Disfuncționalitatea rețelei funcționale a creierului în tulburarea dependenței de Internet: un studiu de rezonanță magnetică funcțională de rezonanță magnetică (2014)

Abstract

Tulburarea de dependență de pe Internet (IAD) este din ce în ce mai recunoscută ca o tulburare de sănătate mintală, în special în rândul adolescenților. Patogeneza asociată cu IAD, totuși, rămâne neclară. În acest studiu, ne propunem să explorăm caracteristicile funcționale encefalice ale adolescenților IAD în repaus folosind datele de imagistică prin rezonanță magnetică funcțională. Am adoptat o abordare grafică-teoretică pentru a investiga eventualele întreruperi ale conectivității funcționale în ceea ce privește proprietățile rețelei, inclusiv lumenul redus, eficiența și centralizarea nodală pe adolescenții 17 cu adolescenți cu IAD și 16 care au fost corelate socio-demografic cu cele sănătoase. Au fost efectuate teste parametrice corelate cu rata descoperire falsă pentru a evalua semnificația statistică a diferențelor topologice de rețea la nivel de grup. În plus, a fost efectuată o analiză de corelare pentru a evalua relațiile dintre conectivitatea funcțională și măsurile clinice din grupul IAD. Rezultatele noastre demonstrează că există o perturbare semnificativă în conexomul funcțional al pacienților cu IAD, în special între regiunile situate în lobii frontali, occipitali și parietali. Legăturile afectate sunt conexiuni pe distanțe lungi și inter-emisferice. Deși se observă modificări semnificative pentru valorile nodale regionale, nu există nicio diferență în topologia rețelei globale între IAD și grupurile sănătoase. În plus, analiza de corelație demonstrează că anomaliile regionale observate sunt corelate cu severitatea IAD și evaluările clinice comportamentale. Constatările noastre, care sunt relativ consecvente între atlasele definite anatomic și funcțional, sugerează că IAD provoacă perturbări ale conectivității funcționale și, mai important, că astfel de perturbări ar putea avea legătură cu tulburări comportamentale.

Referirea: Wee CY, Zhao Z, Yap PT, Wu G, Shi F, și colab. (2014) Disfuncționalitatea rețelei funcționale cerebrale în tulburarea dependenței de Internet: un studiu de rezonanță magnetică funcțională de rezonanță magnetică. PLoS ONE 9 (9): e107306. doi: 10.1371 / journal.pone.0107306

Editor: Satoru Hayasaka, Scoala de Medicina Wake Forest, Statele Unite ale Americii

Primit: Ianuarie 20, 2014; Admis: August 11, 2014; Publicat în: 16 Septembrie, 2014

Drepturi de autor: © 2014 Wee și colab. Acesta este un articol cu ​​acces deschis, distribuit în termenii lui Creative Commons Attribution License, care permite utilizarea, distribuirea și reproducerea nerestricționată în orice mediu, cu condiția ca autorul și sursa originale să fie creditate.

Finanțarea: Această lucrare a fost susținută parțial de subvențiile Institutelor Naționale de Sănătate (NIH) EB006733, EB008374, EB009634, AG041721 și CA140413, precum și de Fundația Națională pentru Științe Naturale din China (81171325) și Programul Național de Cercetare și Dezvoltare pentru Tehnologie cheie 2007BAI17B03 Finanțatorii nu au avut niciun rol în proiectarea studiului, colectarea și analiza datelor, decizia de publicare sau pregătirea manuscrisului.

Concurente: Autorii au declarat că nu există interese concurente.

Introducere

S-a raportat că utilizarea excesivă a internetului poate duce la alte caracteristici socio-comportamentale similare cu cele găsite în dependența de substanțe și jocurile de noroc patologice [1], [2]. Odată cu creșterea numărului de utilizatori de internet din ultimele decenii, această problemă a fost considerată tot mai mult o problemă gravă de sănătate publică [3]. Dependențele de Internet și dependențele legate de computere în general par a fi un fenomen larg răspândit, care afectează milioane de indivizi din Statele Unite și din străinătate, cu cele mai mari rate de incidență în rândul adolescenților și studenților din regiunile în curs de dezvoltare din Asia [3]-[7]. Efectul supraexpunerii la internet în timpul adulților tineri are o importanță clinică și socială deosebită, deoarece adolescența este o perioadă de schimbări semnificative în neurobiologia legată de luarea deciziilor [8] și astfel prezintă o susceptibilitate mai mare la tulburări afective și dependență [9]-[11]. De la munca de seminar de Young [2], dependența de internet a atras atenția semnificativă din partea sociologilor, psihologilor, psihiatrilor și educatorilor.

Caracteristicile clinice ale problemelor comportamentale legate de utilizarea internetului au fost descrise în diverse criterii de diagnostic, incluzând tulburarea de dependență de internet (IAD) [12], utilizarea patologică a internetului [13], și utilizarea problematică a internetului [14]. IAD a fost clasificat ca o tulburare de control al impulsurilor, deoarece implică utilizarea maladaptivă a internetului fără nici o intoxicare, similară cu jocurile de noroc patologice. IAD manifestă caracteristici similare ale altor dependențe, inclusiv dezvoltarea dificultăților academice, financiare și profesionale ca urmare a comportamentului de dependență și a problemelor în dezvoltarea și menținerea relațiilor personale și familiale. Persoanele care suferă de IAD vor petrece mai mult timp în singurătate, ceea ce afectează, la rândul lor, funcționarea socială normală. În cele mai grave cazuri, pacienții pot prezenta disconfort fizic sau probleme medicale, cum ar fi sindromul de tunel carpian, ochi uscați, dureri de spate, dureri de cap severe, alimente neregulate și tulburări de somn [15], [16]. Mai mult, pacienții sunt adesea rezistenți la tratamentul IAD și au o rată ridicată de recădere [17], iar mulți dintre ei suferă și de alte dependențe, cum ar fi dependența de droguri, alcool, jocurile de noroc sau sexul [18].

În timp ce IAD nu este încă considerat ca o dependență sau tulburare psihică în DSM-5 [19], există studii ample, bazate în principal pe chestionare psihologice raportate de sine, care prezintă consecințe negative asupra vieții de zi cu zi în ceea ce privește componentele comportamentale, factorii psihosociale, managementul simptomelor, comorbiditatea psihiatrică, diagnosticul clinic și rezultatul tratamentului [6], [20]-[23]. Pe lângă aceste analize comportamentale, s-au aplicat recent tehnici de neuroimaging pentru a explora efectul suprautilizării grele a internetului asupra caracteristicilor structurale și funcționale ale creierului uman [7], [24]-[29]. Starea de repaus imagistică prin rezonanță magnetică funcțională (R-fMRI), o eficacitate in vivo unealtă pentru investigarea activităților neuronale ale creierului, a fost folosită anterior pentru a identifica posibile întreruperi ale caracteristicilor funcționale encefalice din IAD [24], [26], [27], [30]. În [27], analiza omogenității regionale (ReHo), care măsoară coerența fluctuațiilor regionale joase de frecvență (LFF) în rețelele creierului, a evidențiat o sincronizare îmbunătățită între regiunile creierului legate de căile de recompensă la pacienții cu IAD. Un studiu similar al persoanelor cu dependență de jocuri online (OGA) a propus utilizarea LFF de amplitudine crescută în cortexul orbitofrontal medial stâng, care are legături anatomice cu mai multe regiuni legate de luarea deciziilor direcționate către scopuri, ca biomarker pentru boală [30]. Hong et al. a utilizat statistica bazată pe rețea (NBS) pentru a analiza diferențele de grup în conectivitatea funcțională inter-regională dintre IAD și grupurile de control și sa observat o reducere pe scară largă a conectivității funcționale în grupul IAD, în special fără întreruperi globale ale topologiei rețelei globale [26]. Într-un alt studiu funcțional bazat pe conectivitate, au fost explorate modificări ale conectivității implicite în rețea utilizând cortexul cingular posterior (PCC) ca regiune de semințe [24]. Rezultatele au arătat o conectivitate funcțională crescută între lobul posterior cerebelos bilateral și gyrusul temporal de mijloc, precum și scăderea conectivității dintre lobul parietal inferior bilateral și gyrus temporal inferior inferior.

În studiul actual, aplicăm abordarea grafică-teoretică pentru a analiza IAD pe baza datelor R-fMRI. În primul rând, evaluăm semnificația utilizării întreruperii funcționale a conectivității teste parametrice cu corecție comparativă multiplă. Acest lucru ne permite să explorăm pe deplin modelul complet al conexiunilor funcționale ale creierului si modele de conectivitate între rețelele de mari dimensiuni [31]. În al doilea rând, investigăm posibilele perturbări ale conectivității asociate cu IAD în termeni de proprietățile rețelei globale, inclusiv proprietățile lumii mici (adică, coeficientul de grupare și lungimea traseului caracteristic) și eficiența rețelei (adică, eficiența globală și locală) într-un regim din lumea mică. În al treilea rând, cu aceeași gamă de raritate a rețelei, evaluăm importanța funcțională a unei rețele luând în considerare relația unei regiuni cu întregul conectom funcțional. [32] pe baza măsurilor de centralizare a fiecărui ROI. Suntem motivați să folosim centralizarea rețelei localizați mai bine regiunile perturbate la un nivel mai local. În cele din urmă, vom explora relațiile dintre valorile rețelei și scorurile comportamentale și clinice de participanți. Investigarea legăturii dintre proprietățile rețelei și rezultatul clinic sporește cunoștințele noastre despre patologia dependenței și oferă o perspectivă vitală pentru dezvoltarea unor tehnici de diagnoză IAD mai fiabile.

Materiale și metode

Participanții

Trei treizeci și trei de participanți din partea dreaptă, cuprinzând adolescenți 17 cu femei IAD (bărbați 15 și femei 2) și subiecți 16 pentru controlul sănătății (HC), bărbați 14 și femei 2, la sex, vârstă și educație, au participat la acest studiu . Pacientii au fost recrutati din cadrul Departamentului de Psihiatrie a Copilului si Adolescentului, Centrul de Sanatate Mintala din Shanghai, Scoala de Medicina a Universitatii Jiao Tong din Shanghai. Subiecții de control au fost recrutați din comunitatea locală folosind anunțuri. Studiul a fost aprobat de Comitetul pentru etică în domeniul cercetării medicale și al Comitetului de evaluare instituțională al Centrului de Sănătate Mentală din Shanghai, în conformitate cu Declarația de la Helsinki, iar consimțământul complet informat în scris a fost obținut de la părinții / tutorele fiecărui participant.

Durata IAD a fost estimată printr-un diagnostic retrospectiv. Toți subiecții au fost rugați să-și amintească stilul lor de viață atunci când au fost inițial dependenți de internet. Pentru a-și valida dependența de internet, pacienții au fost retestați în conformitate cu chestionarul de diagnostic Young (YDQ) modificat pentru criteriile de dependență de internet de către Beard and Wolf [33], iar fiabilitatea IDA auto-raportată a fost confirmată prin interviu cu părinții. Pacienții cu IAD au petrecut cel puțin ore pe zi pe internet sau jocuri de noroc online și zile pe săptămână. Am verificat aceste informații de la colegii de cameră și colegii de clasă ai pacienților că adesea au insistat să fie pe internet noaptea târziu, perturbând viața altora, în ciuda consecințelor. Rețineți că toți pacienții au fost dependenți de internet cel puțin sau mai mult de 2 ani. Detalii despre YDQ modificat pentru criteriile de dependență de internet sunt furnizate în Fișierul S1.

În urma cercetărilor anterioare privind IAD [34], numai acele HC care au petrecut mai puțin de ore 2 (oră petrecută ) pe zi pe internet au fost incluse în studiul actual. Grupul HC a cheltuit zile pe săptămână pe internet. HC-urile au fost, de asemenea, testate cu criteriile YDQ modificate pentru a se asigura că nu sufereau de IAD. Toți participanții recrutați erau vorbitori nativi de chineză și nu folosiseră niciodată substanțe ilegale. Rețineți că YDQ modificat a fost tradus în chineză pentru confortul participanților. Pentru a justifica în continuare rezultatele diagnosticului, o altă măsură de diagnostic IAD, Young's Internet Addiction Scale (YIAS) [35], a fost efectuat pentru fiecare participant. YIAS este un chestionar 20-item dezvoltat de Dr. Kimberly Young pentru a evalua gradul de dependență de internet. Acesta clasifică utilizatorii de internet în trei grade de gravitate bazate pe o schemă de scor 100-point: un utilizator ușor ( puncte), utilizator moderat online ( puncte) și utilizatori grave online ( puncte).

Pe lângă diagnosticul IAD prin YDQ și YIAS modificate, au fost evaluate și condițiile comportamentale ale pacienților cu IAD, folosind mai multe chestionare legate de comportament: Barratt Impulsiveness Scale-11 (BIS-11) [36], Scara de gestionare a timpului (TMDS) [37], Chestionarul Puncte forte și Dificultăți (SDQ) [38], și dispozitivul McMaster Family Assessment Device (FAD) [39]. Atât versiunea copil cât și cea parentală a SDQ au fost utilizate în studiu. Detaliile acestor chestionare sunt furnizate în Fișierul S1.

Înainte de a fi intervievați pentru antecedentele medicale, toți participanții au fost supuși unui simplu examen fizic (teste de tensiune arterială și tensiunii arteriale) pentru a exclude tulburările fizice legate de mișcare, digestiv, nervos, respirator, circulație, endocrin, urinar și reproductive. Criteriile de excludere includ: 1) un istoric al tulburărilor psihiatrice și non-psihiatrice comorbide, cum ar fi tulburarea de anxietate, depresia, compulsivitatea, schizofrenia, autismul sau tulburarea bipolară; 2) un istoric de abuz sau dependență de substanțe; 3) un istoric al tulburărilor fizice legate de mișcarea, sistemul digestiv, nervos, respirator, circulație, endocrină, urinară și reproductivă; și 4) la sarcină sau la menstruație la femei în timpul zilei de scanare. Această procedură de excludere este importantă pentru a asigura faptul că participanții la acest studiu nu sunt afectați de alte tulburări fizice, neurologice sau neuropsihiatrice și, prin urmare, reduc posibilele tendințe în constatările obținute. Detaliile demografice detaliate și scorurile clinice sunt furnizate în Tabelul 1.

Descarcă:  

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (70KB)

• TIFF

  imagine originală (305KB)

Tabel 1. Informații demografice ale participanților implicați în acest studiu.

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.t001

Achiziționarea și pre-procesarea datelor

Achiziția datelor a fost efectuată utilizând un scanner 3.0 Tesla (Philips Achieva). Imaginile funcționale de odihnă ale fiecărui participant au fost obținute cu timpul de ecou (TE) = 30 ms și timpul de repetare (TR) = 2000 ms. Matricea de achiziție a fost 64 × 64 cu un FOV dreptunghiular de 230 × 230 mm², și rezoluția voxel de 3.59 × 3.59 × 4 mm³. Scanarea a inclus volumele 220 pentru fiecare participant. În timpul achiziției de date, participanților li sa cerut să stea liniștit în scaner cu ochii închiși. Deși nu a fost utilizată nicio tehnică sau dispozitiv suplimentar pentru a măsura dacă subiecții și-au păstrat ochii închiși, subiecții au confirmat faptul că ei erau conștienți și că ochii lor erau închise în timpul scanării.

Pre-prelucrarea datelor a fost efectuată utilizând o conductă standard în două grupuri de instrumente de procesare R-fMRI, DPARSF [40] si odihna [41]. Înainte de orice prelucrare prealabilă, primele volume 10 R-fMRI ale fiecărui subiect au fost aruncate pentru a atinge echilibrul de magnetizare. Volumele R-fMRI au fost normalizate în spațiul MNI cu rezoluție 3 × 3 × 3 mm³. S-a efectuat regresia semnalelor de pericol incluzând ventriculul, materia albă și semnalele globale. Nici unul dintre participanți nu a fost exclus pe baza criteriului unei deplasări mai mari de 3 mm sau a unei rotații unghiulare mai mare decât gradele 3 în orice direcție. Pentru a minimiza în continuare efectele mișcării capului, am folosit corecția parametrilor Friston 24, precum și deplasarea medie în cadre (FD) specifică voxel, [42] cu pragul FD al 0.5. Înainte de estimarea conectivității funcționale, seriile medii R-fMRI ale fiecărui ROI au fost filtrate prin bandă ( Hz).

Dezvoltarea rețelei și analiza conexiunilor individuale

Analiza teoretică grafică a fost adoptată în acest studiu pentru a investiga modificările funcționale ale coninutului creier cauzat de IAD în rândul unui grup de adolescenți chinezi. Rețelele creierului funcțional au fost construite la un nivel macroscale, unde nodurile reprezintă regiunile predefinite ale creierului, iar marginile reprezintă conectivitatea funcțională interregională de repaus (RSFC). Pentru a defini nodurile de rețea, am parcelat creierul regiunile de interes (ROI) prin distorsionarea imaginilor fMRI la atlasul de etichetare automată anatomică (AAL) [43]. Regiunile bazate pe atlasul AAL sunt listate în tabelul S1 din 2004 Fișierul S1. Seria temporală reprezentativă a fiecărui ROI a fost apoi obținută prin medierea seriilor de timp regresate peste toate voxelurile din fiecare ROI individual. Pentru a măsura RSFC interregional, am calculat corelația pereche Pearson pentru toate posibilele (() = 4005) ROI și a construit o matrice simetrică de conectivitate pentru a reprezenta aceste conexiuni. Am analizat diferențele la nivel de grup între fiecare pereche de ROI-uri în ceea ce privește puterea conexiunii. Diferențele semnificative pentru fiecare conexiune funcțională au fost evaluate utilizând univariate în masă (cu două cai) -testuri cu un prag de și corecția ratei false de descoperire (FDR).

Metrici de rețea și analiză de caracteristici

Matricea de conectivitate funcțională bazată pe corelație Pearson este conectată dens, cu multe elemente false, cu rezistență redusă. Pentru a modela mai bine rețelele creierului uman, care prezintă proprietăți ale lumii mici, matricea de conectivitate funcțională a fiecărui individ a fost procesată în continuare pentru a avea un interval de raritate care se încadrează în regimul lumii mici () [44]-[48]. Acest regim asigură relativ consecvente caracteristici ale lumii mici pentru rețelele creierului de ROI 90 [44]. Mai precis, matricea de corelație Pearson a fiecărui subiect a fost transformată în matrici de adjuvant binarizat, , în conformitate cu sparsitatea predefinită, unde totul sunt inițial setate la unu, iar apoi elementele corespunzătoare celor mai scăzute valori de corelare sunt setate în mod repetat la zero până când se atinge un anumit nivel de sparități. Pe baza acestor rețele, am angajat atât metrici de rețea globale, cât și regiuni regionale pentru a analiza arhitectura generală și centralitatea regională nodală a rețelelor creierului pentru compararea la nivel de grup. Valorile globale utilizate includau parametrii din lumea mică, și anume coeficientul de grupare () și lungimea traseului caracteristic () [49], [50], precum și eficiența rețelei globale () și eficiența rețelei locale (). În plus, am calculat versiunile normalizate ale acestor măsuri utilizând rețele aleatorii (, și ) pentru a asigura proprietățile lumii mici ale rețelelor creierului construite. Definim o rețea ca pe o lume mică dacă îndeplinește următoarele trei criterii: , , și raportul mic-lume, . Trei metrici centrale nodale - grad (), eficiența (), și intermediere () - din fiecare regiune a creierului au fost calculate pentru a investiga caracteristicile locale ale rețelei funcționale [44], [46].

Pentru a investiga statistic diferențele între grupuri, am efectuat două eșantioane, două probe -testuri cu un prag de (Corelată cu FDR) pentru fiecare metrică a rețelei (globale și regionale) pe baza zonei sub curbă (AUC) a fiecărui metric de rețea construit din regimul lumii mici [48]. ASC oferă un rezumat al caracteristicilor topologice ale rețelelor creierului în întregul regim al lumii mici, în locul luării în considerare a topologiei doar la un prag [44], [51]. În mod specific, pentru fiecare metric de rețea, am calculat mai întâi valoarea AUC a fiecărui subiect individual în rețele cu niveluri diferite de sparități și apoi s-au efectuat două eșantioane - testează cuantificarea statistică a oricărei diferențe la nivel de grup între IAD și grupurile sănătoase. Este demn de remarcat faptul că înainte de testele statistice am aplicat mai multe regresii liniare pentru a elimina efectele vârstei, sexului și educației, precum și interacțiunile acestora [31], [52]-[54].

Fiabilitate și repetabilitate utilizând Atlas funcțional

În studiul actual, rețelele de conectivitate funcțională au fost construite la nivel regional prin parcelarea întregului creier în ROI-urile 90 bazate pe atlasul AAL. Cu toate acestea, s-a raportat, de asemenea, că rețelele creierului derivate din diferite scheme de parcelilare sau folosind diferite scale spațiale pot prezenta arhitecturi topologice distincte [55]-[57]. Pentru a evalua fiabilitatea și repetabilitatea rezultatelor noastre, am repetat experimentele folosind atlasul funcțional al lui Dosenbach [58], care împarte creierul uman în ROI 160, inclusiv cerebelul. În acest atlas, fiecare ROI este definită ca un pătrat cu diametrul 10 în jurul unui punct selectat pentru semințe, iar distanța dintre toate centrele ROI este de cel puțin 10 mm fără suprapunere spațială, ceea ce înseamnă că anumite zone ale creierului nu sunt acoperite de setul de ROI.

Relațiile dintre valorile rețelei și scorurile comportamentale

Pentru acele regiuni (bazate pe atlasul AAL) care prezintă diferențe semnificative la nivel de grup în centralitatea nodală regională, am folosit pereche corelația Pearson (, Corectat FDR) pentru a analiza relațiile dintre proprietățile rețelei fiecărei regiuni și scorurile comportamentale ale unui individ. Mai exact, în analiza corelației, valorile de rețea au fost tratate ca variabile dependente, în timp ce scorurile comportamentale, adică BIS-11, TMDS, SDQ și FAD, au fost tratate ca variabile independente. Pentru a înțelege în continuare relația dintre regiunile creierului afectate și severitatea bolii, am calculat, de asemenea, coeficientul de corelație Pearson dintre caracteristicile rețelei și scorurile YIAS.

REZULTATE

Caracteristici demografice și clinice

Nu există o diferență semnificativă în ceea ce privește vârsta, sexul și anii de învățământ (toți cu ) între grupurile IAD și HC. Cu toate acestea, există diferențe semnificative în utilizarea internetului în termeni de zile pe săptămână () și ore pe zi (). Deși nu există diferențe semnificative între grupuri pentru scorurile BIS-11 și TMDS (toate cu ), SDQ-P (), SDQ-C () și FAD () sunt semnificativ mai mari în grupul IAD, așa cum se arată în Tabelul 1 și Figura 1. În special, YIAS (), măsura clinică utilizată pentru clasificarea IAD, prezintă cea mai semnificativă diferență la nivel de grup.

Descarcă:  

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (35KB)

• TIFF

  imagine originală (246KB)

Figura 1. Diferențe între grupuri în ceea ce privește măsurile clinice și comportamentale.

(YIAS = Scala de dependență a internetului Young, BIS-11 = Scala de impulsivitate Barratt-11, TMDS = Scala de gestionare a timpului, SDQ-P = Puncte tari și dificultăți Versiunea părinte a chestionarului, SDQ-C = Puncte tari și dificultăți Versiunea pentru copii, FAD = McMaster Dispozitiv de evaluare a familiei).

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.g001

Conectivitate funcțională individuală

Comparativ cu grupul HC, doar trei conexiuni funcționale au prezentat modificări semnificative după corecția FDR. Două conexiuni inter-hemisferice, una dintre girusul lantului stâng (lobul parietal) și cortexul orbitofrontal de mijloc (lobul frontal) și altul între girosca fusiformă stângă (lobul occipital) și girusul dreptunghiular (lobul parietal), prezintă o rezistență crescută la conectivitate în Pacienți cu IAD. O conexiune intra-hemisferică, între caudatul drept (cortexul subcortic) și gyrusul supramarginal drept (lobul parietal), arată o conectivitate scăzută în grupul de boală. Aceste legături funcționale modificate semnificativ sunt ilustrate în Figura 2. Conexiunile de culoare roșie și albastră denotă conectivitățile funcționale crescute și reduse, respectiv, în grupul IAD. Rețineți că majoritatea conexiunilor funcționale afectate implică regiuni situate în emisfera dreaptă și lobul parietal.

Descarcă:  

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (1.7MB)

• TIFF

  imagine originală (1.82MB)

Figura 2. Legături funcționale modificate semnificativ la pacienții cu IAD (corecție FDR).

Roșu: conectivitate funcțională crescută, albastru: conectivitate funcțională redusă. (FRO: Frontal, INS: Insula, TEM: Temporal, PAR: Parietal, OCC: Occipital, LIM: Limbic, SBC: Subcortical). Această vizualizare este creată folosind pachetul BrainNet Viewer (http://www.nitrc.org/projects/bnv) și Circos (http://circos.ca/).

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.g002

Caracteristicile globale ale rețelelor funcționale

Am explorat proprietățile topologice ale rețelelor intrinseci funcționale ale creierului prin compararea comportamentelor lor de mici dimensiuni cu rețele aleatorii comparabile pe mai multe nivele de sparități de rețea, . În special, am investigat parametrii lumii mici (de exemplu, coeficientul de grupare, lungimea traseului caracteristic și raportul între lumea mică, ), precum și eficiența globală și locală. Rețelele aleatoare utilizate în studiu au păstrat numărul de noduri și muchii, precum și distribuțiile de grade ale rețelelor reale de creier în cauză prin intermediul tehnicii de rewiring descrise în [59]. Analiza statistică utilizând două exemple -testuri (, Corelată cu FDR) asupra valorilor ASC asupra regimului mondial mic nu a demonstrat o diferență semnificativă între grupurile IAD și HC în ceea ce privește proprietățile rețelei globale.

Caracteristicile regionale nodale ale rețelelor funcționale

În pofida topologiei obișnuite a lumii mici, s-au observat diferențe semnificative la nivel de grup în cadrul centralizării nodale regionale. În acest studiu, considerăm că o regiune a creierului este modificată semnificativ în grupul IAD dacă cel puțin una dintre cele trei metrice regionale nodale are o -valoarea mai mică decât 0.05 (corectată FDR) pe baza valorilor ASC. Tabelul 2 rezumă regiunile care sunt semnificativ modificate la pacienții cu IAD. În comparație cu grupul HC, pacienții cu IAD au prezentat modificări ale centralizării nodale, localizate predominant în lobul parietal inferior stâng (IPL), în thalamusul stâng (THA) și în alte regiuni, cum ar fi sistemul limbic, în special gîrul cingular anterior drept (ACG) gyrus cingulate de mijloc (MCG). În mod special, IPL și ACG sunt componente ale rețelei de mod implicit (DMN), care a fost anterior legată de conectivitatea modificată în dependența de substanțe [60]-[62].

Descarcă:  

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (38KB)

• TIFF

  imagine originală (169KB)

Tabel 2. Regiunile prezintă centrale nodale anormale la pacienții cu IAD comparativ cu controalele sănătoase (HC) bazate pe atlasul AAL.

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.t002

Fiabilitate și repetabilitate utilizând Atlas funcțional

Când atlasul lui Dosenbach este utilizat pentru a defini ROI, se observă diferențe semnificative de grup în principal în conexiunile frontale și parietale la cerebel. Aceste constatări sunt rezumate în Tabelul 3. Deși aceste conexiuni diferă de cele identificate pe baza atlasului AAL, cele mai multe conexiuni perturbate implică aceiași lobi ai creierului, cu excepția regiunilor cerebelului. În ceea ce privește valorile globale ale rețelelor, nu am găsit nicio diferență între grupurile IAD și HC, similare rezultatelor bazate pe atlasul AAL. Pentru măsurătorile rețelei locale, am constatat că unele dintre regiunile identificate sunt situate spațial în apropierea regiunilor identificate pe baza atlasului AAL, cum ar fi ACG și THA așa cum sunt prezentate în Tabelul 4.

Descarcă:  

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (119KB)

• TIFF

  imagine originală (370KB)

Tabel 3. Conexiuni funcționale la indivizii IAD care au prezentat modificări semnificative pe baza atlasului Dosenbach.

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.t003

Descarcă:  

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (37KB)

• TIFF

  imagine originală (167KB)

Tabelul 4. Regiuni care prezintă centralități nodale anormale la pacienții cu IAD comparativ cu controalele sănătoase (HC) pe baza atlasului Dosenbach.

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.t004

Relațiile dintre valorile rețelei și măsurile comportamentale

Nu există niciun (, Corelată cu FDR), corelația între valorile globale ale rețelei (, , , și ) și scorurile comportamentale și clinice. Cu toate acestea, valorile regionale nodale ale mai multor regiuni sunt semnificative (, Corelată cu FDR) corelată cu scorurile comportamentale și clinice. ACG-ul corect este corelat pozitiv cu scorul YIAS. MCG-ul drept este corelat pozitiv cu scorul YIAS. THA stânga este corelată pozitiv cu scorurile YIAS și SDQ-P. Cu toate acestea, IPL stâng nu este semnificativ corelat cu nici un scor comportamental sau clinic. Regiunile creierului care sunt corelate în mod semnificativ cu scorurile comportamentale și clinice sunt prezentate în Figura 3.

Descarcă:  

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (1.23MB)

• TIFF

  imagine originală (1.36MB)

Figura 3. Regiunile creierului care sunt corelate în mod semnificativ cu scorurile comportamentale și clinice din grupul IAD (corectate FDR).

Această ilustrație a fost creată utilizând pachetul BrainNet Viewer (http://www.nitrc.org/projects/bnv). .

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.g003

Discuție

Modificări ale conectivității funcționale individuale

Prezentarea mecanismului dezvoltării creierului uman este importantă pentru o mai bună înțelegere a bazelor patologice ale tulburărilor care afectează copiii și adolescenții, ceea ce duce la un posibil tratament precoce. Pe baza analizei teoretice grafice a datelor R-fMRI, s-a sugerat că organizarea funcțională a creierului uman se maturizează și evoluează de la copilărie la adolescență până la maturitate, urmând o tendință unică - o segregare funcțională mai mare la copii și o integrare funcțională mai mare la adulți la nivelul întregului creier [63]-[66]. În special, organizarea rețelelor creierului funcțional trece de la conectivitatea locală la o arhitectură mai dezvoltată și mai dezvoltată [63], [66], unde adulții au tendința de a avea o conectivitate funcțională mai scurtă și o conectivitate funcțională mai lungă decât cea a copiilor [65].

Constatările noastre demonstrează că conexiunile întrerupte observate în IAD, deși doar o mână după corecția FDR, sunt conexiuni funcționale pe distanțe lungi și inter-hemisferice care sunt importante pentru comunicarea pe distanțe lungi în creierul uman. Distrugerea conexiunilor cu rază lungă și inter-emisferică este un simptom comun în multe anomalii comportamentale, incluzând autismul [67]-[70], schizofrenia [71], dependența de opioide [72], [73], și dependența de cocaină [74]. Deteriorarea conexiunilor pe distanțe lungi poate fi văzută ca un eșec al procesului de integrare într-o rețea distribuită funcțională a creierului uman [63], [64], [75], o abatere de la traiectoria neurodevelopmentală normală. Prin urmare, speculăm că dezvoltarea anormală a conectivității pe termen lung și inter-emisferic la adolescenții IAD observată în acest studiu este unul dintre posibilele motive pentru comportamentul lor de dependență.

Modificări în proprietățile rețelei globale

Creierul uman este privit ca un sistem dinamic complex și mare, interconectat, cu diverse proprietăți topologice importante, cum ar fi lumina redusă, eficiență ridicată la costuri reduse de cablare și huburi cu conectare înaltă [46], [76]-[79]. Într-o rețea de mici dimensiuni, nodurile sunt grupate local în favoarea procesării modulare a informației și sunt conectate la distanță printr-un număr mic de conexiuni pe distanțe lungi pentru o rutare globală eficientă [50]. Atât grupele IAD cât și grupurile HC au demonstrat proprietăți ale lumii mici, adică coeficienți de grupare înalți () și lungimi de traiectorie similare (), comparativ cu rețelele aleatorii comparabile. Totuși, am observat în mod constant coeficienți de grupare normalizați mai mari și o lungime de traiectorie normală similară normalizată în grupul IAD, comparativ cu grupa HC peste densitatea de conexiune, în conformitate cu studiile anterioare R-fMRI [26]. Coeficientul de grupare mai mare reflectă integrarea neuronală perturbată între regiunile îndepărtate, care prezintă conexiuni funcționale relativ reduse îndelungate și relativ dense de scurtă durată în grupurile IAD și HC. Progresia stadiilor clinice, de la ușoară până la severă, poate provoca o mai mare deteriorare sau deconectare a conexiunilor de lungă durată și, prin urmare, poate încuraja crearea unor conexiuni la distanță scurte în cluster ca căi alternative de păstrare a transmiterii de informații între două regiuni îndepărtate. Cu toate acestea, stabilirea de conexiuni de la distanță scurt poate introduce clustere anormale care crește riscul de a genera un flux necontrolat sau aleatoriu de informații prin întreaga rețea. Pe de altă parte, toate rețelele creierului au demonstrat o prelucrare asemănătoare a informațiilor în paralel cu eficiența globală și locală în comparație cu rețeaua aleatoare comparabilă [80]. Aceste constatări susțin conceptul unui model al creierului uman din lume, care oferă o combinație echilibrată de specializare locală și integrare globală [81]. Observația noastră că nu există diferențe semnificative între grupurile IAD și HC în ceea ce privește proprietățile rețelei globale poate implica faptul că modificările structurii rețelei funcționale în IAD sunt subtile. În consecință, cercetarea în continuare a biomarkerilor IAD specifice regiunii ar putea dezvălui informații importante despre patologia bolii și despre dependență, în general.

Caracteristicile regionale nodale ale rețelelor funcționale

Modificările legate de IAD ale centralizării nodale se regăsesc în principal în componentele sistemului limbic, incluzând ACG și MCG, IPL și THA. Perturbațiile acestor regiuni, precum și căile de conectare aferente pot fi interpretate pentru a reflecta scăderea eficienței procesării informațiilor, eventual reflectând perturbațiile funcționale în IAD.

Gingiul cingulat (CG), parte integrantă a sistemului limbic, este implicat în formarea și prelucrarea emoțiilor, învățarea și memoria, funcția executivă și controlul respirator [82]. Acesta primește intrări de la THA și neocortex și proiectează cortexul entorhinal prin cingul. Această cale se concentrează asupra evenimentelor semnificative din punct de vedere emoțional și reglementează comportamentele agresive [29]. Întreruperea funcțiilor legate de CG ar putea afecta capacitatea unei persoane de a-și monitoriza și controla comportamentele, în special comportamentele legate de emoție [83]. Cele mai multe analize ale dependenței de substanțe și comportamente au arătat modificări semnificative în părțile anterioare și posterioare ale CG (ACG și PCG), incluzând dependența de alcool [84], jocuri de noroc patologice [85], și IAD [27], [29]. În cazul abuzatorilor de cocaină, s-au raportat, de asemenea, modificări suplimentare în MCG [86]. În studiile anterioare cu fMRI, sa arătat, de asemenea, că CG anterioară, mijlocie și posterioară sunt toate afectate în condiții de recompensă și pedeapsă [87]. Datorită rolului MCG în prelucrarea emoțiilor pozitive și negative, nu este surprinzător faptul că regiunea prezintă o întrerupere semnificativă a conectivității la pacienții cu IAD.

THA este o tablă de informații despre creier și este implicată în multe funcții ale creierului, inclusiv procesarea recompenselor [88], comportamente orientate spre țintă și funcții cognitive și motorii [89]. Reface semnalele senzoriale și motorii din regiunile subcortice către cortexul cerebral [90]. Prin THA, cortexul orbitofrontal primește proiecții directe și indirecte din alte regiuni ale creierului limbic care sunt implicate în armarea medicamentului, cum ar fi amigdala, CG și hipocampul [91], de a controla și corecta comportamentele legate de recompense și pedepse [92]. Anomaliile circuitelor talamo-corticale găsite în dependenții jocurilor online [93] poate sugera o deteriorare a funcționării THA asociată cu modelele cronice de calitate slabă a somnului [94] și concentrarea accentuată a computerului. În plus, THA este conectat funcțional la hipocamp [95] ca parte a sistemului hipocampal extins, care este crucial pentru funcțiile cognitive cum ar fi navigația spațială și consolidarea informațiilor de la memoria de scurtă durată la memoria pe termen lung [96], [97].

Am observat modificări semnificative ale centralizărilor nodale în IPL, în concordanță cu rezultatele raportate în studiile recente privind ADN pe bază de R-fMRI [24], [93]. Similar cu THA, IPL este conectat masiv la cortexurile auditive, vizuale și somatosenzoriale și este capabil să proceseze simultan diferite tipuri de stimuli. Fiind una dintre ultimele structuri dezvoltate ale creierului uman în curs de dezvoltare, IPL poate fi mai vulnerabil la expunerea excesivă a stimulilor auditivi și vizuali, în special în timpul copilăriei. Efectul IPL indus de utilizarea excesivă a internetului poate suprima capacitatea unui individ de a mediaază în mod corespunzător inhibarea răspunsului la reglarea impulsului [98], [99], dăunând capacitatea lor de a rezista poftelor induse de interacțiune prin Internet, ceea ce poate afecta în continuare IPL. Astfel de modele circulare sunt adesea observate în dependența de substanță și comportament.

Regiunile DMN sunt în general mai active în repaus decât îndeplinirea sarcinilor direcționate către obiective [62]. Aceste regiuni sunt cunoscute ca fiind implicate în modularea emoțională și activitățile auto-referențiale, incluzând evaluarea importanței indiciilor interne și externe, amintirea trecutului și planificarea viitorului [60], [62], care sunt criteriile importante în diagnosticul IAD. S-a sugerat anterior că conectivitatea modificată care implică regiunile DMN contribuie la diferite comportamente simptomatice în cazul bolilor [100], inclusiv dependențele de substanțe [101], [102] și dependențele de comportament [24], [103]. Constatările noastre privind modificarea conectivității funcționale care implică mai multe regiuni ale DMN sunt parțial coerente cu observațiile anterioare, ceea ce sugerează că DMN are potențialul de a servi ca biomarker pentru identificarea pacienților cu IAD.

Fiabilitate și repetabilitate utilizând Atlas funcțional

Unele dintre regiunile anormale ale creierului identificate pe baza atlasului AAL au fost identificate și utilizând atlasul funcțional, sprijinind fiabilitatea și repetabilitatea rezultatelor noastre. Un posibil motiv al rezultatelor ușor diferite este regimul utilizate în acest studiu. Caracteristicile lumii mici ale rețelelor de conectivitate construite pe baza atlasului AAL al ROI-urilor 90 sunt cele mai consecvente în această gamă [44]. Cu toate acestea, această gamă de sparități poate să nu fie optimă pentru atlase cu un număr diferit de ROI. Mai mult, ROI obținute din atlasul Dosenbach sunt definite funcțional și nu acoperă întregul creier [58]. În acest atlas sunt identificate mai întâi centrele tuturor ROI-urilor 160 și o sferă cu o rază de 5 mm este crescută din fiecare centru, producând un ROI sferic 10 mm. Centrul fiecărui obiectiv al investiției este, de asemenea, setat la cel puțin 10 mm, în afară de centrele altor ROI, ceea ce conduce la un atlas care nu se suprapune spațial. Pe de altă parte, atlasul AAL acoperă țesutul de materie cenușie a întregului cerebral. Aceste diferențe în ceea ce privește definiția ROI și suprafața totală acoperită pot contribui la variațiile rezultatelor. Prin urmare, sunt necesare cercetări suplimentare utilizând o cohorta mai mare pentru a determina măsura în care alegerea schemei de parcelare a creierului afectează caracterizarea topologiei rețelei.

Corelarea între valorile rețelei și măsurile comportamentale

În acest studiu, nu am observat nici o corelație între valorile globale ale rețelelor și măsurile comportamentale, implicând absența modificărilor în topologia întregii rețele de creier. Această constatare poate sugera, de asemenea, că variațiile rețelei cerebrale sunt subtile datorită plasticității creierului uman (neuroplasticitate) [104], [105] în recuperarea majorității funcțiilor sale zilnice prin căi alternative (circuite neuronale). Plasticile creierului implică reorganizarea legăturilor dintre celulele nervoase sau neuronii și pot fi influențate de o multitudine de factori [106]-[108]. Se întâmplă într-o manieră legată de vârstă, cu prevalență mai mare în copilărie și adolescență decât la adulți, sugerând o mai bună recuperare a legăturilor neuronale afectate la adolescenții cu IAD. Mai mult, sa demonstrat că o varietate de condiții comportamentale, de la dependență la tulburări neurologice și psihiatrice, sunt corelate cu modificări localizate ale circuitelor neuronale [106]. Prin urmare, nu este surprinzător faptul că măsurile la nivel mondial la nivelul nivelului brut, cum ar fi coeficientul mediu de grupare, lungimea traseului caracteristic și eficiența rețelei, sunt mai puțin sensibile în detectarea modificărilor circuitului creierului în grupul IAD.

Cu toate acestea, valorile regionale nodale ale mai multor regiuni ale creierului sunt corelate cu unele dintre măsurile comportamentale. În special, versiunea parentală a SDQ (SDQ-P), care măsoară atât capacitatea unui individ de a se ocupa în mod corespunzător de impulsivitate, cât și gravitatea problemelor emoționale și de comportament prosocial pe baza informațiilor furnizate de părinții adolescenților studiați, este pozitiv corelate cu regiunile afectate funcțional ale creierului găsite în IAD. Incapacitatea de a controla comportamentele impulsive și emoțiile este unul din principalele simptome comportamentale. Este obișnuit ca pacienții să nu cunoască modificările emotiilor și comportamentelor, deși aceste schimbări sunt relativ evidente pentru persoanele care le înconjoară. Acesta poate fi principalul motiv pentru care niciuna dintre măsurile de rețea nu este corelată cu versiunea pentru copii a SDQ (SDQ-C) datorită naturii sale de autoevaluare. Pe de altă parte, nu există o corelație semnificativă între măsurile rețelei regionale și alte măsuri comportamentale, inclusiv BIS-11, FAD și TMDS. Această constatare este susținută de marele -valorile pentru aceste măsuri între IAD și grupurile sănătoase (Tabelul 1). Aceste constatări pot sugera că unele dintre aceste măsuri comportamentale sunt utile pentru a determina regiunile afectate și, prin urmare, pentru a ajuta la diagnosticarea IAD, deși este necesară o cantitate semnificativă de muncă pentru a înțelege mai bine rolurile acestor măsuri în dependențele sau tulburările comportamentale.

Probleme / limite metodologice

Există mai multe limitări care ar trebui evidențiate în acest studiu. În primul rând, diagnosticul de IAD sa bazat în principal pe rezultatele chestionarelor auto-raportate, care ar putea afecta fiabilitatea diagnosticelor. În viitor, trebuie dezvoltate instrumente de diagnostic standardizate pentru identificarea IAD pentru a îmbunătăți fiabilitatea și validitatea diagnozei IAD. În al doilea rând, studiul nostru este limitat de dimensiunea eșantionului mic și de dezechilibrul de gen al participanților (bărbați 31 și femele 4), ceea ce ar putea reduce puterea statistică și generalizabilitatea rezultatelor, deși acești factori au fost controlați în analiză. Efectul genului asupra prevalenței IAD este încă o chestiune dezbătută. Pe baza concluziilor lui Young [35], un număr mare de femei prezintă dependență de internet. În schimb, un studiu recent a arătat că bărbații prezintă un risc mai mare de comportament IAD [109]. Cu toate acestea, sa raportat că nu există nici o relație între sex și IAD [110], [111]. Experimentele viitoare care folosesc o cohorta mai mare cu un raport de sex mai echilibrat sunt necesare pentru a evalua mai bine relatia dintre sex si susceptibilitatea IAD.

informatii justificative

Fișierul S1.

Materiale suplimentare.

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.s001

(PDF)

recunoasteri

Această lucrare a fost susținută parțial de subvențiile Institutelor Naționale de Sănătate (NIH) EB006733, EB008374, EB009634, AG041721 și CA140413, precum și de Fundația Națională pentru Științe Naturale din China (81171325) și Programul Național de Cercetare-Dezvoltare pentru Tehnologie cheie 2007BAI17B03.

Contribuțiile autorului

Conceperea și proiectarea experimentelor: CYW ZZ PTY GW FS TP YD JX YZ DS. Efectuarea experimentelor: CYW ZZ YD JX YZ DS. Analiza datelor: CYW PTY DS. Reactivi / materiale / instrumente de analiză contribuite: ZZ YD JX YZ. Scrierea hârtiei: CYW PTY TP DS.