Измененная функциональная связность в режиме ожидания по умолчанию для подростков с использованием интернет-игр (2013)

PLoS One. 2013; 8 (3): e59902. doi: 10.1371 / journal.pone.0059902. Epub 2013 Мар 26.

Абстрактные

Цель

Чрезмерное использование Интернета связано с различными негативными психосоциальными последствиями. В этом исследовании использовалась функциональная магнитно-резонансная томография состояния покоя (fMRI), чтобы исследовать, изменяется ли функциональная связь у подростков с использованием интернет-игр (IGA).

методы

Семнадцать подростков с нормальными подростками IGA и 24 подверглись мгновенному FMRI-обследованию состояния 7.3. Связывание задней челюстной коры (PCC) определялось у всех испытуемых путем исследования синхронизированных флуктуаций сигнала низкой частоты fMRI с использованием метода временной корреляции. Чтобы оценить взаимосвязь между серьезностью симптомов IGA и связностью PCC, контрастные изображения, представляющие области, коррелированные с связностью PCC, коррелировали с десятками субъектов 17 с IGA в шкале интернет-зависимости Chen (CIAS) и шкале импульсивности Barratt-11 (BIS-11 ) и их часы использования Интернета в неделю.

Итоги

Не было значительных различий в распределении возраста, пола и количества лет образования между двумя группами. Субъекты с IGA показали более длительное использование Интернета в неделю (часы) (p <0.0001) и более высокие баллы CIAS (p <0.0001) и BIS-11 (p = 0.01), чем контрольная группа. По сравнению с контрольной группой, субъекты с IGA продемонстрировали повышенную функциональную связность в двусторонней задней доле мозжечка и средней височной извилине. Двусторонняя нижняя теменная долька и правая нижняя височная извилина демонстрируют снижение связности. Связь с PCC положительно коррелировала с оценками CIAS в правом предклинье, задней поясной извилине, таламусе, хвостатом, прилежащем ядре, дополнительной моторной области и язычной извилине. Это отрицательно коррелировало с передней долей правого мозжечка и левой верхней теменной долей.

Заключение

Наши результаты показывают, что подростки с IGA демонстрируют различные модели активности головного мозга в состоянии покоя. Поскольку эти изменения частично согласуются с таковыми у пациентов с наркотической зависимостью, они подтверждают гипотезу о том, что ИГА как поведенческая зависимость, которая может иметь сходные нейробиологические нарушения с другими зависимыми расстройствами.

Образец цитирования: Ding Wn, Sun Jh, Sun Yw, Zhou Y, Li L и др. (2013) Измененное стандартное сетевое взаимодействие в режиме ожидания для функциональных подключений у подростков с использованием интернет-игр. PLOS ONE 8 (3): e59902. DOI: 10.1371 / journal.pone.0059902

Редактор: Мишель Хэмпсон, Йельский университет, Соединенные Штаты Америки

Получено: Декабрь 25, 2012; Принято: Февраль 19, 2013; Опубликовано: 26 марта 2013

Авторское право: © 2013 Ding et al. Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии, что оригинал автора и источник зачисляются.

Финансирование: Это исследование было поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (№ 81171325), Проектом медицинского руководства Шанхайского комитета по науке и технологиям (№ 114119a0900), Шанхайским проектом ведущей академической дисциплины (проект № S30203) и Национальным научно-исследовательским центром ключевых технологий. Программа 2007BAI17B03. Спонсоры не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, решении о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что не существует никаких конкурирующих интересов.

 

Введение

В течение последнего десятилетия исследования накопились, предполагая, что чрезмерное использование Интернета может привести к развитию поведенческой зависимости [1], Интернет-зависимость (IA) считается серьезной угрозой для психического здоровья, а чрезмерное использование Интернета связано с различными негативными психосоциальными последствиями. Использование детской диагностической анкеты [YDQ][2], Sinmoes et al. обнаружили, что 11% от 12-18-летних подростков в Греции выполнили критерии для IA [3], Цао и Су обнаружили, что 2.4% подростков в Китае были классифицированы как имеющие ИА [4], Shek et al. [5] сообщили, что 19.1% китайских подростков из Гонконга имели ИА. Соответственно, ИА распространен среди восточных и западных обществ, указывая на то, что это глобальный беспорядок, заслуживающий большего внимания [6].

Недавно в психиатрии была предложена «поведенческая зависимость от не связанных с веществом» [7], Вопреки общепринятому убеждению, что зависимость зависит от зависимости от наркотиков и химических веществ, термин «наркомания» используется для обозначения ряда чрезмерных форм поведения, таких как азартные игры[8], игра в видеоигры[9], секс и другие виды поведения. Хотя такие поведенческие пристрастия не включают химический интоксикант или вещество, группа исследователей полагает, что некоторые основные аспекты поведенческой зависимости подобны тем, которые связаны с химическими веществами или наркоманией[10], Другие заявили, что люди, зависимые от поведенческой зависимости, имеют определенные симптомы и будут испытывать подобные последствия для людей, пристрастившихся к алкоголю и другим наркотикам, включая компульсивное поведение.

Нарушение интернет-зависимости (IAD) - проблема психического здоровья, достойная дальнейшего научного исследования. Действительно, распространенность IAD привлекла столько внимания, что она должна быть включена в DSM-V[11], Исследования нейровизуализации предлагают преимущество перед традиционными подходами к исследованиям и поведенческим исследованиям, поскольку они позволяют различать определенные области мозга, которые участвуют в развитии и поддержании зависимости. В этом исследовании мы использовали функциональную магнитно-резонансную томографию в режиме покоя (fMRI) для исследования сети режима по умолчанию (DMN) у подростков с IGA. Целями этого исследования были 1), чтобы исследовать измененную функциональную связность (FC), поддерживающую состояние сети, 2), чтобы проверить, соответствуют ли какие-либо изменения тем, которые наблюдаются у пациентов с наркоманией, и 3), чтобы определить, есть ли какие-либо отношения между измененными ФК и поведенческими и личностными мерами в субъектах с IAD.

 

Материалы и методы

Тематика

Все предметы были набраны из Департамента детской и подростковой психиатрии Шанхайского центра психического здоровья. Они были 14 до 17 лет. Мы отобрали семнадцать испытуемых, поведение которых соответствовало критериям DSM-IV для IA в соответствии с модифицированным критерием диагностической анкеты для интернет-зависимости (то есть YDQ) по Бородам [12], В качестве контрольной группы были также отображены 24 здоровых человека с возрастом и по признаку пола без личной или семейной истории психических расстройств. Все предметы были правшами, и никто из них не курил.

Для сбора демографической информации, такой как пол, возраст, окончательный год окончания обучения, а также часы использования Интернета в неделю, была использована базовая информационная анкета. Это исследование было одобрено Комитетом по этике Госпиталя Рэн Цзи из Шанхайской медицинской школы Шанхая Цзяо Тонг. Участники, их родители или законные опекуны были проинформированы о целях нашего исследования до проведения исследований магнитно-резонансной томографии (МРТ). Полное и письменное информированное согласие было получено от родителей или законных опекунов каждого участника.

Критерии включения и исключения

Все испытуемые прошли простой физический осмотр, в том числе измерение артериального давления и сердечного ритма, и были опрошены психиатром относительно их истории болезни нервной, двигательной, пищеварительной, дыхательной, кровообращения, эндокринной, мочевой и репродуктивной проблем. Затем они были подвергнуты скринингу на психиатрические расстройства с помощью Международного международного нейропсихиатрического интервью для детей и подростков (MINI-KID)[13], Критерии исключения включали историю злоупотребления психоактивными веществами или зависимости, предыдущую госпитализацию для психических расстройств или историю серьезных психических расстройств, таких как шизофрения, депрессия, тревожное расстройство и психотические эпизоды. Субъектов с IAD не лечили с помощью психотерапии или любых лекарств.

Диагностическая анкета для ИА была адаптирована из критериев DSM-IV для патологической азартной игры в Young [2], Используемый нами YDQ состоял из восьми вопросов «да» или «нет», переведенных на китайский язык. Он включал в себя следующие вопросы: (1) Чувствуете ли вы себя поглощенным в Интернете, как проиндексировано, помня предыдущую онлайн-активность или желание провести следующую онлайн-сессию? (2) Вы довольны своим использованием в Интернете, если вы увеличиваете количество онлайн-времени? (3) Не удалось ли вам повторно контролировать, сокращать или прекращать использование Интернета? (4) Чувствуете ли вы себя нервными, темпераментными, подавленными или чувствительными при попытке уменьшить или прекратить использование Интернета? (5) Вы остаетесь в сети дольше, чем первоначально предполагалось? (6) Вы рискнули потерять значительные отношения, работу, образование или карьерные возможности из-за Интернета? (7). Вы лгали членам вашей семьи, терапевту или другим людям, чтобы скрыть правду о вашем причастности к Интернету? (8) Используете ли вы Интернет как способ избежать проблем или облегчить тревожное настроение (например, чувство беспомощности, вины, беспокойства или депрессии)? Янг утверждал, что пять или более ответов «да» на восемь вопросов указывают на зависимого пользователя. Позже, Борода и Волк [12] изменили критерии YDQ, указав, что респонденты, ответившие «да» на вопросы 1 через 5 и по крайней мере один из оставшихся трех вопросов, должны классифицироваться как страдающие от ИА.

Поведенческие и личностные оценки

Для оценки поведенческих и личностных особенностей участников были использованы четыре вопросника, а именно шкала интернет-зависимости Chen (CIAS)[14], Шкала самооценки тревоги (SAS)[15], Шкала самооценки депрессии (SDS) [16], и Шкала импульсивности Barratt-11 (BIS-11) [17], Все опросные листы были первоначально построены на английском языке, а затем переведены на китайский язык.

Получение МРТ

МРТ проводили с использованием сканера 3T MRI (GE Signa HDxt 3T, США). Для ограничения движения головы использовалась стандартная головная катушка с набивкой из пеноматериала. Во время МРТ в состоянии покоя испытуемым было поручено держать их глаза закрытыми, оставаться неподвижными, бодрствовать и не думать ни о чем в частности. Для функциональной визуализации использовалась эхо-планарная последовательность градиент-эхо. Тридцать четыре поперечных среза [время повторения (TR) = 2000 ms, эхо-время (TE) = 30 ms, поле обзора (FOV) = 230 × 230 мм, 3.6 × 3.6 × 4 мм размер вокселя], выровненный вдоль передней комиссуры была получена линия спайки. Каждое сканирование fMRI длилось 440. Было также получено несколько других последовательностей, включая (1) сагиттальную T1-взвешенную 3D-намагниченность, полученную градиентную эхо-последовательность быстрого приема [TR = 9.4 ms, TE = 4.6 ms, угол поворота = 15 °, FOV = 256 × 256 мм, 155 срезы, 1 × 1 × 1 mm voxel size], (2) осевые T1-взвешенные последовательности быстрого эхо-сигнала [TR = 331 ms, TE = 4.6 ms, FOV = 256 × 256 мм, 34-фрагменты, 0.5 × 0.5 × 4 мм voxel] и (3) осевые T2W последовательности турбо-спинового эха [TR = 3013 ms, TE = 80 ms, FOV = 256 × 256 mm, 34 slices, 0.5 × 0.5 × 4 mm voxel size].

Анализ изображений

Два образца t-тесты были использованы для групповых сравнений для изучения демографических различий между двумя группами, а χ2- тесты проводились для гендерных сравнений. Двухвостый p-значение 0.05 считалось статистически значимым для всех анализов.

Структурные МРТ-исследования мозга (T1- и T2-взвешенные изображения) были проверены двумя опытными нейрорадиологами. В обеих группах не наблюдалось никаких грубых аномалий. Функциональная предварительная обработка МРТ выполнялась с помощью Ассистента обработки данных для состояния покоя fMRI V 2.0 (Янь Чао-Ган, http://www.restfmri.net), который интегрирован с набором инструментов MRIcroN (Chris Rorden, http://www.mricro.com), статистическое параметрическое картирование (SPM5, Wellcome Department of Imaging Neuroscience, Лондон, Великобритания) и Инструмент анализа данных FMRI для отдыха (REST V1.8, Song et al., http://www.restfmri.net).

Первые объемы 10 каждого функционального временного ряда были отброшены из-за нестабильности исходного сигнала МРТ и начальной адаптации участников к ситуации. Данные из каждого сканирования fMRI содержали точки времени 220, а оставшиеся изображения 210 были предварительно обработаны. Затем изображения были скорректированы с учетом времени среза и сведены к первому изображению с помощью коррекции движения жесткой головки (данные пациента, демонстрирующие движение больше 1 мм с максимальным сдвигом в x, yили z, или 1 ° максимальное вращение вокруг трех осей было отброшено). Из-за движения никто не был исключен. Функциональные изображения были нормализованы в стандартное стереотаксическое анатомическое пространство Монреальского неврологического института (MNI). Нормированные тома были передискретизированы до размера вокселя 3 мм × 3 мм × 3 мм. Эхо-планарные изображения пространственно сглаживались с использованием изотропного гауссовского фильтра шириной 4 мм с половиной максимума.

Временные ряды в каждом вокселе были ограничены для правильного линейного дрейфа с течением времени. Девять неприятных ковариатов (предсказатели временного ряда для глобального сигнала, белого вещества, цереброспинальной жидкости и шести параметров движения) последовательно регрессировали из временных рядов[18], [19], Впоследствии временная фильтрация (0.01-0.08 Гц) применялась к временному ряду каждого воксела для уменьшения воздействия низкочастотных дрейфов и высокочастотного шума[8], [20]–[22]

Шаблон PCC, который состоял из областей Brodmann 29, 30, 23 и 31, был выбран в качестве области интереса (ROI) с использованием программного обеспечения WFU-Pick Atlas[23], Уровни времени сигнала, зависящие от уровня кислородосодержащей крови, в вокселях в области семян были усреднены для генерации эталонного временного ряда. Для каждого предмета и области семян корреляционная карта была получена путем вычисления коэффициентов корреляции между опорными временными рядами и временными рядами от всех других вокселей мозга. Коэффициенты корреляции затем преобразуются в z значения с использованием Фишера z-транспортировать для улучшения нормальности распределения[22], Человек z-scores были введены в SPM5 для одного образца t-test для определения областей мозга со значительной связностью с PCC в каждой группе. Отдельные баллы были также введены в SPM5 для анализа случайного эффекта и двух выборок t- тесты для выявления регионов, демонстрирующих значительные различия в связности с PCC между этими двумя группами. Множественную коррекцию сравнения выполняли с использованием программы AlphaSim в программном пакете «Анализ функциональных нейроизображений», как это определено симуляциями Монте-Карло. Статистические карты двух образцов t-test были созданы с использованием комбинированного p<0.05 и минимальный размер кластера 54 вокселя, что дает скорректированный порог p<0.05. Области, демонстрирующие статистически значимые различия, были замаскированы на шаблонах мозга MNI. CIAS, разработанный Ченом, содержит 26 пунктов по 4-балльной шкале Лайкерта. Его общая оценка колеблется от 26 до 104 и отражает серьезность интернет-зависимости. Предыдущие исследования показали, что у пациентов с ИА нарушен контроль над импульсами. [24], Поэтому контрастные изображения, представляющие области корреляции между активностью в области семян и оценками CIAS и BIS-11 и часами использования Интернета в неделю (часы), были созданы для субъектов 17 с IGA для оценки взаимосвязи между выраженностью симптомов IGA, импульсивности и связности PCC, используя порог p<0.05 AlphaSim исправлено.

 

Итоги

Демографические и поведенческие меры

Таблица 1 перечисляет демографические и поведенческие показатели для IGA и контрольных субъектов. Не было значительных различий в распределении возраста, пола и количества лет образования между двумя группами. Субъекты с IGA проводили больше часов в неделю (p <0.0001) и имели более высокие баллы CIAS (p <0.0001) и BIS-11 (p = 0.01), чем контрольная группа. Никаких различий в показателях SAS или SDS между группами не обнаружено.

миниатюрами
Скачать: 

Таблица 1. Демографические и поведенческие характеристики включенных участников.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0059902.t001

Межгрупповой анализ взаимодействия PCC

Анализ между группами проводился с использованием тестового теста с двумя образцами в SPM5. По сравнению с контрольной группой испытуемые с ИГА проявляли повышенную ФК в двусторонней задней части мозжечка и средней временной извилине. Их двусторонняя нижняя теменная долька и правая нижняя временная извилина демонстрировали снижение связности (Таблица 2 и Рисунок 1).

миниатюрами
Скачать: 

Рисунок 1. Значительные различия между группами в функциональной связности между здоровыми контролирующими субъектами и пациентами с IGA.

По сравнению с контрольной группой испытуемые с ИГА проявляли повышенную ФК в двусторонней задней части мозжечка и средней временной извилине. В нескольких регионах также наблюдалась уменьшенная связь, в том числе двусторонняя нижняя теменная долька и правая нижняя временная извилина. (p<0.05, с поправкой на AlphaSim). Справа показаны столбцы t-показателей. Красный указывает на элементы управления IGA>, а синий - на IAD.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0059902.g001

миниатюрами
Скачать: 

Таблица 2. Значительные межгрупповые различия в функциональной связности между конкретными областями мозга и задней корой хвоста.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0059902.t002

Корреляция между связью PCC и оценками CIAS и BIS-11 и часами использования Интернета в неделю у субъектов с IGA

Связность с PCC была положительно коррелирована с оценками CIAS в правильном предпусковом, заднем поясе извилины, таламусе, хвостате, ядре пригонки, дополнительной моторной области (SMA) и лингвальной извилине, и она была отрицательно коррелирована в правой передней доле головного мозга и левая верхняя теменная долька (Таблица 3 и Рисунок 2). Не было существенной корреляции между связностью с PCC и оценками BIS-11 или часами использования Интернета в неделю.

миниатюрами
Скачать: 

Рисунок 2. Области головного мозга, в которых функциональная связь с PCC коррелировала с оценками CIAS значительно у субъектов с IGA.

(p<0.05, с поправкой на AlphaSim).

DOI: 10.1371 / journal.pone.0059902.g002

миниатюрами
Скачать: 

Таблица 3. Области мозга, в которых функциональная связь с PCC коррелировала с оценками CIAS у субъектов с IGA.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0059902.t003

Примечание. Правая часть рисунка представляет левую сторону пациента. PCC = задняя поясная кору; IGA = зависимость от интернет-игр; CIAS = Чэнь Интернет-зависимость.

 

Обсуждение

Накопление исследований показывает, что чрезмерное использование Интернета может привести к развитию поведенческой зависимости [25], [26], Люди, переживающие IAD, демонстрируют клинические особенности, которые включают тягу, уход и терпимость[11], [27], повышенная импульсивность [28], а также снижение когнитивной эффективности в задачах, связанных с рискованным принятием решений[29], Некоторые из этих симптомов традиционно ассоциируются с зависимыми от вещества зависимостями [30], IA включает гетерогенный спектр интернет-активности, который может привести к болезни, такой как игры, покупки, азартные игры или социальные сети. Gaming представляет собой часть постулированной конструкции IA, а игровая зависимость, по-видимому, является наиболее широко изученной формой IA на сегодняшний день [31], В последние годы IAD стал более распространенным во всем мире, и признание его разрушительного воздействия на пользователей и общество быстро возросло. Однако нейробиологический механизм IAD не был полностью выяснен.

Некоторые исследователи утверждают, что IAD разделяет аналогичные нейробиологические аномалии с другими зависимыми расстройствами. Hou et al.,[32] обнаруженные уровни экспрессии дофаминового транспортера (DAT) в полосатом теле были значительно ниже у лиц с IAD с использованием компьютерной томографии 99mTc-TRODAT-1 для однократной фотонной эмиссии. DAT играют решающую роль в регуляции уровней синаптического дофамина в стриате [33], и были использованы в качестве маркеров допамин-терминалов [34], Уменьшенное количество DAT клеток-клещей может, возможно, отражать выраженные полосатые допамин-терминальные потери или нарушения дофаминергической системы мозга, которые также были обнаружены в зависимости от вещества [35], Поскольку увеличение внеклеточного допамина в полосатом теле связано с субъективными описаниями награды, такими как высокая и эйфория [36], индивидуумы с IAD могут также испытывать эйфорию как внеклеточный уровень допамина в увеличении полосатого тела. Пациенты с патологическим азартным играм продемонстрировали высокий уровень допамина в брюшном полосатом теле во время азартных игр[37], Исследования позитронной эмиссионной томографии показали увеличение выделения дофамина в полосатом теле во время игры в видеоигры [38].

Некоторые исследователи [39]–[44] применяли МРТ пациентов покоя для пациентов с зависимостью от веществ, чтобы еще больше понять свои механизмы и помочь объяснить его поведенческий и нейропсихологический дефицит. В ряде исследований были выявлены ключевые области мозга, которые, как считается, участвуют в нарушениях зависимости, таких как ядро ​​accumbens [45], дорсальный стриатум и префронтальная кору (PFC) [46], [47], Результаты, полученные Zhang et al.,[39] были выявлены различия в структуре активации между зависимыми от героина и здоровыми субъектами, в регионах, включая ортофронтальную кору (OFC), ресничную извилину, лобную и паралимбическую области, такие как коры передней коры (ACC), области гиппокампа / парарпапокампа, амигдала, хвостатые, putamen, задняя изоляция и таламус. Эти регионы участвуют в сетях головного мозга, которые поддерживают вознаграждение, мотивацию, обучение и память, а также контроль других схем. Tanabe et al.,[40]обнаружили, что потребление никотина было связано со сниженной активностью в регионах в пределах DMN и повышенной активностью в внестрановых регионах. Они предположили, что эти эффекты никотина, в отсутствие зрительных стимулов или усиленной обработки, предполагают, что его когнитивные эффекты могут включать переход от сетей, которые обрабатывают внутреннюю информацию тем, кто обрабатывает внешнюю информацию. В другом исследовании сообщалось, что у курильщиков была большая связь с некурящими между левыми перед-париетальными и медиальными сетками префронтальной коры (mPFC). Курильщики с наибольшим mPFC-левым фронто-париетальным соединением имели самую дорсальную стриатумную реактивность курения, измеряемую во время парадигмы реактивности курящего млекопитающего[41], Исследование, проведенное Ko CH et al., [48] оценили мозговые корреляты, вызванные кией, чтобы играть в онлайн-игры в предметах с IGA. Их результаты показали, что двусторонняя дорсолатеральная префронтальная кора (DLPFC), precuneus, левый параперпокамп, задняя челюсть и правая передняя поясница были активированы в ответ на игровые сигналы в группе IGA таким образом, который был сильнее, чем в контрольной группе. Таким образом, эти данные свидетельствуют о том, что нейробиологические основы IGA сходны с нейробиологическими основами расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ.

На основе модели, предложенной Volkowet al.[49] ряд нейробиологических систем может опосредовать вызванную кией игровую тягу. К ним относятся области визуальной обработки, такие как затылочная доля или предшественник, которые связывают игровые сигналы с внутренней информацией и системами памяти, которые включают гиппокамп, парафемопампус или миндалину, и которые обеспечивают эмоциональные воспоминания и контекстуальную информацию для игровых сигналов. Они также включают системы вознаграждения, такие как лимбическая система и задняя поясница, которые позволяют оценивать информацию, связанную с игрой, и обеспечивают ожидания и ценность вознаграждения, и включают в себя системы мотивации, такие как передняя поясница и орбитальная лобная доля, которые контролируют желание играть в игры , Наконец, эти системы включают исполнительные системы, такие как DLPFC и префронтальная кора, которые позволяют составить план для онлайн-игр.

Мы обнаружили, что испытуемые с ИГА проявили повышенный ФК в двусторонней задней части мозжечка и средней временной извилине. Двусторонняя нижняя теменная долька и правая нижняя временная извилина демонстрировали снижение связи по сравнению с контрольной группой. Связь с PCC была положительно коррелирована с оценками CIAS, которые связаны с серьезностью IGA, в правильном предпусковом, заднем цингулярном извилине, таламусе, хвостате, ядре accumbens, дополнительной моторной области и лингвальной извилине. Они были отрицательно коррелированы с правым передним лезвием мозжечка и левой верхней теменной долькой.

Функции мозжечка не ограничиваются движением и балансом, поскольку он также играет важную роль в эмоциональных и когнитивных процессах [50], [51], Он получает входные сигналы от сенсорных систем и других частей мозга и интегрирует эти входы для точной настройки двигательной активности[52], Задний мозжечок преимущественно участвует в когнитивной регуляции[53], обработки сигналов и хранения соответствующих процессов слуховой словесной памяти[54], Поток крови (rCBF), очевидно, увеличивается в мозжечке, когда тяга вызвана кокаиновой кией [55], Парадизо и Такеучи утверждали, что активация мозжечка может быть связана с эмоциональными процессами и вниманием во время индуктивной индукции [56], [57], В исследованиях, посвященных изменениям региональной однородности (Reho) активности головного мозга покоящихся состояний у субъектов с IGA[58], в левом заднем мозжечке было увеличено Reho. Это говорит о том, что мозжечок играет важную роль в тяге, вызванной IGA, особенно во время подготовки, выполнения, рабочей памяти[59], и тонкомоторные процессы, модулированные экстрапирамидальными системами. Мы обнаружили увеличенный ФК в двустороннем заднем мозжечке, но отрицательную корреляцию в правой передней доле головного мозга с оценками CIAS. Хотя места были разными, с точки зрения функций мозжечка, было более важное различие по медиальному-латеральному измерению. Как таковое, это утверждение не может быть подтверждено в настоящем исследовании и нуждается в исследовании путем последующего исследования.

Двусторонняя средняя временная извилина показала повышенную ФК у субъектов с ИГА, но правая нижняя временная извилина показала снижение ФК. Нижняя временная извилина является одним из более высоких уровней вентрального потока аудио- и визуальной обработки и связана с представлением сложных объектов[60], Dong et al. обнаружили снижение Reho в нижнем временном извилине, и они написали, что снижение ReHo в областях зрительного и слухового мозга может предполагать, что снижение синхронизации у субъектов с IGA может быть результатом продолжительной игры в игры [58], Наши результаты частично согласуются с этой гипотезой, которая должна быть исследована в будущих исследованиях.

Мы обнаружили снижение ФК в двусторонней нижней теменной доле, и ФК левой верхней теменной дольки, включая ПКК, отрицательно коррелировал с оценками ЦИАС. Различные исследования показали, что теменная доля имеет согласованное участие в визуоскопических задачах. Изменения положения наблюдаемого объекта могут привести к сильной двусторонней активации верхней теменной коры[61], Olson et al.,[62]обнаружили, что теменная доля играет доминирующую роль в кратковременной памяти. Кроме того, некоторые исследователи предположили, что теменная кора может играть роль в регулировании внимания или удержании моторных реакций во время задач ингибирования ответа[63], [64].

Связность с PCC была положительно коррелирована с оценками CIAS в правильном предпусковом, заднем цигулярном извилине, таламусе, хвостате, ядре accumbens, SMA и лингвальной извилине. Большинство из этих регионов являются частью системы вознаграждения[65], Предпучок связан с визуальными образами, вниманием и извлечением памяти. Он участвует в визуальном процессе и объединяет связанные воспоминания. Исследования показывают, что preuneus активируется игровыми подсказками, интегрирует полученные воспоминания и вносит свой вклад в искажение в онлайн-играх[66], В качестве центрального компонента предлагаемого DMN, PCC участвует в процессах внимания. Предыдущие исследования продемонстрировали, что нейроны PCC реагируют на получение вознаграждения, величину и визуально-пространственную ориентацию [67], [68], Предыдущие исследования показали, что таламус играет важную роль в обработке вознаграждений [69] и целенаправленное поведение, а также многие другие когнитивные и моторные функции [70], Dong et al.,[71] обнаружили аномальные таламо-корковые схемы у субъектов с IGA, что свидетельствует о последствиях для чувствительности к награде. Активация полосатого тела сообщалось во время предсказания вознаграждения, отслеживания ошибок прогнозирования вознаграждения и в более сложных парадигмах азартных игр [72], [73] Недавно было предложено, чтобы стриатум участвовал в оценке стимулов кодирования, а не исключительной роли в обработке вознаграждения как таковой[74], Подготовка действий к награде может модулировать активность в областях мозга, таких как дорзальная полосатая полоса.[75]–[77], Исследования ингибирования ответа с использованием fMRI последовательно установили, что предварительный SMA имеет решающее значение для выбора подходящего поведения, включая выполнение соответствующих и подавление несоответствующих ответов [78].

Языковая извилина является визуальной областью. Ранее мы обнаружили различия в плотности серого вещества в лингвальной извилине у здоровых людей по сравнению с теми, у кого был IAD [79], [80], Эта визуальная ассоциативная область была вовлечена в шизофрению[80]–[83], Одно исследование[83] продемонстрировал повышенную степень гириризации и уменьшенную толщину коры языковой извилины, которая расширила предыдущие результаты аберрантной морфологии языкового региона при шизофрении[84], Показано, что правильный парафемопампус и лингвальная извилина участвуют в сетях с преобладанием в правом полушарии, опосредующих эмоциональные функции [85], Кроме того, Seiferth et al. [86] показал, что правильная лингвальная извилина гиперактивизировалась во время дискриминации эмоций у людей с высоким риском.

Аномалии в FC PCC с mPFC и ACC не были обнаружены в настоящем исследовании. Это может быть отчасти связано с ограниченным размером выборки и легкой серьезностью IAD у участников по сравнению с испытуемыми, которые мы изучали ранее [25], [48], [57].

Ограничения исследования

Есть несколько ограничений, которые следует упомянуть в этом исследовании. Во-первых, диагноз ИАП был в основном основан на результатах опроса самообслуживания, что может привести к некоторой классификации ошибок. Во-вторых, размер выборки был относительно небольшим, что могло бы уменьшить эффективность статистического анализа и затруднить обобщение полученных результатов. Из-за этого ограничения полученные результаты следует считать предварительными, и их следует тиражировать в будущих исследованиях с более крупными размерами выборки. В-третьих, в качестве межсекторального исследования наши результаты не ясно демонстрируют, были ли психологические особенности предшествовавшими развитию IAD или были следствием чрезмерного использования Интернета. Поэтому будущие проспективные исследования должны прояснить причинно-следственные связи между IAD и психологическими мерами. Наконец, для выяснения общей нейробиологии наркомании и поведенческих зависимостей, таких как IGA, следует провести дальнейшие исследования, исследующие пациентов обоих клинических групп.

 

Выводы

В настоящем документе описано предварительное исследование ФК у подростков с ИГА. Наши результаты показали, что подростки с IGA демонстрировали различные модели активности нейронов в состоянии покоя. Эти изменения частично соответствовали тем, которые были зарегистрированы у пациентов с наркоманией. Таким образом, эти результаты подтверждают гипотезу о том, что IGA как поведенческая зависимость могут иметь сходные нейробиологические отклонения с другими зависимыми расстройствами.

 

Благодарности

Авторы благодарят доктора Йонг Чжан и доктора Хэ Ван из GE Healthcare за техническую поддержку.

 

Авторские вклады

Задуманные и разработанные эксперименты: YZ Y-sD J-rX. Выполнены эксперименты: W-nD J-hS Y-wS LL. Проанализированы данные: Y-wS YZ W-nD. Добавленные реагенты / материалы / инструменты анализа: Y-wS YZ W-nD. Написал бумагу: Y-wS YZ W-nD.

 

Рекомендации

  1. 1. Kuss DJ, Griffiths MD (2012) Интернет и игровая зависимость: систематический обзор литературы по исследованиям нейровизуализации. Мозговые науки 2: 347-374. DOI: 10.3390 / brainsci2030347. Найти эту статью в Интернете
  2. 2. Young KS (1998) Интернет-зависимость: возникновение нового клинического расстройства. Киберпсихология Поведение 1: 237-244. DOI: 10.1089 / cpb.1998.1.237. Найти эту статью в Интернете
  3. 3. Siomos KE DE, Braimiotis DA, Mouzas OD, Angelopoulos NV (2008) Интернет-зависимость среди школьников-подростков. Cyberpsychol Behav 11: 653-657. DOI: 10.1089 / cpb.2008.0088. Найти эту статью в Интернете
  4. 4. Cao F SL (2007) Интернет-зависимость среди китайских подростков: распространенность и психологические особенности. Уход за здоровьем детей Dev 33: 2765-2781. DOI: 10.1111 / j.1365-2214.2006.00715.x. Найти эту статью в Интернете
  5. 5. Shek DT, Tang VM, Lo CY (2008) Интернет-зависимость у китайских подростков в Гонконге: оценка, профили и психосоциальные корреляты. ScientificWorldJournal 8: 776-787. DOI: 10.1100 / tsw.2008.104. Найти эту статью в Интернете
  6. 6. Ko CH YJ, Yen CF, Chen CS, Chen CC (2012) Связь между интернет-зависимостью и психическим расстройством: обзор литературы. Eur Psychiatry 27: 1-8. DOI: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011. Найти эту статью в Интернете
  7. 7. Alavi SS, Ferdosi M, Jannatifard F, Eslami M, Alaghemandan H, et al. (2012) Поведенческая зависимость от наркотической зависимости: соответствие психиатрических и психологических представлений. Int J Prev Med 3: 290-294. Найти эту статью в Интернете
  8. 8. Роджерс П (1998) Когнитивная психология лотерейных азартных игр: теоретический обзор. J Gambl Stud 14: 111-134. Найти эту статью в Интернете
  9. 9. Хранители GA (1990) Патологическая озабоченность видеоиграми. J Am Acad Child Adolesc Психиатрия 29: 49-50. Найти эту статью в Интернете
  10. 10. Lesieur HR BS (1993) Патологические азартные игры, расстройства пищевого поведения и расстройства употребления психоактивных веществ. j addict Dis 12: 89-102. DOI: 10.1300/J069v12n03_08. Найти эту статью в Интернете
  11. 11. Блок JJ (2008) Проблемы для DSM-V: интернет-зависимость. Am J Psychiatry 165: 306-307. DOI: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556. Найти эту статью в Интернете
  12. 12. Beard KW, Wolf EM (2001) Модификация в предлагаемых диагностических критериях для интернет-зависимости. Cyberpsychol Behav 4: 377-383. DOI: 10.1089/109493101300210286. Найти эту статью в Интернете
  13. 13. Sheehan DV, Sheehan KH, Shytle RD, Janavs J, Bannon Y, et al. (2010) Надежность и валидность мини-международного нейропсихиатрического интервью для детей и подростков (MINI-KID). J Clin Psychiatry 71: 313-326. DOI: 10.4088 / JCP.09m05305whi. Найти эту статью в Интернете
  14. 14. Chen SH WL, Su YJ, Wu HM, Yang PF (2003) Развитие китайской шкалы интернет-приложений и ее психометрическое исследование. Китайский J Psychol 45: 279-294. Найти эту статью в Интернете
  15. 15. Zung WW (1971). Инструмент для оценки тревожных расстройств. Психосоматика 12: 371-379. Найти эту статью в Интернете
  16. 16. Zung WW (1965) Шкала самооценки. Arch Gen Psychiatry 12: 63-70. DOI: 10.1001 / archpsyc.1965.01720310065008. Найти эту статью в Интернете
  17. 17. Patton JH, Stanford MS, 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. Найти эту статью в Интернете
  18. 18. Fox MD, Snyder AZ, Vincent JL, Corbetta M, Van Essen DC и др. (2005) Человеческий мозг внутренне организован в динамические, антикоррелированные функциональные сети. Proc Natl Acad Sci USA 102: 9673-9678. DOI: 10.1073 / pnas.0504136102. Найти эту статью в Интернете
  19. 19. Fox MD SA, Vincent JL, Corbetta M, Van Essen DC и др. (2005) Человеческий мозг внутренне организован в динамические, антикоррелированные функциональные сети. Proc Natl Acad Sci USA 102: 9673-9678. DOI: 10.1073 / pnas.0504136102. Найти эту статью в Интернете
  20. 20. Greicius MD, Krasnow B, Reiss AL, Menon V (2003) Функциональная связь в покоящемся мозге: сетевой анализ гипотезы режима по умолчанию. Proc Natl Acad Sci USA 100: 253-258. DOI: 10.1073 / pnas.0135058100. Найти эту статью в Интернете
  21. 21. Biswal B, Yetkin FZ, Haughton VM, Hyde JS (1995) Функциональная связь в моторной коре покоя человеческого мозга с использованием эхо-планарной МРТ. Magn Reson Med 34: 537-541. DOI: 10.1002 / mrm.1910340409. Найти эту статью в Интернете
  22. 22. Lowe MJ, Mock BJ, Sorenson JA (1998) Функциональная связность в одно- и многослойной эхопланарной визуализации с использованием флуктуаций состояния покоя. Neuroimage 7: 119-132. DOI: 10.1006 / nimg.1997.0315. Найти эту статью в Интернете
  23. 23. Maldjian JA, Laurienti PJ, Kraft RA, Burdette JH (2003) Автоматизированный метод опроса данных на основе нейроанатомического и цитоархитектонического атласа наборов данных МРМ. Neuroimage 19: 1233-1239. DOI: 10.1016/S1053-8119(03)00169-1. Найти эту статью в Интернете
  24. 24. Dong G ZH, 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. Найти эту статью в Интернете
  25. 25. Young K (2010) Интернет-зависимость за десятилетие: личный взгляд. Всемирная психиатрия 9: 91. Найти эту статью в Интернете
  26. 26. Tao R HX, Wang J, Zhang H, Zhang Y, Li M (2010) Предлагаемые диагностические критерии для интернет-зависимости. Наркомания 105: 56-564. DOI: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x. Найти эту статью в Интернете
  27. 27. Aboujaoude E, Koran LM, Gamel N, Large MD, Serpe RT (2006) Потенциальные маркеры для проблемного использования в Интернете: телефонный опрос взрослых 2,513. CNS Spectr 11: 750-755. Найти эту статью в Интернете
  28. 28. Шапира Н.А., Голдсмит Т.Д., Кек П.Е., Хосла У.М., МакЭлрой С.Л. (2000) Психиатрические особенности лиц с проблемным использованием Интернета. J Affect Disord 57: 267-272. DOI: 10.1016/S0165-0327(99)00107-X. Найти эту статью в Интернете
  29. 29. Sun DL, Chen ZJ, Ma N, Zhang XC, Fu XM и др. (2009). Принятие решений и функции препотентного ответа на блокирование у чрезмерных пользователей Интернета. CNS Spectr 14: 75-81. Найти эту статью в Интернете
  30. 30. Beutel ME, Hoch C, Wolfling K, Muller KW (2011) [Клинические характеристики компьютерной игры и интернет-зависимости у лиц, обращающихся за лечением в амбулаторной клинике для компьютерной игры]. Z Psychosom Med Psychother 57: 77-90. Найти эту статью в Интернете
  31. 31. Кусс Д. Д., Гриффитс, доктор медицины (2011) Социальные сети в Интернете и зависимость - обзор психологической литературы. Int J Environ Res Public Health 8: 3528–3552. Найти эту статью в Интернете
  32. 32. Hou H, Jia S, Hu S, Fan R, Sun W и др. (2012) Сокращение полосатых дофаминовых транспортеров у людей с нарушением интернет-зависимости. J Biomed Biotechnol 2012: 854524. DOI: 10.1155/2012/854524. Найти эту статью в Интернете
  33. 33. Dreher JC, Kohn P, Kolachana B, Weinberger DR, Berman KF (2009). Вариация генов допамина влияет на чувствительность системы вознаграждения человека. Proc Natl Acad Sci USA 106: 617-622. Найти эту статью в Интернете
  34. 34. Volkow ND, Chang L, Wang GJ, Fowler JS, Franceschi D, et al. (2001) Потеря допамин-транспортеров у лиц, злоупотребляющих метамфетамином, восстанавливается с затяжным воздержанием. J Neurosci 21: 9414-9418. Найти эту статью в Интернете
  35. 35. Shi J, Zhao LY, Copersino ML, Fang YX, Chen Y, et al. (2008) ПЭТ-изображение транспортера допамина и тягу к лекарствам во время поддерживающей терапии метадоном и после длительного воздержания у потребителей героина. Eur J Pharmacol 579: 160-166. DOI: 10.1016 / j.ejphar.2007.09.042. Найти эту статью в Интернете
  36. 36. Drevets WC, Gautier C, Price JC, Kupfer DJ, Kinahan PE и др. (2001) Освобожденное амфетамином высвобождение допамина в брюшной полости человека коррелирует с эйфорией. Biol Psychiatry 49: 81-96. DOI: 10.1016/S0006-3223(00)01038-6. Найти эту статью в Интернете
  37. 37. Steeves TD, Miyasaki J, Zurowski M, Lang AE, Pellecchia G, et al. (2009) Повышенное освобождение полосатого дофамина у пациентов с болезнью Паркинсона с патологическим азартным играм: исследование раццоприда [11C] raclopride. Мозг 132: 1376-1385. DOI: 10.1093 / мозг / awp054. Найти эту статью в Интернете
  38. 38. Koepp MJ, Gunn RN, Lawrence AD, Cunningham VJ, Dagher A, et al. (1998) Доказательства для выпуска полосатого дофамина во время видеоигры. Природа 393: 266-268. Найти эту статью в Интернете
  39. 39. Чжан У, Тянь Дж, Юань К, Лю П, Чжуо Л и др. (2011). Отдельные состояния мозга головного мозга у лиц, зависимых от героина. Brain Res 1402: 46-53. DOI: 10.1016 / j.brainres.2011.05.054. Найти эту статью в Интернете
  40. 40. Tanabe J, Nyberg E, Martin LF, Martin J, Cordes D, et al. (2011) Влияние никотина на сеть режима по умолчанию во время состояния покоя. Психофармакология (Berl) 216: 287-295. DOI: 10.1007/s00213-011-2221-8. Найти эту статью в Интернете
  41. 41. Janes AC, Nickerson LD, Frederick Bde B, Kaufman MJ (2012) Функциональная связь с мозговой сетью префронтального и лимбического покоя отличается между курильщиками, зависящими от никотина, и контролем за курением. Наркотик Алкоголь Зависит от 125: 252-259. DOI: 10.1016 / j.drugalcdep.2012.02.020. Найти эту статью в Интернете
  42. 42. Cole DM, Beckmann CF, Long CJ, Matthews PM, Durcan MJ и др. (2010) Замена никотина у абстинентных курильщиков улучшает симптомы когнитивного абстинентного синдрома с модуляцией динамики покоя мозговой сети. Neuroimage 52: 590-599. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2010.04.251. Найти эту статью в Интернете
  43. 43. Хонг ЛЭ, Гу Х, Ян И, Росс Т.Дж., Салмерон Б.Дж. и др. (2009) Связь никотиновой зависимости и действий никотина с отдельными функциональными цепями поясной коры головного мозга. Arch Gen Psychiatry 66: 431–441. doi: 10.1001 / archgenpsychiatry.2009.2. Найти эту статью в Интернете
  44. 44. Ma N, Liu Y, Li N, Wang CX, Zhang H, et al. (2010) Изменения, связанные с зависимостью, в связности мозга головного мозга. Neuroimage 49: 738-744. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2009.08.037. Найти эту статью в Интернете
  45. 45. Di Chiara G, Imperato A (1988) Препараты, злоупотребляемые людьми, преимущественно увеличивают концентрацию синаптического дофамина в мезолимбической системе свободно движущихся крыс. Proc Natl Acad Sci USA 85: 5274-5278. DOI: 10.1073 / pnas.85.14.5274. Найти эту статью в Интернете
  46. 46. Everitt BJ, Robbins TW (2005) Нейронные системы арматуры для наркомании: от действий к привычкам к принуждению. Nat Neurosci 8: 1481-1489. DOI: 10.1038 / nn1579. Найти эту статью в Интернете
  47. 47. Гольдштейн Р.З., Волков Н.Д. (2011). Дисфункция префронтальной коры при наркомании: результаты нейровизуализации и клинические последствия. Nat Rev Neurosci 12: 652-669. DOI: 10.1038 / nrn3119. Найти эту статью в Интернете
  48. 48. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF и т. Д. (2011). Мозг коррелирует с тягой к онлайн-играм под воздействием кика у субъектов с наркоманией в Интернете и среди перемещаемых предметов. Addict Biol.
  49. 49. Волков Н.Д., Ван Г.Дж., Фаулер Д.С., Томаси Д., Теланг Ф. и др. (2010) Зависимость: пониженная чувствительность к вознаграждению и повышенная чувствительность к ожиданиям сговорились с тем, чтобы перегрузить цепь управления мозга. Биологические исследования 32: 748–755. doi: 10.1002 / bies.201000042. Найти эту статью в Интернете
  50. 50. Tirapu-Ustarroz J, Luna-Lario P, Iglesias-Fernandez MD, Hernaez-Goni P (2011) [Влияние мозжечка на когнитивный процесс: текущие достижения]. Rev Neurol 53: 301-315. Найти эту статью в Интернете
  51. 51. Strata P, Scelfo B, Sacchetti B (2011) Вовлечение мозжечка в эмоциональное поведение. Physiol Res 60 Suppl 1S39-48. Найти эту статью в Интернете
  52. 52. De Zeeuw CI, Hoebeek FE, Bosman LW, Schonewille M, Witter L, et al. (2011) Пространственно-временные схемы обжига в мозжечке. Nat Rev Neurosci 12: 327-344. DOI: 10.1038 / nrn3011. Найти эту статью в Интернете
  53. 53. Baillieux H, De Smet HJ, Dobbeleir A, Paquier PF, De Deyn PP, et al. (2010) Когнитивные и аффективные нарушения после очагового повреждения мозжечка у взрослых: нейропсихологическое и ОСПЕКТНОЕ исследование. Cortex 46: 869-879. DOI: 10.1016 / j.cortex.2009.09.002. Найти эту статью в Интернете
  54. 54. Grasby PM, Frith CD, Friston KJ, Bench C, Frackowiak RS и др. (1993) Функциональное картирование областей мозга, участвующих в слухово-речевой функции памяти. Мозг 116 (t 1): 1–20. doi: 10.1093 / мозг / 116.1.1. Найти эту статью в Интернете
  55. 55. London ED, Ernst M, Grant S, Bonson K, Weinstein A (2000) Орбитофронтальная кора и злоупотребление наркотиками: функциональная визуализация. Cereb Cortex 10: 334-342. DOI: 10.1093 / cercor / 10.3.334. Найти эту статью в Интернете
  56. 56. Paradiso S, Anderson BM, Boles Ponto LL, Tranel D, Robinson RG (2011) Измененная нейронная активность и эмоции после прямого удара средней мозговой артерии. J Stroke Cerebrovasc Dis 20: 94-104. DOI: 10.1016 / j.jstrokecerebrovasdis.2009.11.005. Найти эту статью в Интернете
  57. 57. Такеучи Х, Таки Й, Сасса Й, Хашизум Х, Секигути А и др. (2011) Региональная плотность серого вещества, связанная с эмоциональным интеллектом: данные морфометрии, основанной на вокселе. Hum Brain Mapp 32: 1497-1510. DOI: 10.1002 / hbm.21122. Найти эту статью в Интернете
  58. 58. Dong G HJ, Du X (2012) Изменения в региональной однородности активности головного мозга покоя в интернет-гайгг-наркоманах. Поведенческие и мозговые функции 8: 41. DOI: 10.1186/1744-9081-8-41. Найти эту статью в Интернете
  59. 59. Passamonti L, Novellino F, Cerasa A, Chiriaco C, Rocca F, et al. (2011) Измененные схемы кортикально-мозжечкового во время вербальной рабочей памяти при существенном тремор. Мозг 134: 2274-2286. DOI: 10.1093 / мозг / awr164. Найти эту статью в Интернете
  60. 60. Lewald J, Staedtgen M, Sparing R, Meister IG (2011) Обработка слухового движения в нижней теменной доле: доказательство транскраниальной магнитной стимуляции. Нейропсихология 49: 209-215. DOI: 10.1016 / j.neuropsychologia.2010.11.038. Найти эту статью в Интернете
  61. 61. Vandenberghe R, Gitelman DR, Parrish TB, Mesulam MM (2001) Функциональная специфика превосходного теменного медиарования пространственного сдвига. Neuroimage 14: 661-673. DOI: 10.1006 / nimg.2001.0860. Найти эту статью в Интернете
  62. 62. Олсон IR BM (2009) Некоторые неожиданные выводы о вовлечении париетальной доли в память человека. Neurobiol Learn Mem 91: 155-165. DOI: 10.1016 / j.nlm.2008.09.006. Найти эту статью в Интернете
  63. 63. Braver TS, Barch DM, Grey JR, Molfese DL, Snyder A (2001). Передняя корунда коры и ответная реакция: эффекты частоты, торможения и ошибок. Cereb Cortex 11: 825-836. DOI: 10.1093 / cercor / 11.9.825. Найти эту статью в Интернете
  64. 64. Garavan H, Ross TJ, Stein EA (1999) Доминирование правого полушария тормозного контроля: связанное с событиями функциональное исследование МРТ. Proc Natl Acad Sci USA 96: 8301-8306. DOI: 10.1073 / pnas.96.14.8301. Найти эту статью в Интернете
  65. 65. О'Догерти Дж. П. (2004) Вознаграждающие представления и обучение, связанное с вознаграждением, в человеческом мозге: выводы из нейровизуализации. Curr Opin Neurobiol 14: 769–776. doi: 10.1016 / j.conb.2004.10.016. Найти эту статью в Интернете
  66. 66. Cavanna AE, Trimble MR (2006). Предварительный профиль: обзор его функциональной анатомии и поведенческих коррелятов. Мозг 129: 564-583. DOI: 10.1093 / мозг / awl004. Найти эту статью в Интернете
  67. 67. McCoy AN, Crowley JC, Haghighian G, Dean HL, Platt ML (2003) Сигналы награды Saccade в задней корыневидной коре. Neuron 40: 1031-1040. DOI: 10.1016/S0896-6273(03)00719-0. Найти эту статью в Интернете
  68. 68. Pearson JM, Hayden BY, Raghavachari S, Platt ML (2009). Нейроны в задних конусных корексах принимают исследовательские решения в задаче выбора динамического многопозиционного выбора. Curr Biol 19: 1532-1537. DOI: 10.1016 / j.cub.2009.07.048. Найти эту статью в Интернете
  69. 69. Yu C, Gupta J, Yin HH (2010) Роль медиоорзального таламуса во временной дифференциации действий, основанных на вознаграждении. Front Integr Neurosci 4.
  70. 70. Corbit LH, Muir JL, Balleine BW (2003). Повреждения медиодорального таламуса и передних таламых ядер оказывают диссоциирующее влияние на инструментальное кондиционирование у крыс. Eur J Neurosci 18: 1286-1294. DOI: 10.1046 / j.1460-9568.2003.02833.x. Найти эту статью в Интернете
  71. 71. Dong G, DeVito E, Huang J, Du X (2012). Изображения тензоров диффузии выявляют аномалии таламуса и задней коры головного мозга у интернет-игровых наркоманов. J Psychiatr Res 46: 1212-1216. DOI: 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015. Найти эту статью в Интернете
  72. 72. O'Doherty JP, Dayan P, Friston K, Critchley H, Dolan RJ (2003) Модели временных различий и обучение, связанное с вознаграждением, в человеческом мозге. Нейрон 38: 329–337. doi: 10.1016/S0896-6273(03)00169-7. Найти эту статью в Интернете
  73. 73. Delgado MR, Nystrom LE, Fissell C, Noll DC, Fiez JA (2000) Отслеживание гемодинамических ответов на награду и наказание в полосатом теле. J Neurophysiol 84: 3072-3077. Найти эту статью в Интернете
  74. 74. Zink CF, Pagnoni G, Martin ME, Dhamala M, Berns GS (2003) Человеческий стриатный ответ на характерные нерегулярные стимулы. J Neurosci 23: 8092-8097. Найти эту статью в Интернете
  75. 75. Харуно М, Курода Т, Дойа К, Тояма К, Кимура М и др. (2004) Нейронный коррелят поведенческого обучения в каудатном ядре: функциональное исследование магнитно-резонансной томографии задачи стохастического решения. J Neurosci 24: 1660-1665. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.3417-03.2004. Найти эту статью в Интернете
  76. 76. О'Догерти Дж., Дайан П., Шульц Дж., Дайхманн Р., Фристон К. и др. (2004) Диссоциативные роли вентрального и дорсального полосатого тела в инструментальном кондиционировании. Наука 304: 452–454. doi: 10.1126 / science.1094285. Найти эту статью в Интернете
  77. 77. Ramnani N MR (2003). Предписанная активность задержки в префронтальной коре человека модулируется ожиданием денежного вознаграждения. Cereb Cortex 13: 318-327. DOI: 10.1093 / cercor / 13.3.318. Найти эту статью в Интернете
  78. 78. Simmonds DJ, Pekar JJ, Mostofsky SH (2008) Метаанализ задач Go / No-go, демонстрирующий, что активация fMRI, связанная с ингибированием ответа, зависит от задачи. Нейропсихология 46: 224-232. DOI: 10.1016 / j.neuropsychologia.2007.07.015. Найти эту статью в Интернете
  79. 79. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM и др. (2011) Нарушения серого вещества в интернет-зависимости: исследование морфометрии на основе воксела. Eur J Radiol 79: 92-95. DOI: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025. Найти эту статью в Интернете
  80. 80. Collin G, Hulshoff Pol HE, Haijma SV, Cahn W, Kahn RS и др. (2011) Нарушение функциональной связи мозжечка у пациентов с шизофренией и их здоровых братьев и сестер. Передняя психиатрия 2: 73. DOI: 10.3389 / fpsyt.2011.00073. Найти эту статью в Интернете
  81. 81. Ruef A, Curtis L, Moy G, Bessero S, Badan Ba ​​M и др. (2012) Магнитно-резонансная томография коррелирует психозом первого эпизода у молодых взрослых мужчин-мужчин: комбинированный анализ серого и белого вещества. J Психиатрия Neurosci 37: 305-312. DOI: 10.1503 / jpn.110057. Найти эту статью в Интернете
  82. 82. Alonso-Solis A, Corripio I, de Castro-Manglano P, Duran-Sindreu S, Garcia-Garcia M, et al. (2012) Измененная функциональная связность состояния сети по умолчанию для пациентов с первым эпизодом психоза. Schizophr Res 139: 13-18. DOI: 10.1016 / j.schres.2012.05.005. Найти эту статью в Интернете
  83. 83. Schultz CC, Koch K, Wagner G, Roebel M, Nenadic I, et al. (2010) Повышенная парафтопакампа и лингвальная гириризация при шизофрении первой стадии. Schizophr Res 123: 137-144. DOI: 10.1016 / j.schres.2010.08.033. Найти эту статью в Интернете
  84. 84. Voets NL, Hough MG, Douaud G, Matthews PM, James A, et al. (2008). Доказательства аномалий развития коры при шизофрении подросткового начала. Neuroimage 43: 665-675. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2008.08.013. Найти эту статью в Интернете
  85. 85. Piskulic D, Olver JS, Norman TR, Maruff P (2007) Поведенческие исследования дисфункции пространственной рабочей памяти при шизофрении: количественный обзор литературы. Психиатрия Res 150: 111-121. DOI: 10.1016 / j.psychres.2006.03.018. Найти эту статью в Интернете
  86. 86. Seiferth NY, Pauly K, Habel U, Kellermann T, Shah NJ, et al. (2008) Повышенный нейронный ответ, связанный с нейтральными лицами у лиц с риском развития психоза. Neuroimage 40: 289-297. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2007.11.020. Найти эту статью в Интернете