Diferite modificări ale conectivității funcționale în statul de odihnă la fumători și nefumătorii cu dependență de jocuri pe internet (2014)

Biomed Res Int. 2014; 2014: 825787. doi: 10.1155 / 2014 / 825787. Epub 2014 Nov 18.

Chen X¹, Wang Y¹, Zhou Y¹, Sun Y¹, Ding W¹, Zhuang Z¹, Xu J¹, Du Y².

Abstract

Acest studiu a investigat modificările conectivității funcționale în stare de repaus (rsFC) a cortexului cingulat posterior (PCC) la fumători și nefumători cu dependență de jocuri de internet (IGA). Douăzeci și nouă de fumători cu IGA, 22 nefumători cu IGA și 30 controale sănătoase (grupul HC) au suferit o scanare RMN în stare de repaus. Conectivitatea PCC a fost determinată la toți subiecții prin investigarea fluctuațiilor semnalului de frecvență scăzută fMRI folosind o metodă de corelație temporală. În comparație cu nefumătorii cu IGA, fumătorii cu IGA au prezentat scăderea rsFC cu PCC în rectus gyrus. Giroa frontală mijlocie stângă a prezentat o rsFC crescută. Conectivitatea PCC cu rectus gyrus drept s-a dovedit a fi corelată negativ cu scorurile CIAS la fumătorii cu IGA înainte de corectare. Rezultatele noastre au sugerat că fumătorii cu IGA au avut modificări funcționale în zonele creierului legate de motivație și funcția executivă în comparație cu nefumătorii cu IGA.

1. Introducere

Internetul este unul dintre cele mai importante medii pentru comunicare și interacțiune socială în viața modernă. Cu toate acestea, o pierdere a controlului asupra utilizării internetului duce la consecințe negative tulburătoare [1], cum ar fi obsesia pentru jocuri, lipsa relațiilor din viața reală, lipsa de atenție, agresivitatea și ostilitatea, stresul și scăderea realizării academice [2-4]. Acest fenomen comportamental a fost numit dependență de internet (IA) [1] sau „tulburare de utilizare a internetului”. IA constă din cel puțin trei subtipuri: dependența de jocuri de Internet (IGA), preocupări sexuale și mesaje de e-mail / text [5]. În China, cel mai important subtip al IA este IGA [6]. Dovezile clinice sugerează că indivizii cu IA prezintă o serie de simptome și consecințe biopsihice, cum ar fi sănătatea, modificarea stării de spirit, toleranța, simptomele de retragere, conflictul și recidiva, care au fost asociate în mod tradițional cu dependențe legate de substanțe, deși nu provoacă aceleași tip de probleme fizice precum alte dependențe, cum ar fi consumul de alcool sau droguri [7, 8]. Sa raportat că prevalența IA a fost de 10.7 la sută la tinerii din China [9]. Deoarece numărul utilizatorilor de Internet crește rapid, IA a devenit o problemă serioasă de sănătate publică.

Studiile privind diverși factori legați de IA sunt realizate în mod activ pentru a înțelege și rezolva fenomenul dependenței de internet. În lumina dependenței de comportament, cercetătorii au depus eforturi pentru a găsi o asociere între IA și alte comportamente cu probleme care pot duce la dependență, cum ar fi consumul de alcool și abuzul de droguri [10]. Mai multe studii au raportat că riscul de IA este asociat cu o prevalență crescută a dependenței de substanțe [11-13]. Sung și colab. a raportat că riscul de IA a fost asociat cu fumatul de țigări, consumul de alcool, abuzul de droguri și actul sexual în rândul adolescenților coreeni [10]. Ko și colab. [14] a raportat că adolescenții taiwanezi cu IA aveau mai multe șanse de a avea experiență în consumul de substanțe, inclusiv tutun, alcool sau droguri ilicite. Ko și colab., Au descoperit că studenții dependenți de internet și studenții experimentați cu utilizarea substanțelor au caracteristici comune ale personalității, mai vulnerabile la dependență. Rezultate similare în rândul adolescenților greci au fost raportate de Fisoun et al. [15]. Aceste studii au sugerat că adolescenții cu risc ridicat de IA pot avea personalități vulnerabile la orice dependență; aceste personalități au un risc crescut pentru consumul de substanțe și actul sexual, ceea ce poate duce la dependență. Suprapunerea dintre IA și abuzul de substanțe și dependență se poate datora caracteristicilor similare care predispun către regiunile creierului și care răspund la internet sau la consumul de substanțe [11]. Indivizii cu IA și dependența de substanțe au temperamente similare. Mai mult, au fost găsite modificări funcționale similare ale regiunilor creierului, cum ar fi corticile dorsolaterale și orbitofrontale la subiecții cu IGA, dependență de droguri și jocuri de noroc patologice [16, 17]. Sung și colab. a propus să nu fie interpretat că IA provoacă alte comportamente problematice în rândul adolescenților; cu toate acestea, este probabil ca aceiași factori cauzali responsabili de IA să crească riscul de IA la adolescenții care se angajează în alte comportamente cu probleme. Prin urmare, s-a părut rezonabil să se ia în considerare comportamentele cu probleme concomitente, în special fumatul, consumul de droguri, abuzul de droguri și actul sexual, atunci când este vorba de adolescenți cu risc mare de IA10]. Dar, până în prezent, schimbările funcționale ale creierului la subiecții cu IA cu și fără dependență de substanțe rămân neclare. În cercetările noastre anterioare, am găsit modificarea rsFC cu PCC în IGA [18]. Prin urmare, în studiul de față, ne-am propus să stabilim dacă subiecții cu IGA și dependență de substanțe au arătat schimbări mai mari în rsFC comparativ cu cei cu IGA fără dependență de substanțe.

Ultimul deceniu a fost martor la o explozie a numărului de studii de conectivitate funcțională (FC) care folosesc RMN, în mare parte pentru că FC permite explorarea rețelelor la scară largă și a interacțiunilor acestora, astfel se îndreaptă spre o înțelegere la nivel de sistem a funcționării creierului [19, 20]. Acest instrument neuroimagistic emergent a oferit cercetătorilor informații suplimentare și teorii noi stimulate despre substraturile neuronale care stau la baza diferitelor afecțiuni neuropsihiatrice [21]. În studiul de față, am comparat conectivitatea funcțională în stare de repaus (rsFC) cu PCC între fumători și nefumători cu IGA și un grup de control sănătos. Scopurile acestui studiu au fost (1) pentru a detecta diferențele de rsFC cu alterarea PCC la fumători și nefumători cu IGA și (2) pentru a determina dacă au existat relații între rsFC modificat cu PCC și severitatea dependenței de IGA și nicotină.

2. Materiale si metode

2.1. Participanți

La studiul de față au participat douăzeci și nouă de fumători cu IGA, 22 nefumători cu IGA și controale sănătoase 30 (grup HC). Grupurile IGA au fost recrutate de la Departamentul de ambulatoriu din centrul de sănătate mintală din Shanghai. Grupul de control a fost recrutat prin reclame. Toți participanții la grupul de fumat au început să fumeze 2-3 ani înainte de debutul studiului. Subiecții dependenți de nicotină sunt potriviți în special ca grup de comparație pentru IGA, deoarece efectele neurotoxice ale nicotinei sunt limitate în comparație cu cele ale altor medicamente, cum ar fi alcoolul [22, 23].

Un chestionar de bază a fost utilizat pentru a colecta informații demografice precum sexul, vârsta și anul final de școlarizare finalizat. Acest studiu a fost aprobat de Comitetul de Etică al Spitalului Ren Ji, Școala de Medicină, Universitatea Shanghai Jiao Tong. Participanții și părinții lor sau tutorii legali au fost informați despre obiectivele studiului nostru înainte de efectuarea examenelor de imagistică prin rezonanță magnetică (RMN). Consimțământul complet și scris a fost obținut de la părinții sau tutorii legali ai fiecărui participant.

Toți subiecții au fost analizați pentru tulburări psihice cu Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI) [24]. Criteriile de recrutare au fost vârsta de 16-23 ani, sexul masculin și dreptul de a fi. O explicație detaliată a studiului a fost oferită și, ulterior, a fost obținut consimțământul informat de la toți participanții. Toți subiecții au fost intervievați de un psihiatru pentru a confirma diagnosticul de IGA și dependența de nicotină. Criteriile pentru IGA au fost evaluate în conformitate cu chestionarul de diagnostic modificat pentru dependența de internet (adică, YDQ) de Beard și Wolf [25], iar criteriile pentru dependența de nicotină au fost evaluate utilizând întrebările corespunzătoare din Interviul clinic structurat pentru DSM-IV [26]. Niciunul dintre participanții la grupurile de control nu a fumat.

Criteriile de excludere includeau un istoric din oricare dintre următoarele: tulburări de consum de substanțe, altele decât dependența de nicotină, spitalizare anterioară pentru tulburări psihice sau istoric de tulburări psihice majore, boli sau leziuni neurologice, retard mental și intoleranță la imagistica prin rezonanță magnetică.

2.2. Evaluări clinice

Cinci chestionare au fost folosite pentru a evalua caracteristicile clinice ale participanților, și anume, Chen Internet Addiction Scale (CIAS) [27], Auto-Rating Anxiety Scale (SAS) [28], Scala de depresie auto-evaluare (SDS) [29], Barratt Impulsiveness Scale-11 (BIS-11) [30] și Testul Fagerstrom al dependenței de nicotină (FTND) [31]. CIAS, dezvoltat de Chen, conține articole 26 pe o scală Likert în puncte 4; reprezintă severitatea dependenței de Internet. FTND este un chestionar auto-raport de șase articole [31]. Scorurile pot varia de la 0 (nedependente) la 10 (foarte dependente). Toate chestionarele au fost inițial scrise în engleză și apoi traduse în chineză.

2.3. Achiziție RMN

RMN-ul a fost realizat cu ajutorul unui scaner RMN 3T (GE Signa HDxt 3T, SUA). S-a folosit o bobină standard cu umplutură din spumă. În timpul RMN-ului în stare de repaus, subiecții au fost instruiți să țină ochii închiși, să rămână nemișcați, să rămână treji și să păstreze mintea liberă de orice subiect. Pentru imagistica funcțională a fost utilizată o secvență ecou-plană cu gradient. Treizeci și patru de felii transversale (timp de repetare (TR) = 2000ms, ecou timp (TE) = 30ms, câmpul vizual (FOV) = 230 × 230mm, 3.6 × 3.6 × 4au fost obținute mm mm voxel) aliniate de-a lungul liniei anterioare de comisare-comisare posterioară. Fiecare scanare fMRI a durat 440s. Mai multe alte secvențe au fost, de asemenea, achiziționate, inclusiv (1) 3D Rapidul cu gradient de viteză Rapidate secvențe (3D-FSPGR) imagini (TR = 6.1ms, TE = 2.8ms, TI = 450ms, grosimea feliei = 1mm, gap = 0, unghiul flip = 15 °, FOV = 256mm × 256mm, număr de felii = 166, 1 × 1 × 1dimensiunea mm voxel). (2) secvențe de ecou câmp rapid ponderat T1 (TR = 331)ms, TE = 4.6ms, FOV = 256 × 256mm, 34 felii, 0.5 × 0.5 × 4dimensiune voxel mm) și secvențe axiale T3W turbo (2) turbo (TR = 3013)ms, TE = 80ms, FOV = 256 × 256mm, 34 felii, 0.5 × 0.5 × 4dimensiunea mm voxel). Fumătorii cu IGA nu au fumat înainte de scanare.

2.4. Analize statistice

Pentru comparațiile de grup ale măsurilor demografice și clinice, testele ANOVA unidirecționale au fost efectuate folosind SPSS 18 (pachetul statistic pentru științele sociale) pentru a examina diferențele dintre cele trei grupuri, iar testele post-Bonferroni au fost efectuate pentru a examina diferențele dintre fiecare pereche de grupuri. . Un cu două cozi P valoarea 0.05 a fost considerată statistic semnificativă pentru toate analizele.

Scanările RMN structurale ale creierului (imagini ponderate T1 și T2) au fost inspectate de doi neuroradiologi cu experiență. Nu au fost observate anomalii grave în niciunul dintre grupuri. Preprocesarea funcțională a RMN a fost efectuată utilizând Asistentul de procesare a datelor pentru fMRI în stare de repaus (DPARSF V2.3) (Yan & Zang, 2010, http://www.restfmri.net), care se bazează pe un software de mapare a parametrilor statistici (SPM8) (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) și setul de instrumente de analiză a datelor fMRI în stare de repaus (REST, http://www.restfmri.net) [32, 33].

Datele de la fiecare scanare fMRI au conținut puncte de timp 220. Primele volume 10 ale fiecărei serii de timp funcționale au fost aruncate din cauza instabilității semnalului RMN inițial și a adaptării inițiale a participanților la situație, iar imaginile 210 rămase au fost preprocesate. Imaginile au fost apoi corectate pentru sincronizare și redirecționate la prima imagine prin corecția mișcării corpului rigid (datele pacientului care prezintă o mișcare mai mare decât 1mm cu traducere maximă în x, y, Sau z, sau rotația maximă 1 ° despre cele trei axe, au fost aruncate). Niciun participant nu a fost exclus din cauza mișcării. Imaginile funcționale au fost normalizate într-un spațiu standard stereotaxic anatomic din Montreal Neurologic (MNI). Volumele normalizate au fost reampliate la o dimensiune de voxel de 3mm × 3mm × 3mm. Imaginile ecografice au fost netezite spațial folosind un filtru izotrop Gaussian de 4mm lățime completă la jumătate maximă.

Seria de timp din fiecare voxel a fost renunțată pentru a corecta în timp driftul liniar. Opt covariate nocive (predictori din seria timpului pentru substanța albă, lichidul cefalorahidian și cei șase parametri de mișcare) au fost regresate secvențial din seria timpului. Ulterior, filtrarea temporală (0.01 – 0.08)Hz) a fost aplicat pe seriile de timp ale fiecărui voxel pentru a reduce impactul în derivă de joasă frecvență și zgomot de înaltă frecvență [34-37].

Cortexul cingulat posterior (PCC) a atras atenția cercetării recent [38]. Ca o componentă centrală a DMN propus, PCC este implicat în procesele atenționale. Studiile anterioare au demonstrat că neuronii PCC răspund la primirea recompenselor, mărimea și orientarea vizual-spațială [39, 40]. Cercetările noastre anterioare au relevat, de asemenea, că subiecții IGA aveau o densitate mai mică de materie cenușie în cortexul cingulat posterior stâng și conectivitatea cu PCC a fost corelată pozitiv cu scorurile CIAS din PCC dreapta [18, 41]. În plus, Dong și colab. a descoperit că subiecții IGA au prezentat anisotropie fracțională mai mare (FA), indicând o mai mare integritate a materiei albe, în PCC stânga în raport cu controalele sănătoase [42]. Astfel, PCC a fost utilizat în prezentul studiu ca sămânță ROI. Șablonul PCC, care consta din zonele 29, 30, 23 și 31 ale lui Brodmann, a fost selectat ca regiune de interes (ROI) utilizând software-ul WFU-Pick Atlas [43]. Seria de timp a semnalului dependent de nivelul de oxigenare a sângelui în voxelurile din regiunea semințelor a fost medie pentru a genera seria de timp de referință. Pentru fiecare subiect și regiune de semințe, s-a produs o hartă de corelație prin calcularea coeficienților de corelație între seria de timp de referință și seria de timp din toate celelalte voxele cerebrale. Au fost apoi transformați coeficienții de corelație în z folosind Fisher's z-transformarea pentru a îmbunătăți normalitatea distribuției [36]. Individul z-score au fost introduse în SPM8 pentru un singur eșantion t-testarea pentru determinarea regiunilor creierului cu conectivitate semnificativă la PCC în cadrul fiecărui grup. Scorurile individuale au fost, de asemenea, înscrise în SPM8 pentru analiza efectului aleatoriu și au fost efectuate teste ANOVA unice. Corecția multiplă a comparației a fost efectuată folosind programul AlphaSim în pachetul software Analiza funcțională Neuroimages, determinat de simulările Monte Carlo. Hărți statistice ale două probe t- testele au fost create folosind un prag combinat de P <0.05 și o dimensiune minimă a clusterului de 54 voxeli, rezultând un prag corectat de P <0.05. Apoi, s-au efectuat alte analize de interacțiune de grup cu două eșantioane t-testează identificarea regiunilor care prezintă diferențe semnificative de conectivitate la PCC între două grupuri pe baza rezultatului analizei ANOVA prin utilizarea rezultatului F-testați ca mască pentru a limita t-testează regiunile semnificative. Corecția comparației multiple a fost efectuată cu ajutorul programului AlphaSim. Regiunile care prezintă diferențe semnificative statistic au fost mascate pe șabloane de creier MNI.

De asemenea, am examinat relația dintre scorurile CIAS și zFC la fumători și nefumători cu grupul IGA. În primul rând, fiecare grup care a demonstrat diferențe între grupuri într-o comparație de grup de fumători cu IGA versus nefumători cu IGA a fost salvat ca ROI. Apoi, zValorile FC ale fiecărui ROI au fost extrase de software-ul REST. În sfârșit, analiza corelației cu zValoarea FC a fiecărui ROI cu CIAS și FTND la fumătorii cu IGA a fost efectuată. Un cu două cozi P valoarea 0.00625 cu corecție Bonferroni a fost considerată semnificativă statistic.

3. Rezultate si discutii

3.1. Rezultate demografice și clinice

Tabelul 1 listează măsurile demografice și clinice pentru fiecare grup. Nu au existat diferențe semnificative în distribuția vârstei și a anilor de educație în cele trei grupuri. Fumătorii cu IGA aveau CIAS mai mare (P <0.001), SAS (P = 0.002), SDS (P <0.001) și scorurile BIS-11 (P <0.001) decât controalele sănătoase. Nefumătorii cu IGA au avut CIAS mai mare (P <0.001) și scorurile BIS-11 (P <0.001) decât controalele sănătoase. Nu au fost găsite diferențe între subgrupurile IGA la evaluările clinice.

Caracteristicile demografice și de personalitate ale celor trei grupuri.

3.2. Analiza conectivității PCC

3.2.1. Analiza ANOVA cu trei grupuri

Diferența semnificativă de rsFC cu PCC a fost găsită în partea stângă a lobului posterior cerebelos, cortexul calcarin, gyrus temporal inferior, gyr temporal temporal, gyrus occipital mediu, gyr frontal inferior, gyrus prefrontal medial, gyrus unghiular, lobul parietal inferior, gyrus frontal superior, precuneus și gyr frontal superior, precum și partea dreaptă a rectus gyrus, insula, caudate, gyrus occipital mijlociu, gyrus postcentral și lobul parietal superior (Tabelul 2 și Figura 1).

Figura 1

Diferențe semnificative între grupuri în rsFC din diferite regiuni ale creierului cu PCC între fumătorii cu IGA, nefumătorii cu IGA și subiecții HC. Notă: partea stângă a figurii (L) reprezintă partea stângă a participantului, (R) reprezintă partea participantului ...

Rezumatul schimbărilor de conectivitate funcțională în trei grupuri.

3.2.2. Analiza între grupuri a conectivității PCC: fumători cu IGA contra Grupul HC

În comparație cu grupul HC, fumătorii cu IGA au prezentat un plus de rsFC în lobii cerebelosi bilaterali, caudat bilateral și cortexul frontal medial stâng. În plus, a fost redusă rsFC în gyrus-ul temporal temporal bilateral, lobulii parietali superiori bilari, lobul cerebral posterior stâng și girul lingual drept (Tabelul 3 și Figura 2).

Figura 2

Diferențe semnificative între grupuri în rsFC ale diferitelor regiuni ale creierului cu PCC între fumătorii cu subiecți IGA și HC. În comparație cu grupul HC, fumătorii cu IGA au prezentat un plus de rsFC în lobul posterior cerebral bilateral, bilateral ...

Rezumatul modificărilor de conectivitate funcțională la fumători cu IGA în comparație cu grupul HC.

3.2.3. Analiza între grupuri a conectivității PCC: Nefumătorii cu IGA contra Grupul HC

Nefumătorii cu IGA au prezentat rsFC crescut în lobul posterior cerebelului stâng, cortexul prefrontal median stâng, caudatul drept și insula dreaptă, în comparație cu grupul HC. Scăderea rsFC a fost găsită în cortexul calcarin stâng, lobul parietal superior drept, gyrus occipital mijlociu dreapta, girul frontal mediu stâng, precuneus stâng și girul temporal inferior stâng (Tabelul 5 și Figura 3).

Figura 3

Diferențe semnificative între grupuri în rsFC ale diferitelor regiuni ale creierului cu PCC între nefumători cu subiecți IGA și HC. În comparație cu grupul HC, nefumătorii cu IGA au prezentat o rsFC crescută în lobul posterior cerebelului stâng, prefrontal medial stâng ...

Rezumatul modificărilor de conectivitate funcțională la nefumători cu IGA în comparație cu grupul HC.

3.2.4. Analiza între grupuri a conectivității PCC: fumători cu IGA contra Nefumători cu IGA

În comparație cu nefumătorii cu IGA, fumătorii cu IGA au prezentat un plus de rsFC în girul frontal mediu stâng și scăderea rsFC în rectus gyrus (Tabelul 4 și Figura 4).

Figura 4

Diferențe semnificative între grup în rsFC de gyrus frontal mijlociu și rectus gyrus cu PCC între fumători și nefumători cu IGA. În comparație cu nefumătorii cu IGA, fumătorii cu IGA au prezentat o rsFC crescută în partea frontală din partea stângă ...

Rezumatul modificărilor de conectivitate funcțională la fumătorii cu IGA în comparație cu nefumătorii cu IGA.

3.3. Corelația dintre conectivitatea PCC și severitatea dependenței de IGA și nicotină la fumătorii cu grupul IGA

zValorile FC ale rectului gyrus drept cu PCC sunt corelate cu CIAS (r = -0.476, P = 0.009) și FTND (r = -0.125, P = 0.52) la fumătorii cu IGA. Nu a fost găsită o corelație semnificativă în zValorile FC ale girului frontal mijlociu dreapta cu scorul CIAS sau FTND. Nicio corelație semnificativă nu a supraviețuit după corectarea Bonferroni.

3.4. Discuţie

Numeroase studii funcționale de imagistică au detectat posibilele mecanisme neuronale ale IGA și au sugerat să poată împărtăși anomalii psihologice și neurobiologice cu tulburări de dependență cu și fără abuz de substanțe [6, 18, 44-46]. În acord cu rezultatele studiului nostru anterior pe IGA [18], au fost găsite zone similare cu rsFC cu modificări de PCC la fumători și nefumători cu IGA în comparație cu grupul de control din studiul actual, cum ar fi lobul posterior cerebral, caudatul, cortexul frontal medial, lobulii parietali superiori, insula și precuneus. Această constatare a presupus că persoanele IGA cu / fără dependență de substanțe împărtășesc unele modificări funcționale ale creierului similare. Aceste zone ale creierului au fost raportate în studiile anterioare asupra poftelor în IGA. Nucleul caudat contribuie la învățarea obișnuitului stimul-răspuns, unde comportamentul devine automat și, prin urmare, nu mai este condus de relațiile acțiune-rezultat [47]. Insula și lobii frontali mediali sunt activați constant în studiile imagistice ale poftei [48, 49]. De asemenea, a fost sugerat că cerebelul este esențial în pofta indusă de IGA, în special în timpul pregătirii, executării, memoriei de lucru [50], și procedee cu motor fin modulate de sisteme extrapiramidale.

Ideea pe care am dori să o subliniem în acest studiu este că am comparat rsFC cu PCC la subiecții cu IGA cu / fără dependență de nicotină și am constatat că fumătorii cu IGA au prezentat rsFC crescut în girul frontal mediu stâng și au scăzut rsFC în rectul drept girusul. Mai mult, conectivitatea PCC cu rectus gyrus drept a fost corelată negativ cu scorurile CIAS la fumătorii cu IGA înainte de corectare, ceea ce sugera că puterea rsFC dintre PCC și rectus gyrus poate reprezenta severitatea IGA în acest grup și rectus gyrus poate juca un rol important în patogeneza comportamentului dependenței de substanțe combinate. Rectus gyrus face parte din cortexul orbitofrontal (OFC), iar OFC este implicat în evaluarea recompensei stimulilor și reprezentarea explicită a speranței de recompensă pentru substanțe [44], astfel încât recuts gyrus a fost implicat în mod constant în patologia dependenței atât de droguri, cât și de comportament. Hong și colab., [50] a confirmat că adolescenții de sex masculin cu dependență de Internet au scăzut semnificativ grosimea corticală în OFC lateral lateral. Conexiunile extinse ale OFC cu striatul și sistemul limbic sugerează că integrează emoția și conducerea naturală din zonele limbice și subcorticale pentru a evalua valoarea recompensei față de experiența anterioară [51]. OFC creează și menține așteptările privind posibile recompense legate de consolidare [52]. Cortexul pre-frontal dorsolateral (DLPFC) este binecunoscut că este implicat în memoria de lucru [53]. Este conectat cu alte zone corticale și servește pentru a lega experiența senzorială prezentă de memoria experiențelor trecute, pentru a direcționa și genera o acțiune adecvată orientată spre obiectiv [45, 46]. Astfel, atunci când sunt prezente semne de substanță și a fost generată o așteptare pozitivă, DLPFC poate contribui la menținerea și coordonarea reprezentărilor primite din alte regiuni în timpul răspunsului dorit [52]. Cercetările noastre au descoperit că, în comparație cu nefumătorii cu IGA, fumătorii cu IGA au arătat rsFC cu PCC în rectus gyrus, ceea ce sugerează că au o funcție anormală în OFC, ceea ce poate duce la subiecții care au așteptări puternice la jocuri sau nicotină și la creșterea rsFC în DLPFC, presupunând că au deficite în controlul comportamentului adecvat.

În ciuda constatărilor legate de dependența de IGA și de dependența de substanțe combinate, există mai multe limitări asociate cu acest studiu, pe care am dori să-l discutăm. În primul rând, acest studiu s-a concentrat pe subgrupul de jocuri de Internet din IA, dar nu s-au făcut comparații directe cu alte subgrupuri IA; prin urmare, rămâne de investigat cât de bine pot fi extrapolate rezultatele la alte subgrupuri IA, dacă este deloc. În al doilea rând, subiecții cu tulburări psihiatrice majore comorbide sau tulburări de consum de substanțe, altele decât nicotina, au fost excluse în acest studiu. Astfel, există o limitare în generalizarea rezultatelor subiecților dependenței de jocuri online de alte substanțe care utilizează tulburări și tulburări psihiatrice majore. În al treilea rând, studiul de față a fost în secțiune și nu am avut informații despre ordinea debutului IGA și a dependenței de nicotină. Astfel, rsFC cu anomalii PCC la fumători și nefumători cu IGA pot reprezenta vulnerabilități preexistente sau modificări rezultate din IGA sau comportamente / simptome de dependență de nicotină. În al patrulea rând, un grup numai pentru fumători trebuie să fie inclus în studiile viitoare pentru o completare. În al cincilea rând, rezultatele corelației nu au durat când am adoptat comparații multiple (corecția Bonferroni), ceea ce înseamnă că aceasta ar trebui considerată doar ca o analiză exploratorie. Pentru a crește puterea statistică, rezultatele ar trebui repetate cu un eșantion mai mare de subiecți. În cele din urmă, deoarece participanții la studiul de față au fost toți bărbați tineri, este nevoie de lucrări viitoare pentru a determina dacă rezultatele pot fi extinse la alte grupuri de gen și vârstă.

4. Concluzie

În rezumat, rsFC cu PCC oferă un instrument util pentru studierea bolilor neuropsihiatrice polifacetice, cum ar fi dependența la nivel de sisteme de evaluare. Rezultatele noastre sugerează că persoanele IGA cu / fără dependență de substanțe împărtășesc unele modificări funcționale similare în zonele creierului legate de pofta. IGA cu dependență de substanțe a arătat schimbări funcționale în zonele implicate în motivație, cum ar fi rectus gyrus frontal, și sisteme executive, cum ar fi cortexul prefrontal dorsolateral, în comparație cu IGA fără dependență de substanțe. Aceste două domenii pot fi markeri candidați pentru identificarea indivizilor IGA cu și fără dependență de substanțe și ar trebui cercetați în studiile viitoare.

recunoasteri

Această cercetare a fost susținută de Fundația Națională de Științe Naturale din China (nr. 81171325), Fundația Națională de Științe Naturale din China (nr. 81201172), Fundația Națională de Științe Naturale din China (nr. 81371622) și Proiectul de disciplină academică din Shanghai (Proiect) nr. S30203). Finanțatorii nu au mai jucat niciun rol în proiectarea studiului, colectarea și analiza datelor, decizia de publicare sau pregătirea lucrării. Autorii mulțumesc Dr. Zhenyu Zhou și Dr. Yong Zhang de la GE Healthcare pentru sprijinul tehnic acordat.

Conflict de interese

Autorii declară că nu există nici un conflict de interese cu privire la publicarea acestei lucrări.

Contribuția autorilor

Xue Chen, Yao Wang, Yan Zhou și Jianrong Xu au contribuit în egală măsură la această lucrare.

Referinte

1. Ko C.-H., Yen J.-Y., Chen S.-H., Yang M.-J., Lin H.-C., Yen C.-F. Criterii de diagnostic propuse și instrumentul de screening și diagnosticare a dependenței de internet la studenții. Comprehensive Psychiatry. 2009; 50 (4): 378-384. doi: 10.1016 / j.comppsych.2007.05.019. [PubMed] [Cross Ref]

2. Allison SE, von Wahlde L., Shockley T., Gabbard GO Dezvoltarea sinelui în era internetului și a jocurilor de fantezie pentru jocuri de rol. Jurnalul American de Psihiatrie. 2006; 163 (3): 381-385. doi: 10.1176 / appi.ajp.163.3.381. [PubMed] [Cross Ref]

3. Chan PA, Rabinowitz T. O analiză transversală a jocurilor video și a simptomelor tulburării de hiperactivitate cu deficit de atenție la adolescenți. Analele psihiatriei generale. 2006; 5, articolul 16 doi: 10.1186 / 1744-859X-5-16. [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]

4. Jeong EJ, Kim DH Activități sociale, autoeficiență, atitudini de joc și dependență de joc. Cyberpsychology, Behavior, și Social Networking. 2011; 14 (4): 213-221. doi: 10.1089 / cyber.2009.0289. [PubMed] [Cross Ref]

5. Prevalența blocului JJ este subestimată în studiul problematic al utilizării internetului. Spectrele CNS. 2007;12(1):14–15. [PubMed]

6. Dong G., Huang J., Du X. Sensibilitate sporită a recompenselor și scăderea sensibilității la pierderi la persoanele dependente de Internet: un studiu fMRI în timpul unei sarcini de ghicire. Journal of Psychiatric Research. 2011; 45 (11): 1525-1529. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2011.06.017. [PubMed] [Cross Ref]

7. Kuss DJ, Griffiths MD Internet and gaming addiction: o revizuire sistematică a literaturii studiilor de neuroimagistică. Stiinte ale creierului. 2012; 2: 347-374. [Articol gratuit PMC] [PubMed]

8. Byun S., Ruffini C., Mills JE, Douglas AC, Niang M., Stepchenkova S., Lee SK, Loutfi J., Lee J.-K., Atallah M., Blanton M. Dependența de internet: metastazarea 1996- Cercetare cantitativă 2006. Cyberpsychology and Behavior. 2009; 12 (2): 203-207. doi: 10.1089 / cpb.2008.0102. [PubMed] [Cross Ref]

9. Huang H., Leung L. Dependență de mesagerie instant în rândul adolescenților din China: timiditate, înstrăinare și scădere a performanței academice. Cyberpsychology and Behavior. 2009; 12 (6): 675-679. doi: 10.1089 / cpb.2009.0060. [PubMed] [Cross Ref]

10. Sung J., Lee J., Noh H.-M., Park YS, Ahn EJ Asocieri între riscul dependenței de internet și comportamentele problemelor în rândul adolescenților coreeni. Revista coreeană de medicină de familie. 2013; 34 (2): 115-122. doi: 10.4082 / kjfm.2013.34.2.115. [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]

11. Lee YS, Han DH, Kim SM, Renshaw PF Abuzul de substanțe precede dependența de internet. Comportamente de dependență. 2013; 38 (4): 2022-2025. doi: 10.1016 / j.addbeh.2012.12.024. [PubMed] [Cross Ref]

12. Bakken IJ, Wenzel HG, Götestam KG, Johansson A., Øren A. Dependența de internet în rândul adulților norvegieni: un studiu stratificat de probabilitate. Jurnalul Scandinav de Psihologie. 2009; 50 (2): 121-127. doi: 10.1111 / j.1467-9450.2008.00685.x. [PubMed] [Cross Ref]

13. Padilla-Walker LM, Nelson LJ, Carroll JS, Jensen AC Mai mult decât un simplu joc: jocuri video și utilizarea internetului în perioada de vârstă adultă emergentă. Jurnalul de tineret și adolescență. 2010;39(2):103–113. doi: 10.1007/s10964-008-9390-8. [PubMed] [Cross Ref]

14. Ko C.-H., Yen J.-Y., Chen C.-C., Chen S.-H., Wu K., Yen C.-F. Personalitate tridimensională a adolescenților cu dependență de internet și experiență în consumul de substanțe. Jurnalul canadian al psihiatriei. 2006;51(14):887–894. [PubMed]

15. Fisoun V., Floros G., Siomos K., Geroukalis D., Navridis K. Dependența de internet ca un predictor important în detectarea timpurie a consumului de droguri adolescenți - implicații pentru cercetare și practică. Journal of Addiction Medicine. 2012;6(1):77–84. doi: 10.1097/ADM.0b013e318233d637. [PubMed] [Cross Ref]

16. Crockford DN, Goodyear B., Edwards J., Quickfall J., El-Guebaly N. Activitatea cerebrală indusă de Cue la jucătorii patologici. Biologice Psihiatrie. 2005; 58 (10): 787-795. doi: 10.1016 / j.biopsych.2005.04.037. [PubMed] [Cross Ref]

17. Han DH, Hwang JW, Renshaw PF Bupropion tratamentul cu eliberare susținută scade pofta de jocuri video și activitatea creierului indusă de indiciu la pacienții cu dependență de jocuri video pe internet. Psihofarmacologia experimentală și clinică. 2010; 18 (4): 297-304. doi: 10.1037 / a0020023. [PubMed] [Cross Ref]

18. Ding W.-N., Sun J.-H., Sun Y.-W., Zhou Y., Li L., Xu J.-R., Du Y.-S. Modificată conectivitatea funcțională în stare de repaus în rețea implicită la adolescenți cu dependență de jocuri de internet. PLoS ONE. 2013; 8 (3) doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.e59902 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]

19. Bressler SL, Menon V. Rețele de creier pe scară largă în cunoaștere: metode și principii emergente. Tendințe în științele cognitive. 2010; 14 (6): 277-290. doi: 10.1016 / j.tics.2010.04.004. [PubMed] [Cross Ref]

20. van den Heuvel MP, Hulshoff Pol HE Explorarea rețelei cerebrale: o revizuire a conectivității funcționale fMRI în stare de repaus. Neuropsiharmacologia europeană. 2010; 20 (8): 519-534. doi: 10.1016 / j.euroneuro.2010.03.008. [PubMed] [Cross Ref]

21. Menon V. Rețele de creier la scară largă și psihopatologie: un model de rețea triplă unificator. Tendințe în științele cognitive. 2011; 15 (10): 483-506. doi: 10.1016 / j.tics.2011.08.003. [PubMed] [Cross Ref]

22. Mudo G., Belluardo N., Fuxe K. Agoniști ai receptorilor nicotinici ca medicamente neuroprotectoare / neurotrofice. Progresul în mecanismele moleculare. Jurnalul de Transmisie Neurală. 2007;114(1):135–147. doi: 10.1007/s00702-006-0561-z. [PubMed] [Cross Ref]

23. Sullivan EV Sisteme pontocerebelare și cerebelotalamocorticale compromise: speculații asupra contribuțiilor lor la afectarea cognitivă și motorie în alcoolismul nonamnezic. Alcoolismul: clinica si experimentale de cercetare. 2003; 27 (9): 1409-1419. doi: 10.1097 / 01.ALC.0000085586.91726.46. [PubMed] [Cross Ref]

24. Lecrubier Y., Sheehan DV, Weiller E., Amorim P., Bonora I., Sheehan KH, Janavs J., Dunbar GC Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI). Un scurt interviu structurat de diagnostic: fiabilitate și validitate în conformitate cu CIDI. Psihiatria europeană. 1997;12(5):224–231. doi: 10.1016/S0924-9338(97)83296-8. [Cross Ref]

25. Beard KW, Wolf EM Modificarea criteriilor de diagnostic propuse pentru dependența de Internet. Cyberpsychology and Behavior. 2001; 4 (3): 377-383. doi: 10.1089 / 109493101300210286. [PubMed] [Cross Ref]

26. Michael B., Spitzer RL, Gibbon M., Williams JBW Interviu clinic structurat pentru tulburările DDS-IV din Axa I, versiunea clinicianului (SID-CV) Washington, DC, SUA: American Psychiatric Press; 1996.

27. Chen SHWL, Su YJ, Wu HM, Yang PF Dezvoltarea scării de dependențe de internet din China și studiul său psihometric. Societatea Chineză de Psihologie. 2003; 45: 279-294.

28. Zung WW Un instrument de evaluare a tulburărilor de anxietate. psihosomatica. 1971;12(6):371–379. doi: 10.1016/S0033-3182(71)71479-0. [PubMed] [Cross Ref]

29. Zung WW O scară de depresie auto-evaluată. Arhivele de psihiatrie generală. 1965; 12: 63-70. doi: 10.1001 / archpsyc.1965.01720310065008. [PubMed] [Cross Ref]

30. Patton JH, Stanford MS, Barratt ES Structura factorului a baremului de impulsuri Barratt. Jurnalul de Psihologie Clinică. 1995;51(6):768–774. [PubMed]

31. Heatherton TF, Kozlowski LT, Frecker RC, Fagerstrom K.-O. Testul fagerstrom pentru dependența de nicotină: o revizuire a chestionarului de toleranță fagerstrom. The British Journal of Addiction. 1991;86(9):1119–1127. doi: 10.1111/j.1360-0443.1991.tb01879.x. [PubMed] [Cross Ref]

32. Cântecul X.-W., Dong Z.-Y., Long X.-Y., Li S.-F., Zuo X.-N., Zhu C.-Z., He Y., Yan C.- G., Zang Y.-F. REST: un set de instrumente pentru procesarea datelor imagistice cu rezonanță magnetică funcțională în stare de repaus PLoS ONE. 2011; 6 (9) doi: 10.1371 / journal.pone.0025031.e25031 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]

33. Chao-Gan Y., Yu-Feng Z. DPARSF: o cutie de instrumente MATLAB pentru analiza datelor „Pipeline” a RMN-ului în stare de repaus. Frontiere în sistemele Neuroștiințe. 2010; 4: 13. doi: 10.3389 / fnsys.2010.00013. [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]

34. Greicius MD, Krasnow B., Reiss AL, Menon V. Conectivitate funcțională în creierul în repaus: o analiză de rețea a ipotezei modului implicit. Procesele Academiei Naționale de Științe a Statelor Unite ale Americii. 2003; 100 (1): 253-258. doi: 10.1073 / pnas.0135058100. [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]

35. Biswal B., Yetkin FZ, Haughton VM, Hyde JS Conectivitate funcțională în cortexul motor al creierului uman în repaus folosind RMN ecou-planar. Rezonanța magnetică în medicină. 1995; 34 (4): 537-541. doi: 10.1002 / mrm.1910340409. [PubMed] [Cross Ref]

36. Lowe MJ, Mock BJ, Sorenson JA Conectivitate funcțională în imagini echoplanare unice și multislice folosind fluctuații în stare de repaus. NeuroImage. 1998; 7 (2): 119-132. doi: 10.1006 / nimg.1997.0315. [PubMed] [Cross Ref]

37. Rogers P. Psihologia cognitivă a jocurilor de noroc la loterie: o revizuire teoretică. Oficial al studiilor privind jocurile de noroc. 1998; 14 (2): 111-134. doi: 10.1023 / A: 1023042708217. [PubMed] [Cross Ref]

38. Yalachkov Y., Kaiser J., Naumer MJ Studii de neuroimagistică funcțională în dependență: stimuli multisenzoriali de droguri și reactivitate neurală. Neuroștiințe și recenzii biobehaviorale. 2012; 36 (2): 825-835. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2011.12.004. [PubMed] [Cross Ref]

39. McCoy AN, Crowley JC, Haghighian G., Dean HL, Platt ML Semnale de recompensă pentru vaccinare în cortexul cingulat posterior. Neuron. 2003;40(5):1031–1040. doi: 10.1016/S0896-6273(03)00719-0. [PubMed] [Cross Ref]

40. Pearson JM, Hayden BY, Raghavachari S., Platt ML Neuronii în deciziile de explorare a semnalului cortexului cingulat posterior într-o sarcină dinamică de alegere a multiplelor. Curent Biologie. 2009; 19 (18): 1532-1537. doi: 10.1016 / j.cub.2009.07.048. [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]

41. Zhou Y., Lin F.-C., Du Y.-S., Qin L.-D., Zhao Z.-M., Xu J.-R., Lei H. Anomalii ale materiei gri în dependența de internet: a studiu de morfometrie bazat pe voxel. Jurnalul European de Radiologie. 2011; 79 (1): 92-95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025. [PubMed] [Cross Ref]

42. Dong G., deVito E., Huang J., Du X. Imaginile cu tensiune de difuzie dezvăluie anomalii ale cortexului talamus și posterioare cingulate ale dependenților de jocuri de internet. Journal of Psychiatric Research. 2012; 46 (9): 1212-1216. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015. [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]

43. Maldjian JA, Laurienti PJ, Kraft RA, Burdette JH O metodă automatizată pentru interogarea bazată pe atlas neuroanatomice și citoarhitectonice a seturilor de date fMRI. NeuroImage. 2003;19(3):1233–1239. doi: 10.1016/S1053-8119(03)00169-1. [PubMed] [Cross Ref]

44. Ko C.-H., Liu G.-C., Yen J.-Y., Yen C.-F., Chen C.-S., Lin W.-C. Activările creierului atât pentru dorința de joc indusă de cec, cât și pentru pofta de fumat în rândul subiecților comorbiți cu dependența de jocuri de internet și dependența de nicotină. Journal of Psychiatric Research. 2013; 47 (4): 486-493. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2012.11.008. [PubMed] [Cross Ref]

45. Ko CH, Liu GC, Hsiao S., Yen JY, Yang MJ, Lin WC, Yen CF, Chen CS Activități cerebrale asociate cu îndemnul la jocuri de dependență de jocuri online. Journal of Psychiatric Research. 2009; 43 (7): 739-747. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2008.09.012. [PubMed] [Cross Ref]

46. Vanderschuren LJMJ, Everitt BJ Mecanisme comportamentale și neuronale ale căutării compulsive a medicamentelor. European Journal of Pharmacology. 2005; 526 (1-3): 77-88. doi: 10.1016 / j.ejphar.2005.09.037. [PubMed] [Cross Ref]

47. Garavan H., Pankiewicz J., Bloom A., Cho J.-K., Sperry L., Ross TJ, Salmeron BJ, Risinger R., Kelley D., Stein EA Cocaine indusă de Cue râvnă: specificitate neuroanatomică pentru consumatorii de droguri și stimulii medicamentali. Jurnalul American de Psihiatrie. 2000; 157 (11): 1789-1798. doi: 10.1176 / appi.ajp.157.11.1789. [PubMed] [Cross Ref]

48. Reiman EM Aplicarea tomografiei cu emisie de pozitroni la studiul emoțiilor normale și patologice. Jurnalul de psihiatrie clinică. 1997; 58 (supliment 16): 4 – 12. [PubMed]

49. Passamonti L., Novellino F., Cerasa A., Chiriaco C., Rocca F., Matina MS, Fera F., Quattrone A. Alterate circuite cortico-cerebeloase în timpul memoriei de lucru verbal în tremor esențial. Creier. 2011; 134 (8): 2274-2286. doi: 10.1093 / creier / awr164. [PubMed] [Cross Ref]

50. Hong S.-B., Kim J.-W., Choi E.-J., Kim H.-H., Suh J.-E., Kim C.-D., Klauser P., Whittle S., Yucel M., Pantelis C., Yi S.-H. Grosimea corticală orbitofrontală redusă la adolescenții bărbați cu dependență de internet. Funcțiile comportamentale și ale creierului. 2013; 9, articolul 11 doi: 10.1186 / 1744-9081-9-11. [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]

51. Weiss F. Neurobiologie a poftei, recompensă condiționată și recidivă. Opinia curentă în farmacologie. 2005; 5 (1): 9-19. doi: 10.1016 / j.coph.2004.11.001. [PubMed] [Cross Ref]

52. Bonson KR, Grant SJ, Contoreggi CS, Links JM, Metcalfe J., Weyl HL, Kurian V., Ernst M., London ED Sistemele neuronale și pofta de cocaină indusă de cue. Neuropsychopharmacology. 2002;26(3):376–386. doi: 10.1016/S0893-133X(01)00371-2. [PubMed] [Cross Ref]

53. Scherf KS, Sweeney JA, Luna B. Baza creierului schimbării dezvoltării în memoria de lucru visuospatială. Revista de Neuroștiințe cognitive. 2006; 18 (7): 1045-1058. doi: 10.1162 / jocn.2006.18.7.1045. [PubMed] [Cross Ref]