Nieprawidłowe obwody funkcjonalne układu krążenia u nastolatków z zespołem uzależnienia od Internetu (2015)

Wprowadzenie

Zaburzenia uzależnienia od Internetu (IAD), powszechny problem zdrowia psychicznego na całym świecie, przyciągnęły znaczną uwagę społeczności publicznej i naukowej (Spada, 2014). W dodatku do nowo wydanego Podręcznika diagnostycznego i statystycznego wydania zaburzeń psychicznych, wydanie piąte (DSM-5), zaburzenie gier internetowych, główny podtyp IAD, jest wymienione jako zaburzenie wymagające dalszych badań (Petry i in., 2014). IAD prowadzi do negatywnych konsekwencji w życiu codziennym; jednak niewiele wiadomo na temat biomarkerów, częstości występowania, przebiegu i wyników leczenia związanych z IAD.

Aby zrozumieć mechanizmy neurobiologiczne leżące u podstaw IAD, przeprowadzono badania obrazowe w celu zbadania nieprawidłowości strukturalnych i funkcjonalnych związanych z IAD. Zmiany strukturalne i funkcjonalne mózgu związane z IAD zostały przeanalizowane w poprzednich badaniach w innym miejscu (Kuss i Griffiths, 2012; Ko et al., 2015; Lin i Lei, 2015). W skrócie, konsekwentnie wykazano, że kora przedczołowa (PFC) i prążkowie są zaangażowane w IAD. Badani z IAD mają zmniejszoną gęstość / objętość istoty szarej (Yuan i wsp., 2011; Zhou i wsp., 2011; Weng i wsp., 2013), grubość korowa (Hong i wsp., 2013a; Yuan i wsp., 2013), metabolizm glukozy (Tian i in., 2014) i zmieniona aktywacja mózgu (Dong i in., 2013a; Ko et al., 2014) w PFC, w tym grzbietowo-boczna PFC, kora oczodołowo-czołowa (OFC) i kora przednia cinguate (ACC). Uznano również, że osoby uzależnione od IAD mają niższy poziom receptorów dopaminy D2 (Kim i wsp., 2011; Hou i in., 2012), zmieniony metabolizm glukozy (Park i in., 2010a) i aktywacja mózgu (Ko et al., 2014; Li i wsp., 2014) w prążkowiu. Odkrycia te są zgodne z obecnym modelem patofizjologicznym podkreślającym znaczącą rolę prążkowia i PFC w zaburzeniach uzależnień (Goldstein i Volkow, 2011; Limbrick-Oldfield i in., 2013).

Łączność funkcjonalna stanu spoczynkowego (FC), mierząca międzyregionalne korelacje spontanicznej aktywności mózgu z sygnałami funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (MRI) zależnymi od poziomu tlenu we krwi (BOLD), jest szeroko stosowana do badania organizacji funkcjonalnej / łączności mózgu. Dzięki tej technice dowody wskazują, że funkcjonalne obwody kortykostriatalne mają kluczowe znaczenie dla pojawienia się powtarzających się i kompulsywnych zachowań, nawykowego zachowania, poszukiwania nagrody i zachowań związanych z poszukiwaniem nowości oraz uzależniających zachowań (Feil i wsp., 2010; Shepherd, 2013). Ponadto w autyzmie stwierdzono zmienione obwody czynnościowe kortykostriatalne (Di Martino i in., 2011), nerwica natręctw (Harrison i in., 2009; Posner i in., 2014; Burguière i in., 2015) i poważne zaburzenie depresyjne (Furman i in., 2011). Zakłóconą sieć kortykostriatalną odnotowano również u użytkowników często pornograficznych, którzy byli zaangażowani w zachowania związane z nagrodami i uzależniające (Kühn i Gallinat, 2014). Badania obrazowe wykazały również silne powiązania między zaburzeniami związanymi z używaniem substancji a zaburzeniami w funkcjonalnych obwodach kortykostriatalnych (Feil i wsp., 2010; Volkow i wsp., 2013).

Anatomicznie prążkowie jest niejednorodną strukturą, którą można podzielić na podregiony, które uczestniczą w funkcjonalnie segregowanych obwodach korowo-prążkowanych, stanowiących podstawę różnych funkcji poznawczych (Alexander i in., 1986; Choi i in., 2012; Gordon i in., 2015; Manza i in., 2015). Na przykład, rozdzielając jądro ogoniaste i skorupę odpowiednio na trzy regiony, Di Martino i in. (2008) wytyczył szczegółowe schematy czynnościowych obwodów kortykostriatalnych, które są zaangażowane w procesy afektywne, motywacyjne, poznawcze i motoryczne (Di Martino i in., 2008). W poprzednich badaniach wykazano, że łączność funkcjonalna / efektywność między prążkowiem a korą jest zmniejszona u pacjentów z IAD (Hong i in., 2013b, 2015; Li i wsp., 2014; Wee i in., 2014). Jednak w większości z tych badań nie zbadano wpływu na funkcjonalnie oddzielone obwody kortykostriatalne właściwe dla podregionów prążkowia.

Dlatego w obecnym badaniu wykorzystaliśmy zwalidowany zestaw sześciu dwustronnych nasion prążkowia (trzy nasiona w jądrze ogoniastym i trzy nasiona w skorupie), aby zbadać zmiany specyficznych obwodów czynnościowych kortykostriatalnych u młodzieży z IAD. Cele to: (1) zbadanie różnic w rozkładzie topograficznym obwodów czynnościowych kortykostriatalnych między młodzieżą z IAD a zdrowymi kontrolami bez IAD; oraz (2) w celu wyjaśnienia zależności między obwodami funkcjonalnymi kortykostriatalnymi a pomiarami neuropsychologicznymi u pacjentów z IAD.

Materiały i Metody

Tematy

Badanie zostało zatwierdzone przez Komisję Etyki Szpitala RenJi w Szanghajskiej Szkole Medycznej Uniwersytetu Jiao Tong. Uczestnicy i ich rodzice wyrazili świadomą zgodę na piśmie przed badaniami MRI.

W badaniu wzięło udział osiemnastu praworęcznych nastolatków z prawą grupą kontrolną IAD i 18, dobranymi pod względem wieku, płci i wykształcenia. Standard diagnozowania IAD został ustalony przez zmodyfikowany kwestionariusz diagnostyczny Younga dla kryteriów uzależnienia od Internetu autorstwa Bearda i Wolfa (Beard and Wolf, 2001). Wszyscy badani byli badani pod kątem zaburzeń psychicznych za pomocą Mini International Neuropsychiatric Interview dla dzieci i młodzieży (MINI-KID; Sheehan i in., 2010). Kryteria wykluczenia obejmowały historię nadużywania substancji lub uzależnienia; historia poważnych zaburzeń psychicznych, takich jak schizofrenia, depresja, zaburzenia lękowe, epizody psychotyczne lub hospitalizacja z powodu zaburzeń psychicznych. Badani IAD nie otrzymywali żadnych leków, podczas gdy niewielka liczba osób IAD otrzymywała psychoterapię. Dane strukturalne i dyfuzyjne MRI tych osób zostały wykorzystane w naszych poprzednich badaniach (Zhou i wsp., 2011; Lin i wsp., 2012). W tym badaniu dane rs-fMRI z trzech kontroli i czterech pacjentów z IAD zostały odrzucone z powodu dużego ruchu głowy (patrz sekcja Przetwarzanie wstępne). W rezultacie w badaniu wykorzystano łącznie piętnaście kontroli i czternaście podmiotów IAD. Szczegółowe informacje demograficzne dla wszystkich przedmiotów podano w tabeli 1.

  

Tabela 1. Charakterystyka demograficzna i behawioralna badanych osób.

Oceny neuropsychologiczne

Sześć kwestionariuszy, w tym skala Young Addiction Scale (YIAS; Young, 1996), Kwestionariusz Mocnych i Trudności (SDQ; Goodman, 1997), Time Management Disposition Scale (TMDS; Huang i Zhang, 2001), Barratt Impulsiveness Scale-11 (BIS; Patton i wsp., 1995), Ekran zaburzeń emocjonalnych związanych z lękiem przed dziećmi (SCARED; Birmaher i in., 1997) i urządzenie do oceny rodziny (FAD; Epstein i in., 1983), zostały wykorzystane do oceny cech neuropsychologicznych uczestników.

Akwizycja obrazu

Skanowanie fMRI w stanie spoczynku przeprowadzono za pomocą obrazowania echo-planarnego na skanerze medycznym 3.0 Tesla Phillips Achieva z następującymi parametrami: czas powtarzania = 2000 ms; czas echa = 30 ms; kąt obrotu = 90 °; macierz akwizycji = 64 × 64; pole widzenia = 230 × 230 mm²; grubość plastra = 4 mm bez szczeliny. Każda objętość mózgu składająca się z osiowych plastrów 34 i każdej serii zawierała woluminy 220. Podczas zbierania danych wszyscy pacjenci zostali poinstruowani, aby odpoczywali, mieli zamknięte oczy i nie myśleli o niczym szczególnym.

Wstępne przetwarzanie danych

Wstępne przetwarzanie danych zostało wykonane przy użyciu SPM8.¹ Pierwsze wolumeny 10 dla każdego tematu zostały odrzucone, aby uniknąć skutków niestabilności systemu. Pozostałe woluminy 210 zostały skorygowane pod kątem opóźnienia akwizycji i dostosowane do pierwszego wolumenu. Obiekty z maksymalnym przemieszczeniem w dowolnym kierunku większym niż 2.0 mm lub obrót głowy większy niż 2.0 ° zostały wykluczone z tego badania. W rezultacie wykluczono dane czterech pacjentów z IAD i trzech kontroli. Wyniki pokazały, że nie było różnic w ruchu głowy między dwiema grupami (p = 0.55 dla ruchu translacyjnego i p = 0.43 dla ruchu obrotowego). Wyrównane obrazy zostały następnie przestrzennie znormalizowane do przestrzeni Montreal Neurological Institute i ponownie pobrane do izotropowego woksela 3 mm. Znormalizowane obrazy wygładzono za pomocą 6-mm pełnej szerokości przy połowie maksymalnego izotropowego jądra Gaussa i kilku źródeł fałszywych wariancji, w tym parametrów ruchu głowy, dryfu liniowego, globalnych sygnałów BOLD i sygnałów BOLD w istocie białej i płynie mózgowo-rdzeniowym. usunięto przez regresję liniową. Ostatecznie przeprowadzono czasowe filtrowanie pasmowe (0.01 – 0.08 Hz) w szeregach czasowych każdego woksela, używając idealnego okna prostokątnego.

Analiza łączności funkcjonalnej

Zastosowaliśmy sześć uprzednio zwalidowanych dwustronnych regionów prążkowia będących przedmiotem zainteresowania („nasiona”; Di Martino i in., 2008). Nasiona Caudate obejmowały niższe prążkowie brzuszne (VSi, odpowiadające jądrzu półleżącemu; ± 9, 9, -8), prążkowate brzuszne wyższe (VSs; ± 10, 15, 0) i ogoniaste grzbietowe (DC; ± 13, 15, 9) ). Nasiona skorupy obejmowały brzuszny skorupę dziobową (VRP; ± 20, 12, -3), grzbietową skorupę dziobową (DRP; ± 25, 8, 6) i grzbietową skorupę ogonową (DCP; ± 28, 1, 3). Promień dla każdego ziarna wynosi 6 mm. Współrzędne dla nasion prawej i lewej półkuli zostały zdefiniowane w przestrzeni MNI. Nasiona te zostały zwalidowane na podstawie anatomicznych i funkcjonalnych podziałów prążkowia, a ich wzory połączeń zostały powtórzone niezależnie (Di Martino i in., 2008, 2011; Harrison i in., 2009; Kelly i in., 2009; Choi i in., 2012; Gabbay i in., 2013; Gordon i in., 2015; Manza i in., 2015).

Dla każdego osobnika najpierw uzyskano mapę współczynników korelacji krzyżowej dla każdego nasiona przez obliczenie współczynnika korelacji krzyżowej między średnimi przebiegami czasowymi podregionu nasion i każdego woksela całego mózgu poprzez regresję efektów ruchu głowy, liniowego dryf i aktywność mózgu z płynu mózgowo-rdzeniowego i istoty białej. Następnie przekształcono mapę współczynników korelacji krzyżowej zmapy wartości za pomocą transformacji F-to-z Fishera, aby zbliżyć się do rozkładu normalnego. The zmapy wartości wprowadzono do jednej próbki w wokselu t test określający mapy grupy FC z wysokością (p <0.001) i zakres (p <0.001) progi skorygowane na poziomie całego mózgu (Greicius i in., 2007). Mapy grupowe FC zarówno od uczestników IAD, jak i zdrowych kontroli połączono za pomocą operacji „OR” w celu wygenerowania połączonej maski, która została wykorzystana do ograniczenia kolejnych analiz między grupami. A później zmapy wartości w tej masce wprowadzono do dwóch próbek w wokselu t przetestuj z wiekiem i płcią jako współzmienne, aby ocenić różnice między FC a grupą. Łączny próg p <0.005 dla każdego woksela i rozmiaru klastra 351–405 mm³ (po lewej (l) VSi: 351 mm³; prawy (r) VSi: 378 mm³; lVS: 405 mm³; rVS: 378 mm³; lDC: 405 mm³; rDC: 405 mm³; lDRP: 378 mm³; rDRP: 405 mm³; lDCP: 405 mm³; rDCP: 432 mm³; lVRP: 405 mm³; rVRP: 405 mm³), odpowiadający poprawionym p <0.05 zastosowano do uzyskania map różnic FC między grupami istotnymi. Ta poprawka była ograniczona do połączonej maski i została określona przez 5000 symulacji Monte Carlo z użyciem programu AFNI AlphaSim.²

Stowarzyszenia mózg-zachowanie

Przeprowadzono stopniowe analizy regresji wielokrotnej z uśrednioną siłą FC w regionach wykazujących różnice między FC jako zmienną zależną i wiekiem, płcią, wykształceniem, YIAS, SDQ, SCARED, FAD, TMDS i BIS jako zmienne niezależne w celu sprawdzenia, czy zmienione obwody funkcjonalne są skorelowane z wynikami behawioralnymi.

Efekt

Środki demograficzne i behawioralne

Uczestnicy grupy IAD i normalnej grupy kontrolnej byli dobrani pod względem wieku, płci i lat nauki. Nie było istotnych różnic w TMDS i BIS między dwiema grupami, podczas gdy badani IAD mieli wyższe YIAS (p <0.0001), SDQ (p <0.0001), SCARED (p <0.001) i FAD (p = 0.017) wyniki niż kontrole. Cechy demograficzne i środki behawioralne dla IAD i osób kontrolnych wymieniono w tabeli 1.

Układy czynnościowe kortykostrialne

Zgodnie z wcześniejszymi pracami, analizy FC oparte na nasionach dostarczyły szczegółowych map odrębnych obwodów funkcjonalnych dla każdego z sześciu nasion w prążkowiu na półkulę. Wzór FC dla nasion jądra ogoniastego i skorupy przedstawiono na rycinach 1, 2, odpowiednio. Nasze odkrycia podsumowały poprzednie badania (Di Martino i in., 2008, 2011; Harrison i in., 2009; Kelly i in., 2009; Choi i in., 2012; Gabbay i in., 2013; Gordon i in., 2015; Manza i in., 2015) i były zgodne ze znaną łącznością anatomiczną (Haber, 2003) i aktywacja funkcjonalna dostosowana z metaanalizy literatury przedmiotu (Postuma i Dagher, 2006). Chociaż wzorce FC prążkowia dla osobników IAD i normalnych kontroli były podobne dla każdego z sześciu nasion prążkowia, zakresy grupy IAD były zmniejszone w porównaniu z grupą kontrolną. Konkretne ustalenia przedstawiono na rysunku 3; Stół 2 i są opisane poniżej.

  

Rysunek 1. Mapy połączeń funkcjonalnych (FC) nasion ogoniastych dla każdej grupy. FC Maps dla młodzieży z zaburzeniami uzależnienia od Internetu (IAD) (czerwone) i normalne kontrole (HC; żółte) zostały wygenerowane osobno, a następnie nałożone na siebie w celu wyświetlenia; jasnofioletowy kolor wskazuje obszary nakładające się dla obu grup. Kolumna lewa (prawa) wskazuje mapy FC wygenerowane przez lewe (prawe) nasiona ogoniaste. Środkowa kolumna wskazuje nasiona ogoniaste. Lewa strona obrazu odpowiada lewej półkuli mózgu. VSi, niższe prążkowie brzuszne; VS, prążkowane prążkowane; DC, ogoniasty grzbiet.

  

Rysunek 2. Mapy łączności funkcjonalnej skorupy skorupy dla każdej grupy. Mapy FC dla nastolatków IAD (czerwony) i normalnych kontroli (HC; żółty) zostały wygenerowane osobno, a następnie nałożone na siebie do celów wyświetlania; jasnofioletowy kolor wskazuje obszary nakładające się dla obu grup. Kolumna lewa (prawa) wskazuje mapy FC generowane przez nasiona skorupy lewej (prawej) skorupy. Środkowa kolumna wskazuje nasiona skorupy. Lewa strona obrazu odpowiada lewej półkuli mózgu. VRP, brzuszna skorupa dziobowa; DRP, grzbietowy skorupa dziobowa; DCP, grzbietowy skorupa ogonowa.

  

Rysunek 3. Obszary mózgu wykazywały znaczące różnice FC między młodzieżą z IAD a dopasowanymi normalnymi kontrolami (p <0.05, poprawka AlphaSim), gdy regiony nasion znajdowały się w (A) lVSi, (B) rVSi, (C) lVSs, (D) rVSs, (E) lDC, (F) rDC, (G) lVRP i (H) lDCP. Więcej szczegółów znajduje się w tabeli 2. Gorące i zimne kolory wskazują wzrost FC i spadek IAD w porównaniu z kontrolami.

  

Tabela 2. Regiony wykazujące znaczące różnice w funkcjonalnej łączności między młodzieżą z zaburzeniami uzależnienia od Internetu (IAD) a dopasowanymi osobami kontrolnymi (p <0.05, poprawione AlphaSim).

Gorsze i lepsze prążkowane brzuszne

Obie grupy wykazywały gradient FC od brzuszno-przyśrodkowych do grzbietowo-bocznych podziałów przedczołowych i ACC z VSi na VS. Dodatkowo VSi wykazało istotną dodatnią korelację z tylną kością obręczy (PCC). Gdy porównano mapy FC między grupami, zaobserwowano istotne różnice dla VSi i VS. Jeśli chodzi o VSi, młodzież IAD wykazała znacznie zmniejszoną FC z dwustronną głowicą ogoniastą i podśluzową ACC. Zmniejszone FC stwierdzono również między lewym VSi a PCC obustronnie. Dla regionu nasiennego VS, pacjenci z IAD wykazywali niższy FC z grzbietowym / rostalnym ACC i przednim wzgórzem przednim obustronnie, a lewe obszary podkorowe obejmujące skorupę, bladość, wyspę i dolny zakręt czołowy (IFG).

Grzbiet grzbietowy

Zarówno u osób z IAD, jak iu zdrowych osób kontrolnych, DC wykazał pozytywne relacje z regionami mózgu zaangażowanymi w kontrolę poznawczą. Bezpośrednie porównania grup wykazały, że IAD wykazywało obniżenie FC między DC i grzbietowym / rostralnym ACC dwustronnie. Lewy DC również wykazywał zmniejszone FC z lewym bocznym wzgórzem, a prawy DC wykazywał niższe dodatnie związki z lewym IFG w IAD.

Grzbietowy grzbietowy grzbietowy i grzbietowy dziobak

Zgodnie z ich rolą w kontroli motorycznej, nasiona skorupy grzbietowej wykazywały znaczące pozytywne związki z pierwotnymi i wtórnymi obszarami czuciowo-ruchowymi zarówno dla IAD, jak i zdrowych osób. Jednakże, w stosunku do zdrowych osób kontrolnych, IAD wykazał zwiększoną FC między obustronnym lewym DCP i obszarem zakrętu obręczy ogonowej.

Brzuszna brzuszna dzioba

Ziarno VRP korelowało dodatnio z dziobowym ACC i grzbietowym bocznym PFC powszechnie związanym z monitorowaniem konfliktów i procesami związanymi z błędami. Chociaż IAD wykazywało mniejszą objętość FC w porównaniu z innym regionem mózgu, tylko FC między lewym VRP a prawym IFG wykazało znaczne różnice między grupami.

Powiązania mózg-zachowanie w IAD

U pacjentów z IAD wyższe wyniki w YIAS przewidywały niższą siłę FC między prawym VS a obustronnym ogoniastym grzbietem (r = −0.560; p = 0.038; Postać 4A). Ponadto wyższe wyniki SCARED przewidywały niższą siłę FC między prawymi VS a obustronnym rostral ACC (r = −0.540; p = 0.046; Postać 4B), między lewym DC a obustronnym grzbietowym / rostalnym ACC (r = −0.566; p = 0.035; Postać 4C), a między lewym VRP a prawym IFG (r = −0.609; p = 0.021; Postać 4D). Zastosowaliśmy również korelację spearmana, aby wykryć powiązania między zmienionym FC a miarami zachowania. Wyniki regresji Spearmana były podobne do regresji liniowej. YIAS był skorelowany z siłą FC między prawym VS a obustronnym ogoniastym grzbietem (r = −0.594; p = 0.025). Wyniki SCARED były związane z siłą FC między prawymi VS a obustronnym rostral ACC (r = −0.548; p = 0.042), i między lewym VRP a prawym IFG (r = −0.666; p = 0.009). Wyniki SCARED wykazywały korelację trendu z siłą FC między lewym DC a obustronnym ACC grzbietowym / rostralnym (r = −0.464; p =

  

Rysunek 4. Analiza korelacji między siłą FC a miarami behawioralnymi w grupie IAD. (ZA) Korelacje między siłą FC (wskazane przez średnią z wartość) prawego prążkowia brzusznego górnego (rVS) do jądra ogoniastego grzbietu i skali uzależnienia od Internetu Younga (YIAS; r = -0.560, p = (B) Korelacje między siłą FC (wskazywane przez średnią z wartość) rVSs do rostalnej przedniej kory mózgowej (ACC) i ekran do zaburzeń emocjonalnych związanych z lękiem u dzieci (SCARED; r = -0.540, p = (DO) Korelacje między siłą FC (wskazywane przez średnią z wartość) lewego ogoniastego grzbietowego (lDC) do rostral / dorsal ACC i SCARED; (r = -0.566, p = (D) Korelacje między siłą FC (wskazywane przez średnią z wartość) lewej brzusznej skorupy dziobowej (lVRP) do prawego dolnego zakrętu czołowego (IFG) i SCARED (r = -0.609, p =

Dyskusja

Według naszej wiedzy jest to pierwsze badanie mające na celu zbadanie integralności sieci funkcjonalnych kortykostriatalnych i związków między nieprawidłowościami na poziomie obwodu a pomiarami klinicznymi w IAD. Zarówno w przypadku przedmiotów IAD, jak i kontroli powtórzyliśmy wnioski z Di Martino i in. (2008), obserwując wzorce łączności zgodne z hipotezą afektywną i motywacyjną (dolne prążkowate brzuszne), poznawcze (skorupa brzuszna, grzbietowa jądro ogoniaste, prążkowate górne) i motoryczne (skorupa grzbietowa) prążkowia. W porównaniu z kontrolami, IAD wykazuje podobne wzorce łączności, ale zmienia siłę połączeń dla każdego podregionu prążkowia z wyjątkiem DRP. Co więcej, stwierdziliśmy, że wyniki YIAS były negatywnie powiązane z siłą połączenia między prawymi VS a ogoniastym grzbietem obustronnie, a wyniki SCARED były odwrotnie powiązane z mocami połączeń między prawymi VS a obustronnym rostalnym ACC, między lewym DC a obustronnym grzbietowym / rostral ACC, jak również między lewym VRP a prawym IFG. Relacje te wskazują, że poważniejsze uzależnienie od Internetu, słabsze siły połączeń między tymi regionami. Nasze odkrycia sugerują, że funkcjonalne obwody kortykostriatalne mogą być wykorzystywane jako kwalifikowany biomarker do zrozumienia podstawowych mechanizmów neuronalnych uszkodzenia lub do oceny skuteczności określonych wczesnych interwencji w IAD.

Zakłócone funkcjonalne obwody kortykostriatalne w IAD

W obecnym badaniu nasiona VSi wykazywały zmniejszoną łączność z głową ogoniastą, subgenualnym ACC i PCC w grupie IAD, związku znanego jako istotny dla przetwarzania afektywnego i motywacyjnego (Johansen-Berg i in., 2008; Beckmann i in., 2009). Odkrycie zmniejszonej łączności między jądrem półleżącym / VSi a główką ogoniastą implikuje zmienione funkcje związane z nagrodami w IAD, co wskazuje, że uzależnieni od Internetu mogą preferować wybór mniejszych nagród natychmiastowych (tj. Natychmiastowych efektów euforycznych) niż większych nagród, które występują w przyszłości takie jak dobre zdrowie, dobre relacje lub sukces zawodowy (Irvine i in., 2013). Jak zauważono, w IAD zaobserwowano zmniejszoną aktywację jądra ogoniastego po ciągłych zwycięstwach (Dong i in., 2013b). Subgenual ACC, wysokie prawdopodobieństwo łączności z jądrem accumbens / VSi, jest krytycznym węzłem w rozproszonych sieciach odpowiedzialnych za negatywny pobudzenie emocjonalne lub regulację (Johansen-Berg i in., 2008; Rudebeck i in., 2014). Poprzednie badania obrazowania mózgu wykazały, że subgenual ACC jest zaangażowany w doświadczenie negatywnych stanów nastroju (Mayberg i in., 1999) i subgenual ACC jest celem z głęboką stymulacją mózgu w leczeniu depresji (Liston i in., 2014). Badania neuropsychologiczne wykazały, że wysoki odsetek lęków i zaburzeń nastroju stwierdzono u osób z IAD (Bozkurt i in., 2013; Zhang i in., 2013). PCC, centralny obszar mózgu sieci trybu domyślnego, jest zaangażowany w funkcje samoodniesienia (Vogt i in., 2006). Nienormalna gęstość istoty szarej (Zhou i wsp., 2011) i mikrostruktura istoty białej (Dong i in., 2012a) w PCC odnotowano u osób IAD. Kliniczne badania psychologiczne wykazały również, że studenci uniwersytetów uzależnienia od Internetu mają niższy wynik samokierowania i współpracy (Dalbudak i in., 2013a), sugerując, że badani IAD mają niższy stopień funkcji samoodniesienia. Podsumowując, wyniki zmniejszonych połączeń między VSi a głową ogoniastą, subgenualnym ACC i PCC wskazują, że nastolatki z IAD wykazują nieprawidłowe przetwarzanie afektywne i motywacyjne.

Nasze odkrycie zmniejszonej łączności między ogoniastym (VS i DC) a obustronnym grzbietowym / rostalnym ACC oznacza dysfunkcję obwodów kroticostriatalno-limbicznych zaangażowanych w kontrolę poznawczą i emocjonalną (Botvinick i wsp., 2004; Li i Sinha, 2008) w IAD. ACC grzbietowy wiąże się z utrzymaniem pamięci roboczej, monitorowaniem konfliktów i przetwarzaniem błędów, jak również z rostral ACC jest zaangażowany w przetwarzanie afektywne i regulację emocjonalną (Bush i in., 2000). Jak zauważono, niższą gęstość istoty szarej w lewym grzbietowym ACC stwierdzono w kohorcie strukturalnych danych MRI w naszych poprzednich badaniach (Zhou i wsp., 2011). Inne badania wykazały, że IAD ma zmniejszoną objętość istoty szarej w rostral ACC (Yuan i wsp., 2011). Większa aktywność w ACC została również ujawniona dla warunków interferencji paradygmatu Stroopa (Dong i in., 2012b) i metaanaliza wykazała, że ​​IAD wykazywała znaczną nadaktywność w przyśrodkowej części czołowej / ACC (Meng i in., 2014). Pacjenci z IAD wykazywali również osłabioną zdolność monitorowania błędów w porównaniu z grupą kontrolną, co było związane z silniejszą aktywnością w grzbietowym ACC w odpowiedziach na błędy (Dong i in., 2013a). Badania zachowań wykazały, że osoby z IAD były związane z dłuższym czasem reakcji i większą liczbą błędów odpowiedzi w niespójnych warunkach niż kontrole bez IAD (Dong i wsp., 2011). Zmniejszono łączność między VS i Insula odnotowano również w IAD. Wcześniej wykazano, że wyspa jest konsekwentnie aktywowana podczas monitorowania wydajności i modulowana przez świadomość błędu (Menon i Uddin, 2010). Badanie metaanalizy obrazowania mózgu sugerowało, że wyspa jest zaangażowana w rozpoznawanie błędów (Klein i in., 2007). Zatem wyspa odgrywa ważną rolę w przetwarzaniu błędów pod względem dostosowywania ludzkiego zachowania. Jak zauważono, badani IAD wykazywali niższą gęstość istoty szarej (Zhou i wsp., 2011) i zmniejszona grubość kory (Yuan i wsp., 2013) w wyspie. Ponadto zmniejszona aktywacja wyspowa podczas przetwarzania błędów została wcześniej znaleziona u osób z IAD (Ko et al., 2014). Dlatego, podobnie jak uzależnienie od substancji, zakłócona kontrola poznawcza i przetwarzanie stresu emocjonalnego wraz z kompulsywnym korzystaniem z Internetu stanowią rdzeń deficytów czynnościowych kroticostriatalno-limbicznych u osób uzależnionych od IAD.

IAD wykazał również zmniejszoną łączność między prążkowiem (VSs, DC i VRP) a IFG, związkiem, o którym wiadomo, że bierze udział w kontroli hamowania (Chambers i in., 2009; Swick i in., 2011). Deficyty w hamowaniu kontroli mogą przyczyniać się do utraty kontroli nad korzystaniem z Internetu i uporczywością w korzystaniu z gier online, pomimo osobistego stresu, objawów uzależnienia psychicznego i różnych negatywnych konsekwencji. Badania epidemiologiczne wykazały, że młodzież z IAD wykazywała większą impulsywność (tj. Deficyty w hamowaniu odpowiedzi) niż kontrole bez IAD (Cao i in., 2007; Dalbudak i in., 2013b). Jedno badanie neuropsychologiczne wykazało upośledzenie hamowania odpowiedzi u osób z IAD (Zhou i wsp., 2012). Kolejne związane z wydarzeniami potencjały mózgu w badaniu Go / No-Go wykazały, że uczniowie IAD mieli mniejszą wydajność przetwarzania informacji i niższą kontrolę impulsów niż ich normalni rówieśnicy (Dong i wsp., 2010). Co więcej, pacjenci z zaburzeniami gier internetowych wykazywali wyższą aktywację mózgu podczas przetwarzania hamowania odpowiedzi na lewym płacie czołowym niż kontrolni (Ko et al., 2014). Zmniejszono łączność między prążkowiem (VS i DC) a bladym i wzgórzem również w grupie IAD. W obwodach korowo-prążkowatych bladość jest wydatkiem prążkowia, a bladość łączy się ze wzgórzem, które przechodzi do kory (Alexander i in., 1986). Uważa się, że te obwody są ważne dla skupienia i utrzymania pożądanych zachowań przy jednoczesnym tłumieniu niepożądanych zachowań (Haber i McFarland, 2001). Wiadomo, że osoby z IAD mają trudności z hamowaniem odpowiedzi, co prawdopodobnie przyczynia się do ich skłonności do nawrotów w obecności sygnałów związanych z Internetem. Dlatego wyniki sugerują, że słaba kontrola hamowania, zmniejszona zdolność do tłumienia automatycznych i nawykowych zachowań, jest powszechna u osób z IAD.

Co ciekawe, IAD wykazywał zwiększoną łączność między lewym DCP a obustronnymi obszarami motorycznymi cygar ogonowych, które często są aktywowane podczas prostych ruchów ramion (Shima i Tanji, 1998). Biorąc pod uwagę, że uzależnieni od Internetu spędzają olbrzymią ilość czasu w Internecie i stają się zadziwiająco wykwalifikowani i dokładni w klikaniu myszką i wpisywaniu klawiatury (Kuss i Griffiths, 2012) możliwe jest, że takie procesy treningowe mogą wywoływać zmiany neuroplastyczne w obszarach związanych z silnikiem w cyganie ogonowym.

Relacje między obwodami funkcjonalnymi kortykostriatalnymi a zachowaniem w IAD

W tym badaniu zbadaliśmy korelacje behawioralne zmian w funkcjonalnych obwodach kortykostriatalnych u nastolatków z IAD. Zmniejszenie siły FC między prawymi VS a obustronnym ogoniastym grzbietem pacjentów z IAD korelowało istotnie ze wzrostem wyniku YIAS; podczas gdy wyższy wynik SCARED wydawał się być związany z niższymi mocami FC między prawym VS a obustronnym rostalnym ACC, między lewym DC a obustronnym grzbietowym / rostalnym ACC i między lewym VRP a prawym IFG. YIAS jest szeroko stosowanym kwestionariuszem do oceny zależności Internetu. Poprzednie badania psychometryczne wykazały, że badani IAD mieli wyższe wyniki YIAS niż osoby bez IAD (Cao i Su, 2007). Ponieważ uważa się, że zmniejszona łączność wskazuje na większe trudności w zaangażowaniu obwodu, gdy jest to potrzebne, ta obserwacja ujemnej korelacji między wynikami YIAS a siłą połączenia między prawymi VS a obustronnym ogoniastym grzbietowym sugerowała, że ​​badani IAD z wyższymi wynikami YIAS wydawali się szukać supraphysiological stymulacja Internetu ponad naturalne nagrody. SCARED to wiarygodny i ważny kwestionariusz samooceny, który mierzy objawy zaburzeń lękowych u dzieci (Birmaher i in., 1997). Badania neuropsychologiczne wykazały, że nastolatki z IAD miały znacznie wyższy wynik SCARED niż młodzież bez IAD (Xiuqin i in., 2010). Negatywny związek między wynikami SCARED a mocami łączności wynika z dysfunkcji obwodów kortykostriatalnych, które są zaangażowane w regulację afektywności. Ponadto wyniki znaczących powiązań między siłą połączenia w obwodach kortykostriatalnych i cechami behawioralnymi wskazują, że sieci kortykostriatalne mogą służyć jako predyktor abstynencji lub potencjalnego nowego celu leczenia IAD.

Porównania z nieprawidłowościami funkcjonalnych obwodów kortykostriatalnych w narkomanii

Badania FC stanu spoczynkowego wykazały również silne powiązania między uzależnieniem od narkotyków a nieprawidłowościami czynnościowymi obwodów kortykostriatalnych. Na przykład, zwiększone FC obserwowano między lewym prążkowiem brzusznym a prawym OFC, rozciągając się na rostroventralny ACC w uzależnieniu od kokainy (Wilcox i in., 2011). Siła FC w obrębie PFC prążkowia-grzbietowo-bocznego była dodatnio skorelowana z ilością zażywania kokainy u osób zażywających kokainę, a równowaga między prążkowia-grzbietowym ACC i obwodami prążkowia-przedniego przedczołowego / oczodołowo-czołowego była istotnie związana z utratą kontroli nad używaniem kokainy (Hu i in., 2015). Przewlekłe nadużywanie alkoholu ma również szkodliwy wpływ na funkcje w obwodach kortykostriatalnych. Na przykład prążkowie prążkowane-mOFC FC było upośledzone (Lee i wsp., 2013) i upośledzona łączność czołowo-czołowa wywołała nieprawidłowe podejmowanie decyzji i zahamowanie odpowiedzi i nagrody w uzależnieniu od alkoholu (Park i in., 2010b; Courtney i in., 2013; Forbes i in., 2014). Jeśli chodzi o uzależnienie od nikotyny, zmniejszenie FC pomiędzy prążkowiem brzusznym a grzbietową przednią zakrętu obręczy negatywnie korelowało z ciężkością uzależnienia od nikotynyHong i in., 2009). Ponadto, obserwowano zwiększone FC między jądrem półleżącym a brzusznym / rostalnym ACC i OFC, między prawym ogoniastym a obustronnym środkowym zakrętem czołowym i prawym górnym zakrętem czołowym u pacjentów z przewlekłą heroiną (Ma i in., 2010; Wang i wsp., 2013). Wydaje się zatem, że IAD i uzależnienie od narkotyków są związane w pewnym stopniu z podobnymi nieprawidłowościami funkcjonalnych obwodów kortykostriatalnych w mózgu, które mogą stanowić sygnaturę neuronalną dla tych form uzależnienia.

Ograniczenia

Istnieje kilka ograniczeń, które należy wspomnieć w tym badaniu. Po pierwsze, diagnoza IAD opierała się głównie na wynikach samodzielnych kwestionariuszy, które w niektórych przypadkach mogą potencjalnie prowadzić do klasyfikacji błędów. Dlatego diagnoza IAD musi zostać udoskonalona za pomocą standardowych narzędzi diagnostycznych, aby poprawić niezawodność i trafność. Po drugie, wielkość próby w badaniu była stosunkowo niewielka, a uogólnienie wyników również powinno być ostrożne. Z powodu tego ograniczenia wyniki należy uznać za wstępne i należy je powtórzyć w przyszłych badaniach o większej liczebności próby. Po trzecie, wykluczamy przypadki współwystępujące z substancją i innymi poważnymi zaburzeniami psychicznymi, a wyniki powinny być uogólnione na te grupy z współistniejącym nadużywaniem narkotyków i innymi chorobami psychicznymi. Po czwarte, szczegóły dotyczące czasu trwania choroby nie zostały odnotowane w tym badaniu. Dlatego nie można potwierdzić żadnego związku między deficytami w funkcjonalnych obwodach kortykosteroidalnych a czasem trwania IAD w tym badaniu. Po piąte, ze względu na ograniczoną rozdzielczość danych stanu spoczynku fMRI, badamy FC na podstawie niewielkiej liczby podregionów w prążkowiu, co może prowadzić do niepełnego przedstawienia obwodów czynnościowych kortykostriatalnych. Dlatego też dane fMRI w stanie spoczynku o wysokiej rozdzielczości musiały zostać wykorzystane do rozwiązania tego problemu w przyszłych badaniach. Wreszcie, bez badań prospektywnych, w tym badaniu nie można było znaleźć związku przyczynowego między dysfunkcjami obwodów funkcjonalnych kortykostriatalnych i IAD. Przyszłe badania powinny próbować zidentyfikować związki przyczynowe między IAD a zmienionymi szlakami czynnościowymi korowo-prążkowanymi.

Wnioski

Podsumowując, wykorzystaliśmy analizę FC stanu spoczynkowego w celu zbadania funkcjonalnej architektury kortykostriatalnej u nastolatków z IAD. Wyniki pokazują, że IAD charakteryzuje się upośledzeniem czynnościowych obwodów kortykostriatalnych obejmujących przetwarzanie afektywne i emocjonalne oraz kontrolę poznawczą. Odkrycia sugerują, że IAD może dzielić mechanizmy psychologiczne i neuronalne z innymi rodzajami zaburzeń kontroli impulsów i uzależnieniem od substancji. Ponadto powiązania między siłą połączenia obwodów kortykostriatalnych a pomiarami behawioralnymi wskazują, że obwody kortykostriatalne mogą służyć jako potencjalny nowy cel leczenia dla IAD, a FC kortykostriat może być cenne w dostarczaniu informacji na temat rokowania dla IAD. Nasze wyniki wskazują, że nieprawidłowy stan kory nadnercza w stanie spoczynku może służyć jako in vivo biomarker do testowania nowych, potencjalnie bardziej skutecznych terapii uzależnień od Internetu.

Autorskie Wkłady

FL, YZ, YD, JX i HL byli odpowiedzialni za koncepcję i projekt badania. YZ, LQ i ZZ przyczyniły się do pozyskania danych. FL pomagał w analizie danych i interpretacji wyników. FL opracował rękopis. FL i HL przeprowadzili krytyczną rewizję manuskryptu pod kątem ważnych treści intelektualnych. Wszyscy autorzy krytycznie ocenili treść i zatwierdzili ostateczną wersję do publikacji.

Finansowanie

Praca ta była częściowo wspierana przez Narodowy Program Badań Podstawowych Chin (program 973) nr 2011CB707802 i Fundację Nauk Przyrodniczych Chin (nr 21221064, 81171302 i 81171325) oraz grant Narodowego Programu Badań i Rozwoju w zakresie Kluczowych Technologii nr 2007BAI17B03.

Oświadczenie o konflikcie interesów

Autorzy oświadczają, że badanie zostało przeprowadzone przy braku jakichkolwiek powiązań handlowych lub finansowych, które mogłyby być interpretowane jako potencjalny konflikt interesów.

Przypisy

1. ^ http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm
2. ^ http://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/manual/AlphaSim.pdf

Referencje

Edytowany przez:

Charlotte A. Boettiger, University of North Carolina, USA

Zrecenzowany przez:

Carol Seger, Colorado State University, USA
Sheng Zhang, Uniwersytet Yale, USA