Minskad funktionell hjärnans anslutning hos ungdomar med internetberoende (2013)

Beskrivning

Internetberoende har blivit alltmer erkänt både offentligt och i det vetenskapliga samfundet världen över [1], även om det är ett relativt nytt tillstånd och dess psykopatologiska egenskaper och neurobiologiska mekanismer förblir dåligt förstådda. Nyligen genomförda neuroimaging-studier har rapporterat betydande förändringar i hjärnans funktion och struktur i samband med internetberoende. Majoriteten av dessa studier använde funktionell magnetisk resonanstomografi (fMRI) utförd under uppgifter och har inblandade frontala och striatala regioner och, i mindre utsträckning, parietal och insula cortex [2]-[5]. Dessutom, med användning av positronemissionstomografi (PET), Kim et al. (2011) fann minskad dopamin D2-receptortillgänglighet i bilateral caudat och höger putamen [6]och Hou et al. (2012) med hjälp av datortomografi med enkelfotonemission (SPECT) fann minskad striatala dopamintransportöruttrycksnivå hos vuxna med internetberoende [7]. Dessa fynd överensstämmer med nuvarande teoretiska modeller av beroendesjukdomar, som inte bara omfattar substansberoende utan också beteendeberoende (t.ex. patologiskt spelande), som betonar patologin hos fronto-striatala kretsar. [8], liksom ön [9], [10]. Strukturella MRI-studier av Zhou et al. (2011) och Yuan et al. (2011) har tillsammans föreslagit abnormiteter i grå substans i hjärnregioner inklusive prefrontala cortex [11], [12]och en diffusionstensoravbildningsstudie av Lin et al. (2012) rapporterade utbredda vita substansavvikelser hos ungdomar med internetberoende [13]. Slutligen, Liu et al. (2010) fann förändrad regional homogenitet i internetberoende [14], vilket är såvitt vi vet det enda fMRI-fyndet i vilotillstånd i litteraturen angående denna störning [15]. Författarna undersökte den tidsmässiga homogeniteten i signalen Blood-Oxygen-Level-Dependent (BOLD) för varje voxel med de för dess närmaste 26 grannvoxel på ett voxel-mässigt sätt.

fMRI i vilotillstånd är en relativt ny avbildningsteknik för att undersöka interregionala korrelationer av spontan hjärnaktivitet, spelas in när någon ligger tyst i skannern utan att vara engagerad i en specifik uppgift [16]. Tillvägagångssättet ger en robust metod för att kartlägga väldefinierade funktionssystem [17], [18]. Åtgärder i vilotillstånd är tillförlitliga [19], [20], under genetisk kontroll [21]-[23], och tänkte indexera en inneboende egenskap hos hjärnans funktionella organisation [24], med förbehåll för vissa varningar [25]. I kombination med grafteoretiska tekniker erbjuder fMRI i vilotillstånd ett kraftfullt sätt att undersöka den storskaliga organisationen av hjärnans funktionella dynamik och dess störning i psykopatologiska tillstånd [26].

I denna studie använde vi vilotillstånd fMRI-data för att kartlägga skillnader i funktionell anslutning mellan en omfattande uppsättning av 90 distinkta kortikala och subkortikala hjärnregioner hos friska individer och ungdomar med internetberoende, med fokus på individer som deltar i överdrivet onlinespel bland de föreslagna undertyperna av denna sjukdom [27]. Vi genomförde också en analys av nätverkstopologiska störningar [28] för att bedöma om några skillnader mellan grupper i anslutningsstyrka var ytterligare associerade med en global omkonfiguration av funktionella interaktioner [26], vilket har rapporterats i många andra psykiatriska störningar [29], [30].

Baserat på tidigare strukturella och funktionella neuroimaging-fynd inom internetberoende [3], [4], [6], [7], [15], tillsammans med de etablerade teoretiska modellerna av substansberoendestörningar [8], [9], antog vi att ungdomar med internetberoende skulle visa förändrad interregional anslutning mellan frontala och striatala regioner, med en möjlig ytterligare involvering av parietal cortex och insula.

Material och metoder

Etikförklaring

Denna studie godkändes av den institutionella granskningsnämnden för mänskliga ämnen vid Seoul National University. Alla ungdomar och deras föräldrar gav skriftligt informerat samtycke innan studiestarten. Studien genomfördes i enlighet med Helsingforsdeklarationen.

Deltagare

Tolv högerhänta manliga tonåringar med internetberoende och 11 högerhänta och könsmatchade [31] friska kontroller deltog i denna studie. Diagnosen internetberoende fastställdes med hjälp av Young Internet Addiction Scale (YIAS), som består av 20 objekt, var och en baserad på en 5-gradig Likert-skala som utvärderar graden av problem orsakade av internetanvändning [32], och Kiddie-Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia-Present and Lifetime Version (K-SADS-PL), ett semi-strukturerat diagnostiskt intervjuverktyg med etablerad validitet och tillförlitlighet, vilket gjorde det möjligt för oss att utesluta andra psykiatriska störningar [33], [34]. Deltagare med internetberoende var begränsade till de som rapporterade att ha upplevt typiska komponenter av beroende (dvs tolerans, tillbakadragande, upptagen av att spela onlinespel, upprepade misslyckade försök att minska eller stoppa onlinespel, negativt påverkat humör när de försökte minska onlinespel och försumma viktiga relationer eller aktiviteter på grund av onlinespel) [35], [36]. Alla deltagare med internetberoende rapporterade överdrivet spelande online bland de föreslagna undertyperna av denna störning. Samma instrument användes vid rekrytering av friska ungdomar. Demografisk information och intelligenskvot (IQ) för alla deltagare bedömdes också (se Tabell 1).

Ladda ner: 

 

• PPT

  PowerPoint-bildruta

• PNG

  större bild (21KB)

• TIFF

  originalbild (58KB)

Tabell 1. Deltagarnas demografiska och kliniska egenskaper.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.t001

Datainsamling och bildbehandling

fMRI-bilder i vilotillstånd togs på en 3T Siemens-skanner (Siemens Magnetom Trio Tim Syngo MR B17, Tyskland) med följande parametrar: repetitionstid (TR) 2700 ms; ekotid (TE) 30 ms; förvärvsmatris 64×64; synfält (FOV) 192×192 mm²; vändvinkel 90°; voxelstorlek 3.0 mm×3.0 mm×3.0 mm; skivor 40. Den totala tiden för förvärvet var 6 min 45 sek. En huvudspiral användes och huvudrörelsen minimerades genom att fylla det tomma utrymmet runt huvudet med svampmaterial och fixera underkäken med en tejp.

Förbehandlingen av fMRI-bilder utfördes med hjälp av Data Processing Assistant for Resting-State fMRI (DPARSF) [37], som är baserad på Statistical Parametric Mapping (SPM8) och Resting-State fMRI Data Analysis Toolkit (REST). De första 5 bilderna i varje motiv kasserades, och de återstående 145 bilderna korrigerades för skivtiming och justerades om till den första volymen för att korrigera för rörelseartefakter. Alla deltagare visade mindre än 0.5 mm förskjutning och 0.5° rotation i sina 6 huvudrörelseparametrar. Dessutom var de två grupperna inte signifikant olika (p<0.05) i de fyra huvudrörelseparametrarna som nyligen föreslagits av Van Dijk et al. [38]: dvs genomsnittlig huvudförskjutning (internetberoende: 0.04±0.01 mm, kontroll: 0.04±0.01 mm), maximal huvudförskjutning (internetberoende: 0.18±0.14 mm, kontroll: 0.17±0.07 mm), antal mikro (>0.1 mm) med 2 individuella rörelser än 5 i internet och 6 personer i internetgrupp (inte fler än 0.04 personer). rörelser), och huvudrotation (internetberoende: 0.01±0.04°, kontroll: 0.00±XNUMX°). Innan rumslig normalisering skapades en hjärnmall som matchade ålder och kön baserat på data från NIH MRI Study of Normal Brain Development, med hjälp av Template-O-Matic [39]. Våra fMRI-bilder normaliserades med hjälp av denna anpassade mall och utjämnade med en fullbredds halv-maximal Gauss-kärna på 6 mm. Datan avtändes sedan och lågfrekventa fluktuationer (0.01–0.08 Hz) filtrerades för att detektera signaler från grå substans och minska effekten av brus. Sex parametrar för huvudrörelser, signaler för vit substans och signaler från cerebrospinalvätska regresserades från den filtrerade FET-signalen. Slutligen extraherades resterna av denna regression från 90 hjärnregioner (noder) baserade på Automated Anatomical Labeling (AAL) atlas [40], och parvisa associationer beräknades vilket resulterade i en 90 gånger 90 anslutningsmatris per varje individ. Pearsons korrelationskoefficient (noll fördröjning) användes för att kvantifiera varje parvis association. Observera att den globala signalen inte inkluderades som en störande kovariat, vilket säkerställer att andelen negativa korrelationer var minimal.

Dataanalys

Nätverksbaserad statistik (NBS) [41], [42] användes för att identifiera regionala hjärnnätverk som visar en signifikant skillnad mellan grupper i interregional funktionell anslutning. Specifikt utfördes ett t-test för att testa för en skillnad mellan grupper i korrelationskoefficienten vid var och en av de 90×(90-1)/2 = 4005 unika regionala parningarna. Sammankopplade nätverk, formellt kända som grafkomponenter, identifierades sedan bland kopplingarna med en t-statistik som översteg ett tröskelvärde på t = 3.0. Ett familjemässigt fel (FWE)-korrigerat p-värde beräknades för storleken på varje resulterande komponent med hjälp av permutationstestning (20000 XNUMX permutationer). Varje permutation involverade att slumpmässigt blanda gruppetiketterna och identifiera storleken på största sammankopplat nätverk, vilket ger en empirisk nollfördelning av maximala komponentstorlekar [43]. Ett FWE-korrigerat p-värde uppskattades för varje sammankopplat nät som andelen permutationer som gav ett större sammankopplat nät, eller ett av samma storlek. De två alternativa hypoteserna (beroende > kontroller och missbruk < kontroller) utvärderades oberoende av varandra. Alla dessa steg utfördes med NBS-programpaketet, som distribueras fritt som en del av Brain Connectivity Toolbox (http://www.brain-connectivity-toolbox.net/) eller NITRC (http://www.nitrc.org/projects/nbs/). Att bedöma reproducerbarheten av eventuella betydande fynd till alternativa atlaser [44], upprepades ovanstående analys separat med AAL-atlasen ersatt med två alternativa atlaser för att fördela cortex i icke-överlappande regioner; nämligen Montreal Neurological Institute (MNI) strukturella atlas (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/data/atlas-descriptions.html) och en slumpmässig uppdelning som omfattar 120 regioner [45]. MNI-atlasen är en grov delning som representerar åtta anatomiska regioner per hjärnhalva, vilket underlättar karakterisering av interlobar anslutning.

Därefter testade vi för skillnader mellan grupper i viktiga grafbaserade nätverksmått [28]; nämligen den genomsnittliga klustringskoefficienten, karakteristisk väglängd och förhållandet liten världslighet. Tolkning av dessa mått i termer av hjärnans komplexitet och organisation kan hittas i mycket nyare litteratur [26], [30], [46]-[49]. Anslutningsmatriserna binariserades först med avseende på en uppsättning fasta anslutningstätheter, från 10 % till 30 % [28]. Nätverksmått beräknades vid varje densitet med hjälp av lämplig funktion i Brain Connectivity Toolbox. Klustringskoefficienten och den karakteristiska väglängden normaliserades med avseende på en ensemble av 20 slumpmässiga nätverk genererade med Maslov-Sneppens omkopplingsalgoritm [50]. Skillnader mellan grupper bedömdes sedan vid varje densitet med användning av ett tvåsidigt t-test.

Slutligen beräknades klustringskoefficienten och väglängden lokalt för var och en av de 90 regionerna. Ett dubbelsidigt t-test användes också för att testa för skillnader mellan grupper i dessa regionspecifika mått. Den falska upptäcktsfrekvensen (FDR) [51] användes för att korrigera för flera jämförelser över familjen av nätverkstätheter och regioner.

Resultat

Deltagare Egenskaper

Alla deltagare var högerhänta män. Ingen signifikant skillnad hittades i ålder och IQ mellan de två grupperna, och YIAS-poängen var signifikant högre i internetberoendegruppen (Tabell 1).

Gruppskillnader i funktionell anslutning

NBS identifierade ett enda nätverk som visar signifikant (p<0.05, FWE-korrigerad) minskade anslutningsmöjligheter hos ungdomar med internetberoende jämfört med kontroller. Detta påverkade nätverk bestod av 59 länkar, som involverade 38 olika hjärnregioner (Figur 1). Nätverket replikerades brett när AAL-atlasen ersattes med två alternativa atlaser för att dela upp cortex i icke-överlappande regioner (se Figur S1). Trots avsevärd variation i det totala antalet regioner som utgör dessa atlaser (AAL: 90, MNI: 16, slumpmässigt: 120), var anmärkningsvärd konsistens uppenbar i den övergripande nätverksstrukturen. Nätverksstorleken förväntas öka med atlasupplösningen (dvs totalt antal regioner), vilket ger upphov till en mer komplex konfiguration. Emellertid replikerades de kortikala och subkortikala regionerna (och motsvarande lober) i stort sett över de tre atlaserna. Figurer visualiserades med BrainNet Viewer (http://www.nitrc.org/projects/bnv/).

Ladda ner: 

• PPT

  PowerPoint-bildruta

• PNG

  större bild (3.47MB)

• TIFF

  originalbild (3.16MB)

Figur 1. Nätverk av minskad hjärnfunktionell anslutning hos ungdomar med internetberoende.

Röda prickar representerar stereotaktiska centroider av hjärnregioner (noder) definierade av Automated Anatomical Labeling (AAL) atlas, och blå linjer representerar suprathreshold-länkar (t = 3.0) som omfattar det påverkade nätverket identifierat med den nätverksbaserade statistiken (NBS) (p<0.05, komponentmässigt korrigerad). Den axiella vyn illustrerar involveringen av interhemisfäriska kopplingar (dvs kopplingar som korsar mellan höger och vänster hemisfär). Den sagittala vyn illustrerar involveringen av frontala, temporala och parietallober i det drabbade nätverket.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g001

Efter Fornito et al. [52], kategoriserades AAL-regioner i motsvarande huvudlober (t.ex. frontala, temporala, parietala) och andelen kopplingar som länkar samman dessa storskaliga uppdelningar kvantifierades för varje par lober. Fronto-temporo-parietala kopplingar visade sig vara påverkade, men occipitalloben ingick inte i det drabbade nätverket. Majoriteten av kopplingarna som minskade i gruppen för internetberoende involverade kopplingar mellan subkortikala regioner och frontala (~24%) och parietala (~27%) cortex (Figur 2). För att bättre förstå vilka subkortikala regioner som kan bidra till detta fynd, undersökte vi anslutningen mellan varje kortikallob och varje subkortikal region separat i NBS-nätverket (Figur S2). Denna analys avslöjade att de subkortikala regionerna inkluderade hippocampus, globus pallidus och putamen. Amygdala- och caudatkärnan inkluderades inte i det drabbade nätverket. Bilateral putamen var den mest involverade subkortikala regionen, som visade minskade kopplingar med alla tre inblandade stora hjärnloberna. Detta mönster replikerades med hjälp av MNI-atlasen, från vilken det resulterande nätverket endast inkluderade putamen och insula, förutom frontala, parietal- och temporallober; caudate nucleus och occipitallob inkluderades inte i det drabbade nätverket.

Ladda ner:  

 

• PPT

  PowerPoint-bildruta

• PNG

  större bild (153KB)

• TIFF

  originalbild (508KB)

Figur 2. Andel anslutningar som påverkas av internetberoende som länkar samman olika par av breda hjärnindelningar.

Antalet länkar som involverar varje par av divisioner normaliseras med det totala antalet parvisa länkar. Notera att hippocampus, globus pallidus och putamen tilldelades den subkortikala kategorin och den främre cingulate gyrusen tilldelades frontalkategorin. Amygdala- och caudatkärnan ingick inte i det avbrutna nätverket och därför fanns det inget behov av att tilldela dessa regioner till en lob. Putamen, bilateralt, var den mest involverade subkortikala regionen, som visade minskade kopplingar med alla tre inblandade stora hjärnloberna.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g002

Vi identifierade inte något nätverk med ökad anslutning i gruppen för internetberoende. Ingen signifikant korrelation hittades mellan funktionell anslutning i det identifierade nätverket och YIAS-poäng, varken i internetberoendegruppen eller i kontroller.

Gruppskillnader i nätverkstopologi

Ingen skillnad mellan grupper noterades i den genomsnittliga klustringskoefficienten, den karakteristiska väglängden eller förhållandet liten värld vid någon av de undersökta nätverkstätheterna (p<0.05, FDR-korrigerad) (Figur 3). Dessutom överlevde ingen skillnad mellan grupper i motsvarande lokala (regionspecifika) mätningar FDR-korrigering för flera jämförelser. Tillämpa en mindre strikt falsk positiv korrigering p<(1/90) = 0.011 [53] för att utforska trendnivåeffekter gav skillnader mellan grupper i den lokala klustringskoefficienten och den lokala väglängden som uppträder främst i de occipitalloberna (Tabell S1 och S2).

Ladda ner: 

 

• PPT

  PowerPoint-bildruta

• PNG

  större bild (1.57MB)

• TIFF

  originalbild (1.87MB)

Figur 3. Småvärldsparametrar för hjärnfunktionell anslutning hos ungdomar med internetberoende.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g003

Diskussion

Bevis på minskad hjärnfunktionell anslutning hittades hos ungdomar med internetberoende. Överensstämmer med nuvarande modeller som betonar rollen av kortiko-subkortikal patologi vid missbruk [54], 24 % av kopplingarna i det förändrade nätverket som differentierar beroende individer och friska kontroller involverade länkar mellan frontala och subkortikala regioner. Ytterligare 27 % kopplade subkortikala och parietala områden, med mer begränsade bevis för inblandning av ön, vilket återigen överensstämmer med nya bevis på en inblandning av dessa regioner i beroende. Observera att vår analys ger ett strängt test av kortiko-subkortikala modeller av beroende, eftersom den inkluderade mått på parvis funktionell anslutning mellan 90 olika regioner fördelade över hela hjärnan. Det faktum att kortiko-subkortikala system framträdde som en framträdande patologi med hjälp av denna fullständigt datadrivna analys ger starkt stöd för inblandning av dessa system i internetberoende. Dessutom indikerar våra resultat att internetberoende delar neurobiologiska egenskaper gemensamt med andra beroendesjukdomar, och att subkortikala regioner i synnerhet kan representera kärnplatser för hjärnnätverkspatologi. En viktig anmärkning är åsikten från National Institute on Drug Abuse att beteendeberoende kan vara relativt rena modeller av beroende, med hänsyn till att dessa tillstånd inte är kontaminerade av effekterna av substanser [55]. Medan studiet av många andra missbruksstörningar alltid förvirras av sekundära toxicitetseffekter av missbruk, diagnostiseras internetberoende beteendemässigt och ger därmed en mer riktad modell för att studera beroende som är fri från långtidseffekter av droger.

I denna studie användes NBS med nätverksstorlek mätt utifrån dess omfattning; dvs det totala antalet anslutningar som utgör nätverket. Detta storleksmått är inte lämpat för att upptäcka fokaleffekter som involverar enstaka, isolerade anslutningar som inte tillsammans bildar ett nätverk. För att testa för dessa typer av fokala skillnader mellan grupper, var NBS-analysen upprepad testning för skillnader i komponentmassa snarare än storlek. Massstatistiken ger större känslighet för fokala, intensiva effekter än att testa för skillnader i komponentstorlek. Dessutom tröskelde vi också kantmässiga jämförelser med FDR, som kommer att vara mycket känslig för högintensiva, fokala effekter. Inga signifikanta skillnader mellan grupper var uppenbara med vare sig FDR eller massstatistik, vilket tyder på att avvikande anslutning i internetberoende omfattar ett distribuerat nätverk som involverar flera kortikala och subkortikala regioner.

Med tanke på att hjärnnätverksegenskaper är kända för att vara känsliga för valet av parcelleringsmall, undersökte vi flera alternativa parcelleringsscheman för att bedöma reproducerbarheten av eventuella fynd till förändringar i noddefinitioner [45], [56], [57]. Detta gjorde det möjligt för oss att utesluta möjligheten att vissa fynd bara berodde på en statistiskt gynnsam positionering av noder, men inte reproducerbara med andra välkända parcelleringar.

II motsats till den minskade styrkan hos funktionell anslutning avslöjade topologiska parametrar inga signifikanta gruppskillnader. Även när vi genomförde ytterligare utforskande analyser baserade på mindre sträng kontroll mot typ I-fel, visade resultaten möjlig topologisk skillnad som huvudsakligen involverade occipitalloben, som var opåverkad i NBS-analysen. Således, medan internetberoende var associerat med en utbredd och signifikant minskning av funktionell anslutning i kortiko-subkortikala kretsar, var denna minskning inte associerad med en global störning i hjärnans funktionella nätverkstopologi. Denna studie visar att utbredda skillnader i funktionell anslutning kan existera i frånvaro av förändringar i grundläggande topologiska mått. Det kan tyckas anmärkningsvärt att skillnader i anslutningsstyrka var så utbredda i frånvaro av några signifikanta topologiska skillnader. Det är dock viktigt att notera att topologi och anslutningsstyrka är distinkta egenskaper hos kopplingen och abnormiteter i den ena behöver inte innebära abnormiteter i den andra. Liknande fynd har observerats vid andra sjukdomar [52], [58]. Vi noterar dock att gruppskillnader i vissa topologiska egenskaper trendade mot statistisk signifikans. Analys av ett större urval kan ge den nödvändiga kraften för att förklara dessa effekter signifikanta. Våra resultat tyder på att topologiska förändringar kan vara mer subtila än de som observerats för funktionella anslutningsåtgärder.

Bland de 59 anslutningarna som ingår i det förändrade nätverket var 25 interhemisfäriska anslutningar och 34 var intrahemisfäriska, vilket pekar på involvering av långväga såväl som kortdistansförbindelser i hela hjärnan. Med tanke på att internetberoende är ett nyligen erkänt psykiskt hälsotillstånd, med dess koncept och diagnostiska kriterier fortfarande svårfångade och obestämda, kanske det kan vara förvånande att hitta ett så omfattande påverkat nätverk i hjärnan hos dessa försökspersoner. Nyligen har Lin et al. (2012) undersökte hjärnans vit substans integritet hos ungdomar med internetberoende med användning av diffusionstensoravbildning, och fann en utbredd minskning av fraktionerad anisotropi (FA) i hela hjärnan utan något område med högre FA i internetberoendegruppen [13]. Sådana resultat implicerar en möjlig anatomisk grund för de funktionella störningar som observerats i vårt prov, en hypotes som kunde testas med kombinerad fMRI och diffusionsvägd avbildning hos samma deltagare [59].

När det gäller det stora antalet interhemisfäriska förbindelser som finns i det förändrade nätverket, har effektiv interhemisfärisk kommunikation länge ansetts vara viktig för hjärnans funktioner [60]-[63]. Emellertid har relativt få neuroimagingstudier av missbruk behandlat den funktionella integrationen mellan bilaterala hemisfärer. Nyligen har Kelly et al. (2011) observerade minskad interhemisfärisk funktionell anslutning hos kokainberoende vuxna [64]. De visade primärt engagemang av ett fronto-parietalt nätverk, med en relativ sparande av temporala regioner, resultat som parallella våra resultat. Även om författarna diskuterade fyndet huvudsakligen som att spegla de långsiktiga effekterna av kronisk kokainexponering, nämnde de också möjligheten att minskad interhemisfärisk funktionell anslutning kan ha föregått exponeringen för kokain som en sårbarhet för beroendestörningar. Våra resultat tyder på att dessa interhemisfäriska förändringar reflekterar antingen en sårbarhet för beroendestörningar eller ett neuralt korrelat av generiskt beroendeframkallande beteende, snarare än att vara sekundärt till långvarig droganvändning, med tanke på att beroendet i vårt urval definierades i rent beteendemässiga termer. Dessa möjligheter skulle kunna utvärderas genom att testa för fenotypiska likheter mellan opåverkade släktingar till individer med antingen drog- eller beteendestörningar.

Intressant nog rapporterades ett liknande mönster av minskad funktionell anslutning i vilotillstånd mellan frontala och parietalregioner både hos kokain- och heroinberoende individers [64], [65]. I en nyligen genomförd granskning har Sutherland et al. (2012) föreslog att minskad anslutning i frontoparietalkretsarna kan vara en central komponent i det nedsatta kognitiva kontrollnätverket hos drogberoende populationer [54]. Vårt fynd inom internetberoende stöder också uppfattningen att minskad funktionell anslutning mellan frontala och parietalregioner kan vara en gemensam egenskap för olika typer av beroende, vilket tyder på närvaron av en delad fenotyp som inte är en sekundär konsekvens av droganvändning. Dessutom visade en nyligen genomförd undersökning av funktionell anslutning i hela hjärnan vid schizofreni framträdande fronto-temporala snarare än fronto-parietala eller fronto-striatala förändringar [52], i överensstämmelse med klassiska patofysiologiska modeller av störningen [66]. Naturligtvis är det mest anmärkningsvärda fyndet av den aktuella studien att internetberoende var associerat med patologi i striatala kretsar i synnerhet, ett system som vanligtvis är inblandat i andra beroendesjukdomar, vilket tyder på en delad neurobiologisk fenotyp. Att identifiera förändrade striatalkretsar som överlappar med väletablerade beroendesjukdomar kan vara användbart för att testa om beroendemodellen är en lämplig teoretisk ram för att förstå störningen [67], [68]. Men huruvida en relativt starkare försämring av frontoparietal och fronto-striatala funktionella anslutningar till stor del kan vara specifik för beroendesjukdomar är fortfarande ifrågasatt. Framtida studier som direkt jämför olika störningar behövs för att fastställa specificitet.

Ett av de mest intressanta fynden i den aktuella studien var den starka involveringen av putamen. Denna hjärnstruktur är känd för att modulera flera neurotransmittorer inklusive dopamin, och trubbig striatal dopaminerg funktion har varit starkt inblandad som en av de viktigaste biologiska mekanismerna för beroendesjukdomar [8]. Dopamin är en nyckelmodulator av putamens funktion och kan spela en viktig roll i de funktionella anslutningsstörningar som observerats i denna studie. Detta överensstämmer med nya bevis på att tillgängligheten av striatala dopamintransportörer och D2-receptorer förändras hos personer med internetberoende [6], [7] och att genetisk och farmakologisk modulering av hjärnans dopaminnivåer kan utöva en djupgående inverkan på funktionella anslutningsmönster [69]-[71]. Med hänsyn till dessa tidigare rapporter och den föreslagna neurobiologiska mekanismen för beroende som involverar trubbig striatal dopaminerg funktion [8], att förstå effekterna av dopamin på nätverket som identifierats som visar förändrad funktionell anslutning i denna studie kommer att representera en viktig väg framåt för att förstå de neurobiologiska korrelaten av internetberoende.

Vår upptäckt att putamen var den mest involverade subkortikala regionen i det minskade funktionella nätverket, och skonade caudatkärnan, är också intressant. Båda strukturerna är en del av striatum, som i sin tur är en del av de subkortikala strukturerna. Putamen anses vanligtvis vara en hjärnregion associerad med motorisk aktivitet, och har mer sällan varit inblandad i substanstillsats än caudaten. Bland motoriska aktiviteter har en välinlärd sekvens av repetitiva fingerrörelser visat sig vara associerad med aktivering i putamen [72]-[76]. Människor som lider av internetberoende kan genomgå en mycket högre frekvens av vissa beteenden under en lång tidsperiod, vilket inkluderar upprepad manipulation av mus och tangentbord, och dessa upplevelser kan påverka deras hjärna. Därför indikerar avvikande anslutning som härrör från putamen kanske en specifik egenskap hos internetberoende. Men eftersom vi inte mätte graden av fingermanipulation hos våra deltagare, förblir implikationen av minskad snarare än ökad funktionell anslutning som involverar putamen i förhållande till mus-/tangentbordsmanipulation öppen för framtida forskning. Alternativt kan inblandningen av putamen i våra fynd återspegla dess roll i kognitiva processer som delas med caudaten och som är försämrade i missbruk, såsom belöningsbearbetning [77], [78].

En annan punkt som är värd att diskutera är frånvaron av någon ökad funktionell anslutning i gruppen för internetberoende. Även om vi främst förväntade oss att hitta minskad funktionell anslutning i missbruksgruppen, uteslöt vi faktiskt inte möjligheten att observera ökad funktionell anslutning också, särskilt med tanke på hypotesen att ungdomar med internetberoende kan visa en övningseffekt på grund av överdrivna onlineaktiviteter [79]-[82]. En möjlig förklaring till det negativa fyndet kan vara att vår lilla urvalsstorlek saknade kraften att upptäcka denna praxisrelaterade ökning av funktionell anslutning. Det är dock ännu inte helt fastställt om kognitiv prestation i vissa uppgifter eller svårighetsgraden av vissa psykopatologier visar sig som minskad eller ökad funktionell anslutning. [83], [84]. En annan övervägande bör vara att effekten av långvarig överdriven internetanvändning kan påverka hjärnan olika beroende på subpopulation. Till exempel, en delpopulation som kallas professionella onlinespelsspelare ägnar sig åt intensiva internetaktiviteter, spenderar lika lång tid på att utöva onlinespel och presterar förmodligen bättre i dessa spel än personer med internetberoende, och ändå verkar inte vara beroende, vilket framgår av betydligt lägre YIAS-poäng [85]. Därför kan det antas att övningseffekter i internetaktiviteter kanske visar sig olika beroende på individ.

Den aktuella studien har några viktiga begränsningar. För det första var urvalsstorleken ganska liten, vilket sannolikt begränsade vår förmåga att upptäcka signifikanta korrelationer mellan funktionell anslutning och YIAS-poäng. Således måste det aktuella fyndet replikeras i ett större urval av deltagare med internetberoende och kontroller. Det är dock anmärkningsvärt att vår urvalsstorlek på det hela taget var jämförbar med den för tidigare funktionella neuroimagingstudier av internetberoende. Vårt urval var unikt, eftersom de flesta tidigare studier var baserade på vuxna [2]-[7]. För det andra är de diagnostiska kriterierna för internetberoende inte fast etablerade ännu, även om våra resultat pekar på en potentiell neurobiologisk grund för denna förmodade störning. För det tredje, även om vi uteslöt komorbida psykiska störningar med K-SADS-PL, kan symtom på undertröskelnivå av komorbida psykiska tillstånd fortfarande ha varit närvarande. För det fjärde kan insamling av ett bredare utbud av klinisk information såsom sömnvanor ha berikat våra data och förbättrat vårt bidrag till litteraturen [86], [87]. Slutligen begränsar tvärsnittsstudiens design tolkningen av ett orsakssamband mellan minskad funktionell anslutning och utvecklingen av internetberoende. Det bör noteras att huvudrörelser har dykt upp som en viktig förvirring i funktionell neuroimaging [38], [88]. Huvudrörelse utvärderades omfattande i denna studie med en rad nyligen föreslagna rotations- och förskjutningsåtgärder [38]. Ingen signifikant skillnad mellan grupperna hittades för någon av de övervägda huvudrörelsemåtten.

ISammanfattningsvis tyder resultaten av denna studie på att ungdomar med internetberoende uppvisar förändrade hjärnfunktionella anslutningar i frånvaro av grova störningar av nätverkstopologi. Det förändrade nätverket visade ett omfattande engagemang av långväga interhemisfäriska anslutningar såväl som kortdistans intrahemisfäriska länkar i hela hjärnan. Subkortikala hjärnregioner kan spela en viktig roll i detta förändrade nätverk, särskilt putamen, som visade minskade kopplingar med alla tre inblandade stora hjärnloberna.

Stödjande information

Figure_S1.tif

• 1 / 4

fikonandel

ladda ner

Nätverk av minskad hjärnfunktionell anslutning hos ungdomar med internetberoende (med hjälp av olika atlaser).Röda prickar representerar stereotaktiska centroider av hjärnregioner (noder) definierade av Montreal Neurological Institute (MNI) strukturell atlas (A) och slumpmässig parcellationsatlas (B), och blå linjer representerar suprathreshold-länkar (t = 2.1 respektive 3.0) som omfattar det påverkade nätverket identifierat med den nätverksbaserade (NBS) (NBS-statistiken)p<0.05, komponentmässigt korrigerad).

Figur S1.

Nätverk av minskad hjärnfunktionell anslutning hos ungdomar med internetberoende (med hjälp av olika atlaser).Röda prickar representerar stereotaktiska centroider av hjärnregioner (noder) definierade av Montreal Neurological Institute (MNI) strukturell atlas (A) och slumpmässig parcellationsatlas (B), och blå linjer representerar suprathreshold-länkar (t = 2.1 respektive 3.0) som omfattar det påverkade nätverket identifierat med den nätverksbaserade (NBS) (NBS-statistiken)p<0.05, komponentmässigt korrigerad).

(TIF)

Figur S2.

Andel anslutningar som påverkas av internetberoende som länkar samman olika par av breda hjärnindelningar (detaljerad för subkortikala regioner).Antalet länkar som involverar varje par av divisioner normaliseras med det totala antalet parvisa länkar.

(TIF)

Tabell S1.

Lokal klustringskoefficient.Den här tabellen visar resultat på trendnivå med mindre stränga falska positiva korrigeringar p<(1/90) = 0.011; inget resultat överlevde standardkorrigeringen för falsk upptäcktsfrekvens för flera jämförelser.

(DOC)

Tabell S2.

Lokal väglängd.Den här tabellen visar resultat på trendnivå med mindre stränga falska positiva korrigeringar p<(1/90) = 0.011; inget resultat överlevde standardkorrigeringen för falsk upptäcktsfrekvens för flera jämförelser.

(DOC)