26]. Citi pētnieki ierosināja, ka ietekmes novērtējums ir saistīts ar noteiktām personiskām iezīmēm, proti, “sajūtu meklējumiem”. Rietumu autori to bieži raksturo kā jaunu, neparastu un sarežģītu sajūtu, kas bieži vien ir riskanti, mērķis.27]. Savā garengriezuma pētījumā Guillot et al. parādīja IA asociācijas ar anhedoniju pieaugušajiem (ti, vājināta spēja sajust prieku, kas ir tipisks depresijas traucējumiem) [28].
IA asociācijas ar psihosomatiskām slimībām nav skaidras, lai gan tās varētu būt iespējamas, ņemot vērā, ka līdzīgi faktori var būt savstarpēji saistīti (piemēram, trauksme, depresija un obsesīvi kompulsīvi traucējumi). Wei et al. konstatēja, ka IA ir saistīta ar hronisku sāpju sindromiem [29]. Cerutti et al. netika konstatētas statistiski nozīmīgas saiknes starp IA un spriedzes galvassāpēm / migrēnas, lai gan somatiski sāpju simptomi parasti tika konstatēti IA pacientiem [30]. Citi autori atklāja IA asociāciju ar miega traucējumiem pusaudžiem [31]. Līdzīgi dati ir sniegti par japāņu skolēnu paraugu [32].

4. Interneta atkarības patoģenēze neirobioloģijā

Smadzeņu attīstību pusaudža vecumā raksturo limbiskās sistēmas veidošanās ceļi un prefrontālās kortikālās zonas dažādos laika periodos [33]. Pusaudžiem paplašināts prefronta garozas attīstības laiks, salīdzinot ar limbisko sistēmu, noved pie vājākas inhibīcijas no kortikālo reģionu puses uz pakārtotajām subkortikālajām struktūrām, kā rezultātā palielinās impulsivitāte, kas veicina augsta riska uzvedību [34].
Līdz šim ir veikti vairāki pētījumi, lai izpētītu interneta atkarības patogēni, izmantojot dažādas neirovizualizācijas metodes, tai skaitā dažādas smadzeņu strukturālās magnētiskās rezonanses tomogrāfijas iespējas (piemēram, vokseļa morfometrija, difūzijas tenzora attēlveidošana un funkcionālā magnētiskā rezonanse) un kodolmagnētiskās rezonanses tomogrāfija. (piem., pozitronu emisijas tomogrāfija un viena fotona emisijas datortomogrāfija). Pamatojoties uz uzskaitītajām metodēm, ir konstatētas šādas ar IA saistītās strukturālās transformācijas smadzenēs [35,36,37]: pazemināts pelēkās vielas blīvums dažādos reģionos, tostarp prefrontālajā, orbitofrontālajā garozā un papildu motora zonā [38]; smadzeņu reģionu nenormāla funkcionālā aktivitāte, kas saistīta ar atkarību no atlīdzības [11]; sensorās motora sinhronizācijas aktivizēšana, vienlaikus samazinot audiovizuālo sinhronizāciju [39]; smadzeņu reģionu aktivizācija, kas saistīta ar nekontrolējamu vēlmju un impulsivitātes veidošanos; glikozes līmeņa metabolisms smadzeņu reģionos, kas saistīti ar impulsivitāti; atkarība no atlīdzības un centieniem atkārtot pieredzējušās somatiskās sajūtas [40]; un dopamīna pastiprināta sekrēcija, turpinot pazemināt dopamīna receptoru pieejamību striatāla reģionā [41]. Elektrisko encefalogrammu notikumu potenciāla analīze parādīja mazāku reakcijas laiku, kas var būt saistīts ar brīvprātīga regulējuma traucējumiem [42].
IA veidošanās neirobioloģiskajos mehānismos pusaudžiem var būt iesaistīts vesels virkne neiromediatoru. Piemēram, oksitocīnam - uzticības hormonam, sociālajam savienojumam un emocionālajai saiknei - ir būtiska nozīme tiešu sociālo emocionālo kontaktu veidošanā pusaudžu vidē. Daudzi pētījumi ir parādījuši asociācijas saites starp dažādiem oksitocīna receptoru polimorfajiem reģioniem un CD38 gēnu dažādos psihiatriskos un neiroloģiskās attīstības traucējumos, ieskaitot autisma spektra traucējumus. To detalizēti analizēja Feldman et al. [43]. Tika konstatēts, ka oksitocīna koncentrācija siekalās ir negatīva korelācija ar uzvedības problēmu ekspresiju, kas tika identificēta, izmantojot aptaujas anketas stiprības un grūtības.44]. Tie paši autori norādīja, ka oksitocīna ražošana ir pazemināta bērniem ar bezcerīgām un bezdarbīgām iezīmēm. Sasaki et al. nav atrastas nekādas saiknes starp oksitocīna koncentrāciju siekalās un depresijas simptomu ekspresiju pusaudžiem, lai gan pacientiem, kuriem bija rezistenta depresija, bija augstāks oksitocīna līmenis nekā kontroles grupā ar rezistentu depresiju [45]. Bērniem ar uzmanības deficīta / hiperaktivitātes sindromu oksitocīna līmenis plazmā samazinājās, un tas bija negatīvi koriģēts ar impulsivitāti un neuzmanību [46,47].
Daudzos pētījumos ir ziņots par patofizioloģisku saikni starp oksitocinergisko sistēmu un dažādu atkarības uzvedības formu veidošanos pusaudžiem un jauniešiem [48]. Oksitocīna efektivitāte, ko ievada terapijā dažādiem atkarības veidiem (īpaši alkoholismam), tika pierādīta gan eksperimentējot ar dzīvniekiem [49] un klīniskie pētījumi [48]. Oksitocīna terapijas galvenie mehānismi ķīmisko atkarību gadījumā ir fizisko simptomu mazināšana un emocionālā tonusa palielināšanās abstinencijā, zemāka trauksme, uztveres pieaugums uz mutisku iejaukšanos, vieglāka sociālo kontaktu atjaunošana un noteiktās tolerances fizioloģiskā samazināšana. Tā kā psiholoģiskais stress ir svarīgs patoloģisko atkarību veidošanās etioloģisks iemesls, šķiet, ka hipotēze par oksitocīna anti-stresa iedarbību kā iespējamo aizsardzības faktoru šķiet pārliecinoša [50]. Oksitocīna anti-stresa ietekme tika realizēta, kavējot hipotalāma-hipofīzes-virsnieru ass pārmērīgo stresa aktivizāciju, regulējot mesolimbisko dopamīna sistēmu un kortikotropīnu atbrīvojošo hormonu.
Tika atklāta iespēja ģenētiski noteiktai predispozīcijai uz atkarību izraisošu uzvedību. Tika konstatēts, ka šī nosliece ir saistīta ar nepietiekamu oksitocinergās sistēmas efektivitāti. Tādējādi 593 pusaudžu ģenētiskie testi vecumā no 15 gadiem radīja saikni starp biežu alkohola lietošanu un alkohola atkarības veidošanos zēniem (ne meitenēm) līdz 25 vecumam ar homozigozitāti, kas saistīta ar rs53576 polimorfā A alēļu variantu. oksitocīna receptoru gēna reģions [51]. Saikne starp pusaudžu pašnāvību un šo homozigozes variantu OXTR gēnu ziņoja Parris et al. [52].
Turpmāk uzskaitīto vielu devums pusaudžu atkarības uzvedības patoģenēzē ir ļoti ticams, bet tas vēl nav labi pētīts. Papildus oksitocīnam ir šādi perspektīvi neiromediatori:
(1)
Melanokortīns (α-melanocītu stimulējošais hormons (α-MSH)): Orellana et al. [53] ierosināja melanokortīna nozīmīgo lomu patoloģisku atkarību veidošanā pusaudžiem.
(2)
Neurotenzīns: Neurotenzīns aktīvi iesaistās dopamīna signalizācijas modulācijā un patoloģisko atkarību veidošanā; ir gadījumi, kad veiksmīgi ārstē dažus atkarības veidus ar sintētisko neirotenzīnu [54].
(3)
Okseksīns: Okseksīns var būt iesaistīts miega traucējumu veidošanā un atkarības veidošanās procesā [55].
(4)
Viela P (neirokinīns A): Tiek uzskatīts, ka vielas P ražošanas traucējumi ir saistīti ar daudzu patoloģisko atkarību formu veidošanos; pašlaik tiek veikti pētījumi, lai pārbaudītu neirokinīna receptoru aktivitātes modulācijas efektivitāti atkarības terapijā [56,57].

5. Interneta atkarības ģenētika

Atšķirībā no citiem atkarības veidiem (piemēram, azartspēlēm un psihoaktīvām vielām), maz pētījumi ir vērsti uz interneta atkarības ģenētiskajiem prognozētājiem. Piemēram, pirmajā dvīņu pētījumā, kas tika veikts 2014, autori pārbaudīja 825 ķīniešu pusaudžus un parādīja saistību ar iedzimto komponentu 58 – 66% no populācijas [58]. Vēlāk, dvīņu kohortu pētnieki no Nīderlandes (48% 2016 [59]), Austrālija (41% 2016 [60]) un Vācija (21 – 44% 2017 [61]) līdzīgi secinājumi. Tāpēc ģenētiskā komponenta klātbūtne IA veidošanā ticami pamatojās uz divkāršiem pētījumiem dažādām populācijām. Tomēr specifiskie gēni, kas varētu būt saistīti ar mantojuma mehānismiem, vēl nav identificēti. Četri izmēģinājuma pētījumi pārbaudīja piecu kandidātu gēnu polimorfiskos reģionus:
(1)
rs1800497 (dopamīna D2 receptoru gēns (DRD2), Taq1A1 alēle) un rs4680 (dopamīna degradācijas enzīma kateholamīna-o-metiltransferāzes metionīna variants (COMT) gēns): pirmais no šiem pētījumiem koncentrējās uz Dienvidkorejas pusaudžiem. Pētījums parādīja, ka nelielu alēļu saikne ir saistīta ar zemu dopamīna ražošanu (rs4680) un nelielu dopamīna receptoru skaitu prefrontālajā garozā (rs1800497), ja ir klāt patoloģiska apsēstība interneta spēlēm [62]. Minētie alēļu varianti var būt vienlaicīgi saistīti ar noslieci uz alkoholismu, azartspēlēm un ADHD.
(2)
rs25531 (serotonīna transportera gēns (SS-5HTTLPR), īsie aleliskie varianti): Lee et al. [63] parādīja, ka serotonīna transportera gēna īsie alēļu varianti var būt saistīti ar patoloģisku interneta atkarību. Kā to apliecināja daudzi pētījumi, minētie ģenētiskie varianti bija saistīti arī ar depresiju - visbiežāk sastopamo slimību, ko izraisa interneta atkarību izraisošie subjekti [64].
(3)
rs1044396 (nikotīna acetilholīna receptoru apakšvienība alfa 4 (CHRNA4) gēns): Montag et al. [65] parādīja saistību ar polimorfisma rs1044396 CC genotipu, kas ir saistīts arī ar atkarību no nikotīna un uzmanības traucējumiem.
(4)
rs2229910 (neirotrofiska tirozīna kināzes receptoru tips 3 (NTRK3) gēns): Jeong et al. [66] bija vērsts uz konkrētu eksāmenu un iesaistīti 30 pieaugušie ar interneta atkarību un veseliem 30 cilvēkiem. Pētījums ietvēra 83 polimorfo reģionu izpēti un atklāja statistiski pārliecinošas asociācijas tikai ar vienu reģionu: rs2229910. Iespējams, tas ir saistīts ar trauksmes un depresijas traucējumiem, obsesīviem kompulsīviem traucējumiem un psiholoģiski noteiktām uztura slimībām.
Dažu polimorfu reģionu izplatība, kas it kā ir saistīta ar interneta atkarības veidošanos, var būt statistiski nozīmīga atšķirība dažādās etniskās grupās. Pieejamās zinātniskās literatūras analīze rāda, ka etnisko faktoru šo ģenētisko asociāciju meklēšanā nav pievērsta pietiekama uzmanība. Sistemātiska Luczak et al. [67] koncentrējās uz atkarību izraisošo 11 formu etniskajām īpatnībām. Tika atrasts tikai viens pētījums (iepriekš minēts Kuss et al. [16]), kur tika ņemts vērā IA etniskais faktors [68]. Autori pārbaudīja 1470 koledžas studentus ar saderīgiem sociālās kultūras dzīves apstākļiem. Viņi atklāja, ka Āzijas pārstāvjiem Āzijā (8.6%) ir augsts ietekmes rādītājs, salīdzinot ar ne-Āzijas (3.8%) tautību. Tajā pašā pārskatā ir minēti dažādi zinātniskie avoti, kas atklāj, cik lielā mērā atkarība no datorspēlēm ir amerikāņiem, kas nav Eiropas iedzīvotāji (piemēram, vietējie amerikāņi un melnie amerikāņi), salīdzinot ar kaukāziešu (balto) etniskajām grupām [67]. Lielā daudzcentru (11 valstu) pētījumā, kurā uzmanība tika pievērsta Eiropas interneta atkarīgajiem pusaudžiem, autori to uzskatīja par visizteiktāko komorbiditāti ar pašnāvniecisku uzvedību, depresiju un nemieru, bet katras slimības gadījumu skaits katrā valstī bija atšķirīgs. Autori secināja, ka turpmāka izpēte bija nepieciešama, ņemot vērā sociālās, kultūras un, iespējams, etniskās (ģenētiskās) īpašības [25,69]. No mūsu viedokļa etniskās un ģeogrāfiskās atšķirības, kas saistītas ar interneta atkarību, kas vienlaicīgi rada etniskās īpatnības populāciju genotipa atšķirību izplatībā, ir daudzsološa joma mūsdienu neirogenētikai attiecībā uz pusaudžu atkarībām.

6. Secinājumi

Interneta atkarības strauja parādīšanās un attīstība pusaudžiem ir saistīta ar strauju interneta satura spektra pieaugumu saistībā ar mobilo piekļuvi internetam. Šie jautājumi prasa steidzamu rīcību, lai atrastu efektīvu ārstēšanu un profilakses līdzekļus. Ģenētiskā komponenta klātbūtni IA veidošanā iesaka divkāršie pētījumi, kas ilustrēti, pētot dažādas populācijas. Tomēr līdz pat šim brīdim šāda mantojuma mehānismos iesaistītie gēni vēl nav identificēti. Ļoti svarīga ir interneta atkarības etnisko ģeogrāfisko atšķirību analīze, vienlaikus veicot populācijas genotipisko īpatnību etnisko īpatnību pētījumus. Ja sadarbojas dažādu kompetenču sfēras speciālisti (piemēram, pediatri, psihologi, psihiatri, neirologi, neirobiologi un ģenētiskie speciālisti), tad drīz tiks atklāti jauni IA veidošanās patofizioloģiskie mehānismi. Šādu pētījumu rezultāti var novest pie jaunu perspektīvu atklāšanas attiecībā uz interneta atkarības veidošanās fundamentālo neirobioloģisko cēloņu novērtēšanu un terapeitiskās stratēģijas personalizēšanu interneta atkarīgajiem pusaudžiem.
Autora iemaksas

ST izstrādāja un izstrādāja pārskatu, rakstīja papīru; EK veica literatūras meklēšanu un analizēja datus.

Finansējums

Ziņoto darbu finansēja Krievijas Pētniecības fonds (RFBR) saskaņā ar pētniecības projektu Nr. 18-29-22032 18.
Interešu konflikti

Autori paziņo, ka nav interešu konflikta.

Atsauces

  1. Saunders, JB vielas lietošana un atkarību traucējumi DSM-5 un ICD 10 un ICD 11 projektā. Curr. Vārds. Psihiatrija 2017, 30, 227 – 237. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  2. Young, KS Datoru lietošanas psiholoģija: XL. Interneta atkarības izmantošana: gadījums, kas pārkāpj stereotipu. Psihols. Rep. 1996, 79, 899 – 902. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  3. Brenners, V. Datoru lietošanas psiholoģija: XLVII. Interneta lietošanas, ļaunprātīgas izmantošanas un atkarības parametri: interneta lietošanas apsekojuma pirmās 90 dienas. Psihols. Rep. 1997, 80, 879 – 882. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  4. Byun, S .; Ruffini, C .; Mills, JE; Douglas, AC; Niang, M .; Stepchenkova, S .; Lee, SK; Loutfi, J .; Lee, J.-K .; Atallah, M .; un citi. Interneta atkarība: 1996 – 2006 kvantitatīvā pētījuma metasintēze. Cyberpsychol Behav. 2009, 12, 203 – 207. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  5. Musetti, A .; Cattivelli, R .; Giacobbi, M .; Zuglian, P .; Ceccarini, M .; Capelli, F .; Pietrabissa, G .; Castelnuovo, G. Izaicinājumi interneta atkarības traucējumā: vai ir iespējama diagnoze? Priekšpuse. Psihols. 2016, 7, 1 – 8. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  6. Cerniglia, L .; Zoratto, F .; Cimino, S .; Laviola, G .; Ammaniti, M .; Adriani, W. Interneta atkarība pusaudža gados: neirobioloģiskie, psihosociālie un klīniskie jautājumi. Neurosci. Biobehav. Rev. 2017, 76, 174 – 184. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  7. Griffiths, M. Vai internetā un datorā ir atkarība? Daži pierādījumu pierādījumi. Cyberpsychol Behav. 2000, 3, 211 – 218. [Google Scholar] [CrossRef]
  8. Bloks, JJ jautājumi DSM-V: interneta atkarība. Am. J. Psihiatrija 2008, 165, 306 – 307. [Google Scholar] [CrossRef]
  9. Northrup, J .; Lapierre, C .; Kirk, J .; Rae, C. Interneta procesa atkarības tests: skrīnings par atkarībām no procesiem, kurus atvieglo internets. Behav. Sci. 2015, 5, 341 – 352. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Cimino, S .; Cerniglia, L. Ilgtermiņa pētījums, lai empīriski apstiprinātu interneta atkarības epitopogenētisko modeli pusaudža vecumā, pamatojoties uz agrīnās emocijas regulējumu. Biomed. Res. Int. 2018, 2018, 4038541. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. Hong, SB; Zalesky, A .; Cocchi, L .; Fornito, A .; Choi, EJ; Kim, HH; Suh, JE; Kim, CD; Kim, JW; Yi, SH Samazināta funkcionālā smadzeņu savienojamība pusaudžiem ar interneta atkarību. PLoS ONE 2013, 8, e57831. [Google Scholar] [CrossRef]
  12. Kuss, DJ; Lopez-Fernandez, O. Interneta atkarība un problemātisks interneta lietojums: sistemātisks klīnisko pētījumu pārskats. Pasaule J. Psihiatrija 2016, 6, 143 – 176. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  13. Griffiths, M. “Komponentu” atkarības modelis biopsihosociālā sistēmā. J. Vielas lietošana 2005, 10, 191 – 197. [Google Scholar] [CrossRef]
  14. Kim, HS; Hodgins, DC Komponentu atkarības ārstēšanas modelis: Pragmatiska transdiagnostikas ārstēšanas modelis uzvedības un vielu atkarībām. Priekšpuse. Psihiatrija 2018, 9, 406. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  15. Chen, S.-H .; Weng, L.-J .; Su, Y.-J .; Wu, H.-M .; Yang, P.-F. Ķīniešu interneta atkarības skalas un tās psihometriskā pētījuma izstrāde. Zods. J. Physiol. 2003, 45, 279 – 294. [Google Scholar]
  16. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Karila, L .; Billieux, J. Interneta atkarība: sistemātiska epidemioloģisko pētījumu pārskatīšana pēdējo desmit gadu laikā. Curr. Pharm. Des. 2014, 20, 4026 – 4052. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  17. Aboujaoude, E .; Korāns, LM; Gamel, N .; Liels, MD; Serpe, RT Potenciālie marķieri problemātiskai interneta lietošanai: 2,513 pieaugušo telefonu aptauja. CNS Spectr. 2006, 11, 750 – 755. [Google Scholar] [CrossRef]
  18. Xin, M .; Xing, J .; Pengfei, W .; Houru, L .; Mengcheng, W .; Hong, Z. Tiešsaistes darbības, interneta atkarības izplatība un riska faktori, kas saistīti ar ģimeni un skolu pusaudžu vidū Ķīnā. Atkarīgais. Behav. Rep. 2018, 7, 14 – 18. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Shek, DT; Yu, L. Pusaudžu interneta atkarība Honkongā: izplatība, pārmaiņas un korelācijas. J. Pediatr Adolesc Gynecol 2016, 29, S22 – S30. [Google Scholar] [CrossRef]
  20. Malygin, VL; Merkurieva, YA; Iskandirova, AB; Pakhtusova, EE; Prokofyeva, AV Vērtību orientācijas īpatnības pusaudžiem ar interneta atkarību. Medicinskaâ psihologiâ pret Rossii 2015, 33, 1 – 20. [Google Scholar]
  21. Malygin, VL; Khomeriki, NS; Antonenko, AA Pusaudžu individuāli psiholoģiskās īpašības kā riska faktori interneta atkarīgas uzvedības veidošanai. Medicinskaâ psihologiâ pret Rossii 2015, 30, 1 – 22. [Google Scholar]
  22. Ho, RC; Zhang, MW; Tsang, TY; Toh, AH; Pan, F .; Lu, Y .; Cheng, C .; Yip, PS; Lam, LT; Lai, CM; un citi. Saikne starp interneta atkarību un psihiatrisko saslimstību: metaanalīze. BMC psihiatrija 2014, 14, 183. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Carli, V .; Durkee, T .; Wasserman, D .; Hadlaczky, G .; Despalins, R .; Kramarz, E .; Wasserman, C .; Sarčiapone, M .; Hovena, CW; Brunner, R .; un citi. Saikne starp patoloģisko interneta lietošanu un komorbidālo psihopatoloģiju: sistemātiska pārskatīšana. Psihopatoloģija 2013, 46, 1 – 13. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  24. Gonzalez-Bueso, V .; Santamaria, JJ; Fernandez, D .; Merino, L .; Montero, E .; Ribas, J. Asociācija starp interneta spēļu traucējumiem vai patoloģisko videospēļu lietošanu un Comorbid psihopatoloģiju: visaptverošs pārskats. Int. J. Environ. Res. Sabiedrības veselība 2018, 15. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  25. Durkee, T .; Carli, V .; Floderus, B .; Wasserman, C .; Sarčiapone, M .; Apter, A .; Balazs, JA; Bobes, J .; Brunner, R .; Corcoran, P .; un citi. Patoloģisks interneta lietojums un riska izturēšanās starp Eiropas pusaudžiem. Int. J. Environ. Res. Sabiedrības veselība 2016, 13, 1 – 17. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  26. Jiang, Q .; Huang, X .; Tao, R. Izpētīt faktorus, kas ietekmē interneta atkarību un pusaudžu riska uzvedību pārmērīgu interneta lietotāju vidū. Health Commun. 2018, 33, 1434 – 1444. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  27. Muller, KW; Dreier, M .; Beutel, ME; Wolfling, K. Vai Sensācija meklē korelāciju starp pārmērīgu uzvedību un uzvedības atkarībām? Detalizēta pacientu ar azartspēļu traucējumiem un interneta atkarību pārbaude. Psihiatrijas rez. 2016, 242, 319 – 325. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  28. Guillot, CR; Bello, MS; Tsai, JY; Huh, J .; Leventhal, AM; Sussman, S. Ilgstošas ​​asociācijas starp Anhedoniju un ar internetu saistītu atkarību veidojošiem pieaugušajiem. Aprēķināt. Hum. Behav. 2016, 62, 475 – 479. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  29. Wei, H.-T .; Chen, M.-H .; Huang, P.-C .; Bai, Y.-M. Saikne starp tiešsaistes spēlēm, sociālo fobiju un depresiju: ​​interneta aptauja. 2012, 12, 92. [Google Scholar] [CrossRef]
  30. Cerutti, R .; Presaghi, F .; Spensieri, V .; Valastro, C .; Guidetti, V. Interneta un mobilās izmantošanas potenciālā ietekme uz galvassāpēm un citiem somatiskiem simptomiem pusaudža vecumā. Iedzīvotāju grupētais šķērsgriezuma pētījums. galvassāpes 2016, 56, 1161 – 1170. [Google Scholar] [CrossRef]
  31. Nuutinen, T .; Roos, E .; Ray, C .; Villberg, J .; Valimaa, R .; Rasmussen, M .; Holšteina, B .; Godeau, E .; Beck, F .; Leger, D .; un citi. Datoru izmantošana, miega ilgums un veselības simptomi: 15 gadu vecuma šķērsgriezuma pētījums trīs valstīs. Int J. Sabiedrības veselība 2014, 59, 619 – 628. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  32. Tamura, H .; Nishida, T .; Tsuji, A .; Sakakibara, H. Asociācija starp pārmērīgu mobilo telefonu un bezmiega izmantošanu un Japānas pusaudžu depresiju. Int. J. Environ. Res. Sabiedrības veselība 2017, 14, 1 – 11. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  33. Casey, BJ; Jones, RM; Harē, TA Pusaudžu smadzenes. Ann. NY Akad. Sci. 2008, 1124, 111 – 126. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  34. Viņš, J .; Apkalpes, FT Neirogeneze samazinās smadzeņu nobriešanas laikā no pusaudža līdz pieauguša vecumam. Pharmacol. Biochem. Behavs 2007, 86, 327 – 333. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  35. Parks, B .; Han, DH; Roh, S. Neirobioloģiskie atklājumi, kas saistīti ar interneta lietošanas traucējumiem. Psihiatrijas klīnika. Neurosci. 2017, 71, 467 – 478. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  36. Weinstein, A .; Livny, A .; Weizman, A. Jaunas tendences interneta un spēļu traucējumu smadzeņu pētniecībā. Neurosci. Biobehav. Rev. 2017, 75, 314 – 330. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  37. Weinstein, A .; Lejoyeux, M. Jauni notikumi saistībā ar interneta un videospēļu atkarības pamatā esošajiem neirobioloģiskajiem un farmakogēniskajiem mehānismiem. Am. J. Addict. 2015, 24, 117 – 125. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  38. Yuan, K .; Cheng, P .; Dong, T .; Bi, Y .; Xing, L .; Yu, D .; Zhao, L .; Dong, M .; von Deneen, KM; Liu, Y .; un citi. Kortikālā biezuma anomālijas vēlu pusaudža vecumā ar tiešsaistes spēļu atkarību. PLoS ONE 2013, 8, e53055. [Google Scholar] [CrossRef]
  39. Liu, J .; Gao, XP; Osunde, I .; Li, X .; Zhou, SK; Zheng, HR; Li, LJ Paaugstināts reģionālās homogēnums interneta atkarības traucējumā: atpūtas valsts funkcionālā magnētiskās rezonanses pētījums. Zods. Med. J. 2010, 123, 1904 – 1908. [Google Scholar]
  40. Parks, HS; Kim, SH; Bang, SA; Yoon, EJ; Cho, SS; Kim, SE Mainīts reģionālais smadzeņu glikozes metabolisms interneta spēļu pārnēsātājos: 18F-fluorodoksiglikozes pozitronu emisijas tomogrāfijas pētījums. CNS Spectr. 2010, 15, 159 – 166. [Google Scholar] [CrossRef]
  41. Kim, SH; Baik, SH; Park, CS; Kim, SJ; Choi, SW; Kim, SE Samazināti striatāla dopamīna D2 receptori cilvēkiem ar interneta atkarību. Neuroreport 2011, 22, 407 – 411. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  42. Dong, G .; Zhou, H .; Zhao, X. Impulsu inhibīcija cilvēkiem ar interneta atkarības traucējumiem: elektrofizioloģiskie pierādījumi no Go / NoGo pētījuma. Neurosci. Lett. 2010, 485, 138 – 142. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  43. Feldman, R .; Monakhov, M .; Pratt, M ​​.; Ebstein, RP oksitocīna ceļš gēni: evolucionārā senatnīgā sistēma, kas ietekmē cilvēka piederību, sociālo un psihopatoloģiju. Biol. Psihiatrija 2016, 79, 174 – 184. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  44. Levy, T .; Bloch, Y .; Bar-Maisels, M .; Gat-Yablonski, G .; Djalovski, A .; Borodkin, K .; Apter, A. Salivārā oksitocīns pusaudžiem ar uzvedības problēmām un bezcerīgām pazīmēm. Eiro. Bērns. Adolesc. Psihiatrija 2015, 24, 1543 – 1551. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  45. Sasaki, T .; Hashimoto, K .; Oda, Y .; Isima, T .; Yakita, M .; Kurata, T .; Kunou, M .; Takahashi, J .; Kamata, Y .; Kimura, A .; un citi. Paaugstināts oksitocīna līmenis serumā ārstēšanas rezistentai depresijai pusaudžiem (TRDIA). PLoS ONE 2016, 11, e0160767. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  46. Demirci, E .; Ozmen, S .; Oztop, DB Saistība starp impulsiju un seruma oksitocīnu vīriešiem un pusaudžiem ar uzmanības un deficīta un hiperaktivitātes traucējumiem: iepriekšējs pētījums. Noro Psikiyatr Ars 2016, 53, 291 – 295. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  47. Demirci, E .; Ozmen, S .; Kilic, E .; Oztop, DB Saistība starp agresiju, empātijas prasmēm un seruma oksitocīna līmeni vīriešiem un pusaudžiem ar uzmanības deficīta un hiperaktivitātes traucējumiem. Behav. Pharmacol. 2016, 27, 681 – 688. [Google Scholar] [CrossRef]
  48. Pedersen, CA oksitocīns, tolerance un atkarības tumšā puse. Int. Neurobiols. 2017, 136, 239 – 274. [Google Scholar] [CrossRef]
  49. Leong, KC; Cox, S .; King, C .; Becker, H .; Reichel, CM oksitocīns un grauzēju atkarības modeļi. Int. Neurobiols. 2018, 140, 201 – 247. [Google Scholar] [CrossRef]
  50. Lee, MR; Weerts, EM Oxytocin narkotiku un alkohola lietošanas traucējumu ārstēšanai. Behav. Pharmacol. 2016, 27, 640 – 648. [Google Scholar] [CrossRef]
  51. Vaht, M .; Kurrikoff, T .; Laas, K .; Veidebaum, T .; Harro, J. Oxytocin receptoru gēna variācija rs53576 un alkohola lietošana gareniskajā populācijas reprezentatīvajā pētījumā. Psihoneiroendokrinoloģija 2016, 74, 333 – 341. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  52. Parris, MS; Grunebaum, MF; Galfalvy, HC; Andronikasšvili, A .; Burke, AK; Yin, H .; Min, E .; Huang, YY; Mann, JJ Mēģināja pašnāvību un ar oksitocīnu saistītu gēnu polimorfismu. J. Affect. Disord. 2018, 238, 62 – 68. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  53. Orellana, JA; Cerpa, W .; Carvajal, MF; Lerma-Cabrera, JM; Karahanian, E .; Osorio-Fuentealba, C .; Quintanilla, RA Jauna ietekme uz melanokortīna sistēmu alkohola lietošanā pusaudžiem: glialfunkcijas hipotēze. Priekšpuse. Cell Neurosci. 2017, 11, 90. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  54. Ferraro, L .; Tiozzo Fasiolo, L .; Beggiato, S .; Borelli, AC; Pomierny-Chamiolo, L .; Frankowska, M .; Antonelli, T .; Tomasini, MC; Fuxe, K .; Filip, M. Neurotensin: nozīme vielu lietošanas traucējumos? J. Psychopharmacol. 2016, 30, 112 – 127. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  55. Hoyer, D .; Jacobson, LH Orexin miega, atkarības un vairāk: Vai ir ideāls bezmiegs narkotiku pie rokas? Neuropeptīdi 2013, 47, 477 – 488. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  56. Sandweiss, AJ; Vanderah, TW Neirokinīna receptoru atkarība no farmakoloģijas: terapijas perspektīvas. Subst. Ļaunprātīga izmantošana. 2015, 6, 93 – 102. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  57. Koob, GF Emociju tumšā puse: atkarības perspektīva. Eiro. J. Pharmacol 2015, 753, 73 – 87. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  58. Li, M .; Chen, J .; Li, N .; Li, X. Dvīņu pētījums par problemātisku interneta lietošanu: tās pārmantojamība un ģenētiskā saistība ar intensīvu kontroli. Dvīņu rez. Hum. Genet. 2014, 17, 279 – 287. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  59. Vink, JM; van Beijsterveldt, TC; Huppertz, C .; Bartels, M .; Boomsma, DI Kompulsīvas interneta lietošanas pārmantojamība pusaudžiem. Atkarīgais. Biol. 2016, 21, 460 – 468. [Google Scholar] [CrossRef]
  60. Long, EK; Verhulst, B .; Neale, MC; Lind, PA; Hickie, IB; Martin, NG; Gillespie, NA Ģenētiskie un vides ieguldījumi interneta lietošanā un asociācijās ar psihopatoloģiju: „Twin Study”. Dvīņu rez. Hum. Genet. 2016, 19, 1 – 9. [Google Scholar] [CrossRef]
  61. Hahn, E .; Reuter, M .; Spinath, FM; Montag, C. Interneta atkarība un tās aspekti: ģenētikas loma un saistība ar pašvirzību. Atkarīgais. Behav. 2017, 65, 137 – 146. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  62. Han, DH; Lee, YS; Yang, KC; Kim, EY; Lyoo, IK; Renshaw, PF dopamīna gēni un atalgojuma atkarība pusaudžiem ar pārmērīgu interneta video spēli. J. Addict. Med. 2007, 1, 133 – 138. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  63. Lee, YS; Han, DH; Yang, KC; Daniels, MA; Na, C; Kee, BS; Renshaw, PF depresija, piemēram, 5HTTLPR polimorfisma un temperamenta raksturojums pārmērīgiem interneta lietotājiem. J. Affect. Disord. 2008, 109, 165 – 169. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  64. Oo, KZ; Aung, YK; Jenkins, MA; Win, AK 5HTTLPR polimorfisma asociācijas ar lielu depresijas traucējumu un alkohola atkarību: Sistemātiska pārskatīšana un metaanalīze. Aust. NZ J. Psihiatrija 2016, 50, 842 – 857. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  65. Montag, C .; Kirsch, P .; Sauers, C .; Markets, S .; Reuter, M. CHRNA4 gēna loma interneta atkarībā: gadījuma kontroles pētījums. J. Addict. Med. 2012, 6, 191 – 195. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  66. Jeong, JE; Rhee, JK; Kim, TM; Kwak, SM; Bang, SH; Cho, H .; Cheon, YH; Min, JA; Yoo, GS; Kim, K .; un citi. Asociācija starp nikotīnskābes acetilholīna receptoru alpha4 apakšvienības gēnu (CHRNA4) rs1044396 un interneta spēļu traucējumiem korejiešu vīriešu pieaugušajiem. PLoS ONE 2017, 12, e0188358. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  67. Luczak, SE; Khoddam, R .; Yu, S .; Wall, TL; Schwartz, A .; Sussman, S. Pārskats: atkarību izplatība un kopīga sastopamība ASV etniskajās / rasu grupās: ietekme uz ģenētisko izpēti. Am. J. Addict. 2017, 26, 424 – 436. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  68. Yates, TM; Gregors, MA; Havilanda, MG bērnu ļaunprātīga izturēšanās, alexithymia un problemātiska interneta izmantošana jauniešiem. Cyberpsychol. Behav. Soc. Tīkls. 2012, 15, 219 – 225. [Google Scholar] [CrossRef]
  69. Kaess, M .; Parzer, P .; Brunner, R .; Koenig, J .; Durkee, T .; Carli, V .; Wasserman, C .; Hovena, CW; Sarčiapone, M .; Bobes, J .; un citi. Eiropas pusaudžu vidū pieaug patoloģiskais interneta lietojums. J. Adolesc. Veselība 2016, 59, 236 – 239. [Google Scholar] [CrossRef]
© 2019 autori. Licences turētājs MDPI, Bāzele, Šveice. Šis raksts ir atvērta piekļuves raksts, kas tiek izplatīts saskaņā ar Creative Commons Attribution (CC BY) licences noteikumiem un nosacījumiem.http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).