Отдых-государственная деятельность префронтально-полосатых схем в расстройстве интернет-игр: изменения с когнитивной терапией поведения и предсказателями ответа на лечение (2018)

Передняя психиатрия. 2018 Aug 3; 9: 341. doi: 10.3389 / fpsyt.2018.00341

Хан X¹, Ван У¹, Цзян У², Бао X², Sun Y¹, Ding W¹, Цао М¹, Wu X¹, Du Y², Чжоу Ю¹.

Абстрактные

Когнитивная поведенческая терапия (CBT) эффективна для лечения расстройства интернет-игр (IGD). Однако механизмы, с помощью которых CBT улучшает клинические симптомы, связанные с IGD, остаются неизвестными. Это исследование предназначалось для выявления терапевтического механизма CBT у субъектов IGD с использованием функционального магнитного резонансного изображения в состоянии покоя (rsfMRI). Двадцать шесть субъектов IGD и 30 соответствовали здоровому контролю (HCs), полученные rsfMRI-сканирование и клинические оценки; Объекты IGN 20 завершили CBT, а затем снова были отсканированы. Амплитуда низкочастотных (ALFF) значений и функциональная связность (FC) между группой IGD и группой HC были сопоставлены на базовом уровне, а также значения ALFF и FC до и после CBT в группе IGD. До лечения группа IGD проявляла значительно повышенные значения ALFF в двустороннем putamen, правой медиальной орбитофронтальной коре (OFC), двусторонней дополнительной моторной области (SMA), левой постцентральной извилине и левом переднем челюсти (ACC) по сравнению с группа HC. Группа HC показала значительно увеличенные значения FC между левым медиальным OFC и putamen по сравнению с группой IGD, значения FC IGD-группы были отрицательно связаны с оценками BIS-11 до лечения. После CBT недельное время игры было значительно короче, а оценки CIAS и BIS-II были значительно ниже. Значения ALFF в предметах IGD значительно уменьшились в левом верхнем OFC и левом putamen, и FC между ними значительно увеличился после CBT. Степень изменения ФК (Δ_{FC / Pre-FC}) была положительно коррелирована со шкалой изменений шкалы CIAS (Δ_{CIAS / Pre-CIAS}) в предметах ИГД. CBT может регулировать аномальные низкочастотные колебания в префронтально-полосатых областях у субъектов IGD и может улучшить симптомы, связанные с IGD. Сдвиговые состояния чередования в предфронтально-полосатых областях могут выявить терапевтический механизм CBT у субъектов IGD.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: амплитуда низкочастотных колебаний; когнитивно-поведенческая терапия; функциональная связь; функциональная магнитно-резонансная томография; расстройство интернет-игр

PMID: 30123144

PMCID: PMC6085723

DOI: 10.3389 / fpsyt.2018.00341

Бесплатный PMC статьи

Введение

Нарушение интернет-игр (IGD), также известное как проблемное использование Интернета, является чрезмерным и повторяющимся использованием онлайновых интернет-игр (1). Совсем недавно IGD был указан как постоянное или повторяющееся поведение в играх, характеризующееся нарушением контроля над играми; повышенный приоритет в отношении игр по сравнению с другими видами деятельности в той мере, в какой игра имеет преимущество перед другими интересами и повседневной деятельностью; и продолжение игр, несмотря на появление негативных последствий (2, 3). Хотя формальные диагностические критерии для психиатрического состояния, характеризующиеся чрезмерными и мешающими структурами использования Интернета, были включены в четвертое издание Диагностического и статистического руководства (DSM-IV) (4), комитет DSM-V рассматривает возможность использования сгенерированных критериев для употребления психоактивных веществ и аддиктивных расстройств для ИГД и включает IGD в раздел, обозначающий дальнейшее исследование (5).

Исследователи сравнили ИГД с нарушениями импульсного контроля (6). Исследования нейровизуализации показали, что чрезмерные интернет-игры были связаны с аномальной активностью покоящегося состояния в лобной доле, область мозга, ответственная за когнитивный процесс, такой как ингибирующий контроль (7). Нарушенная функция префронтальной (ПФУ) может относиться к высокой импульсивности, что, в свою очередь, может способствовать нарушению ингибирующего контроля, связанного с ИГД (8). Эффективный когнитивный контроль связан с скоординированным набором различных нисходящих, префронтально-полосатых схем (9, 10). Предыдущие исследования выявили связь между структурными и функциональными аномалиями в префронтальной коре (PFC) и нарушенным ингибирующим контролем в IGD (11–16). Например, было обнаружено, что уменьшенная толщина коры и увеличенная амплитуда низкочастотного флуктуации (ALFF) в OFC коррелируют с нарушением функции когнитивного контроля у молодых пациентов с IGD (12). Исследование, проведенное с использованием метода Рехо, показало, что субъекты ИГД продемонстрировали повышенную синхронизацию в верхней лобной извилине по сравнению с здоровым контролем (HCs), что предполагает увеличение нейронной активности, связанной с функцией когнитивного контроля (17). Ko et al. (10) продемонстрировали, что нарушенная функция в предфронтально-полосатых областях может объяснить уменьшение ингибирующей способности в ИГД. В этих исследованиях показано, как и лобные структуры и функции локуса изменяются в связи с нарушением ингибирующего контроля в ИГД. Кроме того, наблюдалась нарушенная функция допамина в полосатом теле (уменьшение рецепторов дофамина D2 и снижение допамина) и его связь с уменьшенным исходным уровнем глюкозного метаболизма в ПФК (18, 19).

Было обнаружено, что когнитивная поведенческая терапия (CBT) эффективна при лечении расстройств импульсного контроля, включая патологическую азартную игру (20). Исследования, связанные с наркоманией, показали, что ЦБТ рекомендует субъектам распознавать и избегать ситуаций, в которых они могут, вероятно, использовать вещества, и использовать стратегии преодоления наркотиков для использования наркотиков и улучшения функции ингибирования контроля (21, 22). В исследовании, использующем задачу Stroop, было установлено, что CBT может быть связан с уменьшением потребления вещества и может влиять на нейронные системы, участвующие в когнитивном контроле, импульсивности, мотивации и внимании (23). Еще одно исследование функциональной магнитно-резонансной томографии (МРТ), в котором использовалась задача задержки с задержкой в ​​денежном стимулировании (MID) в зависимости от каннабиса, показало, что участники, зависящие от каннабиса, продемонстрировали снижение объемов двусторонних путаменов после CBT, что указывает на то, что конкретные аспекты функции и структуры putamen относятся к лечению результаты (24). Юнг считает, что вмешательство в интернет-зависимость (IA) должно быть сосредоточено на ограничении использования Интернета, на основе которого он предлагает подход когнитивного поведения - подход IA (CBT-IA), который доказал свою эффективность при лечении ИГД (6). Группа д-ра Ду обнаружила, что групповая когнитивно-поведенческая терапия в школе эффективна для подростков с IGD, особенно в улучшении эмоционального состояния и способности регулирования, поведения и стиля самоуправления20). Хотя CBT продемонстрировал значительную эффективность в лечении IGD, в нескольких исследованиях был изучен терапевтический механизм CBT у субъектов IGD с использованием fMRI. Исследование изменений мозга до и после лечения может не только улучшить наше понимание патогенеза IGD и терапевтического механизма CBT на IGD, но также может помочь контролировать эффекты лечения.

Мы использовали Шкалу Импульсивности Barratt-11 (BIS-11) для оценки функции ингибирования поведенческого поведения IGD. Основываясь на предыдущих исследованиях, мы предположили, что (1) субъекты с ИГД могут проявлять аномальную активность мозга / связность в префронтально-полосатых областях, которые ответственны за когнитивный процесс, такой как ингибирующий контроль; (2) CBT может регулировать аномальную функцию предфронтально-полосатых областей.

Перейти к:

Материалы и методы

Участники и клинические оценки

Нынешнее исследование было одобрено Комитетом по этике исследований Госпиталя Рен Цзи и Школы медицины, Шанхайского университета Цзяотун, Китай № [2016] 097k (2). Все участники и опекуны подписывали письменные формы информированного согласия до начала исследования. Зарегистрированные участники, диагностическая анкета и критерии исключения были описаны в нашей предыдущей публикации (15). Двадцать шесть субъектов IGD, которые соответствовали стандартам диагностической анкеты для интернет-наркомании (т. Е. YDQ), модифицированной Борода и Волка (25) были набраны из Департамента детской и подростковой психиатрии Шанхайского центра психического здоровья. Тридцать здоровых людей с возрастом и полом, не имеющих личной или семейной истории психических расстройств, были набраны как группа здорового контроля (HC) через рекламу. Учитывая более высокую распространенность ИГД среди мужчин и женщин, были включены только мужчины-участники (26). Все участники были правша, и никто из них не курил.

Все участники прошли простое физическое обследование, которое включало измерения артериального давления и сердечного ритма, и они были опрошены психиатром относительно их истории болезни нервной, двигательной, пищеварительной, дыхательной, циркуляторной, эндокринной, мочевой и репродуктивной систем. Затем они были подвергнуты скринингу на психиатрические расстройства с помощью Международного международного нейропсихиатрического интервью для детей и подростков (MINI-KID) (27). Критерии исключения - это история злоупотребления психоактивными веществами или зависимости; предыдущая госпитализация для психических расстройств; или серьезное психическое расстройство, такое как шизофрения, депрессия, тревожное расстройство и / или психотические эпизоды.

Анкета с базовой информацией использовалась для сбора демографической информации, такой как пол, возраст, последний год обучения и количество часов использования Интернета в неделю. Для оценки клинических характеристик участников использовались четыре вопросника, а именно Шкала интернет-зависимости Чена (CIAS) (28), шкалу самооценки тревоги (SAS) (29), шкалу самооценки (SDS) (30) и Шкала импульсивности Barratt-11 (BIS-11) (31). CIAS, разработанный Ченом, содержит элементы 26 в четырехточечной шкале Ликерта и отражает серьезность интернет-зависимости. SAS и SDS были использованы, чтобы показать, что все испытуемые соответствуют критериям включения в течение периода исследования. Все анкеты были первоначально написаны на английском языке, а затем переведены на китайский язык. Затем субъекты 26 IGD, их родители и их преподаватели добровольно участвовали в контрольной группе CBT, которая состоит из сеансов 12 (20). Каждый сеанс длился 1.5-2 h. На каждом сеансе групповой терапии обсуждалась другая тема. Эти темы включали как распознавать и контролировать ваши чувства; принципы здорового общения между родителями и детьми; методы работы с отношениями, разработанными через Интернет; методы обработки контента через Интернет; методы контроля ваших импульсов; методы распознавания при возникновении привыкания; и как прекратить привыкание. Последняя сессия была обзорной сессией.

После вмешательства мы снова оценили клинические характеристики субъектов ИГД, и двадцать из них были отсканированы еще раз на добровольной основе аналогично тому, как это было до протокола CBT.

Получение данных MR

Все испытуемые прошли МРТ поколений в исходном состоянии с помощью системы визуализации 3.0-T MR (GE Signa HDxt3T, США) со стандартной головной катушкой. Чтобы избежать движения и уменьшить шум сканера, использовались мягкие подушечки, и испытуемым были даны подробные инструкции о недействительности перемещения во время сканирования и объяснения относительно того, почему движение не является предпочтительным, в дополнение к инструкциям, которые чрезмерное движение приведет к повторному сканированию , Данные FMRI состояния покоя были получены с использованием эхо-планарной последовательности градиент-эхо, как описано в нашем предыдущем исследовании (16). Тридцать четыре поперечных среза [время повторения [TR] = 2,000 ms; эхо-время [TE] = 30 ms; поле зрения [FOV] = 230 × 230 мм; и 3.6 × 3.6 × 4 mm voxel size], покрывающие весь мозг, были получены вдоль передней комиссуро-задней линии комиссуры. Для этой последовательности сканирования функциональные объемы 220 были получены, когда испытуемые отдыхали (что привело к длине сканирования 440 s). Во время сканирования участникам было поручено держать их закрытыми глазами как можно более неподвижными, а не спать или думать ни о чем. После сканирования испытуемым было предложено подтвердить, не просыпались ли они во время сканирования. Были также получены две другие последовательности: (1) осевая T1-взвешенная быстрая спин-эхо-последовательность (TR = 1,725 ms, TE = 24 ms; FOV = 256 × 256 мм, 34-фрагменты и 0.5 × 0.5 × 4 мм размер воксела ) и (2) - осевая последовательность быстрого спинового эха, взвешенная по T2 (TR = 9,000 ms, TE = 120 ms; FOV = 256 × 256 мм, 34-фрагменты и 0.5 × 0.5 × 4 мм размер вокселя).

Предварительная обработка данных функциональных изображений

Предварительная обработка данных изображений была выполнена с использованием SPM12, реализованного в MATLAB, и дополнительного программного обеспечения SPM12 для обработки и анализа изображений мозга (DPABI; http://rfmri.org/dpabi) (32). После отбрасывания первых томов 10 каждого функционального временного ряда оставшиеся изображения 210 корректировались с временным интервалом, перестраивались на средний том и перестраивались с использованием линейного преобразования с шестью параметрами (жесткого тела). Затем все функциональные изображения были непосредственно нормализованы к шаблону EPI, каждый воксель был передискретирован на 3 × 3 × 3 мм, а преобразование пространственного сглаживания проводилось с полумаксимальным гауссовским ядром 8-mm. Затем когнитивные ошибки 26 (включая средний временной ход сигналов от вокселей в маске белого вещества, средний временной ход сигналов от вокселей в маске CSF и параметры движения Фристона 24) были регрессированы. Кроме того, линейный тренд был включен как регрессор, поскольку сигнал BOLD может демонстрировать низкочастотный дрейф.

Ни один участник этого исследования не показал движение больше 1.5 мм максимального перевода в x, yили z оси или максимальное вращение на 1.5 ° по любой из 3 осей. Чтобы дополнительно исключить остаточное влияние движения на измерения фМРТ в состоянии покоя, было вычислено среднее покадровое смещение (среднее значение FD) движения головы и использовано в качестве ковариаты во всех функциональных анализах по воксельной группе, которые были получены с помощью относительного корня Дженкинсона. среднеквадратичный алгоритм и рассмотрел воксельные различия в движении при его выводе (33); не было обнаружено никаких групповых различий в среднем FD между субъектами IGD и HC (p = 0.52) на базовом уровне или между периодами времени, предшествующим CBT и после CBT (p = 0.71).

Анализ данных функциональных изображений

Анализ ALFF проводился с использованием программного обеспечения DPABI. ALFF пропорционален силе или интенсивности низкочастотных колебаний и, как полагают, отражает спонтанную нервную активность (34, 35). Вкратце, после ранее упомянутой предварительной обработки временной ряд каждого вокселя был преобразован в частотную область без полосовой фильтрации и был получен спектр мощности. Затем спектр мощности был преобразован в квадратный корень и усреднен по 0.01–0.08 Гц на каждом вокселе. Усредненный квадратный корень из мощности в этой полосе частот был взят за значение ALFF. Затем с помощью процедуры стандартизации каждая отдельная карта ALFF была нормализована глобальным средним значением ALFF индивидуума; более конкретно, было вычислено среднее значение по вокселям карты ALFF, и значение каждого вокселя было индивидуально разделено на среднее значение. Сначала мы сравнили базовый уровень ALFF в группе IGD с таковым в группе HC, чтобы изучить измененную нейронную активность у субъектов IGD с помощью двухвыборки. t-тестовое задание. Коррекция для нескольких сравнений, приводящая к исправленному порогу p Было реализовано <0.05 с минимальным размером кластера 42 вокселя (с поправкой на AlphaSim со следующими параметрами: один воксель p = 0.001; Моделирование 5,000; средняя оценочная пространственная корреляция 8.04 × 10.60 × 10.46 мм FWHM; и маску глобального серого вещества). Чтобы изучить влияние CBT на субъектов IGD, спаренный t-test был выполнен для вычисления карты разностей групп ALFF до и после CBT. Коррекция для нескольких сравнений, приводящая к исправленному порогу p Было реализовано <0.05 с минимальным размером кластера 40 вокселя (с поправкой на AlphaSim со следующими параметрами: один воксель p = 0.001; Моделирование 5,000; средняя оценочная пространственная корреляция 9.70 × 10.30 × 9.52 мм FWHM; и маску глобального серого вещества). Сглаживающее ядро ​​оценивалось на основе t-карты. Координаты регионов со значительными групповыми различиями сообщаются в пространстве Монреальского неврологического института (MNI).

Регионы, представляющие интерес (ROI), были определены как регионы, где значения ALFF значительно изменялись между точками времени до и после CBT. Значения FC семенных областей (левый верхний OFC (координаты MNI: x = -12, y = 24, z = -21, радиус = 6 мм) и левый putamen (координаты MNI: x = -3, y = 3, z = 9, радиус = 6 мм) были извлечены с использованием DPABI. На исходном уровне два образца t-test использовался для сравнения значений FC между группой IGD и группой HC, а корреляционные анализы Пирсона проводились между значениями FC и оценками CIAS / BIS-11 в группе IGD. Затем парная t-тест использовался для сравнения значений ФК между точками времени до и после обработки. Корреляционные анализы Пирсона проводились между степенью изменения извлеченных значений FC (Δ_{Alff / Pre-Alff} или Δ_{FC / Pre-FC}) и шкалу сокращения баллов CIAS (Δ_{CIAS / Pre-CIAS}) / BIS-11 (Δ_{BIS-11 / Pre-BIS-11}), чтобы выяснить, будут ли изменения ФК предсказывать снижение симптомов через CBT, согласно методам, описанным в предыдущем исследовании (36). Двухвостый pЗначение 0.05 считалось статистически значимым.

Статистический анализ демографических и клинических мер

Два образца t-тесты проводились с использованием SPSS (статистический пакет для программного обеспечения социальных наук, версия SPSS 19, IBM, США) для непрерывных переменных для оценки различий между группой IGD и группой HC. Соединенный t-специфики были использованы для изучения влияния CBT на клинические характеристики между временными точками до и после CBT.

Перейти к:

Итоги

Демография и клинические показатели субъектов IGD и HC

Предметы IGD и HC не отличались ни по возрасту (p = 0.31) или образование (p = 0.10). Как и ожидалось, субъекты ИГД показали значительно более высокие оценки CIAS, SAS, SDS и BIS-II (p <0.001, p = 0.02, 0.04, 0.001), а также более продолжительное время в неделю, чем у субъектов HC (p <0.001; Таблица Table11).

Таблица 1

Демографические и поведенческие характеристики группы IGD и HC.

SD, стандартное отклонение; IGD, нарушение интернет-игр; HC, здоровый контроль; CBT, когнитивно-поведенческая терапия.

ALFF и FC различия между субъектами IGD и HC

По сравнению с испытуемыми HC, испытуемые IGD показали значительно увеличенные значения ALFF в двустороннем putamen, правильном медиальном OFC, двусторонней дополнительной моторной области (SMA), левой постцентральной извилине и левой передней челюсти (ACC; Table Table2,2, Рисунок Figure1) .1). Флаг состояния покоя между левым медиальным OFC и putamen был значительно ниже в группе IGD (p = 0.002).

Таблица 2

Регионы, показывающие групповые различия в ALFF между группой IGD и группой HC.

БА, Бродманн площадь; IGD, нарушение интернет-игр; HC, здоровый контроль. Двухэлементный T-тест P <0.05, с поправкой на AlphaSim (P <0.001, размер вокселя> 42).

Рисунок 1

Области головного мозга, которые показали более высокие значения ALFF в группе IGD, чем в группе HC в начале исследования (p <0.05, с поправкой на AlphaSim). Левая часть рисунка представляет правую сторону участника, а правая часть представляет левую сторону участника. ALFF - амплитуда низкочастотного колебания; IGD, нарушение интернет-игр; HC, здоровый контроль.

Демография и клинические меры до и после CBT

После CBT недельное время игры и оценка CIAS и BIS-11 были значительно сокращены (все ps = 0.001). Эти данные показали, что ТОС эффективен при лечении субъектов ИГД (таблица (Table33).

Таблица 3

Демографические и поведенческие характеристики до и после когнитивной поведенческой терапии (CBT) в группе IGD.

SD, стандартное отклонение; IGD, нарушение интернет-игр.

Изменения в нервной активности в состоянии покоя до и после CBT

После CBT значения ALFF были значительно уменьшены в левом медиальном OFC и putamen (Таблица (Table4,4, Рисунок Figure3) .3). Кроме того, FC между остаточным состоянием между левым медиальным OFC и putamen был значительно увеличен.

Таблица 4

Регионы, показывающие групповые различия в ALFF между пред-CBT и пост-CBT в группе IGD.

BA, площадь Бродмана; CBT, когнитивная поведенческая терапия, IGD, нарушение интернет-игр

Парный T-тест P <0.05, с поправкой на AlphaSim (P <0.001, размер вокселя> 40).

Рисунок 3

Области головного мозга, которые показали снижение ALFF-значений в группе IGD после когнитивной поведенческой терапии (p <0.05, с поправкой на AlphaSim). Левая часть рисунка представляет правую сторону участника, а правая часть представляет левую сторону участника. IGD, расстройство интернет-игр; ALFF, амплитуда низкочастотного колебания.

Клинические отношения

В группе IGD значения FC между левым медиальным OFC и putamen были отрицательно связаны с оценками BIS-11 (r = -0.733, p <0.001; Рисунок Figure2) .2). Изменения в извлеченных значениях FC (Δ_{FC / Pre-FC}) между левым верхним OFC и левым putamen были положительно коррелированы со шкалой сокращения баллов CIAS (Δ_{CIAS / Pre-CIAS}; r = 0.707, p <0.001; Рисунок Figure4) .4). Нет существенной корреляции между изменениями значений FC (Δ_{FC / Pre-FC}) и шкалу уменьшения баллов BIS-11 (Δ_{BIS-11 / Pre-BIS-11}) было обнаружено (r = 0.396, p = 0.084).

Рисунок 2

В группе IGD значения FC между левым медиальным OFC и putamen были отрицательно связаны с оценками BIS-11 (r = -0.733, p <0.001). IGD, нарушение интернет-игр; FC, функциональная связность; OFC, орбитофронтальная кора; BIS-11, Шкала импульсивности Барратта-11.

Рисунок 4

Изменения в значениях FC (ΔFC / Pre-FC) между левым верхним OFC и левым putamen были положительно коррелированы со шкалой сокращения баллов CIAS у субъектов IGD. (ΔCIAS / пре-ЦИАС; r = 0.707, p <0.001). FC, функциональная связность; OFC, орбитофронтальная кора; CIAS, Шкала интернет-зависимости Чэнь; IGD, расстройство интернет-игр.

Перейти к:

Обсуждение

В этом продольном исследовании использовали метод ALFF и FC для исследования функциональных чередований мозга между группой IGD и группой HC и терапевтическим механизмом CBT у субъектов IGD. Мы обнаружили, что объекты ИГД продемонстрировали аномальную функцию некоторых префронтально-полосатых областей по сравнению с субъектами HC и что CBT может ослаблять функциональные нарушения в OFC и putamen и увеличивать взаимодействие между ними, в дополнение к улучшению симптомов IGD.

В этом исследовании фаза состояния покоя между левым медиальным ОФК и путаменом была значительно ниже в группе IGD. Корреляции BIS-11 чередования ФК показали, что нарушение в префронтально-полосатых цепях может оказывать влияние на импульсивное поведение субъектов ИГД. Предыдущие исследования нейровизуализации показали, что функциональное нарушение в регионах ПФУ связано с высокой импульсивностью в ИГД (37). Префронтально-полосатые цепи включают когнитивную петлю, которая в основном соединяет хвостат и путамен с префронтальными областями. В соответствии с результатами последних функциональных исследований нейровизуализации функциональные изменения наблюдались в нескольких префронтальных областях (включая правый медиальный OFC, двусторонний SMA и левый АКК) и базальные ганглии (двусторонний putamen) при аддиктивных расстройствах, включая IGD (12, 38, 39). Volkow et al. предлагаемые нейронные сети у субъектов, зависимых от наркотиков, включая линии OFC-, ACC-, нижняя лобная извилина (IFG) - и дорсолатеральная префронтальная кора (DLPFC) -стриальные системы, которые могут отражать наблюдаемые поведения, такие как нарушение самоконтроля и поведения негибкость (40) и проблемы принятия хороших решений, характеризующих зависимость; когда люди с IGD продолжают играть в игры, даже если они сталкиваются с негативными последствиями, это может быть связано с нарушенной функцией префронтально-полосатых схем (41). Одним из основных видов ИГД является дефицит импульсного контроля с отсутствием контроля за игрой в интернет-игры. В предыдущем исследовании, посвященном морфометрическим (VBM) и ФК-анализу на вокселе, было выявлено участие нескольких префронтальных областей и связанных с ними префронтально-полосатых цепей (АКС, OFC- и DLPFC-строящие цепи) в процессе ИГД и было предложено, чтобы IGD могут иметь сходные нервные механизмы с зависимостью вещества от уровня цепи (41). Текущий вывод важен, так как чередование активности / связности мозга в префронтально-полосатых цепях, которые наблюдались, согласуется с предыдущими исследованиями. Кроме того, SMA включен в сеть значимости, которая регулирует функцию других сетей, когда требуются быстрые изменения в поведении, например, при быстром манипулировании клавиатурой во время игры (42). Юань и др. сообщили о более высоких значениях ALFF в SMA у субъектов IGD (12), и мы нашли аналогичный результат в этом исследовании, который предположил, что SMA может быть потенциально важным регионом в привыкании к поведению (41).

На сегодняшний день группа CBT оказалась эффективной в оказании помощи подросткам с интернет-зависимостью (20). В настоящем исследовании еженедельное игровое время было значительно короче, а оценки CIAS и BIS-II были значительно уменьшены после CBT. Он предположил, что негативные последствия могут быть отменены, если интернет-зависимость может быть переведена в течение короткой продолжительности. Мы наблюдали снижение ALFF-значений в левом верхнем OFC и левом putamen и увеличенную связь OFC-putamen после CBT, которые являются результатами, которые согласуются с предыдущими наблюдениями, которые предполагают, что OFC-полосатая цепь может быть потенциальной терапевтической мишенью в зависимости от привыкания расстройств (43). OFC участвует в импульсном регулировании в дополнение к принятию решений, поэтому связь между OFC и putamen подразумевает лучший контроль над импульсивным поведением субъектов IGD (44). Это согласуется с результатом снижения показателей BIS-11 после лечения. Путамен является одним из секторов стриатума и представляет собой область мозга, связанную с когнитивными процессами, которые в основном разделяются хвостовым ядром. Более конкретно, putamen был связан с контролем привычного поведения и целенаправленных действий (45). Мы наблюдали, что более высокий ALFF уменьшался у левого путамена после CBT, указывая на то, что CBT может помочь в усилении контроля за привычным поведением и целенаправленными действиями субъектов IGD. Это означает, что CBT может быть в состоянии предотвратить привычное бесчувственное использование игры, изменяя взаимодействие префронтально-полосатых цепей. Предыдущие исследования CBT сообщили, что CBT изменяет активацию состояния покоя в префронтальной коре и что CBT корректирует дисфункциональные когнитивные процессы (46). Между тем, изменения в связности OFC-putamen могут предсказать эффект CBT.

Слабостью этого исследования было то, что субъекты ИГД не были случайным образом распределены по двум группам (одна группа участников получала ТОС, в то время как другая группа, которая не получала лечение, служила бы контролем). Во-вторых, мы завербовали только участников-мужчин; таким образом, необходимы дальнейшие исследования с участием женщин-участников для подтверждения и расширения текущих результатов. В-третьих, ограниченный размер выборки увеличил риск ложных негативов и ограничил тест на оценку взаимосвязи между изменениями значений ФК и эффектами лечения. В-четвертых, необходимо исправить множественные сравнения для управления ложноположительной ошибкой. Коррекция AlphaSim использовалась здесь, потому что кластер не может быть получен при использовании методов коррекции FWE или FDR. Однако мы считаем, что коррекция AlphaSim может быть принята в нашем исследовательском исследовании, поскольку она является одним из самых популярных вариантов коррекции множественных сравнений и используется во многих исследованиях (34).

Таким образом, наши данные показали, что IGD ассоциируется с измененной функцией некоторых префронтально-полосатых схем и что CBT может как ослаблять функциональные аномалии OFC, так и putamen и увеличивать взаимодействие между ними. Эти данные могут служить основой для выявления терапевтического механизма ТОС у субъектов ИГД и служить в качестве потенциальных биомаркеров, которые могут прогнозировать улучшение симптомов после ТОС у субъектов ИГД.

Перейти к:

Вклад автора

YZ, YD отвечали за концепцию и дизайн исследования. YD, WJ, XB, MC, XW и WD способствовали приобретению данных. YS, XH и YW помогали в анализе данных и интерпретации результатов. XH подготовил рукопись. Все авторы критически рассмотрели контент и утвердили окончательную версию для публикации.

Конфликт интересов

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

Перейти к:

Сноски

Финансирование. Эта работа была поддержана Национальным научным фондом Китая (№81571650), Шанхайским научно-техническим комитетом по медицинскому руководству (западная медицина, №17411964300) и Шанхайской муниципальной комиссией по образованию - грант поддержки клинической медицины г. Гаофэн (№20172013 ), Научно-исследовательский фонд медицинской инженерии Шанхайского университета Цзяо Тонг (№ YG2017QN47) и Исследовательский семенной фонд больницы Рен Цзи, Школа медицины, Шанхайский университет Цзяотун (RJZZ17-016). Инкубационная программа для клинических исследований и инноваций в больнице Ren Ji, Медицинская школа, Шанхайский университет Цзяотун (PYIII-17-027, PYIV-17-003). Финансисты не играли никакой роли в разработке исследований, сборе и анализе данных, решении опубликовать или подготовить рукопись.

Перейти к:

Рекомендации

1. Ko CH, GLiu C, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS. Мозг коррелирует с тягой к онлайн-играм под воздействием кия у субъектов с наркоманией в интернет-играх и в переводимых предметах. Addict Biol. (2013) 18: 559-69. 10.1111 / j.1369-1600.2011.00405.x [PubMed] [Крест Ref]

2. King DL, Delfabbro PH, Wu A, Doh YY, Kuss DJ, Pallesen S и др. , Лечение расстройства интернет-игр: международный систематический обзор и оценка CONSORT. Clin Psychol Rev. (2017) 54: 123-33. 10.1016 / j.cpr.2017.04.002 [PubMed] [Крест Ref]

3. Ko CH, Liu TL, Wang PW, Chen CS, Yen CF, Yen JY. Усугубление депрессии, враждебности и социальной тревоги в ходе интернет-зависимости среди подростков: проспективное исследование. Compr Psychiatry (2014) 55: 1377-84. 10.1016 / j.comppsych.2014.05.003 [PubMed] [Крест Ref]

4. Блок JJ. Вопросы для DSM-V: интернет-зависимость. Am J Psychiatry (2008) 165: 306-7. 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556 [PubMed] [Крест Ref]

5. Ассоциация AP. Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам, 5th Edn Washington, DC: Американская психиатрическая ассоциация; (2013).

6. Young KS. Результаты лечения с использованием CBT-IA у пациентов, страдающих от интернет-инфекции. J Behav Addict. (2013) 2: 209-15. 10.1556 / JBA.2.2013.4.3 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

7. Dong G, Zhou H, Zhao X. Мужские интернет-наркоманы демонстрируют ограниченную способность исполнительного контроля: свидетельство из задачи Color-word Stroop. Neurosci Lett. (2011) 499: 114-8. 10.1016 / j.neulet.2011.05.047 [PubMed] [Крест Ref]

8. Вайнштейн А., Ливни А., Вейцман А. Новые разработки в исследованиях мозга в Интернете и разыгрышах. Neurosci Biobehav Rev. (2017) 75: 314-30. 10.1016 / j.neubiorev.2017.01.040 [PubMed] [Крест Ref]

9. Nelson CL, Sarter M, Bruno JP. Префронтальная кортикальная модуляция выделения ацетилхолина в задней теменной коре. Neuroscience (2005) 132: 347-59. 10.1016 / j.neuroscience.2004.12.007 [PubMed] [Крест Ref]

10. Ko CH, Hsieh TJ, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Yen JY и др. , Измененная активация мозга при подавлении ответа и обработке ошибок у субъектов с расстройством интернет-игр: исследование функционального магнитного изображения. Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci. (2014) 264: 661-72. 10.1007 / s00406-013-0483-3 [PubMed] [Крест Ref]

11. Weng CB, Qian RB, Fu XM, Lin B, Han XP, Niu CS и др. , Серые вещества и аномалии белого вещества в онлайн-игре. Eur J Radiol. (2013) 82: 1308-12. 10.1016 / j.ejrad.2013.01.031 [PubMed] [Крест Ref]

12. Юань К, Цзинь С, Чэн П, Ян Х, Донг Т, Би У и др. , Амплитуда низкочастотных флуктуационных аномалий у подростков с онлайн-игрой. PLoS ONE (2013) 8: e78708. 10.1371 / journal.pone.0078708 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

13. Ko CH, Liu GC, Hsiao S, Yen JY, Yang MJ, Lin WC., Et al. , Мозговые действия, связанные с игровым побуждением онлайн-игры. J Psychiatr Res. (2009) 43: 739-47. 10.1016 / j.jpsychires.2008.09.012 [PubMed] [Крест Ref]

14. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Lin WC. Активация мозга для обоих побуждений, вызванных кией, и стремления к курению среди субъектов, сопутствующих зависимости интернет-игр и никотиновой зависимости. J Psychiatr Res. (2013) 47: 486-93. 10.1016 / j.jpsychires.2012.11.008 [PubMed] [Крест Ref]

15. W Y Y, Yin Y, Sun YW, Zhou Y, Chen X, Ding WN, et al. , Снижение межполушарной функциональной связи префронтальной доли у подростков с расстройством интернет-игр: первичное исследование с использованием FMRI покоящегося состояния. PLoS ONE (2015) 10: e0118733. 10.1371 / journal.pone.0118733 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

16. Ge X, Sun Y, Han X, Wang Y, Ding W, Cao M и др. , Различие в функциональной связности дорсолатеральной префронтальной коры между курильщиками с никотиновой зависимостью и индивидами с нарушением интернет-игр. BMC Neuroscience (2017) 18: 54. 10.1186 / s12868-017-0375-y [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

17. Liu J, Gao XP, Osunde I, Li X, Zhou SK, Zheng HR и др. , Повышенная региональная однородность в расстройстве интернет-зависимостей: исследование функционального магнитного резонансного состояния покоя. Chin Med J. (2010) 123: 1904-8. 10.3760 / cma.j.issn.0366-6999.2010.14.014 [PubMed] [Крест Ref]

18. Brand M, Young KS, Laier C. Префронтальный контроль и интернет-зависимость: теоретическая модель и обзор нейропсихологических и нейровизуальных результатов. Фронт Hum Neurosci. (2014) 8: 375. 10.3389 / fnhum.2014.00375 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

19. Everitt BJ, Robbins TW. От вентрального до спинного полосатого тела: передача взглядов на их роли в наркомании. Neurosci Biobehav Rev. (2013) 37 (9 Pt A): 1946-54. 10.1016 / j.neubiorev.2013.02.010 [PubMed] [Крест Ref]

20. Du YS, Jiang W, Vance A. Более долгосрочный эффект рандомизированной контролируемой групповой когнитивной поведенческой терапии для интернет-зависимости у студентов-подростков в Шанхае. Aust NZJ Психиатрия. (2010) 44: 129-34. 10.3109 / 00048670903282725 [PubMed] [Крест Ref]

21. Weingardt KR, Villafranca SW, Levin C. Технологическое обучение по когнитивной поведенческой терапии для консультантов по злоупотреблению психоактивными веществами. Subst Abus. (2006) 27: 19-25. 10.1300 / J465v27n03_04 [PubMed] [Крест Ref]

22. Килук Б.Д., Нич С., Бабусио Т., Кэрролл К.М. Качество и количество: приобретение навыков справки после компьютеризированной когнитивно-поведенческой терапии для расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ. Наркомания (2010) 105: 2120-7. 10.1111 / j.1360-0443.2010.03076.x [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

23. DeVito EE, Worhunsky PD, Carroll KM, Rounsaville BJ, Kober H, Potenza MN. Предварительное исследование нейронных эффектов поведенческой терапии для расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ. Наркотик Алкоголь. (2012) 122: 228-35. 10.1016 / j.drugalcdep.2011.10.002 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

24. Yip SW, DeVito EE, Kober H, Worhunsky PD, Carroll KM, Potenza MN. Меры предобработки структуры мозга и функции обработки вознаграждения мозга в зависимости от каннабиса: исследование взаимосвязи с абстиненцией во время поведенческого лечения. Наркотик Алкоголь. (2014) 140: 33-41. 10.1016 / j.drugalcdep.2014.03.031 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

25. Борода К.В., Волк Е.М. Модификация предлагаемых диагностических критериев для интернет-зависимости. Киберпсихол Бехав. (2001) 4: 377-83. 10.1089 / 109493101300210286 [PubMed] [Крест Ref]

26. Meng Y, Deng W, Wang H, Guo W, Li T. Префронтальная дисфункция у людей с нарушением интернет-игр: метаанализ исследований функционального магнитного резонанса. Addict Biol. (2015) 20: 799-808. 10.1111 / adb.12154 [PubMed] [Крест Ref]

27. Sheehan DV, Sheehan KH, Shytle RD, Janavs J, Bannon Y, Rogers J. E, et al. , Надежность и валидность мини-международного нейропсихиатрического интервью для детей и подростков (MINI-KID). J Clin Psychiatry (2010) 71: 313-26. 10.4088 / JCP.09m05305whi [PubMed] [Крест Ref]

28. Chen SH, Weng LJ, Su YJ, Wu HM, Yang PF. Развитие китайской шкалы интернет-зависимости и ее психометрическое исследование. Chin J Psychol. (2003) 45: 251-66. 10.1037 / t44491-000 [Крест Ref]

29. Zung WW. Показательный инструмент для тревожных расстройств. Психосоматика (1971) 12: 371-9. 10.1016 / S0033-3182 (71) 71479-0 [PubMed] [Крест Ref]

30. Zung WW. Шкала шкалы самооценки. Arch Gen Psychiatry (1965) 12: 63-70. 10.1001 / archpsyc.1965.01720310065008 [PubMed] [Крест Ref]

31. Паттон Дж. Х., Стэнфорд М. С., Барратт Е. С.. Факторная структура шкалы импульсивности Барратта. J Clin Psychol. (1995) 51: 768–74. 10.1002 / 1097-4679 (199511) 51: 6 <768 :: AID-JCLP2270510607> 3.0.CO; 2-1 [PubMed] [Крест Ref]

32. Янь К.Г., Ван XD, Цзо XN, Zang YF. DPABI: Обработка и анализ данных для визуализации мозга (в состоянии покоя). Нейроинформатика (2016) 14: 339–51. 10.1007 / s12021-016-9299-4 [PubMed] [Крест Ref]

33. Power JD, Barnes KA, Snyder AZ, Schlaggar BL, Petersen SE. Ложные, но систематические корреляции в функциональной связности. МРТ-сети возникают из-за движения субъекта. Neuroimage (2012) 59: 2142-54. 10.1016 / j.neuroimage.2011.10.018 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

34. Li F, Lui S, Yao L, Hu J, Lv P, Huang X, et al. , Продольные изменения в мозговой активности покоящегося состояния у пациентов с шизофренией первого эпизода: 1-летнее исследование функционального МР-исследования. Радиология (2016) 279: 867-75. 10.1148 / radiol.2015151334 [PubMed] [Крест Ref]

35. Liu F, Guo W, Liu L, Long Z, Ma C, Xue Z и др. , Аномальные амплитудные низкочастотные колебания у пациентов, не получавших медикаментозное лечение, пациентов первого эпизода с основным депрессивным расстройством: исследование МРТ в состоянии покоя. J Affect Disord. (2013) 146: 401-6. 10.1016 / j.jad.2012.10.001 [PubMed] [Крест Ref]

36. Yuan M, Zhu H, Qiu C, Meng Y, Zhang Y, Shang J, et al. , Групповая когнитивная поведенческая терапия модулирует функциональную связь покоящегося состояния связи с амигдалой у пациентов с генерализованным социальным тревожным расстройством. BMC Psychiatry (2016) 16: 198. 10.1186 / s12888-016-0904-8 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

37. Дитер Дж., Хоффманн С., Миер Д., Рейнхард И., Бойтель М., Фольштадт-Кляйн С. и др. . Роль эмоционального сдерживающего контроля в конкретной интернет-зависимости - исследование фМРТ. Behav Brain Res. (2017) 324: 1–14. 10.1016 / j.bbr.2017.01.046 [PubMed] [Крест Ref]

38. Zhang JT, Yao YW, Potenza MN, Xia CC, Lan J, Liu L, et al. , Измененная нервная активность в состоянии покоя и изменения после тягостного поведенческого вмешательства для расстройства интернет-игр. Sci Rep (2016) 6: 28109. 10.1038 / srep28109 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

39. Wang Y, Zhu J, Li Q, Li W, Wu N, Zheng Y, et al. , Изменены линии фронтальной полосатой и фронтальной мозжечки у лиц, зависимых от героина: исследование ФМРИ в состоянии покоя. PLoS ONE (2013) 8: e58098. 10.1371 / journal.pone.0058098 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

40. Volkow ND, Wang GJ, Tomasi D, Baler RD. Несбалансированные нейронные цепи в зависимости. Curr Opin Neurobiol. (2013) 23: 639-48. 10.1016 / j.conb.2013.01.002 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

41. Jin C, Zhang T, Cai C, Bi Y, Li Y, Yu D, et al. , Аномальная префронтальная коре головного мозга, поддерживающая функциональную связность и серьезность расстройства интернет-игр. Brain Imaging Behav. (2016) 10: 719-29. 10.1007 / s11682-015-9439-8 [PubMed] [Крест Ref]

42. Seminowicz DA, Shpaner M, Keaser ML, Krauthamer GM, Mantegna J, Dumas J. A, et al. , Когнитивно-поведенческая терапия увеличивает префронтальное серое вещество коры у пациентов с хронической болью. J Pain (2013) 14: 1573-84. 10.1016 / j.jpain.2013.07.020 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

43. Цзян Г.Х., Цю Ю, Чжан Х.Л., Хан ЛЖ, Л. XF, Ли ЛМ и др. , Амплитудные низкочастотные колебания аномалий у пользователей героина: исследование состояния покоя. Neuroimage (2011) 57: 149-54. 10.1016 / j.neuroimage.2011.04.004 [PubMed] [Крест Ref]

44. Ding WN, Sun JH, Sun YW, Chen X, Zhou Y, Zhuang ZG и др. , Импульсивность характера и нарушение функции префронтального импульсного торможения у подростков с использованием интернет-игр, выявленных в исследовании F / MI Go / No-Go. Behav Brain Funct. (2014) 10: 20. 10.1186 / 1744-9081-10-20 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]

45. Cai C, Yuan K, Yin J, Feng D, Bi Y, Li Y и др. , Морфометрия стриатума связана с дефицитом когнитивного контроля и серьезностью симптомов в расстройстве интернет-игр. Brain Imaging Behav. (2016) 10: 12-20. 10.1007 / s11682-015-9358-8 [PubMed] [Крест Ref]

46. Yoshimura S, Okamoto Y, Onoda K, Matsunaga M, Okada G, Kunisato Y, et al. , Когнитивная поведенческая терапия для депрессии изменяет медиальную префронтальную и вентральную переднюю конусообразную деятельность коры, связанную с самореферентной обработкой. Soc Cogn Affect Neurosci. (2014) 9: 487-93. 10.1093 / scan / nst009 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]