Различные изменения функциональной связности в состоянии покоя у курильщиков и некурящих в зависимости от интернет-игр (2014)

Biomed Res Int. 2014; 2014: 825787. doi: 10.1155 / 2014 / 825787. Epub 2014 Ноябрь 18.

Chen X1, Ван У1, Чжоу Ю1, Sun Y1, Ding W1, Zhuang Z1, Xu J1, Du Y2.

Абстрактные

В этом исследовании изучались изменения функциональной связности состояния покоя (rsFC) задней коры головного мозга (PCC) у курильщиков и некурящих в интернет-игровой зависимости (IGA). Двадцать курильщиков с IGA, некурящими 22 с IGA и здоровым контролем 30 (группа HC) подверглись сканированию fMRI состояния покоя. Связь PCC была определена у всех испытуемых путем исследования синхронизированных флуктуаций сигнала низкой частоты fMRI с использованием метода временной корреляции. По сравнению с некурящими с IGA, курильщики с IGA демонстрировали снижение rsFC с PCC в правой прямой кишке. Левая средняя лобная извилина показала увеличенный rsFC. Было обнаружено, что связь PCC с правой выпрямленной извилиной отрицательно коррелирует с оценками CIAS у курильщиков с IGA до коррекции. Наши результаты показали, что курильщики с IGA имели функциональные изменения в областях мозга, связанные с мотивацией и исполнительной функцией, по сравнению с некурящими с IGA.

1. Введение

Интернет является одним из самых важных средств коммуникации и социального взаимодействия в современной жизни. Однако потеря контроля над использованием Интернета приводит к нарушению негативных последствий [1], такие как одержимость игрой, отсутствие реальных отношений, отсутствие внимания, агрессия и враждебность, стресс и снижение академических успехов [2–4]. Это поведенческое явление было названо интернет-зависимостью (IA) [1], или «Нарушение использования Интернета». IA состоит по крайней мере из трех подтипов: зависимость от интернет-игр (IGA), сексуальная озабоченность и электронная почта / текстовые сообщения [5]. В Китае наиболее важным подтипом IA является IGA [6]. Клинические данные свидетельствуют о том, что люди с ИА испытывают ряд биопсихосоциальных симптомов и последствий, таких как значимость, изменение настроения, толерантность, абстинентные симптомы, конфликт и рецидив, которые традиционно ассоциируются с зависимостями, связанными с веществом, хотя это не вызывает тип физических проблем, как и другие зависимости, такие как употребление алкоголя или наркотиков [7, 8]. Сообщалось, что распространенность ИА составляла 10.7 процентов среди молодежи в Китае [9]. Поскольку число пользователей Интернета быстро растет, ИА стала серьезной проблемой общественного здравоохранения.

Исследования, касающиеся различных факторов, связанных с ИА, проводятся активно, чтобы понять и решить феномен интернет-зависимости. В свете поведенческой зависимости исследователи прилагают усилия, чтобы найти связь между ИА и другими проблемами поведения, которые могут привести к наркомании, такие как употребление алкоголя и злоупотребление наркотиками [10]. В нескольких исследованиях сообщалось, что риск развития ИА связан с увеличением распространенности зависимости от веществ [11–13]. Sung et al. сообщил, что риск ИА связан с курением сигарет, употреблением алкоголя, злоупотреблением наркотиками и половым актом среди корейских подростков [10]. Ko et al. [14] сообщили, что у тайваньских подростков с ИА больше шансов иметь опыт использования психоактивных веществ, включая табак, алкоголь или запрещенные наркотики. Ko и соавт., Обнаружили, что студенты, пристрастившиеся к Интернету, и учащиеся, имеющие опыт употребления психоактивных веществ, имеют общие общие характеристики личности, более уязвимые для наркомании. Аналогичные данные среди греческих подростков были сообщены Fisoun et al. [15]. Эти исследования показали, что у подростков с высоким риском ИА могут быть лица, подверженные любой зависимости; эти личности увеличили риск употребления психоактивных веществ и полового акта, что может привести к наркомании. Перекрытие между ИА и злоупотреблением психоактивными веществами и зависимостью может быть связано с аналогичными характеристиками, предрасполагающими к области мозга и мозга, реагирующим на Интернет или употребление психоактивных веществ [11]. Лица с ИА и наркоманией обладают сходными темпераментами. Кроме того, аналогичные функциональные изменения областей мозга, такие как дорсолатеральная и орбитофронтальная коры, были обнаружены у пациентов с ИГА, наркоманией и патологическими азартными играми [16, 17]. Sung et al. предложил не интерпретировать, что ИА вызывает другие проблемы поведения среди подростков; однако, вполне вероятно, что одни и те же причинные факторы, ответственные за ИА, повышают риск развития ИА у подростков, участвующих в других проблемах. Поэтому представляется разумным рассматривать одновременное поведение проблемы, особенно курение, употребление алкоголя, злоупотребление наркотиками и половые сношения, когда речь идет о подростках с высоким риском развития ИА [10]. Но до сих пор функциональные изменения мозга у пациентов с ИА с наркотической зависимостью и без нее остаются неясными. В нашем предыдущем исследовании мы обнаружили измененный rsFC с PCC в IGA [18]. Поэтому в настоящем исследовании мы стремились определить, были ли субъекты с IGA и зависимостью от наркотиков были более значительными изменениями в rsFC по сравнению с пациентами с IGA без наркомании.

В последнее десятилетие произошел взрыв числа исследований функциональной связности (ФК) с использованием ФМР, в основном потому, что ФК позволяет исследовать сети больших масштабов и их взаимодействия, тем самым продвигаясь к системному пониманию функционирования мозга [19, 20]. Этот новый инструмент нейровизуализации предоставил исследователям дополнительную информацию и подстегнул новые теории о лежащих в основе нейронных субстратах различных нейропсихиатрических расстройств [21]. В настоящем исследовании мы сравнили функциональную связность состояния покоя (rsFC) с PCC между курильщиками и некурящими с IGA и здоровой контрольной группой. Целью этого исследования было (1) выявить различия в rsFC с изменением PCC у курильщиков и некурящих в IGA и (2), чтобы определить, существуют ли какие-либо взаимосвязи между измененным rsFC с PCC и тяжести IGA и никотиновой зависимости.

2. Материалы и методы

2.1. участники

В настоящем исследовании приняли участие 29 курильщиков с IGA, некурящими 22 с IGA и здоровым контролем 30 (группа HC). Группы IGA были набраны из амбулаторного отделения Шанхайского центра психического здоровья. Контрольная группа была набрана через рекламу. Все участники курящей группы начали курить 2-3 за несколько лет до начала исследования. Никотин-зависимые субъекты особенно подходят в качестве группы сравнения для ИГА, поскольку нейротоксические эффекты никотина ограничены по сравнению с другими препаратами, такими как алкоголь [22, 23].

Основная анкета использовалась для сбора демографической информации, такой как пол, возраст и окончательный год обучения. Это исследование было одобрено Комитетом по этике больницы Рен Цзи, Школе медицины, Шанхайского университета Цзяотун. 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.

Все испытуемые были подвергнуты скринингу на психиатрические расстройства с помощью Международного международного нейропсихиатрического интервью (MINI) [24]. Критерии набора - это возраст 16-23 лет, мужской пол и правозащитный. Было дано подробное объяснение исследования, и впоследствии было получено информированное согласие от всех участников. Все испытуемые были опрошены психиатром для подтверждения диагнозов IGA и никотиновой зависимости. Критерии для IGA были оценены в соответствии с модифицированным критерием «Диагностическая анкета для интернет-наркомании» (т. Е. YDQ) Борода и Вольфа [25], а критерии зависимости никотина оценивались с использованием соответствующих вопросов из Структурированного клинического интервью для DSM-IV [26]. Ни один из участников контрольных групп никогда не курил.

Критерии исключения включали в себя историю любого из следующих факторов: расстройства, связанные с употреблением психоактивных веществ, отличные от никотиновой зависимости, предыдущая госпитализация для психических расстройств или история основных психических расстройств, неврологических заболеваний или травм, умственная отсталость и нетерпимость к магнитно-резонансной томографии.

2.2. Клинические оценки

Для оценки клинических особенностей участников использовались пять анкет, а именно Шкала интернет-зависимости Чена (CIAS) [27], Шкала самооценки тревоги (SAS) [28], Шкала шкалы самооценки (SDS) [29], Шкала импульсивности Barratt-11 (BIS-11) [30], и тест Fagerstrom никотиновой зависимости (FTND) [31]. CIAS, разработанный Ченом, содержит элементы 26 в шкале Likert 4; это представляет серьезность интернет-зависимости. FTND представляет собой анкетирование с самообслуживанием из шести элементов [31]. Оценки могут варьироваться от 0 (независимо) до 10 (сильно зависимы). Все анкеты были первоначально написаны на английском языке, а затем переведены на китайский язык.

2.3. Приобретение МРТ

МРТ проводили с использованием сканера 3T MRI (GE Signa HDxt 3T, США). 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 допускать ума от каких-либо конкретных предметов. Для функциональной визуализации использовалась эхо-планарная последовательность градиент-эхо. Тридцать четыре поперечных среза (время повторения (TR) = 2000мс, время эха (TE) = 30ms, поле зрения (FOV) = 230 × 230мм, 3.6 × 3.6 × 4мм воксела), выровненные вдоль передней комиссуро-задней линии комиссуры. Каждое сканирование fMRI продолжалось 440s. Было также получено несколько других последовательностей, в том числе (1) 3D Быстрое испорченное градиентное повторное воспроизведение (3D-FSPGR) изображений (TR = 6.1мс, TE = 2.8мс, TI = 450мс, толщина среза = 1мм, зазор = 0, угол поворота = 15 °, FOV = 256мм × 256мм, количество срезов = 166, 1 × 1 × 1мм вокселя). (2) осевые T1-взвешенные последовательности эхо-сигналов быстрого поля (TR = 331мс, TE = 4.6мс, FOV = 256 × 256мм, 34-фрагменты, 0.5 × 0.5 × 4мм вокселя) и (3) осевые T2W последовательности турбо-спинового эха (TR = 3013мс, TE = 80мс, FOV = 256 × 256мм, 34-фрагменты, 0.5 × 0.5 × 4мм вокселя). Курильщики с IGA не курили до сканирования.

2.4. Статистический анализ

Для групповых сопоставлений демографических и клинических мер односторонние тесты ANOVA проводились с использованием SPSS 18 (Статистический пакет для социальных наук) для изучения различий в трех группах, а постходовые тесты Bonferroni проводились для изучения различий между каждой парой групп , Двухвостый P значение 0.05 считалось статистически значимым для всех анализов.

Структурные МРТ головного мозга (Т1- и Т2-взвешенные изображения) были проверены двумя опытными нейрорадиологами. Никаких серьезных отклонений не наблюдалось ни в одной из групп. Функциональная предварительная обработка МРТ выполнялась с использованием помощника по обработке данных для фМРТ в состоянии покоя (DPARSF V2.3) (Yan & Zang, 2010, http://www.restfmri.net), который основан на программном программном параметрическом картографировании (SPM8) (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) и Инструментарий анализа данных FMRI для отдыха (REST, http://www.restfmri.net) [32, 33].

Данные из каждого сканирования fMRI содержали точки времени 220. Первые объемы 10 каждого функционального временного ряда были отброшены из-за нестабильности исходного сигнала MRI и начальной адаптации участников к ситуации, 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 1мм с максимальным переводом в x, yили z, или 1 ° максимальное вращение вокруг трех осей, были отброшены). 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 3мм × 3мм × 3мм. Эхо-планарные изображения пространственно сглаживались с использованием изотропного гауссовского фильтра 4мм полной ширины с половиной максимума.

Временные ряды в каждом вокселе были ограничены для правильного линейного дрейфа с течением времени. Восемь неприятных ковариаций (предсказатели временного ряда для белого вещества, цереброспинальной жидкости и шести параметров движения) последовательно регрессировались из временных рядов. Затем временная фильтрация (0.01-0.08Гц) применяется к временным рядам каждого воксела для уменьшения воздействия низкочастотного дрейфа и высокочастотного шума [34–37].

Задняя кожная корона (PCC) привлекла большое внимание в последнее время [38]. 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 [39, 40]. Наше предыдущее исследование также показало, что у субъектов IGA была более низкая плотность серого вещества в левой задней коре головного мозга, а связь с PCC была положительно коррелирована с оценками CIAS в правильном PCC [18, 41]. Кроме того, Dong et al. обнаружили, что субъекты IGA показали более высокую фракционную анизотропию (FA), указывающую на большую целостность белого вещества, в левом PCC относительно здорового контроля [42]. Таким образом, PCC использовался в настоящем исследовании в качестве начального показателя ROI. Шаблон PCC, который состоял из областей 29, 30, 23 и 31 Бродмана, был выбран в качестве области интереса (ROI) с помощью программного обеспечения WFU-Pick Atlas [43]. 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-трансформации для улучшения нормальности распределения [36]. Человек z-scores были введены в SPM8 для одного образца t-test для определения областей мозга со значительной связностью с PCC в каждой группе. Отдельные баллы были также введены в SPM8 для анализа случайного эффекта и выполнены односторонние тесты ANOVA. 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. Затем были выполнены дальнейшие анализы группового взаимодействия с двумя выборками. t- тесты для выявления регионов, демонстрирующих значительные различия в связности с PCC между двумя группами на основе результата анализа ANOVA, используя результат F-test в качестве маски для ограничения t- проводит исследования в значительных регионах. Множественная коррекция сравнения была выполнена с использованием программы AlphaSim. Регионы, демонстрирующие статистически значимые различия, маскировались на шаблоны мозга MNI.

Мы также изучили взаимосвязь между оценками CIAS и zFC в курильщиках и некурящих с группой IGA. Во-первых, каждый кластер, который продемонстрировал различия между группами в групповом сравнении курильщиков с IGA по сравнению с некурящими с IGA, был сохранен как ROI. Затем zЗначения FC каждого ROI были извлечены программным обеспечением REST. Наконец, корреляционный анализ с zЗначение FC каждого ROI с CIAS и FTND у курильщиков с IGA было выполнено. Двухвостый P значение 0.00625 с коррекцией Бонферрони считалось статистически значимым.

3. Результаты и обсуждение

3.1. Демографические и клинические результаты

Таблица 1 перечисляет демографические и клинические меры для каждой группы. Не было существенных различий в распределении возрастных и летних образований в трех группах. У курильщиков с IGA был более высокий CIAS (P <0.001), SAS (P = 0.002), SDS (P <0.001) и баллы BIS-11 (P <0.001), чем у здоровых людей. У некурящих с IGA был более высокий CIAS (P <0.001) и баллы BIS-11 (P <0.001), чем у здоровых людей. Никаких различий между подгруппами IGA по клиническим оценкам обнаружено не было.

Таблица 1 

Демографические и личностные характеристики трех групп.

3.2. Анализ возможностей PCC

3.2.1. Анализ трехгрупп ANOVA

Значительная разница rsFC с PCC была обнаружена в левой части задней доли мозжечка, коры кальцинированной кости, нижней временной извилины, средней временной извилины, средней затылочной извилины, нижней лобной извилины, медиальной префронтальной извилины, угловой извилины, нижней теменной доле, верхней лобной извилины, precuneus и превосходная лобная извилина, а также правая сторона прямой кишки, изолята, хвостата, средней затылочной извилины, постцентральной извилины и верхней теменной дольки (Таблица 2 и Рисунок 1).

Рисунок 1 

Значительные межгрупповые различия в rsFC различных областей мозга с PCC между курильщиками с IGA, некурящими с IGA и субъектами HC. Примечание: левая часть рисунка (L) представляет левую сторону участника, (R) представляет собой ...
Таблица 2 

Сводка функциональных изменений связи в трех группах.

3.2.2. Межгрупповой анализ взаимодействия с PCC: курящие с IGA против Группа HC

По сравнению с группой HC курильщики с IGA проявляли повышенный rsFC в двусторонних задних мозжечковых долях, двусторонних хвостатых и левой медиальной лобной коре. Кроме того, уменьшенный rsFC был обнаружен в двусторонней среднеспециальной извилине, двусторонних верхних теменных долях, левой задней части мозжечка и правой языковой извилине (Таблица 3 и Рисунок 2).

Рисунок 2 

Значительные межгрупповые различия в rsFC различных областей мозга с PCC между курильщиками с IGA и HC субъектами. По сравнению с группой HC курильщики с IGA демонстрировали повышенную rsFC в двусторонней задней части мозжечка, двусторонние ...
Таблица 3 

Резюме функциональных изменений связи у курильщиков с IGA по сравнению с группой HC.

3.2.3. Межгрупповой анализ взаимодействия PCC: некурящие с IGA против Группа HC

Некурящие с IGA проявляли повышенный rsFC в левой левой части мозжечка, левой медиальной префронтальной коре, правой хвостатой и правой изолированной по сравнению с группой HC. Снижение rsFC было обнаружено в левой коре коры головного мозга, правой верхней теменной доле, правой средней затылочной извилине, левой средней лобной извилине, левом предконеке и левой нижней временной извилине (Таблица 5 и Рисунок 3).

Рисунок 3 

Значительные межгрупповые различия в rsFC различных областей мозга с PCC между некурящими с IGA и HC субъектами. По сравнению с группой HC некурящие с IGA проявляли повышенный rsFC в левой задней части мозжечка, левый медиальный префронтальный ...
Таблица 4 

Резюме функциональных изменений связности в некурящих с IGA по сравнению с группой HC.

3.2.4. Межгрупповой анализ взаимодействия с PCC: курящие с IGA против Некурящие с IGA

По сравнению с некурящими с IGA курильщики с IGA проявляли повышенную rsFC в левой средней лобной извилине и уменьшали rsFC в правой прямой кишке (Таблица 4 и Рисунок 4).

Рисунок 4 

Значительные межгрупповые различия в rsFC средней лобной извилины и правой прядильной извилины с PCC между курильщиками и некурящими с IGA. По сравнению с некурящими с IGA, курильщики с IGA демонстрировали повышенную rsFC в левой средней лобной ...
Таблица 5 

Резюме функциональных изменений связи у курильщиков с IGA по сравнению с некурящими с IGA.

3.3. Корреляция между связностью PCC и серьезностью IGA и зависимость никотина от курильщиков с группой IGA

Ассоциация zЗначения ФП правой прядильной извилины с PCC коррелировали с CIAS (r = -0.476, P = 0.009) и FTND (r = -0.125, P = 0.52) у курильщиков с IGA. Значительной корреляции в zЗначения FC правой средней лобной извилины с оценкой CIAS или FTND. Никакая значительная корреляция не сохранилась после коррекции Бонферрони.

3.4. обсуждение

Многочисленные исследования функционального изображения выявили возможные нейронные механизмы ИГА и предположили, что он может разделять психологические и нейробиологические аномалии с вызывающими зависимость расстройствами и без злоупотребления психоактивными веществами [6, 18, 44–46]. В соответствии с результатами нашего предыдущего исследования IGA [18], аналогичные области с rsFC с изменениями PCC были обнаружены у курильщиков и некурящих в IGA по сравнению с контрольной группой в текущем исследовании, таких как задняя лопасть мозжечка, хвостовая, медиальная лобная кора, верхние теменные дольки, insula и precuneus. Это открытие подразумевало, что индивидуумы IGA с / без наркомании имеют сходные функциональные изменения мозга. Эти области мозга были зарегистрированы в предыдущих исследованиях тяги в IGA. Каудатное ядро ​​способствует усвоению навыков стимула-ответа, когда поведение становится автоматическим и, следовательно, больше не зависит от отношений действия и результата [47]. Изоляционные и медиальные лобные дольки последовательно активируются при визуализации исследований жажды [48, 49]. Было также предложено, чтобы мозжечок был существенным в тяге, вызванной IGA, особенно во время подготовки, выполнения, рабочей памяти [50] и тонкомоторные процессы, модулированные экстрапирамидальными системами.

В этом исследовании мы хотели бы подчеркнуть, что мы сравнивали rsFC с PCC у субъектов с IGA с / без никотиновой зависимости и обнаружили, что курильщики с IGA проявили повышенную rsFC в левой средней лобной извилине и уменьшили rsFC в правой прямой извилины. Кроме того, связь PCC с правой выпрямленной извилиной была отрицательно коррелирована с оценками CIAS у курильщиков с IGA до коррекции, что указывало на то, что сила rsFC между PCC и правым выпрямлением может представлять серьезность IGA в этой группе и прямая прямая вывих может играть важную роль в патогенезе поведения комбинированной наркотической зависимости. Прямоугольная извилина является частью орбитофронтальной коры (ОФК), а ОФК участвует в оценке вознаграждения стимулов и явном представлении ожидаемого вознаграждения для веществ [44], поэтому recuts gyrus неизменно участвует в патологии как наркомании, так и поведенческой зависимости. Hong et al., [50] подтвердили, что подростки мужского пола с интернет-зависимостью значительно уменьшают толщину коры в правом боковом OFC. Обширные связи OFC с полосатой и лимбической системой предполагают, что он объединяет эмоции и естественный драйв от лимбических и подкорковых областей, чтобы оценить ценность вознаграждения по сравнению с предыдущим опытом [51]. OFC создает и поддерживает ожидания возможного вознаграждения, связанные с подкреплением [52]. Известно, что дорсолатеральная префронтальная кору (DLPFC) участвует в рабочей памяти [53]. Он связан с другими областями коры и служит для связывания нынешнего сенсорного опыта с памятью прошлых переживаний, чтобы направлять и генерировать соответствующие целевые действия [45, 46]. Таким образом, когда присутствуют признаки вещества и создается положительное ожидание, DLPFC может способствовать поддержанию и координации представлений, полученных из других регионов во время реакции на жажду [52]. Наши исследования показали, что, по сравнению с некурящими с IGA, курильщики с IGA показали снижение rsFC с PCC в прямой кишке, что свидетельствует о ненормальной функции в OFC, что может привести к тому, что субъекты, имеющие сильные ожидания от игр или никотина, увеличивают rsFC в DLPFC, если у них есть дефицит в контроле над соответствующим поведением.

Несмотря на выводы об IGA и поведении комбинированной субстанции, существует несколько ограничений, связанных с этим исследованием, которые мы хотели бы обсудить. Во-первых, это исследование было сосредоточено на подгруппе интернет-игр IA, но прямых сравнений с другими подгруппами IA не проводилось; поэтому остается выяснить, насколько хорошо результаты могут быть экстраполированы на другие подгруппы IA, если вообще. Во-вторых, субъекты с сопутствующими основными психическими расстройствами или расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ, кроме никотина, были исключены в этом исследовании. Таким образом, существует ограничение в обобщении результатов субъектов онлайн-игровой зависимости к другим веществам, использующим расстройства и основные психические расстройства. В-третьих, настоящее исследование было поперечным сечением, и у нас не было информации о порядке возникновения IGA и никотиновой зависимости. Таким образом, rsFC с аномалиями PCC у курильщиков и некурящих в IGA может представлять существующие ранее уязвимости или изменения, вызванные поведением IGA или никотиновой зависимостью. В-четвертых, группа для курильщиков должна быть включена в будущие исследования для полноты. В-пятых, результаты корреляции не продолжались, когда мы приняли несколько сравнений (коррекция Бонферрони), что означает, что это следует рассматривать только как исследовательский анализ. Чтобы увеличить статистическую мощность, результаты следует повторить с более широкой выборкой предметов. Наконец, поскольку участники настоящего исследования были молодыми мужчинами, необходима дальнейшая работа, чтобы определить, могут ли результаты быть распространены на другие гендерные и возрастные группы.

4. Заключение

Таким образом, rsFC с PCC предоставляет полезный инструмент для изучения многогранных нейропсихиатрических заболеваний, таких как зависимость на системном уровне оценки. Наши результаты свидетельствуют о том, что индивидуумы IGA, страдающие наркотической зависимостью, не имеют сходных функциональных изменений в областях мозга, связанных с тягой. IGA с наркотической зависимостью проявлял функциональные изменения в областях, связанных с мотивацией, таких как лобная прямая извилина и исполнительные системы, такие как дорсолатеральная префронтальная кора, по сравнению с IGA без наркомании. Эти две области могут быть маркерами-кандидатами для идентификации лиц IGA с наркоманией и без нее и должны быть исследованы в будущих исследованиях.

Благодарности

Это исследование было поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (№ 81171325), Национальным научным фондом Китая (№ 81201172), Национальным научным фондом Китая (№ 81371622) и Шанхайским ведущим научным дисциплинарным проектом (проект № S30203). Финансисты не играли никакой дополнительной роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, решении опубликовать или подготовить документ. Авторы выражают благодарность д-ру Женю Чжоу и доктору Ен Чжан из GE Healthcare за их техническую поддержку.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что не существует конфликта интересов в отношении публикации этого документа.

Вклад авторов

Сюи Чэнь, Яо Ван, Ян Чжоу и Цзяньгун Сюй внесли одинаковый вклад в эту работу.

Рекомендации

1. Ko C.-H., Yen J.-Y., Chen S.-H., Yang M.-J., Lin H.-C., Yen C.-F. Предлагаемые диагностические критерии и инструмент скрининга и диагностики интернет-зависимости у студентов колледжей. Всесторонняя психиатрия, 2009; 50 (4): 378-384. doi: 10.1016 / j.comppsych.2007.05.019. [PubMed] [Крест Ref]
2. Allison SE, von Wahlde L., Shockley T., Gabbard GO. Развитие самого себя в эпоху интернет-игр и ролевых фэнтезийных игр. Американский журнал психиатрии, 2006; 163 (3): 381-385. doi: 10.1176 / appi.ajp.163.3.381. [PubMed] [Крест Ref]
3. Chan PA, Rabinowitz T. Анализ кросс-секций видеоигр и синдрома дефицита внимания с гиперактивностью у подростков. Анналы общей психиатрии, 2006; 5, статья 16 doi: 10.1186 / 1744-859X-5-16. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
4. Jeong EJ, Kim DH Социальная деятельность, самоэффективность, игровые отношения и игровая зависимость. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 2011; 14 (4): 213-221. doi: 10.1089 / cyber.2009.0289. [PubMed] [Крест Ref]
5. Блок JJ Распространенность недооценивается в проблемном исследовании использования Интернета. CNS Spectrums. 2007;12(1):14–15. [PubMed]
6. Dong G., Huang J., Du X. Повышенная чувствительность к наградам и снижение чувствительности к потерям в интернет-наркоманах: исследование fMRI во время угадывания. Журнал психиатрических исследований, 2011; 45 (11): 1525-1529. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2011.06.017. [PubMed] [Крест Ref]
7. Kuss DJ, Griffiths MD Интернет и игровая зависимость: систематический обзор литературы по исследованиям нейровизуализации. Мозговые науки, 2012; 2: 347-374. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
8. Byun S., Ruffini C., Mills JE, Douglas AC, Niang M., Stepchenkova S., Lee SK, Loutfi J., Lee J.-K., Atallah M., Blanton M. Интернет-зависимость: метасинтез 1996- 2006 количественные исследования. Киберпсихология и поведение, 2009; 12 (2): 203-207. doi: 10.1089 / cpb.2008.0102. [PubMed] [Крест Ref]
9. Хуан Х., Леунг Л. Ментальная наркомания среди подростков в Китае: застенчивость, отчуждение и снижение академической успеваемости. Киберпсихология и поведение, 2009; 12 (6): 675-679. doi: 10.1089 / cpb.2009.0060. [PubMed] [Крест Ref]
10. Sung J., Lee J., Noh H.-M., Park YS, Ahn EJ Ассоциации между риском интернет-зависимости и проблемным поведением среди корейских подростков. Корейский журнал семейной медицины, 2013; 34 (2): 115-122. doi: 10.4082 / kjfm.2013.34.2.115. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
11. Lee YS, Han DH, Kim SM, Renshaw PF Злоупотребление наркотиками предшествует интернет-зависимости. Увлекательное поведение, 2013; 38 (4): 2022-2025. doi: 10.1016 / j.addbeh.2012.12.024. [PubMed] [Крест Ref]
12. Bakken IJ, Wenzel HG, Götestam KG, Johansson A., Øren A. Интернет-зависимость среди норвежских взрослых: исследование стратифицированной вероятностной выборки. Скандинавский журнал психологии, 2009; 50 (2): 121-127. doi: 10.1111 / j.1467-9450.2008.00685.x. [PubMed] [Крест Ref]
13. Padilla-Walker LM, Nelson LJ, Carroll JS, Jensen AC Больше, чем просто игра: видеоигры и интернет-использование во время взрослой жизни. Журнал молодежи и юности. 2010;39(2):103–113. doi: 10.1007/s10964-008-9390-8. [PubMed] [Крест Ref]
14. Ko C.-H., Yen J.-Y., Chen C.-C., Chen S.-H., Wu K., Yen C.-F. Трехмерная личность подростков с интернет-зависимостью и опытом употребления психоактивных веществ. Канадский журнал психиатрии. 2006;51(14):887–894. [PubMed]
15. Fisoun V., Floros G., Siomos K., Geroukalis D., Navridis K. Интернет-зависимость как важный предиктор в раннем выявлении опыта употребления наркотиков среди подростков для исследований и практики. Журнал наркомании. 2012;6(1):77–84. doi: 10.1097/ADM.0b013e318233d637. [PubMed] [Крест Ref]
16. Crockford DN, Goodyear B., Edwards J., Quickfall J., El-Guebaly N. Cue-индуцированная активность мозга у патологических игроков. Биологической психиатрии, 2005; 58 (10): 787-795. doi: 10.1016 / j.biopsych.2005.04.037. [PubMed] [Крест Ref]
17. Хан DH, Hwang JW, Renshaw PF Bupropion длительное лечение освобождения уменьшает тягу к видеоиграм и индуцированную кией деятельность мозга у пациентов с зависимостью от интернет-видеоигр. Экспериментальная и клиническая психофармакология, 2010; 18 (4): 297-304. doi: 10.1037 / a0020023. [PubMed] [Крест Ref]
18. Ding W.-N., Sun J.-H., Sun Y.-W., Zhou Y., Li L., Xu J.-R., Du Y.-S. Измененная функциональная связность по умолчанию в режиме ожидания для подростков с использованием интернет-игр. PLoS ONE, 2013; 8 (3) doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.e59902 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
19. Бресслер С.Л., Менон В. Крупномасштабные сети мозга в познании: новые методы и принципы. Тенденции в когнитивных науках, 2010; 14 (6): 277-290. doi: 10.1016 / j.tics.2010.04.004. [PubMed] [Крест Ref]
20. van den Heuvel MP, Hulshoff Pol HE Изучение сети мозга: обзор функциональной связи fMRI состояния покоя. Европейская нейропсихофармакология, 2010; 20 (8): 519-534. doi: 10.1016 / j.euroneuro.2010.03.008. [PubMed] [Крест Ref]
21. Менон В. Крупномасштабные сети мозга и психопатология: объединяющая тройная сетевая модель. Тенденции в когнитивных науках, 2011; 15 (10): 483-506. doi: 10.1016 / j.tics.2011.08.003. [PubMed] [Крест Ref]
22. Mudo G., Belluardo N., Fuxe K. Агонисты никотиновых рецепторов как нейропротективные / нейротрофические препараты. Прогресс в молекулярных механизмах. Журнал передачи нейронных. 2007;114(1):135–147. doi: 10.1007/s00702-006-0561-z. [PubMed] [Крест Ref]
23. Салливан Е.В. Компромиссные системы понтоцебеллярных и мозжечковых малоберентных систем: спекуляции на их вклад в когнитивные и моторные нарушения в бессимптомном алкоголизме. Алкоголизм: клинические и экспериментальные исследования, 2003; 27 (9): 1409-1419. doi: 10.1097 / 01.ALC.0000085586.91726.46. [PubMed] [Крест Ref]
24. Lecrubier Y., Sheehan DV, Weiller E., Amorim P., Bonora I., Sheehan KH, Janavs J., Dunbar GC Мини-международное нейропсихиатрическое интервью (MINI). Краткое диагностическое структурированное интервью: надежность и достоверность в соответствии с CIDI. Европейская психиатрия. 1997;12(5):224–231. doi: 10.1016/S0924-9338(97)83296-8. [Крест Ref]
25. Beard KW, Wolf EM Модификация в предлагаемых диагностических критериях для интернет-зависимости. Киберпсихология и поведение, 2001; 4 (3): 377-383. doi: 10.1089 / 109493101300210286. [PubMed] [Крест Ref]
26. Michael B., Spitzer RL, Gibbon M., Williams JBW Структурированное клиническое интервью для DDS-IV Ось I расстройств, версия клинициста (SID-CV) Вашингтон, округ Колумбия, США: американская психиатрическая пресса; 1996.
27. Чэнь ШВЛ, Су Юй, У ХМ, Ян ПФ Разработка китайской шкалы интернет-приложений и ее психометрическое исследование. Китайское психологическое общество, 2003; 45: 279-294.
28. Zung WW - инструмент для оценки тревожных расстройств. Психосоматика. 1971;12(6):371–379. doi: 10.1016/S0033-3182(71)71479-0. [PubMed] [Крест Ref]
29. Zung WW Шкала самооценки депрессии. Архив общей психиатрии, 1965; 12: 63-70. doi: 10.1001 / archpsyc.1965.01720310065008. [PubMed] [Крест Ref]
30. Patton JH, Stanford MS, Barratt ES Факторная структура шкалы импульсной устойчивости Barratt. Журнал клинической психологии. 1995;51(6):768–774. [PubMed]
31. Heatherton TF, Kozlowski LT, Frecker RC, Fagerstrom K.-O. Тест фагерстрома на зависимость от никотина: пересмотр вопросника толерантности к фаерстрому. Британский журнал наркомании. 1991;86(9):1119–1127. doi: 10.1111/j.1360-0443.1991.tb01879.x. [PubMed] [Крест Ref]
32. Song X.-W., Dong Z.-Y., Long X.-Y., Li S.-F., Zuo X.-N., Zhu C.-Z., He Y., Yan C.- G., Zang Y.-F. REST: Инструментарий для обработки данных функциональных магнитно-резонансных изображений состояния покоя. PLoS ONE, 2011; 6 (9) doi: 10.1371 / journal.pone.0025031.e25031 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
33. Chao-Gan Y., Yu-Feng Z. DPARSF: набор инструментов MATLAB для анализа данных «Трубопровод» состояния МРТ покоящегося состояния. Границы в системах Neuroscience, 2010; 4: 13. doi: 10.3389 / fnsys.2010.00013. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
34. Greicius MD, Krasnow B., Reiss AL, Menon V. Функциональная связь в покоящемся мозге: сетевой анализ гипотезы режима по умолчанию. Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки, 2003; 100 (1): 253-258. doi: 10.1073 / pnas.0135058100. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
35. Biswal B., Yetkin FZ, Haughton VM, Hyde JS Функциональная связность в моторной коре головного мозга человека с использованием эхо-планарной МРТ. Магнитный резонанс в медицине, 1995; 34 (4): 537-541. doi: 10.1002 / mrm.1910340409. [PubMed] [Крест Ref]
36. Lowe MJ, Mock BJ, Sorenson JA Функциональная связь в одно- и многослойной эхопланарной визуализации с использованием колебаний состояния покоя. NeuroImage, 1998; 7 (2): 119-132. doi: 10.1006 / nimg.1997.0315. [PubMed] [Крест Ref]
37. Роджерс П. Когнитивная психология лотерейных азартных игр: теоретический обзор. Журнал азартных игр, 1998; 14 (2): 111-134. doi: 10.1023 / A: 1023042708217. [PubMed] [Крест Ref]
38. Ялачков Ю., Кайзер Дж., Наумер М.Ю. Функциональные нейровизуальные исследования в зависимости: мультисенсорные лекарственные стимулы и реактивность нервной кий. Нейронаука и биообслуживание, 2012; 36 (2): 825-835. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2011.12.004. [PubMed] [Крест Ref]
39. McCoy AN, Crowley JC, Haghighian G., Dean HL, Platt ML Saccade награждают сигналы в задней коре головного мозга. Нейрон. 2003;40(5):1031–1040. doi: 10.1016/S0896-6273(03)00719-0. [PubMed] [Крест Ref]
40. Pearson JM, Hayden BY, Raghavachari S., Platt ML Нейроны в ответных экспериментах с коротким коры головного мозга в динамической многоцелевой задаче выбора. Current Biology, 2009; 19 (18): 1532-1537. doi: 10.1016 / j.cub.2009.07.048. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
41. Zhou Y., Lin F.-C., Du Y.-S., Qin L.-D., Zhao Z.-M., Xu J.-R., Lei H. Нарушения серого вещества в интернет-зависимости: a морфометрия на основе воксела. Европейский журнал радиологии, 2011; 79 (1): 92-95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025. [PubMed] [Крест Ref]
42. Dong G., deVito E., Huang J., Du X. Диффузионное тензорное изображение выявляет аномалии таламуса и задней черепной коры в интернет-игровых наркоманах. Журнал психиатрических исследований, 2012; 46 (9): 1212-1216. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
43. Maldjian JA, Laurienti PJ, Kraft RA, Burdette JH Автоматизированный метод для исследования нейроанатомических и цитоархитектонических атласов на основе данных на основе данных fMRI. NeuroImage. 2003;19(3):1233–1239. doi: 10.1016/S1053-8119(03)00169-1. [PubMed] [Крест Ref]
44. Ko C.-H., Liu G.-C., Yen J.-Y., Yen C.-F., Chen C.-S., Lin W.-C. Активация головного мозга для стимулов, вызванных кией, и стремления к курению среди субъектов, сопутствующих зависимости интернет-игр и никотиновой зависимости. Журнал психиатрических исследований, 2013; 47 (4): 486-493. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2012.11.008. [PubMed] [Крест Ref]
45. Ko CH, Liu GC, Hsiao S., Yen JY, Yang MJ, Lin WC, Yen CF, Chen CS. Мозговые действия, связанные с игровым приступом онлайн-игры. Журнал психиатрических исследований, 2009; 43 (7): 739-747. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2008.09.012. [PubMed] [Крест Ref]
46. Vanderschuren LJMJ, Everitt BJ Поведенческие и нейронные механизмы компульсивного поиска наркотиков. Европейский журнал фармакологии, 2005; 526 (1-3): 77-88. doi: 10.1016 / j.ejphar.2005.09.037. [PubMed] [Крест Ref]
47. Garavan H., Pankiewicz J., Bloom A., Cho J.-K., Sperry L., Ross TJ, Salmeron BJ, Risinger R., Kelley D., Stein EA Синдром вызванной кокаином: нейроанатомическая специфичность для потребителей наркотиков и лекарственные стимулы. Американский журнал психиатрии, 2000; 157 (11): 1789-1798. doi: 10.1176 / appi.ajp.157.11.1789. [PubMed] [Крест Ref]
48. Рейман Е.М. Применение позитронно-эмиссионной томографии для изучения нормальных и патологических эмоций. Журнале клинической психиатрии, 1997; 58 (дополнение 16): 4-12. [PubMed]
49. Passamonti L., Novellino F., Cerasa A., Chiriaco C., Rocca F., Matina MS, Fera F., Quattrone A. Измененные схемы кортикально-мозжечкового во время вербальной рабочей памяти при существенном тремор. Мозг, 2011; 134 (8): 2274-2286. doi: 10.1093 / brain / awr164. [PubMed] [Крест Ref]
50. Hong S.-B., Kim J.-W., Choi E.-J., Kim H.-H., Suh J.-E., Kim C.-D., Klauser P., Whittle S., Yucel M., Pantelis C., Yi S.-H. Уменьшенная ортофронтальная толщина коры головного мозга у подростков мужского пола с интернет-зависимостью. Поведенческие и мозговые функции, 2013; 9, статья 11 doi: 10.1186 / 1744-9081-9-11. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
51. Вейс Ф. Нейробиология тяги, условная награда и рецидив. Текущее мнение в области фармакологии, 2005; 5 (1): 9-19. doi: 10.1016 / j.coph.2004.11.001. [PubMed] [Крест Ref]
52. Bonson KR, Grant SJ, Contoreggi CS, Links JM, Metcalfe J., Weyl HL, Kurian V., Ernst M., London ED. Нейронные системы и вызванная кией кокаиновая тяга. Нейропсихофармакологии. 2002;26(3):376–386. doi: 10.1016/S0893-133X(01)00371-2. [PubMed] [Крест Ref]
53. Scherf KS, Sweeney JA, Luna B. Мозговая основа изменения развития в visuospatial рабочей памяти. Журнал когнитивной нейронауки, 2006; 18 (7): 1045-1058. doi: 10.1162 / jocn.2006.18.7.1045. [PubMed] [Крест Ref]