Różnice w szarej materii w przednim zakręcie obręczy i korze oczodołowo u młodych dorosłych z hazardem internetowym: Morfometria powierzchniowa (2018)

J Behav Addict. 2018 Mar 13: 1-10. doi: 10.1556 / 2006.7.2018.20.

Lee D^1,2, Park J³, Namkoong K^1,2, Kim IY³, Jung YC^1,2.

ABSTRACT

Tło i cele

Sugeruje się, że zmieniony proces podejmowania decyzji w zakresie ryzyka/nagrody predysponuje osoby z zaburzeniami związanymi z grami internetowymi (IGD) do poszukiwania krótkotrwałych przyjemności, pomimo długoterminowych negatywnych konsekwencji. Przednia kora obręczy (ACC) i kora oczodołowo-czołowa (OFC) odgrywają ważną rolę w podejmowaniu decyzji o ryzyku/nagrodzie. W badaniu tym zbadano różnice w istocie szarej w ACC i OFC młodych dorosłych z IGD i bez nich, za pomocą morfometrii powierzchniowej (SBM).

Metody

Przebadaliśmy 45 młodych dorosłych mężczyzn z IGD i 35 dopasowanych wiekowo mężczyzn z grupy kontrolnej. Przeprowadziliśmy analizy oparte na obszarze zainteresowania (ROI) dla grubości kory i objętości istoty szarej (GMV) w ACC i OFC. Przeprowadziliśmy także analizę grubości kory mózgowej pod kątem wierzchołków, aby uzupełnić analizę opartą na ROI.

Efekt

Pacjenci z IGD mieli cieńszą korę w prawym donosowym ACC, prawym bocznym OFC i lewej części oczodołu niż w grupie kontrolnej. Znaleźliśmy także mniejszy GMV w prawym ogonowym ACC i lewej części oczodołu u pacjentów z IGD. Cieńsza kora prawego bocznego OFC u osób z IGD korelowała z wyższą impulsywnością poznawczą. Analiza całego mózgu u osób z IGD ujawniła cieńszą korę w prawym dodatkowym obszarze motorycznym, lewym przednim polu oka, górnym płatku ciemieniowym i tylnej korze obręczy.

wnioski

Osoby z IGD miały cieńszą korę i mniejszy GMV w ACC i OFC, które są krytycznymi obszarami dla oceny wartości nagrody, przetwarzania błędów i dostosowywania zachowania. Ponadto w obszarach mózgu związanych z kontrolą behawioralną, w tym w obszarach czołowo-ciemieniowych, kora mózgowa tych osób również była cieńsza. Te różnice w istocie szarej mogą przyczyniać się do patofizjologii IGD poprzez zmianę procesu podejmowania decyzji o ryzyku / nagrodzie i zmniejszoną kontrolę behawioralną.

SŁOWA KLUCZOWE: zaburzenia związane z grami internetowymi; grubość kory; objętość istoty szarej; podejmowanie decyzji o ryzyku/nagrodzie; Morfometria powierzchniowa

PMID: 29529887

DOI: 10.1556/2006.7.2018.20

Od najmłodszych lat (1998b) przedstawili tę koncepcję około dwie dekady temu, uzależnienia behawioralne od czynności związanych z Internetem stały się ważnym problemem zdrowia psychicznego młodych ludzi (Kuss, Griffiths, Karila i Billieux, 2014). Spośród tych zaburzeń zachowania szeroko badane są zaburzenia związane z grami internetowymi (IGD) jako przedmiot dużego zainteresowania (Kuss, 2013). W przypadkach IGD wskazana jest zwiększona wrażliwość na nagrodę i zmniejszona wrażliwość na stratę (Dong, DeVito, Huang i Du, 2012; Dong, Hu i Lin, 2013). Problemy z monitorowaniem błędów (Dong, Shen, Huang i Du, 2013) i trudności w odpowiedniej kontroli zachowania (Ko i in., 2014) są również zgłaszane w IGD. W związku z tym brak równowagi między zwiększonym poszukiwaniem nagrody a zmniejszoną kontrolą behawioralną w IGD sprzyja upośledzeniu podejmowania decyzji o ryzyku / nagrodzie (Dong i Potenza, 2014). W IGD zmieniony proces decyzyjny w zakresie ryzyka/nagrody, który charakteryzuje się deficytami w podejmowaniu decyzji w ryzykownych warunkach i preferencją natychmiastowej nagrody, jest ściśle powiązany z dążeniem do krótkotrwałej przyjemności z gier internetowych, pomimo długoterminowych negatywnych konsekwencji (Pawlikowski & Brand, 2011; Yao i in., 2015).

Metaanaliza procesu decyzyjnego ujawniła, że ​​obszary mózgu związane z korą oczodołowo-czołową (OFC) i przednią korą obręczy (ACC) były najbardziej konsekwentnie zaangażowane w podejmowanie decyzji związanych z ryzykiem/nagrodą (Krain, Wilson, Arbuckle, Castellanos i Milham, 2006). W szczególności uważa się, że OFC przypisuje wartości nagrody wyborom behawioralnym na podstawie postrzeganych lub oczekiwanych rezultatów zachowania (Wallis, 2007). Sugeruje się, że ACC koduje błąd przewidywania nagrody (różnica między przewidywaną nagrodą a rzeczywistym wynikiem) (Hayden, Heilbronner, Pearson i Platt, 2011) i odgrywają kluczową rolę w monitorowaniu błędów i dostosowywaniu zachowań (Amiez, Joseph i Procyk, 2005). Osoby z IGD zgłaszały zmienioną aktywność funkcjonalną ACC i OFC w odpowiedzi na kilka zadań umysłowych, co może wpływać na ich zdolność do podejmowania decyzji związanych z ryzykiem / nagrodą. W poprzednim badaniu obrazowania funkcjonalnego z wykorzystaniem zadania probabilistycznego zgadywania osoby z IGD wykazywały zwiększoną aktywację w OFC w warunkach wzmocnienia i zmniejszoną aktywację w ACC w warunkach utraty (Dong, Huang i Du, 2011). Osoby z IGD wykazały również zmienioną aktywację w ACC i OFC w odpowiedzi na zadanie STROOP, co wskazuje na zmniejszoną zdolność do monitorowania błędów i sprawowania kontroli poznawczej nad swoim zachowaniem (Dong, DeVito, Du i Cui, 2012; Dong, Shen i in., 2013). Warto zauważyć, że ustalenia te są zgodne ze zgłoszonymi zmianami strukturalnymi w OFC i ACC związanymi z IGD (Lin, Dong, Wang i Du, 2015; Yuan i in., 2011). Niedawne badanie, które łączyło projekt przekrojowy i podłużny, wykazało, że deficyty istoty szarej oczodołowo-czołowej są markerem IGD (Zhou i in., 2017). W IGD opisano związek między zmienioną istotą szarą w ACC a dysfunkcjonalną kontrolą poznawczą (IGD).Lee, Namkoong, Lee i Jung, 2017; Wang i in., 2015). Biorąc pod uwagę wpływ zmienionej istoty szarej na funkcjonalną aktywność neuronów (Miód, Kötter, Breakspear i Sporns, 2007), stawiamy hipotezę, że zmieniona istota szara w OFC i ACC przyczynia się do nieprawidłowego podejmowania decyzji o ryzyku / nagrodzie w IGD.

Do badania istoty szarej wykorzystuje się kilka technik neuroanatomicznych, w tym analizę morfometryczną powierzchniową (SBM), która zapewnia czułą metodę pomiaru właściwości morfologicznych mózgu przy użyciu modeli geometrycznych powierzchni korowej (Fischl i in., 2004). Analiza SBM ma wiele potencjalnych zalet w badaniach morfologii kory mózgowej: można ją wykorzystać do pomiaru wzorców fałdowania kory mózgowej (Fischl i in., 2007) i maskowanie tkanek podkorowych (Kim i in., 2005). Ponadto analiza SBM dostarcza istotnych informacji na temat grubości kory mózgowej, podczas gdy porównywalne techniki, takie jak morfometria oparta na wokselach (VBM), ograniczają się do oceny kształtu kory mózgowej.Hutton, Draganski, Ashburner i Weiskopf, 2009). Chociaż badania VBM wykazały regionalne zmiany objętości istoty szarej (GMV) u osób z IGD (Yao i in., 2017), nie przeprowadzono wystarczającej analizy SBM, w tym oceny grubości kory, dla IGD. Niektóre badania SBM wykazały cieńszy OFC u nastolatków z IGD niż w grupie kontrolnej (Hong i in., 2013; Yuan i in., 2013). Nie przeprowadzono jednak analizy SBM młodych dorosłych z IGD. Co więcej, chociaż donoszono, że u nastolatków i młodych dorosłych z IGD występuje mniejsza GMV ACC (Lee i in., 2017; Wang i in., 2015), nie przeprowadzono badań grubości kory ACC. Ponieważ GMV i grubość kory dostarczają różnego rodzaju informacji na temat zaburzeń neuropsychiatrycznych (Lemaitre i in., 2012; Winkler i in., 2010), spekulujemy, że połączone pomiary GMV i grubości kory mogą dać pełniejszy obraz zmienionej istoty szarej w IGD.

Celem tego badania było porównanie istoty szarej ACC i OFC u młodych dorosłych z IGD i bez niej. Korzystając z analizy SBM, przeanalizowaliśmy GMV i grubość kory mózgowej u osób uzależnionych od gier internetowych. Postawiliśmy hipotezę, że młodzi dorośli z IGD będą mieli mniejszy GMV i cieńszą korę w ACC i OFC. Przewidujemy, że te zmiany w istocie szarej korelują ze zwiększoną tendencją do podejmowania decyzji opartych na krótkotrwałych gratyfikacjach, takich jak przyjemność z gry, zamiast na ocenie długoterminowych zagrożeń, takich jak negatywne konsekwencje psychospołeczne. Aby przetestować naszą hipotezę, przeprowadziliśmy analizę opartą na obszarze zainteresowania (ROI), skupioną na ACC i OFC, w celu zbadania GMV i grubości kory u młodych dorosłych z IGD. Następnie wykorzystaliśmy analizy korelacji, aby zbadać związek między zmienioną istotą szarą a cechami klinicznymi IGD. W celu analizy wtórnej przeprowadziliśmy analizę grubości kory mózgowej pod kątem wierzchołków całego mózgu, aby zbadać zmiany grubości kory poza ACC i OFC, jako uzupełnienie analizy opartej na ROI.

Materiały i Metody

Uczestnicy

Rekrutacja uczestników do badania odbywała się za pośrednictwem ogłoszeń w internecie, ulotek i przekazów ustnych. Do badania włączono wyłącznie mężczyzn. Uczestników oceniano pod kątem wzorców korzystania z Internetu i sprawdzano pod kątem IGD za pomocą wcześniej opracowanego testu uzależnienia od Internetu (IAT; Young, 1998a). Uczestnicy, którzy uzyskali co najmniej 50 punktów w teście IAT i zgłosili, że korzystają głównie z Internetu, grając w gry, zostali następnie sklasyfikowani jako kandydaci z diagnozą IGD. Następnie kandydaci przeszli rozmowę prowadzoną przez klinicystę, aby ocenić podstawowe elementy ich uzależnienia, w tym tolerancję, odstawienie, niekorzystne konsekwencje i nadmierne używanie z utratą poczucia czasu (Blokuj, 2008). W związku z tym w badaniu wzięło udział łącznie 80 osób; wśród nich znalazło się 45 dorosłych mężczyzn z IGD i 35 zdrowych mężczyzn w grupie kontrolnej, wszyscy byli praworęczni i byli w wieku od 21 do 26 lat (średnia: 23.6 ± 1.6).

Wszyscy pacjenci przeszli ustrukturyzowany wywiad kliniczny pod kątem zaburzeń z osi I DSM-IV (Po pierwsze, Spitzer i Williams, 1997) w celu oceny obecności poważnych zaburzeń psychicznych oraz koreańską wersję Skali Inteligencji Dorosłych Wechslera (Wechsler, 2014) w celu oceny ilorazu inteligencji (IQ). Biorąc pod uwagę, że IGD często ma współistniejące choroby psychiczne (Kim i in., 2016), wykonaliśmy Inwentarz Depresji Becka (BDI; Beck, Steer i Brown, 1996) w przypadku depresji – Inwentarz Lęku Becka (BAI; Beck, Epstein, Brown i Steer, 1988) pod względem lęku oraz Skala Oceny Wender Utah (WURS; Ward, 1993) w przypadku dziecięcych objawów zespołu nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi (ADHD). Wreszcie, ponieważ IGD jest ściśle związane z wysoką impulsywnością (Choi i in., 2014), wykorzystaliśmy Skalę Impulsywności Barratta – wersja 11 (BIS-11; Patton i Stanford, 1995) w celu sprawdzenia impulsywności. Skala BIS-11 składa się z trzech podskal: impulsywności poznawczej, impulsywności motorycznej i impulsywności nieplanującej. Wszyscy pacjenci w trakcie oceny nie przyjmowali wcześniej leków. Kryteriami wykluczenia dla wszystkich uczestników były poważne zaburzenia psychiczne inne niż IGD, niska inteligencja utrudniająca zdolność do samodzielnego sporządzania raportów, choroba neurologiczna lub medyczna oraz przeciwwskazania do badania MRI.

Pozyskiwanie danych i przetwarzanie obrazu

Dane MRI mózgu zebrano przy użyciu skanera 3T Siemens Magnetom MRI wyposażonego w ośmiokanałową cewkę nagłowną. Strukturalny rezonans magnetyczny o wysokiej rozdzielczości wykonano w płaszczyźnie strzałkowej za pomocą sekwencji echa gradientowego 1D ważonej T3 (czas echa = 2.19 ms, czas powtarzania = 1,780 ms, kąt odchylenia = 9°, pole widzenia = 256 mm, matryca = 256 × 256, grubość przekroju poprzecznego = 1 mm). Wszystkie dane MRI sprawdzano wzrokowo pod kątem obecności artefaktów. FreeSurfer 5.3.0 (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/) zastosowano do analiz SBM grubości kory i GMV. Strumień przetwarzania obejmował usuwanie tkanki innej niż mózgowa przy użyciu podejścia hybrydowego (Ségonne i in., 2004), korekta niejednorodności intensywności (Sanki, Zijdenbos i Evans, 1998), segmentacja tkanki istoty szarej i białej (Dale, Fischl i Sereno, 1999), teselację granicy istoty szarej i białej oraz korekcję topologiczną (Ségonne, Pacheco i Fischl, 2007), inflacja i spłaszczenie powierzchni (Fischl, Sereno i Dale, 1999), przekształcenie w atlas przestrzeni sferycznej (Fischl, Sereno, Tootell i Dale, 1999) i automatyczną parcelację ludzkiej kory mózgowej (Fischl i in., 2004). Grubość kory określano poprzez oszacowanie odległości między granicą istoty szarej i białej (powierzchnia wewnętrzna) a powierzchnią fiolki (powierzchnia zewnętrzna). Dane wygładzono przy użyciu jądra Gaussa o pełnej szerokości 10 mm i połowie maksymalnego jądra Gaussa.

Analiza danych obrazowych

Przeprowadzono analizy oparte na ROI w celu porównania GMV i grubości kory między osobami z IGD i grupą kontrolną. ROI zdefiniowano za pomocą atlasu korowego Desikana–Killiany’ego (Desikan i in., 2006). Obszary ROI obejmowały obie strony ACC (ogonowy/rostralny ACC) i OFC (boczny/przyśrodkowy OFC, pars orbitalis) (ryc. 1). Aby ocenić różnice grupowe (osoby z IGD w porównaniu z grupą kontrolną) w zakresie GMV i grubości kory, za pomocą FreeSurfer ekstrahowano średnie wartości GMV i grubości kory w obrębie każdego ROI. Dla każdego ROI przeprowadziliśmy analizę kowariancji za pomocą SPSS 24.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) dla poziomu istotności p = 05. Wiek, IQ i objętość wewnątrzczaszkowa (ICV) każdego pacjenta wprowadzono jako współzmienne do analizy GMV. Wiek i iloraz inteligencji wprowadzono jako współzmienne w analizie grubości kory mózgowej, ale ICV nie uwzględniono jako współzmiennej, ponieważ poprzednie badania sugerowały, że ICV nie ma wpływu na grubość kory mózgowej (Buckner i in., 2004). Aby ocenić zależności między mózgiem a zachowaniem, przeprowadziliśmy analizę korelacji dla zmian w istocie szarej (GMV i grubość kory w OFC i ACC) oraz skal samoopisowych (IAT i BIS).

Rysunek 1. Regiony zainteresowania (ROI). ROI zdefiniowano według atlasu korowego Desikan-Killiany. Obszary ROI dla przedniej kory obręczy (ACC) obejmowały obie strony ogonowego ACC (zielony) i przedniego ACC (pomarańczowy). Obszary ROI dla kory oczodołowo-czołowej (OFC) obejmowały obie strony bocznego OFC (czerwony), przyśrodkowy OFC (niebieski) i pars orbitalis (żółty)

W celu uzupełnienia analizy ROI przeprowadzono także powierzchniowe analizy całego mózgu pod kątem grubości kory mózgowej, stosując ogólne modele liniowe w module Zapytanie, Projektowanie, Oszacowanie i Kontrast programu FreeSurfer, po sprawdzeniu wieku i IQ każdego pacjenta. Jako badanie eksploracyjne dla całego mózgu, próg tworzenia klastrów jest nieskorygowany p Do porównania wierzchołkowego zastosowano wartość < 005. Zgłosiliśmy wyłącznie klastry ze znaczną liczbą wierzchołków większą niż 200, aby zmniejszyć możliwość generowania fałszywych alarmów (Fung i in., 2015; Wang i in., 2014).

Etyka

Badanie to przeprowadzono zgodnie z wytycznymi dotyczącymi udziału ludzi, ustalonymi przez Instytucjonalną Komisję Rewizyjną na Uniwersytecie Yonsei. Instytucjonalna Komisja Rewizyjna Uniwersytetu Yonsei zatwierdziła badanie. Po pełnym opisaniu zakresu badania wszystkim uczestnikom uzyskano pisemną świadomą zgodę.

Efekt

Charakterystyka demograficzna i kliniczna badanych

Uczestnicy grup kontrolnych i IGD zostali dobrani pod względem wieku i IQ w pełnej skali (tabela 1). Osoby z IGD uzyskały znacznie wyższe wyniki w testach uzależnienia od Internetu (IA) i impulsywności w porównaniu z grupą kontrolną (IAT: p < 001; BIS: p = 012). Ponadto członkowie grupy IGD uzyskali znacznie wyższe wyniki w testach depresji, lęku i objawów ADHD u dzieci w porównaniu ze zdrową grupą kontrolną (BDI: p = 001; BAI: p < 001; WUR: p < 001). Całkowity ICV nie różnił się istotnie pomiędzy grupą kontrolną a pacjentami z IGD (1,600.39 ± 149.09 cm³ dla grupy IA; 1,624.02 ± 138.96 cm³ do kontroli; p = .467).

Tabela 1. Demografia i zmienne kliniczne uczestników

Note. Wartości wyrażono jako średnie ± SD.

^aIloraz inteligencji (IQ) oceniano za pomocą Skali Inteligencji Dorosłych Wechslera.

^bW celu oceny objawów ADHD u dzieci przeprowadzono Skalę Oceny Wender Utah.

Analizy oparte na ROI

Analizy grubości kory oparte na ROI wykazały, że osoby z IGD miały cieńszą korę w prawym donosowym ACC, prawym bocznym OFC i lewej części oczodołu niż kora w grupie kontrolnej (rostralny ACC: p = 011; boczny OFC: p = 021; pars orbitalis: p = 003; Stół 2). Wyniki te pozostały istotne po uwzględnieniu chorób współistniejących (BDI, BAI i WURS) jako współzmiennych (rostralny ACC: p = 008; boczny OFC: p = 044; pars orbitalis: p = 014). Analizy oparte na ROI dla GMV wykazały, że osoby z IGD miały mniejsze GMV w prawym ogonowym ACC i lewej części oczodołu w porównaniu z grupą kontrolną (ogonowy ACC: p = 042; pars orbitalis: p = 021). Wyniki te pozostały istotne w przypadku ogonowego ACC (p = 013) po uwzględnieniu chorób współistniejących (BDI, BAI i WURS) jako współzmiennych, ale nie w pars orbitalis (p = 098). W porównaniu z grupą kontrolną osoby z IGD nie miały większego GMV ani grubszej kory w ROI.

Tabela 2. Region zainteresowania oparty na porównaniu grubości kory i objętości istoty szarej pomiędzy młodymi mężczyznami z zaburzeniami związanymi z grami internetowymi (IGD) i grupą kontrolną (grupa IGD <grupa kontrolna)

Note. Wartości wyrażono jako średnie ± SD.

U osób z IGD cieńsza kora w prawym bocznym OFC istotnie korelowała z wyższymi wynikami impulsywności poznawczej, po uwzględnieniu chorób współistniejących (BDI, BAI i WURS) jako współzmiennych (r = −.333, p = 038; Postać 2). Nie znaleźliśmy statystycznej korelacji między zmianami w istocie szarej, szczególnie mniejszym GMV i cieńszą korą, a wynikami IAT.

Rysunek 2. Analiza korelacji relacji mózg-zachowanie. Częściowa korelacja między grubością kory w prawej bocznej korze oczodołowo-czołowej (OFC) a wynikiem impulsywności poznawczej w skali impulsywności Barratta (BIS) po uwzględnieniu współzmiennych (wiek, IQ, BDI, BAI i WURS). Aby przedstawić częściową korelację, zmienne zostały poddane regresji do współzmiennych przy użyciu regresji liniowej. Wykresy punktowe wygenerowano przy użyciu obliczonych niestandaryzowanych reszt. Grubość kory prawego bocznego OFC istotnie korelowała z impulsywnością poznawczą u osób z IGD (r = −.333, p = .038)

Analiza wierzchołkowa całego mózgu

Analiza grubości kory mózgowej obejmująca wierzchołki całego mózgu wykazała, że ​​osoby z IGD miały cieńszą korę w prawym dodatkowym obszarze motorycznym (SMA; szczytowa współrzędna Talairacha: X = 7, Y = 21, Z = 53; Postać 3A). Ponadto osoby z IGD miały cieńszą korę w lewym przednim polu oka (FEF; szczytowa współrzędna Talairacha: X = −10, Y = 17, Z = 45; Postać 3B), lewa tylna kora obręczy (PCC; współrzędna szczytu Talairacha: X = −9, Y = −30, Z = 40; Postać 3B) i lewy płatek ciemieniowy górny (SPL; współrzędna szczytu Talairacha: X = −15, Y = −62, Z = 61; Postać 3C) niż kontrole. Członkowie grupy IGD nie mieli żadnych obszarów mózgu o grubszej korze w porównaniu z grupą kontrolną.

Rysunek 3. Analiza wierzchołkowa całego mózgu grubości kory mózgowej. Próg statystyczny wynoszący p Do porównania wierzchołkowego zastosowano wartość < 005 (nieskorygowaną). W porównaniu z grupą kontrolną osoby z IGD miały cieńszą korę w (A) prawym dodatkowym obszarze motorycznym (SMA; szczytowa współrzędna Talairacha: X = 7, Y = 21, Z = 53; liczba wierzchołków: 271), (B) lewe czołowe pole oka (FEF; współrzędna szczytu Talairacha: X = −10, Y = 17, Z = 45; liczba wierzchołków: 224) i lewa tylna kora obręczy (PCC; współrzędna szczytu Talairacha: X = −9, Y = −30, Z = 40; liczba wierzchołków: 215) oraz (C) lewy płat ciemieniowy górny (SPL; współrzędna szczytu MNI: X = −15, Y = −62, Z = 61; liczba wierzchołków: 216)

Dyskusja

Korzystając z analizy SBM, porównaliśmy istotę szarą ACC i OFC u młodych dorosłych z IGD z dopasowaną zdrową grupą kontrolną. Nasze odkrycia potwierdzają hipotezę, że młodzi dorośli z IGD mają cieńszą korę mózgową i mniejsze GMV w ACC i OFC niż w grupie kontrolnej. Przeprowadziliśmy analizę opartą na ROI i odkryliśmy, że osoby z IGD mają cieńszą korę w prawym przednim ACC, prawym bocznym OFC i lewej części oczodołu niż w grupie kontrolnej. Wcześniejsze badania wykazały cieńszą korę w bocznej części OFC i części oczodołu u nastolatków z IGD (Hong i in., 2013; Yuan i in., 2013). Badanie to skupiało się na młodych dorosłych i wykazało podobne wyniki w odniesieniu do grubości kory w OFC i w dziobowym ACC. U osób z IGD cieńsza prawa boczna kora OFC korelowała z wyższą impulsywnością poznawczą, odzwierciedlając tendencję do podejmowania decyzji w oparciu o krótkotrwałą satysfakcję. Ponadto odkryliśmy, że osoby z IGD miały mniejszy GMV w prawym ogonowym ACC i lewym pars orbitalis. Odkrycie to jest spójne z wcześniejszymi badaniami VBM, które wykazały, że osoby z IGD mają mniejsze GMV w ACC i OFC (Yuan i in., 2011; Zhou i in., 2011). Podobnie jak w poprzednich badaniach (Hutton i in., 2009; Tomoda, Polcari, Anderson i Teicher, 2012), nasze wyniki dotyczące GMV i grubości kory mózgowej częściowo się pokrywały, ale znaleźliśmy również różnice. Nasze odkrycia sugerują, że grubość kory nie pokrywa się całkowicie z GMV, co wskazuje, że GMV i grubość kory należy rozpatrywać łącznie, aby uzyskać dokładniejszy obraz zmian w istocie szarej.

Ważnym wnioskiem z tego badania jest to, że młodzi dorośli z IGD mają zmiany w istocie szarej w ACC; w szczególności osoby te mają cieńszą prawą korę donosową ACC, a także mniejszy GMV w prawym ogonowym ACC w porównaniu z grupą kontrolną. Część dziobowa ACC bierze udział w reakcjach związanych z błędami, w tym w przetwarzaniu afektywnym, a część ogonowa ACC jest związana z wykrywaniem konfliktu w celu pozyskania kontroli poznawczej (Van Veena i Cartera, 2002). Ponieważ regionalna grubość kory jest powiązana z zachowaniem (Bledsoe, Semrud-Clikeman i Pliszka, 2013; Ducharme i in., 2012), cieńsza kora rostralna ACC w IGD może przyczynić się do braku reakcji na negatywne konsekwencje nadmiernej gry przy użyciu upośledzonego przetwarzania błędów. Ponadto mniejsza wartość GMV ogonowego ACC u osób uzależnionych od gier internetowych może przyczyniać się do utraty kontroli poznawczej nad nadmiernym graniem. Ponadto nasze ustalenia dotyczące różnic w istocie szarej po prawej stronie ACC są zgodne z wcześniejszymi dowodami, że monitorowanie i związana z nim kontrola zachowania jest przeniesiona na prawą półkulę (Stuss, 2011).

Tutaj odkryliśmy, że młodzi dorośli mężczyźni z IGD mieli cieńszą korę w prawym bocznym OFC w porównaniu z grupą kontrolną. Ogólnie rzecz biorąc, OFC przyczynia się do monitorowania wartości nagród przypisanych do różnych decyzji; w szczególności prawa boczna część OFC jest zaangażowana w procesy hamujące, które tłumią wcześniej nagradzane wybory (Elliotta i Deakina, 2005; Elliott, Dolan i Frith, 2000) i promować wybór opóźnionych nagród pieniężnych zamiast nagród natychmiastowych (McClure, Laibson, Loewenstein i Cohen, 2004). Co więcej, ostatnio zaproponowano, że rola prawego bocznego OFC polega na integracji wcześniejszych informacji opartych na wynikach z bieżącymi informacjami percepcyjnymi w celu wysyłania wyprzedzających sygnałów dotyczących nadchodzących wyborów (Nogueira i in., 2017). Ogólnie rzecz biorąc, dowody te sugerują, że prawa strona OFC reguluje podejmowanie decyzji przy użyciu informacji wewnętrznych i zewnętrznych w sposób elastyczny i adaptacyjny. Uszkodzenia bocznego OFC upośledzają podejmowanie decyzji związanych z opóźnioną nagrodą, prowadząc do decyzji krótkoterminowych i impulsywnych (Mar, Walker, Theobald, Eagle i Robbins, 2011). Tutaj grubość kory prawego bocznego OFC u osób z IGD istotnie korelowała z impulsywnością poznawczą, którą definiuje się jako „podejmowanie szybkich decyzji” (Stanford i in., 2009). Ostatnio impulsywność poznawcza była ściśle powiązana z uczeniem się opartym na nagrodach i podejmowaniem decyzji (Cáceres i San Martín, 2017). Dlatego w oparciu o połączenie naszych odkryć i istniejącej literatury spekulujemy, że cieńsza prawa boczna kora OFC uniemożliwia osobom z IGD skuteczną integrację informacji w celu oszacowania wartości nagrody, przyczyniając się w ten sposób do preferencji krótkotrwałych przyjemności i impulsywnego podejmowania decyzji .

Innym ważnym odkryciem było to, że osoby z IGD wykazywały mniejszy GMV i cieńszą korę w lewej części oczodołu w porównaniu z grupą kontrolną. Pars orbitalis znajduje się w przedniej części dolnego zakrętu czołowego, a dolny zakręt czołowy ma tendencję do koaktywacji z bocznym OFC (Zald i in., 2012). Co więcej, pars orbitalis, wraz z innymi obszarami orbitalno-czołowymi, został powiązany z przetwarzaniem informacji związanych z nagrodą i podejmowaniem decyzji (Dixona i Christoffa, 2014). W szczególności wykazano, że lewa strona pars orbitalis jest ściśle połączona ze środkowym zakrętem skroniowym i bierze udział w kontrolowanym poznawczo odzyskiwaniu pamięci (Badre, Poldrack, Paré-Blagoev, Insler i Wagner, 2005). Biorąc pod uwagę, że adaptacyjny wybór reakcji obejmuje strategiczną kontrolę systemu pamięci (Poldracka i Packarda, 2003), zmiany w istocie szarej w lewej części oczodołu mogą utrudniać kierowanie zachowaniem w oparciu o wcześniejsze informacje (Badre’a i Wagnera, 2007). Dlatego w świetle literatury nasze odkrycia sugerują, że mniejszy GMV i cieńsza kora w lewej części oczodołu osób z IGD mogą przyczyniać się do ich niekontrolowanego korzystania z Internetu, upośledzając ich zdolność do dostosowywania swojego zachowania na podstawie wcześniejszych informacji.

W analizie wierzchołków całego mózgu odkryliśmy, że osoby z IGD miały cieńszą korę w prawym SMA, lewym FEF, lewym SPL i lewym PCC w porównaniu z grupą kontrolną. Właściwy SMA odgrywa rolę w łączeniu funkcji poznawczych i zachowań (Nachev, Kennard i Husain, 2008) i jest ważnym obszarem hamowania odpowiedzi (Picton i in., 2007). Aktywność neuronów w PCC jest modulowana przez zmiany środowiska zewnętrznego, a modulacja ta może być powiązana ze zmianą zestawu poznawczego w celu adaptacji behawioralnej (Pearson, Heilbronner, Barack, Hayden i Platt, 2011). FEF i SPL są również kluczowymi obszarami mózgu zaangażowanymi w odgórną kontrolę uwagi (Corbetta i Shulman, 2002). Sugeruje się, że właściwa koordynacja obszarów czołowych i ciemieniowych jest niezbędna w planowaniu działań adaptacyjnych (Andersena i Cui, 2009). Chociaż w tym badaniu ani regiony FEF, ani SPL nie były ROI, sugerujemy, że cieńsza kora w tych obszarach mózgu, szczególnie w obszarach czołowo-ciemieniowych, odgrywa ważną rolę w zmniejszonej kontroli zachowania u osób z IGD. Ta zmniejszona kontrola behawioralna może zmienić proces podejmowania decyzji o ryzyku/nagrodzie, co skutkuje trudnościami w tłumieniu popędów i dążeniu do krótkoterminowej satysfakcji.

Badanie to ma ograniczenia, które należy wziąć pod uwagę. Po pierwsze, stwierdzenie cieńszej kory w ACC i OFC na podstawie analizy opartej na ROI nie zostało potwierdzone w analizie całego mózgu. Spekulujemy, że ta rozbieżność wynikała przede wszystkim z różnic w metodologii. Na przykład analizę opartą na ROI przeprowadzono poprzez obliczenie średniej grubości kory w ręcznie wyznaczonym obszarze, a różnice między grupami zbadano za pomocą późniejszej analizy statystycznej; dla kontrastu, w analizie całego mózgu wykorzystano uogólniony model liniowy do oszacowania różnic między grupami w grubości kory mózgowej w zależności od wierzchołków. Ponieważ podejście oparte na ROI i podejście całego mózgu oferują różne rodzaje informacji, sugeruje się, że te dwie metody się uzupełniają (Giuliani, Calhoun, Pearlson, Francis i Buchanan, 2005). Nasze obecne ustalenia zostaną wyjaśnione w dalszych badaniach mających na celu zmniejszenie błędów w analizach opartych na ROI i analizach wierzchołkowych całego mózgu, w szczególności błędów wynikających z procesów normalizacji przestrzennej. Po drugie, chociaż w tym badaniu zdefiniowano ROI przy założeniu, że zmiany strukturalne w OFC i ACC leżą u podstaw upośledzonego podejmowania decyzji o ryzyku/nagrodzie w IGD, nie przeprowadzono bezpośredniego pomiaru zdolności do podejmowania decyzji za pomocą testów neuropsychologicznych. Dlatego należy dokładnie rozważyć, łącząc nasze wyniki obrazowania z dysfunkcyjnym podejmowaniem decyzji o ryzyku / nagrodzie w IGD. Po trzecie, chociaż diagnozę IGD w tym badaniu przeprowadzono na podstawie skali IAT i wywiadów klinicznych, nie zastosowano kryteriów diagnostycznych IGD DSM-5. Kryteria diagnostyczne DSM-5 IGD są szeroko stosowane, ponieważ w DSM-5 zidentyfikowano IGD jako jeden ze stanów wymagających dalszych badań (Petry & O'Brien, 2013). Aby zgromadzić wiarygodne dowody na IGD, konieczne jest zastosowanie spójnego narzędzia diagnostycznego. Dlatego w przyszłych badaniach IGD należy zastosować kryteria diagnostyczne DSM-5. Po czwarte, chociaż ograniczyliśmy to badanie do osób z IGD, które zgłosiły, że gry online są ich głównym sposobem korzystania z Internetu, większość osób uczestniczyła również w innych działaniach online, w tym w sieciach społecznościowych. Zatem przyszłościowy, połączony projekt badania strukturalnego i funkcjonalnego, który mierzy aktywność neuronów w odpowiedzi na bodźce specyficzne dla gier, wzmocniłby nasze ustalenia. Po piąte, w tym badaniu zastosowaliśmy projekt przekrojowy. Przyszłe badania, w których wykorzystano projekty badań podłużnych do pomiaru zmian grubości kory mózgowej w okresie dojrzewania i wczesnej dorosłości, miałyby sprawdzić, czy istnieje związek przyczynowy między wynikami naszych badań obrazowych a nadmiernym graniem w Internecie. Po szóste, nasza próba do tego badania była niewielka i obejmowała wyłącznie mężczyzn. Zgłaszano różnice między płciami w odniesieniu do cech klinicznych IGD (Ko, Yen, Chen, Chen i Yen, 2005). Aby poszerzyć naszą wiedzę na temat IGD, konieczne będą większe badania obejmujące zarówno mężczyzn, jak i kobiety.

Wnioski

Przeprowadziliśmy analizę SBM młodych dorosłych mężczyzn z IGD, aby zbadać zmiany w istocie szarej w ACC i OFC, które były związane z podejmowaniem decyzji o ryzyku / nagrodzie. Porównanie oparte na ROI z kontrolami wykazało, że osoby z IGD miały cieńszą korę w prawym donosowym ACC, prawym bocznym OFC i lewej części oczodołu oraz mniejszy GMV w prawym ogonowym ACC i lewej części oczodołu. Cieńsza kora w prawym bocznym OFC korelowała z wyższą impulsywnością poznawczą u osób z IGD, zapewniając możliwy wgląd w podejmowanie decyzji w oparciu o krótkotrwałą satysfakcję w IGD. Analiza całego mózgu osób z IGD wykazała, że ​​miały one cieńszą korę w obszarach mózgu związanych z kontrolą behawioralną, w tym w obszarach czołowo-ciemieniowych. Nasze odkrycia sugerują, że zmiany w istocie szarej mogą dostarczyć informacji na temat patofizjologii IGD, odzwierciedlając zmieniony proces podejmowania decyzji o ryzyku/nagrodzie i zmniejszoną kontrolę behawioralną.

Wkład autorów

Badanie wymyślili i zaprojektowali DL i Y-CJ. DL zrekrutował uczestników i napisał manuskrypt. JP przeanalizował i zinterpretował dane. IYK i KN przedstawiły krytyczną rewizję rękopisu i ważnych treści intelektualnych. Wszyscy autorzy mieli pełny dostęp do wszystkich danych w badaniu i ponoszą odpowiedzialność za integralność danych i dokładność analizy danych. Wszyscy autorzy krytycznie przejrzeli i zatwierdzili ostateczną wersję tego manuskryptu do publikacji. IYK i Y-CJ w równym stopniu wnieśli wkład w to badanie jako współautorzy-korespondenci.

Konflikt interesów

Autorzy deklarują brak konfliktu interesów.

Referencje