Analiza bazată pe rețea dezvăluie o conectivitate funcțională legată de tendința dependenței de Internet (2016)

Front Hum Neurosci. 2016; 10: 6.

Publicat online 2016 Feb 1. doi:  10.3389 / fnhum.2016.00006

PMCID: PMC4740778

Tanya Wen1,2,* și Shulan Hsieh1,3,4,*

Abstract

Preocuparea și utilizarea compulsivă a internetului pot avea efecte psihologice negative, astfel încât acesta este din ce în ce mai recunoscut ca o tulburare mintală. Studiul de față a utilizat statistici bazate pe rețele pentru a explora modul în care conexiunile funcționale întregi ale creierului în repaus este legată de gradul de dependență de internet al unui individ, indexat de un chestionar auto-evaluat. Am identificat două rețele semnificative din punct de vedere topologic, una cu conexiuni corelate pozitiv cu tendința de dependență de internet și una cu conexiuni negative corelate cu tendința de dependență de internet. Cele două rețele sunt interconectate în majoritatea regiunilor frontale, ceea ce ar putea reflecta modificări în regiunea frontală pentru diferite aspecte ale controlului cognitiv (de exemplu, pentru controlul utilizării internetului și a abilităților de joc). Apoi, am clasificat creierul în mai multe subgrupuri regionale mari și am constatat că majoritatea proporțiilor conexiunilor din cele două rețele corespund modelului cerebral de dependență care cuprinde modelul cu patru circuite.

În cele din urmă, am observat că regiunile creierului cu cele mai multe conexiuni inter-regionale asociate tendinței de dependență de internet replică cele observate adesea în literatura de dependență și este coroborată cu meta-analiza noastră a studiilor de dependență de internet. Această cercetare oferă o mai bună înțelegere a rețelelor de dimensiuni mari implicate în tendința de dependență de internet și arată că nivelurile preclinice ale dependenței de internet sunt asociate cu regiuni și conexiuni similare ca și cazuri clinice de dependență.

Cuvinte cheie: dependența de internet, statisticile bazate pe rețea, conectivitatea funcțională, starea de repaus, meta-analiza

Introducere

Dependenta de Internet (; ) este un fenomen modern care se caracterizează prin preocuparea și utilizarea compulsivă a internetului. În particular, tulburarea jocurilor pe internet (IGD) a fost inclusă în secțiunea III a versiunii 5 pentru diagnosticare și statistică (DSM-5®, ). Din cauza lipsei unui criteriu standard, unele literaturi au tratat cele două terminologii ca sinonime (a se vedea ; pentru o discuție); totuși, utilizarea compulsivă și excesivă a internetului pentru orice activitate (pe care o vom referi în această literatură drept dependență de internet) este mai globală decât subtipul său principal IGD, care poate include mai multe forme de utilizare a internetului în plus față de jocurile online (; ; ). Studiul nostru actual investighează dependența de internet în forma mai generală. Similar tulburărilor de utilizare a substanțelor, dependența de internet arată simptome de sevraj, toleranță, pierderea controlului și probleme psihosociale, ducând la o primejdie semnificativă din punct de vedere clinic sau afectarea funcționării zilnice. Prevalența pare a fi cea mai mare din țările asiatice și la adolescenții de sex masculin și sa estimat că variază de la 14.1 la 16.5% (95 interval de încredere procentual) în rândul studenților din Taiwan într-un studiu (). Fenomenul a atras mai multă atenție în ultimii ani și merită, în mod evident, cercetări suplimentare.

Imagistica prin rezonanță magnetică funcțională (fMRI) a fost utilizată pentru a identifica substraturile neuronale ale dependenței de internet, care s-au dovedit a prezenta semne de creier similare cu dependențe legate de substanțe (; ; ). În studiile blocate și legate de eveniment, au fost identificate mai multe regiuni asociate cu recompensa, dependența și pofta prin contrastul indiciilor jocurilor de noroc cu linia de bază, care include insula, nucleul accumbens (NAc), cortexul prefrontal dorsolateral (DLPFC) și frontalul orbital cortex (OFC) (; ; ; ; ). Cu toate acestea, abordările bazate pe activare contracare activității legate de tac și nu abordează modul în care regiuni ale creierului interacționează și astfel nu pot caracteriza conexiunile funcționale modificate asociate cu măsurile clinice sau comportamentale; totuși, tulburările umane sunt rezultatul tulburărilor într-un sistem complex interconectat (). Introducerea fMRI de stare de odihnă sa dovedit a fi un instrument puternic pentru studierea conectivității neurale a întregului creier (). Conectivitatea funcțională la starea de repaus este evaluată prin corelarea fluctuațiilor spontane ale semnalelor BOLD din diferite regiuni ale creierului și se consideră că oferă o măsură a organizării sale funcționale și poate ajuta la caracterizarea sincronizărilor anormale între regiunile creierului în spectrul fenotipurilor psihologice (; ).

Deși au existat unele studii care au utilizat conectivitate funcțională pentru a investiga conectivitatea funcțională modificată asociată cu dependența de internet, majoritatea studiilor au utilizat regiunile de semințe alese a priori fie (a) corelarea unei regiuni de semințe cu voxelii rămași ai întregului creier [ a folosit NAc; a utilizat gyrusul frontal inferior inferior (IFG); a folosit cortexul cingular posterior (PCC); a folosit amigdala; a folosit insula; a folosit nucleul caudat și putamen; a folosit polul frontal drept; utilizat DLPFC-ul drept] sau (b) efectuarea corelațiilor între ROI multiple predefinite selectate din rețele semnificative ( a examinat rețeaua executivă centrală și rețeaua de informații; a examinat rețeaua de control executiv; a examinat rețeaua de control executiv și a recompensat rețeaua; a examinat rețeaua de inhibare a răspunsului; a examinat șase obiective predefinite privind ROI-urile corticostriatale). Regiunile de semințe predefinite examinate reprezintă doar o mică parte a creierului, astfel încât acestea nu pot oferi o imagine completă a modului în care conexiunea este afectată de dependența de internet.

Foarte puține studii au utilizat o abordare întreaga creier pentru a studia dependența de internet. Din cunoștințele noastre, în prezent există doar patru lucrări publicate care au adoptat o abordare întreaga creier, iar metodele lor sunt destul de variabile, variind de la statisticile bazate pe rețea (BNS; ) la topologică (; ; ) la o conectivitate homotopică oglindă dezvoltată în mod voxel (). În special, angajat de BNS pentru a identifica diferențele între grupuri în conectivitatea funcțională interregională și a constatat conexiuni defectuoase implicate în circuitele cortico-subcortice la pacienții cu dependență de internet. Cu toate acestea, studiul lor sa concentrat pe o dimensiune mică a eșantionului unei populații unice (adolescenți masculi timpurii).

Prin urmare, în lucrarea noastră actuală, am decis să folosim o abordare de conectivitate întreaga creier, BNS (; ), pentru a identifica conexiunile funcționale care sunt predictive ale tendinței de dependență de internet. BNS este o metodă statistică validată pentru a face față problemei comparației multiple pe un grafic, este analogă metodelor bazate pe cluster () și se utilizează pentru a identifica conexiunile și rețelele care cuprind conexiunea umană care sunt asociate cu un efect experimental sau o diferență între grupuri prin testarea ipotezei în mod independent la fiecare conexiune. Rezultatele noastre vor fi în plus comparate cu o meta-analiză a lucrărilor existente legate de corelatele neuronale ale dependenței de internet. Sperăm să extindem literatura existentă în mai multe moduri: (1) Sperăm să oferim o imagine mai completă a dependenței de internet prin utilizarea analizei întregului creier în loc să folosim doar un număr mic de regiuni de semințe predefinite. (2) Deși există o serie de studii de conectivitate funcțională întreaga creier pe dependența de internet (de exemplu, ; ), studiile au comparat grupurile de dependenta de internet cu controale sanatoase. Studiul nostru nu a implicat niciun pacient clinic, dar a caracterizat tendința de dependență de internet ca un gradient. Sperăm să identificăm legăturile funcționale a căror forță este modulată de nivelul de dependență. (3) Majoritatea studiilor de dependență de internet nu au luat în considerare cerebelul, dar cerebelul a fost implicat ca o regiune importantă în dependență (). Astfel, am inclus cerebelul în analiza noastră. (4) Multe studii au limitat grupul de participanți la bărbați și adesea conțin dimensiuni relativ mici (de exemplu, , ; ). Pentru a spori generalizabilitatea și puterea acestor studii, eșantioanele care conțin ambele sexe și o mărime mai mare a eșantionului sunt necesare (). Prin abordarea problemelor de mai sus, studiul actual speră să ofere o mai bună înțelegere a modului în care conectivitatea funcțională este asociată cu tendința de dependență de internet.

Materiale și metode

Meta-analiza

O meta-analiză a fost construită folosind baza de date NeuroSynth (http://neurosynth.org; ). O analiză personalizată a fost realizată prin utilizarea termenilor de căutare "dependență", "dependent", "internet", "joc", "joc" și "online" pentru a identifica studiile legate de dependența de internet în baza de date. Criteriile de includere au fost verificate manual, iar o listă a studiilor incluse este detaliată în Materialele Suplimentare 1. Un total de studii 18 au fost incluse. Vitezele 6 mm au fost extrase din studiile incluse. Apoi, a fost efectuată o meta-analiză a acestor coordonate, producând inferență deplină și credibilă z- hărți scrise. Hărțile inferențiale de referință reflectă probabilitatea ca o regiune să activeze în condițiile acestor termeni [P(termeni de activare]], informându-ne prin urmare despre consecvența activării pentru termenii menționați. Harta de inferență inversă indică probabilitatea ca acești termeni să fie utilizați într-un studiu dat fiind prezența activării raportate [P(termeni | activare)]; astfel încât o regiune care este activată indică o probabilitate mai mare de a fi un studiu privind dependența de internet decât un studiu privind dependența de internet, care reflectă selectivitatea acelei regiuni. Întrucât atât inferențele în sens invers cât și cele inverse joacă un rol important în a ne ajuta să înțelegem regiunile asociate cu dependența de internet, am suprapus aceste două hărți de inferență pentru a evidenția regiunile lor comune. Clusterele mai mari de cinci voxeli sunt raportate.

FMRI de stare de odihnă

Participanții

Patruzeci și șapte de participanți sănătoși (bărbați 21 și femele 26) din sudul Taiwanului, majoritatea studenților sau personalului din universitate, au fost recrutați prin anunțuri, pentru a participa la experiment (intervalul de vârstă = 19-29 ani, vârsta medie = 22.87 ani, SD = 2.22 ani). Participanții au fost dreptaci (indicați de Edinburgh Handedness Inventory), aveau viziune normală sau corectată la normal, și nu aveau istoric de tulburări psihologice sau neuronale. Depresia lor, scorul de anxietate și de inteligență au fost în intervalul normal [scor de inventar depresie Beck (BDI) scor: 0-12; Scor de inventar al anxietății (BAI) al lui Beck: 0-7; Scorul testului standard al matricei progresive a matricei Raven: 35-57]. Scorul Chen pentru dependența de Internet (CIAS-R) a tuturor participanților a variat = 28-92, mediu = 60.04, SD = 16.53. Tabel Table11 sintetizează informațiile demografice și caracteristicile comportamentale ale participanților. Normalitatea scorurilor CIAS-R a fost verificată prin testul Shapiro-Wilk [W(47) = 0.98, p = 0.50]. Nu a existat o corelație semnificativă între sex și scorul CIAS-R (Spearman's ρ = 0.15, p = 0.30). Toți participanții și-au dat consimțământul în scris și protocolul de studiu a fost aprobat (NR: B-ER-101-144) de către Comitetul de evaluare instituțională (IRB) al Spitalului Universitar Cheng Kung, Tainan, Taiwan. Toți participanții au fost plătiți 500 NTD după finalizarea experimentului.

Tabelul 1  

Informații demografice și caracteristici comportamentale.

Chestionarul Chen de dependență la Internet din scala-revizuită (CIAS-R)

Scala Chen de dependență de Internet revizuită (CIAS-R; ) este o măsură 26-item folosit pentru a evalua gravitatea dependenței de internet. CIAS-R se bazează pe criteriile comportamentului aditiv DSM-IV-TR și conține două subscale ale dependenței de internet (a) simptomele de bază și (b) problemele legate de evaluare, evaluând cinci dimensiuni, inclusiv utilizarea (1) compulsivă a internetului, retragerea (2) simptomele atunci când internetul este luat, toleranța (3), pericolul (4) de relații interpersonale și sănătatea fizică și problemele de gestionare a timpului (5). Elementele sunt evaluate pe o scară 4-point Likert, scorurile totale variind de la 26 la 104, reflectând tendința scăzută la înaltă a dependenței de internet. Sa demonstrat că CIAS-R are o consistență internă mare (Cronbach's α = 0.79-0.93; ) și precizia diagnosticului ridicat (ASC = 89.6%; ). În studiul de față, scorul total CIAS-R a fost utilizat ca indicator al stării actuale a participanților la dependența de internet.

Achiziționarea și prelucrarea imaginilor

Imagistica a fost efectuată utilizând scanerul GE MR750 3T (GE Healthcare, Waukesha, WI, SUA) în centrul RMN al Universității Naționale Cheng Kung. Imaginile anatomice de înaltă rezoluție au fost obținute folosind SPGR rapid, constând din felii axiale 166 (TR = 7.6 ms, TE = 3.3 ms, unghi de înclinare 171 = 12 °, matrice 224 × matrice 224, grosime de tăiere = 1 mm). Imaginile funcționale au fost obținute cu ajutorul unei secvențe de impulsuri echo-planare echo-plan de eclipsare (EPI) (TR = 2000 ms, TE = 30 ms, unghi de înclinare = 77 °, matrice 64 × matrice 64, grosime de tăiere = 4 mm, fără gaură, dimensiune voxel 3.4375 mm × 3.4375 mm × 4 mm, secțiuni axiale 32 care acoperă întregul creier).

Participanților i sa spus să se relaxeze și să se afle în scaner cu ochii închiși. Ei au fost rugați să nu se gândească la vreun eveniment special în timpul scanării. Timpul de scanare pentru imaginea structurală a fost de aproximativ 3.6 min. Imaginea funcțională a durat aproximativ 8 min, primele cinci TR care servesc ca scane false pentru a se asigura că semnalul a atins starea de echilibru înainte de colectarea datelor; astfel, o rulare constă în imagini de volum 240 EPI pentru analiză.

Datele au fost preprocesate folosind Asistentul de procesare a datelor pentru fMRI de stare de repaus (DPARSF; ), care se bazează pe funcții în MRIcroN (1), precum și software-ul statistic de mapare parametrică (SPM2) și setul de instrumente de analiză a datelor fMRI de odihnă (REST; ) în Matlab (The MathWorks, Inc., Natick, MA, SUA). Imaginile funcționale au fost supuse corecției de sincronizare a fantei, urmată de realignment pentru a corecta mișcarea capului folosind transformările rigide de caroserie cu șase parametri. Mișcarea de ansamblu, caracterizată prin deplasarea medie în cadre (FD), nu a fost mare (medie = 0.05, SD = 0.03) și nu s-au corelat cu scorurile CIAS-R (Spearman's ρ = -0.28, p = 0.055), astfel încât impulsivitatea nu este un factor confuziv al scorului de dependență de pe internet și al mișcării (). Imaginile T1 au fost coregrante la imaginile funcționale. Imaginile structurale au fost segmentate în CSF, materia albă și materia cenușie pe baza hărților de probabilitate a țesuturilor în spațiul MNI, iar aceste calcule au fost utilizate în normalizarea ulterioară a imaginilor T1 și EPI în spațiul MNI. Datele au fost netezite în domeniul spațial folosind un kernel Gaussian de 6 mm lățime întreagă la jumătate maximă (FWHM) și eliminat din tendința liniară. Covariatele de necostisiune, incluzând semnalul global global, semnalul materiei albe și semnalul lichidului cefalorahidian au fost regresate. Deși dacă se efectuează regresia globală a semnalului este încă o controversă în desfășurare (de exemplu, ), am decis să implementăm această metodă deoarece sa sugerat să maximizăm specificitatea corelațiilor funcționale și să îmbunătățim corespondența dintre corelațiile de stare de repaus și anatomie (; ; ). În cele din urmă, imaginile au fost supuse unei filtrare prin bandă de frecvență 0.01-0.08 Hz.

Analiza datelor

Imaginile fMRI au fost parcelelate pe baza etichetei automate anatomice (AAL; ), împărțind creierul pe baza structurii anatomice în ROI (sau noduri) 116. Am ales atlasul AAL deoarece a fost cea mai frecvent utilizată parcellare în studiile de rețea funcțională () și a fost, de asemenea, modelul utilizat de , al cărui studiu este cel mai relevant pentru al nostru, sporind astfel gradul de comparabilitate între studii (). Metoda BNS a fost utilizată pentru a identifica rețelele creierului care constă în conectivitate funcțională interregională care prezintă o corelație semnificativă cu scorul CIAS-R. Următoarele analize au fost efectuate cu ajutorul Instrumentului statistic bazat pe rețele () cu scripturi suplimentare in-house Matlab. A fost construită o matrice de corelare 116 × 116 pentru fiecare participant utilizând cursurile de timp extrase din fiecare ROI. Pearson's r valorile au fost normalizate Z scoruri folosind Fisher's Z transformare. Fiecare celulă a matricei de corelație reprezintă puterea conexiunii (sau muchiei) dintre două noduri. Testarea univariată de masă utilizând corelația de rang a lui Spearman a fost efectuată între scorurile CIAS-R ale participanților și punctele tari ale marginii în fiecare margine pentru a identifica conexiunile relevante care au fost predictive ale scorului CIAS-R. Marginile candidate care au arătat o predictibilitate ridicată a scorului CIAS-R au fost selectate printr-un prag primar al lui Spearman rho> 0.37 și <-0.37 (aproximativ alfa cu o coadă = 0.005), respectiv, pentru a identifica rețelele care sunt asociate pozitiv și negativ cu CIAS- R scor. Apoi, clusterele topologice, cunoscute sub numele de componente grafice conectate au fost identificate printre conexiunile supra-prag. O eroare familială (FWE) pentru dimensiunea componentei a fost calculată utilizând testarea permutării (3000 permutări), care a implicat reordonarea aleatorie a scorurilor CIAS-R și repetarea procesului de mai sus fiecare permutare pentru a obține o distribuție nulă a celei mai mari dimensiuni a componentelor. Componente grafice conectate a căror dimensiune depășește valoarea corectată FWE estimată p-procesul valorii <0.05 a fost identificat ca rețele care sunt semnificativ legate de tendința dependenței de internet. BrainNet Viewer () a fost utilizat pentru vizualizarea conexiunilor. O ilustrare a conductei de analiză a datelor este prezentată în Figura Figure11.

FIGURA 1  

Schema de analiză a conductelor de date. Creierele participanților au fost preprocesate și parcellate în diferite regiuni structurale conform modelului AAL. A fost construită o matrice de corelare utilizând cursurile de timp extrase din fiecare regiune până la ...

REZULTATE

Meta-analiza

Inferență înainte și inversă z- hărțile scorurilor au fost generate de la NeuroSynth (prezentat în Figura Figure22). Activările din aceste două hărți arată o asemănare mare între ele. Suprapunerea acestor hărți a evidențiat activarea în regiunile cerebelului, lobul temporal (gyri temporal inferior inferior, polul temporal superior superior și gyrusul temporal mijlociu și superior temporal), mai multe regiuni frontale (girosca frontală orbitară mijlocie și superioară orizontală, inferior operculum frontal inferior și gyrus drept precentral), bilaterale putamen, insulă bilaterală, cingulată dreaptă mijlocie și precuneus drept. Tabel Table22 listează grupurile identificate, precum și regiunile AAL care aparțin clusterului.

FIGURA 2  

Hărți de inferență a meta-analizei efectuate pe NeuroSynth, arătând regiuni active în inferență înainte, inferență inversă și suprapunerea celor două hărți.
Tabelul 2  

Clustere suprapuse ale hărților inferențiale înainte și înapoi.

FMRI de stare de odihnă

Conexiuni funcționale legate de Tendința dependenței de Internet

Folosind NBS, am identificat două rețele care au prezentat o corelație semnificativă a rezistenței marginilor și a scorurilor CIAS-R (p <0.05, corectat FWE): una cu margini corelate pozitiv cu scorurile CIAS-R („CIAS-R pozitiv”, afișat în roșu) și una cu margini corelate negativ cu CIAS-R („CIAS-R negativ”, prezentat in albastru). Rețeaua pozitivă CIAS-R constă în total 65 de noduri și 90 de margini (45 intrahemisferice, 42 interhemisferice și 3 care se conectează la vermis), în timp ce rețeaua negativă este formată din 64 de noduri și 89 de margini (35 intrahemisferice, 40 interhemisferice și 14 conectarea la / în interiorul vermisului). Este important să rețineți că cele două rețele nu sunt complet separate și au în comun 39 de noduri, dintre care 30.77% sunt regiuni ale lobului frontal. Numărul total de margini legate de CIAS-R constă în 2.68% din toate marginile creierului. Rețeaua este ilustrată în Figura Figure33 și conexiunile specifice sunt listate în Materialele Suplimentare 2, Tabelul S1.

FIGURA 3  

Rețea de conexiuni care sunt corelate cu scorurile CIAS-R. Sferele gri reprezintă centroidul fiecărui nod și sunt scalate în funcție de numărul de margini semnificative cu care sunt asociate. Sunt afișate numai nodurile cu conexiuni. Liniile roșii reprezintă ...

Distribuția globală a marginilor implicate

Pentru a înțelege mai bine modul în care sunt distribuite aceste conexiuni, am urmat și , și a clasificat fiecare regiune AAL în cadrul fiecărei rețele ca aparținând a șapte subgrupuri regionale: frontal, temporal, parietal, occipital, insulă și cingulate gyri, subcortic și cerebelos. Majoritatea marginilor din rețeaua pozitivă CIAS-R au implicat legături între regiunile temporale (1) și insula și cingulate gryi (~ 13%), majoritatea implicând gyrusul cingular posterior conectând la diferite regiuni temporale; (2) regiuni frontale și temporale (~ 12%), care include conexiuni între cortexul orbitofrontal medial, lobul paracentral și lobul temporal gyri, polul temporal; și (3) regiunile parietale și subcortice (~ 11%), constând în legături între cortexul postcentral și lobul parietal superior cu putamen și pallidum. Este interesant de observat că, cu excepția lobului frontal, toate celelalte regiuni nu au legături intraregionale a căror forță este corelată pozitiv cu tendința de dependență de internet. Majoritatea marginilor din rețeaua negativă CIAS-R au implicat conexiuni între (1) lobul frontal și cerebelul (~ 19%), cele mai multe dintre acestea fiind conexiuni între regiunile frontale orbitale și diferitele ROI ale cerebelului; și (2) insula și cingulate gyri și lobul temporal (~ 12%), care cuprinde legăturile dintre insula, cingulum, parahipocampal și lobul temporal gyri. Nici o regiune occipitală nu a fost inclusă în rețeaua negativă CIAS-R. Proporțiile conexiunilor interregionale ale fiecărei rețele sunt ilustrate în Figura Figure44.

FIGURA 4  

Proporția margini care sunt corelate pozitiv și negativ cu tendința de dependență de internet între perechi de subgrupuri regionale. Proporțiile au fost calculate prin împărțirea numărului de muchii între (sau în interiorul) perechilor de regiuni cu totalul ...

Noduri afectate maxim

Datorită numărului mare de muchii identificate, am urmat , și nodurile identificate care au o sumă mare de "margini corelate cu CIAS-R", pentru a ne concentra analiza asupra regiunilor în care conexiunile sunt legate în mare măsură de tendința de dependență de internet. Suma marginilor corelate cu CIAS-R a unui nod a fost definită ca numărul total al marginilor sale atât în ​​rețelele negative CIAS-R, cât și în rețelele negative CIAS-R (acest lucru este echivalent conceptual cu măsura gradului în teoria graficelor). Această metodă ne va permite să identificăm nodurile în care conexiunile sunt cel mai probabil să fie modificate de tendința de dependență de internet. Următoarele Tabel Table33 listează nodurile care sunt afectate cel mai mult și prezintă noduri care au cel puțin o sumă de marginile corelate cu CIAS-R de cel puțin 8. Vizualizarea nodurilor și a conexiunilor acestora este afișată în Figura Figure55. Acestea sunt și nodurile selectate pentru discuție.

Tabelul 3  

Analiza nivelului nodului de tendință de dependență de internet.
FIGURA 5  

Vizualizarea nodurilor cu cel mai mare număr de margini legate de tendința de dependență de internet. Sferele verde descriu centroidul fiecărui nod cu marginile maxime, în timp ce sferele galbene descriu partenerii lor de conectivitate funcționali. Liniile roșii indică marginile ...

Discuție

Într-un grup normal de tineri adulți, am evaluat nivelul de dependență de pe internet printr-un chestionar auto-evaluat (CIAS-R), și am identificat în continuare două rețele creierului, legăturile funcționale corelate pozitiv și negativ cu tendința de dependență de internet. În cele ce urmează, vom discuta rezultatele noastre la diferite scări de observație: (1) regiunile cruciale care leagă rețelele negative CIAS-R și CIAS-R, regiunile (2) cu proporții mari de conexiuni legate de tendința de dependență de internet și (3 ) nodurile critice modificate de tendința de dependență de internet.

Rețele regionale Link CIAS-R pozitive și CIAS-R rețele negative

Am observat că majoritatea nodurilor care leagă cele două rețele (CIAS-R pozitive și CIAS-R negative) sunt situate în lobul frontal. Aceste regiuni includ girusul frontal superior, IFG, girusul frontal medial, operculul rolandic și zona suplimentară a motorului. Cortexul prefrontal a fost implicat a fi o structură critică în controlul cognitiv, inhibiția și selecția răspunsului (; ; ). Dependența de Internet este un fenomen în care dependenții au scăzut de auto-control și de luare a deciziilor cu privire la utilizarea internetului, reflectată de excesul de utilizare continuă în ciuda cunoștințelor lor de efecte negative. De exemplu, mai multe studii au constatat că participanții cu dependență de internet au prezentat o activare fronto-striatală și fronto-parietală în timpul sarcinii Go / Nogo (; ; ) și sarcina Stroop (, , ), sugerând o inhibare mai slabă a răspunsului și o monitorizare a erorilor și o impulsivitate crescută. Pe de altă parte, dependenții de internet și jucatorii de jocuri video au deseori performanțe excelente ale funcției cognitive, cum ar fi controlul motorului și luarea eficientă a deciziilor în timpul jocurilor. Într-adevăr, efectele practică ale jocului video s-au dovedit a generaliza o varietate de abilități executive îmbunătățite, inclusiv abilități perceptuale, motorice, atenționale și probabiliste (; ; ; ; ). Un studiu fMRI a constatat o recrutare redusă a rețelei fronto-parietale a jucătorilor de jocuri video comparativ cu cei care nu au jucat în timpul unei sarcini atente la cererea atentă, reflectând probabil un control mai eficient al executivului și atent (). Cele două fețe ale controlului cognitiv afișate de persoanele dependente de internet reprezintă o dilemă interesantă. În studiul nostru, observarea regiunilor frontale care leagă cele două rețele în care conectivitatea funcțională este scăzută și crescută de tendința de dependență de internet ar putea reflecta modificările din regiunea frontală pentru diferite aspecte ale controlului cognitiv (adică pentru controlul utilizării internetului și a abilităților de joc). Este demn de menționat faptul că, deși s-a presupus că ar putea fi posibilă o conectivitate funcțională crescută asociată cu efectele de practică la persoanele dependente de internet, doar conectivitate funcțională redusă a fost observată în studiul lor. O posibilitate propusă de pentru absența conectivității funcționale sporite a indivizilor dependenți de internet a fost faptul că mărimea eșantionului mic a dus la lipsa puterii. Folosind analiza pe bază de semințe, care necesită mai puține comparații multiple decât abordările întregului-creier, au reanalizat datele 2013 și au observat atât conectivitate funcțională crescută, cât și scăzută, asociată cu dependența de internet.

Conexiunile distribuite pe scară largă ale rețelelor de dependență de dependență de Internet

Datele arată un număr mare de conexiuni inter- și intra-hemisferice atât în ​​rețelele negative CIAS-R, cât și în rețelele negative CIAS-R, care reflectă influența extensivă a tendinței de dependență de internet asupra creierului. Am constatat că cea mai mare proporție de conexiuni din rețeaua pozitivă CIAS-R a implicat marginile "insula și cingulate-temporale", "frontal-temporale" și "subcortico-parietale", în timp ce cea mai mare proporție de conexiuni în CIAS-R rețeaua negativă a implicat marginile "frontal-cerebellar" și "insula și cingulate-temporale" (Figura Figure44). Într-un model recent de dependență (), cerebelul ajută la menținerea homeostaziei celor patru circuite interconectate relevante pentru dependență: recompensă / saliență, motivație / conducere, învățare / memorie, precum și control cognitiv. Acest model integrează modelul cu patru circuite (, ) și rețelele funcționale de odihnă cerebeloasă legate de prelucrarea executivă și asociativă în cortexul cerebral (). Sunt amplificate componentele pentru recompensă / saliență, motivație / conducere și învățare / memorie, în timp ce controlul cognitiv este diminuat în dependență. Vedea Figura Figure66 pentru o ilustrare. Observațiile noastre cu privire la cele mai înalte proporții de conectivitate funcționale ale celor două rețele de tendințe de dependență de internet sunt, în general, compatibile cu model al componentelor critice implicate în circuitul de dependență. De asemenea, nu am observat numeroase conexiuni semnificative care cuprind lobul occipital, care, de asemenea, coincide constatări. Cu toate acestea, am găsit o mare parte din marginile "subcortico-parietale" care, deși nu sunt evidențiate în mod special în modelul cu patru circuite, aceste conexiuni au fost observate în literatura de dependență de pe internet (de ex. ; , ), care ar putea fi cauzată de un efect de practică legat de utilizarea internetului.

FIGURA 6  

Un model de dependență care evidențiază rolul modulativ al cerebelului din cele patru rețele creierului major propus să fie afectat de dependență (adaptat de la ). Aceste circuite includ recompensa / saliență, motivația / conducerea, învățarea / memoria, ...

Nodurile critice modificate de Tendința dependenței de Internet

Am identificat nodurile cu cele mai multe conexiuni care sunt în mare măsură legate de tendința de dependență de internet. Aceste noduri sunt cele ale căror modele de conexiuni între nodul însuși și celelalte regiuni ale creierului sunt cele mai susceptibile de alterare prin tendința de dependență de internet. Regiunile sunt în special gyrusul bilateral cingulat posterior, insula dreaptă, gyrusul temporal mijlociu drept, stâlpul temporal stâng superior, putamenul drept și partea orbitală a IFG stâng (Figura Figure55). Aceste regiuni au fost implicate ca regiuni cheie în numeroase studii de dependență (internet), iar unele au fost deja menționate în secțiunea anterioară. Discutăm acum literatura de dependență care evidențiază aceste regiuni în detaliu. PCC, parte a rețelei de mod implicit și implicat în diferite aspecte ale autoprocesării (; ), a servit ca regiune de semințe în studiu care a arătat o conectivitate funcțională semnificativă crescută cu lobul posterior cerebelos și girusul temporal mediu, în timp ce lobulul parietal inferior inferior inferior și girusul temporal inferior inferior în dependenții de jocuri de noroc pe internet. De asemenea, s-a descoperit că dependenții de pe Internet prezintă anizotropie anormală fracționată () și densitatea materiei cenusie () în PCC. a ales insula, care a fost implicată în dependență (; ), ca regiune de semințe și a constatat o conectivitate funcțională modificată cu o rețea de regiuni de dependenți de internet. Rolul insulei în dependență a fost sugerat pentru integrarea semnalelor interoceptive în sentimentele conștiente (medicamentele solicită) și comportamentul părtinilor în procesul decizional (). În anumite studii de dependență de internet, s-a observat gyrusul temporal mediu și polul temporal superior (a se vedea pentru o meta-analiză), și au fost asociate cu nevoia de joc / pofta de joc, prelucrarea semantică, dezafectarea, memoria de lucru și prelucrarea emoțională; totuși, rolurile lor specifice în dependență necesită investigații suplimentare. Putamenul, parte a striatumului dorsal, este, de asemenea, o regiune critică sugerată de numeroase cercetări de dependență (de exemplu, ; ; ), în care neurotransmisia dopamină concomitentă este implicată în dezvoltarea deprinderii compulsive de droguri și a dorinței (; ). Mai mult, cercetarea a sugerat că disfuncția cu circuitul striato-talamo-orbitofrontal este o cauză crucială a dependenței, în timp ce striatumul dorsal implicat în învățarea obișnuită și pofta, cortexul orbitofrontal este implicat în saliență, conducere și compulsivitate; ; ; ). Funcționarea anormală a cortexului orbitofrontal ar putea explica funcționarea necorespunzătoare a comportamentului în dependență. Rezumând cele de mai sus, nodurile pe care le-am identificat sunt hub-uri care sunt cel mai susceptibile de alterare prin tendința de dependență de internet și au fost identificate în mod repetat în literatura existentă.

Prescripţie

Așa cum a subliniat unul dintre examinatorii noștri, dacă se efectuează regresia globală a semnalului în starea de repaus fMRI rămâne o dezbatere actuală. După reanalizarea datelor actuale fără regresie globală a semnalului, rezultatele noastre s-au dovedit a fi destul de diferite față de analiza noastră originală și doar 22.91% din margini găsite în analizele BNS fără regresie globală a semnalului s-au suprapus cu cele ale rezultatelor curente. Fără regresia globală a semnalului, nu am găsit suficiente conexiuni funcționale care au fost corelate pozitiv cu scorurile CIAS-R; totuși, am găsit o rețea care cuprindea conexiuni funcționale care au fost negative legate de scorurile CIAS-R. Când identificarea nodurilor cu cele mai multe conexiuni are legătură maximă cu tendința de dependență de internet, găsim consecvență cu analiza globală de regresie a semnalelor prin faptul că zonele cingulate, insula, temporale și frontale au fost cele mai implicate. Cu toate acestea, mai multe diferențe includ constatarea suplimentară a zonelor motorii suplimentare bilaterale și a girusului dreptunghiular care prezintă conectivitate funcțională scăzută și nu existau atâtea regiuni subcortice în rețeaua identificată. În timp ce regresia globală a semnalelor rămâne controversată, am decis să raportăm ambele rezultate. Detaliile rețelei identificate fără regresie globală a semnalului sunt documentate în Materialele Suplimentare 3. Sperăm că lucrările viitoare privind preprocesarea imaginilor vor scoate la lumină rezultatul care este mai precis. În acest moment, sugerăm să interpretăm rezultatele curente cu astfel de avertismente.

Concluzie

Folosind o abordare bazată pe date, am arătat că statisticile bazate pe rețele reprezintă un instrument util pentru a caracteriza conectivitatea întregului creier afectată de tendința de dependență de internet, identificând conexiunile și regiunile critice care echivă studiile anterioare. În comparație cu analizele de semințe, această abordare întreaga creier oferă o analiză mai cuprinzătoare a conexiunilor creierului legate de dependența de internet, investigând un total de conexiuni 6670. Am mai arătat că multe conexiuni funcționale și regiuni ale creierului critice în cazurile clinice de dependență sunt de asemenea asociate cu tendințele preclinice indexate prin măsuri de chestionar comportamentale. Deși folosim o abordare corelativă, nu putem fi siguri dacă aceste rețele sunt modificate ca urmare a utilizării internetului sau dacă acestea sunt caracteristici ale persoanelor care sunt predispuse la un risc mai mare de a dezvolta dependența de internet, această cercetare oferă informații utile pentru a ne ajuta să înțelegem neural caracteristicile care stau la baza dependenței și dezvoltarea acesteia.

Contribuțiile autorului

TW a efectuat experimentul, a analizat datele, a interpretat rezultatele, a scris și a revizuit manuscrisul. SH a proiectat experimentul, a scris propunerea de finanțare, a ghidat pregătirea și execuția experimentului, a ajutat la interpretarea datelor, la pregătirea și la revizuirea manuscrisului.

Declarația privind conflictul de interese

Autorii declară că cercetarea a fost efectuată în absența oricăror relații comerciale sau financiare care ar putea fi interpretate ca un potențial conflict de interese.

recunoasteri

Autorii sunt recunoscători lui Yun-Ting Lee pentru ajutorul acordat colectării de date și profesorului Po-Hsien Huang pentru consultări statistice. Studiul a fost finanțat de Ministerul Științei și Tehnologiei (MOST), Taiwan (MOST 102-2420-H-006-006-MY2 și MOST 104-2420-H-006-004-MY2). În plus, această cercetare a fost, în parte, susținută de Ministerul Educației (MEC), Taiwan, ROC Obiectivul Proiectului Universității de vârf la Universitatea Națională Cheng Kung (NCKU). Mulțumim Centrului de Cercetare și Imagistică Mind (MRIC), susținut de MOST, la NCKU pentru consultarea și disponibilitatea instrumentelor. Chestionarul CIAS-R a fost furnizat de Sue-Huei Chen.

Note de subsol

Material suplimentar

Materialul suplimentar pentru acest articol poate fi găsit online la adresa: http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnhum.2016.00006

Referinte

  • Asociația Americană de Psihiatrie [APA] (2013). Manual de Diagnostic și Statistic al Tulburărilor Mentale (DSM-5®). Arlington, VA: American Psychiatric Pub.
  • Aron AR, Robbins TW, Poldrack RA (2004). Inhibarea și cortexul frontal inferior inferior. Tendințe Cogn. Sci. 8 170-177. 10.1016 / j.tics.2004.02.010 [PubMed] [Cross Ref]
  • Bavelier D., Achtman RL, Mani M., Focker J. (2012). Bazele neuronale de atenție selectivă în jocurile de jocuri video de acțiune. Vis. Res. 61 132-143. 10.1016 / j.visres.2011.08.007 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Biswal BB, Mennes M., Zuo XN, Gohel S., Kelly C., Smith SM, și colab. (2010). Spre descoperirea științei funcției creierului uman. Proc. Natl. Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 107 4734-4739. 10.1073 / pnas.0911855107 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Brand M., Young KS, Laier C. (2014). Controlul prefrontal și dependența de Internet: un model teoretic și o analiză a rezultatelor neuropsihologice și neuroimagistice. Față. Zumzet. Neurosci. 8: 375 10.3389 / fnhum.2014.00375 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Buckner RL, Andrews-Hanna JR, Schacter DL (2008). Rețeaua implicită a creierului - Anatomie, funcție și relevanță pentru boli. Anul Cogn. Neurosci. 2008 1-38. 10.1196 / annals.1440.011 [PubMed] [Cross Ref]
  • Buckner RL, Krienen FM, Castellanos A., Diaz JC, Yeo BTT (2011). Organizarea cerebelului uman estimată prin conectivitate funcțională intrinsecă. J. Neurophysiol. 106 2322-2345. 10.1152 / jn.00339.2011 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Castelul AD, Pratt J., Drummond E. (2005). Efectele experienței jocului video de acțiune asupra timpului de inhibare a revenirii și a eficienței căutării vizuale. Acta Psychol. 119 217-230. 10.1016 / j.actpsy.2005.02.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Chen CY, Huang MF, Yen JY, Chen CS, Liu GC, Yen CF și colab. (2015). Brainul corelează inhibarea răspunsului în tulburările jocurilor de pe Internet. Psihiatrie Clin. Neurosci. 69 201-209. 10.1111 / pcn.12224 [PubMed] [Cross Ref]
  • Chen S., Weng L., Su Y., Wu H., Yang P. (2003). Dezvoltarea unei scări chineze de dependență de Internet și studiul său psihometric. Bărbie. J. Psychol. 45 251-266. 10.1371 / journal.pone.0098312 [Cross Ref]
  • Craddock RC, Jbabdi S., Yan CG, Vogelstein JT, Castellanos FX, Di Martino A., și colab. (2013). Conectarea imaginilor umane la macroscala. Nat. metode 10 524-539. 10.1038 / Nmeth.2482 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Ding WN, Sun JH, Sun YW, Chen X., Zhou Y., Zhuang ZG și colab. (2014). Impulsivitatea impulsivă și afectarea funcției de inhibiție a impulsului prefrontal la adolescenții cu dependență de jocuri pe internet, revelate de un studiu fMRI Go / No-Go. Behav. Brain Funct. 10:20 10.1186/1744-9081-10-20 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Ding WN, Sun JH, Sun YW, Zhou Y., Li L., Xu JR și colab. (2013). Conectarea funcțională prestabilită a rețelei prestabilite a rețelei la adolescenții cu dependență de jocuri pe internet. PLoS ONE 8: e59902 10.1371 / journal.pone.0059902 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong GH, DeVito EE, Du XX, Cui ZY (2012a). Controlul inhibitiv al depresiei în "tulburarea dependenței de internet": un studiu de imagistică prin rezonanță magnetică funcțională. Psychiatry Res. neuroimagistice 203 153-158. 10.1016 / j.pscychresns.2012.02.001 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong GH, DeVito E., Huang J., Du XX (2012b). Imagistica tensorului difuziei relevă anomaliile talamusului și ale cortexului cingular posterior în dependența de jocurile de noroc pe internet. J. Psychiatr. Res. 46 1212-1216. 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong GH, Lin X., Hu YB, Xie CM, Du XX (2015a). Dezechilibrarea legăturii funcționale dintre rețeaua de control executiv și rețeaua de recompense explică comportamentele de căutare a jocului online în tulburările jocurilor de pe Internet. Sci. Reprezentant. 5: 9197 10.1038 / Srep09197 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong GH, Lin X., Potenza MN (2015b). Reducerea conectivității funcționale într-o rețea de control executiv este legată de funcționarea defectuoasă a administratorului în tulburările jocurilor de pe Internet. Prog. Neuro-PsychopharmacoL. Biol. Psihiatrie 57 76-85. 10.1016 / j.pnpbp.2014.10.012 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong GH, Lin X., Zhou HL, Lu QL (2014). Flexibilitate cognitivă în dependenții de internet: dovezi ale fMRI din situații de comutare dificile-ușor și ușor de dificil. Addict. Behav. 39 677-683. 10.1016 / j.addbeh.2013.11.028 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong GH, Shen Y., Huang J., Du XX (2013). Funcția de monitorizare a erorilor afectată la persoanele cu tulburare de dependență de internet: un studiu fMRI legat de eveniment. Euro. Addict. Res. 19 269-275. 10.1159 / 000346783 [PubMed] [Cross Ref]
  • Droutman V., Citiți SJ, Bechara A. (2015). Revizuirea rolului insulei în dependență. Tendințe Cogn. Sci. 19 414-420. 10.1016 / j.tics.2015.05.005 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dye MWG, Green CS, Bavelier D. (2009). Creșterea vitezei de procesare cu jocuri video de acțiune. Curr. Dir. Psychol. Sci. 18 321-326. 10.1111 / j.1467-8721.2009.01660.x [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Finn ES, Shen X., Holahan JM, Scheinost D., Lacadie C., Papademetris X., și colab. (2014). Perturbarea rețelelor funcționale în dislexie: o analiză a conectivității bazată pe date creierului, bazată pe date. Biol. Psihiatrie 76 397-404. 10.1016 / j.biopsych.2013.08.031 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Fornito A., Bullmore ET (2015). Connectomics: o nouă paradigmă pentru înțelegerea bolilor cerebrale. EURO. Neuropsychopharmacol. 25 733-748. 10.1016 / j.euroneuro.2014.02.011 [PubMed] [Cross Ref]
  • Fornito A., Yoon J., Zalesky A., Bullmore ET, Carter CS (2011). Tulburări generale și specifice ale conectivității funcționale în schizofrenia cu primul episod în timpul performanței de control cognitiv. Biol. Psihiatrie 70 64-72. 10.1016 / j.biopsych.2011.02.019 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Forstmann BU, van den Wildenberg WPM, Ridderinkhof KR (2008). Mecanisme neuronale, dinamica temporală și diferențele individuale în controlul interferențelor. J. Cogn. Neurosci. 20 1854-1865. 10.1162 / jocn.2008.20122 [PubMed] [Cross Ref]
  • Fox MD, Zhang D., Snyder AZ, Raichle ME (2009). Semnalul global și rețelele anticorrelate de stare a creierului de odihnă observate. J. Neurophysiol. 101 3270-3283. 10.1152 / jn.90777.2008 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Fransson P., Marrelec G. (2008). Cortexul cingulat precinus / posterior joacă un rol esențial în rețeaua de mod implicit: dovezi provenind dintr-o analiză de rețea parțială de corelare. Neuroimage 42 1178-1184. 10.1016 / j.neuroimage.2008.05.059 [PubMed] [Cross Ref]
  • Goldstein RZ, Volkow ND (2011). Disfuncția cortexului prefrontal în dependență: constatările neuroimagistice și implicațiile clinice. Nat. Rev. Neurosci. 12 652-669. 10.1038 / nrn3119 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Verde CS, Bavelier D. (2003). Jocul video de acțiune modifică atenția vizuală selectivă. Natură 423 534-537. 10.1038 / nature01647 [PubMed] [Cross Ref]
  • Green CS, Pouget A., Bavelier D. (2010). Implicarea probabilistică îmbunătățită ca mecanism general de învățare cu jocuri video de acțiune. Curr. Biol. 20 1573-1579. 10.1016 / j.cub.2010.07.040 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Green CS, Sugarman MA, Medford K., Klobusicky E., Bavelier D. (2012). Efectul experienței jocului video de acțiune asupra comutării sarcinilor. Comput. Zumzet. Behav. 28 984-994. 10.1016 / j.chb.2011.12.020 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Griffiths MD, Pontes HM (2014). Tulburarea de dependență de pe Internet și tulburarea jocurilor pe internet nu sunt aceleași. J. Addict. Res. Ther. 5:e124 10.4172/2155-6105.1000e124 [Cross Ref]
  • Han CE, Yoo SW, Seo SW, Na DL, Seong JK (2013). Statistici bazate pe cluster pentru conectivitatea creierului în corelație cu măsurile comportamentale. PLoS ONE 8: e72332 10.1371 / journal.pone.0072332 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Han DH, Kim YS, Lee YS, Min KJ, Renshaw PF (2010). Modificări ale activității cortexului prefrontal indus de tac cu joc video. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 13 655-661. 10.1089 / cyber.2009.0327 [PubMed] [Cross Ref]
  • Hoeft F., Watson CL, Kesler SR, Bettinger KE, Reiss AL (2008). Diferențele de gen în sistemul mezocorticolimbic în timpul jocului pe calculator. J. Psychiatr. Res. 42 253-258. 10.1016 / j.jpsychires.2007.11.010 [PubMed] [Cross Ref]
  • Hong SB, Harrison BJ, Dandash O., Choi EJ, Kim SC, Kim HH și colab. (2015). O implicare selectivă a conectivității funcționale putamen la tineri cu tulburări de jocuri pe internet. Brain Res. 1602 85-95. 10.1016 / j.brainres.2014.12.042 [PubMed] [Cross Ref]
  • Hong SB, Zalesky A., Cocchi L., Fornito A., Choi EJ, Kim HH și colab. (2013). Scăderea conectivității funcționale a creierului la adolescenții cu dependență de internet. PLoS ONE 8: e57831 10.1371 / journal.pone.0057831 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Király O., Griffiths MD, Urbán R., Farkas J., Kökönyei G., Elekes Z., și colab. (2014). Utilizarea problematică a internetului și jocurile online problematice nu sunt aceleași: concluziile unui mare eșantion reprezentativ pentru adolescenți la nivel național. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 17 749-754. 10.1089 / cyber.2014.0475 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Hsieh TJ, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Yen JY și colab. (2014). Modificarea activării creierului în timpul inhibării răspunsului și a procesării erorilor la subiecții cu tulburări de joc pe internet: un studiu funcțional de imagistică magnetică. Euro. Arc. Clinica de psihiatrie. Neurosci. 264 661–672. 10.1007/s00406-013-0483-3 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Hsieh TJ, Wang PW, Lin WC, Yen CF, Chen CS, și colab. (2015). Densitatea materiei cenușii modificate și întreruperea conectivității funcționale a amigdalei la adulți cu tulburări de joc pe Internet. Prog. Neuro-PsychopharmacoL. Biol. Psihiatrie 57 185-192. 10.1016 / j.pnpbp.2014.11.003 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Liu GC, Hsiao SM, Yen JY, Yang MJ, Lin WC, și colab. (2009). Activitatile creierului asociate cu nevoia de jocuri de dependenta de jocuri online. J. Psychiatr. Res. 43 739-747. 10.1016 / j.jpsychires.2008.09.012 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS (2013). Brainul corelează dorința de joc online sub expunere tactică la subiecții cu dependență de jocuri pe internet și în subiecții remiți. Addict. Biol. 18 559-569. 10.1111 / j.1369-1600.2011.00405.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko C.-H., Yen C.-F., Yen C.-N., Yen J.-Y., Chen C.C., Chen S.-H. (2005). Screening-ul pentru dependența de internet: un studiu empiric asupra punctelor limită pentru scala dependenței de internet de la Chen. Kaohsiung J. Med. Sci. 21 545–551. 10.1016/S1607-551X(09)70206-2 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kong X.-Z., Zhen Z., Li X., Lu H.-H., Wang R., Liu L., și colab. (2014). Diferențele individuale în impulsivitate prevăd mișcarea capului în timpul imagisticii prin rezonanță magnetică. PLoS ONE 9: e104989 10.1371 / journal.pone.0104989 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Koob GF, Volkow ND (2010). Neurocircuitarea dependenței. Neuropsychopharmacology 35 217-238. 10.1038 / npp.2009.110 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Kühn S., Gallinat J. (2015). Creierul on-line: corelații structurale și funcționale ale utilizării obișnuite a internetului. Addict. Biol. 20 415-422. 10.1111 / adb.12128 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kuss DJ, Griffiths MD (2012). Jocurile de noroc pe Internet: o revizuire sistematică a cercetărilor empirice. Int. J. Health Addict. 10 278–296. 10.1007/s11469-011-9318-5 [Cross Ref]
  • Li BJ, Friston KJ, Liu J., Liu Y., Zhang GP, Cao FL, și colab. (2014). Implicarea conectivității ganglionare frontal-bazală la adolescenții cu dependență de internet. Sci. Reprezentant. 4: 5027 10.1038 / Srep05027 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Li WW, Li YD, Yang WJ, Zhang QL, Wei DT, Li WF și colab. (2015). Structurile creierului și conectivitatea funcțională asociate cu diferențele individuale în tendința Internetului la adulții tineri sănătoși. Neuropsychologia 70 134-144. 10.1016 / j.neuropsychologia.2015.02.019 [PubMed] [Cross Ref]
  • Lin FC, Zhou Y., Du YS, Zhao ZM, Qin LD, Xu JR și colab. (2015). Circuite funcționale corticostriatale aberante la adolescenți cu tulburări de dependență de Internet. Față. Zumzet. Neurosci. 9: 356 10.3389 / fnhum.2015.00356 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Lin MP, Ko HC, Wu JYW (2011). Prevalența și factorii de risc psihosocial asociate cu dependența de internet într-un eșantion reprezentativ la nivel național de studenți din Taiwan. Cyberpsychol. Behav. Soci. Netw. 14 741-746. 10.1089 / cyber.2010.0574 [PubMed] [Cross Ref]
  • Lorenz RC, Kruger JK, Neumann B., Schott BH, Kaufmann C., Heinz A., și colab. (2013). Reactivitatea Cue și inhibarea acesteia în jucători patologici de jocuri pe calculator. Addict. Biol. 18 134-146. 10.1111 / j.1369-1600.2012.00491.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Meng YJ, Deng W., Wang HY, Guo WJ, Li T. (2015). Disfuncția prefrontală la persoanele cu tulburări de jocuri pe Internet: o meta-analiză a studiilor de imagistică prin rezonanță magnetică funcțională. Addict. Biol. 20 799-808. 10.1111 / adb.12154 [PubMed] [Cross Ref]
  • Moulton EA, Elman I., Becerra LR, Goldstein RZ, Borsook D. (2014). Cerebelul și dependența: perspective obținute în urma cercetărilor neuroimagistice. Addict. Biol. 19 317-331. 10.1111 / adb.12101 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Naqvi NH, Bechara A. (2009). Insula ascunsă a dependenței: insula. Tendințe Neurosci. 32 56-67. 10.1016 / j.tins.2008.09.009 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Nichols TE, Holmes AP (2002). Testele de permutare nonparametrică pentru neuroimaginarea funcțională: un primer cu exemple. Zumzet. Brain Mapp. 15 1-25. 10.1002 / hbm.1058 [PubMed] [Cross Ref]
  • OReilly M. (1996). Dependența de Internet: o nouă tulburare intră în lexicul medical. Poate sa. Med. Associ. J. 154 1882-1883. [Articol gratuit PMC] [PubMed]
  • Park CH, Chun JW, Cho H., Jung YC, Choi J., Kim DJ (2015). Creierul dependent de jocurile de noroc pe internet este aproape într-o stare patologică? Addict. Biol. [Epub înainte de imprimare] .10.1111 / adb.12282 [PubMed] [Cross Ref]
  • Petry NM, O'Brien CP (2013). Tulburări de joc pe Internet și DSM-5. Dependenta 108 1186-1187. 10.1111 / add.12162 [PubMed] [Cross Ref]
  • Petry NM, Rehbein F., Gentile DA, Lemmens JS, Rumpf HJ, Mößle T., și colab. (2014). Un consens internațional pentru evaluarea dezordinii jocurilor pe internet utilizând noua abordare DSM-5. Dependenta 109 1399-1406. 10.1111 / add.12457 [PubMed] [Cross Ref]
  • Rorden C., Karnath HO, Bonilha L. (2007). Îmbunătățirea cartografierii simptomelor leziunii. J. Cogn. Neurosci. 19 1081-1088. 10.1162 / jocn.2007.19.7.1081 [PubMed] [Cross Ref]
  • Saad ZS, Gotts SJ, Murphy K., Chen G., Jo HJ, Martin A. și colab. (2012). Probleme în repaus: modul în care modelele de corelare și diferențele de grup devin distorsionate după regresia globală a semnalelor. Brain Connect. 2 25-32. 10.1089 / brain.2012.0080 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Song XW, Dong ZY, Long XY, Li SF, Zuo XN, Zhu CZ, și colab. (2011). REST: un set de instrumente pentru prelucrarea datelor de rezonanță magnetică funcțională în stare de repaus. PLoS ONE 6: e25031 10.1371 / journal.pone.0025031 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Stanley ML, Moussa MN, Paolini BM, Lyday RG, Burdette JH, Laurienti PJ (2013). Definirea nodurilor în rețele complexe de creier. Față. Comput. Neurosci. 7: 169 10.3389 / fncom.2013.00169 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Sun YJ, Ying H., Seetohul RM, Wang XM, Ya Z., Qian L., și colab. (2012). Studiul fMRI al creierului cu privire la indignarea indusă de imaginile tactice în dependenții de jocuri online (adolescenți de sex masculin). Behav. Brain Res. 233 563-576. 10.1016 / j.bbr.2012.05.005 [PubMed] [Cross Ref]
  • Takeuchi H., Taki Y., Nouchi R., Sekiguchi A., Hashizume H., Sassa Y., și colab. (2014). Asocierea dintre conectivitatea funcțională de stat în repaus și empatizarea / sistematizarea. Neuroimage 99 312-322. 10.1016 / j.neuroimage.2014.05.031 [PubMed] [Cross Ref]
  • Talati A., Hirsch J. (2005). Specializarea funcțională în cadrul girusului frontal medial pentru deciziile perceptive go / no-go bazate pe informațiile "ce", "când" și "în cazul în care": un studiu fMRI. J. Cogn. Neurosci. 17 981-993. 10.1162 / 0898929054475226 [PubMed] [Cross Ref]
  • Tzourio-Mazoyer N., Landeau B., Papathanassiou D., Crivello F., Etard O., Delcroix N., și colab. (2002). Etichetarea anatomică automată a activărilor în SPM utilizând o parcellație macroscopică anatomică a creierului cu un singur subiect MRI MRI. Neuroimage 15 273-289. 10.1006 / nimg.2001.0978 [PubMed] [Cross Ref]
  • van den Heuvel MP, Pol HEH (2010). Explorarea rețelei creierului: o analiză a conectivității funcționale fMRI în stare de repaus. EURO. Neuropsychopharmacol. 20 519-534. 10.1016 / j.euroneuro.2010.03.008 [PubMed] [Cross Ref]
  • Volkow ND, Fowler JS (2000). Addiction, o boală de constrângere și de conducere: implicarea cortexului orbitofrontal. Cereb. cortex 10 318-325. 10.1093 / cercor / 10.3.318 [PubMed] [Cross Ref]
  • Volkow ND, Fowler JS, Wang GJ (2003). Creierul uman dependent: vederi din studiile imagistice. J. Clin. Investig. 111 1444-1451. 10.1172 / Jci200318533 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Volkow ND, Wang GJ, Fowler JS, Tomasi D., Telang F., Baler R. (2010). Dependența: sensibilitatea scăzută la recompensă și sensibilitatea crescută la așteptare conspiră să copleșească circuitul de control al creierului. BioEssais 32 748-755. 10.1002 / bies.201000042 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Volkow ND, Wang GJ, Telang F., Fowler JS, Logan J., Childress AR, și colab. (2006). Indicatorii de cocaină și dopamina în striatul dorsal: mecanismul de poftă în dependența de cocaină. J. Neurosci. 26 6583-6588. 10.1523 / Jneurosci.1544-06.2006 [PubMed] [Cross Ref]
  • Wang Y., Yin Y., Sun YW, Zhou Y., Chen X., Ding WN, și colab. (2015). Scăderea conectivității funcționale interumiferice la nivelul lobului prefrontal la adolescenți cu tulburări de joc pe internet: un studiu primar care utilizează fMRI în stare de repaus. PLoS ONE 10: e0118733 10.1371 / journal.pone.0118733 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Wee CY, Zhao ZM, Yap PT, Wu GR, Shi F., Price T., și colab. (2014). Disfuncționată rețeaua funcțională a creierului în tulburarea dependenței de internet: un studiu de rezonanță magnetică funcțională de rezonanță magnetică. PLoS ONE 9: e107306 10.1371 / journal.pone.0107306 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Weissenbacher A., ​​Kasess C., Gerstl F., Lanzenberger R., Moser E., Windischberger C. (2009). Corelațiile și anticorlațiile în conectivitatea funcțională de stare de repaus RMN: o comparație cantitativă a strategiilor de preprocesare. Neuroimage 47 1408-1416. 10.1016 / j.neuroimage.2009.05.005 [PubMed] [Cross Ref]
  • Xia M., Wang J., He Y. (2013). BrainNet Viewer: un instrument de vizualizare a rețelei pentru conectarea creierului uman. PLoS ONE 8: e68910 10.1371 / journal.pone.0068910 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yan C., Zang Y. (2010). DPARSF: un set de instrumente MATLAB pentru analiza datelor "conductă" a fMRI de stare de repaus. Față. Syst. Neurosci. 4: 13 10.3389 / fnsys.2010.00013 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yarkoni T., Poldrack RA, Nichols TE, Van Essen DC, Wager TD (2011). Sinteza automată la scară largă a datelor neuroimagistice funcționale umane. Nat. metode 8 665-670. 10.1038 / nmeth.1635 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yeo BTT, Krienen FM, Sepulcre J., Sabuncu MR, Lashkari D., Hollinshead M., și colab. (2011). Organizarea cortexului cerebral uman, estimată prin conectivitate funcțională intrinsecă. J. Neurophysiol. 106 1125-1165. 10.1152 / jn.00338.2011 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Young KS (1998). Dependența de Internet: apariția unei noi tulburări clinice. CyberPsychol. Behav. 1 237–244. 10.1007/s10899-011-9287-4 [Cross Ref]
  • Yuan K., Qin W., Yu D., Bi Y., Xing L., Jin C., și colab. (2015). Core interacțiunile retelelor creierului și controlul cognitiv în indivizii cu tulburări de joc pe internet la adolescență târzie / maturitate precoce. Brain Struct. Funct. [Epub înainte de imprimare] .10.1007 / s00429-014-0982-7 [PubMed] [Cross Ref]
  • Zalesky A., Fornito A., Bullmore ET (2010a). Statistici bazate pe rețea: identificarea diferențelor în rețelele creierului. Neuroimage 53 1197-1207. 10.1016 / j.neuroimage.2010.06.041 [PubMed] [Cross Ref]
  • Zalesky A., Fornito A., Harding IH, Cocchi L., Yücel M., Pantelis C., și colab. (2010b). Întreaga rețea anatomică a creierului: alegerea nodurilor contează? Neuroimage 50 970-983. 10.1016 / j.neuroimage.2009.12.027 [PubMed] [Cross Ref]
  • Zhang JT, Yao YW, Li CSR, Zang YF, Shen ZJ, Liu L., și colab. (2015). Modificată conectivitate funcțională a starii de odihnă a insulei la adulții tineri cu tulburări de joc pe internet. Addict. Biol. [Epub înainte de imprimare] .10.1111 / adb.12247 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Zhou Y., Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR și colab. (2011). Anomalii de substanță gri în dependența de Internet: un studiu de morfometrie pe bază de voxel. Euro. J. Radiol. 79 92-95. 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025 [PubMed] [Cross Ref]