Neuravnotežena funkcionalna povezava med izvršnim nadzornim omrežjem in omrežjem za nagrajevanje pojasnjuje vedenje, ki išče spletno igro pri motnjah pri internetnem igranju (2015)

Pojdi na:

Minimalizem

Literatura je pokazala, da preiskovanci z motnjami v internetnih igrah (IGD) kažejo slabši nadzor izvršilnih organov in večjo občutljivost nagrad kot zdrav nadzor. Vendar, kako ti dve mreži skupaj vplivata na postopek vrednotenja in usmerjata vedenja subjektov IGD pri iskanju spletnih iger, ostaja neznano. Petintrideset IGD in 36 zdravih kontrol so bili pregledani v stanju mirovanja v MRI skenerju. Funkcionalno povezljivost (FC) smo preučevali v kontrolnih regijah in regijah semen nagrajevanja. Nucleus accumbens (NAcc) je bil izbran kot vozlišče za iskanje interakcij med tema dvema omrežjema. Predmeti IGD kažejo zmanjšan FC v izvršilni nadzorni mreži in povečan FC v nagrajevalni mreži v primerjavi z zdravimi kontrolami. Pri preučevanju korelacije med NAcc in izvršno nadzorno / nagrajevalno mrežo je povezava med NAcc - izvršilno nadzorno mrežo negativno povezana s povezavo med NAcc - omrežjem nagrajevanja. Spremembe (zmanjšanje / povečanje) možganske sinhronosti preiskovancev z IGD v omrežjih za nadzor / nagrajevanje kažejo na neučinkovito / pretirano obdelavo znotraj nevronskih vezij, na katerih temeljijo ti procesi. Inverzno razmerje med nadzorno mrežo in nagradno mrežo v IGD kaže, da okvare izvršilnega nadzora vodijo do neučinkovitega zaviranja povečane želje po prekomernem igranju spletnih iger. To bi lahko osvetlilo mehanistično razumevanje IGD.

Za razliko od zasvojenosti z drogami ali zlorabe snovi, internetne igralne motnje (IGD) nimajo vnosa kemikalij ali snovi, medtem ko še vedno vodi v fizično odvisnost, podobno kot druge zasvojenosti1,2. Spletne izkušnje ljudi lahko spremenijo njihovo kognitivno funkcijo na način, ki spodbuja njihovo igranje spletnih iger, kar se zgodi tudi v odsotnosti uživanja mamil1,3,4. DSM-5, ki obravnava motnje uživanja snovi in ​​odvisnosti, je ustvaril merila za motnjo spletnih iger na srečo, in ta motnja je vključena v poglavje motenj, ki vsebujejo DSM-5, kar zahteva dodatno študijo5,6. Na ravni nevronskega sistema pa natančni mehanizmi, na katerih temelji kognitivni nadzor, še zdaleč niso jasni7.

Ena ključnih značilnosti IGD je izguba volje za nadzor vedenja v spletnih igrah. Nedavne študije funkcionalnega slikanja z magnetno resonanco (fMRI) so identificirale dva pomembna vzorca nevronske aktivnosti pri IGD: Najprej so pri osebah z IGD pokazali zmanjšano zaviranje odziva z uporabo go / no-go8, preklapljanje opravil9,10, in Stroop11,12,13 naloge v primerjavi z zdravimi kontrolami (HC); Drugič, osebe z IGD so pokazale večjo občutljivost za nagrajevanje kot HC2,14,15 in pokazala kognitivno naklonjenost do informacij, ki izhajajo iz interneta9,16,17. Ti dve značilnosti sta zelo podobni ugotovitvam trenutnih nevroekonomskih študij. Obstajata dve ločeni možganski mreži, ki skupaj vplivata na procese odločanja18,19: Izvajalska nadzorna mreža (vključuje stranske prefrontalne in parietalne kortikse19), kar je povezano z zapoznelimi nagradami; Mreža ventralnega vrednotenja (vključuje orbitofrontalno skorjo, ventralni striatum in tako naprej19,20), posreduje za takojšnje nagrade.

Interakcije med tema dvema mrežama so prikazane tudi v skupinah, odvisnih od drog20. Študija Xie je pokazala, da je pri osebah, odvisnih od heroina, neuravnotežena funkcionalna povezava med nadzorno mrežo (zmanjšane povezave) in nagrajevalno mrežo (izboljšane povezave)21, ki lahko osvetli mehanično razumevanje odvisnosti od drog na obsežni sistemski ravni. Šteje se, da povečana motivacija za iskanje drog v kombinaciji z nezmožnostjo zaviranja vedenja, povezanih z drogami, predstavlja neuspeh izvršnega nadzora22,23,24. V študijah z IGD so raziskovalci opazili podobne značilnosti pri izvršilnem nadzoru in občutljivosti nagrad (kot smo že omenili). Kako pa ti dve mreži skupaj vplivata na postopek vrednotenja predmetov IGD in spodbujata vedenje spletnih iger, še vedno ni znano.

V zadnjem času raziskave raziskujejo nevronske aktivnosti v človeških možganih v stanju počitka (brez dražljajev, brez opravil, ne zaspim), kar imenujemo fMRI v mirovanju. Ugotovili so, da so nevronske aktivnosti med mirovanjem povezane v kortikalnih regijah s specifičnimi funkcionalnimi lastnostmi, vendar ne naključno25,26,27. Domneva se, da so te časovne korelacije, da odražajo notranjo funkcionalno povezanost (FC), in so pokazane v več različnih mrežah28,29,30. Lahko je koristno orodje za raziskovanje možnih razlik v nevronskih mrežah na bolj intrinzični ravni med IGD in skupinami HC v stanju počitka.

Model časovne vezave nakazuje, da je sinhronizacija možganskih signalov med nevronskimi sistemi ključnega pomena za olajšanje nevronskih komunikacij31. Literatura je tudi dokazala, da je FC v mirovanju lahko napovedovalec vedenjske uspešnosti26,32. Kot smo že omenili, so preiskovanci IGD pokazali zmanjšan nadzor nad izvajanjem in povečano občutljivost za nagrajevanje kot HC. Predpostavljamo, da subjekti IGD kažejo izboljšano sinhronost v mreži nagrad in zmanjšano sinhronost v nadzornem omrežju kot HC. Poleg tega domnevamo tudi, da je bila v IGD oslabljena osnovna dvojnost mrež nadzora / nagrajevanja, ki skupaj vplivajo na vrednotenje. Za testiranje teh hipotez moramo najprej izmeriti fMRI v mirovanju; Drugič, izbrati moramo nekaj semen za predstavljanje različnih omrežij in izmeriti te semenske BOLD signale, kar naj bi vzpostavilo povezave med tema dvema omrežjema; Tretjič, izmeriti moramo njihove interakcije, da ugotovimo, kako skupaj delujejo na vedenju.

Metode

Izbor udeležencev

Poskus je v skladu z etičnim kodeksom Svetovne medicinske zveze (Helsinška deklaracija). Odbor za človeške preiskave normalne univerze Zhejiang je odobril to raziskavo. Metode so bile izvedene v skladu z odobrenimi smernicami. Udeleženci so bili študentje in so bili rekrutirani prek oglasov. Udeleženci so bili desničarski moški (preiskovanci 35 IGA, zdrave kontrolne skupine 36 (HC)). Skupine IGD in HC se po starosti niso bistveno razlikovale (povprečje IGA = 22.21, SD = 3.08 let; HC povprečje = 22.81, SD = 2.36 leta; t = 0.69, p = 0.49). Zaradi močnejše razširjenosti IGD pri moških kot žensk so bili vključeni samo moški. Vsi udeleženci so dali pisno informirano soglasje in strukturirane psihiatrične intervjuje (MINI)33 ki jo opravi izkušeni psihiater, ki potrebuje približno 15 minut. Vsi udeleženci so bili brez psihiatričnih motenj osi I, naštetih v MINI. Nadalje smo ocenili "depresijo" z Beckovim popisom depresije34 vključeni so bili le udeleženci z manj kot 5. Vsem udeležencem je bilo naloženo, da na dan skeniranja ne uživajo nobenih zlorab, vključno s kofeinskimi pijačami. Noben udeleženec ni poročal o predhodni uporabi prepovedanih drog (npr. Kokaina, marihuane).

Motnja zasvojenosti z internetom je bila določena na podlagi Youngovega spletnega testa odvisnosti od interneta (IAT)35 ocene 50 ali več. Young's IAT je sestavljen iz 20 predmetov z različnih vidikov uporabe spletnega interneta, vključno s psihološko odvisnostjo, prisilno uporabo, umikom, težavami v šoli ali na delovnem mestu, spanjem, upravljanjem družine ali časa35. Izkazalo se je, da je IAT veljaven in zanesljiv instrument, ki ga je mogoče uporabiti pri razvrščanju IAD36,37. Za vsak element je izbran ocenjen odziv med 1 = »Redko« do 5 = »Vedno« ali »Ne velja«. Rezultati preko 50 kažejo na občasne ali pogoste težave z internetom) (www.netaddiction.com). Pri izbiri predmetov IGD smo dodali še dodatno merilo Young-jevim uveljavljenim merilom IAT: "___% svojega spletnega časa porabite za igranje spletnih iger" (> 80%).

Pregledovanje podatkov o stanju počitka

Skeniranje je bilo izvedeno v centru za magnetno resonanco na vzhodno-kitajski običajni univerzi. Podatki MRI so bili pridobljeni s pomočjo skenerja Siemens Trio 3T (Siemens, Erlangen, Nemčija). 'Stanje mirovanja' med opredelitvijo fMRI v naši nalogi ni bilo določeno kot posebna kognitivna naloga. Udeleženci so morali ostati mirni, zapreti oči, ostati budni in ničesar sistematično ne razmišljati38,39. Da bi zmanjšali gibanje glave, udeleženci ležijo na hrbtu, pri čemer je glava tesno pritrjena s pasom in blazinicami iz pene. Funkcionalne slike v stanju počitka so bile pridobljene z uporabo EPI (ehoplanarnega slikanja) zaporedja. Parametri skeniranja so naslednji: prepleteni, čas ponovitve = 2000 ms, osne rezine 33, debelina = 3.0 mm, ločljivost v ravnini = 64 * 64, čas odmeva = 30 ms, flip kota = 90, vidno polje = 240 * 240 mm, količine 210 (7 min). Strukturne slike so bile zbrane z uporabo T1 tehtanega 3D pokvarjenega gradientnega odpoklica in so bile pridobljene za celoten možgan (176 rezine, čas ponovitve = 1700 ms, odmevni čas TE = 2.26 ms, debelina rezine = 1.0 mm, preskoči = 0 mm , kot flip = 90 °, vidno polje = 240 * 240 mm, ločljivost v ravnini = 256 * 256).

Predobdelava podatkov

Podatki o mirovanju so bili izvedeni z uporabo REST in DPARSF (http://restfmri.org)40. Predobdelava je obsegala odstranitev prvih časovnih točk 10 (zaradi ravnotežja signala in omogočanje udeležencem, da se prilagodijo hrupu skeniranja), fiziološko korekcijo, merjenje časa, rezanje obsega in popravljanje gibanja glave. Odpravljena je bila možna kontaminacija z več neprijetnih signalov, vključno s signalom bele snovi, možganske hrbtenjače, globalnim signalom in šestimi gibalnimi vektorji. Časovni niz slik vsakega predmeta je bil popravljen z uporabo pristopa najmanj kvadratov in linearne transformacije s šestimi parametri (togo telo)41. Posamezna strukturna slika je bila po linearni transformaciji sočasno registrirana v srednjo funkcionalno sliko po korekciji gibanja. Funkcionalni volumni, popravljeni z gibanjem, so bili prostorsko normalizirani v prostor MNI (Montrealski nevrološki inštitut) in ponovno vzorčeni na 3-mm izotropne voksele z uporabo normalizacijskih parametrov, ocenjenih med enotno segmentacijo. Nadaljnja predhodna obdelava vključuje (1) pasovno filtriranje med 0.01 in 0.08 Hz; (2) Za oceno funkcionalne povezljivosti smo najprej izračunali Pearsonov koeficient korelacije med srednjimi časovnimi poteki intenzivnosti signala za vsak par zanimive regije (ROI). Za vsako korelacijsko karto smo uporabili Fisherjevo r-to-z transformacijo, da smo dobili približno normalno porazdelitev vrednosti funkcionalne povezanosti in ustrezno uporabili parametrične statistike.

Izbira ROI v mirovanju

Seme je bilo izbrano kot prednostno na podlagi objavljenih literatur, ne pa izhajanje semenskih regij iz nalog, da bi se izognili pristranskosti in povečali splošnost ugotovitev. Za nadzorno mrežo so semena določila na podlagi nedavne študije FC z uporabo podatkov mladih odraslih 100042 kaže, da frontalno-parietalna nadzorna mreža vključuje šest možganskih regij. Nahajajo se v čelnem in parietalnem območju možganov (poiščite podrobne koordinate od Slika 1). Za izbiro semen z desne poloble smo uporabili simetrične koordinate.

Slika 1 

V raziskavi so bili izbrani ROI.

Za mrežo vrednotenja nagrad je veliko študij nakazalo, da orbitofrontalni progast krog podpira pretvorbo različnih vrst prihodnjih nagrad v nekakšno notranjo valuto18,20,21. V to vezje spadajo ventralni striatum, dorzalni striatum in orbitofrontalni vezje. Poleg tega so prejšnje raziskave pokazale tudi, da je mreža amigdala ključna regija, na kateri temelji vrednotenje nagrad43. Tako smo v to študijo vključili tudi amigdalo v mrežo nagrad. Ker so striatum, amigdala sorazmerno majhna področja možganov, smo celotno regijo izbrali za seme. Amigdala je bila pridobljena iz podkortikalnega atlasa Harvard-Oxford; striatum je bil izbran z uporabo Oxford-striatum-atlasa. Za OFC so bila semena opredeljena na podlagi metaanalize44,45, ki predlagata dve različni bočni funkcijski podregiji OFC, od katerih je ena vključena v motivacijsko neodvisne predstavitve ojačevalcev (−23, 30, −12 in 16, 29, −13) in druga pri ocenjevanju kaznovalcev, ki vodijo do sprememb v vedenju (−32 , 40, −11 in 33, 39, -11). Glej Slika 1.

Povezave med semeni, ki smo jih izbrali zgoraj, lahko le zagotavljajo razlike na ravni skupine in ločeno prikazujejo notranje povezave znotraj nadzornega in nagradnega omrežja. Da bi našli interakcije med tema dvema omrežjema za posamezne subjekte in kako skupaj vplivajo na vedenje, potrebujemo "vozlišče", ki se poveže z obema mrežama. V tej študiji smo izbrali regijo nucleus accumbens (NAcc) kot vezno vozlišče ali 'semensko' regijo za povezavo med nadzorno in nagrajevalno mrežo, ker ima NAcc pomembno vlogo pri zasvojenosti46in so se v študijah zasvojenosti izkazale za dragoceno vezivno vozlišče21. NAcc so izvlekli tudi iz subkortikalnega atlasa Harvard-Oxford.

Funkcionalni izračun povezljivosti

Za vsak ROI smo dobili reprezentativni čas BOLD s povprečjem signala vseh vokslov znotraj ROI. Izkazalo se je, da so v literaturah na funkcionalnih omrežjih ločene komponente desne in leve poloble47,48,49. Tako smo v tej študiji najprej izračunali srednjo vrednost FC-jev med ROI-jem levega in desnega nadzornega / nagradnega omrežja ločeno. Nato smo vzeli povprečno vrednost teh dveh FC-jev kot celoten indeks FC. Povezava med NAcc in izvršnim / nagradnim omrežjem je bila izračunana na naslednji način: Izračunali smo povprečno vrednost FC med NAcc in ROI v nadzorni / nagradni mreži na isti polobli. Nato smo vzeli povprečno vrednost teh polkrožnih FC kot celoten indeks FC.

Rezultati

FC razlika v nadzornem omrežju med IGD in HC

Slika 2 prikazuje FC v nadzorni mreži v IGD in HC. FC v krmilni mreži v HC je bistveno višji kot pri IGD, tako na ravni celotnih možganov kot na polobli (HC je v levem nadzornem omrežju nekoliko pomemben kot IGD v FC-ju).

Slika 2 

Sestavljeni FC indeksi kontrolne mreže v skupinah IGD in HC v različnih primerjavah: celotni možgani (levi), leva hemisfera (srednja) in desna polobla (desna).

FC razlika v mreži nagrad med IGD in HC

Slika 3 prikazuje FC v nagrajevalni mreži v IGD in HC. V nagradni mreži FC v IGD je le malo pomemben kot v HC v celotnih možganih (p = 0.060) in leva hemisfera (p = 0.061). Čeprav ima IGD v desni polobli višji FC kot HC, pa ne dosega statističnega pomena (p =

Slika 3 

Sestavljeni FC indeksi nagradne mreže v skupinah IGD in HC v različnih primerjavah: celotni možgani (leva), leva hemisfera (srednja) in desna polobla (desna).

Interakcije med nadzornim in nagradnim omrežjem

Izračunali smo medsebojno vplivanje med nadzornim omrežjem in omrežjem nagrad na ravni celotnih možganov in hemisferi. Prva vrsta številka 4 prikazuje razmerje med nadzornim omrežjem in omrežjem nagrad v celotnih možganih pri vseh preiskovancih (levo) in v skupinah (desno). Ugotovimo lahko, da je FC v nadzorni mreži negativno povezan z nagradno mrežo v vseh skupinah predmetov. Številke v drugi vrstici kažejo, da je nadzorno omrežje v hrbtni povezavi z nagradno mrežo na levi polobli. Vendar na desni polobli (tretja vrsta), čeprav kažejo negativne trende, vse te korelacije ne dosegajo statističnega pomena (To bi lahko bilo zato, ker so bili ROI v kontrolni mreži definirani na levi polobli. ROI v desni polobli so bili izbrani glede na simetrično levo poloblo). Četrta vrstica je pokazala medsebojne medsebojne vplive med nadzorno mrežo in nagradno mrežo. Najdemo lahko tudi negativno povezavo med nadzornim omrežjem in omrežjem nagrad. Vzemimo vse, čeprav nekatere od teh korelacij ne dosegajo statističnega pomena, še vedno lahko sklepamo, da je nadzorno omrežje negativno povezano z omrežjem nagrad.

Slika 4 

Razmerje med indeksi kontrolnega omrežja in indeksom nagradne mreže pri vseh preiskovancih (levo), IGD (srednja) in HC skupina (desno).

Razprava

Nižja sinhronizacija nadzorne mreže in višja sinhronizacija omrežja nagrad pri predmetih IGD

V tej študiji smo opazili zmanjšano sinhronost izvajalske nadzorne mreže subjektov IGD v primerjavi s HC. Model časovne vezave kaže, da je sinhronizacija možganskih signalov med možganskimi regijami ključnega pomena za olajšanje nevronskih komunikacij31. Tako lahko zmanjšana sinhronost v nadzornem omrežju kaže, da je dolgotrajno igranje spletnih iger subjektov IGD oslabilo njihov izvršilni nadzorni sistem. Prejšnje študije so pokazale, da je FC v določeni mreži lahko napovednik ustrezne vedenjske uspešnosti30,50,51. Študije s fMRI, ki temeljijo na nalogah, so tudi pokazale, da so preiskovanci z IGD pokazali manjše zaviranje odziva kot zdrave kontrole8,9,11,12. Zdi se, da na takšne tendence odzivanja vplivajo dražljaji, povezani s spletnimi igrami, pri bolnikih z IGD pa slabše delovanje kot pri osebah, ki niso IGD9. Navidezni primanjkljaji in kognitivni nadzorni primanjkljaji IGD so lahko povezani z neučinkovito obdelavo znotraj nevronskih vezij, na katerih temeljijo ti procesi, pri čemer se nekateri od teh nevronskih ukrepov nanašajo na resnost IGD12.

V mreži nagrad je FC v IGD nekoliko višji kot v HC. Močnejše povezave med semeni nagradne mreže v IGD kažejo, da so pokazali boljše hrepenenje po nagrajevanju kot skupina HC. Raziskave fMRI, ki temeljijo na nalogah, so pokazale, da je občutljivost za nagrado med osebami z IGD zvišana v primerjavi z zdravimi kontrolami2,9,14,15 tako v blagih kot v ekstremnih situacijah. Povečana občutljivost nagrad lahko prispeva k povečanim željam po vključevanju v igranje spletnih iger, saj lahko IGD subjekti občutijo večjo nagrado. In dolgoročno igranje spletnih iger lahko privede do tega, da se igralci prepustijo virtualnim izkušnjam in jih v resničnem življenju podoživijo52.

Neuravnotežena povezava med nadzornim omrežjem in omrežjem nagrad

Za nadaljnje preizkušanje interakcij med izvršilno nadzorno mrežo in nagrajevalno mrežo ter ugotavljanje, kako ti skupaj vplivajo na končno vedenje posameznih subjektov, smo NAcc izbrali kot vezno vozlišče ali 'semensko' regijo, ki povezuje izvršni nadzor in nagrado. omrežja. Slika 4 kaže, da imajo indeksi izvršnega nadzornega omrežja in mreže nagrad znatno obratna razmerja, kar kaže na močnejšo povezanost omrežja z nagrajevanjem, šibkejšo je povezanost nadzornega omrežja. Ti dve mreži medsebojno delujeta, kjer bo močna motivacija privedla do motenj izvršilnega nadzornega vezja, močan izvršilni nadzor pa bo privedel do zaviranja motivacijskih želja53.

Prejšnje študije so pokazale, da izvršilni nadzorni sistem spodbuja kognitivni in vedenjski nadzor nad motivacijskimi nagoni in lahko posameznikom omogoči zaviranje želja in vedenjskih vedenj54,55,56. Obratni delež med izvajalsko nadzorno mrežo in nagradno mrežo lahko veliko prispeva k razumevanju mehanizma zasvojenosti, na katerem temelji IGD: Povečani občutki pri nagrajevanju med zmagovalnimi ali prijetnimi izkušnjami lahko izboljšajo njihovo željo po igranju na spletu. Medtem lahko okvare izvršilnega nadzora privedejo do neučinkovitega zaviranja takšnih želja, kar lahko dovoli prevladujočim pobudam, željam ali hrepenenju in vodi do prekomernega igranja spletnih iger.

Neuravnotežena funkcionalna povezava med izvršilno nadzorno mrežo in nagrajevalno mrežo lahko tudi osvetli razumevanje odločanja IGD. Študije so pokazale, da predmeti IGD pri sprejemanju prihodnjih odločitev kažejo na manj upoštevanje izkustvenih rezultatov52. Pri sprejemanju odločitev med udeležbo pri takojšnjem nagrajevanju izkušenj (npr. Igranje na spletu) in dolgoročnimi škodljivimi posledicami (npr. Z uporabo porabljenega časa igranja za igranje namesto za opravljanje dejavnosti, povezanih z dolgoročnim poklicnim uspehom), se lahko posamezniki z IGD štejejo za prikaz "Kratkovidnost za prihodnost", kot je opisano za odvisnosti od drog57,58,59. Močna sinhronizacija takojšnje nagrade nagradne igre bi lahko poslabšala postopek odločanja o zaviranju impulza, kar bi lahko smiselno razložilo postopek odločanja na podlagi vrednotenja do takojšnje nagrade, kar bi povzročilo impulzivno vedenje pri igranju spletnih iger. Poleg tega se lahko vedenje, ki išče nagrade, okrepi s kratkoročnimi spletnimi izkušnjami, kar vodi v začaran krog zasvojenosti s spletnimi igrami7.

Če povzamemo, je ta študija pokazala, da spremembe (zmanjšanje / povečanje) sinhronosti možganskih mrež preiskovancev z IGD kažejo na neučinkovito / pretirano obdelavo znotraj nevronskih vezij, na katerih temeljijo ti procesi. Inverzni delež med izvršilno nadzorno mrežo in nagrajevalno mrežo kaže na to, da okvare izvršnega nadzora vodijo k neučinkovitemu zaviranju povečane želje po prekomernem igranju spletnih iger. Ti rezultati bi lahko osvetlili mehansko razumevanje IGD. Poleg tega podobne značilnosti med IGD in odvisnostmi od drog (na primer odvisnost od heroina) kažejo, da lahko IGD deli podobne nevronske podlage z drugimi vrstami odvisnosti.

Omejitve

Tu je treba obravnavati več omejitev. Prvič, ker je le malo žensk, zasvojenih s spletnimi igrami, smo v tej študiji izbrali le moške. Končno ugotovitev lahko omeji neravnovesje med spoloma. Drugič, pri izračunu interakcij med nadzornimi omrežji in nagradnimi omrežji smo izbrali NAcc kot seme na podlagi funkcionalnosti NAcc in prejšnjih literatur. Ne vemo, ali obstajajo boljša semena za ta izračun. Tretjič, pričujoča študija je razkrila samo sedanje stanje pri IAD predmetih, med temi dejavniki ne moremo sklepati vzročno. Četrtič, pri izbiri ROI desne poloble za izvršilno nadzorno mrežo smo uporabili simetrične koordinate glede na levo poloblo, kar je lahko razlog, da so indeksi na desni polobli nižji od indeksa na levi polobli.

Prispevki avtorjev

GD je zasnoval poskus in napisal prvi osnutek rokopisa. XL in XD sta zbrala in analizirala podatke, pripravila številke. YH in CX sta razpravljala o rezultatih, svetovala pri razlagi in prispevala k končnemu osnutku rokopisa. Vsi avtorji so prispevali in odobrili končni rokopis.

Priznanja

To raziskavo je podprla Kitajska nacionalna naravoslovna fundacija (31371023). Fundacija ni imela nadaljnje vloge pri načrtovanju študije; pri zbiranju, analiziranju in razlagi podatkov; pri pisanju poročila; ali v odločitvi, da dokument pošljejo v objavo.

Reference

  • Holden C. "Vedenjske" odvisnosti: ali obstajajo? Science 294, 980–982, (2001) .10.1126 / science.294.5544.980 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Hu Y. in Lin X. Občutljivost nagrad / kaznovanja med odvisniki od interneta: Posledice za njihovo zasvojenost. Prog nevropsihoparm biol psihiat 46, 139–145 (2013). [PubMed]
  • Weinstein A. in Lejoyeux M. Zasvojenost z internetom ali pretirana uporaba interneta. Am J Drug Alcohol Ab 36, 277-283 (2010). [PubMed]
  • Dong G., Lu Q., Zhou H. in Zhao X. Predhodnik ali posledice: patološke motnje pri ljudeh z motnjami odvisnosti od interneta. PloS one 6, e14703 (2011). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Petry NM & O'Brien CP Motnje internetnih iger na srečo in DSM-5. Zasvojenost 108, 1186–1187 (2013). [PubMed]
  • Ameriško psihiatrično združenje. Diagnostični in statistični priročnik duševnih motenj (5th ed.) [145] (American Psychiatric Publishing, Washington DC, 2013).
  • Dong G. in Potenza MN Kognitivno-vedenjski model internetne motnje iger na srečo: teoretična podlaga in klinične posledice. J psychia res 58, 7–11 (2014). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Dong G., Zhou H. in Zhao X. Zaviranje impulza pri ljudeh z motnjami odvisnosti od interneta: elektrofiziološki dokazi iz študije Go / NoGo. Neurosci lett 485, 138–142 (2010). [PubMed]
  • Zhou Z., Yuan G. in Yao J. Kognitivne pristranskosti do slik, povezanih z internetnimi igrami, in primanjkljaja izvršilnega kadra pri posameznikih z zasvojenostjo z internetnimi igrami PloS one 7, e48961 (2012). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Dong G., Lin X., Zhou H. in Lu Q. Kognitivna fleksibilnost pri odvisnikih od interneta: dokazi fMRI iz težavnih in enostavnih situacij zamenjave. Addict Behav 39, 677–683 (2014). [PubMed]
  • Dong G., Zhou H. in Zhao X. Moški odvisniki od interneta kažejo oslabljeno sposobnost izvršilnega nadzora: dokazi iz barvne besede Stroop. Neurosci lett 499, 114–118 (2011). [PubMed]
  • Dong G., Shen Y., Huang J. in Du X. Okvara funkcije spremljanja napak pri ljudeh z motnjami odvisnosti od interneta: študija FMRI, povezana z dogodki. Eur addict res 19, 269–275 (2013). [PubMed]
  • Littel M. et al. Napaka pri obdelavi in ​​zaviranju odzivanja pri prekomernih igralcih računalniških iger: potencialna študija, povezana z dogodki. Zasvojeni biol 17, 934 – 947 (2012). [PubMed]
  • Dong G., Huang J. in Du X. Izboljšana občutljivost nagrad in zmanjšana občutljivost na izgube pri odvisnikih od interneta: študija fMRI med ugibanjem. J psihiatrija res 45, 1525–1529 (2011). [PubMed]
  • Dong G., DeVito E., Huang J. in Du X. Difuzijski tenzorji odkrijejo nepravilnosti talamusa in posteriorne cingule skorje pri odvisnikih od spletnih iger na srečo. J psihiatrija res 46, 1212–1216 (2012). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Ko CH et al. Možganske dejavnosti, povezane z igrami nagon zasvojenosti s spletnimi igrami. J psihiatrija res 43, 739 – 747 (2009). [PubMed]
  • Ko CH et al. Možganske aktivacije tako za izzive, ki jih povzročajo igralni nagon, kot tudi kajenje hrepenenja med osebami, ki so sočasno z zasvojenostjo z internetnimi igrami in nikotinsko odvisnostjo. J psihiatrija res 47, 486 – 493 (2013). [PubMed]
  • Montague PR & Berns GS Nevronska ekonomija in biološki substrati vrednotenja. Neuron 36, 265–284 (2002). [PubMed]
  • McClure SM, Ericson KM, Laibson DI, Loewenstein G. in Cohen JD Čas popusta za primarne nagrade. J Neurosci 27, 5796–5804 (2007). [PubMed]
  • Monterosso J., Piray P. & Luo S. Nevroekonomija in preučevanje odvisnosti. Biol Psychiatry 72, 107–112 (2012). [PubMed]
  • Xie C. et al. Neuravnotežena funkcionalna povezava med ocenjevalnimi mrežami pri abstinentnih subjektih, odvisnih od heroina. Mol psihiatrija 19, 10 – 12 (2014). [PubMed]
  • Barros-Loscertales A. et al. Med štetjem Stroopove naloge v skupini, ki je odvisna od kokaina, je med desnim številskim opravilom nižja aktivacija v desni frontoparietalni mreži. Psihiatrija res 194, 111 – 118 (2011). [PubMed]
  • Goldstein RZ & Volkow ND Zasvojenost z drogami in njena nevrobiološka osnova: dokazi o nevroslikoslovju o vpletenosti čelne skorje. Psihiatrija Am J 159, 1642–1652 (2002). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Volkow ND et al. Kognitivni nadzor hrepenenja po drogah zavira možganske regije nagrajevanja kokaina. NeuroImage 49, 2536 – 2543 (2010). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Fox MD in Raichle ME Spontana nihanja v možganski aktivnosti, opažena s funkcijskim slikanjem z magnetno resonanco. Nat rev. Neurosci 8, 700–711 (2007). [PubMed]
  • Zhu Q., Zhang JD, Luo YLL, Dilks DD & Liu J. Nevronska aktivnost mirujočega stanja v obrazno selektivnih kortikalnih regijah je vedenjsko pomembna. J Neurosci 31, 10323–10330 (2011). [PubMed]
  • Greicius MD, Supekar K., Menon V. & Dougherty RF Funkcionalna povezljivost stanja mirovanja odraža strukturno povezljivost v omrežju privzetega načina. Možganska skorja 19, 72–78 (2009). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Draga CJ et al. Napovedovanje funkcionalne povezanosti človeka v stanju počitka od strukturne povezanosti. PNAS 106, 2035 – 2040 (2009). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Vincent JL et al. Notranja funkcionalna arhitektura v anesteziranih možganih opic. Narava 447, 83 – 86 (2007). [PubMed]
  • Seeley WW et al. Neodločljiva intrinzična povezovalna omrežja za obdelavo prožnosti in izvršni nadzor. J Nevrosci 27, 2349 – 2356 (2007). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Engel AK, Fries P. in Singer W. Dinamične napovedi: nihanja in sinhronost pri obdelavi od zgoraj navzdol. Nat rev. Neurosci 2, 704–716 (2001). [PubMed]
  • Cox CL et al. Vaša počivajoča možganska skrb o vašem tveganem vedenju. PloS en 5, e12296 (2010). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Lecrubier Y. et al. Mini mednarodni nevropsihiatrični intervju (MINI). Kratek diagnostično strukturiran intervju: zanesljivost in veljavnost v skladu s CIDI. Europ psihiatrija 12, 224 – 231 (1997).
  • Beck AT, Ward CH, Mendelson M., Mock J. in Erbaugh J. Popis za merjenje depresije. Arch Gen Psychiatry 4, 561–571 (1961). [PubMed]
  • Young KS Test zasvojenosti z internetom (IAT)http://netaddiction.com/index.php?option=combfquiz&view=onepage&catid=46&Itemid=106> (2009). Datum dostopa: 09.
  • Widyanto L. in McMurran M. Psihometrične lastnosti testa za zasvojenost z internetom. Cyberpsychol behav 7, 443–450 (2004). [PubMed]
  • Widyanto L., Griffiths MD in Brunsden V. Psihometrična primerjava testa zasvojenosti z internetom, lestvice internetnih problemov in samodiagnoze. Cyberpsychol, behav soc netw 14, 141–149 (2011). [PubMed]
  • Zang Y., Jiang T., Lu Y., He Y. & Tian L. Pristop regionalne homogenosti k analizi podatkov fMRI. Neuroimage 22, 394–400 (2004). [PubMed]
  • Ti H. et al. Spremenjena regionalna homogenost motoričnih kortiksov pri bolnikih z več atrofijo sistema. Nevrosci Lett 502, 18 – 23 (2011). [PubMed]
  • Yan C.-G. & Zang Y.-F. DPARSF: Nabor orodij MATLAB za analizo podatkov o »cevovodu« fMRI v stanju mirovanja. Nevrosci sprednje siste 4, 13, e3389 (2010). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Friston KJ, Frith CD, Frackowiak RS in Turner R. Karakterizacija dinamičnih možganskih odzivov s fMRI: multivariatni pristop. NeuroImage 2, 166–172 (1995). [PubMed]
  • Yeo BT et al. Organizacija možganske možganske skorje ocenjena z lastno funkcionalno povezanostjo. J nevrofiziol 106, 1125 – 1165 (2011). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Waraczynski MA Osrednja razširjena mreža amigdale kot predlagano vezje, na katerem temelji vrednotenje nagrad. Nevrosci biobehav rev 30, 472 – 496 (2006). [PubMed]
  • Kringelbach ML & Rolls ET Funkcionalna nevroanatomija človeške orbitofrontalne skorje: dokazi iz nevroslikovanja in nevropsihologije. Prog nevrobiol 72, 341–372 (2004). [PubMed]
  • Wilcox CE, Teshiba TM, Merideth F., Ling J. & Mayer AR Izboljšana reaktivnost iztočnice in fronto-striatna funkcionalna povezljivost pri motnjah uporabe kokaina. Drug alco odvisend 115, 137–144 (2011). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Everitt BJ & Robbins TW Nevronski sistemi okrepitve odvisnosti od drog: od dejanj do navad do prisile. Nat nevrosci 8, 1481–1489 (2005). [PubMed]
  • Shirer WR, Ryali S., Rykhlevskaia E., Menon V. in Greicius MD Dekodiranje kognitivnih stanj, ki jih vodijo subjekti, z vzorci povezljivosti celotnih možganov. Možganska skorja 22, 158–165 (2012). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Damoiseaux JS et al. Dosledna omrežja za počitek med zdravimi osebami. PNAS 103, 13848 – 13853 (2006). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Habas C. et al. Razločen prispevek možganov k lastni mreži povezovanja. J Nevrosci 29, 8586 – 8594 (2009). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Spreng RN, Stevens WD, Chamberlain JP, Gilmore AW in Schacter DL Privzeta omrežna dejavnost, skupaj s frontoparietalno nadzorno mrežo, podpira ciljno usmerjeno kognicijo. NeuroImage 53, 303–317 (2010). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Krmpotich TD et al. Dejavnost počitka v levem nadzornem nadzornem omrežju je povezana z vedenjskim pristopom in se poveča v odvisnosti od snovi. Zdravilo alkohola je odvisno od 129, 1 – 7 (2013). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Dong G., Hu Y., Lin X. in Lu Q. Zakaj odvisniki od interneta še naprej igrajo v spletu, tudi če se soočajo s hudimi negativnimi posledicami? Možne razlage iz študije fMRI. Biol psychol 94, 282–289 (2013). [PubMed]
  • Miller EK in Cohen JD Integrativna teorija funkcije predfrontalne skorje. Annu Rev Neurosci 24, 167–202 (2001). [PubMed]
  • Sofuoglu M., DeVito EE, Waters AJ & Carroll KM Kognitivna izboljšava kot zdravljenje odvisnosti od drog. Neuropharmacol 64, 452–463 (2013). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Everitt BJ et al. Orbitalna prefrontalna skorja in mamila pri laboratorijskih živalih in ljudeh. Letni NY Acad Sci 1121, 576 – 597 (2007). [PubMed]
  • Goldstein RZ in Volkow ND Disfunkcija predfrontalne skorje v odvisnosti: ugotovitve nevroslike in klinične posledice. Nat rev. Neurosci 12, 652–669 (2011). [PMC brez članka] [PubMed]
  • Pawlikowski M. & Brand M. Pretirano igranje iger v internetu in odločanje: ali imajo pretirani igralci World of Warcraft težave pri odločanju v tveganih razmerah? Psihiatrija res 188, 428–433 (2011). [PubMed]
  • Floros G. in Siomos K. Vzorci izbire žanrov video iger in zasvojenosti z internetom. Cyberpsycholo, behav social netw 15, 417–424 (2012). [PubMed]
  • Bechara A., Dolan S. & Hindes A. Odločanje in zasvojenost (II. Del): kratkovidnost za prihodnost ali preobčutljivost za nagrado? Neuropsychologia 40, 1690–1705 (2002). [PubMed]