(РЕМИССИЯ) Функциональные нейронные изменения и измененная корково-подкорковая связность, связанные с выздоровлением от нарушения игрового интернета (2019)

С 2016 по 2017 год мы набрали 154 субъекта IGD для фМРТ во время выполнения задачи по поиску реплик (описанной ниже). Мы связались с участниками примерно через год и повторно оценили их на предмет IGD. Двадцать девять субъектов IGD (пять женщин), которые больше не удовлетворяли критериям IGD, согласились участвовать во время сканирования при выполнении задачи по поиску реплик. Затем мы сравниваем их более свежие данные (восстановленный IGD) с исходными данными (активный IGD), чтобы выявить различия во времени (рис. 1A).

В начале исследования участники были классифицированы как имеющие IGD, если они набрали 50 или выше по тесту интернет-зависимости Young (опросник для самоотчетов) и соответствовали по меньшей мере пяти критериям DSM-5 для IGD (клиническое интервью; см. «Дополнительные материалы» для дополнительной информации). Детали; Петри и др., 2014 г.; Молодой, 2009). Все участники прошли структурированные психиатрические интервью (MINI), проведенные опытным психиатром (Lecrubier et al., 1997), и люди с психическими расстройствами или поведением были исключены (см. «Дополнительные материалы»). Кроме того, ни один из субъектов не сообщил о предыдущем опыте с азартными играми или употреблением запрещенных наркотиков (например, каннабиса и героина). Все предметы сыграны League of Legends (LOL and Riot Games) более 1 года. Этот критерий основывался на том, что мы использовали игровые подсказки в качестве стимулов в этом исследовании, а LOL была самой популярной онлайн-игрой в начале обучения. Лица, которые выздоровели от IGD, должны были набрать менее 50 баллов по тесту интернет-зависимости Young и соответствовать менее чем пяти критериям DSM-5 для IGD в течение 1 года (Петри и др., 2014 г.; Молодой, 2009; см. таблицу 1 для более подробной информации).

Таблица 1. Демографические особенности участников IGD, когда IGD был активен и выздоровел

В этом исследовании использовалась связанная с событием задача реактивности, как было описано ранее (Донг и др., 2017; Донг, Ван и др., 2018 г.). Задача содержит два типа изображений-подсказок: 30 изображений, связанных с игрой, и 30 изображений, связанных с набором текста (нейтральная базовая линия). Внутри каждого типа половина из 30 изображений содержала лицо и руки, а половина содержала только руки. Изображения, связанные с играми, показывают человека, который играет в онлайн-игру (LOL) на компьютере. На изображениях, связанных с набором текста, один и тот же человек печатает статью на клавиатуре перед компьютером. Участникам было предложено указать, было ли на изображении лицо, нажав кнопку «1» на клавиатуре, когда лицо присутствовало, и кнопку «2», когда лица не было.

фигура 1B показывает временную шкалу пробного испытания в задаче. Сначала были представлены фиксированные 500 мс пересечения, за которыми следовало изображение-сигнал, как описано выше. Изображения были представлены в случайном порядке, чтобы избежать эффектов порядка. Каждое изображение было представлено до 3,000 мс, в течение которого участникам нужно было ответить. Экран стал черным после нажатия кнопки и длился 3,000 (время отклика) мс. Затем, на этапе оценки тяги участников просили оценить уровень их тяги к соответствующим стимулам по 5-балльной шкале в диапазоне 1 (нет тяги) до 5 (очень высокая тяга). Этот этап длился до 3,000 мс и завершался нажатием кнопки. Наконец, между каждым испытанием отображался пустой экран длительностью 1,500–3,500 мс. Всего задача состояла из 60 попыток и длилась примерно 9 мин. Задача была представлена, и поведенческие данные были собраны с использованием программного обеспечения E-prime (Psychology Software Tools, Inc., Шарпсбург, Пенсильвания, США). Всем участникам было предложено заполнить анкету из 10 пунктов по поводу игрового пристрастия с оценками от 1 до 10, чтобы оценить тягу к игре до фМРТКокс, Тиффани и Кристен, 2001 г.).

Предварительная обработка данных МРТ была проведена с использованием SPM12 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) и Нейроэльф (http://neuroelf.net), как описано ранее (Донг и др., 2017; Донг, Ван и др., 2018 г.). Изображения были синхронизированы по времени, переориентированы и выровнены в соответствии с первым объемом, при этом объемы, зарегистрированные в T1, использовались для коррекции движений головы. Затем изображения были нормализованы к пространству MNI и пространственно сглажены с использованием полной ширины 6 мм при половине максимального ядра Гаусса. Ни один объект не был исключен из анализа из-за движения головы (критерии исключения: 2 мм при направленном движении или 2 ° при вращательном движении). Общая линейная модель (GLM) была применена, чтобы идентифицировать жирную активацию в зависимости от активности мозга. Различные типы испытаний (связанные с играми, набором текста, неправильные или пропущенные) были отдельно свернуты с канонической функцией гемодинамического ответа для формирования регрессоров задач. Продолжительность каждого испытания составляла 4,000 мс. GLM включает постоянный член на цикл. Для устранения этих потенциальных затруднений были включены шесть параметров движения головы, полученных на этапе перестройки и истории игр (годы игр). Подход GLM использовался для идентификации вокселей, которые были значительно активированы для каждого события на этапе «ответа».

Анализы второго уровня проводились следующим образом. Во-первых, был проведен воксальный анализ повторных измерений по всему мозгу для изучения активности, связанной с [(выздоровел_{Игровые стимулы} - восстановлен_{Типизированные стимулы}) - (активный_{игровые стимулы} - активный_{Типизированные стимулы})]. Семейные пороговые значения ошибок (p <.001) были определены с помощью 3dClustSim (обновленная версия Alphasim), и все сравнения были скорректированы с помощью 3dClustSim (https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/3dClustSim.html), p <001, двусторонний, с протяженностью не менее 40 вокселей.

Этот эксперимент был одобрен Комитетом по расследованию человеческих преступлений при Университете Чжэцзян и соответствует Кодексу этики Всемирной медицинской ассоциации (Хельсинкская декларация). Все участники дали письменное информированное согласие перед сканированием.

Мы проанализировали корреляции между ответами мозга в левой АКК и лентиформой и самоотчётом пристрастия к сигналам. Были обнаружены значительные корреляции между самооценкой тяги и активацией лентиформы, независимо от статуса IGD (рисунок 3). Не было обнаружено значимой корреляции между активациями АКК и жаждой.

Мы также проанализировали эффективную связь между левой ACC и левой лентиформой, используя динамическое причинное моделирование (DCM) в двух временных точках. Используемые узлы были определены с помощью результатов взаимодействия, представленных выше. Из нескольких областей мозга, идентифицированных в анализах всего мозга, ACC находится в сети исполнительного контроля, а ядро ​​лентиформ - в сети вознаграждений. Учитывая нашу гипотезу о том, что исполнительный контроль над жаждой должен быть изменен при восстановлении после IGD, мы выбрали эти две области мозга в качестве областей интересов в этом исследовании для анализа связности. Другими словами, мы выбрали эти два региона в качестве компонентов сетей исполнительного контроля и вознаграждений, чтобы исследовать взаимодействия между этими двумя системами при восстановлении после IGD.

Мы взяли координату пика кластеров (локальные максимумы в статистической карте) в качестве центральной точки для создания сфер с радиусами 6 мм [левая форма (-21, 3, 21); ACC (-3, 39, 6)]. Около 33 вокселей были включены в каждую сферу. Эти регионы, определенные для каждой группы, были включены в динамическую сеть, и DCM использовался для определения наиболее вероятной структуры сети с учетом данных.

В фиксированном соединении оценки DCM продемонстрировали значительно увеличенное соединение ACC-lentiform, когда субъекты с IGD восстановились (t = 3.167, p = 003). Точно так же связь между лентиформ и АСС также значительно увеличилась, когда субъекты IGD выздоровели (t = 4.399, p <001).

Подобные особенности также наблюдались, когда предметы подвергались игровым сигналам. В модулирующих эффектах оценки DCM продемонстрировали значительное увеличение связности ACC-lentiform, когда субъекты с IGD выздоровели (t = 2.769, p = 009). Тем не менее, связь между лентиформ и АСС была лишь незначительно увеличена, когда субъекты IGD выздоровели (t = 1.798, p = 09; Рисунок 4).

Снижение чувствительности к игровым сигналам

В соответствии с нашей гипотезой было обнаружено снижение активаций, связанных с игровым сигналом, в областях мозга, связанных с цепью вознаграждения [лентиформ, вентромедиальная префронтальная кора (vmPFC, включая орбитофронтальную кору (OFC)]), когда субъекты IGD оправились от игр. Схема вознаграждения может влиять на мотивированное или цель -направленное поведение и обработка вознаграждений (Икемото, Ян и Тан, 2015 г.; Sayette, 2016), в том числе при зависимостях (Балодис и Потенца, 2015; Cheng et al., 2016; Tobler et al., 2016; Ян и др., 2017). Система вознаграждения может быть активирована, когда люди подвергаются воздействию соответствующих стимулов при употреблении психоактивных веществ или азартных играх (Балодис и др., 2012 г.; Воронски, Мэлисон, Роджерс и Потенца, 2014) а также в IGD (Ко и др., 2009; Лю и др., 2017 г.; Sun et al., 2012). Лица с IGD по сравнению с теми, кто регулярно пользуется игрой, показали более высокую активацию лентиформ к игровым сигналам, что согласуется с реакцией на реплики и желанием обнаружить расстройства, связанные с употреблением психоактивных веществ (Донг и др., 2017; Донг, Ван и др., 2018 г.).

В этом исследовании после восстановления были обнаружены сниженные активации в лентиформном ядре и других областях мозга, связанных с вознаграждением. Полученные данные свидетельствуют о том, что нейронный ответ на игровые сигналы уменьшается после восстановления, что согласуется с предыдущими исследованиями, сравнивающими IGD с контролем (Ким и др., 2018; Ко и др., 2013; Ма и др., 2019). Корреляции между снижением активации лентиформной формы и самообращенным кию-вызванным влечением поддерживают идею о том, что снижение нейронной реактивности в лентиформе может лежать в основе сниженных кию-индуцированных реакций пристрастия при восстановлении при ИГС и может иметь важное значение для снижения мотивации к чрезмерному участию в игровое поведение. Наше предыдущее исследование показало, что игровое поведение может увеличить тягу к IGD (Донг, Ван и др., 2018 г.). Кроме того, ранее мы сообщали, что активизация lentiform к игровым сигналам была связана с появлением IGD у людей с регулярным использованием игры (Донг, Ван, Лю и др., 2019). Это исследование предполагает, что во время выздоровления уменьшение проблемных игр связано со снижением тяги к еде при IGD, при этом лентиформное ядро ​​участвует в этих отношениях. Взятые вместе, полученные данные указывают на важную роль лентиформного ядра и вызванного сигналом тяги в переходах между IGD и регулярным использованием игр и наоборот. Точные взаимосвязи (например, приводит ли уменьшение количества игр к снижению реактивности лентиформ и уменьшению тяги, или уменьшение реактивности лентиформ к уменьшению тяги и уменьшению игр) требуют дальнейшего исследования.

Контроль тяги после выздоровления

Другой областью мозга, демонстрирующей групповые различия, был ACC, который был вовлечен в исполнительный контроль и другие процессы. В отличие от нашей гипотезы, активация была снижена в ACC (а также в MFG) после восстановления. Идентифицированный кластер включал ACC и MFG и расширялся вентрально, чтобы включать vmPFC и OFC. Примечательно, что медиальная префронтальная кора была вовлечена в вызванную жаждой зависимость от веществ, таких как расстройство, связанное с употреблением кокаина (Кобер и др., 2016; Wexler et al., 2001), обработка вознаграждений, особенно на этапах уведомления или результатов (Кнутсон, Фонг, Адамс, Варнер и Хоммер, 2001 г.; Кнутсон и Грир, 2008 г.), принимать решение (Tanabe et al., 2007), обработка в режиме по умолчанию (Харрисон и др., 2017) и другие процессы (Ли, Май и Лю, 2014 г.). Учитывая, что задача, используемая в этом исследовании, была сосредоточена на вызываемой кию жажде, заманчиво предположить, что относительно уменьшенная активация, наблюдаемая в кластере с участием OFC / vmPFC / ACC / MFG, может относиться к уменьшенной реактивности кия, хотя такая интерпретация меньше подтверждается данными, чем данные лентиформ, учитывая отсутствие корреляции с самооценкой тяги.

Учитывая, что ACC и другие корковые области мозга вовлечены в исполнительный или когнитивный контроль (Rolls, 2000), в том числе у людей с зависимостями (Filbey et al., 2008 г.; Франклин и др., 2007 г.; Костен и др., 2005 г.; Myrick et al., 2004; Wrase et al., 2002), возможно, что люди с IGD, которые выздоровели, демонстрируют более эффективную обработку контрольных областей по сравнению с тем, когда они играли проблематично. Чтобы изучить взаимосвязь между ACC и lentiform действиями, мы применили DCM и обнаружили, что количество подключений увеличилось после восстановления. Согласно психофизиологическим интерпретациям функциональных связей между этими областями мозга (Havlicek et al., 2015; Стефан и др., 2010 г.), более высокие значения в связях ACC-lentiform и lentiform-ACC во время восстановления по сравнению со временем, когда игры проблематично, указывают на то, что взаимодействия между этими двумя областями мозга более эффективны у субъектов после восстановления. Как таковые, будущие исследования должны изучить степень, в которой это отражает механизм более эффективного управления жаждой, одновременное соединение регионов, участвующих в обработке вознаграждения, или мотивации, связанные с жаждой, или другие возможности.

Важность и клинические последствия

Теоретические модели предложили важную роль для корковых и подкорковых областей мозга в поведении и расстройствах, связанных с использованием Интернета. Недавнее обновление модели I-PACE (Brand et al., 2019) предложенные поведенческие и нервные механизмы, связанные с переходами в нарушениях использования Интернета, таких как IGD. В этой модели важные реактивные сигналы и изменения в схемах кортикальных к базальным ганглиям были важными компонентами, что согласуется с результатами этого исследования. Следует отметить, что обновленная модель I-PACE также предлагает роль для островка (Brand et al., 2019), что согласуется с изменениями в реакциях на реплику и желаниями, а также активацией островков и связностью у людей с ИГД, получающих вмешательство с желательным поведением (Zhang et al., 2016b). Более того, данные о состоянии покоя из той же когорты предполагают снижение связности (например, между OFC и гиппокампом, а также между задней поясной извилиной и двигательными областями; Zhang et al., 2016a). Таким образом, это и другие недавние исследования предлагают потенциальные нейронные мишени для вмешательств (например, с использованием методов модуляции мозга, таких как быстрая транскраниальная магнитная стимуляция или транскраниальная стимуляция постоянным током) для уменьшения тяги и содействия восстановлению при IGD. Поведенческие подходы, которые нацелены на тягу и могут действовать через общие или отдельные нейронные механизмы (например, когнитивно-поведенческую терапию и терапию, основанную на внимательности), также следует рассматривать в свете текущих результатов, особенно с учетом важной роли поведенческой терапии в лечении зависимости. и ценность понимания того, как конкретные методы лечения могут действовать на нейробиологическом уровне.

Следует упомянуть несколько ограничений. Во-первых, мы не включили здоровых контрольных субъектов в это исследование. Хотя мы обнаружили, что игровая история не была связана с серьезностью IGD (r = .088, p = .494), а также включила историю игр как фактор в GLM, контрольная группа могла быть полезной для понимания данных (например, в отношении возможных эффектов повторного тестирования). Во-вторых, большинство испытуемых были мужчинами (только пять женщин). Таким образом, будущие исследования должны изучить степень, в которой результаты могут быть применимы к женским популяциям, особенно учитывая, что гендерные различия наблюдались в нейронных коррелятах в популяциях IGD (Донг, Ван и др., 2018 г.; Донг, Ван, Ван и др., 2019; Донг, Чжэн и др., 2018 г.). В-третьих, хотя мы выполнили анализ DCM, который предполагает, что исполнительный контроль над активацией лентиформы может улучшаться с восстановлением, мы не можем исключать другие возможные объяснения, которые следует изучить непосредственно в будущих исследованиях.

Выводы