Anomalii microstructurale la adolescenți cu tulburări de dependență de Internet. (2011)

OBSERVAȚII: Acest studiu arată clar că cei cu dependență de Internet dezvoltă anomalii ale creierului care paralel cu cele găsite în abuzatorii de substanțe. Cercetătorii au descoperit o reducere 10-20% în materia cenușie a cortexului frontal la adolescenții cu dependență de Internet. Hypofronitatea este termenul obișnuit pentru această schimbare în structura creierului. Este un marker cheie pentru toate procesele de dependență.


Studiu complet: anomalii microstructurale la adolescenți cu tulburări de dependență de Internet.

PLoS ONE 6 (6): e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708

Citare: Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, și colab. (2011)

Editor: Shaolin Yang, Universitatea din Illinois, Chicago, Statele Unite ale Americii

Primit: decembrie 16, 2010; Acceptat: mai 10, 2011; Publicat: iunie 3, 2011

Drepturi de autor: © 2011 Yuan et al. Acesta este un articol cu ​​acces deschis, distribuit în termenii Creative Commons Attribution License, care permite utilizarea, distribuirea și reproducerea nerestricționată în orice mediu, cu condiția ca autorul și sursa originale să fie creditate.

* E-mail: [e-mail protejat] (IL); [e-mail protejat] (JT)

Abstract

Context

Studiile recente sugerează că tulburarea de dependență de internet (IAD) este asociată cu anomalii structurale în materia cenușie a creierului. Cu toate acestea, puține studii au investigat efectele dependenței de internet asupra integrității microstructurale a căilor de fibre neuronale majore și aproape nici un studiu nu a evaluat modificările microstructurale cu durata dependenței de internet.

Metodologie / Constatări principale

Am investigat morfologia creierului la adolescenți cu IAD (N = 18) folosind o tehnică optimizată bazată pe voxel (VBM) și am studiat modificările anizotropiei fracționare (FA) în materia albă utilizând metoda imagisticii tensorului de difuzie (DTI) aceste măsuri structurale ale creierului pe durata IAD. Am furnizat dovezi care demonstrează modificările structurale multiple ale creierului în subiecții IAD. Rezultatele VBM au indicat scăderea volumului de materie cenușie în cortexul prefrontal doroslateral bilateral (DLPFC), suprafața motorului suplimentar (SMA), cortexul orbitofrontal (OFC), cerebelul și ACC rarestor stâng (rACC). Analiza DTI a evidențiat valoarea FA îmbunătățită a membrelor posterioare stângi ale capsulei interne (PLIC) și valoarea FA redusă în materia albă din giroscopul parahipocampal drept (PHG). În ceea ce privește volumul de materie cenușie din DLPFC, rACC, SMA și materia albă, modificările FA ale PLIC au fost corelate în mod semnificativ cu durata dependenței de internet la adolescenții cu IAD.

Concluzii

Rezultatele noastre sugerează că dependența de internet pe termen lung ar avea ca rezultat modificări structurale ale creierului, care probabil au contribuit la disfuncția cronică la subiecții cu IAD. Studiul actual poate scoate lumina asupra potențialelor efecte ale creierului IAD.

Introducere Top

Ca o perioadă importantă între copilărie și maturitate, adolescența este cuprinsă de modificări ale dezvoltării fizice, psihologice și sociale [1]. În această etapă de dezvoltare, se petrece mai mult timp cu colegii și adulții pentru a se confrunta cu mediul social variat în care apar mai multe conflicte [2]. Prezența controlului cognitiv relativ imatur [3]-[7], face ca această perioadă să fie o perioadă de vulnerabilitate și ajustare [8] și poate duce la o incidență mai mare a afecțiunilor afective și a dependenței în rândul adolescenților [8]-[10]. Ca una dintre problemele comune de sănătate mintală în rândul adolescenților chinezi, tulburarea de dependență de internet (IAD) devine din ce în ce mai gravă [11].

Utilizarea internetului s-a extins incredibil în întreaga lume în ultimii ani. Internetul oferă acces la distanță către alții și informații abundente în toate domeniile de interes. Cu toate acestea, utilizarea inadaptată a internetului a dus la deteriorarea bunăstării psihologice a individului, la eșecul academic și la performanța profesională redusă. [12]-[18]. Deși nu este încă codificată oficial în cadrul psihopatologic, IAD crește în prevalență și a atras atenția psihiatrilor, educatorilor și publicului. Controlul relativ imatur cognitiv al adolescenților le pune un risc ridicat de a contracta IAD. Unii adolescenți nu își pot controla folosirea impulsivă a internetului pentru căutarea de noutăți și, în final, devin dependenți de internet. Datele furnizate de China Youth Internet Association (anunțul din februarie 2, 2010) au demonstrat că rata de incidență a dependenței de internet în rândul tinerilor din China urbană este de aproximativ 14%. Este de remarcat faptul că numărul total este de milioane 24 (http://www.zqwx.youth.cn/).

Au fost efectuate numeroase studii IAD în întreaga lume și au fost obținute câteva descoperiri interesante [11], [15], [19]-[22]. Ko și colab. [19] a identificat substraturile neuronale ale dependenței de jocuri online prin evaluarea zonelor creierului asociate cu nevoia de joc indusă de tac, care a constat din cortexul orbitofrontal (OFC) drept, nucleul accumbens drept (NAc), cortexul cingulat anterior (ACC) cortexul frontal, cortexul prefrontal doroslateral drept (DLPFC) și nucleul drept caudat. Datorită similitudinii dorinței induse de dependență de dependență de substanță, au sugerat că dorința / dorința de joc în dependența de jocuri online și dorința de dependență de substanță ar putea avea aceleași mecanisme neurobiologice. Cao și colab. [11] a constatat că adolescenții chinezi cu IAD au prezentat mai mult impulsivitate decât controalele. Recent, Dong și colab. [20] a investigat inhibarea răspunsului la persoanele cu IAD prin înregistrarea potențialelor creierului legate de eveniment în timpul unei sarcini Go / NoGo și a arătat că grupul IAD a prezentat o amplitudine NoGo-N2 mai mică, amplitudinea NoGo-P3 mai mare și o lățime maximă de vârf NoGo-P3 decât cea normală grup. Ei au sugerat că subiecții IAD au avut o activare mai redusă în faza de detecție a conflictului decât grupul normal; astfel, ei au trebuit să se angajeze în eforturi mai cognitive pentru a finaliza sarcina de inhibare în stadiul final. În plus, subiecții IAD au prezentat o mai mică eficiență în procesarea informațiilor și controlul cognitiv scăzut [20]. Unii cercetători au detectat, de asemenea, deficite de densitate a substanței gri [21] și anomalii ale stării de odihnă [22] la subiecții IAD, cum ar fi densitatea materiei cenușii inferioare în ACC stânga, cortexul cingular posterior stâng (PCC), insula stângă și girusul lingual stâng și omogenitatea regională crescută (ReHo) în girusul cingulat drept, parahipocampus bilateral și alte regiuni ale creierului .

Din păcate, în prezent nu există un tratament standardizat pentru IAD. Clinicile din China au implementat calendare regulate, disciplină strictă și tratamentul cu șoc electric, care au câștigat notorietate pentru aceste abordări de tratament [13]. Dezvoltarea metodelor eficiente de intervenție și tratamentul IAD va necesita mai întâi stabilirea unei înțelegeri clare a mecanismelor care stau la baza acestei boli. Cu toate acestea, puține studii au raportat anomalii ale substanței albe la adolescenții cu IAD. Cunoașterea anomaliilor cerebrale ale materiei cenușii și a materiei albe și asocierea acestor anomalii și funcții cognitive la subiecții IAD este utilă pentru a identifica posibilele farmacoterapii pentru a trata această afecțiune. Avansurile în tehnicile de neuroimagizare ne oferă metode ideale pentru a investiga aceste probleme [23]-[27]. În acest studiu, am investigat morfologia creierului la adolescenți cu IAD folosind o tehnică optimizată bazată pe voxel (VBM) și am studiat modificările de anizotropie fracționată (FA) în materie de culoare albă folosind metoda imagisticii tensorului de difuzie (DTI) măsuri structurale pe durata IAD. Putem trage concluzii din studiile anterioare ale IAD că subiecții IAD au prezentat un control cognitiv insuficient și am presupus că dependența de internet pe termen lung ar avea ca rezultat modificări structurale ale creierului și că aceste anomalii structurale au fost asociate cu deficiențe funcționale în controlul cognitiv la subiecții IAD [15], [16], [20], [28]. În plus, anomaliile structurale ale anumitor regiuni ale creierului ar fi corelate cu durata IAD.

  

Materiale și metode Top

Toate procedurile de cercetare au fost aprobate de Subcomisia Spitalului de Vest din China pentru Studii Umane și au fost desfășurate în conformitate cu Declarația de la Helsinki.

Subiecte 2.1

Potrivit criteriilor Young pentru diagnosticarea dependenței de Internet (YDQ) de către Beard și Wolf [16], [29], au fost implicați în studiul nostru optsprezece studenți cu IAD (studenți 12, vârsta medie = 19.4 ± 3.1 ani, educație 13.4 ± 2.5 ani). Criteriile YDQ [16] a constat din următoarele opt întrebări "da" sau "nu" care au fost: (1) Vă simțiți absorbiți pe Internet (amintiți-vă activitatea online anterioară sau următoarea sesiune online următoare)? (2) Te simți mulțumit de utilizarea Internetului dacă îți mărești timpul online? (3) Nu ați reușit să controlați, să reduceți sau să renunțați la utilizarea Internet în mod repetat? (4) Te simți nervos, temperamental, deprimat sau sensibil atunci când încerci să reduci sau să renunți la folosirea Internetului? (5) Mai rămâneți online mai mult decât ați intenționat inițial? (6) Ați luat riscul de a pierde o relație semnificativă, de locuri de muncă, de educație sau de oportunitate de carieră din cauza Internetului? (7) Ați mințit membrii familiei, terapeut sau alții pentru a ascunde adevărul implicării dvs. în Internet? (8) Folosiți Internetul ca o modalitate de a scăpa de probleme sau de a vă relaxa starea de spirit anxioasă (de exemplu, sentimente de neputință, vinovăție, anxietate sau depresie)? Toate cele opt întrebări au fost traduse în limba chineză. Young a afirmat că cinci sau mai multe răspunsuri "da" la cele opt întrebări au indicat un utilizator dependent de Internet [16]. Ulterior, Beard și Wolf au modificat criteriile YDQ [29], și respondenții care au răspuns „da” la întrebările de la 1 la 5 și cel puțin la oricare dintre cele trei întrebări rămase au fost clasificați ca suferind de dependență de internet, care a fost utilizată pentru screening-ul subiecților din prezentul studiu. Dependența a fost un proces treptat, așa că am investigat dacă au existat sau nu modificări liniare în structura creierului. Durata bolii a fost estimată printr-un diagnostic retrospectiv. Le-am cerut subiecților să-și amintească stilul lor de viață atunci când au fost inițial dependenți de internet. Pentru a garanta că suferă de dependență de internet, le-am retestat cu criteriile YDQ modificate de Beard and Wolf. De asemenea, am confirmat fiabilitatea auto-rapoartelor de la subiecții IAD, vorbind cu părinții lor prin telefon. Subiecții IAD au petrecut 10.2 ± 2.6 ore pe zi pentru jocuri online. Zilele de utilizare a internetului pe săptămână au fost de 6.3 ± 0.5. Am verificat, de asemenea, aceste informații de la colegii de cameră și colegii de clasă ai subiecților IAD că insistau adesea să fie pe internet noaptea târziu, perturbând viața altora, în ciuda consecințelor. Optsprezece potrivite pentru vârstă și sex (p> 0.01) controale sănătoase (12 bărbați, vârstă medie = 19.5 ± 2.8 ani, educație 13.3 ± 2.0 ani) fără antecedente personale sau familiale de tulburări psihiatrice, de asemenea, au participat la studiul nostru. Conform unui studiu anterior al IAD [19], am ales controale sănătoase care au petrecut mai puțin de 2 ore pe zi pe internet. Controalele sănătoase au fost testate și cu criteriile YDQ modificate de Beard și Wolf pentru a se asigura că nu suferă de IAD. Toți participanții recrutați au fost difuzați de vorbitori nativi chinezi, nu au folosit substanțe ilegale și au fost drepți. Înainte de scanarea prin imagistică prin rezonanță magnetică (IRM), sa efectuat screeningul de urină pentru toți subiecții pentru a exclude abuzul de substanțe. Criteriile de excludere pentru ambele grupuri au fost (1) existența unei tulburări neurologice; (2) alcool, nicotină sau abuz de droguri; (3) în perioada sarcinii sau perioade menstruale la femei; și (4) orice boală fizică, cum ar fi o tumoare pe creier, hepatită sau epilepsie, evaluată conform evaluărilor clinice și a înregistrărilor medicale. În plus, Scala de auto-evaluare a anxietății (SAS) și Scala de depresie de auto-evaluare (SDS) au fost folosite pentru a evalua stările emoționale ale tuturor participanților în ziua scanării. Toți pacienții și controalele sănătoase au dat consimțământul în scris. Au fost furnizate informații demografice mai detaliate în Tabelul 1.

miniatura
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Tabelul 1. Subiecte demografice pentru tulburarea dependenței de internet (IAD) și grupurile de control.

doi: 10.1371 / journal.pone.0020708.t001

2.2 Metodologia imaginii creierului și analiza datelor

2.2.1 Parametrii de scanare.

Datele imagistice au fost efectuate pe un scanner 3T Siemens (Allegra, Siemens Medical System) la Centrul de Cercetare Huaxi MR, Spitalul West China din Universitatea Sichuan, Chengdu, China. A fost utilizată o serpentină standard pentru capul de pasăre, împreună cu plăcuțele de spumă de blocare pentru a minimiza mișcarea capului și pentru a diminua zgomotul scanerului. Secvențele de imagini au fost obținute prin intermediul imaginilor cu dimensiuni ponderate prin difuzie cu imagistică ecografică echo-plană în aliniere cu planul comisar anterior-posterior. Imaginile tensorului de difuzie au fost obținute cu medii 2. Gradienții de sensibilizare a difuziei au fost aplicați de-a lungul direcțiilor neliniare 30 (b = 1000 s / mm2) împreună cu o achiziție fără ponderare prin difuzie (b = 0 s / mm2). Parametrii imaginii au fost felii axiale 45 continue cu o grosime de felie de 3 mm și fără decalaj, câmp vizual = 240 × 240 mm2, timp de repetiție / timp de ecou = 6800 / 93 ms, matrice de achiziție = 128 × 128. În plus, imaginile axiale 3D T1-ponderate au fost obținute cu o secvență de recall gradient rasfatată și următorii parametri: TR = 1900 ms; TE = 2.26 ms; unghiul de înclinare = 90; rezoluția matricei în plan = 256 × 256; felii = 176; câmp de vedere = 256 mm; dimensiunea voxelului = 1 × 1 × 1 mm.

2.2.2 VBM.

Datele structurale au fost procesate cu un protocol FSL-VBM [30], [31] cu software FSL 4.1 [32]. În primul rând, toate imaginile T1 au fost extrase din creier folosind instrumentul de extragere a creierului (BET) [33]. Apoi, segmentarea de tip țesut a fost efectuată folosind instrumentul automat de segmentare (FAST) V4.1 al FMRIB [34]. Imaginile rezultate din volumul parțial al substanței gri rezultate au fost apoi aliniate la spațiul standard MNI152 folosind instrumentul liniar de înregistrare a imaginii (FLIRT) al FMRIB [35], [36], urmat opțional de înregistrare neliniară utilizând instrumentul de înregistrare a imaginilor neliniare (FNIRT) al FMRIB [37], [38], care utilizează o reprezentare b-spline a câmpului warp de înregistrare [39]. Imaginile rezultate au fost medii pentru a crea un șablon specific pentru studiu, la care imaginile de materie cenușie nativă au fost apoi re-înregistrate neliniar. Protocolul optimizat a introdus o modulare pentru contracție / extindere datorată componentei neliniare a transformării: fiecare voxel al imaginii de materie cenușie înregistrată a fost împărțit de iocobianul câmpului de urzeală. În cele din urmă, pentru a alege cel mai bun nucleu de netezire, toate imaginile cu volum normalizat, modificate în format 32, au fost netezite cu miezuri izotonice gaussian în dimensiune (sigma = 2.5, 3, 3.5 și 4 mm, corespunzătoare 6, 7, 8 , respectiv 9.2 mm FWHM). Modificările regionale în materia cenușie au fost evaluate utilizând testarea neparametrică bazată pe permutare cu permutări aleatorii 5000 [40]. Analiza covarianței (ANCOVA) a fost utilizată cu vârsta, efectele de gen și volumul intracranian total ca covariate. Volumul intracranian total a fost calculat ca suma substanțelor cenușii, materiei albe și volumelor lichidului cefalorahidian din segmentările FSL BET. Recent, Dong și colab. a constatat că depresia și scorurile de anxietate au fost semnificativ mai mari după dependența comparativ cu înainte de dependenta la unii studenți și au sugerat că acestea sunt rezultate ale IAD, prin urmare SAS și SDS nu au fost incluse ca confounds [41]. Corecția pentru comparații multiple a fost efectuată utilizând o metodă de prag de tip cluster, cu un grup inițial care formează un prag la t = 2.0. Rezultatele au fost considerate semnificative pentru p<0.05. Pentru regiunile în care subiecții IAD au prezentat un volum semnificativ diferit de substanță gri față de controale, volumele de substanță gri din aceste zone au fost extrase, mediatizate și regresate în funcție de durata dependenței de internet.

2.2.3 DTI.

Am calculat valoarea FA pentru fiecare voxel, care a reflectat gradul de anizotropie a difuziei într-un voxel (interval 0-1, unde valorile mai mici au indicat o difuzie izotropă mai mică și o mai mică coerență, iar valori mari au indicat dependența de direcție a mișcării browniene datorită tracturilor de materie albă) [42]. Software-ul FDT în FSL 4.1 a fost utilizat pentru calculul FA [32]. În primul rând, corecția pentru curenții turbulenți și mișcarea capului a fost făcută prin înregistrarea afină pe primul volum ponderat fără difuzie al fiecărui subiect. Imaginile FA au fost create prin montarea tensorului de difuzie la datele de difuzie brute după extracția creierului folosind BET [33]. Apoi, a fost efectuată o analiză statistică prin voxel a datelor FA utilizându-se partea V1.2 din FSL a statisticilor spațiale bazate pe tract (TBSS) [43], [44]. Factorii FA de la toți subiecții (subiecți IAD și controale sănătoase) au fost realiniate într-o imagine a spațiului standard FMRIB58_FA de către FNIRT [37], [38] folosind o reprezentare b-spline a câmpului warp de înregistrare [39]. Imaginea FA medie a fost apoi creată și subțiată pentru a crea un schelet FA mediu (prag de 0.2) reprezentând centrele tuturor tractelor comune grupului. Datele FA aliniate fiecărui subiect au fost apoi proiectate înapoi pe acest schelet. Modificările valorii FA ale substanței albe au fost evaluate utilizând teste non-parametrice bazate pe permutare [40] cu permutări aleatorii 5000. ANCOVA a fost angajată cu efectele de vârstă și sex ca și covariate. Corecția pentru comparații multiple a fost efectuată utilizând o metodă de prag de tip cluster, cu un prag inițial de formare a clusterului t = 2.0. Rezultatele au fost considerate semnificative pentru p<0.05. Pentru grupurile în care subiecții cu dependență de internet au prezentat valori FA semnificativ diferite față de controale, FA din aceste regiuni ale creierului au fost extrase, mediatizate și regresate față de durata dependenței de internet.

2.2.4 Interacțiunea dintre materiile cenușii și anomaliile substanței albe.

Pentru a investiga interacțiunile dintre schimbările de materie cenușie și modificările de materie albă, a fost efectuată o analiză de corelație între volumul de materie cenușie anormală și valorile FA al materiei albe în grupul IAD.

REZULTATE

Rezultatele 3.1 VBM

Modificările regionale ale volumului materiei cenușii au fost evaluate neparametric folosind VBM optimizat. Corecția pentru comparații multiple a fost efectuată utilizând o metodă de prag de tip cluster. Compararea VBM între subiecții IAD și controalele sănătoase potrivite a indicat scăderea volumului materiei cenușii în mai multe grupuri, adică DLPFC bilaterală, suprafața motorului suplimentar (SMA), OFC, cerebelul și ACC de stânga ACC (rACC), după controlul potențial de confundare variabilele incluzând vârsta, efectele de gen și volumul intracranian total. În ceea ce privește volumul de materii gri, DLPFC-ul drept, rACC-ul stâng și SMA-ul drept au prezentat o corelație negativă cu luni de dependență de internet (r1 = -0.7256, p1 <0.005; r2 = −0.7409, p2 <0.005; r3 = −0.6451, p3 <0.005). Nici o regiune cerebrală nu a prezentat un volum mai mare de substanță cenușie decât martorii sănătoși, după cum se arată în Figura 1 și Tabelul 2

 

miniatura  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 1. Rezultatele VBM.

A. Reducerea volumului materiei cenușii la subiecții IAD, (1-p) corectată p-valuează imagini. Imaginea de fundal este șablonul standard MNI152_T1_1mm_brain în FSL. B. Volumele de materie cenușie a DLPFC, rACC și SMA au fost corelate negativ cu durata dependenței de internet.

doi: 10.1371 / journal.pone.0020708.g00
 
miniatura  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tabelul 2. Regiuni care au prezentat un volum anormal de materie cenușie și substanță albă FA (anizotropie fracționată) între subiecți cu tulburare de dependență de internet (IAD) și controale sănătoase (p<0.05 corectat).

doi: 10.1371 / journal.pone.0020708.t002

Rezultatele 3.2 DTI

În ceea ce privește analiza datelor DTI, corecția pentru comparații multiple a fost efectuată utilizând metoda pragului de concentrație bazată pe cluster. Rezultatele noastre TBSS au evidențiat o valoare FA îmbunătățită (IAD: 0.78 ± 0.04; control: 0.56 ± 0.02) a membrelor posterioare stângi ale capsulei interne (PLIC) la subiecții IAD comparativ cu controalele sănătoase și cu valoarea FA redusă (IAD: 0.31 ± 0.04; control: 0.48 ± 0.03) în materia albă din girusul parahipocampal drept (PHG) așa cum se arată în Figura 2 și Tabelul 2. Mai mult, FA a avut tendința să se coreleze pozitiv cu durata dependenței de internet în PLIC stânga (r = 0.5869, p <0.05), în timp ce nu s-a observat o corelație semnificativă între valoarea FA a PHG corect și durata dependenței de internet

miniatura  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 2. Rezultatele DTI.

A. Structuri de materie albă care prezintă FA anormal la subiecții IAD, (1-p) corectată p-valuează imagini. Imaginea de fundal este șablonul standard FMRIB58_FA_1mm din FSL. Voxelurile roșu-galbene reprezintă regiuni în care FA a scăzut semnificativ în IAD față de controalele sănătoase. Albastru-albastru-albastru voxels reprezintă FA crescut în IAD. B. FA a PLIC a fost corelată pozitiv cu durata dependenței de internet.

doi: 10.1371 / journal.pone.0020708.g002

3.3 Interacțiunea dintre materiile cenușii și anomaliile substanței albe

Analiza interacțiunii dintre volumele materiei cenușii și valorile FA ale materiei albe în grupul IAD a arătat că nu există corelații semnificative între aceste două măsuri.

Discuție Top

IAD a avut ca rezultat depresie psihologică individuală, insuficiență academică și performanță redusă a muncii în rândul adolescenților [12]-[18]. Cu toate acestea, în prezent nu există un tratament standardizat pentru IAD. Dezvoltarea unor metode eficiente de intervenție și tratament pentru IAD va necesita, în primul rând, o înțelegere clară a mecanismelor. Conștientizarea anomaliilor structurale ale creierului în IAD este esențială pentru identificarea posibilelor farmacoterapii pentru a trata această tulburare. În studiul de față, am descoperit schimbări ale volumului materiei cenușii și schimbări de substanță albă în AD la adolescenți cu IAD. De asemenea, am descoperit asocierea dintre aceste anomalii structurale și durata dependenței de internet. Am sugerat că IAD a determinat modificări structurale ale creierului la adolescenți și că aceste anomalii structurale au fost probabil asociate cu deficiențe funcționale în controlul cognitiv.

Rezultatele 4.1 VBM

În concordanță cu un studiu VBM anterior [21], nu am găsit regiuni ale creierului care să arate un volum crescut de materie cenușie în subiecții de dependență de internet. Comparația regională a volumului materiei cenușii a indicat atrofia în cadrul mai multor grupuri pentru întreg grupul dependenților de internet (p <0.05, corectat), care au fost DLPFC bilateral, SMA, cerebel, OFC și rACC stâng (așa cum se arată în Figura 1). Mai mult, atrofia DLPFC dreapta, rACC stânga și SMA dreapta a fost corelată negativ cu durata dependenței de internet, pe care Zhou et al. nu a reușit să detecteze [21]. Aceste rezultate au demonstrat că, pe măsură ce dependența de internet a persistat, atrofia creierului din DLPFC, rACC și SMA a fost mai gravă. Unele rezultate ale atrofiei cerebrale în studiul nostru au fost diferite de cele descrise anterior [21], care se datorează diferitelor metode de procesare a datelor. În studiul de față, efectele posibile de confuzie ale vârstei, sexului și întregului volum al creierului au fost incluse ca covariate, pe care studiul anterior nu a reușit să le ia în considerare. Diferitele metode de prelucrare au dat naștere unor constatări diferite.

În conformitate cu studiile anterioare privind dependența de droguri, abuzul de substanțe pe termen lung [45], [46] și dependența de internet [11], [20] va conduce la un control cognitiv afectat. Controlul cognitiv poate fi conceptualizat ca fiind capacitatea de a suprima răspunsurile prepotante, dar incorecte și abilitatea de a filtra informațiile irelevante într-un set de stimulente și de a permite acțiuni adecvate pentru a satisface cererile complicate de sarcini și adaptarea la medii în schimbare [47]. Numeroase studii funcționale de imagistică a creierului au arătat că DLPFC și rACC au fost implicate central în controlul cognitiv [48], [49]. Diferite studii neurocognitive au arătat că controlul cognitiv este legat de un anumit circuit cortico-subcortic, incluzând rACC și DLPFC [50], [51]. Potrivit unei ipoteze proeminente de monitorizare a conflictelor [47], [52], apariția conflictului de răspuns este semnalată de rACC, ceea ce duce la recrutarea DLPFC pentru un control mai cognitiv pentru performanța ulterioară. Acest rol important al DLPFC a fost identificat în cercetarea neuroștiințelor cu procese de control de control de sus în jos ale controlului cognitiv [53]. Studiile neuroimagistice recente au dezvăluit, de asemenea, dezactivarea rACC într-o sarcină GO / NOGO la indivizi dependenți de heroină [54], [55] și utilizatorii de cocaină [45], indicând rolul critic al RACC în controlul cognitiv [46].

De asemenea, se consideră că OFC contribuie la controlul cognitiv al comportamentului orientat spre obiectiv prin evaluarea semnificației motivaționale a stimulilor și selectarea comportamentului pentru obținerea rezultatelor dorite [56]. OFC are conexiuni extinse cu regiunile striatum și limbic (cum ar fi amigdala). Drept urmare, OFC este bine situat pentru a integra activitatea câtorva zone limbic și subcortic asociate comportamentului motivațional și procesului de răsplată [57]. Unele studii pe animale au demonstrat că afectarea atât a OFC, cât și a cortexului prelimbic al șobolanului (omologul funcțional al DLPFC uman) a afectat dobândirea și modificarea comportamentului ghidat de contingențele dintre răspunsuri și rezultate, indicând faptul că aceste regiuni pot fi cruciale pentru controlul cognitiv al comportamentului orientat spre scop [56], [58].

SMA este esențială pentru selectarea comportamentului adecvat, indiferent dacă selectați pentru a executa un răspuns adecvat sau selectați pentru a inhiba un răspuns inadecvat [59]. Unii cercetatori au descoperit ca atat sarcinile simple, cat si complexele GO / NOGO au fost implicate in SMA si au dezvaluit rolul important al SMA in medierea controlului cognitiv [46], [60].

Mai multe studii anatomice, fiziologice și funcționale arată că cerebelul contribuie la funcțiile cognitive de ordin superior [61]-[64], cu leziuni discrete la nivelul cerebelului care duc la afectarea funcțiilor executive și a memoriei de lucru, chiar și în schimbările de personalitate, cum ar fi comportamentul dezinhibat și inadecvat.

Rezultatele noastre (Figura 1) a volumului de materie cenușie redusă în DLPFC, rACC, OFC, SMA și cerebelos poate fi, cel puțin parțial, asociat cu controlul cognitiv și cu disfuncțiile comportamentului orientat spre scopuri în dependența de internet [15], [19], [20], [28], care pot explica simptomele fundamentale ale dependenței de internet.

Rezultatele 4.2 DTI

Am calculat valoarea FA în fiecare voxă de substanță albă pentru fiecare subiect, care a cuantificat puterea direcționalității microstructurii tractului local. Întreaga comparație a creierului în voxel față de scheletul materiei albe utilizând testarea permutației și pragul statistic stricte indică faptul că subiecții IAD au avut valori FA mai scăzute într-un grup din cadrul PHG corect (p <0.05, corectat). Pe de altă parte, căutarea FA crescută la subiecții IAD a arătat că subiecții IAD au valori FA mai mari într-un cluster din PLIC din stânga (p <0.05, corectat). Mai mult, valoarea FA a PLIC stânga a fost corelată pozitiv cu durata dependenței de internet (Figura 2).

PHG este o regiune a creierului care înconjoară hipocampul și joacă un rol important în codificarea și recuperarea memoriei [65], [66]. PHG furnizează intrarea majoră poly-senzorială către hipocampus prin conexiunile entorhinal și este destinat pentru diferite combinații de informații senzoriale [67], [68], care sunt implicați în reglementarea cognitivă și emoțională [69]. Recent, unii cercetători au sugerat că dreptul PHG contribuie la formarea și menținerea informațiilor legate în memoria de lucru [70]. Memoria de lucru este dedicată stocării temporare și manipulării on-line a informațiilor și este esențială pentru controlul cognitiv [71]. Constatarea că valoarea FA inferioară a subiecților PHD la subiecții IAD a demonstrat că proprietățile anormale ale materiei albe pot fi baza structurală a deficitelor funcționale ale memoriei de lucru la subiecții IAD [19]. Recent, Liu și colab. [72] a raportat creșterea ReHo în cadrul PHG bilateral în studenții IAD, comparativ cu controalele și a sugerat că acest rezultat reflectă schimbarea funcțională a creierului, posibil legată de căile de recompensă. Evident, este nevoie de mai multă muncă pentru a înțelege rolul corect al PHG în IAD.

Anatomic, capsula internă este o zonă a materiei albe din creier care separă nucleul caudat și talamusul de nucleul lenticular, care conține atât axoni ascendenți, cât și descendenți. Pe lângă fibrele corticospinal și corticopontin, capsula internă conține fibre talamocortico-corticofugale [73], [74]. Partea posterioară a capsulei interne conține fibre corticospinal, fibre senzoriale (incluzând sistemul lemniscus medial și sistemul anterolateral) din corp și câteva fibre corticobulbare [73]-[76]. Cortexul motor primar își trimite axonii prin membrul posterior al capsulei interne și joacă roluri importante în mișcarea degetului și imaginile motorii [77], [78]. Motivul posibil pentru valorile FA în îmbunătățirea capsulelor interne a fost acela că subiecții IAD au petrecut mai mult timp jucând jocuri pe calculator, iar acțiunile motorii repetitive, cum ar fi apăsarea mouse-ului și tastarea tastaturii, au schimbat structura capsulei interne. Așa cum constatările că formarea a modificat structura creierului în alte studii [79]-[81], această formare pe termen lung a schimbat probabil structura materiei albe a PLIC. Transmiterea informațiilor între regiunile frontale și subcortice ale creierului a modula funcționarea cognitivă superioară și comportamentele umane [82], [83], care se baza pe tracturile de fibre de materie albă care trec prin capsula internă [83], [84]. Anomaliile structurale din capsula internă pot interfera, prin urmare, cu funcția cognitivă și pot afecta funcțiile executive și memoria [85]. Valoarea anormală FA a PLIC stâng poate influența transferul și prelucrarea informației senzoriale și, în cele din urmă, duce la dereglări în controlul cognitiv [86], [87]. În plus, dependența de internet poate provoca disconfort fizic sau probleme medicale, cum ar fi: sindromul de tunel carpian, ochii uscați, durerile de spate și durerile de cap severe [88]-[90]. Valoarea anormală FA a PLIC stâng poate explica sindromul de tunel carpian în subiecții IAD, care trebuie verificat cu un design mai sofisticat în viitor.

4.3 Interacțiunea dintre materiile cenușii și anomaliile substanței albe

Am investigat relația dintre substanța cenușie și modificările substanței albe. Din păcate, nu au existat corelații semnificative între aceste două măsuri. Acest fenomen a sugerat că modificările morfologice ale IAD asupra substanței gri a creierului și a substanței albe nu au fost corelate semnificativ liniar. A existat posibilitatea ca anomaliile substanței cenusii să asocieze modificările substanței albe în alt mod. Cu toate acestea, constatările noastre au demonstrat că caracteristicile structurii materiei cenușii și a substanței albe au fost anormale la adolescenții cu IAD.

Există câteva limitări ale studiului actual. În primul rând, deși rezultatele noastre au indicat că modificările substanței cenușii și substanței albe pot fi consecința utilizării excesive a internetului sau a IAD, nu putem exclude o altă posibilitate care să abordeze diferența structurală dintre controalele normale și IAD care ar putea fi cauza suprautilizării internetului. Caracteristicile anormale ale acestor regiuni cerebrale legate de controlul cognitiv la unii adolescenți le fac relativ imature și le permit să fie ușor dependente de internet. Problemele cauzei și consecințelor ar trebui investigate printr-un proiect experimental mai cuprinzător în viitorul studiu. Cu toate acestea, am sugerat că rezultatele din prezentul studiu au fost consecința IAD. În al doilea rând, în ceea ce privește relația dintre schimbările structurale și durata IAD, lunile IAD reprezintă o caracterizare grosolană prin amintirea subiecților IAD. Le-am cerut subiecților să-și amintească stilul lor de viață atunci când au fost inițial dependenți de internet. Pentru a garanta că suferă de dependență de internet, le-am retestat cu criteriile YDQ modificate de Beard and Wolf. De asemenea, am confirmat fiabilitatea auto-rapoartelor de la subiecții IAD, vorbind cu părinții lor la telefon. Modificările structurale ale creierului, în conformitate cu procesul de dependență, pot fi mai importante în înțelegerea bolii, prin urmare a fost efectuată corelația dintre durată și măsurile structurale ale creierului. Aceste corelații au sugerat că s-au găsit efecte cumulative în volumul redus de substanță cenușie al DLPFC drept, SMA dreapta, rACC stâng și creșterea substanței albe FA în PLIC stânga. În cele din urmă, deși am sugerat că anomaliile structurale ale volumului substanței gri și ale substanței albe FA au fost asociate cu deficiențe funcționale în controlul cognitiv în IAD, cea mai mare limitare a prezentului studiu este lipsa indicației cantitative a deficitelor în controlul cognitiv în aceste adolescenți cu IAD. Deși relațiile dintre aceste anomalii structurale și durata dependenței de internet au fost verificate în studiul nostru actual, caracterizarea completă a naturii anomaliilor structurale de bază din IAD este încă necesară pentru a fi cercetată mai detaliat în viitor, ceea ce este esențial în înțelegerea impactului al IAD privind funcționarea pe termen lung. În viitor, vom integra aceste descoperiri structurale cu performanțele comportamentale ale sarcinilor cognitive la subiecții cu IAD. În general, modificările FA și modificările volumului materiei cenușii, așa cum se arată în prezentul studiu, au indicat o modificare a creierului la nivel microstructural, ceea ce ne-a îmbunătățit înțelegerea asupra IAD.

Concluzie

Am furnizat dovezi care indicau faptul că subiecții IAD au avut modificări structurale multiple în creier. Atrofia materiei cenușii și modificarea FA a unor regiuni ale creierului au fost corelate în mod semnificativ cu durata dependenței de internet. Aceste rezultate pot fi interpretate, cel puțin parțial, drept afectarea funcțională a controlului cognitiv în IAD. Anomaliile cortexului prefrontal au fost în concordanță cu studiile anterioare privind abuzul de substanțe [23], [48], [80], [81], prin urmare am sugerat că pot exista mecanisme parțial suprapuse în IAD și utilizarea substanțelor. Speram ca rezultatele noastre să sporească înțelegerea IAD și să ajute la îmbunătățirea diagnosticului și prevenirii IAD.

  

recunoasteri Top

Am dori să-i mulțumim lui Qin Ouyang, lui Qizhu Wu și lui Junran Zhang pentru asistența tehnică valoroasă în efectuarea acestei cercetări.

 

Contribuțiile autorului Top

Conceperea și proiectarea experimentelor: KY WQ YL. Efectuarea experimentelor: KY WQ FZ LZ. Analiza datelor: KY GW XY. Reactivi / materiale / instrumente de analiză contribuite: PL JL JS. Scrierea hârtiei: KY WQ KMD. Supravegherea detaliilor tehnice pentru operațiile de analiză RMN și DTI: WQ QG. Contribuit la scrierea manuscrisului: QG YL JT.

 

Referinte Top

  1. Ernst M, Pine D, Hardin M (2006) Model triadic al neurobiologiei comportamentului motivat în adolescență. Medicina psihologica 36: 299-312. Găsiți acest articol online
  2. Csikszentmihalyi M, Larson R, Prescott S (1977) Ecologia activității și experienței adolescenților. Jurnalul de tineret și adolescență 6: 281-294. Găsiți acest articol online
  3. Casey B, Tottenham N, Liston C, Durston S (2005) Imaginea dezvoltării creierului: ce am învățat despre dezvoltarea cognitivă? Tendințe în științele cognitive 9: 104-110. Găsiți acest articol online
  4. Casey B, Galvan A, Hare T (2005) Schimbări în organizarea funcțională cerebrală în timpul dezvoltării cognitive. Opinia curentă în neurobiologie 15: 239-244. Găsiți acest articol online
  5. Ernst M, Nelson E, Jazbec S, McClure E, Monk C, și colab. (2005) Amygdala și nucleul accumbens în răspunsurile la primirea și omisiunea de câștiguri la adulți și adolescenți. Neuroimage 25: 1279-1291. Găsiți acest articol online
  6. May J, Delgado M, Dahl R, Stenger V, Ryan N, și colab. (2004) Imagistica prin rezonanta magnetica functionala legata de eveniment a circuitelor cerebrale legate de recompensa la copii si adolescenti. Psihiatrie biologică 55: 359-366.
  7. Galvan A, Hare T, Parra C, Penn J, Voss H, și colab. (2006) Dezvoltarea anterioară a accumbens față de cortexul orbitofrontal ar putea sta la baza comportamentului de asumare a riscului la adolescenți. Jurnalul de Neuroștiințe 26: 6885-6892. Găsiți acest articol online
  8. Steinberg L (2005) Dezvoltarea cognitivă și afectivă în adolescență. Tendințe în științele cognitive 9: 69-74. Găsiți acest articol online
  9. Pine D, Cohen P, Brook J (2001) Reactivitatea emoțională și riscul de psihopatologie la adolescenți. Spectre CNS 6: 27-35. Găsiți acest articol online
  10. Silveri M, Tzilos G, Pimentel P, Yurgelun-Todd D (2004) Traiectoriile evoluției emoționale și cognitive a adolescenților: efectele sexului și riscul consumului de droguri. Analele Academiei de Științe din New York 1021: 363-370. Găsiți acest articol online
  11. Cao F, Su L, Liu T, Gao X (2007) Relația dintre impulsivitate și dependența de Internet într-un eșantion de adolescenți chinezi. Psihiatrie europeană 22: 466-471. Găsiți acest articol online
  12. Ko C, Yen J, Chen S, Yang M, Lin H, și colab. (2009) Criteriile de diagnostic propuse și instrumentul de screening și diagnosticare a dependenței de Internet la studenții de la colegiu. Psihiatrie generală 50: 378-384. Găsiți acest articol online
  13. Flisher C (2010) Obținerea conexiunii: o prezentare generală a dependenței de Internet. Jurnalul de Pediatrie și Sănătatea Copilului 46: 557-559. Găsiți acest articol online
  14. Christakis D (2010) Dependența de Internet: o epidemie de secol 21? Medicamentul BMC 8: 61. Găsiți acest articol online
  15. Chou C, Condron L, Belland J (2005) O analiză a cercetării privind dependența de Internet. Psihologia educațională 17: 363-388. Găsiți acest articol online
  16. Young K (1998) Dependența de internet: apariția unei noi tulburări clinice. CyberPsychology & Behavior 1: 237-244. Găsiți acest articol online
  17. Morahan-Martin J, Schumacher P (2000) Incidența și corelarea utilizării patologice a Internetului în rândul studenților. Calculatoarele în comportamentul omului 16: 13-29. Găsiți acest articol online
  18. Scherer K (1997) Viața colegiului on-line: Utilizarea Internet sănătoasă și nesănătoasă. Jurnalul de dezvoltare a studenților la colegiu 38: 655-665. Găsiți acest articol online
  19. Ko C, Liu G, Hsiao S, Yen J, Yang M, și colab. (2009) Activitățile creierului asociate cu nevoia de jocuri de dependență de jocuri online. Jurnalul de cercetare psihiatrică 43: 739-747. Găsiți acest articol online
  20. Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X (2010) Inhibarea impulsului la persoanele cu tulburare de dependenta de Internet: dovezi electrofiziologice dintr-un studiu Go / NoGo. Scrisori pentru neuroștiințe 485: 138-142. Găsiți acest articol online
  21. Zhou Y, Lin F, Du Y, Qin L, Zhao Z și colab. (2009) Anormalități în materia cenușie în dependența de Internet: un studiu de morfometrie pe bază de voxel. Jurnalul European de Radiologie. doi:10.1016 / j.ejrad.2009.1010.1025.
  22. Jun L, Xue-ping G, Osunde I, Xin L, Shun-ke Z și colab. (2010) O omogenitate regională crescută în tulburarea de dependență de internet: un studiu de rezonanță magnetică funcțională în stare de repaus. Revista medicală chineză 123: 1904-1908. Găsiți acest articol online
  23. Yuan K, Qin W, Dong M, Liu J, Sun J, și colab. (2010) Deficiențe de substanță gri și tulburări de stare de repaus la indivizii dependenți de heroină abstinenți. Scrisori pentru neuroștiințe 482: 101-105. Găsiți acest articol online
  24. Yuan K, Qin W, Liu J, Guo Q, Dong M, și colab. (2010) Modificările rețelelor funcționale ale creierului mondial și durata utilizării heroinei la indivizii dependenți de heroină masculi abstinenți. Scrisori pentru neuroștiințe 477: 37-42. Găsiți acest articol online
  25. Yuan K, Qin W, Dong M, Liu J, Liu P, și colab. (2010) Combinarea informațiilor spațiale și temporale pentru a explora schimbările în rețelele de stare de odihnă în persoanele abstinente dependente de heroină. Scrisori pentru neuroștiințe 475: 20-24. Găsiți acest articol online
  26. Liu J, Liang J, Qin W, Tian J, Yuan K și colab. (2009) Modele de conectivitate disfuncțională la utilizatorii cronici de heroină: un studiu fMRI. Scrisori pentru neuroștiințe 460: 72-77. Găsiți acest articol online
  27. Volkow N, Fowler J, Wang G (2003) Creierul uman dependent: intuiții din studiile de imagistică. Jurnalul de Investigații Clinice 111: 1444-1451. Găsiți acest articol online
  28. Ko C, Hsiao S, Liu G, Yen J, Yang M, și colab. (2010) Caracteristicile luării deciziilor, potențialul de a-și asuma riscuri și personalitatea studenților cu dependență de Internet. Psihiatrie de cercetare 175: 121-125. Găsiți acest articol online
  29. Beard K, Wolf E (2001) Modificarea criteriilor de diagnostic propuse pentru dependența de Internet. CyberPsychology & Comportament 4: 377-383. Găsiți acest articol online
  30. Ashburner J, Friston K (2000) Morfometria bazată pe Voxel - metodele. Neuroimage 11: 805-821. Găsiți acest articol online
  31. Good C, Johnsrude I, Ashburner J, Henson R, Fristen K, și colab. (2001) Un studiu morfometric bazat pe voxel al îmbătrânirii în creierul uman adult normal 465. Neuroimage 14: 21-36. Găsiți acest articol online
  32. Smith S, Jenkinson M, Woolrich M, Beckmann C, Behrens T, și colab. (2004) Avansuri în analiza și implementarea imaginilor funcționale și structurale MR ca FSL. Neuroimage 23: 208-219. Găsiți acest articol online
  33. Smith S (2002) Extracție automată rapidă a creierului. Cartografia creierului uman 17: 143-155. Găsiți acest articol online
  34. Zhang Y, Brady M, Smith S (2001) Segmentarea imaginilor MR ale creierului printr-un model câmp ascuns Markov și algoritmul de așteptare-maximizare. Tranzacții IEEE pe imagistică medicală 20: 45-57. Găsiți acest articol online
  35. Jenkinson M, Smith S (2001) O metodă globală de optimizare pentru înregistrarea robustă afină a imaginilor creierului. Analiza imaginii medicale 5: 143-156. Găsiți acest articol online
  36. Jenkinson M, Bannister P, Brady M, Smith S (2002) Optimizare îmbunătățită pentru înregistrarea liniară robustă și corectă a mișcării imaginilor creierului. Neuroimage 17: 825-841. Găsiți acest articol online
  37. Andersson J, Jenkinson M, Smith S (2007) Optimizare neliniară. Analiza tehnică a grupului de analiză FMRIB: TR07JA02 de la www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/techrep.
  38. Andersson J, Jenkinson M, Smith S (2007) Înregistrarea neliniară, cunoscută ca normalizarea spațială. Analiza tehnică a grupului de analiză FMRIB: TR07JA02 de la www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/techrep.
  39. Rueckert D, Sonoda L, Hayes C, Hill D, Leach M, și colab. (2002) Înregistrare nonrigid folosind deformări în formă liberă: aplicarea la imaginile MR ale sânului. Tranzacții IEEE pe imagistică medicală 18: 712-721. Găsiți acest articol online
  40. Nichols T, Holmes A (2002) Teste nonperametrice de permutare pentru neuroimaging funcțional: un primer cu exemple. Cartografia creierului uman 15: 1-25. Găsiți acest articol online
  41. Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X, Miles J (2011) Precursor sau sechele: tulburări patologice la persoanele cu tulburări de dependență de Internet. PloS un 6: 306-307. Găsiți acest articol online
  42. Beaulieu C (2002) Bazele difuziei anizotrope a apei în sistemul nervos - o revizuire tehnică. RMN în biomedicină 15: 435-455. Găsiți acest articol online
  43. Smith S, Jenkinson M, Johansen-Berg H, Rueckert D, Nichols T și colab. (2006) Statistici spațiale bazate pe tracturi: analiza voxelwise a datelor de difuzie multi-subiect. Neuroimage 31: 1487-1505. Găsiți acest articol online
  44. Smith S, Johansen-Berg H, Jenkinson M, Rueckert D, Nichols T, și colab. (2007) Achiziționarea și analiza voxelwise a datelor cu difuzare multi-subiect cu statistici spațiale bazate pe tract. Protocoalele de natură 2: 499-503. Găsiți acest articol online
  45. Kaufman J, Ross T, Stein E, Garavan H (2003) Hipoactivitate cingulate la utilizatorii de cocaină în timpul unei sarcini GO-NOGO, așa cum a reieșit din imagistica prin rezonanță magnetică funcțională legată de eveniment. Jurnalul de Neuroștiințe 23: 7839-7843. Găsiți acest articol online
  46. Li C, Sinha R (2008) Controlul inhibitor și reglarea stresului emoțional: dovezi de neuroimagistică pentru disfuncția frontal-limbică în dependența psiho-stimulantă. Neuroscience & Biobehavioral Reviews 32: 581-597. Găsiți acest articol online
  47. Botvinick M, Braver T, Barch D, Carter C, Cohen J (2001) Monitorizarea conflictelor și controlul cognitiv. Vizualizare psihologică 108: 624-652. Găsiți acest articol online
  48. Krawczyk D (2002) Contribuții ale cortexului prefrontal la baza neuronală a luării deciziilor umane. Neuroscience & Biobehavioral Reviews 26: 631-664. Găsiți acest articol online
  49. Wilson S, Sayette M, Fiez J (2004) Răspunsuri prefrontale la indicii de droguri: o analiză neurocognitivă. Natura Neuroștiințe 7: 211-214. Găsiți acest articol online
  50. Barber A, Carter C (2005) Controlul cognitiv implicat în depășirea tendințelor de reacție prepotante și comutarea între sarcini. Cortexul cerebral 15: 899-912. Găsiți acest articol online
  51. MacDonald A, Cohen J, Stenger V, Carter C (2000) Disocierea rolului cortexului cervical prefrontal doroslateral și anterior în controlul cognitiv. Știință 288: 1835-1838. Găsiți acest articol online
  52. Botvinick M, Nystrom L, Fissell K, Carter C, Cohen J (1999) Monitorizarea conflictelor față de selecția-acțiune în cortexul cingular anterior. Natura 402: 179-180. Găsiți acest articol online
  53. Vanderhasselt M, De Raedt R, Baeken C (2009) Cortexul prefrontal dorsolateral și performanța Stroop: abordarea lateralizării. Buletin psihonomic și recenzie 16: 609–612. Găsiți acest articol online
  54. Forman S, Dougherty G, Casey B, Siegle G, Braver T, și colab. (2004) Dependenții de opiacee nu au activat dependența de eroare a cingulului anterior rostral. Psihiatrie biologică 55: 531-537. Găsiți acest articol online
  55. Fu L, Bi G, Zou Z, Wang Y, Ye E și colab. (2008) Funcție de inhibare a răspunsului la deficiență în dependenți de heroină abstinent: un studiu fMRI. Scrisori pentru neuroștiințe 438: 322-326. Găsiți acest articol online
  56. Rolls E (2000) Cortexul orbitofrontal și recompensa. Cortexul cerebral 10: 284-294. Găsiți acest articol online
  57. Groenewegen H, Uylings H (2000) Cortexul prefrontal și integrarea informațiilor senzoriale, limbice și autonome. Progresele în cercetarea creierului 126: 3-28. Găsiți acest articol online
  58. Balleine B, Dickinson A (1998) Acțiune instrumentală îndreptată asupra obiectivelor: învățarea de urgență și stimulare și substraturile lor corticale. Neurofarmacologie 37: 407-419. Găsiți acest articol online
  59. Simplex D, Pekar J, Mostofsky S (2008) Meta-analiza sarcinilor Go / No-go care demonstrează că activarea fMRI asociată cu inhibarea răspunsului este dependentă de sarcină. Neuropsihologie 46: 224-232. Găsiți acest articol online
  60. Ray Li C, Huang C, Constable R, Sinha R (2006) Inhibarea răspunsului imaginii într-o sarcină de semnal stop: neuronul se corelează independent de monitorizarea semnalului și de procesarea post-răspuns. Jurnalul de Neuroștiințe 26: 186-192. Găsiți acest articol online
  61. Raymond J, Lisberger S, Mauk M (1996) Cerebelul: o mașină de învățare neuronală? Știință 272: 1126-1131. Găsiți acest articol online
  62. Schmahmann J, Sherman J (1998) Sindromul afectiv cognitiv cerebelos. Brain 121: 561-579. Găsiți acest articol online
  63. Desmond J (2001) Implicarea cerebelară în funcția cognitivă: dovezi ale neuroimagistice. Recenzia internațională a psihiatriei 13: 283-294. Găsiți acest articol online
  64. Heyder K, Suchan B, Daum I (2004) Contribuții cortico-subcortice la controlul executiv. Acta Psychologica 115: 271-289. Găsiți acest articol online
  65. Wagner A, Schacter D, Rotte M, Koutstaal W, Maril A, și colab. (1998) Amintiri de construire: amintirea și uitarea experiențelor verbale, așa cum se preconizează prin activitatea creierului. Știință 281: 1188-1191. Găsiți acest articol online
  66. Tulving E, Markowitsch H, Craik F, Habib R, Houle S (1996) Activități de noutate și familiaritate în studiile PET de codificare și recuperare a memoriei. Cortexul cerebral 6: 71-79. Găsiți acest articol online
  67. Powell H, Guye M, Parker G, Symms M, Boulby P, și colab. (2004) Demonstrarea neinvazivă in vivo a legăturilor gyrusului parahipocampal uman. Neuroimage 22: 740-747. Găsiți acest articol online
  68. BURWELL R (2000) Regiunea parahipocampală: conectivitate corticocorică. Analele Academiei de Științe din New York 911: 25-42. Găsiți acest articol online
  69. Zhu X, Wang X, Xiao J, Zhong M, Liao J, și colab. (2010) Integritatea modificată a materiei albe în primii episodi, adulți tineri care suferă de tratament cu tulburare depresivă majoră: un studiu privind statisticile spațiale bazate pe tract. Cercetarea creierului 1396: 223-229. Găsiți acest articol online
  70. Luck D, Danion J, Marrer C, Pham B, Gounot D, și colab. (2010) Gripa parahipocampală potrivită contribuie la formarea și menținerea informațiilor legate în memoria de lucru. Creierul și cunoașterea 72: 255-263. Găsiți acest articol online
  71. Engle R, Kane M (2003) Atenția executivă, capacitatea memoriei de lucru și o teorie cu două factori de control cognitiv. Psihologia învățării și a motivării 44: 145-199. Găsiți acest articol online
  72. Jun L, Xue-ping G, Osunde I, Xin L, Shun-ke Z și colab. O omogenitate regională crescută în tulburarea dependenței de internet: un studiu de rezonanță magnetică funcțională în stare de repaus. Revista medicală chineză 123: 1904-1908. Găsiți acest articol online
  73. Părinte A, Carpenter M (1996) Neuroanatomia umană a lui Carpenter: Williams & Wilkins.
  74. Wakana S, Jiang H, Nagae-Poetscher L, van Zijl P, Mori S (2004) Atlas al fibrelor tractate bazate pe omul uman White Anatomy1. Radiologie 230: 77-87. Găsiți acest articol online
  75. Andersen R, Knight P, Merzenich M (1980) Conexiunile talamocortico-corticotalamice ale AI, AII și câmpului anterior auditiv (AFF) în pisică: Dovezi ale a două sisteme de conexiuni în mare măsură sergregate. Jurnalul de Neurologie Comparativă 194: 663-701. Găsiți acest articol online
  76. Winer J, Diehl J, Larue D (2001) Proiecții ale cortexului auditiv la corpul genicular medial al pisicii. Jurnalul de Neurologie Comparativă 430: 27-55. Găsiți acest articol online
  77. Schnitzler A, Salenius S, Salmelin R, Jousm ki V, Hari R (1997) Implicarea cortexului motor primar în imaginile motorii: un studiu nemagnetic. Neuroimage 6: 201-208. Găsiți acest articol online
  78. Shibasaki H, Sadato N, Lyshkow H, Yonekura Y, Honda M, și colab. (1993) Atât cortexul motor primar, cât și zona motorului suplimentar joacă un rol important în mișcarea complexă a degetelor. Brain 116: 1387-1398. Găsiți acest articol online
  79. Draganski B, Gaser C, Busch V, Schuierer G, Bogdahn U, și colab. (2004) Neuroplasticitate: modificări ale substanței cenușii induse de antrenament. Natura 427: 311-312. Găsiți acest articol online
  80. Boyke J, Driemeyer J, Gaser C, Buchel C, May A (2008) Modificări ale structurii creierului induse de formare la vârstnici. Jurnalul de Neuroștiințe 28: 7031-7035. Găsiți acest articol online
  81. Scholz J, Klein MC, Behrens TEJ, Johansen-Berg H (2009) Formarea induce schimbări în arhitectura materiei albe. Natura Neuroștiințe 12: 1370-1371. Găsiți acest articol online
  82. Cummings JL (1993) Circuite frontale-subcortice și comportament uman. Arhivele neurologiei 50: 873-880. Găsiți acest articol online
  83. Cummings JL (1995) Aspecte anatomice și comportamentale ale circulației frontale-subcortice. Analele Academiei de Științe din New York 769: 1-14. Găsiți acest articol online
  84. Albin RL, Young AB, Penney JB (1989) Anatomia funcțională a tulburărilor bazale ale ganglionilor. Tendințe în neuroștiințe 12: 366-375. Găsiți acest articol online
  85. Levitt JJ, Kubicki M, Nestor PG, Ersner-Hershfield H, Westin C, și colab. (2010) Un studiu de imagistică tensor difuzie a membrelor anterioare ale capsulei interne în schizofrenie. Psihiatrie de cercetare 184: 143-150. Găsiți acest articol online
  86. Werring D, Clark C, Barker G, Miller D, Parker G și colab. (1998) Mecanismele structurale și funcționale ale recuperării motorii: utilizarea complementară a tensorului de difuzie și imagistica prin rezonanță magnetică funcțională într-o leziune traumatică a capsulei interne. Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry 65: 863-869. Găsiți acest articol online
  87. Niogi S, Mukherjee P, Ghajar J, Johnson C, Kolster R și colab. (2008) Extinderea leziunii microstructurale a materiei albe în sindromul postconcussive se corelează cu timpul de reacție cognitiv afectat: un studiu de tensori 3T de difuzie a imaginii de leziuni ușoare traumatice ale creierului. Jurnalul American de Neuroradiologie 29: 967-973. Găsiți acest articol online
  88. Young K (1999) dependența de Internet: simptome, evaluare și tratament. Inovațiile în practica clinică: o carte sursă 17: 19-31. Găsiți acest articol online
  89. Beard K (2005) Dependența de internet: o revizuire a tehnicilor actuale de evaluare și a posibilelor întrebări de evaluare. CyberPsychology & Behavior 8: 7-14. Găsiți acest articol online
  90. Culver J, Gerr F, Frumkin H (1997) Informații medicale pe Internet. Jurnalul de Medicină Internă Generală 12: 466-470.