Nannan Pan1 †, Yongxin Yang2 †, Xin Du1, Xin Qi1, Guijin Du3, Yang Zhang1, Xiaodong Li3* și 
Quan Zhang1*- 1Departamentul de Radiologie și Laboratorul-cheie Tianjin de Imagistică Funcțională, Spitalul General al Universității Medicale Tianjin, Tianjin, China
- 2Departamentul de Psihologie, Linyi Spitalul Poporului al IV-lea, Linyi, China
- 3Departamentul de Radiologie, Spitalul Poporului Linyi, Linyi, China
Odată cu dezvoltarea internetului, un număr tot mai mare de adolescenți joacă excesiv jocul online, ceea ce duce la efecte adverse asupra indivizilor și societății. Studiile anterioare au demonstrat modificarea volumului de substanță cenușie (GMV) la persoanele cu tulburări de joc pe Internet (IGD), dar relația dintre tendința de IGD și GMV în creierul întreg este încă neclară la adolescenți. În studiul de față, imagistica anatomică cu rezoluție înaltă a fost efectuată la 67 de adolescenți de sex masculin care au jucat joc online; și testul de dependență de Internet al lui Young (IAT) a fost efectuat pentru a testa tendința la IGD. Biblioteca de software FMRIB (FSL) a fost utilizată pentru a calcula corelațiile bazate pe voxel între scorul GMV și IAT după controlul pentru vârsta și anii de educație. GMV ale girului postcentral bilateral (postCG), girului precentral bilateral (preCG), precuneului drept, cortexului midcingulat stâng posterior (pMCC), lobului parietal inferior stâng (IPL) și girului frontal mediu drept (MFG) au fost corelate negativ cu scorul IAT. Corelația a existat încă între scorul IAT și GMV-urile postCG bilaterale, preCG stânga, pMCC stânga și MFG dreapta după controlul timpului total de joc online. Atunci când participanții au fost împărțiți în două grupuri în funcție de scorul IAT, GMV-urile acestor regiuni cerebrale legate de IAT au fost mai mici în subgrupul scor IAT ridicat (scor IAT> 50) decât în subgrupul scor IAT scăzut (scor IAT ≤50). Rezultatele noastre au sugerat că GMV-urile din regiunile creierului implicate în procesul senzorimotor și controlul cognitiv au fost asociate cu tendința IGD. Aceste descoperiri pot duce la noi ținte pentru prevenirea și tratarea IGD.
Introducere
În ultimele decenii, Internetul a jucat un rol important în viața noastră. Cu toate acestea, din ce în ce mai mulți adolescenți navighează pe Internet și joacă excesiv joc online, ceea ce are ca rezultat efecte adverse asupra adolescenților înșiși și asupra societății. Un studiu epidemiologic a demonstrat că tulburarea jocurilor pe Internet (IGD), un subtip de dependență de Internet (IA) (1), a fost o problemă foarte frecventă de sănătate mintală în rândul adolescenților chinezi (2). Prin urmare, tot mai multe studii s-au axat pe neuromanismul IGD și au avut ca scop să contribuie la prevenirea și tratamentul IGD.
Neuroimaginarea structurală a creierului ar putea fi utilizată pentru a investiga mecanismele creierului cu privire la trăsăturile personale individuale (3-5). Studiile structurale anterioare au descoperit că persoanele cu IGD au prezentat anomalii structurale în materia cenușie (GM), cum ar fi scăderea volumului de materie cenușie (GMV) sau densitatea GM în mai multe zone corticale și subcortice (6-11) și creșterea GMV în regiunile frontale și temporale (8, 12). Aceste studii au sugerat că mai multe zone ale creierului în regiunile frontale, temporale, parietale și subcortice, cum ar fi striatum ventral, au fost asociate cu IA, ceea ce a contribuit la înțelegerea neuromanchimismelor IA. Cu toate acestea, majoritatea studiilor anterioare sa axat doar pe IA sau IGD diagnosticate prin chestionar clinic, cum ar fi testul de dependenta de Internet (IAT), si au comparat diferentele de comportament si functia si structura creierului intre indivizii IGD si controalele sanatoase. De fapt, nu toți indivizii care joacă joc online suferă de IGD (13). Prin urmare, este necesară investigarea corelațiilor structurale în jocurile online cu diferite nivele de tendință la IGD, nu numai persoanele cu diagnostic IGD.
Recent, trei studii s-au axat în mod direct pe asociațiile neuronale ale tendinței de evaluare a impactului. Wen și Hsieh (14) a explorat relația dintre conexiunile funcționale ale creierului și nivelul IA într-un grup de adulți tineri (19-29 ani) și a constatat că două rețele care au constat în principal din regiuni frontale au fost corelate cu tendința de evaluare a impactului. Li și colab. (15) au raportat că structura și conectivitatea funcțională a cortexului prefrontal doroslateral drept au fost corelate pozitiv cu scorul IAT într-un grup de adulți tineri sănătoși (ani 18-27). Un studiu realizat de Kühn (16) a relevat faptul că GMV din regiunile creierului din cadrul rețelei fronto-striatal a corelat cu utilizarea excesivă a Internetului evaluată prin scorul IAT. În plus, studiile anterioare au demonstrat, de asemenea, că modificările GMV au fost legate de gravitatea dependenței jocurilor online în subiecții IGD. De exemplu, un studiu realizat de Weng et al. a demonstrat că GMV-urile cortexului orbitofrontal și insulei bilaterale corelate au fost corelate pozitiv cu gravitatea dependenței de joc online la subiecții IGD (7). Cai și colab. a raportat creșterea GMV a nucleului accumbens asociată cu scorul IAT la indivizii IGD (17). Un studiu realizat de Zhou et al. a arătat că GMV mai mic în cortexul orbitofrontal drept a fost legat de gradul sporit de dependență a jocurilor de noroc online în rândul jucătorilor de pe Internet (18). Aceste studii au demonstrat că structurile și funcțiile creierului au fost asociate cu nivelul IA. Cu toate acestea, relația dintre tendința de IGD și GMV în întreaga creier nu a fost încă evaluată în mod clar la adolescenți (14-18 ani). Adolescentul dintre vârstele 14 și 18 este într-o perioadă critică de dezvoltare psihologică și este predispus la dependență și la efecte adverse (19, 20). Multe studii privind dependența de substanțe au acordat o atenție deosebită adolescenților cu vârste cuprinse între 14 și 18 (21, 22). Un studiu de mare eșantion a demonstrat că IGD este foarte frecventă în studenții chinezi de elementar și gimnazial cu o incidență de 22.5% în rândul acelor studenți care joacă jocuri online (2). Prin urmare, este mai necesară investigarea corelațiilor structurale ale creierului cu tendința de IGD la adolescenți (ani 14-18).
Mai mult, studiile anterioare au demonstrat că jocul online pe termen lung ar putea duce la reorganizarea structurală a creierului în jocurile online (12, 23, 24). GMV-urile din cortexul prefrontal ventrolateral, cortexul prefrontal doroslateral, zona motorului suplimentar și cortexul cingular anterior rostral au fost corelate cu durata jocului online la adolescenții cu tulburare de IA (6, 25). Prin urmare, dacă durata jocului online influențează relația dintre GMV și tendința de IGD merită studiată.
În studiul de față, au fost recrutați adolescenți de sex masculin 67 (ani 14-18) care au jucat jocuri online. Analiza de corelație bazată pe voxel a fost efectuată pentru a detecta regiunile creierului asociate scorului IAT înainte și după controlul timpului total de joc online. Pe baza studiilor anterioare, circuitele prefrontal-striatale sunt strâns legate de dependență. Striatum ventral a participat la procesul de învățare și recompensare a obiceiurilor implicate în dependență (26, 27) și efectul redus de control al cortexului prefrontal asupra procesului de recompensare este unul dintre mecanismele dependenței (28, 29). Prin urmare, am presupus că tendința IGD poate fi asociată cu regiunile creierului legate de controlul cognitiv (cortexul prefrontal) și procesul de recompensare (striatum ventral). Acest studiu poate duce la noi obiective pentru prevenirea și tratarea IGD la adolescenți.
Materiale și metode
Subiecții
Șasezeci de adolescenți dreptaci (14-18 ani, media 15.54 ± 0.14) care au jucat joc online au fost recrutați în acest studiu. Douazeci de participanti la 67 au fost studentii unei scoli de sanatate si 47 de participanti la 67 au fost adolescentii ale caror parinti le-au dus la un psihiatru din cauza posibilei IGD. Toți participanții au primit educație pentru anii 6-12, de la școala primară până la liceul superior. Toți participanții au cheltuit mai mult decât 80% din timpul online pentru a juca joc online. Doar adolescenți de sex masculin au fost înscriși în acest studiu deoarece un număr relativ mic de femei joacă jocuri online și suferă de IGD (2, 30). Criteriile de excludere au inclus următoarele: abuzul de alcool sau dependența de droguri; existența oricărei boli neurologice sau psihiatrice, cum ar fi insomnia, migrenele, tinitusul și tulburarea hiperactivă cu deficit de atenție; antecedente de boli fizice, cum ar fi traumatisme cerebrale, tumori cerebrale sau epilepsie evaluate în funcție de evaluările clinice și dosarele medicale; Rezistență la IRM; și anomalii vizibile la RMN convențional. Studiul prezent a fost aprobat de Comitetul de etică al Spitalului General al Universității Medicale din Tianjin, iar toți participanții și tutorii lor au oferit consimțământul în scris, în conformitate cu orientările instituționale.
Chestionar
Testarea dependenței de Internet a fost utilizată pentru a evalua severitatea tendinței de IGD în acest studiu. IAT este alcătuită din elemente 20, iar răspunsurile la aceste întrebări au fost descrise ca scor 1-5 (1 = "rar" la 5 = "întotdeauna") (31). Scorul total al elementelor 20 măsoară gravitatea dependenței de Internet. Experiența jocului online a fost evaluată de un chestionar de auto-raport care pune la îndoială durata și cantitatea jocului. Timpul total de joc online a fost calculat ca ore pe zi, înmulțit cu zilele de joc online. Coeficientul de inteligență (IQ) al tuturor participanților a fost testat utilizând Matrice progresive Standard Raven. Anxietatea și depresia au fost textate utilizând scala de auto-evaluare a anxietății (SAS) și scala de auto-evaluare a depresiei (SDS).
RMN structural
Imaginile structurale au fost obținute utilizând un scanner Siemens 3.0 T (Magnetom Verio, Siemens, Erlangen, Germania). S-au obținut o serie de imagini anatomice sagitale de înaltă rezoluție 192 contiguoase, folosind o secvență ecodă gradientă rapidă-ecodă tridimensională T1 cu următorii parametri: TR = 2000 ms, TE = 2.34 ms, TI = 900 ms, unghiul de înclinare = 9 °, FOV = 256 mm × 256 mm, grosimea plăcii = 1 mm, dimensiunea matricei = 256 × 256.
Voxel-Based Morphometry (VBM) Analiza
Toate imaginile structurale au fost preprocesate cu caseta de instrumente VBM81 a SPM8 (Departamentul de Wellcome din Imaging Neuroscience, Londra, Marea Britanie)2 care rulează pe MATLAB R2010a (Math Works Inc., Sherborn, MA, SUA). A fost efectuată corecția geometrică tridimensională în timpul reconstrucției imaginilor. După aceasta, imaginile indirecte ale tuturor participanților au fost segmentate în GM, materia albă (WM) și lichidul cerebral spinal (CSF), iar segmentele GM au fost normalizate la modelul Institutului de Neurologie de la Montreal prin înregistrarea anatomică difeomorfă prin algebra expusă DARTEL) (32). Imaginile GM înregistrate au fost apoi modulate prin împărțirea Jacobianului câmpului warp pentru a corecta expansiunea sau contracția locală. Nucleul izotrop gaussian cu lățimea totală de 8 mm la jumătate maxim a fost adoptat pentru a netezi imaginile modificate GM. Imaginea medie a GM normalizată de la toți participanții a fost utilizată pentru a crea o mască GM al cărei prag a fost stabilit la o valoare de 0.3 (au fost selectați pixeli cu valori ale fracției GM calculate> 30%). Apoi masca GM a fost utilizată ca mască explicită pentru analiza statistică pentru a exclude pixelii cu valori de probabilitate GM scăzute.
Analiza statistică
Analiza de regresie multiplă a fost efectuată pentru a explora corelația dintre GMV și scorul IAT pentru toți participanții după ce au controlat vârsta și anii de învățământ. Metoda de permutare non-parametrică (33) a fost realizat prin intermediul instrumentului randomizat comandat în Biblioteca de Software FMRIB (FSMR)3. Analiza de îmbunătățire a clusterelor fără prag (TFCE) a fost efectuată deoarece combină gradul de clasificare și înălțimea într-o singură statistică și nu necesită o alegere arbitrară a pragului de formare a grupurilor (34). Corelația dintre GMV și scorul IAT a fost evaluată utilizând testarea neparametrică bazată pe permutare cu permutări aleatorii 5,000. Pragul statistic pentru semnificație a fost definit la P <0.01. Pentru a clarifica dacă durata jocului online a afectat corelația dintre GMV și IAT, s-a efectuat din nou o analiză de regresie multiplă în ceea ce privește Voxel atunci când s-a adăugat timpul total de joc online ca o covariabilă deranjantă.
Clusterele cu corelație între scorul GMV și scorul IAT au fost definite ca regiuni de interes (ROI), iar GMV-ul mediu din fiecare ROI a fost extras. Analiza de corelație bazată pe ROI a fost efectuată între scorul mediu GMV și scorul IAT după controlul pentru vârsta și anii de educație. Apoi, toți participanții au fost împărțiți în două subgrupuri, grupul cu scor IAT ridicat (scor IAT> 50, N = 30) și grupul scăzut de scor IAT (scor IAT ≤50, N = 37). Diferența dintre GMV dintre cele două subgrupe a fost testată prin analiza General Linear Model, controlând vârsta și anii de educație. Nivelurile de semnificație au fost stabilite la ambele P <0.05.
REZULTATE
Participantii au avut un scor mediu de 46 pe IAT care a fost folosit pentru a evalua tendinta IGD. Subiecții au cheltuit pe zi medie 5.5 h / zi în ceea ce privește jocurile online și au durat luni 56. Caracteristicile clinice și demografice sunt enumerate în Tabelul 1.
Tabelul 1. Caracteristicile participantului.
Analiza de corelație a analizei Voxel a arătat că GMV-urile gyri postrectrale bilaterale (postCG), gyriul precentral bilateral (preCG), precuneusul drept, cortexul midcingul posterior stâng (pMCC), lobul parietal inferior stâng (IPL) girusul frontal mijlociu drept (MFG) a fost semnificativ corelat cu scorul IAT (Figura 1; Masa 2). Figura 2 arată corelațiile bazate pe ROI dintre GMV și scorul IAT. După ce timpul total de joc al jocului online a fost adăugat ca un covariat neplăcut, corelația a existat încă între IAT și GMV din postcog bilaterale, preCG stânga, pMCC stânga și MFG dreapta 3; Masa 3).
Figura 1. Regiunile creierului care prezintă structură negativă se corelează cu scorul de dependență la Internet (IAT) în adolescenții jucători online. Scorul IAT a fost corelat negativ cu volumele de materie cenușie (GMV) ale gyrelor bilaterale postcentrale, gyriului precentral bilateral, precuneusului drept, cortexului cingulat mijlociu stâng posterior, lobul parietal inferior stâng și girusului frontal mijlociu frontal. Numerele de sub imaginile sunt coordonatele Institutului de Neurologie din Montreal z-axă. Bara de culoare reprezintă -logul p.
Tabelul 2. Regiunile creierului au prezentat corelații structurale cu scorul de dependență la Internet (IAT).
Figura 2. Analiza de corelație bazată pe regiuni de interes (ROI) între volumul de materie cenușie (GMV) și scorul de teste de dependență la Internet (IAT). Reziduul a fost utilizat deoarece vârsta și anii de educație au fost controlați în timpul analizei corelației.
Figura 3. Regiunile creierului care prezintă structură negativă se corelează cu scorul de dependență la Internet (IAT) în adolescenții jucători online, după ce au controlat timpul total de joc online. Scorul IAT a fost corelat negativ cu volumele de materie cenușie (GMV) ale gyri-ului postcentral bilateral, gyrusul stâng al precentrului, cortexul cingulat medial stâng la mijloc și girosca frontală mijlocie frontală. Numerele de sub imaginile sunt coordonatele Institutului de Neurologie din Montreal z-axă. Bara de culoare reprezintă -logul p.
Tabelul 3. Regiunile au prezentat corelații structurale cu scorul de dependență la Internet (IAT), după ce au controlat timpul total de joc online.
După cum se vede în tabel 4, când participanții au fost împărțiți în cele două subgrupuri în funcție de scorul IAT, subgrupul cu scor IAT ridicat (scor IAT> 50) a avut GMV mai mic în cele șapte din cele opt regiuni comparativ cu subgrupul cu grup scorul IAT scăzut (scor IAT ≤ 50) (P <0.05).
Tabelul 4. Regiuni de interes bazate pe comparație (ROI) a volumului materiei cenușii (GMV) între cele două subgrupe.
Discuție
În studiul de față, asocierea dintre tendința GMV și IGD a fost evaluată în întregul creier la adolescenții jucători online. După ce au controlat efectul timpului total de joc online, GMV-urile postcog bilaterale, preCG-ul stâng, pMCC-ul stâng și MFG-ul drept erau încă corelate negativ cu tendința IGD. Adolescenții cu GMV inferior în regiunile creierului legați de procesul senzorimotor și de controlul cognitiv au avut o tendință IGD mai mare.
A fost în concordanță cu ipoteza că GMV în MFG, ca parte a cortexului prefrontal implicat în controlul cognitiv (35, 36), a fost corelat negativ cu tendința IGD. Anomaliile structurale și funcționale au fost raportate pe larg la persoanele cu IGD (37-40). De exemplu, mai puțină activare în cortexul prefrontal a fost găsită în IA (40). Studiile anterioare au demonstrat densitatea GM mai scăzută și GMV în cortexul prefrontal la indivizii IGD (37, 39). Amplitudinea mai mică a fluctuațiilor de frecvență joasă în MFG dreapta a fost, de asemenea, revelată la indivizii IGD (41). Activarea anormală în cortexul prefrontal a fost de asemenea întâlnită în indivizii dependenți de droguri, cum ar fi utilizatorii de marijuana și abuzatorii abuzivi de cocaină (42-44). Schimbări similare în conectivitatea funcțională a cortexului prefrontal au fost evidențiate la persoanele cu dependență de alcool și persoanele cu IGD (45, 46). Aceste studii au demonstrat că starea structurală sau funcțională a cortexului prefrontal a fost asociată cu dependența. În acest studiu, GMV-ul MFG drept a fost corelat negativ cu scorul IAT și a fost mai mic în subgrupul de scoruri IAT înalt decât cel din subgrupul scăzut de scor IAT. Anormalitatea structurală în MFG adecvată ar putea duce la deprecierea controlului cognitiv în jocurile online. Ca urmare, jucătorii de jocuri online nu puteau controla jocul lor online problematic și au prezentat o tendință mai mare la IGD.
În mod incoerent cu ipoteza, nu am găsit GMV al striatumului ventral corelat cu scorul IAT. Striatumul ventral este o regiune critică legată de dependență și, de obicei, prezintă o activare anormală la persoanele cu dependență (26, 27). În studiul nostru, ne-am concentrat pe jucători adolescenți online, dar nu numai pe indivizii IGD, ceea ce ar putea fi o posibilă explicație a rezultatului negativ al striatumului ventral. Cu toate acestea, acest rezultat negativ ar trebui verificat în studiul viitor cu o mărime mare a eșantionului.
În mod neașteptat, preCG, postCG și pMCC implicate în procesul senzorimotor au prezentat corelații negative cu scorul IAT. PreCG a jucat un rol major în planificarea și conducerea motorului (47). Adolescența este o perioadă critică de dezvoltare neuronală și este susceptibilă de a fi afectată de factorii de mediu. Studiile anterioare au demonstrat că consumul de alcool și de droguri ar putea schimba GMV în creierul în dezvoltare al adolescenților (48). Un studiu a arătat că utilizarea mai lungă a metamfetaminei a fost asociată cu reducerea GMV în preCG (49). În studiul nostru, GMV de preCG a fost mai scăzut în subgrupul de scoruri IAT înalt decât în subgrupul scăzut de scor IAT. Considerând că prevenirea și suprimarea acțiunii este asociată conceptual cu cortexul motor primar (50), GMV scăzut de preCG poate fi legată de tendința IGD. PostCG constă din cortexul senzorial primar și este implicat în integrarea informațiilor senzoriale (24). Corelația negativă dintre GMV a scorului postCG și scorul IAT înseamnă cel mai mic GMV din această regiune la persoanele cu scor IAT mai mare. Conexibilitatea anormală a funcției post-coagulare a fost observată la adolescenți cu IGD (51). De asemenea, scăderea GMV și grosimea corticală a postCG au fost, de asemenea, relevate, la utilizatorii de heroină (52) și adolescenții cu dependență de jocuri online (53). Tulburările post-GC pot duce la anomalii în primirea, prelucrarea și integrarea semnalelor relevante ale corpului și pot să nu conducă comportamentul continuu legat de excitare, atenție, stres, recompensă și condiționare și, în cele din urmă, asociate cu dependența (54). În acest studiu, corelațiile structurale negative cu scorul IAT au fost de asemenea găsite în pMCC stânga. PMCC prezintă o conectivitate funcțională extinsă cu regiuni ale creierului implicate în rețeaua senzorimotor (55, 56) și are un rol important în procesarea integrării senzorimotorii și a controlului motorului (57). Zonele senzorimotor nu numai că controlează aspectele de bază ale mișcării, dar pot, de asemenea, influența comportamentul uman (58). Proprietățile funcționale ale rețelei senzorimotorii pot fi relevante pentru comportamentele automatizate / compulsive în dependență (59). S-au raportat, de asemenea, afectări ale cortexului senzorimotor la persoanele cu dependență de cocaină (60, 61) și ingestia de alcool (62). Luate impreuna, reducerea GMV-urilor in preCG, postCG si pMCC poate fi asociata cu anomaliile retelei senzorimotorii si este asociata in continuare cu tendinta IGD.
În studiul de față, corelațiile negative dintre scorul IAT și GMV-urile preCG / postCG dreapta, IPL stânga și precuneusul drept au dispărut după ce au controlat efectul timpului total de joc al jocului online. PreCG / postCG a fost implicat în procesul senzorimotor (63); IPL și precuneusul drept au fost strâns legate de prelucrarea vizuală și intenționată (64-66). Procesul de joc necesită ca jucătorii să acorde atenție maximă modificării minuscule a ecranului pentru o lungă perioadă de timp, apoi leziorează capacitatea lor vizuală (65), care ar putea avea o relație cu reducerea GMV în regiunile vizuale legate de atenție. Studiile anterioare au demonstrat scăderea GMV de precuneus (8) și grosimea corticală scăzută a IPL (53) la persoanele cu dependență de jocuri online. Rezultatele noastre au arătat că reducerea GMV în unele regiuni ale creierului legate de atenția vizuală și procesul senzorimotor a fost influențată de timpul total de joc online, și anume a avut un efect cumulat de joc online.
Mai multe limitări trebuie notate în studiul nostru. În primul rând, deși s-au descoperit unele corelații între GMV creierului și scorul IAT, cauzalitatea nu poate fi clarificată în această analiză de corelare. Valoarea GMV inferioară observată la adolescenții cu scor IAT mai mare poate fi rezultatul jocului excesiv de joc online sau al unei afecțiuni preexistente care este sensibilă la IGD. În al doilea rând, IAT este un chestionar subiectiv și sunt necesare metode mai obiective pentru evaluarea tendinței de IGD. În al treilea rând, timpul total de a juca jocuri online a fost doar o măsură probabilă și ar putea să nu fie suficient de precisă. În al patrulea rând, nu am putut exclude efectul genului de joc asupra rezultatelor, care ar trebui să fie luate în considerare în viitorul studiu. În cele din urmă, numai adolescenți de sex masculin au fost recrutați în studiul nostru. Prin urmare, concluziile prezente se limitează la jucători de sex masculin adolescenți online.
Concluzie
În acest studiu, corelația structurală cu tendința IGD a fost investigată într-un grup de jucători online de adolescenți. GMV din regiunile creierului legate de procesul senzorimotor și de controlul cognitiv s-au găsit a fi asociate cu scorul IAT. GMV inferior al regiunilor legate de procesul senzorimotor și de controlul cognitiv ar putea atribui tendința ridicată a IGD, care ar putea conduce la noi obiective pentru prevenirea și tratarea IGD la adolescenți.
Declarație de etică
Studiul prezent a fost aprobat de Comitetul de etică al Spitalului General al Universității Medicale din Tianjin, iar toți participanții și tutorii lor au oferit consimțământul în scris, în conformitate cu orientările instituționale.
Contribuțiile autorului
NP, YY, XL și QZ. XQ, XD, GD, YZ și QZ au efectuat cercetări. YY a fost implicată în evaluarea clinică. NP, YZ, GD și QZ au analizat datele. NP, YZ, XL, YY și QZ au scris hârtia.
Declarația privind conflictul de interese
Autorii declară că cercetarea a fost efectuată în absența oricăror relații comerciale sau financiare care ar putea fi interpretate ca un potențial conflict de interese.
Note de subsol
Referinte
1. Blocați JJ. Probleme pentru DSM-V: dependența de Internet. Am J Psihiatrie (2008) 165(3):306–7. doi:10.1176/appi.ajp.2007.07101556
2. Li Y, Zhang X, Lu F, Zhang Q, Wang Y. Dependența de Internet în rândul studenților de la elementar și gimnaziu din China: un studiu reprezentativ la nivel național. Cyberpsychol Behav Soc Netw (2014) 17(2):111–6. doi:10.1089/cyber.2012.0482
3. Hayakawa YK, Sasaki H, Takao H, Mori H, Hayashi N, Kunimatsu A, și colab. Anomaliile structurale ale creierului la femeile cu depresie subclinică, așa cum reiese din morfometria bazată pe voxel și imagistica tensorului de difuzie. J Affect Disord (2013) 144(3):263–8. doi:10.1016/j.jad.2012.10.023
4. Takeuchi H, Taki Y, Sassa Y, Hashizume H, Sekiguchi A, Nagase T, și colab. Volumul materiei regionale gri și albe asociat cu interferența Stroop: dovezi din morfometria bazată pe voxel. Neuroimage (2012) 59(3):2899–907. doi:10.1016/j.neuroimage.2011.09.064
5. Liu F, Guo W, Yu D, Gao Q, Gao K, Xue Z și colab. Clasificarea răspunsurilor terapeutice diferite ale tulburării depresive majore cu metoda de analiză a modelului multivariat bazată pe scanări structurale MR. PLoS One (2012) 7(7):e40968. doi:10.1371/journal.pone.0040968
6. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, Yang X și colab. Anomalii microstructurale la adolescenți cu tulburări de dependență de Internet. PLoS One (2011) 6(6):e20708. doi:10.1371/journal.pone.0020708
7. Weng CB, Qian RB, Fu XM, Lin B, Han XP, Niu CS și colab. Materialul gri și anomaliile legate de materia albă în dependența de jocuri online. Eur J Radiol (2013) 82(8):1308–12. doi:10.1016/j.ejrad.2013.01.031
8. Soare Y, Soare J, Zhou Y, Ding W, Chen X, Zhuang Z, și colab. Evaluarea modificărilor microstructurii in vivo în materia cenușie utilizând DKI în dependența de jocuri de noroc pe Internet. Behav Brain Funct (2014) 10:37. doi:10.1186/1744-9081-10-37
9. Ko CH, Hsieh TJ, Wang PW, Lin WC, Yen CF, Chen CS, și colab. Densitatea materiei cenușii modificate și întreruperea conectivității funcționale a amigdalei la adulți cu tulburări de joc pe Internet. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psihiatrie (2015) 57:185–92. doi:10.1016/j.pnpbp.2014.11.003
10. Lin X, Dong G, Wang Q, Du X. Materia cenușie anormală și volumul materiei albe în "dependenții de jocuri de noroc pe internet". Addict Behav (2015) 40:137–43. doi:10.1016/j.addbeh.2014.09.010
11. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR și colab. Anomalii de substanță gri în dependența de Internet: un studiu de morfometrie pe bază de voxel. Eur J Radiol (2011) 79(1):92–5. doi:10.1016/j.ejrad.2009.10.025
12. Kuhn S, Gleich T, Lorenz RC, Lindenberger U, Gallinat J. Jocul super mario induce plasticitatea creierului structural: modificările de materie cenușie rezultate din antrenamentul cu un joc video comercial. Mol psihiatrie (2014) 19(2):265–71. doi:10.1038/mp.2013.120
13. Przybylski AK, Weinstein N, Murayama K. Tulburarea de jocuri pe Internet: investigarea relevanței clinice a unui nou fenomen. Am J Psihiatrie (2017) 174(3):230–6. doi:10.1176/appi.ajp.2016.16020224
14. Wen T, Hsieh S. Analiza bazată pe rețea relevă o conectivitate funcțională legată de tendința de dependență de Internet. Front Hum Neurosci (2016) 10:6. doi:10.3389/fnhum.2016.00006
15. Li W, Li Y, Yang W, Zhang Q, Wei D, Li W și colab. Structurile creierului și conectivitatea funcțională asociate cu diferențele individuale în tendința Internetului la adulții tineri sănătoși. Neuropsychologia (2015) 70:134–44. doi:10.1016/j.neuropsychologia.2015.02.019
16. Kuhn S, Gallinat J. Brains online: corelații structurale și funcționale ale utilizării obișnuite a internetului. Addict Biol (2015) 20(2):415–22. doi:10.1111/adb.12128
17. Cai C, Yuan K, Yin J, Feng D, Bi Y, Li Y și colab. Striatum morfometria este asociată cu deficitele de control cognitiv și gravitatea simptomelor în tulburările jocurilor de pe Internet. Brain Imaging Behav (2016) 10(1):12–20. doi:10.1007/s11682-015-9358-8
18. Zhou F, Montag C, Sariyska R, Lachmann B, Reuter M, Weber B, și colab. Deficitul de substanță cenușie orbitofrontală ca marker al tulburărilor jocurilor de pe Internet: o convergență a dovezilor dintr-un design transversal și perspectiv longitudinal. Addict Biol (2017). doi: 10.1111 / adb.12570
19. Ac-Nikolic E, Zaric D, Niciforovic-Surkovic O. Prevalența dependenței de internet în rândul elevilor din Novi Sad. Srp Arh Celok Lek (2015) 143(11–12):719–25. doi:10.2298/SARH1512719A
20. Gonzalvez MT, Espada JP, Orgiles M, Morales A, Sussman S. Dependența de nicotină ca mediator al efectelor proiectului EX pentru a reduce consumul de tutun în rândul savanților. Front Psychol (2016) 7:1207. doi:10.3389/fpsyg.2016.01207
21. Colby SM, Nargiso J, Tevyaw TO, Barnett NP, Metrik J, Lewander W, și colab. Îmbunătățirea interviurilor motivate comparativ cu sfatul scurt privind renunțarea la fumat adolescent: rezultate dintr-un studiu clinic randomizat. Addict Behav (2012) 37(7):817–23. doi:10.1016/j.addbeh.2012.03.011
22. Thanki D, Domingo-Salvany A, Barrio Anta G, Sanchez Manez A, Llorens Aleixandre N, Suelves JM și colab. Alegerea instrumentului de screening contează: cazul unui screening problematic de canabis în populația spaniolă de adolescenți. ISRN Addict (2013) 2013:723131. doi:10.1155/2013/723131
23. Kuhn S, Romanowski A, Schilling C, Lorenz R, Morsen C, Seiferth N, și colab. Baza neurală a jocurilor video. Transl Psihiatrie (2011) 1:e53. doi:10.1038/tp.2011.53
24. Tanaka S, Ikeda H, Kasahara K, Kato R, Tsubomi H, Sugawara SK și colab. Drept volum parietal posterior mai mare în experții în joc de acțiune video: un studiu de morfometrie bazat pe comportament și voxel (VBM). PLoS One (2013) 8(6):e66998. doi:10.1371/journal.pone.0066998
25. Lee D, Namkoong K, Lee J, Jung YC. Valoare anormală a materiei cenușii și impulsivitate la adulții tineri cu tulburări de jocuri pe internet. Addict Biol (2017). doi: 10.1111 / adb.12552
26. Ashby FG, Turner BO, Horvitz JC. Cortexul și ganglionii bazali contribuie la învățarea obișnuită și automatizarea. Tendințe Cogn Sci (2010) 14(5):208–15. doi:10.1016/j.tics.2010.02.001
27. Volkow ND, Wang GJ, Fowler JS, Tomasi D, Telang F. Dependență: Dincolo de circuitele de recompensare a dopaminei. Proc Natl Acad Sci SUA (2011) 108(37):15037–42. doi:10.1073/pnas.1010654108
28. Walter M, Wang Y, Yin Y, Sun YW, Zhou Y, Chen X, și colab. Scăderea conectivității funcționale intermitente la nivelul lobului prefrontal la adolescenți cu tulburări de jocuri pe Internet: un studiu primar care utilizează fMRI în stare de repaus. PLoS One (2015) 10(3):e0118733. doi:10.1371/journal.pone.0118733
29. Koob GF, Volkow ND. Neurocircuitarea dependenței. Neuropsychopharmacology (2009) 35(1):217–38. doi:10.1038/npp.2009.110
30. Yu L, Shek DT. Dependența de Internet în adolescenții din Hong Kong: un studiu pe trei ani longitudinal. J Pediatr Adolesc Gynecol (2013) 26(3 Suppl):S10–7. doi:10.1016/j.jpag.2013.03.010
31. Young KS. Prins în rețea: cum să recunoască semnele de dependență de pe Internet - și o strategie câștigătoare pentru recuperare. Evaluare (1998) 21(6):713–22.
32. Ashburner J. Un algoritm rapid de înregistrare a imaginilor difeomorfice. Neuroimage (2007) 38(1):95–113. doi:10.1016/j.neuroimage.2007.07.007
33. Nichols TE, Holmes AP. Testele de permutare nonparametrică pentru neuroimaginarea funcțională: un primer cu exemple. Hum Brain Mapp (2002) 15(1):1–25. doi:10.1002/hbm.1058
34. Smith SM, Nichols TE. Reducerea clusterilor fără prag: rezolvarea problemelor de netezire, dependența de prag și localizarea în inferența clusterului. Neuroimage (2009) 44(1):83–98. doi:10.1016/j.neuroimage.2008.03.061
35. Rd MDA, Cohen JD, Stenger VA, Carter CS. Disocierea rolului cortexului cingular prefrontal dorsollateral și anterior în controlul cognitiv. Ştiinţă (2000) 288(5472):1835. doi:10.1126/science.288.5472.1835
36. Yuan P, Raz N. Cortexul prefrontal și funcțiile executive la adulții sănătoși: o meta-analiză a studiilor neuroimagistice structurale. Neurosci Biobehav Rev (2014) 42(5):180–92. doi:10.1016/j.neubiorev.2014.02.005
37. Wang H, Jin C, Yuan K, Shakir TM, Mao C, Niu X, și colab. Modificarea volumului materiei cenușii și a controlului cognitiv la adolescenții cu tulburări de joc pe internet. Frontul Behav Neurosci (2015) 9:64. doi:10.3389/fnbeh.2015.00064
38. Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Lin WC, et al. Activarea creierului pentru inhibarea răspunsului sub distragerea jocului în jocurile de jocuri pe internet. Kaohsiung J Med Sci (2014) 30(1):43–51. doi:10.1016/j.kjms.2013.08.005
39. Choi J, Cho H, Kim JY, Jung DJ, Ahn KJ, Kang HB și colab. Modificările structurale în cortexul prefrontal mediază relația dintre tulburarea jocurilor pe Internet și starea de spirit deprimată. Sci Rep (2017) 7(1):1245. doi:10.1038/s41598-017-01275-5
40. Seok JW, Lee KH, Sohn S, Sohn JH. Substraturi neurale de luare a deciziilor riscante la persoanele cu dependență de Internet. Aust NZJ Psihiatrie (2015) 49(10):923–32. doi:10.1177/0004867415598009
41. Park SY, Kim SM, Roh S, Soh MA, Lee SH, Kim H, și colab. Efectele unui program de tratare a realității virtuale pentru dependența de jocuri online. Comput Metode Programe Biomed (2016) 129:99–108. doi:10.1016/j.cmpb.2016.01.015
42. Bolla K, Ernst M, Kiehl K, Mouratidis M, Eldreth D, Contoreggi C, și colab. Dysfuncția corticală prefrontală la abuzatorii abuzivi de cocaină. J Neuropsychiatry Clin Neurosci (2004) 16(4):456. doi:10.1176/jnp.16.4.456
43. Bolla KI, Eldreth DA, Matochik JA, Cadet JL. Substraturi neurale de luare a deciziilor defectuoase la utilizatorii abstinenți de marijuana. Neuroimage (2005) 26(2):480–92. doi:10.1016/j.neuroimage.2005.02.012
44. Bolla KI, Eldreth DA, Londra ED, Kiehl KA, Mouratidis M, Contoreggi C, și colab. Tulburarea cortexului orbitofrontal la abuzatorii abstinenților de cocaină efectuând o sarcină decizională. Neuroimage (2003) 19(3):1085. doi:10.1016/S1053-8119(03)00113-7
45. Ge X, Sun Y, Han X, Wang Y, Ding W, Cao M, și colab. Diferența în conectivitatea funcțională a cortexului prefrontal dorsolateral între fumătorii cu dependență de nicotină și persoanele cu tulburări de jocuri pe internet. BMC Neurosci (2017) 18(1):54. doi:10.1186/s12868-017-0375-y
46. Han JW, Han DH, Bolo N, Kim B, Kim BN, Renshaw PF. Diferențe în conectivitatea funcțională între dependența de alcool și tulburarea jocurilor pe Internet. Addict Behav (2015) 41:12–9. doi:10.1016/j.addbeh.2014.09.006
47. Nock NL, Dimitropolous A, Tkach J, Frasure H, von Gruenigen V. Reducerea activării neuronale la indicii de alimente cu conținut ridicat de calorii la supraviețuitorii obezi ai cancerului endometrial după o intervenție comportamentală a stilului de viață: un studiu pilot. BMC Neurosci (2012) 13:74. doi:10.1186/1471-2202-13-74
48. Squeglia LM, Grey KM. Alcoolul și consumul de droguri și creierul în curs de dezvoltare. Curr Psychiatry Rep (2016) 18(5):46. doi:10.1007/s11920-016-0689-y
49. Hall MG, Alhassoon OM, Stern MJ, Wollman SC, Kimmel CL, Perez-Figueroa A, și colab. Anomalii de substanță gri în pacienții dependenți de cocaină față de pacienții dependenți de metamfetamină: o meta-analiză neuroimagistică. Am J Abuz de alcool de droguri (2015) 41(4):290–9. doi:10.3109/00952990.2015.1044607
50. Stinear CM, Coxon JP, Byblow WD. Cortexul motor primar și prevenirea mișcărilor: în cazul în care se întâlnesc opririle merg. Neurosci Biobehav Rev (2009) 33(5):662–73. doi:10.1016/j.neubiorev.2008.08.013
51. Zhang JT, Yao YW, Li CS, Zang YF, Shen ZJ, Liu L, și colab. Modificată conectivitate funcțională a starii de odihnă a insulei la adulții tineri cu tulburări de joc pe internet. Addict Biol (2016) 21(3):743–51. doi:10.1111/adb.12247
52. Gardini S, Venneri A. Materia cenușie redusă în insula posterioară ca vulnerabilitate structurală sau diateză față de dependență. Brain Res Bull (2012) 87(2–3):205–11. doi:10.1016/j.brainresbull.2011.11.021
53. Yuan K, Cheng P, Dong T, Bi Y, Xing L, Yu D, și colab. Anormalități în grosimea corticală în adolescența târzie cu dependență de jocuri online. PLoS One (2013) 8(1):e53055. doi:10.1371/journal.pone.0053055
54. Paulus MP, Stewart JL. Interocepția și dependența de droguri. Neuropharmacology (2014) 76 (Pt B): 342-50. doi: 10.1016 / j.neuropharm.2013.07.002
55. Picard N, Strick PL. Zonele cu motor ale peretelui medial: o revizuire a localizării lor și activarea funcțională. Cereb Cortex (1996) 6(3):342–53. doi:10.1093/cercor/6.3.342
56. Yu C, Zhou Y, Liu Y, Jiang T, Dong H, Zhang Y și colab. Segregarea funcțională a cortexului cingular uman este confirmată de parcelarea neuroanatomică bazată pe conectivitate funcțională. Neuroimage (2011) 54(4):2571–81. doi:10.1016/j.neuroimage.2010.11.018
57. Wang D, Zhou Y, Zhuo C, Qin W, Zhu J, Liu H, și colab. Conectarea funcțională modificată a subregiunilor cingulate în schizofrenie. Transl Psihiatrie (2015) 5:e575. doi:10.1038/tp.2015.69
58. Casartelli L, Chiamulera C. Calea motorie: implicațiile clinice ale înțelegerii și modelarea acțiunilor cu sistemul motor la autism și dependența de droguri. Cogn afectează Behav Neurosci (2016) 16(2):191–206. doi:10.3758/s13415-015-0399-7
59. Gremel CM, Lovinger DM. Asociativ și senzorimotor cortico-bazal bazei de rotație a ganglionilor în efectele drogurilor abuzate. Genele Brain Behav (2017) 16(1):71–85. doi:10.1111/gbb.12309
60. Porrino LJ, Lyons D, Smith HR, Daunais JB, Nader MA. Administrarea de cocaină autoadministrează o implicare progresivă a domeniilor striate, limbic, de asociere și senzorimotor. J Neurosci (2004) 24(14):3554–62. doi:10.1523/JNEUROSCI.5578-03.2004
61. Hanlon CA, Wesley MJ, Roth AJ, Miller MD, Porrino LJ. Pierderea lateralității la utilizatorii cronici cronici: o investigație fMRI a controlului senzorimotor. Psihiatrie Res (2010) 181(1):15–23. doi:10.1016/j.pscychresns.2009.07.009
62. Nikolaou K, Critchley H, Duka T. Alcoolul afectează substraturile neuronale ale inhibării răspunsului, dar nu și a procesării perceptuale a stimulilor care semnalizează un răspuns la stop. PLoS One (2013) 8(9):e76649. doi:10.1371/journal.pone.0076649
63. White LE, Andrews TJ, Hulette C, Richards A, Groelle M, Paydarfar J, și colab. Structura sistemului senzorimotor uman. I: morfologia și cytoarchitectura sulcusului central. Cereb Cortex (1997) 7(1):18–30. doi:10.1093/cercor/7.1.18
64. Cavanna AE, Trimble MR. Precinus: o analiză a anatomiei sale funcționale și a comportamentului corelat. Creier (2006) 129(Pt 3):564–83. doi:10.1093/brain/awl004
65. Feng Q, Chen X, Sun J, Zhou Y, Sun Y, Ding W, și colab. Compararea la nivel de voxel a imaginilor de rezonanță magnetică prin perfuzie magnetică marcată prin rotație arterială la adolescenți cu dependență de jocuri pe Internet. Behav Brain Funct (2013) 9(1):33. doi:10.1186/1744-9081-9-33
66. Due DL, Huettel SA, Hall WG, Rubin DC. Activarea în circuitele neuronale mezolimbice și visuospațiale generate de indicii de fumat: dovezi din imagistica prin rezonanță magnetică funcțională. Am J Psihiatrie (2002) 159(6):954–60. doi:10.1176/appi.ajp.159.6.954
;
