Частотно-зависимые изменения амплитуды низкочастотных колебаний при игровом беспорядке в интернете (2015)

Фронт-психол. 2015; 6: 1471.

Опубликован онлайн 2015 Sep 28. DOI: 10.3389 / fpsyg.2015.01471

PMCID: PMC4585012

Сяо Лин,^1,² Xize Jia,^3,⁴ Ю-Фэн Занг,^3,⁴ и Guangheng Dong^1,^5,^*

Информация об авторе ► Примечания к статьям ► Информация об авторских правах и лицензии ►

Абстрактные

Исследования нейровизуализации показали, что у субъектов с нарушениями интернет-игр (IGD) нарушается функциональная деятельность мозга, связанная с заданиями. Тем не менее, мало что известно об изменениях спонтанной мозговой деятельности в их отношении. Недавние исследования показали, что мозговая деятельность в разных частотных диапазонах порождается различной нервной деятельностью и имеет разные физиологические и психологические функции. Таким образом, в этом исследовании мы решили исследовать спонтанную активность мозга у пациентов с ИГЗ путем измерения дробной амплитуды низкочастотных колебаний (fALFF), чтобы исследовать характерные для полосы изменения FALFF в состоянии покоя. Мы разделили частотный диапазон на пять полос на основе литературы.

По сравнению со здоровыми контролями в группе IGD наблюдалось снижение значений fALFF в задней доле мозжечка и увеличение значений fALFF в верхней височной извилине. Значительные взаимодействия между полосами частот и группами были обнаружены в мозжечке, передней поясной извилине, язычной извилине, средней височной извилине и средней лобной извилине. Эти области мозга оказались связанными с исполнительной функцией и принятием решений. Эти результаты выявили измененную спонтанную мозговую активность IGD, которая способствовала пониманию основной патофизиологии IGD.

Ключевые слова: игровой беспорядок в интернете, функциональная магнитно-резонансная томография в состоянии покоя, амплитуда низкочастотных колебаний

Перейти к:

Введение

Расстройство интернет-зависимости (IAD) было определено как неспособность человека контролировать чрезмерное использование Интернета, даже перед лицом негативных последствий для аспектов психологического функционирования (Молодой, 1998; Фицпатрик, 2008; Tao et al., 2008; Flisher, 2010). Он был предложен как «поведенческая зависимость» в зависимости от его негативного воздействия на социальное психическое здоровье (Кусс и Гриффитс, 2012). Тем не менее, о механизме IAD известно немного, и единообразное определение IAD не было сформировано, и в Руководство по диагностике и статистике 4 (DSM-4) не было включено это расстройство поведения (Блок, 2008). Наряду с быстрым распространением IAD, DSM-5 разработан для расстройств интернет-игр (IGD) на основе определения расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ и зависимостей (Фрэнсис и Видигер, 2012; Американская психиатрическая ассоциация, 2013; Петри и О'Брайен, 2013; Петри и др., 2014).

Есть много разных типов IAD из-за разнообразных функций Интернета. В общем, IAD состоит из трех подтипов: IGD, интернет-порнографией и электронной рассылки (Блок, 2007). Принимая во внимание определение зависимости, все эти категории IAD имеют четыре определяющих характеристики: чрезмерное использование, абстиненция, терпимость и негативные последствия (Борода и Вольф, 2001; Блок, 2008; Tao et al., 2010). Как наиболее распространенная форма IAD (Dong et al., 2012a), IGD может иметь определенные нейропсихологические характеристики с другими поведенческими зависимостями, такими как патологическая азартная игра (Гриффитс, 2005; Grant et al., 2010; Dong et al., 2012b; Хан и др., 2012; Донг и Потенца, 2014).

Многочисленные исследования изображений изучали характеристики IGD, используя различные задачи (Fowler и др., 2007; Dong et al., 2011a, 2012b; Хан и др., 2011a; Сюй, 2013), но трудно сравнивать данные, полученные из разных экспериментальных парадигм, и делать клинически полезные выводы из разных когнитивных задач (Zang et al., 2007a). Исследования МРТ в состоянии покоя выявили некоторые аномалии активации мозга при ИГД (подробное описание см. В обзоре Вайнштейн и Лежой (2015), IGD субъекты имеют более высокую импульсивность, которая является типичным симптомом наркомании; Этот симптом связан с уменьшением активации извилистой извилины, что включает в себя когнитивный контроль (Dong et al., 2012a). Исследование МРТ также показало усиление региональной однородности (ReHo) в стволе мозга, нижней теменной доле, левом заднем мозжечке и левой средней лобной извилине, которые связаны с сенсорно-моторной координацией, что может иметь отношение к движению пальцев в играх в Интернете (Донг и др., 2012c).

МРТ в состоянии покоя была разработана как новый метод со времени исследования Бисвала (Biswal и др., 1995). Сначала они сообщили о высокосинхронных спонтанных низкочастотных (0.01 – 0.08 Гц) колебаниях BOLD-сигнала между моторными кортикальными слоями, заключив, что амплитуда низкочастотных флуктуаций (ALFF) является нейрофизиологическим показателем (Biswal и др., 1995). На основе ALFF, Zang et al. (2007b) продвинул еще один инструмент для изображения локальной мозговой активности - дробную амплитуду низкочастотных колебаний (fALFF), который может обнаруживать региональную интенсивность спонтанных колебаний в BOLD-сигнале (Zou et al., 2008; Zuo и др., 2010). Недавно FALFF широко использовался в исследованиях пациентов с психическими расстройствами, таких как депрессия (Guo et al., 2013), шизофрения (Bluhm et al., 2007), Синдром дефицита внимания и гиперактивности (Zang et al., 2007b), IGD (Yuan et al., 2013), и так далее. До сих пор неясно, связаны ли аномалии активности мозга с ИГД с конкретными частотными диапазонами. Важно обнаружить спонтанные колебания головного мозга на определенной частоте больше, чем в широкой полосе частот. В мозге много разнообразных колебаний, частоты которых варьируются от очень медленных колебаний с периодами в десятки секунд до очень быстрых колебаний с частотами, превышающими 1000 Гц (Баллок, 1997). Бузаки и Драгун (2004) предложил «класс колебаний», который содержит полосы частот 10, простирающиеся от 0.02 до 600 Гц (Пенттонен и Бузаки, 2003). А также Zuo et al. (2010) исследовал FALFF в четырех частотных диапазонах и обнаружил, что колебания связаны со специфическими нервными процессами (Бузаки и Драгун, 2004; Князев, 2007). Они обнаружили, что амплитуды колебаний (0.01 – 0.027 Гц) на низких частотах были наиболее устойчивыми в корковых структурах, а высокие частоты были наиболее устойчивыми в подкорковых структурах, таких как базальные ганглии. Исследования показали, что у пациентов с шизофренией были специфические отклонения амплитуд колебаний в полосе частот медленного 4 (Yu et al., 2014). Хан и соавт. (2011b) Также доказано, что нарушения функции головного мозга у пациентов с амнестическими легкими когнитивными нарушениями выявили разные паттерны активации в разных частотных диапазонах.

В настоящем исследовании мы собрали значения fALFF частоты в 0 – 0.25, включая шесть частотных диапазонов 0 – 0.01 Гц, 0.01 – 0.027 Гц, 0.027 – 0.073 Гц, 0.073 – 0.198 Гц и 0.198 – 0.25 Гц в IGD, согласно «классам колебаний» Бузаки. Мы попытались сравнить значение fALFF между IGD и HC в разных диапазонах и решить две проблемы: во-первых, показывают ли субъекты IGD аномальные амплитуды fALFF при сравнении со здоровыми контролями; во-вторых, связаны ли аномалии IGD с конкретными полосами частот.

Перейти к:

Материалы и методы

Выбор участника

Эксперимент соответствует Этическому кодексу Всемирной медицинской ассоциации (Хельсинкская декларация) и одобрен Комитетом по расследованию человеческих преступлений Чжэцзянского педагогического университета. Пятьдесят два студента университета были набраны с помощью рекламы [26 IGD, 26 Healthy Controls (HC)]. Все они были правшами. Группы IGD и HC существенно не различались по возрасту (IGD: N = 26, 22.2 ± 3.13 лет; HC: N = 26, 22.28 ± 2.54 лет; t(50) = 0.1, p = 0.9). Из-за более высоких показателей IGD среди мужчин были включены только мужчины. Участники должны были подписать информированное согласие, и все участники прошли структурированные психиатрические интервью (MINI) (Lecrubier et al., 1997) в исполнении опытного психиатра с длительностью приема приблизительно 15 мин. Все участники были свободны от психических расстройств Оси I, перечисленных в MINI. Все участники не соответствовали критериям DSM-4 в отношении злоупотребления наркотиками или зависимостей, включая алкоголь, хотя все участники IGD и HC сообщили о потреблении алкоголя в течение своей жизни. Всем участникам было приказано не употреблять никаких веществ, включая кофе, чай, в день сканирования. Ни один из участников не сообщил о повреждениях мозга или предыдущем опыте употребления запрещенных наркотиков (например, кокаина, марихуаны).

Диагноз IGD был определен на основе баллов 50 или выше по онлайн-тесту интернет-зависимости Юнга (Молодой, 1998). Поскольку это особая поведенческая зависимость, операционные определения и диагностические стандарты IGD все еще несовместимы. В настоящем исследовании группа IGD состояла из людей, которые соответствовали общим критериям IAD (набрали более 50 баллов по IAT) и сообщили, что «большую часть своего времени в сети проводят за онлайн-играми (> 80%)» (Blaszczynski, 2008; Weng et al., 2013). Оценка IAT в группе IGD (72 ± 11.7) была намного выше, чем у здоровых контрольных [29 ± 10.4), t(50) = 14, p = 0.000].

Сбор данных

После обычного сканирования в локализаторе были получены взвешенные по T1 изображения с испорченной последовательностью возврата градиента [TR = 240 мс; время эха (TE) = 2.46 мс; угол переворачивания (FA) = 90 °; поле зрения (FOV) = 220 ~ 220 мм²; матрица данных = 256 ~ 256]. Затем были получены функциональные изображения в состоянии покоя с использованием последовательности эхопланарного изображения (TR = 2000 мс; TE = 30 мс; FA = 90 °; FOV = 220 ~ 220 мм²; матрица данных = 64 ~ 64) с осевыми срезами 33 (толщина среза = 3 мм и зазор среза = 1 мм, общий объем = 210) за один проход 7 мин. Испытуемые должны были оставаться неподвижными и не думать ни о чем систематически во время сканирования. В конце сбора данных все субъекты подтвердили, что они не спали в течение всего периода сканирования.

Предварительная обработка данных и расчет FALFF

Вся функциональная обработка изображений была выполнена с помощью Помощника по обработке данных для МРТ в состоянии покоя [DPARSF (Ян и Занг, 2010)^¹] программного обеспечения. Для каждого участника первые моменты времени 10 были исключены из дальнейшего анализа, чтобы избежать переходных изменений сигнала до того, как намагниченность достигнет устойчивого состояния, и позволить субъектам привыкнуть к среде сканирования fMRI. Оставшиеся объемы мозга 200 были скорректированы с учетом времени среза и выровнены для коррекции движения головы. Были включены только участники с движением головы меньше 1.5 мм в направлении x, y или z и меньшим, чем 2 вращения вокруг каждой оси. Предметы 26 HC и 26 IGD были действительны в настоящем исследовании. Затем все перестроенные изображения были пространственно нормализованы, а затем преобразованы в изотропные воксели 3 мм и пространственно сглажены (полная ширина на половине максимума = 6 мм), и линейный тренд был удален. После предварительной обработки fALFF рассчитывали с использованием DPARSF. Вкратце, для данного вокселя временной ряд сначала был преобразован в частотную область с использованием «быстрого преобразования Фурье». Был вычислен квадратный корень спектра мощности, а затем усреднен по заранее определенному частотному интервалу. Этот усредненный квадратный корень был назван fALFF в данном вокселе предопределенных полос частот (Zang et al., 2007a). Мы разделили полный частотный диапазон (0 – 0.25 Гц) на пять поддиапазонов: медленный 6 (0 – 0.01 Гц), медленный 5 (0.01 – 0.027 Гц), медленный 4 (0.027 – 0.073 Гц), медленный 3 (0.073 – 0.198 Гц) и медленный 2 (0.198 – 0.25 Гц) (35, 46, 30) и вычисленные значения fALFF для каждой полосы частот.

Статистический анализ

Двухсторонний (групповой и частотный диапазон) дисперсионный анализ с повторными измерениями (ANOVA) был выполнен на основе вокселей с группой (IGD и HC) в качестве промежуточного фактора и диапазона частот (slow-2, slow-3, slow-4, slow-5, slow-6) в качестве повторных измерений. Мы также рассчитали корреляционный анализ на основе ROI, следя за значительным основным эффектом и взаимодействием между серьезностью IGD и значениями fALFF, и мы выбрали значения fALFF из определенных полос.

Перейти к:

Итоги

Основные эффекты от двухстороннего повторного измерения ANOVA были показаны в фигура Figure11, таблицы Tables11 и 22, Мы использовали коррекцию Alphasim для множественных сравнений в данных визуализации. Исправленный p <0.05 соответствует сочетанию неисправленных p <0.05 и размер кластера> 248 мм³). Корреляционный анализ на основе ROI проводился между значениями fALFF и тяжестью IGD (баллы IAT). Мозжечок показал значительную отрицательную корреляцию с тяжестью ИГД (медленно 4: r = -0.487, p = 0.000; Замедленное 5: r = -0.485, p = 0.000; увидеть фигура Figure2C2C). Координата ROI определялась пиком активации выжившего кластера. Радиус ROI составляет 4 мм, и сделан программным обеспечением REST^².

Рисунок 1

(A) Основной эффект для группы по амплитуде низкочастотных колебаний (ALFF). Области мозга, в которых дробная амплитуда низкочастотных флуктуаций (fALFF) различна между расстройством интернет-игр (IGD) и здоровым контролем. Предметы IGD ...

Таблица 1

Области мозга с основным эффектом группы.

Таблица 2

Области мозга с эффектом взаимодействия между группой и частотой.

Рисунок 2

Значения ALFF в верхней височной извилине и мозжечке. Красный и синий прямоугольник представляют IGD субъектов и здоровых контролей, соответственно. Полная полоса частот (0 – 0.25 Гц) была разделена на пять полос. Они были показаны в (А, В) ...

Значительные взаимодействия между полосой частот и группой наблюдались в мозжечке, передней поясной извилине, язычной извилине, средней височной извилине и средней лобной извилине. Средняя лобная извилина показала увеличенные значения амплитуды, а средняя височная извилина показала уменьшенные значения амплитуды в IGD. Кроме того, анализ на основе ROI показал динамическое изменение fALFF в мозжечке и язычной извилине наряду с частотной адаптацией (см. фигура Figure33). При IGD мозжечок показал снижение значений амплитуды в области более высоких частот (slow-2, slow-3, slow-4) и увеличение значений амплитуды в области более низких частот (slow-6, см. фигура Figure3A3A). И наоборот, язычная извилина показала увеличенные значения амплитуды в области более высоких частот (slow-2, slow-3) и уменьшенные значения амплитуды в области более низких частот (slow-6, см. фигура Figure3B3B). Эти две области имели общую точку перехода в медленной полосе 5 для изменения амплитуды.

Рисунок 3

Обратный рисунок в мозжечке и язычной извилине в разных полосах при ИГД. Красный и синий прямоугольник представляют IGD субъектов и здоровых контролей, соответственно. Полная полоса частот (0 – 0.25 Гц) была разделена на пять полос. Они были показаны ...

Перейти к:

Обсуждение

В настоящем исследовании была исследована аномальная спонтанная активность мозга при ИГД с ЛПВП на разных частотных диапазонах. Эффект основной группы показал, что IGD демонстрирует более низкие значения fALFF в верхней височной извилине и более высокие значения fALFF в мозжечке. Мы представили BOLD амплитуды флуктуаций во всех частотных диапазонах (0 – 0.25 Гц) и обнаружили обратный характер изменений в области частот в мозжечке и язычной извилине в IGD. Эти результаты дают полное представление о результатах анализа FALFF в частотной области и подчеркивают важность выбора конкретной частоты для выявления психических расстройств, связанных с аномалиями.

Различные FALFF в Cortical между IGD и HC (основной эффект группы)

В предыдущих публикациях считалось, что сигнал медленного 2 отражает дрейф очень низкой частоты, а медленный 6 отражает физиологические шумы высокой частоты (Zang et al., 2007a; Сюй, 2013). Анализ основного эффекта группы был сосредоточен на спонтанной нейронной активности в определенных частотных диапазонах (slow-4 и slow-5) в IGD. Основной эффект группы показал, что IGD показал более низкие значения fALFF при медленном 4 и медленном 5 в мозжечке. В настоящем исследовании была обнаружена отрицательная корреляция между значениями fALFF в мозжечке и тяжестью IGD. Мозжечок обычно классифицируется как моторная структура, функция которой не ограничивается координацией движений или равновесием, а также играет важную роль в высших когнитивных процессах (Де Зеув и др., 2011; Stoodley et al., 2012). Данные анатомических, физиологических и функциональных исследований изображений показали, что у людей с поражениями мозжечка был обнаружен дефицит когнитивных исполнительных функций и рабочей памяти (Raymond и др., 1996; Де Смет и др., 2013). Он получает данные от сенсорных систем и других областей мозга и интегрирует эти данные для регулировки двигательной активности (Дойон и др., 2003; Ито, 2006; Yuan et al., 2011). Потенциальная роль мозжечка в зависимости была рассмотрена в недавней работе, в которой предлагается, что мозжечок является потенциальным центром регулирования, на который влияет зависимость (Moulton и др., 2013). Литература продемонстрировала, что IGD субъекты связаны с ReHo выше нормы (Liu et al., 2010; Донг и др., 2012c) и функциональная связь (Ding и др., 2013над мозжечком В настоящем исследовании наблюдалась отрицательная корреляция между значениями fALFF в мозжечке и тяжестью IGD (см. фигура Figure2C2C), что также подтверждает, что аномальная спонтанная активность нейронов в мозжечке связана с неподходящим поведением IGD.

Значения fALFF были выше в верхней височной извилине при IGD. Предыдущее исследование показало, что IGD, по сравнению с HC, показал снижение функциональной связности во временной области (Ding и др., 2013). Наше предыдущее исследование показало снижение ReHo в нижней височной извилине, и мы предполагаем, что это может быть результатом большой продолжительности игры (Донг и др., 2012c). Текущие результаты частично несовместимы с предыдущими исследованиями, поэтому мы выдвигаем гипотезу о том, что увеличение fALFF в верхней височной извилине может отражать более высокий уровень мозговой активности, коррелирующий с гибкостью движения в IGD, но функция этой области требует дальнейшего изучения.

Частотно-зависимые изменения амплитуды в IGD

Эффекты взаимодействия между группами и полосами частот наблюдались в мозжечке, передней поясной извилине, язычной извилине, средней височной извилине и средней лобной извилине.

Более высокие значения FALFF в средней лобной извилине в IGD

В настоящем исследовании участники IGD показали более высокие значения fALFF в левой средней лобной извилине в разных полосах. Средняя лобная извилина играет важную роль в координации различных систем, таких как обучение и память, которые тесно связаны с умственными операциями (Кардинал, 2006). В предыдущем исследовании мы пришли к выводу, что пациенты с IGD демонстрируют улучшенную синхронизацию в областях мозга, связанных с сенсорно-моторной координацией (Ван Роой и др., 2011) - для игры в онлайн-режиме игрокам необходимо интегрировать несколько систем, включая сенсорную систему, управление двигателем, координату двигателя и систему обработки информации (Ито, 2006). Текущие результаты также подтверждают это предположение. Этот результат также согласуется с исследованием Лю (Liu et al., 2010), который обнаружил, что субъекты с ИГД показали значительное увеличение значений ReHo в левой средней лобной извилине. Таким образом, мы приходим к выводу, что участники IGD показали более высокие значения fALFF в левой средней лобной извилине, что может быть связано с улучшенной сенсорно-моторной способностью координат.

Нарушение в передней поясной извилине Gyrus в IGD

Мы обнаружили более низкий FALFF в передней поясной извилине Gyrus при медленном 6. Передняя часть поясной извилины участвует в подавлении, контроле и мониторинге конфликта (Paus, 2001; Goldstein et al., 2007) и аномалии были упомянуты в предыдущих исследованиях IGD (Liu et al., 2010; Moulton и др., 2013). Как упоминалось во введении, более низкие значения fALFF могут относиться к уменьшенной координирующей способности нейронной активности на больших расстояниях. Это предположение подтверждается исследованиями в этой области: с подходом функциональной связности. Hong et al. (2013) сообщили о снижении функциональной связи между ACC и PFC в IAD. Цзян и соавт. (2011) предположили, что более низкие активности в ACC могут отражать аномальное снижение спонтанной активности нейронов в этой области и функциональный дефицит. Другие исследования, связанные с заданием, подтвердили, что IGD всегда сопровождается когнитивными дисфункциями, такими как дефицит когнитивных функций (Dong et al., 2010, 2011b). Таким образом, мы полагаем, что нарушение в ACC связано с когнитивными дисфункциями IGD.

Реверсивный паттерн в мозжечке и язычной извилине у разных групп в IGD

Важно отметить, что аномалии спонтанной нейронной активности в IGD зависят от определенных частотных диапазонов, особенно в мозжечке и язычной извилине. По сравнению с HC, IGD показал пониженную амплитуду в полосах низких частот (медленный 4, медленный 5, медленный 6) и увеличенную амплитуду в высокочастотных диапазонах (медленный 2, медленный 3) в язычной извилине. Напротив, IGD показал увеличенную амплитуду в нижних частотных полосах (slow-6) и уменьшенную амплитуду в верхних полосах (slow-2, slow-3, slow-4) в мозжечке (цифры 2A, В). Выявлено, что разные колебательные полосы развиваются по разным механизмам и имеют разные физиологические функции (Баллок, 1997; Yuan et al., 2013). Как показали предыдущие исследования, флуктуации с более низкой частотой обладают мощностью более высокой величины, а флуктуации с более высокой частотой имеют мощность более низкой величины (Бария и др., 2011; Yuan et al., 2013). Текущие результаты могут свидетельствовать о том, что IGD обладает повышенной координационной способностью нейронной активности на больших расстояниях в мозжечке и в язычной извилине. Это предположение может быть подтверждено предыдущим исследованием, в котором сообщалось, что у субъектов с IGD обнаружена повышенная функциональная связь в двустороннем мозжечке (Liu et al., 2010; Ko, 2014), а другое исследование выявило дефицит плотности серого вещества в язычной извилине, который может быть связан с нейронной активностью на большом расстоянии (Weng et al., 2013).

Перейти к:

Заключение

Результаты настоящего исследования показали, что у субъектов IGD наблюдались аномальные fALFF во многих областях мозга, включая мозжечок (IGD <HC) и верхнюю височную извилину (IGD> HC). Настоящее исследование может помочь понять патофизиологию IGD, а полный частотно-амплитудный анализ потенциально может помочь выбрать конкретный частотный диапазон для обнаружения активности мозга, связанной с IGD.

Перейти к:

Авторские вклады

XL проанализировал данные, написал первый черновик рукописи; XJ участвовал в анализе данных, Y-FZ участвовал в руководстве экспериментальными методами и улучшил рукопись. Г.Д. разработал это исследование, пересмотрел и улучшил рукопись. Все авторы внесли свой вклад и одобрили окончательный вариант рукописи.

Перейти к:

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Перейти к:

Благодарности

Это исследование было поддержано Национальным научным фондом Китая (31371023). Доктора Цанга поддерживает программа «Заслуженный профессор Цянь Цзяна».

Финансирование. Финансисты не играли никакой роли в разработке исследований, сборе и анализе данных, решении опубликовать или подготовить рукопись.

¹http://www.restfmri.net

²www.restfmri.net

Перейти к:

Частотно-зависимые изменения амплитуды низкочастотных колебаний в расстройстве интернет-игр (2015)

Абстрактные

Введение

Материалы и методы

Выбор участника

Сбор данных

Предварительная обработка данных и расчет FALFF

Статистический анализ

Итоги

Обсуждение

Различные FALFF в Cortical между IGD и HC (основной эффект группы)

Частотно-зависимые изменения амплитуды в IGD

Более высокие значения FALFF в средней лобной извилине в IGD

Нарушение в передней поясной извилине Gyrus в IGD

Реверсивный паттерн в мозжечке и язычной извилине у разных групп в IGD

Заключение

Авторские вклады

Заявление о конфликте интересов

Благодарности

Рекомендации

Полезное