Эффекты поведенческого вмешательства пристрастия к нейронным субстратам вызываемого кием влечения при расстройстве интернет-игр (2016)

http://dx.doi.org/10.1016/j.nicl.2016.09.004

Галерея

• Субъекты IGD показали измененную индуцированную репликой нейронную активацию в областях, связанных с вознаграждением.

• Субъекты IGD облегчали симптомы IGD после CBI.

• Субъекты IGD показали более высокую активацию островков после CBI.

• Субъекты IGD продемонстрировали более низкую инсулино-язычную связь извилины / прекунеуса после CBI.

Абстрактные

Расстройство интернет-игр (IGD) характеризуется высоким уровнем тяги к онлайн-играм и связанными с ними сигналами. Поскольку сигналы, связанные с зависимостью, могут вызывать повышенную активацию в областях мозга, участвующих в мотивации и обработке вознаграждения, и могут вызывать игровое поведение или спровоцировать рецидив, уменьшение тяги, вызванной сигналами, может быть многообещающей целью для вмешательств при IGD. В этом исследовании сравнивалась нейронная активация между 40 IGD и 19 здоровыми контрольными (HC) субъектами во время задания на реакцию на подсказки в Интернет-играх, и было обнаружено, что IGD-субъекты показали более сильную активацию во многих областях мозга, включая дорсальное полосатое тело, ствол мозга, черную субстанцию и переднюю часть мозга. поясная извилина, но более низкая активация в задней части островка. Кроме того, двадцать три субъекта IGD (группа CBI +) участвовали в групповой терапии поведенческого вмешательства (CBI), в то время как остальные 17 субъектов IGD (CBI - группа) не получали никакого вмешательства, и все субъекты IGD были сканированы в течение аналогичного времени. интервалы. Группа CBI + показала снижение тяжести IGD и тягу, вызванную сигналом, повышенную активацию в передней части островка и снижение соединения островка с язычной извилиной и предклиньем после приема CBI. Эти результаты показывают, что CBI эффективен в снижении тяги и тяжести IGD, и он может оказывать свое влияние, изменяя активацию островка и его связь с регионами, участвующими в визуальной обработке и смещении внимания.

Ключевые слова

Нарушение интернет-игр;
МРТ;
Реактивная способность;
Страстное желание;
Вмешательство

1. Введение

Нарушение интернет-игр (IGD) представляет собой серьезную проблему психического здоровья во всем мире, требующую дополнительного изучения, о чем свидетельствует его включение в раздел 3 «Диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам», издание 5th (DSM-5) в качестве темы, заслуживающей дополнительных исследований (Американская психиатрическая ассоциация, 2013 и Potenza, 2015). Тяга является отличительной чертой зависимых расстройств (Кортни и др., 2016 и Engelmann et al., 2012), включая IGD (Хан и др., 2010a и Ko et al., 2009a). Подобно наркотикам, вызывающим привыкание (например, стимуляторы), игры могут вызывать высвобождение дофамина, особенно в мезокортиколимбальных путях (Хан и др., 2007, Ким и др., 2011, Koepp и др., 1998 и Tian et al., 2014). Воздействие сигналов, связанных с играми, может повысить значимость сигналов, связанных с играми, и способствовать тяге, что, в свою очередь, может способствовать развитию IGD и усугубить его симптомы (Ko et al., 2009a и Ko et al., 2013a). Принимая во внимание полезные и мотивационные характеристики вызываемой кием тяги, было выдвинуто предположение, что она является многообещающей целью для вмешательств по поводу IGD (Донг и Потенца, 2014 и King and Delfabbro, 2014).

Задачи Cue-реактивности представляют собой действительные и надежные меры для оценки тяги (Wilson et al., 2004) и дают важную информацию о мотивационных и поощрительных дисфункциях при зависимостях (Кортни и др., 2016). В нескольких исследованиях использовались задачи «реактивная реплика» для изучения индуцированной репликой жажды в IGD, и было показано, что игровые картинки активируют области мозга, ответственные за вознаграждение и мотивационную обработку, такие как стриатум и инсула, у субъектов IGD (IGD) по сравнению со здоровыми контрольными субъектами. (HCs) (Хан и др., 2010a, Ko et al., 2009a и Ko et al., 2013b). Эти результаты в значительной степени согласуются с наблюдениями в отношении зависимости от веществ и патологических азартных игр (Engelmann et al., 2012 и Goudriaan и др., 2013) и предположить, что между IGD и другими зависимостями могут быть общие нейронные субстраты (Кусс и Гриффитс, 2012). Более того, хотя прямых данных в области ИГД по-прежнему не хватает, исследования нарушений, связанных с употреблением психоактивных веществ, связывают тягу с эффективностью вмешательств, при этом отзывчивость является сильным предиктором рецидива, даже спустя годы после завершения вмешательств (Кортни и др., 2016 и Киллен и др., 1992). Эти данные свидетельствуют о том, что улучшение индуцированной репликой тяги и изменение чувствительности нижележащих нервных субстратов может привести к многообещающим результатам лечения.

Задачи реактивности реагирования обеспечивают надежный способ исследования нейронных механизмов, с помощью которых могут действовать вмешательства; однако, насколько нам известно, только в двух исследованиях изучалось влияние вмешательств на индуцированную репликой активацию головного мозга при ИГД. В частности, одно исследование показало, что 6-недели лечения бупропионом уменьшали вызванную репликой тягу и активацию в левой верхней лобной извилине у ВГД (Хан и др., 2010a), в то время как другое исследование показало, что семейная терапия повышает сплоченность семьи и снижает вызванную игровой репликой активацию мозга во фронтальной и затылочной областяхХан и др., 2012). Тем не менее, ни одно из существующих исследований МРТ не исследовало, как интегрированное поведенческое вмешательство, конкретно направленное на тягу, действует на нейронных уровнях. В исследованиях IGD преобладают поведенческие, а не фармакологические вмешательства, хотя эта область все еще находится на стадии становления, и необходимы дополнительные доказательства (King and Delfabbro, 2014, Winkler и др., 2013, Молодой, 2011 и Молодой, 2013). Кроме того, поведенческие вмешательства, объединяющие несколько стратегий (например, внимательность, когнитивное исправление), могут снизить тягу более эффективно, чем любая из этих стратегий в одиночку (Potenza et al., 2011 и Молодой, 2011). По этой причине исследования, которые оценивают нейронные эффекты интегрированного поведенческого вмешательства, направленного на страстное влечение, необходимы в области IGD, поскольку они могут способствовать лучшему пониманию основных механизмов IGD и дать представление о возможных путях повышения эффективности лечения.

В текущем исследовании основной целью было изучение влияния поведенческого вмешательства с желанием (CBI), которое было разработано, чтобы уменьшить тягу к играм, на вызванную репликой тягу и нейронную активацию в регионах, вовлеченных в вознаграждение и мотивационную обработку. Кроме того, мы стремились исследовать функциональную связь регионов, измененных CBI, с другими регионами, чтобы исследовать нейронные сети, через которые может работать CBI. Основываясь на предыдущих результатах, мы предположили, что, по сравнению с HC, IGD будут демонстрировать более сильную активацию мозга в областях, связанных с вознаграждением (например, вентральный стриатум, дорсальный стриатум, инсула, передняя поясная извилина, задняя поясная извилина, черная субстанция), которые были вовлечены в кий-индуцированной тяге (Engelmann et al., 2012, Ясинская и др., 2014 и Мэн и др., 2014). Мы также выдвинули гипотезу о том, что CBI может оказывать свое влияние, уменьшая активацию мозга в областях, участвующих в обработке вознаграждения, и усиливая активацию мозга в областях, вовлеченных в когнитивный контроль (например, дорсолатеральную префронтальную кору) (Конова и др., 2013 и Ялачков и др., 2010).

2. материалы и методы

2.1. Этика заявление

Это исследование соответствовало Хельсинкской декларации. Все участники дали письменное информированное согласие и получили финансовую компенсацию за свое время. Протокол был одобрен Институциональным контрольным советом Государственной ключевой лаборатории когнитивной нейронауки и обучения Пекинского педагогического университета.

2.2. участники

Это исследование было частью более обширного исследования по разработке и оценке эффективного психобихевиорального вмешательства при ИГД. Участники были набраны с помощью онлайн-рекламы и из уст в уста и были отобраны с помощью онлайн-анкеты и личного полуструктурированного скрининга. В общей сложности 44 IGD и 22 HC приняли участие в задаче реагирования на метки fMRI, основываясь на их готовности и пригодности для fMRI, и все участники были правшами. Потому что 4 IGD и 3 HC были исключены из-за чрезмерного движения головы; таким образом, данные из 40 IGD и 19 HC были включены в окончательный анализ.

Участники были выбраны в соответствии с их еженедельным временем игр в Интернете и оценками по шкале интернет-зависимости Чена (CIAS; Chen et al., 2003). CIAS состоит из элементов 26 по шкале Лайкерта по 4 (диапазон: 26 – 104). Критерии включения для IGD были такими же, как в предыдущих исследованиях (Liu et al., 2016, Яо и др., 2015, Zhang et al., 2016a и Zhang et al., 2016b) и включены: 1) оценка 67 или выше по шкале интернет-зависимости Чен (CIAS) (Chen et al., 2003 и Ko et al., 2009b); 2) участие в интернет-играх более 14 часов в неделю в течение минимум одного года; и 3) сообщение об одной из самых популярных интернет-игр как об их основной сетевой активности (Cross Fire: 4, Defense of the Ancient версия 1: 11, Defense of the Ancient версия 2: 2, League of Legends: 21, World of Warcraft: 2).

Критерии включения HC: 1) оценка 60 или ниже по CIAS; и 2) никогда или время от времени (<2 часов в неделю) в интернет-играх. Ко и соавт. (2009b) предложить CIAS баллы 63 или ниже идентифицировать HC. Мы использовали более консервативный порог CIAS (60 или ниже) и ограничение по времени для еженедельных игр, чтобы гарантировать, что у HC нет IGD (Яо и др., 2015, Zhang et al., 2016a и Zhang et al., 2016b).

Участники, которые сообщили о текущем или историческом использовании нелегальных веществ и любом опыте азартных игр (включая азартные игры онлайн), были исключены, учитывая незаконность азартных игр в Китае. Дополнительные критерии исключения были оценены посредством полуструктурированного личного интервью, в соответствии с предыдущими исследованиями по IGD (Яо и др., 2015 и Zhang et al., 2016a). Критерии исключения включали: (1) любую историю самооценки психиатрических или неврологических заболеваний; и (2) текущее использование любых психотропных препаратов.

Двадцать три IGD (группа CBI +) были готовы участвовать в 6-недельном групповом CBI и были просканированы до и после CBI. Остальные 17 IGD (группа CBI) не подвергались никакому вмешательству и были сканированы дважды с такими же интервалами между сканированиями, как и в группе CBI +.

2.3. Желание поведенческого вмешательства (CBI)

Интегрированный CBI был разработан на основе поведенческих теорий вмешательства (Донг и Потенца, 2014), жажда рамки граничных условий (McCarthy и др., 2010) и удовлетворение психологических потребностей в использовании интернета (Сулер, 1999). Так как страстное желание может значительно повлиять на развитие и поддержание IGD, методы, которые помогают субъектам справиться и уменьшить тягу, могут улучшить терапевтические результаты и предотвратить рецидив (Brand и др., 2014 и Донг и Потенца, 2014). CBI проводился еженедельно с 8–9 участниками IGD в каждой группе. Темой каждого сеанса было: 1) восприятие субъективного влечения; 2) распознавание и проверка иррациональных убеждений относительно тяги; 3) обнаружение влечения и снятие отрицательных эмоций, связанных с влечением; 4) обучение тому, как справляться с тягой и изменять удовлетворение психологических потребностей участников; 5) обучение управлению временем и обучение навыкам совладания с тягой; 6) анализ, отработка и реализация навыков. Кроме того, в каждое занятие было включено обучение осознанности.

2.4. Анкетирование

Текущее состояние депрессии и тревожности оценивалось с помощью инвентаризации депрессии Бека (Beck и др., 1961) и опись тревоги Бека (Beck и др., 1988) соответственно. Было зарегистрировано употребление сигарет и алкоголя, а также тест Фагерстрома на никотиновую зависимость (Фагерстрем, 1978) и вопросы потребления алкоголя из теста на выявление нарушений, связанных с употреблением алкоголя (Буш и др., 1998) были использованы для оценки никотиновой зависимости и опасного употребления алкоголя, соответственно.

2.5. Задача cM-реактивности fMRI

Задача реактивной реплики с блочной конструкцией была принята из предыдущих исследований (Хан и др., 2010a и Хан и др., 2010b). Участников попросили пассивно просмотреть три вида видео и оценить свое желание сразу после каждого видеоклипа, используя 7-балльную визуальную аналоговую шкалу. Шесть 30-секундных игровых видеоклипов (G) представляют собой снимки экрана, отобранные с официальных веб-сайтов или игровых форумов 10 дополнительными игроками в Интернет-игры (по 2 игрока в каждой из 5 следующих популярных Интернет-игр: Cross Fire, Defense of the Ancient version 1, Defense of Ancient version 2, League of Legends, World of Warcraft), которые впоследствии не участвовали в фМРТ и исследовании вмешательства. Тип игровых клипов был индивидуализирован для основной игры IGD и случайным образом назначен HC, которые не играли в Интернет-игры.

Соответствующие видеоклипы с контрольным видео (C) были выбраны из непопулярной онлайн-игры, которая не была известна ни одному из участников исследования. Эти клипы были затемнены (как показано на Рис 1), чтобы участники не смогли распознать содержание и детали этих клипов. Мы выполнили такие манипуляции, чтобы контролировать возможные эффекты движения и цвета в игровых клипах. Кроме того, в качестве базовых использовались шесть 30-секундных изображений белого креста / черного фона (фиксация, F). Порядок клипов был фиксированным: GFC GCF CFG CGF FCG FGC. За каждым клипом следовал 4-секундный рейтинговый экран. Эта задача была представлена E-Prime 2.0 и длилась 620 с. Графическое оформление задачи показано на Рис 1.

Рис. 1.

Схематическое изображение блоков 2 задачи реагирования на вызовы интернет-игр fMRI.

Параметры рисунка

2.6. Получение изображений и предварительная обработка

Данные были получены с использованием сканера SIEMENS Trio 3.0 Тл в Центре визуализации для исследования мозга Пекинского педагогического университета. Была получена последовательность градиент-эхо-эхо-планарного изображения (EPI) (TR = 2000 мс; TE = 25 мс; угол поворота = 90 °; матрица = 64 × 64; разрешение = 3 × 3 мм.²; срезы = 41). Срезы были наклонены на 30 ° по часовой стрелке от плоскости AC-PC для получения лучших сигналов во фронтальных областях. Сагиттальное сканирование, взвешенное по T1, было получено для анатомической ссылки с данными EPI (TR = 2530 мс, TE = 3.39 мс, TI = 1100 мс, FA = 7 °, FOV = 256 × 256 мм.², размер вокселя = 1 × 1 × 1.3 мм³, срез = 144).

Данные изображения были предварительно обработаны с использованием SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8). Функциональные данные были перестроены, совмещены со структурными изображениями, сегментированы для нормализации к стандартному пространству MNI и сглажены 5-миллиметровым гауссовым ядром на полную ширину на полувысоте (FWHM). Субъекты с движением головы> 3 мм или 3 ° были исключены из дальнейшего анализа (4 IGD и 3 HC были исключены).

2.7. Поведенческий анализ данных

Поведенческие данные были проанализированы с использованием SPSS версии 20.0. Различия в базовых демографических характеристиках, характеристиках интернет-игр (баллы CIAS, длительности еженедельных игр) и вызываемая репликой тяга между IGD и HC были проанализированы с использованием независимых t-тесты. Влияние CBI на тягу, вызванную сигналом, и характеристики интернет-игр были проанализированы с использованием дисперсионного анализа (ANOVA) с повторными измерениями с группой (CBI + и CBI -) в качестве межсубъектного фактора и сеансом (базовый и второй тесты) в качестве внутрисубъектный фактор. Уровень значимости был P <0.05.

2.8. анализ данных МРТ

Данные изображений анализировали с помощью SPM8. Были выделены три регрессора: игровые и контрольные видео и рейтинги тяги. Регрессоры были сконструированы путем связывания начала этих стимулов с канонической функцией гемодинамического ответа. Шесть параметров перестройки также были включены в качестве регрессоров, не представляющих интереса. Фильтр высоких частот (128 Гц) применялся для устранения дрейфа низкочастотного сигнала. В анализе фиксированных эффектов первого уровня было построено контрастное изображение игровых> контрольных видео для изучения активации мозга, вызванной сигналом. Чтобы сравнить активацию, вызванную сигналом IGD и HC на исходном уровне, контрастные изображения были введены в анализ случайных эффектов второго уровня с использованием двух выборок. t-контрольная работа. Чтобы исследовать взаимодействие группы (CBI + и CBI -) по сеансу (базовый и второй тесты) при активации сигнала-стимула, контрастные изображения вводили в анализ случайных эффектов второго уровня с использованием гибкого факторного плана. Чтобы оценить функциональную взаимосвязь между регионами, связанными с реактивностью подсказки (игры> контрольные клипы), которая изменилась между двумя сеансами, мы провели анализ психофизиологического взаимодействия (PPI) в группах CBI + и CBI - с использованием гибкого факторного дизайна. На уровне группы был проведен анализ всего мозга для сравнения активации мозга, вызванной исходными сигналами между IGD и HC, и был скорректирован с помощью теории случайного поля Гаусса (GRFT) с уровнем вокселей. P <0.001 и на уровне кластера P <0.05, что приводит к 5% ошибкам в семье. В исследовательских целях взаимодействие от группы к сеансу при активации, вызванной сигналом, и функциональной связности было скорректировано более либеральным критерием (уровень вокселов). P <0.005 и на уровне кластера P <0.05). Результаты были визуализированы с помощью BrainNet Viewer (Xia et al., 2013) и DPABI (http://rfmri.org/dpabi).

3. Результаты

3.1. Анализ демографических характеристик и характеристик интернет-игр

Как показано в Таблица 1IGD и HC не различались по возрасту, образованию или употреблению алкоголя и сигарет. В соответствии с критериями включения, IGD получили более высокие оценки по CIAS и сообщили о более высокой тяге к игровым и контрольным клипам и фиксации по сравнению с HC. Кроме того, IGD показали более высокий уровень тревоги и депрессии.

Таблица 1.

Демографические и интернет-игровые характеристики IGD и HCs на базовом уровне.

	IGDs (n = 40)	Углеводороды (n = 19)	t/ χ² ценностное	P	Размер эффекта^a
	Среднее ± SD	Среднее ± SD	t/ χ² ценностное	P	Размер эффекта^a
Возраст, лет	21.95 ± 1.84	22.89 ± 2.23	- 1.72	0.091	- 0.47
Годы обучения	15.75 ± 1.90	16.58 ± 1.98	- 1.54	0.13	- 0.43
Оценка CIAS	79.88 ± 8.67	42.11 ± 8.27	15.86	<0.001	4.42
Продолжительность еженедельных игр, часов	27.26 ± 10.58	1.67 ± 0.58^b	15.00	<0.001	8.98
Тяга к игровым клипам	5.36 ± 1.18	2.06 ± 1.57	8.99	<0.001	2.51
Тяга к контрольным клипам	3.61 ± 1.36	1.75 ± 1.15	5.13	<0.001	1.43
Тяга к фиксации	3.75 ± 1.24	1.52 ± 0.61	9.24	<0.001	2.57
Жажда различий (игры - контроль)	1.75 ± 1.21	0.31 ± 0.59	6.14	<0.001	1.71
Оценка BAI	5.35 ± 5.82	2.00 ± 3.18	2.85	0.006	0.79
Оценка BDI	9.13 ± 5.35	2.79 ± 4.21	4.53	<0.001	1.26
Использование алкоголя	30/40	13/19	0.28	0.60	0.07
AUDIT-C оценка	3.20 ± 1.90^c	2.23 ± 1.17^d	1.70	0.10	0.56
Употребление табака	4/40	0/19	–	–	–
FTND оценка	3.25 ± 0.50^e	–	–	–	–

IGDs = субъекты, страдающие расстройством интернет-игр; HCs = здоровые контрольные субъекты; SD = стандартное отклонение; CIAS = шкала интернет-добавления Чена; AUDIT-C = вопросы об употреблении алкоголя из Теста на выявление расстройств, связанных с употреблением алкоголя; FTND = тест Фагерстрома на никотиновую зависимость; BAI = Опросник тревоги Бека; BDI = Перечень депрессии Бека.

Коэна d значение для t-тест и значение V Крамера для χ² тест.

n = 3.

n = 30.

n = 13.

n = 4.

Параметры таблицы

3.2. Влияние CBI на поведенческие показатели

Группы CBI + и CBI - были хорошо сопоставимы по возрасту, уровню образования и симптомам тревоги и депрессии на исходном уровне (Таблица 2). ANOVAs с повторными измерениями по баллам CIAS (основной эффект сеанса: F_(1,38) = 77.83, P <0.001, частичное η² = 0.67; основной эффект группы: F_(1,38) = 1.15, P = 0.29, частичное η² = 0.03; эффект взаимодействия: F_(1,38) = 22.65, P <0.001, частичное η² = 0.37), продолжительность еженедельной игры (основной эффект сеанса: F_(1,38) = 12.57, P = 0.001, частичное η² = 0.25; основной эффект группы: F_(1,38) = 5.58, P = 0.02, частичное η² = 0.13; эффект взаимодействия: F_(1,38) = 4.34, P = 0.04, частичное η² = 0.10), и тяга к игре (основной эффект сеанса: F_(1,38) = 25.77, P <0.001, частичное η² = 0.40; основной эффект группы: F_(1,38) = 4.40, P = 0.04, частичное η² = 0.10; эффект взаимодействия: F_(1,38) = 5.73, P = 0.02, частичное η² = 0.13) показали аналогичные результаты.

Таблица 2.

Демографические и игровые характеристики интернет-игр групп CBI + и CBI -.

	CBI + (n = 23)	CBI - (n = 17)	t ценностное	P	Коэна d ценностное
	Среднее ± SD	Среднее ± SD	t ценностное	P	Коэна d ценностное
Возраст	21.91 ± 1.83	22.00 ± 1.90	t (38) = - 0.15	0.89	- 0.05
Годы обучения	16.09 ± 1.86	15.29 ± 1.93	t (38) = 1.31	0.20	0.43
Оценка BAI	3.78 ± 3.61	7.63 ± 7.73	t (38) = - 1.85	0.08	- 0.60
Оценка BDI	8.83 ± 5.73	9.56 ± 5.09	t (38) = - 0.41	0.46	- 0.13
Оценка CIAS: базовый уровень	82.09 ± 8.75	76.88 ± 7.85	t (38) = 1.94	0.06	0.63
Оценка CIAS: второй тест	60.26 ± 9.83	70.35 ± 7.80	t (38) = - 3.49	0.001	- 1.13
Продолжительность еженедельных игр, часов: базовый уровень	27.20 ± 10.42	27.35 ± 11.13	t (38) = - 0.05	0.96	- 0.02
Продолжительность еженедельных игр, часы: второй тест	11.36 ± 8.07	23.24 ± 17.51	t (38) = - 2.88	0.007	- 0.93
Тяга к игровым клипам: базовый уровень	5.30 ± 1.21	5.43 ± 1.17	t (38) = - 0.33	0.74	- 0.11
Тяга к игровым клипам: второй тест	3.42 ± 1.50	4.75 ± 1.44	t (38) = - 2.82	0.008	- 0.91

CBI + = субъекты с игровым расстройством в Интернете, получившие поведенческое вмешательство с тягой; CBI - = субъекты с игровым расстройством в Интернете, которые не подвергались поведенческому вмешательству с тягой; SD = стандартное отклонение; CIAS = шкала интернет-добавления Чена; BAI = Опросник тревоги Бека; BDI = Перечень депрессии Бека.

Параметры таблицы

Как показано в Таблица 2, одиночные сравнения для сеанса показали, что группы CBI + и CBI - существенно не различались по базовым показателям CIAS, продолжительности еженедельных игр и игровой тяги, но группа CBI + по сравнению с группой CBI - показала значительное снижение этих показателей. меры при втором тесте. Более того, одиночные сравнения для группы показали, что группа CBI + показала значительное снижение баллов CIAS (t₍₂₂₎ = 9.49, P <0.001, d = 2.34), продолжительность еженедельных игр (t₍₂₂₎ = 6.88, P <0.001, d = 1.69) и тяга к играм (t₍₂₂₎ = 5.21, P <0.001, d = 1.38), но группа CBI - показала только значительное снижение показателей CIAS с меньшим размером эффекта (t₍₁₆₎ = 3.16, P <0.001, d = 0.84) во втором тесте по сравнению с исходным уровнем (Рис 3).

3.3. результаты МРТ

Во-первых, мы провели два образца t-тест между двумя подгруппами IGD (CBI + и CBI -) на исходном уровне. Поскольку не было выявлено значительных различий между группами CBI + и CBI -, мы объединили их в группу IGD для последующих исходных анализов. При сравнении активации мозга, вызванной игровым сигналом, между IGD и HC на исходном уровне с использованием двух выборок t-проверка, IGDs по сравнению с HCs показали большую активацию во множественных областях мозга, включая дорсальный стриатум (хвостат), ствол мозга, черная субстанция, передняя поясная извилина и задняя поясная извилина; более низкая активация наблюдалась в относительно задней части правого островка ( Таблица 3 и Рис 2). Мы также провели корреляционный анализ между средним бета-значением этих кластеров и различиями в интенсивности тяги к игровым и контрольным клипам и обнаружили значительную положительную связь в MTG (r = 0.34, P = 0.035).

Таблица 3.

Результаты анализа МРТ.

	Мозговой регион	Боковую	BA	Размер кластера	Координата MNI			Вершина горы t/F ценности	Размер эффекта^a
	Мозговой регион	Боковую	BA	Размер кластера	X	Y	Z	Вершина горы t/F ценности	Размер эффекта^a
Исходный уровень: IGD> HC	Ствола мозга / хвостатого	L		62	- 6	- 15	- 9	4.57	1.21
	Ствола мозга / SN	R / L		92	0	- 24	- 24	5.01	1.33
	Предклинья / PCC / ACC	R / L	7/24/31	1478	3	- 57	45	6.84	1.81
	MFG / ACC	R	9/10	104	6	51	33	4.96	1.31
	IPL / MTG	L	40	649	- 48	- 60	15	5.68	1.50
	IPL / STG	R	39/40	740	51	- 30	45	5.95	1.58
	IFG	R	9/44	188	57	9	21	5.72	1.52
	IFG	L	9/44	147	- 54	9	33	4.81	1.27
	МФГ	R	6/8/9	924	24	30	42	7.04	1.86
	MFG / SFG	L	6/8/9	855	- 24	6	63	6.97	1.85
	MTG	R	21	138	63	- 3	- 18	4.31	1.14
	Задний лепесток мозжечка	L		131	- 48	- 48	- 15	4.94	1.31
Исходный уровень: HC> IGD	Островок	R	13	50	36	- 18	21	4.94	1.31
Групповое и сессионное взаимодействие	Островок	R	13	29	42	3	- 6	14.97	0.28
PPI: R insula seed, группа и сеанс взаимодействия	Языковая извилина	L	18/30	215	- 6	- 72	3	21.95	0.40
PPI: R insula seed, группа и сеанс взаимодействия	Precuneus / язычная извилина	R	18/31	170	15	- 60	18	17.22	0.31

P_GRFT <0.05 для анализа всего мозга.

IGDs = субъекты, страдающие расстройством интернет-игр; HCs = здоровые контрольные субъекты; ИПП = психофизиологическое взаимодействие; BA = площадь Бродмана; MNI = Монреальский неврологический институт; SN = черная субстанция; PCC = задняя поясная извилина кора; ACC = передняя поясная кора; IPL = нижняя теменная долька; MTG = средняя височная извилина; STG = верхняя височная извилина; IFG = нижняя лобная извилина; MFG = средняя лобная извилина.

Коэна d значение для t-тесты и частичные η² значение для F тесты.

Параметры таблицы

Рис. 2.

Сравнение групп головного мозга между IGD и HCs при активации мозга, вызванной игровым сигналом. Карта активации 3D накладывается на надутую поверхность с помощью BrainNet Viewer, тогда как карты активации 2D накладываются на изображение T1 с использованием DPABI.

Параметры рисунка

При оценке влияния CBI на активацию мозга, индуцированную сигналом, значительное взаимодействие между группой (CBI + и CBI -) и сеансом (исходный и второй тесты) наблюдалось в относительно передней части правой островковой доли. Одногрупповые сравнения показали, что группа CBI + показала значительное усиление активации правой передней островковой доли (t₍₂₂₎ = - 2.20, P = 0.04, d = - 0.47), тогда как для группы CBI - наблюдалась обратная картина (t₍₁₆₎ = 3.01, P = 0.008, d = 1.08) (Рис 3). Кроме того, мы провели корреляционный анализ, чтобы изучить связь между изменениями интенсивности тяги к игровым клипам и изменениями в активации передней островковой доли в группе CBI +; однако значимой связи не наблюдалось (r = - 0.10, P = 0.66).

Рис. 3.

Панель A: баллы CIAS, продолжительность еженедельных игр и тяга к игровым клипам в группах и сессиях. Панель B: активация, вызванная интернет-играми, в правой передней островке у разных групп и сессий. Панель C: Функциональная связь (игра по сравнению с контрольными клипами) между правым передним островком и левой язычной извилиной (справа) и правым предклиньем / язычной извилиной (слева) между группами и сессиями. CIAS = шкала интернет-добавления Чена; R = право; L = слева.

Параметры рисунка

Мы также провели анализ PPI с правой островковой частью в качестве зародышевой области (идентифицированной в предыдущем анализе), чтобы оценить ее функциональную связь с другими областями мозга, которые были идентифицированы в отличие от игровых клипов по сравнению с контрольными. Мы обнаружили существенное взаимодействие между группой и сеансом, затрагивающее двустороннюю язычную извилину и правое предклинье. Одногрупповые сравнения показали, что группа CBI + показала умершую функциональную связность правой островковой доли и этих двух кластеров (t₍₂₂₎ = 3.89, P = 0.001, d = 0.66, а t₍₂₂₎ = 3.05, P = 0.006, d = 0.57), тогда как группа CBI - показала противоположную картину (t₍₁₆₎ = - 3.24, P = 0.005, d = - 0.90, а t₍₁₆₎ = - 2.83, P = 0.01, d = - 0.87) (Таблица 2 и Рис 3).

4. обсуждение

Насколько нам известно, это исследование является первой оценкой влияния CBI на активацию мозга при IGD, вызванную игровыми сигналами. Мы обнаружили, что по сравнению с HCs IGD обычно демонстрируют более высокую активацию мозга, вызванную игровыми сигналами, во многих областях мозга, включая области, связанные с вознаграждением, за исключением более низкой активации в задней части островка. Кроме того, группа CBI + показала значительно увеличенную активацию в правой передней части островка после завершения CBI, тогда как группа CBI - показала противоположную картину. Более того, группа CBI + по сравнению с группой CBI - показала снижение функциональной связи между правым передним островком и двусторонней язычной извилиной и правым предклиньем. Эти результаты предполагают, что CBI может оказывать свое влияние за счет изменения активности передней островковой части и ее связи с областями мозга, ранее участвовавшими в визуальной обработке и пространственном внимании.

В соответствии с нашей гипотезой, IGD в этом исследовании демонстрировали более сильную жажду, вызванную игровым сигналом, и активацию мозга в критических областях, расположенных в мезокортико-колимбальном (например, передняя поясная извилина) и нигростриатальном (например, каудат, черная субстанция) пути по сравнению с HCs. Мезокортиколимбические и нигростриатальные пути являются двумя основными источниками дофаминергического высвобождения и способствуют усилению эффектов сигналов, связанных с зависимостью (Ясинская и др., 2014, Кооб и Волков, 2010 и Робинсон и Берридж, 1993). Кроме того, IGD показали большую активацию теменной коры (например, прекунеус), которая была вовлечена в смещение внимания и восстановление эпизодической памяти (Cavanna и Trimble, 2006). Вместе эти результаты в значительной степени повторяют результаты предыдущих исследований в IGD (Хан и др., 2010a, Ko et al., 2009a и Liu et al., 2016) и другие зависимости (Engelmann et al., 2012, Goudriaan и др., 2013 и Ясинская и др., 2014) и предполагают, что IGD могут быть гиперчувствительными к сигналам, связанным с играми, которые могут вызывать большую нервную активацию в областях мозга, вовлеченных в вознаграждение и внимание.

В соответствии с нашей первоначальной гипотезой, IGD показали гипоактивацию правой задней инсулы по сравнению с HC., Тем не менее, этот вывод во многом совпадает с результатами предыдущих исследований IGD, использующих игровые скриншоты в качестве подсказок, связанных с игрой, и общие снимки экрана в Интернете, не связанные с играми (например, скриншот онлайн-чата), в качестве контрольных подсказок (Liu et al., 2016). Это открытие также согласуется с данными метаанализа активации мозга при ожирении (Brooks и др., 2013). Кроме того, у курильщиков отмечалась негативная связь между самообращением о жажде и толщиной коры правого островка (Моралес и др., 2014). Однако существуют, казалось бы, противоречивые данные, которые указывают на то, что индуцированная кием активация в инсулах сильнее у зависимых лиц по сравнению с HC (Ko et al., 2009a и Luijten et al., 2011). Смешанные результаты могут касаться различий в методологии (например, различные контрольные стимулы) или различий в статусе изучаемых лиц (например, в отношении обращения за лечением). Кроме того, поскольку островок является мультимодальной структурой, в которой передняя часть может быть в основном вовлечена в обнаружение значимости и когнитивный контроль, тогда как задняя часть может быть преимущественно вовлечена в интероцептивную и экстереорецептивную обработку и интеграцию информации из обоих процессов (Cauda et al., 2011, Паулюс и Стюарт, 2014 и Zhang et al., 2016b), различия в результатах исследований могут относиться к участкам островка. Гипоактивация заднего инсула, обнаруженная в настоящем исследовании, может отражать повышенную чувствительность к сытости, просто наблюдая за игровыми клипами (а не играющими в игры) в IGD.

Что касается эффектов CBI, группа CBI + по сравнению с группой CBI - показала усиленную нервную активацию в правой передней островковой доле и снижение инсулярной связи с двусторонней язычной извилиной и правым предклиньем после приема CBI. Так как поведенческие вмешательства (например, медитация на осознанность, также критический компонент CBI), как было обнаружено, увеличивают объемную интенсивность серого вещества правой передней инсулы (Хельцель и др., 2008) и улучшить показатели когнитивного контроля (Тан и др., 2015), возможно, что CBI может оказывать свое влияние, воздействуя на активность передней инсулы, чтобы усилить когнитивный контроль с помощью нисходящего механизма. Кроме того, язычная извилина и прелюдия вносят важный вклад в визуальную и внимательную обработку (Cavanna и Trimble, 2006 и Hopfinger и др., 2000) и было обнаружено, что они активируются визуальными сигналами, связанными с зависимостью (Hanlon и др., 2014). Снижение взаимодействия между правым передним островком и этими областями может быть связано с обнаружением умершего выступа и атрибуцией зрительных стимулов (Naqvi et al., 2014 и Паулюс и Стюарт, 2014), хотя эта возможность требует непосредственного расследования. Эти данные свидетельствуют о том, что CBI может оказывать свое влияние на снижение тяги, вызванной игровым сигналом, не только путем изменения набора определенных областей мозга, но также путем уменьшения связности внутри определенных нервных цепей.

Наше исследование показало, что CBI эффективно уменьшал вызванную репликой тягу и тяжесть IGD на поведенческом уровне. На нейронном уровне, однако, он не нормализует аномальную индуцированную сигналом активацию мозга, выявленную из базового сравнения, а скорее направлен на другую область (передний инсулин), которая не демонстрирует различий на исходном уровне в IGDs и HCs, предполагая, что CBI может в основном модулированные участки мозга, вовлеченные в относительно более высоко упорядоченную когнитивную функцию, вместо непосредственного изменения тех, кто участвует в подкреплении. Хотя наши предположения и предположения предполагают, что островок (и, возможно, как его передняя, так и задняя части) может представлять собой критическую цель для вмешательства, а нацеливание на разные части островка может привести к различным терапевтическим эффектам. Тем не менее, может быть удивительно, что CBI не показал значительных эффектов в других критических областях системы вознаграждения (например, вентральном стриатуме), и мы предлагаем, чтобы будущие вмешательства сочетали CBI и фармакологические вмешательства (Potenza et al., 2011) неинвазивные процедуры, такие как транскраниальная магнитная стимуляция (Хаяси и др., 2013), или инвазивные процедуры, такие как глубокая стимуляция мозга (Луиджес и др., 2012) которые непосредственно манипулируют вентральным полосатым телом или другими областями, которые могут быть вовлечены в реакцию с репликой, могут быть изучены для достижения оптимальных результатов.

Результаты настоящего исследования в значительной степени соответствуют теоретическим моделям (Brand и др., 2014, Донг и Потенца, 2014 и Ko et al., 2014) которые предлагают центральную роль для тяги к играм или связанным с ними сигналам в поддержании и восстановлении после IGD, а также областей мозга, вовлеченных в обработку вознаграждений (например, стриатум, PCC), исполнительный контроль (например, DLPFC) или в обоих процессах (например, , insula, ACC) взаимодействуют друг с другом, а также с сенсорной корой, способствующей тяге к играм в IGD (Brand и др., 2014, Донг и Потенца, 2014 и Мэн и др., 2014), параллельно с данными о других типах зависимости или гипотетически связанных состояниях (например, ожирение) (Brooks и др., 2013, Engelmann et al., 2012, Hanlon и др., 2014 и Ясинская и др., 2014). Кроме того, эти результаты предполагают, что островок и его функциональная связь с зрительными и теменными кортикальными слоями вносят важный вклад в тягу, вызванную игровым сигналом, и могут служить потенциальной целью вмешательства, что согласуется с терапевтическими теориями о том, что психологические вмешательства могут улучшить нисходящий контроль над дном процессы, которые способствуют тяге (Конова и др., 2013 и Potenza et al., 2011). Следует отметить, что наши результаты не могут быть ограничены ИГД и могут обобщить на другие типы поведенческих зависимостей, таких как проблемное использование порнографии в Интернете, так как эти конструкции могут разделять сходные поведенческие и нейронные механизмы, относящиеся к метке-индуцированной жажде (Brand и др., 2016). В будущих исследованиях можно было бы непосредственно выяснить, может ли вмешательство, изменяющее активность инсула, уменьшить вызванную репликой тягу к IGD и, возможно, другие поведенческие зависимости.

Наши результаты следует рассматривать в свете некоторых ограничений. Во-первых, группы CBI + и CBI - не были распределены случайным образом, а были основаны на желании IGD участвовать в CBI, а группа CBI - не участвовала в альтернативной деятельности. По этой причине мы не можем исключить возможные мешающие факторы, такие как готовность принять вмешательство или эффекты разного объема работы в группах, и текущие результаты должны быть подтверждены в исследованиях, в которых используются рандомизированные плацебо-контролируемые испытания. Во-вторых, различное знакомство с игровыми и контрольными роликами может влиять на нейронную активность участников по отношению к различным типам стимулов, особенно для IGD. В будущих исследованиях стимулы, связанные с игрой, могут быть разделены на категории с высоким и низким уровнем тяги для решения этой проблемы. В-третьих, интервал (4 с) между игровыми и контрольными клипами относительно короткий. Хотя существуют исследования с аналогичными или более короткими интервалами при изучении IGD (Хан и др., 2010a, Ko et al., 2009a, Liu et al., 2016 и Sun и др., 2012), и блоки фиксации 6, использованные в этом исследовании, можно рассматривать как интервалы 30-секунда, будущие исследования рекомендуются с использованием интервалов с большей продолжительностью, чтобы минимизировать возможное загрязнение между условиями. Наконец, настоящее исследование оценивает только непосредственные эффекты CBI. Учитывая высокую частоту рецидивов в IGD, долгосрочные последствия вмешательств должны быть изучены и могут предоставить важную информацию в отношении оптимизации эффективности вмешательств (King and Delfabbro, 2014).

Таким образом, это исследование дает новое понимание нейронных эффектов CBI на индуцированную кию тягу при IGD. Эти результаты свидетельствуют о том, что IGD демонстрировали аберрантную активацию, вызванную игровым сигналом, в областях мозга, участвующих в обработке вознаграждений и когнитивных функциях более высокого порядка, а CBI может оказывать свое влияние путем усиления когнитивного контроля и уменьшения значимости связанных с играми сигналов посредством изменения активность передней части островка и его функциональная связь с областью мозга, участвующей в визуальной обработке. Такие результаты улучшают наше понимание основных механизмов CBI и могут помочь уточнить вмешательства для IGD.

Конфликт интересов

JTZ, YWY, CCX, JL, LL, LJW, BL, SSM и XYF заявляют, что у них нет конфликта интересов.

MNP консультировал и консультировал Lundbeck, Ironwood, Shire, INSYS, River Mend Health, Opiant / Lakelight Therapeutics, Jazz Pharmaceuticals и Pfizer; получил научную поддержку от Национальные институты здоровья, Казино Mohegan Sun, Национальный центр ответственных игркачества Pfizer фармацевтические препараты; оказывает клиническую помощь в рамках программы услуг по решению проблем азартных игр Департамента психического здоровья и наркологии штата Коннектикут; провел проверки грантов для национальных институтов здравоохранения и других учреждений; дал академические лекции в больших турах, событиях CME и других клинических или научных местах.

Роль источника финансирования

Это исследование было поддержано Национальный фонд естественных наук Китая (№ 31170990 и нет. 81100992), МЧС (Министерство образования Китая) Проект гуманитарных и социальных наук (№15YJA190010), а также расширение Фонды фундаментальных исследований для центральных университетов Китая (№2015KJJCA13). Участие MNP поддержали Национальные институты здоровья (R01 DA035058, P50 DA09241) Национальный центр наркомании и наркомании, и Национальный центр ответственных игр, Взгляды в рукописи отражают взгляды авторов и не обязательно взгляды финансирующих агентств.

Эффекты тягостного поведенческого вмешательства на нейронные субстраты вызванной кией тяги в расстройстве интернет-игр (2016)

Галерея

Абстрактные

Ключевые слова

1. Введение

2. материалы и методы

2.1. Этика заявление

2.2. участники

2.3. Желание поведенческого вмешательства (CBI)

2.4. Анкетирование

2.5. Задача cM-реактивности fMRI

2.6. Получение изображений и предварительная обработка

2.7. Поведенческий анализ данных

2.8. анализ данных МРТ

3. Результаты

3.1. Анализ демографических характеристик и характеристик интернет-игр

3.2. Влияние CBI на поведенческие показатели

3.3. результаты МРТ

4. обсуждение

Конфликт интересов

Роль источника финансирования

Рекомендации

Полезное