PLoS One. 2013 Nov 4;8(11):e78708.
doi: 10.1371 / journal.pone.0078708. eCollection 2013.
Юань К1, Jin C, Cheng P, Ян Х, Dong T, Bi Y, Xing L, фон Денен К.М., Yu D, Лю J, Лян Дж, Cheng T, Qin W, Тянь Дж.
Абстрактные
Большинство предыдущих исследований по нейровизуализации продемонстрировали как структурные, так и связанные с работой функциональные аномалии у подростков с онлайн-игрой (OGA). Тем не менее, мало исследований функционального магнитного резонанса (fMRI) были сосредоточены на региональной интенсивности спонтанных флуктуаций в зависимости от уровня кислорода в крови (BOLD) в состоянии покоя, а в меньших исследованиях изучалась взаимосвязь между аномальными состояниями покоящегося состояния и нарушением когнитивного контроля способность. В настоящем исследовании мы использовали амплитуду низкочастотного флуктуационного (ALFF) метода для изучения локальных особенностей спонтанной активности мозга у подростков с ОГА и здорового контроля в состоянии покоя. В этом исследовании приняли участие 18 подростков с OGA и 18 возрастными, образовательными и гендерно подобранными здоровыми добровольцами. По сравнению с здоровым контролем у подростков с ОГА наблюдалось значительное увеличение значений ALFF в левой медиальной орбитофронтальной коре (ОФК), левом предпуске, левой дополнительной моторной области (SMA), правой парафтопампальной извилине (PHG) и двусторонней средней челюсти коры головного мозга (MCC). Аномалии этих регионов были также обнаружены в предыдущих исследованиях зависимости. Что еще более важно, мы обнаружили, что значения ALFF левого медиального OFC и левого предшественника были положительно коррелированы с продолжительностью OGA у подростков с OGA. Значения ALFF левого медиального OFC также коррелировали с показателями теста Color-word Stroop. Наши результаты показали, что аномальная спонтанная активность нейронов в этих регионах может быть связана с лежащей в основе патофизиологии ОГА.
Введение
Онлайн-азартная игра (OGA) определяется как неадаптивное использование Интернета и неспособность отдельного человека контролировать его / ее использование в Интернете, которое классифицируется как один тип расстройств импульсного контроля [1]–[3], Данные Китайской молодежной интернет-ассоциации (объявление в феврале 2, 2010) показали, что уровень заболеваемости OGA среди китайской городской молодежи составляет около 14%. В качестве одной из распространенных проблем психического здоровья среди китайских подростков ОГА ассоциируется с ухудшением психологического благополучия человека, академической неудачи и снижения производительности труда [4], которая в настоящее время становится все более серьезной проблемой со здоровьем у подростков во всем мире [5], [6], В то время как OGA еще не официально кодифицирована в психопатологической структуре, многочисленные исследования подростков OGA выявили структурные и функциональные аномалии в ортофронтальной коре (ОФК), дополнительной моторной области (SMA), коре головного мозга, парарпопампальной извилине (PHG), дорсолатеральной префронтальной коре (DLPFC), precuneus, временная извилина, insula и мозжечок [1], [2] Отклонения в этих регионах связаны с злоупотреблением психоактивными веществами многочисленными исследованиями зависимости [7], и может быть связано с дисфункциями в когнитивном контроле, исполнительном контроле, тяге, чувствительности к наградам, целенаправленном поведении и рабочей памяти у подростков OGA [1].
Хотя OGA вызывает индивидуальное и социальное бремя, в настоящее время нет стандартизированного лечения OGA [8], Клиники в Китае внедрили регламентированные расписания, строгую дисциплину и лечение электрическим током, и получили известность для этих подходов к лечению [4], Разработка эффективных методов вмешательства и лечения ОГА потребует четкого понимания механизмов, лежащих в основе этого состояния. На сегодняшний день большинство исследований OGA были сосредоточены на выявлении структурных дефицитов и связанных с назначением функциональных нарушений у людей с ОГА, которые были полезны при оценке нейронных механизмов, лежащих в основе OGA. Однако в немногих исследованиях было оценено изменение сигнала кислородно-зависимого (BOLD) уровня региональной спонтанной активности OGA в состоянии покоя. В качестве неинвазивного подхода использовалась функциональная магнитно-резонансная томография состояния покоя (fMRI) для исследования спонтанных низкочастотных флуктуаций (LFF) в сигналах BOLD, что позволяет избежать смещений, связанных с производительностью, и может отражать спонтанную нейронную активность в мозге [9], [10], Кроме того, метод fMRI состояния покоя был широко использован для выявления типичной и нетипичной функциональной архитектуры мозга [10], Аномальная активность нейронов в состоянии покоя может служить адекватным маркером для отражения прогресса и нарушения исполнительной функции многих заболеваний мозга.
Недавно Лю и соавт. применял метод региональной гомогенности (ReHo) и обнаружил, что люди с ОГА показали значительное увеличение значений ReHo в правильной ресничке извилины, двустороннем параперпокампе, левом преднесухе и левом верхнем лобном извилине [11], Метод ReHo отражает временную однородность регионального LFF независимо от интенсивности и основан на гипотезе о том, что пространственно соседние вокселы должны иметь похожие временные шаблоны [12], Хотя считается, что амплитуда LFF (ALFF) связана с локальной активностью нейронов, основа изменений ALFF в OGA остается неясной [13], Более того, Liu et al. [11] не исследовал связь между аномальными свойствами состояния покоя и продолжительностью OGA. Для дальнейшего изучения аномалий состояния покоя у подростков OGA в настоящем исследовании использовался метод ALFF, и были собраны данные о продолжительности OGA. Кроме того, исследователи обнаружили нарушения способности когнитивного контроля у подростков с OGA, используя задачу Color-word Stroop [14], [15], Таким образом, поведенческая оценка в настоящем исследовании была результатом выполнения задачи Color-word Stroop. Связь результатов нейровизуализации с четко определенными поведенческими показателями, которые, как известно, будут затронуты в ОГА, станет еще одним показателем важности этих результатов для OGA.
Материалы и методы
Все исследовательские процедуры были одобрены Подкомитетом по гуманитарным наукам Западного Китая и проводились в соответствии с Хельсинкской декларацией. Все участники и их опекуны в нашем исследовании дали письменное информированное согласие.
Тематика
Согласно модифицированной детской диагностической анкете (YDQ) для критериев OGA от Beard and Wolf [8], [16], двадцать студентов с OGA были отфильтрованы от новичков 165 и студентов-второкурсников. Восемнадцать подростков с OGA (мужчины 12, средний возраст = 19.4 ± 3.1 лет, образование 13.4 ± 2.5 лет) приняли участие в нашем исследовании, исключив двух левых игроков. Чтобы исследовать, были ли какие-либо линейные изменения в структуре мозга, продолжительность заболевания оценивалась ретроспективным диагнозом. Мы попросили испытуемых вспомнить их образ жизни, когда они изначально были зависимы от своей основной онлайн-игры, то есть World of Warcraft (WOW). Чтобы гарантировать, что они страдают от OGA, мы повторно протестировали их с критериями YDQ, модифицированными Борода и Волка. Надежность самоотчетов от субъектов OGA также подтверждалась разговорами со своими родителями по телефону, а также соседи по комнате и одноклассниками.
В нашем исследовании приняли участие 18 здоровых здоровых людей (мужчины 12 и женщины 6, средний возраст = 19.5 ± 2.8 лет, образование 13.3 ± 2.0 лет) без личной или семейной истории психических расстройств. Согласно предыдущим исследованиям OGA, мы выбрали здоровый контроль, который провел меньше времени 2 в день в Интернете [4], Здоровые средства контроля также тестировались с критериями YDQ, модифицированными Борода и Вольфа, чтобы гарантировать, что они не страдают от OGA. Все набранные участники, прошедшие скрининг, были коренными китайцами-праведниками и оценивались личным самоотчетом и анкетингом по эдинбургской ангажированности. Критериями исключения для обеих групп были 1) существование неврологического расстройства, оцененного Структурированным клиническим интервью для Диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам, четвертое издание (DSM-IV); 2) алкоголь, никотин или злоупотребление наркотиками через скрининг наркотиков с мочой; 3) беременность или менструальный период у женщин; и 4) любые физические заболевания, такие как опухоль головного мозга, гепатит или эпилепсия, которые оцениваются в соответствии с клиническими оценками и медицинскими данными. Шкала беспокойства Гамильтона (HAMA) и инвентарь-II депрессии Бека (BDI) использовались для оценки эмоциональных состояний всех участников в течение предыдущих двух недель. Более подробная демографическая информация приводится в Таблица 1.
Сбор поведенческих данных
Согласно предыдущему исследованию [17], дизайн задачи Color-word Stroop был реализован с использованием программного обеспечения E-prime 2.0 (http://www.pstnet.com/eprime.cfm). Эта задача использовала блок-схему с тремя условиями, то есть конгруэнтными, несоответствующими и покойными. Три слова: красный, синий и зеленый были показаны в трех цветах (красный, синий и зеленый) в качестве конгруэнтных и неконгруэнтных стимулов. Во время отдыха крест показывался в центре экрана, и испытуемые должны были фиксировать глаза на этом кресте, не отвечая. Все события были запрограммированы на два прогона с разными последовательностями конгруэнтных и неконгруэнтных блоков. Каждому участнику было предложено как можно быстрее ответить на отображаемый цвет, нажав на кнопку в последовательном ответном боксе ™ правой рукой. Нажимные кнопки указательным, средним и безымянным пальцами соответствовали соответственно красным, синим и зеленым. Участники были испытаны индивидуально в тихой комнате, когда они были в спокойном состоянии. После первоначальной практики данные о поведении были собраны за два или три дня до сканирования МРТ.
Получение данных МРТ
Все исследования fMRI проводились на сканере 3-T GE (EXCITE, GE Signa, Милуоки, штат Висконсин, США), используя стандартную спиральную головку для птичьего полета в качестве восьмиканальной головной катушки фазового массива в исследовательском центре Huaxi MR, Чэнду, Китай , Пенопласты использовались для уменьшения шума головы и шума сканера. После обычного сканирования локализатора изображения с взвешенным T1 были получены с испорченной последовательностью повторения градиента (время повторения (TR) = 1900 ms, эхо-время (TE) = 2.26 ms, угол поворота (FA) = 9 °, поле зрения ( FOV) = 256 × 256 мм2; матрица данных = 256 × 256; slices = 176; voxel size = 1 × 1 × 1 мм3). Затем функциональные изображения состояния покоя были получены с использованием последовательности эхо-планарной визуализации (TR = 2000ms; TE = 30ms; FA = 90 °; FOV = 240 × 240 мм2; матрица данных = 64 × 64) с осевыми срезами 32 (толщина среза = 5 мм и отсутствие щели среза, общие объемы = 180) за один проход продолжительностью шесть минут. Субъектам было дано указание закрыть глаза, остановиться и не думать о чем-либо систематически во время сканирования. По завершении сбора данных все участники подтвердили, что они не спали в течение всего периода сканирования.
Предварительная обработка данных и вычисление ALFF
Вся функциональная обработка изображений выполнялась со статистическим параметрическим сопоставлением (SPM5, http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) и помощник по обработке данных для программного обеспечения FMRI (DPARSF) для резидентного состояния [18], Для каждого участника первые десять временных точек были отброшены, чтобы избежать изменения переходных сигналов до того, как намагниченность достигнет стационарного состояния и позволит субъектам привыкнуть к среде сканирования fMRI. Оставшиеся объемы мозга 170 были скорректированы на время среза и скорректированы для коррекции движения головы. Никакие предметы не имели движения головы, превышающего 1 мм движения или вращения 1 ° в любом направлении. Затем все перестроенные изображения были пространственно нормированы в шаблон EPI Монреальского неврологического института (MNI), передискретизированы в изотропные вокселы 3 мм, а затем пространственно сглажены (полная ширина при половинном максимуме = 8 мм). После этого, вызывая функции в наборе инструментов анализа данных FMRI для отдыха (REST, http://rest.restfmri.net), удаление линейного тренда и фильтрация полос пропускания (0.01-0.08 Гц) для снижения эффектов низкочастотного дрейфа и высокочастотного физиологического шума [18] были выполнены на временных рядах.
После предварительной обработки расчет ALFF выполнялся с использованием DPARSF, вызывая функции в REST, как в предыдущих исследованиях [19], Во-первых, для получения спектра мощности отфильтрованный временной ряд был преобразован в частотную область с использованием быстрого преобразования Фурье (FFT). Затем квадратный корень спектра мощности был получен для каждой точки данных частоты, чтобы получить амплитуду в зависимости от частоты. Эти значения, усредненные по 0.01-0.08 Гц в каждом вокселе, использовались в качестве значений ALFF. Следовательно, этот усредненный квадратный корень использовался как значение ALFF. ALFF каждого воксела делится на глобальное среднее значение ALFF внутри маски всего мозга для каждого субъекта, в результате чего стандартизованный ALFF каждого воксела имеет значение около 1.
статистический анализ
Чтобы оценить различия между группой OGA и контрольной группой по возрасту, полу, продолжительности заболевания и годам обучения, два образца t-tests были выполнены с использованием SPSS 13.0 и p> 0.05 было признано незначительным. Чтобы выяснить, в каких областях значения ALFF отличаются от значения 1, t-тестовое задание (p<0.05, семейная ошибка (FWE) исправлена) с использованием SPM5 выполнялась в каждой группе. Затем двухвыборочный tТест проводился для выяснения различий ALFF между двумя группами после контроля по возрасту и полу. Коррекция для множественных сравнений проводилась с использованием моделирования Монте-Карло. Исправленный порог p<0.05 было получено из комбинированного порога p<0.005 для каждого воксела и минимальный размер кластера 351 мм3 (Программа AlphaSim в программном обеспечении AFNI, http: // afni.nimh.nih.gov/). Для областей мозга, в которых пациенты с ОГА проявляли аномальные свойства ALFF, значения ALFF для каждого региона были экстрагированы, усреднены и регрессированы против патологических показателей, отражаемых продолжительностью заболевания, и выполнения задач цветного слова Stroop.
Итоги
Наши результаты показали, что скорость OGA в нашем небольшом исследовании образцов составляла около 12.1%. Согласно их самоотчету использования Интернета, субъекты OGA потратили 10.2 ± 2.6 часов в день и 6.3 ± 0.5 дней в неделю на онлайн-игры. Подростки с OGA проводили больше часов в день и больше дней в неделю в Интернете, чем контролеры (p<0.005) (Таблица 1).
Результаты поведенческих данных
Обе группы показали значительный эффект Stroop, когда время реакции было более продолжительным во время инконгруэнтного, чем конгруэнтное условие (OGA: 677.3 ± 75.4 ms vs 581.2 ± 71.6 ms и управления: 638.3 ± 65.9 ms vs 549.0 ± 50.6 ms; p<0.005). Группа OGA совершила больше ошибок, чем контрольная группа во время неконгруэнтного состояния (8.56 ± 4.77 против 4.56 ± 2.93; p<0.05), хотя задержка ответа, измеренная по времени реакции (RT) во время несовпадающих условий минус конгруэнтные условия, существенно не различалась между этими двумя группами (98.2 ± 40.37 мс против 91.92 ± 45.87 мс; p > 0.05).
Результаты обработки данных
Карты ALFF как группы OGA, так и контрольной группы представлены в Рис 1, и обе группы продемонстрировали значительно более высокие значения ALFF в задней коре головного мозга (PCC) / precuneus, медиальной префронтальной коре (MPFC) и двусторонней нижней теменной доле (IPL) в состоянии покоя. Эти регионы в основном включены в сеть режима по умолчанию в предыдущих исследованиях [19], Два образца t-тест, контролирующий возраст и пол и скорректированный для множественных сравнений (с использованием моделирования методом Монте-Карло наименьшего размера кластера, дающего скорректированный порог p <0.05 из нескорректированного порога p <0.005 для каждого воксела) показал, что группа OGA показала значительное увеличение в значениях ALFF в левой медиальной OFC, левом предклинье, левой SMA, правой PHG и двусторонней MCC по сравнению с контрольной группой. Областей мозга со сниженными значениями ALFF обнаружено не было. Кроме того, наблюдалась достоверно положительная корреляция между продолжительностью OGA и стандартизованными значениями ALFF в левой медиальной OFC (r = 0.6627, p = 0.0027) и левый предклинье (r = 0.5924, p = 0.0096) (Рис 2). Было обнаружено, что значения ALFF левого OFC коррелируют с количеством ошибок ответа во время несоответствующего состояния среди подростков с OGA (r = 0.6690, p = 0.0024) (Рис 3). Поскольку субъекты OGA имели значительно более высокие показатели депрессии, измеренные BDI, мы повторно проанализировали данные функционального изображения, используя BDI в качестве ковариата. Полученные данные были аналогичны исходным данным. Мы также проверили, коррелируют ли показатели BDI с значениями ALFF аномальных областей мозга, продолжительностью работы OGA и цветной задачей Stroop. Однако никаких существенных результатов не наблюдалось.
Обсуждение
В текущем исследовании метод ALFF использовался для исследования различий состояния покоя между пациентами с ОГА и нормальным контролем. ALFF - простой и убедительный метод измерения амплитуды низкочастотных флуктуаций сигнала BOLD, и предыдущие исследования показали способность этого метода точно определять, какая область мозга имеет аномальную спонтанную активность [13], В каждой группе мы идентифицировали некоторые регионы, обладающие значительно более высокими значениями ALFF, чем другие области мозга во время состояния покоя (Рис 1). Эти регионы сильно перекрываются с основными регионами сети режима по умолчанию (DMN) [20], Что касается двух образцов tРезультаты теста относительно здорового контроля, подростки с ОГА показали увеличение ALFF в левом медиальном ОФК, левом преднесухе, левом SMA, правом PHG и двустороннем MCC во время состояния покоя (Рис 2). Стоит отметить, что субъекты OGA имели значительно более высокие показатели депрессии на BDI, однако анализ, включающий BDI в качестве ковариации, выявил аналогичные результаты. Кроме того, значения ALFF левого медиального OFC и precuneus были положительно коррелированы с продолжительностью OGA (Рис 2). Кроме того, для проверки ослабленной способности когнитивного контроля у подростков с ОГА в нашем исследовании использовалось тест цвета Stroop. В соответствии с предыдущими результатами [14], [15], группа OGA совершила больше ошибок, чем контрольная группа во время несоответствующего состояния, что продемонстрировало, что подростки с OGA демонстрируют нарушение способности когнитивного контроля, измеряемое тестом Stroop в цветовом слове. Интересно, что значения ALFF левого OFC также коррелировали с количеством ошибок во время несоответствующего состояния среди подростков с OGA (Рис 3). Наши результаты показывают, что изменения ALFF в OFC могут служить в качестве биомаркера, чтобы отражать ослабленную способность когнитивного контроля OGA.
В настоящем исследовании мы обнаружили, что значения ALFF увеличились в левом медиальном OFC в группе OGA. Анатомически ОФК имеет обширные связи с полосатыми и лимбическими областями (такими как миндалина), которые, по-видимому, участвуют в когнитивном контроле целенаправленного поведения посредством оценки мотивационного значения стимулов и выбора поведения для получения желаемого исходы. Структурные аномалии и дисфункция OFC в OGA описаны в предыдущих исследованиях [4], [11], [15], Park et al. использовал 18F-фтордезоксиглюкозная позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) для исследования регионального метаболизма глюкозы в головном мозге во время состояния покоя у молодых людей с ОГА и нормальным контролем и показала, что метаболическая активность OFC у подростков с ОГА была увеличена по сравнению с нормальным контролем [21], Этот анализ показал, что аномальная метаболическая активность в области ОФК может быть связана с ухудшением в импульсном контроле и обработке вознаграждения у подростков с ОГА. Что касается функциональных исследований МРТ, связанных с задачами, Ko et al. идентифицировали нейронные субстраты онлайновой игровой зависимости через оценку областей мозга, связанных с побуждением, вызванным кией, и обнаружили, что OFC может быть активирован аномально у наркоманов по сравнению с контролем [22], Сходство этого вывода с индуцированной кией тягой в зависимости от вещества [23], который предположил, что стремление к игровой зависимости и тяга к зависимости от психоактивных веществ может иметь одни и те же нейробиологические механизмы. Предыдущие структурные исследования нейровизуализации также сообщили об уменьшенном объеме серого вещества OFC в группе OGA [1], [4], В соответствии с этими функциональными и структурными результатами наше исследование обнаружило более высокие значения ALFF в медиальном OFC у подростков с OGA по сравнению с контрольными. Кроме того, значительная корреляция между значениями ALFF OFC и производительностью задачи во время теста Color-word Stroop наблюдалась в группе OGA (Рисунок 3). Предыдущие исследования зависимости выявили связь между вмешательством Струпа и относительным метаболизмом глюкозы в OFC среди лиц, страдающих от кокаина [24], Эта связь между мозгом и поведением показала, что аномальные состояния состояния покоя OFC были связаны с нарушенной способностью когнитивного контроля среди подростков с OGA.
Значения ALFF были выше в предшественнике у субъектов OGA по сравнению с контролем. Предконечность представляет собой область мозга в задней части коры теменной доли и играет важную роль в фундаментальном когнитивном функционировании [25], Предполагалось, что предубеждение участвует в извлечении эпизодической памяти, визуально-пространственных изображениях, самообработке и сознании [25], В последнее время некоторые исследователи также сообщили об увеличении ReHo в левом precuneus в колледжах OGA по сравнению с контрольными [11], Более того, исследование показало, что precuneus был связан с побуждением к игре, тягой и серьезностью OGA, и предположил, что precuneus активирует обработку игрового сигнала, интегрирует извлеченную память и вносит свой вклад в кину, вызванную стремлением к онлайн-играм [26], Поэтому мы предполагаем, что аномалии состояния покоя у предварительного подростка с OGA могут быть связаны с тягой в долгосрочном ОГА.
Более высокие значения ALFF в объектах OGA по сравнению с контрольными были также обнаружены в левом SMA, двустороннем MCC и правильном PHG. SMA играет важную роль в когнитивном контроле, добровольном действии, инициировании / ингибировании двигательных реакций [27] а также в эмоциональном конфликте [28], MCC представляет собой среднюю часть изгибающей извилины и критическую для мониторинга и обработки конфликтов [29], Предыдущие исследования употребления психоактивных веществ сообщили о нарушениях состояния покоя SMA и MCC [30], [31], Предполагается, что PHG способствует формированию и поддержанию связанной информации в рабочей памяти [32], Рабочая память относится к временному хранению и онлайновому манипулированию информацией и также имеет решающее значение для когнитивного контроля [33], Liu et al. сообщил об увеличении ReHo в двусторонней PHG в колледжах OGA по сравнению с контрольными [11], Более того, некоторые исследователи также обнаружили более низкую фракционную анизотропию PHG у субъектов OGA [4], Наши результаты подтвердили аномальное состояние покоя PHG у подростков с OGA.
В заключение, в настоящем исследовании мы наблюдали, что ALFF был ненормальным у подростков с ОГА по сравнению с контрольными, то есть более высокими значениями ALFF в левом медиальном ОФК, левом преднесухе, левом SMA, правом PHG и двустороннем MCC. Мы также заметили, что более высокие значения ALFF в левом медиальном OFC и левом предшественнике были положительно коррелированы с продолжительностью OGA. Значения ALFF левого OFC были сопоставлены с выполнением задачи Color-word Stroop (т.е. ошибками ответа) в группе OGA. Наши результаты показали, что аномальная спонтанная активность этих регионов может отражать основную патофизиологию у пользователей ОГА. Из-за аналогичных результатов состояния покоя с изменениями состояния покоя, связанных с наркоманией, мы предположили, что OGA может разделять нервные механизмы с наркоманией. Стоит отметить, что депрессию следует рассматривать как потенциальную проблему при объяснении результатов нейровизуализации в текущем исследовании. Дальнейшее всестороннее исследование необходимо для обеспечения более научных перспектив OGA.
Благодарности
Мы хотели бы поблагодарить Цинь Оуян, Цижу У, Юнран Чжан, Чанцзянь Ху и Хайфэн Ло за ценную техническую помощь в проведении этого исследования.
Заявление о финансировании
Настоящий документ поддерживается Проектом Национальной основной программы фундаментальных исследований и разработок (973) по гранту № 2011CB707700; Национальный фонд естественных наук Китая по грантам №№ 81227901, 81271644, 81271546, 30930112, 81000640, 81000641, 81101036, 81101108, 31200837, 81030027, 81301281; и Фонды фундаментальных исследований для центральных университетов, Фонд естественных наук Внутренней Монголии по гранту № 2012MS0908. Финансисты не играли никакой роли в разработке исследований, сборе и анализе данных, решении опубликовать или подготовить рукопись.
Рекомендации
;
