Фронт Hum Neurosci. 2015 Jun 16; 9: 356. doi: 10.3389 / fnhum.2015.00356. eCollection 2015.
Lin F1, Чжоу Ю2, Du Y3, Zhao Z3, Цинь Л2, Xu J2, Lei H1.
Аномальная структура и функция в полосатом теле и префронтальной коре (PFC) выявлены в нарушении интернет-зависимости (IAD). Однако мало что известно об изменениях кортикостриальных функциональных схем в IAD. Целью этого исследования было исследовать целостность кортикостриальных функциональных схем и их отношения к нейропсихологическим мерам в IAD с помощью функциональной связности состояния покоя (FC). Четырнадцать подростков IAD и здоровый контроль 15 подверглись обследованию FMRI состояния покоя. Используя шесть предопределенных двусторонних полосатых областей, представляющих интерес, были сопоставлены и сопоставлены между собой группы воксельных карт корреляции. Отношения между изменениями кортикостриальной связи и клиническими измерениями были рассмотрены в группе IAD. По сравнению с контролем, пациенты IAD демонстрировали уменьшенную связь между нижним вентральным полосатым телом и двусторонней хвостовой головкой, субгенной передней корой хвоста (АКК) и задней корой хвоста, а также между верхним вентральным полосатым суставом и двусторонним спинным / ростральным АКК, вентральным передним таламусом и putamen / pallidum / insula / нижняя лобная извилина (IFG), а также между дорзальным хвостатотом и дорсальным / ростральным ACC, таламусом и IFG, а также между левым вентральным ростральным putamen и правым IFG. IAD также показали повышенную связь между левым дорзальным хвостовым курсом и двусторонней каудальной сигаретной моторной областью. Кроме того, измененные котрикостриальные функциональные цепи были достоверно коррелированы с нейропсихологическими показателями. Это исследование непосредственно свидетельствует о том, что IAD ассоциируется с изменениями кортикостриальных функциональных схем, участвующих в аффективной и мотивационной обработке, и когнитивным контролем. Эти данные подчеркивают, что функциональные связи в кортикостриальных сетях модулируются аффективными / мотивационными / когнитивными состояниями и далее предполагают, что IAD может иметь аномалии такой модуляции в этой сети.
Введение
Нарушение интернет-зависимости (IAD), являющееся распространенной проблемой психического здоровья во всем мире, привлекло значительное внимание общественности и научного сообщества (Spada, 2014). В приложении к недавно выпущенному «Диагностическому и статистическому руководству по психическим расстройствам» пятое издание (DSM-5) расстройство интернет-игр, являющееся основным подтипом IAD, приводится в виде расстройства, требующего дальнейшего изучения (Петри и др., 2014). IAD приводит к негативным последствиям в повседневной жизни; однако мало известно о биомаркерах, распространенности, курсах и результатах лечения, связанных с IAD.
Чтобы понять нейробиологические механизмы, лежащие в основе IAD, были проведены исследования изображений для исследования структурных и функциональных аномалий, связанных с IAD. Мозговые структурные и функциональные изменения, связанные с IAD, были рассмотрены в предыдущих исследованиях в других местах (Кусс и Гриффитс, 2012; Ko et al., 2015; Lin и Lei, 2015). Короче говоря, постоянно показано, что префронтальная кору (PFC) и полосатый мозг вовлечены в IAD. Субъекты с IAD уменьшили плотность / объемы серого вещества (Yuan et al., 2011; Zhou et al., 2011; Weng et al., 2013), толщина коры (Hong и др., 2013a; Yuan et al., 2013), метаболизм глюкозы (Tian et al., 2014) и измененной активации мозга (Dong et al., 2013a; Ko et al., 2014) в ПФУ, включая дорсолатеральный ПФК, орбитофронтальную кору (ОФК) и кору головного мозга (АКК). Было обнаружено, что у наркоманов IAD был более низкий уровень рецепторов дофамина D2 (Ким и др., 2011; Хоу и др., 2012), измененный метаболизм глюкозы (Park et al., 2010a) и активации мозга (Ko et al., 2014; Li et al., 2014) в полосатом теле. Эти результаты согласуются с текущей патофизиологической моделью, в которой подчеркивается значительная роль стриатума и ПФУ в нарушениях зависимости (Гольдштейн и Волков, 2011; Limbrick-Oldfield и др., 2013).
Функциональная связность в состоянии покоя (ФК), измеряющая межрегиональные корреляции спонтанной активности головного мозга от сигналов функциональной магнитно-резонансной томографии (MRI), зависящих от уровня кислорода (BOLD), широко используется для исследования функциональной организации / связности головного мозга. С помощью этой методики данные свидетельствуют о том, что кортикотрайтальные функциональные схемы имеют решающее значение для возникновения повторяющихся и компульсивных форм поведения, привычного поведения, поощрения и новизны поведения и привыкания (Feil и др., 2010; Пастух, 2013). Более того, измененные кортикостриальные функциональные схемы были обнаружены при аутизме (Di Martino et al., 2011), обсессивно-компульсивное расстройство (Harrison и др., 2009; Posner и др., 2014; Burguière и др., 2015) и большой депрессивный расстройство (Furman et al., 2011). Нарушается corticostriatal сеть также сообщалось в частых пользователей порнографии, которые были вовлечены в награду связанных и аддиктивного поведения (Kühn and Gallinat, 2014). Исследования визуализации также продемонстрировали прочные связи между расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ и дисфункцией в кортикостриальных функциональных цепях (Feil и др., 2010; Volkow и др., 2013).
Анатомически стриатум представляет собой гетерогенную структуру, которая может быть разделена на субрегионы, которая участвует в функционально разделенных кортикостриальных схемах, лежащих в основе различных когнитивных функций (Александр и др., 1986; Choi et al., 2012; Гордон и др., 2015; Manza и др., 2015). Например, путем упаковки хвостатых и путамина в три области, соответственно, Di Martino et al. (2008) очерчены подробные закономерности кортикостриальных функциональных схем, которые участвуют в аффективных, мотивационных, когнитивных и двигательных процессах (Di Martino et al., 2008). В предыдущих исследованиях было показано, что функциональная / эффекционная связь между стриатумом и корой снижается у субъектов IAD (Hong и др., 2013b, 2015; Li et al., 2014; Wee et al., 2014). Тем не менее, большинство из этих исследований не исследовали, как влияют функционально разделенные кортикостриальные схемы, специфичные для полос полосатых полос.
Поэтому в настоящем исследовании мы использовали проверенный набор из шести двусторонних стриатальных семян (три семян в хвостатном и трех семенах в putamen), чтобы исследовать чередование конкретных кортикостриальных функциональных схем у подростков с IAD. Целями являются: (1) исследовать различия в топографическом распределении кортикостриальных функциональных схем между подростками с IAD и здоровым контролем без IAD; и (2), чтобы осветить взаимосвязи между кортикостриалными функциональными схемами и нейропсихологическими мерами у субъектов IAD.
Материалы и методы
Тематика
Исследование было одобрено Комитетом по этике больницы Ренджи в Шанхае Медицинской школой Университета Цзяо Тонг. Участники и их родители предоставили письменное информированное согласие до проведения МРТ.
В этом исследовании приняли участие 18 правых подростков с IAD и 18 правым, возрастным, гендерным и образовательным контролем здорового образа жизни. Стандарт диагностики для IAD был установлен модифицированной диагностической анкетой Янга для критериев интернет-зависимости от Beard and Wolf (Борода и Вольф, 2001). Все испытуемые были подвергнуты скринингу на психиатрические расстройства с мини-международным нейропсихиатрическим интервью для детей и подростков (MINI-KID; Sheehan et al., 2010). Критерии исключения включали историю злоупотребления психоактивными веществами или зависимости; история основных психических расстройств, таких как шизофрения, депрессия, тревожное расстройство, психотические эпизоды или госпитализация для психических расстройств. Субъекты IAD не получали медикаментозного лечения, в то время как небольшое количество людей IAD получали психотерапию. Структурные и диффузионные данные МРТ этих субъектов были использованы в наших предыдущих исследованиях (Zhou et al., 2011; Lin et al., 2012). Для этого исследования данные rs-fMRI от трех элементов управления и четыре объекта IAD были отброшены из-за большого движения головы (см. Раздел предварительной обработки). В результате в исследовании использовалось в общей сложности пятнадцать контрольных и четырнадцать предметов IAD. Подробная демографическая информация для всех предметов приведена в таблице 1.
Таблица 1. Демографические и поведенческие характеристики испытуемых, используемых в этом исследовании.
Нейропсихологические оценки
Шесть вопросников, в том числе Малая шкала зависимости от молодежи (YIAS; Молодой, 1996), Вопросник по силе и сложности (SDQ; Goodman, 1997), Шкала распределения времени (TMDS; Хуан и Чжан, 2001), Шкала импульсивности Barratt-11 (BIS; Patton et al., 1995), Экран для беспокойства, связанного с беспокойством ребенка (SCARED; Birmaher и др., 1997) и устройство оценки семьи (FAD; Epstein et al., 1983), были использованы для оценки нейропсихологических особенностей участников.
Приобретение изображения
Сканирование fMRI в состоянии покоя выполнялось эхо-планарной визуализацией на медицинском сканере 3.0 Tesla Phillips Achieva со следующими параметрами: время повторения = 2000 мс; echo time = 30 ms; угол поворота = 90 °; матрица получения = 64 × 64; поле зрения = 230 × 230 мм2; толщина среза = 4 мм без зазора. Каждый объем мозга, состоящий из осевых срезов 34, и каждый прогон содержал объемы 220. Во время сбора данных всем испытуемым было дано указание отдохнуть, держать глаза закрытыми и не думать ни о чем в частности.
Предварительная обработка данных
Предварительная обработка данных выполнялась с помощью SPM8.1 Первые объемы 10 для каждого объекта были отброшены, чтобы избежать влияния нестабильности системы. Оставшиеся объемы 210 были скорректированы на временную задержку сбора и сведены к первому тому. Объекты с максимальным смещением в любом направлении больше 2.0 мм или поворот головы больше 2.0 ° были исключены из этого исследования. В результате данные четырех предметов IAD и трех элементов управления были исключены. Результаты показали, что различия в движении головы между двумя группами не различались (p = 0.55 для поступательного движения и p = 0.43 для вращательного движения). Затем перестроенные изображения были пространственно нормированы в пространство Монреальского неврологического института и повторно отбирались к изотропному вокселу 3 мм. Нормализованные изображения были сглажены с полной шириной 6-миллиметра на половине максимального изотропного гауссова ядра и нескольких источников ложных дисперсий, включая параметры движения головы, линейный дрейф, глобальные сигналы BOLD и сигналы BOLD в белом веществе и церебро-спинномозговой жидкости. удалены с помощью линейной регрессии. Наконец, временная полосовая фильтрация (0.01-0.08 Гц) выполнялась в временных рядах каждого воксела с использованием идеального прямоугольного окна.
Функциональный анализ взаимодействия
Мы использовали шесть ранее подтвержденных двусторонних полосатых областей, представляющих интерес («семена»; Di Martino et al., 2008). Семена каудата включали нижний вентральный стриатум (VSi, соответствующий ядру accumbens, ± 9, 9, -8), верхний вентральный стриатум (VSs; ± 10, 15, 0) и дорсальный хвостатый (DC; ± 13, 15, 9 ). Семена Putamen включали вентральный ростральный путамен (VRP; ± 20, 12, -3), дорсальный ростральный путамен (DRP; ± 25, 8, 6) и дорсальный каудальный путамен (DCP; ± 28, 1, 3). Радиус для каждого семени - 6 мм. Координаты для семян правого и левого полушария были определены в пространстве MNI. Эти семена были проверены на основе анатомических и функциональных подразделений стриатума, и их схемы связывания были реплицированы независимо (Di Martino et al., 2008, 2011; Harrison и др., 2009; Келли и др., 2009; Choi et al., 2012; Gabbay и др., 2013; Гордон и др., 2015; Manza и др., 2015).
Для каждого субъекта карта коэффициентов взаимной корреляции для каждого семени была впервые получена путем вычисления коэффициента взаимной корреляции между средними часовыми поясами семенной субрегиона и количеством каждого вокселя всего мозга путем регресса эффектов движения головы, линейного дрейфа и активности мозга из спинномозговой жидкости и белого вещества. И тогда карта кросс-корреляции была преобразована в z-значения с помощью преобразования Фишера r-to-z для приближения к нормальному распределению. z- карты значений были введены в вокселевую единицу t тест для определения групповых карт FC с высотой (p <0.001) и степень (p <0.001) пороговые значения, скорректированные на уровне всего мозга (Greicius и др., 2007). Групповые карты FC из обоих предметов IAD и здоровых элементов управления были объединены с помощью операции «ИЛИ» для создания комбинированной маски, которая использовалась для ограничения последующих групповых анализов. Затем z-значные карты в этой маске были введены в виде вокселей с двумя образцами t тест с возрастом и полом в качестве ковариата для оценки групповых различий между FC. Комбинированный порог p <0.005 для каждого вокселя и размера кластера 351–405 мм3 (слева (l) VSi: 351 мм3; right (r) VSi: 378 мм3; lVSs: 405 мм3; rVSs: 378 мм3; lDC: 405 мм3; rDC: 405 мм3; lDRP: 378 мм3; rDRP: 405 мм3; lDCP: 405 мм3; rDCP: 432 мм3; lVRP: 405 мм3; rVRP: 405 мм3), что соответствует скорректированному p <0.05 использовалось для получения карт значимых групповых различий FC. Эта поправка была ограничена объединенной маской и была определена с помощью 5000 моделирования Монте-Карло с использованием программы AFNI AlphaSim.2
Мозговые ассоциации
Проводился поэтапный множественный регрессионный анализ с усредненной интенсивностью FC в регионах, показывающих разницу между FC между зависимыми переменными и возрастом, полом, образованием, YIAS, SDQ, SCARED, FAD, TMDS и BIS в качестве независимых переменных, чтобы проверить, измененные функциональные схемы коррелируют с поведенческими оценками.
Итоги
Демографические и поведенческие меры
Участники группы IAD и нормальная контрольная группа были сопоставлены по возрасту, полу и годам образования. Не было никаких существенных различий в TMDS и BIS между этими двумя группами, в то время как у пациентов с IAD были более высокие ИИАС (p <0.0001), SDQ (p <0.0001), СТРАШНЫЙ (p <0.001) и FAD (p = 0.017), чем элементы управления. Демографические характеристики и поведенческие меры для IAD и контрольных субъектов приведены в таблице 1.
Кортикостриальные функциональные схемы
В соответствии с предыдущими работами анализ на основе семян FC обеспечивал подробные карты различных функциональных схем для каждого из шести семян в полосатом теле на полушарии. Рисунок FC для семян каудата и putamen был показан на рисунках 1, 2, соответственно. Наши результаты повторили предыдущие исследования (Di Martino et al., 2008, 2011; Harrison и др., 2009; Келли и др., 2009; Choi et al., 2012; Gabbay и др., 2013; Гордон и др., 2015; Manza и др., 2015) и соответствовали известной анатомической связности (Haber, 2003) и функциональной активации, адаптированной из метаанализа заданной литературы (Постума и Дагер, 2006). Несмотря на то, что стритальные ФК-шаблоны для субъектов IAD и нормальные контрольные показатели были одинаковыми для каждого из шести полосатых семян, экстенты группы IAD были уменьшены по сравнению с размерами контрольной группы. Конкретные результаты представлены на рисунке 3; Таблица 2 и описаны ниже.
Рисунок 1. Карты функциональной связности (FC) хвостовых семян для каждой группы, Карты FC для подростков с нарушениями зависимости от интернета (IAD) (красный) и нормальный контроль (HC; желтый) генерировались отдельно и затем накладывались вместе для показа; светло-фиолетовый цвет указывает на перекрывающиеся области для обеих групп. В левом (правом) столбце указаны карты FC, созданные левым (правым) хвостовым семенем. Средний столбец указывает хвостовые семена. Левая часть изображения соответствует левому полушарию мозга. VSi, нижний вентральный стриатум; VSs, верхний вентральный стриатум; DC, дорсальный хвостатый.
Рисунок 2. Карты функциональной связности (FC) семян putamen для каждой группы, Карты FC для подростков IAD (красный) и нормальный контроль (HC; желтый) генерировались отдельно, а затем накладывались вместе для показа; светло-фиолетовый цвет указывает на перекрывающиеся области для обеих групп. В левом (правом) столбце указаны карты FC, созданные левым (правым) семенем putamen. В средней колонке указаны семена путамена. Левая часть изображения соответствует левому полушарию мозга. VRP, вентральный ростральный путамен; DRP, дорсальный ростральный путамен; DCP, спинной каудальной путамен.
Рисунок 3. Области головного мозга продемонстрировали значительные различия в FC между подростками с IAD и соответствием нормальным контролям (p <0.05, исправлено AlphaSim), когда затравочные области были расположены в (A) lVSi, (B) rVSi, (C) lVSs, (D) rVSs, (E) lDC, (F) rDC, (G) lVRP и (H) LDCP. Подробнее см. Таблицу. 2, Горячие и холодные цвета показывают, что FC увеличивается и уменьшается в IAD по сравнению с элементами управления.
Таблица 2. Регионы, демонстрирующие значительные различия в функциональных связях между подростками с нарушением интернет-зависимости (IAD) и соответствующими субъектами контроля (p <0.05, исправлено AlphaSim).
Нижняя и верхняя брюшная полосатая
Обе группы отображали градиент ФК от вентромедиальных до дорсолатеральных отделов префронтального и АКК, идущих от VSi до VS. Кроме того, VSi показала значительную положительную корреляцию с задней косой иглой (PCC). Когда сопоставлялись карты FC между группами, наблюдались значительные различия для VSi и VS. Что касается VSi, подростки IAD продемонстрировали значительное снижение FC с хвостовой головкой и субкаллозальным АКК на двусторонней основе. Снижение FC также было найдено между левым VSi и PCC на двусторонней основе. Для семенной области VSs субъекты IAD проявляли более низкий ФК с дорсальным / ростральным АКК и вентральным передним таламусом на двусторонней основе, а левые подкорковые области, включая путамен, паллидум, изоляцию и нижнюю лобную извилину (IFG).
Спинной чаудат
Как у пациентов с ИАД, так и при здоровом контроле, ДЦ показал положительные отношения с областями мозга, участвующими в когнитивном контроле. Прямые групповые сравнения показали, что IAD отображает снижение FC между DC и дорсальным / ростральным ACC на двусторонней основе. Левый округ Колумбия также показал снижение FC с левым вентральным боковым таламусом, а также правый DC показал более низкие положительные отношения с левой IFG в IAD.
Спинной хвост и спинной рострал путам
В соответствии с их ролью в моторном контроле, дорсальные семена putamen показали значительные положительные отношения с первичной и вторичной сенсомоторными областями как для IAD, так и для здоровых субъектов. Тем не менее, по сравнению с здоровым контролем, IAD показал увеличенный ФК между левым DCP и каудальной цилиндрической моторной областью на двусторонней основе.
Вентральный ростральный путамен
Семена VRP положительно коррелировали с ростральным ACC и дорсальным латеральным PFC, обычно связанным с мониторингом конфликтов и процессами, связанными с ошибками. Несмотря на то, что IAD показал меньше FC-экстендера с другим участком мозга, только FC между левым VRP и правым IFG продемонстрировали значительные различия между группами.
Мозговые ассоциации в IAD
В IAD-субъектах более высокие оценки по YIAS прогнозировали более низкую силу FC между правыми ВС и двусторонним дорзальным хвостатотом (r = -0.560; p = 0.038; фигура 4A). Более того, более высокие оценки SCARED предсказывали более низкую силу FC между правыми ВС и двусторонним ростральным АКК (r = -0.540; p = 0.046; фигура 4B), между левым DC и двусторонним дорзальным / ростральным ACC (r = -0.566; p = 0.035; фигура 4C), а также между левой VRP и правой IFG (r = -0.609; p = 0.021; фигура 4D). Мы также использовали корреляцию копьеносца для обнаружения ассоциаций между измененными FC и мерами поведения. Результаты регрессии спирмена были аналогичны результатам линейной регрессии. ИЯС коррелировал с напряженностью ФК между правыми ВС и двусторонним дорзальным хвостатом (r = -0.594; p = 0.025). Оценки SCARED были связаны с напряженностью FC между правыми ВС и двусторонним ростральным АКК (r = -0.548; p = 0.042), а также между левой VRP и правой IFG (r = -0.666; p = 0.009). Оценки SCARED имели корреляцию трендов с интенсивностью FC между левым DC и двусторонним дорзальным / ростральным ACC (r = -0.464; p = 0.095).
Рисунок 4. Корреляционный анализ между силой ФК и поведенческими мерами в группе IAD. (А) Корреляции между прочностью FC (обозначены средними значениями z значение) правого верхнего брюшного полосатого тела (rVS) до дорзального хвостата и шкалы интернет-зависимости Young's (YIAS; r = -0.560, p = 0.038). (B) Корреляции между прочностью FC (обозначены средними значениями z значение) rVSs к ростральной передней коре головного мозга (ACC) и экрану эмоциональных расстройств, связанных с детским тревожным заболеванием (SCARED; r = -0.540, p = 0.046). (С) Корреляции между прочностью FC (обозначены средними значениями z значение) левого дорзального хвостата (lDC) до рострального / дорзального ACC и SCARED; (r = -0.566, p = 0.035). (D) Корреляции между прочностью FC (обозначены средними значениями z значение) левого вентрального рострального путамена (lVRP) в правую нижнюю лобную извилину (IFG) и SCARED (r = -0.609, p = 0.021).
Обсуждение
Насколько нам известно, это первое исследование для исследования целостности кортикостриальных функциональных сетей и связей между аномалиями на уровне схемы и клиническими мерами в IAD. Как для субъектов IAD, так и для контроля мы копировали результаты Di Martino et al. (2008), наблюдая закономерности связности, согласующиеся с гипотетической аффективной и мотивационной (нижний вентральный стриатум), когнитивный (вентральный путамен, дорсальный хвостат, верхний вентральный стриатум) и моторные (дорзальные путамен) подразделения стриатума. По сравнению с элементами управления, IAD демонстрирует аналогичные шаблоны связности, но изменяет сильные связи для каждой субрегиона стриатума, кроме DRP. Более того, мы обнаружили, что оценки YIAS отрицательно связаны с прочностью соединения между правыми ВС и дорзальным хвостатотом на двусторонней основе, а оценки SCARED были обратно связаны с мощностями соединения между правыми ВС и двусторонним ростральным АКК, между левым DC и двусторонним спинным / rostral ACC, а также между левой VRP и правой IFG. Эти отношения указывают на то, что более серьезная зависимость от Интернета, тем слабее сила связи между этими регионами. Наши результаты показывают, что кортикотрайтальные функциональные схемы могут использоваться в качестве квалифицированного биомаркера для понимания основных нейронных механизмов повреждения или для оценки эффективности конкретных ранних вмешательств в IAD.
Нарушенные кортикостриальные функциональные схемы в IAD
В текущем исследовании семена VSi продемонстрировали снижение связи с хвостовой головкой, субгенным АКК и PCC в группе IAD, которое, как известно, важно для аффективной и мотивационной обработки (Johansen-Berg et al., 2008; Beckmann и др., 2009). Нахождение сокращенной связи между ядром accumbens / VSi и хвостовой головой подразумевает измененные функции, связанные с вознаграждением в IAD, что указывает на то, что интернет-наркоманы могут предпочесть выбирать меньшие немедленные вознаграждения (то есть, непосредственные эйфорические эффекты), а не более крупные награды, которые происходят в будущем , таких как хорошее здоровье, хорошие отношения или профессиональный успех (Irvine и др., 2013). Как отмечалось, снижение активности в хвостате после непрерывных побед наблюдалось в IAD (Dong et al., 2013b). Подгенный ACC, высокая вероятность подключения к ядру accumbens / VSi, является критическим центром в распределенных сетях, ответственных за негативное эмоциональное возбуждение или регулирование (Johansen-Berg et al., 2008; Rudebeck и др., 2014). Предыдущие исследования изображений головного мозга показали, что субгенный АКК связан с опытом отрицательных состояний настроения (Mayberg et al., 1999) и субгенного АКК является мишенью с глубокой стимуляцией мозга для лечения депрессии (Liston и др., 2014). Нейропсихологические исследования показали, что высокие показатели тревожности и расстройства настроения были обнаружены у пациентов с IAD (Bozkurt и др., 2013; Чжан и др.., 2013). PCC, центральная область мозга сети режима по умолчанию, участвует в самореферентных функциях (Vogt et al., 2006). Плотность аномального серого вещества (Zhou et al., 2011) и микроструктуры белого вещества (Dong et al., 2012a) в PCC были зарегистрированы у пациентов IAD. Клинические психологические исследования также показали, что студенты интернет-аддикции университета имеют более низкие показатели самонаправленности и кооперативности (Dalbudak et al., 2013a), предполагая, что предметы IAD имеют более низкую степень для самореферентных функций. В совокупности результаты сокращенной связи между VSi и хвостовой головкой, субгенным ACC и PCC показывают, что подростки IAD демонстрируют аномальную аффективную и мотивационную обработку.
Наше обнаружение уменьшенной связи между хвостатотом (VSs и DC) и двусторонним дорзальным / ростральным АКК подразумевает дисфункцию крокотистроально-лимбической схемы, вовлеченной в когнитивный и эмоциональный контроль (Botvinick и др., 2004; Ли и Синха, 2008) в IAD. Dorsal ACC был связан с поддержанием рабочей памяти, мониторингом конфликтов и обработкой ошибок, а rostral ACC участвует в аффективной обработке и эмоциональном регулировании (Буш и др., 2000). Как отмечено, более низкая плотность серого вещества в левом дорзальном АКК была обнаружена в когорте структурных данных МРТ в наших предыдущих исследованиях (Zhou et al., 2011). Другое исследование показало, что IAD имел уменьшенный объем серого вещества в ростральном АКК (Yuan et al., 2011). Также была показана более активная активность в АКК для условия интерференции парадигмы строба (Dong et al., 2012b) и метаанализ показал, что у IAD была значительная гиперактивация в медиальной лобной / АКК (Мэн и др., 2014). Субъекты с IAD также продемонстрировали ухудшенную способность к мониторингу ошибок по сравнению с контролем, что было связано с более сильной активностью в дорзальной АКК при ответах на ошибки (Dong et al., 2013a). Исследования поведения показали, что люди IAD были связаны с более длительным временем реакции и большим количеством ошибок ответа в несоответствующих условиях, чем контрольные без IAD (Dong et al., 2011). В IAD также сообщалось о снижении связи между VS и insula. Ранее было показано, что изоляция постоянно активируется во время мониторинга производительности и модулируется ошибкой (Менон и Уддин, 2010). В метааналитическом исследовании визуализации головного мозга было показано, что инсула занимается просвещением ошибок (Klein et al., 2007). Таким образом, insula играет важную роль в обработке ошибок с точки зрения корректировки поведения человека. Как уже отмечалось, объекты IAD проявляют меньшую плотность серого вещества (Zhou et al., 2011) и уменьшенной толщины коры (Yuan et al., 2013) в insula. Более того, снижение активности островков при обработке ошибок ранее было обнаружено у субъектов с IAD (Ko et al., 2014). Поэтому, как и зависимость от психоактивных веществ, нарушенный когнитивный контроль и обработка эмоционального стресса наряду с компульсивным использованием Интернета составляют ядро кролико-сосудисто-лимбического функционального дефицита у наркоманов IAD.
IAD также продемонстрировал снижение связи между стриатумом (ВС, DC и VRP) и IFG, соединение, которое, как известно, участвует в ингибирующем контроле (Chambers et al., 2009; Swick и др., 2011). Дефицит в тормозном контроле может способствовать потере контроля над их использованием в Интернете и постоянством использования онлайн-игр, несмотря на личный страх, симптомы психологической зависимости и различные негативные последствия. Эпидемиологические исследования показали, что подростки с IAD проявляют больше импульсивности (т. Е. Дефицит в ингибировании реакции), чем контроль без IAD (Cao et al., 2007; Dalbudak et al., 2013b). Одно нейропсихологическое исследование показало нарушение ингибирования ответа у пациентов с IAD (Zhou et al., 2012). Еще один связанный с событиями потенциал мозга с помощью исследования Go / No-Go показал, что студенты IAD имели меньшую эффективность в обработке информации и более низком импульсном контроле, чем их обычные сверстники (Dong et al., 2010). Более того, субъекты с нарушениями интернет-игр проявляли более высокую активацию мозга при обработке ингибирования по левому лобному лепестку, чем контрольные (Ko et al., 2014). В группе IAD также были обнаружены уменьшенные соединительные связи между стриатумом (ВС и ДК) и паллидумом и таламусом. В кортикостриальных схемах паллидум представляет собой выход полосатого тела, а паллидум соединяется с таламусом, который выступает в кору (Александр и др., 1986). Считается, что эти схемы важны для фокусировки и поддержания желаемого поведения при подавлении нежелательного поведения (Хабер и Макфарланд, 2001). Известно, что у людей IAD возникают трудности с ингибированием ответа, что, вероятно, способствует их склонности к рецидиву в присутствии сигналов, связанных с Интернетом. Таким образом, результаты предполагают, что низкий уровень ингибирующего контроля, снижение способности подавлять автоматическое и привычное поведение, распространен у субъектов с IAD.
Интересно, что IAD показал увеличенную связь между левым DCP и двусторонними хвостовыми моторными областями, которые часто активируются во время простых движений руки (Шима и Танджи, 1998). Учитывая, что интернет-наркоманы проводят огромное количество времени в Интернете и становятся удивительно квалифицированными и точными при нажатии мыши и на клавиатуре (например,Кусс и Гриффитс, 2012), возможно, что такие тренировочные процессы могут вызывать нейропластические изменения в связанных с каудальным двигателями областях, связанных с двигателем.
Взаимоотношения между кортикостриальными функциональными схемами и поведением в IAD
В этом исследовании мы исследовали поведенческие корреляты изменений кортикостриальных функциональных схем у подростков IAD. Снижение уровня ФК между правыми ВС и двусторонним дорзальным хвостатом предметов IAD в значительной степени коррелировало с увеличением показателя YIAS; в то время как более высокий показатель SCARED, по-видимому, был связан с более низким коэффициентом FC между правыми ВС и двусторонним ростральным АКК, между левым DC и двусторонним дорзальным / ростральным АКК, а также между левым VRP и правильной IFG. ИИАС является широко используемым вопросником для оценки зависимости Интернета. Предыдущие психометрические исследования показали, что у субъектов IAD были более высокие оценки ИИАС, чем у пациентов без ИАД (Цао и Су, 2007). Поскольку считается, что уменьшенная связность указывает на большее затруднение при подключении схемы, когда это необходимо, это наблюдение отрицательной корреляции между оценками ИИАС и силой связи между правыми ВС и двусторонним дорзальным хвостатотом подразумевало, что предметы IAD с более высокими показателями ИИАС, по-видимому, искали супрафизиологическая стимуляция Интернета над естественными наградами. SCARED является надежным и достоверным анкетами для самоотчетов, которые измеряют симптомы тревожных расстройств у детей (Birmaher и др., 1997). Нейропсихологические исследования показали, что у IAD подростков был значительно более высокий показатель SCARED, чем у пациентов без IAD (Xiuqin и др., 2010). Отрицательная связь между оценками SCARED и сильными связями связана с дисфункцией кортикостриальных схем, которые участвуют в регуляции привязанности. Более того, результаты значительных ассоциаций между силой связи в рамках кортикостриальных схем и поведенческими особенностями указывают на то, что кортикотрайные сети могут служить в качестве предиктора абстиненции или потенциальной новой цели лечения для IAD.
Сравнение с отклонениями кортикостриалальных функциональных схем в наркомании
Исследования ФК в состоянии покоя также продемонстрировали сильные ассоциации между наркоманией и аномалиями функциональных схем кортикостриала. Например, увеличенный ФК наблюдался между левым вентральным стриатом и правым OFC, распространяющимся на rostroventral ACC при наркомании кокаина (Wilcox et al., 2011). Прочность ФК в полосатом дорсолатеральном ПФК была положительно коррелирована с количеством употребления кокаина у потребителей кокаина, а баланс между полосатым дорзальным АКК и схемами полости переднего фронта / орбитофронтальной коры головного мозга был значительно связан с потерей контроля над использованием кокаина (Hu et al., 2015). Хроническое злоупотребление алкоголем также оказывает пагубное влияние на функцию внутри кортикостриальных схем. Например, был нарушен дорсальный стриатум-mOFC FC (Lee et al., 2013), а также нарушение связанной с фронтографией связи вызвало ненормальное принятие решений и торможение и реакцию на алкогольную зависимость (Park et al., 2010b; Кортни и др., 2013; Forbes и др., 2014). Что касается никотиновой зависимости, уменьшенный ФК между вентральным стриатом и дорзальной передней косой спинкой отрицательно коррелировал с тяжести никотиновой зависимости (Hong и др., 2009). Кроме того, у хронических потребителей героина наблюдалось увеличение FC между ядром accumbens и вентрально-ростральным ACC и OFC, между правой хвостатой и двусторонней средней лобной извилиной и правой верхней лобной извилиной (Ma et al., 2010; Wang et al., 2013). Поэтому представляется, что ИАД и наркомания связаны, в некоторой степени, с аналогичными нарушениями кортикостриатных функциональных схем в головном мозге, которые могут составлять нейронную сигнатуру для этих форм зависимости.
ограничения
Есть несколько ограничений, которые следует упомянуть в этом исследовании. Во-первых, диагноз ИАП был в основном основан на результатах опроса самообслуживания, что может в некоторых случаях приводить к классификации ошибок. Поэтому диагноз IAD необходимо уточнить стандартизованными диагностическими инструментами для повышения надежности и достоверности. Во-вторых, размер выборки в исследовании был относительно небольшим, и обобщение результатов также должно быть осторожным. Из-за этого ограничения результаты следует считать предварительными и должны быть воспроизведены в будущих исследованиях с большим размером выборки. В-третьих, мы исключаем случаи, которые были сопутствующими веществам и другим серьезным психическим расстройствам, и результаты следует осторожно обобщать в этих группах с сопутствующим злоупотреблением наркотиками и другими психическими заболеваниями. В-четвертых, подробные данные о продолжительности болезни не были зафиксированы в этом исследовании. Поэтому любая связь между дефицитом кортикостриотических функциональных схем и продолжительностью IAD не может быть подтверждена в этом исследовании. В-пятых, из-за данных МРМ с ограниченным разрешением, мы изучаем ФК на основе небольшого количества субрегионов в полосатом теле, что может привести к неполному описанию кортикостриальных функциональных схем. Поэтому для решения этой проблемы в будущих исследованиях необходимо было использовать данные FMRI состояния покоя высокого разрешения. Наконец, без предполагаемых исследований, причинно-следственные связи между дисфункциями кортикостриальных функциональных цепей и IAD не могли быть удовлетворены в этом исследовании. В будущих исследованиях следует попытаться выявить причинно-следственные связи между IAD и измененными кортикостриальными функциональными путями.
Заключение
Таким образом, мы использовали анализ FC для отдыха-состояния для исследования функциональной архитектуры кортикостроса у подростков IAD. Результаты показывают, что IAD характеризуется нарушением кортикотрайтальных функциональных схем, включающих аффективную и эмоциональную обработку и когнитивный контроль. Полученные данные свидетельствуют о том, что IAD может делиться психологическими и нервными механизмами с другими типами нарушений управления импульсом и наркоманией. Кроме того, ассоциации между силой связывания кортикостриальных схем и поведенческими показателями указывают на то, что кортикостриальные схемы могут служить потенциальной новой целью лечения для IAD, а кортикостриальный FC может быть полезен при предоставлении информации о прогнозе IAD. Наши результаты показывают, что аномальный кортикостриатный ФК может быть в естественных условиях биомаркер для тестирования новых, потенциально более эффективных, интернет-терапии.
Авторские вклады
FL, YZ, YD, JX и HL отвечали за концепцию и дизайн исследования. YZ, LQ и ZZ способствовали приобретению данных. FL содействовал анализу данных и интерпретации результатов. FL подготовил рукопись. FL и HL обеспечили критический пересмотр рукописи важным интеллектуальным контентом. Все авторы критически рассмотрели контент и утвердили окончательную версию для публикации.
Финансирование
Работа частично поддержана грантом № 973CB2011 Национальной программы фундаментальных исследований Китая (программа 707802) и Фондом естественных наук Китая (№№ 21221064, 81171302 и 81171325), а также грантом Национальной программы исследований и разработок в области ключевых технологий № 2007BAI17B03.
Заявление о конфликте интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Сноски
Рекомендации
Alexander, GE, DeLong, MR и Strick, PL (1986). Параллельная организация функционально разделенных схем, связывающих базальные ганглии и кору. Annu. Rev. Neurosci. 9, 357-381. doi: 10.1146 / annurev.neuro.9.1.357
Борода, KW и Вольфа, EM (2001). Модификация предлагаемых диагностических критериев для интернет-зависимости. Cyberpsychol. Behav. 4, 377-383. doi: 10.1089 / 109493101300210286
Бекманн, М., Йохансен-Берг, Х. и Рашуорт, MFS (2009). На основе парсерации человеческой коры головного мозга и его связи с функциональной специализацией. J. Neurosci. 29, 1175-1190. doi: 10.1523 / jneurosci.3328-08.2009
Birmaher, B., Khetarpal, S., Brent, D., Cully, M., Balach, L., Kaufman, J., et al. (1997). Экран для эмоциональных расстройств, связанных с детским беспокойством (SCARED): масштабное построение и психометрические характеристики. Варенье. Акад. Ребенок-подростк. психиатрия 36, 545–553. doi: 10.1097/00004583-199704000-00018
Ботвиник, М.М., Коэн, Д.Д. и Картер, CS (2004). Мониторинг конфликтов и коры головного зуба: обновление. Тенденции Cogn. Sci. 8, 539-546. doi: 10.1016 / j.tics.2004.10.003
Bozkurt, H., Coskun, M., Ayaydin, H., Adak, I. и Zoroglu, SS (2013). Распространенность и модели психических расстройств у упомянутых подростков с интернет-зависимостью. Психиатрическая клиника. Neurosci. 67, 352-359. doi: 10.1111 / pcn.12065
Burguière, E., Monteiro, P., Mallet, L., Feng, G., and Graybiel, AM (2015). Стритальные схемы, привычки и последствия для обсессивно-компульсивного расстройства. Тек. ОПИН. Neurobiol. 30, 59-65. doi: 10.1016 / j.conb.2014.08.008
Bush, G., Luu, P., и Posner, MI (2000). Когнитивные и эмоциональные воздействия в передней коре головного мозга. Тенденции Cogn. Sci. 4, 215–222. doi: 10.1016/s1364-6613(00)01483-2
Cao, F. и Su, L. (2007). Интернет-зависимость среди китайских подростков: распространенность и психологические особенности. Здоровье детей. 33, 275-281. doi: 10.1111 / j.1365-2214.2006.00715.x
Cao, FL, Su, LY, Liu, TQ и Gao, XP (2007). Связь между импульсивностью и интернет-зависимостью в выборке китайских подростков. Евро. психиатрия 22, 466-471. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.05.004
Chambers, CD, Garavan, H. и Bellgrove, MA (2009). Понимание нервной основы реакции отторжения от когнитивной и клинической нейронауки. Neurosci. Biobehav. Rev. 33, 631-646. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2008.08.016
Choi, EY, Yeo, BTT и Buckner, RL (2012). Организация полосатого тела человека оценивается по функциональной функциональности. J. Neurophysiol. 108, 2242-2263. doi: 10.1152 / jn.00270.2012
Кортни, К.Е., Гахремани, Д.Г. и Рэй, Л.А. (2013). Фронто-полосатая функциональная связность при ингибировании реакции в зависимости от алкоголя. Addict. Biol. 18, 593-604. doi: 10.1111 / adb.12013
Dalbudak, E., Evren, C., Aldemir, S., Coskun, KS, Ugurlu, H. и Yildirim, FG (2013a). Связь тяжести интернет-зависимости с депрессией, беспокойством и алекситимией, темпераментом и характером у студентов университетов. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 16, 272-278. doi: 10.1089 / cyber.2012.0390
Dalbudak, E., Evren, C., Topcu, M., Aldemir, S., Coskun, KS, Bozkurt, M., et al. (2013b). Связь интернет-зависимости с импульсивностью и тяжести психопатологии среди студентов турецкого университета. Психиатрическая Рес. 210, 1086-1091. doi: 10.1016 / j.psychres.2013.08.014
Di Martino, A., Kelly, C., Grzadzinski, R., Zuo, XN, Mennes, M., Mairena, MA, et al. (2011). Функциональная связь аберранта с половым путем у детей с аутизмом. Biol. психиатрия 69, 847-856. doi: 10.1016 / j.biopsych.2010.10.029
Di Martino, A., Scheres, A., Margulies, DS, Kelly, AMC, Uddin, LQ, Shehzad, Z., et al. (2008). Функциональная связь стриатума человека: исследование состояния покоя. Cereb. кора головного мозга 18, 2735-2747. doi: 10.1093 / cercor / bhn041
Dong, G., Devito, EE, Du, X. и Cui, Z. (2012b). Нарушение тормозного контроля в «нарушении интернет-зависимостей»: исследование функционального магнитного резонанса. Психиатрическая Рес. 203, 153-158. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2012.02.001
Dong, G., DeVito, E., Huang, J. и Du, X. (2012a). Диффузионное тензорное изображение выявляет аномалии таламуса и задней черепной коры в интернет-игровых наркоманах. J. Psychiatr. Местожительство 46, 1212-1216. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015
Dong, GH, Hu, YB, Lin, X. и Lu, QL (2013b). Что заставляет интернет-наркоманов продолжать играть в онлайн, даже когда сталкиваются с серьезными негативными последствиями? Возможные объяснения из исследования fMRI. Biol. Psychol. 94, 282-289. doi: 10.1016 / j.biopsycho.2013.07.009
Dong, G., Shen, Y., Huang, J. и Du, X. (2013a). Нарушение функции контроля ошибок у людей с нарушением интернет-зависимостей: исследование, связанное с событиями, связанное с событиями. Евро. Addict. Местожительство 19, 269-275. doi: 10.1159 / 000346783
Dong, G., Zhou, H. и Zhao, X. (2010). Импульсное торможение у людей с нарушением интернет-зависимости: электрофизиологические данные из исследования Go / NoGo. Neurosci. Lett. 485, 138-142. doi: 10.1016 / j.neulet.2010.09.002
Dong, GH, Zhou, H. и Zhao, X. (2011). Мужские интернет-наркоманы демонстрируют ограниченную способность исполнительного контроля: свидетельство от задачи «Цветное слово» Stroop. Neurosci. Lett. 499, 114-118. doi: 10.1016 / j.neulet.2011.05.047
Эпштейн, Н. Б., Болдуин, Л. М. и Бишоп, Д. С. (1983). Семейное оценочное устройство McMaster. J. Семейный фам. Ther. 9, 171–180. doi: 10.1111/j.1752-0606.1983.tb01497.x
Feil, J., Sheppard, D., Fitzgerald, PB, Yücel, M., Lubman, DI и Bradshaw, JL (2010). Наркомания, компульсивный поиск наркотиков и роль фронтостратальных механизмов в регуляции ингибирующего контроля. Neurosci. Biobehav. Rev. 35, 248-275. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2010.03.001
Forbes, EE, Rodriguez, EE, Musselman, S. и Narendran, R. (2014). Префронтальный отклик и фронтостратальная функциональная связь с денежным вознаграждением у абстинентных зависимых от алкоголя молодых людей. PLoS One 9: e94640. doi: 10.1371 / journal.pone.0094640
Furman, DJ, Hamilton, JP и Gotlib, IH (2011). Фундаментальная функциональная связь при главном депрессивном расстройстве. Biol. Беспокойство настроения. 1:11. doi: 10.1186/2045-5380-1-11
Gabbay, V., Ely, BA, Li, QY, Bangaru, SD, Panzer, AM, Alonso, CM, et al. (2013). Структуры на основе стриатумов депрессии у подростков и анхедонии. Варенье. Акад. Ребенок-подростк. психиатрия 52, 628-641.e13. doi: 10.1016 / j.jaac.2013.04.003
Goldstein, RZ, Volkow, ND (2011). Дисфункция префронтальной коры при наркомании: результаты нейровизуализации и клинические последствия. Туземный Rev. Neurosci. 12, 652-669. doi: 10.1038 / nrn3119
Гудман Р. (1997). Вопросник о сильных сторонах и трудностях: исследовательская записка. J. Child Psychol. психиатрия 38, 581–586. doi: 10.1111/j.1469-7610.1997.tb01545.x
Гордон, Э.М., Девани, Дж. М., Бин, С., и Вайдя, CJ (2015). Структурная функциональная связность в состоянии покоя чувствительна к генотипу DAT1 и предсказывает исполнительную функцию. Cereb. кора головного мозга 25, 336-345. doi: 10.1093 / cercor / bht229
Greicius, MD, Flores, BH, Menon, V., Glover, GH, Solvason, HB, Kenna, H., et al. (2007). Функциональная связь в состоянии покоя при большой депрессии: аномально увеличенный вклад от субгенной корызучей коры и таламуса. Biol. психиатрия 62, 429-437. doi: 10.1016 / j.biopsych.2006.09.020
Haber, SN (2003). Базальные ганглии приматов: параллельные и интегративные сети. J. Chem. Neuroanat. 26, 317-330. doi: 10.1016 / j.jchemneu.2003.10.003
Haber, S. и McFarland, NR (2001). Место таламуса в лобных кортикально-базальных ганглиях. Невролог 7, 315-324. doi: 10.1177 / 107385840100700408
Harrison, BJ, Soriano-Mas, C., Pujol, J., Ortiz, H., López-Solà, M., Hernández-Ribas, R., et al. (2009). Измененная функциональная связность кортикострената при обсессивно-компульсивном расстройстве. Архипелаг Ген. Психиатрия 66, 1189-1200. doi: 10.1001 / archgenpsychiatry.2009.152
Hong, LE, Gu, H., Yang, Y., Ross, TJ, Salmeron, BJ, Buchholz, B., et al. (2009). Ассоциация никотиновой зависимости и действия никотина с отдельными функциональными цепями коры головного мозга. Архипелаг Ген. Психиатрия 66, 431-441. doi: 10.1001 / archgenpsychiatry.2009.2
Hong, SB, Harrison, BJ, Dandash, O., Choi, EJ, Kim, SC, Kim, HH, et al. (2015). Селективное участие функциональной связи putamen в молодежной среде с нарушением интернет-игр. Brain Res. 1602, 85-95. doi: 10.1016 / j.brainres.2014.12.042
Hong, SB, Kim, JW, Choi, EJ, Kim, HH, Suh, JE, Kim, CD, et al. (2013a). Уменьшенная ортофронтальная толщина коры головного мозга у подростков мужского пола с интернет-зависимостью. Behav. Эффект мозга. 9:11. doi: 10.1186/1744-9081-9-11
Hong, SB, Zalesky, A., Cocchi, L., Fornito, A., Choi, EJ, Kim, HH, et al. (2013b). Снижение функциональной связи мозга у подростков с интернет-зависимостью. PLoS One 8: e57831. doi: 10.1371 / journal.pone.0057831
Hou, HF, Jia, SW, Hu, S., Fan, R., Sun, W., Sun, TT, et al. (2012). Снижение полосатых дофаминовых переносчиков у людей с нарушением интернет-зависимости. J. Biomed. Biotechnol. 2012:854524. doi: 10.1155/2012/854524
Hu, YZ, Salmeron, BJ, Gu, H., Stein, EA, Yang, Y. (2015). Нарушение функциональной связности внутри и между линиями фронтальной линии и ее связь с компульсивным употреблением наркотиков и характерная импульсивность при наркомании кокаина. JAMA психиатрии 72, 584-592. doi: 10.1001 / jamapsychiatry.2015.1
Хуан, X. и Чжан, З. (2001). Составление шкалы управления временем юности. Acta Psychol. Грех. (Китайский язык) 33, 338-343.
Irvine, MA, Worbe, Y., Bolton, S., Harrison, NA, Bullmore, ET и Voon, V. (2013). Нарушение иммунной реакции в патологических видеоиграх. PLoS One 8: e75914. doi: 10.1371 / journal.pone.0075914
Johansen-Berg, H., Gutman, DA, Behrens, TEJ, Matthews, PM, Rushworth, MFS, Katz, E., et al. (2008). Анатомическая связь субгенной области ресниц, направленная на глубокую стимуляцию мозга для лечения резистентной депрессии. Cereb. кора головного мозга 18, 1374-1383. doi: 10.1093 / cercor / bhm167
Kelly, C., de Zubicaray, G., Di Martino, A., Copland, DA, Reiss, PT, Klein, DF и др. (2009). L-допа модулирует функциональную связность в полосатых когнитивных и моторных сетях: двойное слепое плацебо-контролируемое исследование. J. Neurosci. 29, 7364-7378. doi: 10.1523 / JNEUROSCI.0810-09.2009
Kim, SH, Baik, SH, Park, CS, Kim, SJ, Choi, SW и Kim, SE (2011). Снижены стриатальные рецепторы дофамина D2 у людей с интернет-зависимостью. Neuroreport 22, 407–411. doi: 10.1097/wnr.0b013e328346e16e
Klein, TA, Endrass, T., Kathmann, N., Neumann, J., von Cramon, DY и Ullsperger, M. (2007). Нейронные корреляции осведомленности об ошибках. Neuroimage 34, 1774-1781. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2006.11.014
Ko, CH, Hsieh, TJ, Chen, CY, Yen, CF, Chen, CS, Yen, JY, et al. (2014). Измененная активация мозга при подавлении ответа и обработке ошибок у субъектов с расстройством интернет-игр: исследование функциональной магнитной визуализации. Евро. Архипелаг Психиатрическая клиника. Neurosci. 264, 661–672. doi: 10.1007/s00406-013-0483-3
Ko, C.-H., Liu, G.-C. и Yen, J.-Y. (2015). Функциональная визуализация расстройства интернет-игр. Интернет-зависимость, нейрофизиологические подходы и терапевтические вмешательства 2015, 43–64. doi: 10.1007/978-3-319-07242-5_3
Kühn, S. и Gallinat, J. (2014). Структура мозга и функциональная связность, связанная с потреблением порнографии: мозг на порно. JAMA психиатрии 71, 827-834. doi: 10.1001 / jamapsychiatry.2014.93
Kuss, DJ и Griffiths, MD (2012). Интернет и игровая зависимость: систематический обзор литературы по исследованиям нейровизуализации. Мозг. 2, 347-374. doi: 10.3390 / brainsci2030347
Lee, S., Lee, E., Ku, J., Yoon, KJ, Namkoong, K. и Jung, YC (2013). Нарушение функциональной связности орбитофронто-полосатого тела лежит в основе неадаптивного стойкого поведения у пациентов, зависимых от алкоголя. Психиатрический расследователь. 10, 266-272. doi: 10.4306 / pi.2013.10.3.266
Li, B., Friston, KJ, Liu, J., Liu, Y., Zhang, G., Cao, F., et al. (2014). Нарушение фронтальной базальной ганглии связи у подростков с интернет-зависимостью. Sci. По донесению 4: 5027. doi: 10.1038 / srep05027
Li, CSR и Sinha, R. (2008). Ингибирующий контроль и регулирование эмоционального стресса: нейровизуализация доказательств лобно-лимбической дисфункции в психостимуляционной зависимости. Neurosci. Biobehav. Rev. 32, 581-597. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2007.10.003
Лимбрик-Олдфилд, Э.Х., Ван Холст, Р. Дж. И Кларк Л. (2013). Фронто-полосатая дисрегуляция при наркомании и патологической азартной игре: последовательные несоответствия? Neuroimage Clin. 2, 385-393. doi: 10.1016 / j.nicl.2013.02.005
Lin, F. и Lei, H. (2015). Структурная визуализация мозга и интернет-зависимость. Интернет-зависимость, нейрофизиологические подходы и терапевтические вмешательства 2015, 21–42. doi: 10.1007/978-3-319-07242-5_2
Lin, FC, Zhou, Y., Du, YS, Qin, LD, Zhao, ZM, Xu, JR и др. (2012). Аномальная целостность белого вещества у подростков с нарушением интернет-зависимостей: исследование пространственной статистики на основе трактовки. PLoS One 7: e30253. doi: 10.1371 / journal.pone.0030253
Liston, C., Chen, AC, Zebley, BD, Drysdale, AT, Gordon, R., Leuchter, B., et al. (2014). Сетевые механизмы по умолчанию для транскраниальной магнитной стимуляции при депрессии. Biol. психиатрия 76, 517-526. doi: 10.1016 / j.biopsych.2014.01.023
Ma, N., Liu, Y., Li, N., Wang, CX, Zhang, H., Jiang, XF, et al. (2010). Связанное с зависимостью изменение в состоянии мозгового взаимодействия покоя. Neuroimage 49, 738-744. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.08.037
Manza, P., Zhang, S., Hu, S., Chao, HH, Leung, HC и Li, CSR (2015). Влияние возраста на состояние физической работоспособности основного состояния базальных ганглиев от молодняка до средней взрослой жизни. Neuroimage 107, 311-322. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2014.12.016
Mayberg, HS, Liotti, M., Brannan, SK, McGinnis, S., Mahurin, RK, Jerabek, PA, et al. (1999). Взаимная лимбико-кортикальная функция и отрицательное настроение: сближение результатов ПЭТ в депрессии и нормальной грусти. Am. J. Психиатрия 156, 675-682.
Meng, Y., Deng, W., Wang, H., Guo, W. и Li, T. (2014). Префронтальная дисфункция у лиц с нарушением интернет-игр: метаанализ исследований функционального магнитного резонанса. Addict. Biol., doi: 10.1111 / adb.12154 [Epub передний принт].
Менон, В. и Уддин, LQ (2010). Выделение, переключение, внимание и контроль: сетевая модель функции insula. Мозговая структура. Функцион. 214, 655–667. doi: 10.1007/s00429-010-0262-0
Park, HS, Kim, SH, Bang, SA, Yoon, EJ, Cho, SS и Kim, SE (2010a). Изменен региональный метаболизм глюкозы в мозге у пользователей интернет-игр: исследование томографии позитронно-эмиссионного томографа F-18-фтордезоксиглюкозы. CNS Spectr. 15, 159-166.
Park, SQ, Kahnt, T., Beck, A., Cohen, MX, Dolan, RJ, Wrase, J., et al. (2010b). Префронтальная кора не может учиться на ошибках прогноза вознаграждения в зависимости от алкоголя. J. Neurosci. 30, 7749-7753. doi: 10.1523 / jneurosci.5587-09.2010
Patton, JH, Stanford, MS и Barratt, ES (1995). Факторная структура шкалы импульсивности Барратта. J. Clin. Psychol. 51, 768–774. doi: 10.1002/1097-4679(199511)51:6<768::aid-jclp2270510607>3.0.co;2-1
Petry, NM, Rehbein, F., Gentile, DA, Lemmens, JS, Rumpf, HJ, Moößle, T., et al. (2014). Международный консенсус в отношении оценки расстройства интернет-игр с использованием нового подхода DSM-5. Наркомания 109, 1399-1406. doi: 10.1111 / add.12457
Posner, J., Marsh, R., Maia, TV, Peterson, BS, Gruber, A., and Simpson, HB (2014). Снижение функциональной связности внутри лимбической кортико-стриато-таламо-корковой пептиды у неспецифических взрослых с обсессивно-компульсивным расстройством. Hum Brain Mapp 35, 2852-2860. doi: 10.1002 / hbm.22371
Постума, Р.Б. и Дагер А. (2006). Функциональная связность базальных ганглиев, основанная на метаанализе позитронно-эмиссионной томографии 126 и публикаций в области функционального магнитного резонанса. Cereb. кора головного мозга 16, 1508-1521. doi: 10.1093 / cercor / bhj088
Rudebeck, PH, Putnam, PT, Daniels, TE, Yang, TM, Mitz, AR, Rhodes, SEV и др. (2014). Роль предродовой субгенной коры позвонков в поддержании вегетативного возбуждения. Proc. Natl. Акад. Sci. Соединенные Штаты Америки 111, 5391-5396. doi: 10.1073 / pnas.1317695111
Sheehan, DV, Sheehan, KH, Shytle, RD, Janavs, J., Bannon, Y., Rogers, JE, et al. (2010). Надежность и обоснованность мини-международного нейропсихиатрического интервью для детей и подростков (MINI-KID). J. Clin. Психиатрия 71, 313-326. doi: 10.4088 / JCP.09m05305whi
Shepherd, GMG (2013). Кортикостриальная связь и ее роль в заболевании. Туземный Rev. Neurosci. 14, 278-291. doi: 10.1038 / nrn3469
Shima, K. и Tanji, J. (1998). Роль для изгибания клеток моторной зоны при выборе добровольного движения на основе вознаграждения. Наука 282, 1335-1338. doi: 10.1126 / science.282.5392.1335
Spada, MM (2014). Обзор проблемного использования Интернета. Addict. Behav. 39, 3-6. doi: 10.1016 / j.addbeh.2013.09.007
Swick, D., Ashley, V., and Turken, U. (2011). Являются ли нейронные корреляты остановки и не совпадают? Количественный метаанализ двух задач ингибирования ответа. Neuroimage 56, 1655-1665. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2011.02.070
Tian, M., Chen, QZ, Zhang, Y., Du, FL, Hou, HF, Chao, FF, et al. (2014). PET-визуализация выявляет функциональные изменения мозга в расстройстве интернет-игр. Евро. J. Nucl. Med. Mol. обработки изображений 41, 1388–1397. doi: 10.1007/s00259-014-2708-8
Vogt, BA, Vogt, L. и Laureys, S. (2006). Цитология и функционально коррелированные схемы задних областей челюсти человека. Neuroimage 29, 452-466. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2005.07.048
Volkow, ND, Wang, GJ, Tomasi, D. и Baler, RD (2013). Несбалансированные нейронные цепи в зависимости. Тек. ОПИН. Neurobiol. 23, 639-648. doi: 10.1016 / j.conb.2013.01.002
Wang, YR, Zhu, J., Li, Q., Li, W., Wu, N., Zheng, Y., et al. (2013). Измененные лобно-полосатые и фронтально-мозжечковые схемы у лиц, зависимых от героина: исследование МРТ покоящегося состояния. PLoS One 8: e58098. doi: 10.1371 / journal.pone.0058098
Wee, CY, Zhao, Z., Yap, PT, Wu, G., Shi, F., Price, T., et al. (2014). Нарушенная функциональная сеть мозга в расстройстве интернет-зависимостей: исследование функционального магнитного резонанса в состоянии покоя. PLoS One 9: e107306. doi: 10.1371 / journal.pone.0107306
Weng, CB, Qian, RB, Fu, XM, Lin, B., Han, XP, Niu, CS, et al. (2013). Серые вещества и аномалии белого вещества в онлайн-игре. Евро. J. Radiol. 82, 1308-1312. doi: 10.1016 / j.ejrad.2013.01.031
Wilcox, CE, Teshiba, TM, Merideth, F., Ling, J. и Mayer, AR (2011). Повышенная чувствительность к ответу и функциональная связь с фронтальным половым путем при нарушениях употребления кокаина. Наркотик Алкоголь. 115, 137-144. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2011.01.009
Xiuqin, H., Huimin, Z., Mengchen, L., Jinan, W., Ying, Z. и Ran, T. (2010). Психическое здоровье, личность и стиль воспитания детей подростков с нарушением интернет-зависимости. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 13, 401-406. doi: 10.1089 / cyber.2009.0222
Young, KS (1996). Психология использования компьютеров: XL. Захватывающее использование Интернета: случай, который нарушает стереотип. Psychol. По донесению 79, 899-902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
Yuan, K., Cheng, P., Dong, T., Bi, Y., Xing, L., Yu, D., et al. (2013). Кортикальные аномалии толщины в позднем подростковом возрасте с онлайновой игрой. PLoS One 8: e53055. doi: 10.1371 / journal.pone.0053055
Yuan, K., Qin, W., Wang, G., Zeng, F., Zhao, L., Yang, X., et al. (2011). Нарушения микроструктуры у подростков с нарушением интернет-зависимости. PLoS One 6: e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708
Zhang, HX, Jiang, WQ, Lin, ZG, Du, YS и Vance, A. (2013). Сравнение психологических симптомов и уровней нейротрансмиттеров сыворотки у подростков в Шанхае с нарушением интернет-зависимости и без него: исследование случай-контроль. PLoS One 8: e63089. doi: 10.1371 / journal.pone.0063089
Zhou, Y., Lin, FC, Du, YS, Qin, LD, Zhao, ZM, Xu, JR и др. (2011). Серьезные аномалии в зависимости от интернета: исследование морфометрии на основе воксела. Евро. J. Radiol. 79, 92-95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025
Zhou, ZH, Yuan, GZ и Yao, JJ (2012). Когнитивные пристрастия к картинам, связанным с интернет-игрой, и дефицит исполнительной власти у людей с наркоманией в интернет-игре. PLoS One 7: e48961. doi: 10.1371 / journal.pone.0048961
Ключевые слова: кортикостриальные схемы, функциональная связность, расстройство интернет-зависимости, нейропсихологические меры, МРТ поколений
Образец цитирования: Lin F, Zhou Y, Du Y, Zhao Z, Qin L, Xu J и Lei H (2015) Аберрантные кортикостриальные функциональные схемы у подростков с нарушением интернет-зависимости. Фронт. Hum. Neurosci. 9: 356. doi: 10.3389 / fnhum.2015.00356
Поступило в редакцию: 20 Ноябрь 2014; Принято: 02 Июнь 2015;
Опубликовано в Интернете: 16 Июнь 2015.
Под редакцией:
Шарлотта А. Боттигер, Университет Северной Каролины, США
Рассмотрено:
Кэрол Сегер, Университет штата Колорадо, США
Шэн Чжан, Йельский университет, США
Copyright © 2015 Лин, Чжоу, Ду, Чжао, Цинь, Сюй и Лэй. Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с условиями Лицензия Creative Commons Attribution (CC BY), Использование, распространение и воспроизведение на других форумах разрешено при условии, что оригинальный автор (ы) или лицензиар кредитован и что оригинальная публикация в этом журнале цитируется в соответствии с принятой академической практикой. Запрещается использование, распространение или воспроизведение, которое не соответствует этим условиям.
* Переписка: Хао Лэй, Национальный центр магнитного резонанса в Ухани, Государственная ключевая лаборатория магнитного резонанса и атомной и молекулярной физики, Уханьский физико-математический институт, Китайская академия наук, Запад № 30 Сяохуншань, Ухань 430071, Китай, [электронная почта защищена]
;
