วงจรการทำงานของคอร์ติคอสเตียทอลในอะเบอร์แรนต์ในวัยรุ่นที่มีความผิดปกติในการติดอินเทอร์เน็ต (2015)

บทนำ

โรคติดอินเทอร์เน็ต (IAD) ซึ่งเป็นปัญหาสุขภาพจิตที่แพร่หลายไปทั่วโลกได้รับความสนใจจากสาธารณชนและชุมชนวิทยาศาสตร์เป็นอย่างมาก (สปาดา 2014). ในภาคผนวกของคู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิตฉบับที่ออกใหม่ฉบับที่ห้า (DSM-5) ความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตซึ่งเป็นประเภทย่อยที่สำคัญของ IAD ถูกระบุว่าเป็นความผิดปกติที่ต้องศึกษาเพิ่มเติม (Petry et al., 2014). IAD นำไปสู่ผลกระทบเชิงลบในชีวิตประจำวัน อย่างไรก็ตามไม่ค่อยมีใครรู้เกี่ยวกับตัวบ่งชี้ทางชีวภาพความชุกหลักสูตรและผลการรักษาที่เกี่ยวข้องกับ IAD

เพื่อทำความเข้าใจกลไกทางระบบประสาทที่อยู่ภายใต้ IAD การศึกษาการถ่ายภาพได้ดำเนินการเพื่อตรวจสอบความผิดปกติของโครงสร้างและการทำงานที่เกี่ยวข้องกับ IAD การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างและการทำงานของสมองที่เกี่ยวข้องกับ IAD ได้รับการทบทวนในการศึกษาก่อนหน้านี้ที่อื่น (Kuss และ Griffiths, 2012; Ko et al., 2015; Lin and Lei 2015). โดยสังเขปแสดงให้เห็นอย่างสม่ำเสมอว่า prefrontal cortex (PFC) และ striatum เกี่ยวข้องกับ IAD วัตถุที่มี IAD ช่วยลดความหนาแน่น / ปริมาตรของสสารสีเทา (หยวนและคณะ, 2011; Zhou และคณะ, 2011; Weng และคณะ, 2013), ความหนาของเยื่อหุ้มสมอง (Hong et al., 2013a; หยวนและคณะ, 2013), การเผาผลาญกลูโคส (Tian และคณะ, 2014) และการกระตุ้นสมองที่เปลี่ยนแปลง (Dong et al., 2013a; Ko et al., 2014) ใน PFC รวมถึง PFC ด้านหลัง, วงโคจรของเยื่อหุ้มสมอง (OFC) และเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้า (ACC) นอกจากนี้ยังพบว่าผู้ติดยา IAD มีตัวรับ dopamine D2 ในระดับต่ำกว่า (Kim et al., 2011; Hou et al., 2012), การเผาผลาญกลูโคสที่เปลี่ยนแปลง (Park et al., 2010a) และการกระตุ้นสมอง (Ko et al., 2014; Li et al., 2014) ใน striatum การค้นพบนี้สอดคล้องกับรูปแบบทางพยาธิสรีรวิทยาในปัจจุบันโดยเน้นถึงบทบาทที่โดดเด่นของ striatum และ PFC ในความผิดปกติของการเสพติด (Goldstein และ Volkow, 2011; Limbrick-Oldfield และคณะ, 2013).

การเชื่อมต่อการทำงานของสถานะพักผ่อน (FC) การวัดความสัมพันธ์ระหว่างภูมิภาคของการทำงานของสมองที่เกิดขึ้นเองจากสัญญาณการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) ที่ขึ้นอยู่กับระดับออกซิเจนในเลือด (BOLD) ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางเพื่อตรวจสอบการจัดระเบียบ / การเชื่อมต่อของสมอง ด้วยเทคนิคนี้หลักฐานแสดงให้เห็นว่าวงจรการทำงานของคอร์ติโคสเตรียทัลมีความสำคัญต่อการเกิดขึ้นของพฤติกรรมซ้ำ ๆ และบีบบังคับพฤติกรรมที่เป็นนิสัยพฤติกรรมการแสวงหารางวัลและการแสวงหาสิ่งแปลกใหม่และพฤติกรรมเสพติด (Feil et al., 2010; ต้อน 2013). นอกจากนี้ยังพบวงจรการทำงานของคอร์ติโคสเตรียทัลที่เปลี่ยนแปลงไปในออทิสติก (Di Martino และคณะ, 2011), ความผิดปกติ, การครอบงำ, บังคับ (Harrison et al., 2009; โพสเนอร์ และคณะ, 2014; Burguière et al., 2015 โดย) และโรคซึมเศร้าที่สำคัญ (Furman et al., 2011). นอกจากนี้ยังมีรายงานเครือข่าย corticostriatal ที่กระจัดกระจายในผู้ใช้สื่อลามกบ่อยครั้งที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมที่เกี่ยวข้องกับรางวัลและการเสพติด (Kühnและ Gallinat, 2014). การศึกษาเกี่ยวกับการถ่ายภาพยังแสดงให้เห็นถึงความเชื่อมโยงที่ชัดเจนระหว่างความผิดปกติของการใช้สารและความผิดปกติภายในวงจรการทำงานของเยื่อหุ้มสมอง (Feil et al., 2010; Volkow et al., 2013).

ในทางกายวิภาค striatum เป็นโครงสร้างที่แตกต่างกันซึ่งสามารถแยกย่อยออกเป็นภูมิภาคย่อยซึ่งเกี่ยวข้องกับวงจร corticostriatal ที่แยกออกจากกันซึ่งรองรับฟังก์ชันการรับรู้ที่แตกต่างกัน (Alexander et al., 1986; Choi และคณะ, 2012; กอร์ดอนและคณะ, 2015; มันซา และคณะ, 2015). ตัวอย่างเช่นโดยการแยกหางและพูตาเมนออกเป็นสามภูมิภาคตามลำดับ Di Martino และคณะ (พ.ศ. 2008) อธิบายรูปแบบโดยละเอียดของวงจรการทำงานของคอร์ติโคสเตรียทัลซึ่งเกี่ยวข้องกับกระบวนการทางอารมณ์สร้างแรงบันดาลใจความรู้ความเข้าใจและมอเตอร์ (Di Martino และคณะ, 2008). จากการศึกษาก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่าการเชื่อมต่อระหว่างฟังก์ชัน / เอฟเฟกต์ระหว่าง striatum และ cortex จะลดลงในวิชา IAD (Hong et al., 2013b, 2015; Li et al., 2014; Wee et al., 2014). อย่างไรก็ตามการศึกษาเหล่านี้ส่วนใหญ่ไม่ได้ตรวจสอบว่าวงจรคอร์ติโคสเตรียทาลที่แยกออกจากหน้าที่เฉพาะกับภูมิภาคย่อยของ striatum ได้รับผลกระทบอย่างไร

ดังนั้นในการศึกษาในปัจจุบันเราจึงใช้ชุดเมล็ดทวิภาคีทวิภาคี 1 เมล็ดที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว (สามเมล็ดในหางและสามเมล็ดในพูทาเมน) เพื่อสำรวจการสลับของวงจรการทำงานของคอร์ติโคสเตรียทัลเฉพาะในวัยรุ่นที่มี IAD จุดมุ่งหมายคือ (2) เพื่อตรวจสอบความแตกต่างในการกระจายภูมิประเทศของวงจรการทำงานของคอร์ติโคสเตรียทัลระหว่างวัยรุ่นที่มี IAD และการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพโดยไม่มี IAD และ (XNUMX) เพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างวงจรการทำงานของคอร์ติโคสเตรียทัลและมาตรการทางประสาทวิทยาในอาสาสมัคร IAD

วัสดุและวิธีการ

Subjects

การศึกษาได้รับการอนุมัติโดยคณะกรรมการจริยธรรมของโรงพยาบาล RenJi แห่งโรงเรียนแพทย์มหาวิทยาลัย Shanghai Jiao Tong ผู้เข้าร่วมและผู้ปกครองได้ให้ความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรก่อนการตรวจ MRI

วัยรุ่นที่ถนัดขวาสิบแปดคนที่มี IAD และ 18 คนที่ถนัดขวาอายุเพศและการควบคุมที่เหมาะสมกับการศึกษาเข้าร่วมในการศึกษานี้ มาตรฐานการวินิจฉัยสำหรับ IAD ถูกกำหนดขึ้นโดยแบบสอบถามการวินิจฉัยของ Young ที่ได้รับการแก้ไขสำหรับเกณฑ์การติดอินเทอร์เน็ตโดย Beard and Wolf (เคราและหมาป่า 2001). ทุกวิชาได้รับการตรวจคัดกรองโรคทางจิตเวชด้วย Mini International Neuropsychiatric Interview for Children and Adolescents (MINI-KID; Sheehan et al., 2010). เกณฑ์การยกเว้นรวมถึงประวัติการใช้สารเสพติดหรือการพึ่งพา; ประวัติความผิดปกติทางจิตเวชที่สำคัญเช่นโรคจิตเภทภาวะซึมเศร้าโรควิตกกังวลอาการโรคจิตหรือการเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลสำหรับโรคจิตเวช อาสาสมัคร IAD ไม่ได้รับการรักษาด้วยยาในขณะที่ผู้ป่วย IAD จำนวนน้อยได้รับจิตบำบัด ข้อมูล MRI โครงสร้างและการแพร่กระจายของวิชาเหล่านี้ถูกนำมาใช้ในการศึกษาก่อนหน้านี้ของเรา (Zhou และคณะ, 2011; หลินและคณะ, 2012). สำหรับการศึกษานี้ข้อมูล rs-fMRI จากการควบคุมสามตัวและหัวเรื่อง IAD สี่ตัวถูกทิ้งเนื่องจากการเคลื่อนไหวของศีรษะขนาดใหญ่ (ดูส่วนก่อนการประมวลผล) ด้วยเหตุนี้จึงมีการใช้ตัวควบคุมทั้งหมดสิบห้าตัวและวิชา IAD สิบสี่วิชาในการศึกษา ข้อมูลประชากรโดยละเอียดสำหรับทุกวิชาแสดงอยู่ในตาราง 1.

  

ตารางที่ 1. ลักษณะทางประชากรและพฤติกรรมของวิชาที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้

การประเมินทางประสาทวิทยา

แบบสอบถามหกชุด ได้แก่ แบบวัดการติดอินเทอร์เน็ตของ Young (YIAS; หนุ่ม 1996), แบบสอบถามจุดแข็งและความยากลำบาก (SDQ; กู๊ดแมน 1997), มาตราส่วนการจัดการเวลา (TMDS; Huang และ Zhang, 2001), Barratt Iffulsiveness ขนาด -11 (BIS; Patton และคณะ, 1995) หน้าจอสำหรับความวิตกกังวลของเด็กที่เกี่ยวข้องกับความผิดปกติทางอารมณ์ (SCARED; Birmheher et al., 1997) และอุปกรณ์ประเมินครอบครัว (FAD; Epstein et al., 1983) ใช้ในการประเมินคุณสมบัติทางประสาทวิทยาของผู้เข้าร่วม

การได้มาของภาพ

การสแกน fMRI ในสถานะพักจะดำเนินการโดยการถ่ายภาพสะท้อนระนาบบนเครื่องสแกนทางการแพทย์ 3.0 Tesla Phillips Achieva โดยมีพารามิเตอร์ต่อไปนี้: เวลาในการทำซ้ำ = 2000 ms; เวลาก้อง = 30 ms; มุมพลิก = 90 °; เมทริกซ์การได้มา = 64 × 64; มุมมอง = 230 × 230 มม²; ความหนาของชิ้น = 4 มม. โดยไม่มีช่องว่าง ปริมาตรสมองแต่ละชิ้นประกอบด้วยชิ้นส่วนตามแนวแกน 34 ชิ้นและแต่ละครั้งมี 220 เล่ม ในระหว่างการเก็บข้อมูลผู้เข้าร่วมทุกคนจะได้รับคำสั่งให้พักผ่อนหลับตาและไม่คิดถึงสิ่งใดเป็นพิเศษ

การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

ดำเนินการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าโดยใช้ SPM8¹ 10 เล่มแรกสำหรับแต่ละเรื่องถูกทิ้งเพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบจากความไม่เสถียรของระบบ ส่วนที่เหลือ 210 เล่มได้รับการแก้ไขเนื่องจากความล่าช้าของเวลาในการได้มาและปรับให้เข้ากับวอลุ่มแรก ไม่รวมวัตถุที่มีการกระจัดสูงสุดในทิศทางใด ๆ ที่มีขนาดใหญ่กว่า 2.0 มม. หรือการหมุนศีรษะที่ใหญ่กว่า 2.0 °ไม่รวมอยู่ในการศึกษานี้ เป็นผลให้ไม่รวมข้อมูลของวิชา IAD สี่รายการและการควบคุมสามรายการ ผลการวิจัยพบว่าไม่มีความแตกต่างในการเคลื่อนไหวของศีรษะระหว่างสองกลุ่ม (p = 0.55 สำหรับการเคลื่อนที่เชิงแปลและ p = 0.43 สำหรับการเคลื่อนที่แบบหมุน) จากนั้นภาพที่ได้รับการปรับแนวจะถูกทำให้เป็นมาตรฐานเชิงพื้นที่ไปยังพื้นที่ของสถาบันประสาทวิทยามอนทรีออลและสุ่มตัวอย่างใหม่เป็นไอโซโทรปิกโวเซลขนาด 3 มม ภาพที่ได้มาตรฐานถูกทำให้เรียบด้วยความกว้างเต็ม 6 มม. ที่เคอร์เนล isotropic Gaussian สูงสุดครึ่งหนึ่งและแหล่งที่มาของความแปรปรวนปลอมหลายแหล่งรวมถึงพารามิเตอร์การเคลื่อนที่ของศีรษะการดริฟท์เชิงเส้นสัญญาณ BOLD ทั่วโลกและสัญญาณ BOLD ในสารสีขาวและน้ำไขสันหลัง ลบออกโดยการถดถอยเชิงเส้น ในที่สุดการกรองแบนด์พาสชั่วคราว (0.01–0.08 เฮิรตซ์) ถูกดำเนินการกับอนุกรมเวลาของว็อกเซลแต่ละอันโดยใช้หน้าต่างสี่เหลี่ยมผืนผ้าในอุดมคติ

การวิเคราะห์การเชื่อมต่อการทำงาน

เราใช้พื้นที่ที่สนใจทวิภาคีที่ผ่านการตรวจสอบก่อนหน้านี้หกแห่ง ("เมล็ดพันธุ์"; Di Martino และคณะ, 2008). เมล็ด Caudate รวมถึงช่องท้องส่วนล่าง (VSi ซึ่งสอดคล้องกับนิวเคลียส accumbens; ± 9, 9, −8), เนื้อหน้าท้องที่เหนือกว่า (VSs; ± 10, 15, 0) และหางหลัง (DC; ± 13, 15, 9 ). เมล็ด Putamen รวมถึงโพรงในช่องท้อง (VRP; ± 20, 12, −3), dorsal rostral putamen (DRP; ± 25, 8, 6) และ dorsal caudal putamen (DCP; ± 28, 1, 3) รัศมีของแต่ละเมล็ดคือ 6 มม. พิกัดของเมล็ดซีกขวาและซีกซ้ายถูกกำหนดไว้ในช่องว่าง MNI เมล็ดเหล่านี้ได้รับการตรวจสอบโดยอาศัยการแบ่งส่วนทางกายวิภาคและการทำงานของ striatum และรูปแบบการเชื่อมต่อได้รับการจำลองอย่างอิสระ (Di Martino และคณะ, 2008, 2011; Harrison et al., 2009; Kelly และคณะ, 2009; Choi และคณะ, 2012; Gabbay และคณะ 2013; กอร์ดอนและคณะ, 2015; มันซา และคณะ, 2015).

สำหรับแต่ละวิชาแผนที่สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบไขว้สำหรับแต่ละเมล็ดได้รับครั้งแรกโดยการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างหลักสูตรเวลาเฉลี่ยของภูมิภาคย่อยของเมล็ดพันธุ์และวอกเซลของสมองทั้งหมดโดยการถอยหลังผลของการเคลื่อนไหวของศีรษะเชิงเส้น ล่องลอยและการทำงานของสมองจากน้ำไขสันหลังและสารสีขาว จากนั้นแผนที่สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จะถูกแปลงเป็น z- แผนที่ค่าโดยการแปลง r-to-z ของฟิชเชอร์เพื่อเข้าใกล้การแจกแจงแบบปกติ z- แผนที่ค่าถูกป้อนลงในตัวอย่างเดียวที่ชาญฉลาดของ voxel t ทดสอบเพื่อกำหนดแผนที่ FC กลุ่มที่มีความสูง (p <0.001) และขอบเขต (p <0.001) เกณฑ์ที่แก้ไขในระดับสมองทั้งหมด (Greicius et al., 2007). แผนที่กลุ่ม FC จากทั้งสองหัวข้อ IAD และการควบคุมที่ดีถูกรวมเข้าด้วยกันโดยใช้การดำเนินการ“ หรือ” เพื่อสร้างมาสก์แบบรวมซึ่งใช้เพื่อ จำกัด การวิเคราะห์กลุ่มที่ตามมา จากนั้น z- แผนที่ค่าภายในรูปแบบนี้ถูกป้อนลงในตัวอย่างสองตัวอย่างที่ชาญฉลาดของ voxel t ทดสอบกับอายุและเพศเป็นตัวแปรร่วมเพื่อประเมินความแตกต่างระหว่างกลุ่มระหว่าง FC เกณฑ์รวมของ p <0.005 สำหรับแต่ละ voxel และขนาดคลัสเตอร์ 351–405 มม³ (ซ้าย (l) VSi: 351 มม³; ขวา (r) VSi: 378 มม³; lVSs: 405 มม³; rVSs: 378 มม³; lDC: 405 มม³; rDC: 405 มม³; lDRP: 378 มม³; rDRP: 405 มม³; lDCP: 405 มม³; rDCP: 432 มม³; lVRP: 405 มม³; rVRP: 405 มม³) ซึ่งสอดคล้องกับไฟล์ p <0.05 ถูกนำมาใช้เพื่อให้ได้แผนที่ความแตกต่างของ FC ระหว่างกลุ่มที่มีนัยสำคัญ การแก้ไขนี้ถูก จำกัด ไว้ในมาสก์รวมและกำหนดโดยการจำลองมอนติคาร์โล 5000 ตัวโดยใช้โปรแกรม AFNI AlphaSim²

สมาคมพฤติกรรมทางสมอง

การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณแบบขั้นตอนที่มีค่าความแรงของ FC เฉลี่ยในภูมิภาคที่แสดงความแตกต่างระหว่างกลุ่มระหว่าง FC เป็นตัวแปรและอายุเพศการศึกษา YIAS SDQ SCARED FAD TMDS และ BIS เป็นตัวแปรอิสระเพื่อตรวจสอบว่า วงจรการทำงานที่เปลี่ยนแปลงมีความสัมพันธ์กับคะแนนพฤติกรรม

ผลสอบ

มาตรการด้านประชากรและพฤติกรรม

ผู้เข้าร่วมในกลุ่ม IAD และกลุ่มควบคุมปกติได้รับการจับคู่ตามอายุเพศและปีการศึกษา ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญใน TMDS และ BIS ระหว่างสองกลุ่มในขณะที่อาสาสมัคร IAD มี YIAS สูงกว่า (p <0.0001), SDQ (p <0.0001), กลัว (p <0.001) และ FAD (p = 0.017) ได้คะแนนมากกว่าตัวควบคุม ลักษณะทางประชากรและมาตรการพฤติกรรมสำหรับ IAD และอาสาสมัครควบคุมแสดงไว้ในตาราง 1.

วงจรการทำงานของ Corticostriatal

สอดคล้องกับผลงานก่อนหน้านี้การวิเคราะห์ FC จากเมล็ดพันธุ์ได้จัดทำแผนที่โดยละเอียดของวงจรการทำงานที่แตกต่างกันสำหรับเมล็ดพืชทั้งหกเมล็ดใน striatum ต่อซีกโลก รูปแบบ FC สำหรับเมล็ด caudate และ putamen แสดงไว้ในรูป 1, 2ตามลำดับ การค้นพบของเราสรุปการศึกษาก่อนหน้านี้ (Di Martino และคณะ, 2008, 2011; Harrison et al., 2009; Kelly และคณะ, 2009; Choi และคณะ, 2012; Gabbay และคณะ 2013; กอร์ดอนและคณะ, 2015; มันซา และคณะ, 2015) และสอดคล้องกับการเชื่อมต่อทางกายวิภาคที่รู้จักกันดี (ฮาเบอร์ 2003) และการกระตุ้นการทำงานที่ดัดแปลงมาจากการวิเคราะห์อภิมานของวรรณกรรมที่ได้รับมอบหมาย (Postuma และ Dagher, 2006). แม้ว่ารูปแบบ striatal FC สำหรับอาสาสมัคร IAD และการควบคุมปกติจะคล้ายคลึงกันสำหรับเมล็ดพันธุ์ไม้ทั้ง XNUMX เมล็ด แต่ขอบเขตของกลุ่ม IAD ก็ลดลงเมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุม การค้นพบเฉพาะแสดงอยู่ในรูป 3; ตาราง 2 และอธิบายไว้ด้านล่าง

  

รูปที่ 1. แผนผังการเชื่อมต่อที่ใช้งานได้ (FC) ของเมล็ดหางสำหรับแต่ละกลุ่ม. แผนที่ FC สำหรับวัยรุ่นที่ติดอินเทอร์เน็ต (IAD) (สีแดง) และตัวควบคุมปกติ (HC; สีเหลือง) ถูกสร้างขึ้นแยกจากกันแล้ววางซ้อนกันเพื่อจุดประสงค์ในการแสดงผล สีม่วงอ่อนหมายถึงพื้นที่ที่ทับซ้อนกันสำหรับทั้งสองกลุ่ม คอลัมน์ซ้าย (ขวา) ระบุแผนที่ FC ที่สร้างโดยเมล็ดหางด้านซ้าย (ขวา) คอลัมน์กลางระบุเมล็ดหาง ด้านซ้ายของภาพตรงกับสมองซีกซ้าย VSi, striatum หน้าท้องด้อย; VSs, striatum หน้าท้องที่เหนือกว่า; DC, หางหลัง

  

รูปที่ 2. แผนผังการเชื่อมต่อที่ใช้งานได้ (FC) ของเมล็ดพันธุ์พัตราเมนสำหรับแต่ละกลุ่ม. แผนที่ FC สำหรับวัยรุ่น IAD (สีแดง) และตัวควบคุมปกติ (HC; สีเหลือง) ถูกสร้างขึ้นแยกกันจากนั้นจึงวางซ้อนกันเพื่อจุดประสงค์ในการแสดงผล สีม่วงอ่อนหมายถึงพื้นที่ที่ทับซ้อนกันสำหรับทั้งสองกลุ่ม คอลัมน์ด้านซ้าย (ขวา) ระบุแผนที่ FC ที่สร้างโดยเมล็ดพุตะเมนด้านซ้าย (ขวา) คอลัมน์กลางระบุเมล็ดพัตราเมน ด้านซ้ายของภาพตรงกับสมองซีกซ้าย VRP, หน้าท้อง rostral putamen; DRP, dorsal rostral putamen; DCP, พัตตาเมนหางหลัง

  

รูปที่ 3 บริเวณสมองพบความแตกต่างของ FC อย่างมีนัยสำคัญระหว่างวัยรุ่นที่มี IAD และตรงกับการควบคุมปกติ (p <0.05, AlphaSim ได้รับการแก้ไข) เมื่อพื้นที่เมล็ดพันธุ์อยู่ใน (A) lVSi, (B) rVSi, (C) lVSs, (D) rVSs, (E) lDC, (F) rDC, (G) lVRP และ (H) lDCP. สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมโปรดดูตาราง 2. สีร้อนและเย็นแสดงว่า FC เพิ่มขึ้นและลดลงใน IAD เมื่อเปรียบเทียบกับตัวควบคุม

  

ตารางที่ 2. ภูมิภาคที่แสดงความแตกต่างของการเชื่อมต่อที่ใช้งานได้อย่างมีนัยสำคัญระหว่างวัยรุ่นที่มีโรคติดอินเทอร์เน็ต (IAD) และกลุ่มควบคุมที่ตรงกัน (p <0.05 แก้ไข AlphaSim)

Inferior และ Superior Ventral Striatum

ทั้งสองกลุ่มแสดงการไล่ระดับสี FC จากหน้าท้องไปยังดิวิชั่นด้านหลังของส่วนหน้าและ ACC จาก VSi ถึง VSs นอกจากนี้ VSi ยังแสดงความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญกับเยื่อหุ้มสมองหลัง cingulated หลัง (PCC) เมื่อเปรียบเทียบแผนที่ FC ระหว่างกลุ่มพบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญสำหรับ VSi และ VSs เกี่ยวกับ VSi วัยรุ่น IAD แสดงให้เห็นว่า FC ลดลงอย่างมีนัยสำคัญด้วยหัวหางและ ACC subcallosal ทั้งสองข้าง นอกจากนี้ยังพบ FC ที่ลดลงระหว่าง VSi ด้านซ้ายและ PCC ทั้งสองข้าง สำหรับบริเวณเมล็ด VSs อาสาสมัคร IAD จะแสดง FC ที่ต่ำกว่าโดยมี ACC หลัง / rostral และฐานดอกหน้าท้องทั้งสองข้างและบริเวณ subcortical ด้านซ้าย ได้แก่ putamen, pallidum, insula และส่วนหน้าส่วนล่าง (IFG)

หลังหาง

ทั้งในวิชา IAD และการควบคุมที่ดี DC แสดงความสัมพันธ์เชิงบวกกับบริเวณสมองที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมความรู้ความเข้าใจ การเปรียบเทียบแบบกลุ่มโดยตรงพบว่า IAD แสดง FC ที่ลดลงระหว่าง DC และ Dorsal / rostral ACC ทั้งสองข้าง DC ด้านซ้ายยังแสดง FC ที่ลดลงด้วยฐานดอกด้านข้างช่องท้องด้านซ้ายเช่นเดียวกับ DC ด้านขวาแสดงความสัมพันธ์เชิงบวกที่ต่ำกว่ากับ IFG ด้านซ้ายใน IAD

Dorsal Caudal และ Dorsal Rostral Putamen

สอดคล้องกับบทบาทของพวกเขาในการควบคุมยานยนต์เมล็ดของพัตราเมนด้านหลังแสดงความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญกับพื้นที่เซ็นเซอร์หลักและรองสำหรับทั้ง IAD และอาสาสมัครที่มีสุขภาพดี อย่างไรก็ตามเมื่อเทียบกับการควบคุมที่ดี IAD แสดงให้เห็นว่า FC ที่เพิ่มขึ้นระหว่าง DCP ด้านซ้ายและบริเวณหางของมอเตอร์ cingulate ทั้งสองข้าง

หน้าท้อง Rostral Putamen

เมล็ดพันธุ์ VRP มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับ rostral ACC และ Dorsal lateral PFC ที่มักเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบความขัดแย้งและกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับข้อผิดพลาด แม้ว่า IAD จะแสดง FC Extender น้อยกว่าในพื้นที่สมองอื่น ๆ แต่มีเพียง FC ระหว่าง VRP ด้านซ้ายและ IFG ด้านขวาเท่านั้นที่แสดงให้เห็นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่มต่างๆ

สมาคมพฤติกรรมสมองใน IAD

ในวิชา IAD คะแนนที่สูงกว่าใน YIAS ทำนายความแรงของ FC ที่ต่ำกว่าระหว่าง VSs ที่เหมาะสมและหางคู่หลังทวิภาคี (r = −0.560; p = 0.038; รูป 4A). ยิ่งไปกว่านั้นคะแนน SCARED ที่สูงขึ้นทำนายความแข็งแกร่งของ FC ที่ต่ำกว่าระหว่าง VSs ที่ถูกต้องและ ACC แบบทวิภาคี (r = −0.540; p = 0.046; รูป 4B) ระหว่าง DC ด้านซ้ายและ ACC ทวิภาคีหลัง / rostral (r = −0.566; p = 0.035; รูป 4C) และระหว่าง VRP ด้านซ้ายและ IFG ด้านขวา (r = −0.609; p = 0.021; รูป 4D). นอกจากนี้เรายังใช้ความสัมพันธ์ของสเปียร์แมนเพื่อตรวจจับความสัมพันธ์ระหว่าง FC ที่เปลี่ยนแปลงและมาตรการพฤติกรรม ผลลัพธ์ของการถดถอยของสเปียร์แมนคล้ายคลึงกับการถดถอยเชิงเส้น YIAS มีความสัมพันธ์กับความแข็งแกร่งของ FC ระหว่าง VSs ที่เหมาะสมและหางคู่หลังทวิภาคี (r = −0.594; p = 0.025) คะแนน SCARED มีความสัมพันธ์กับความแข็งแกร่งของ FC ระหว่าง VSs ที่ถูกต้องและ ACC แบบทวิภาคี (r = −0.548; p = 0.042) และระหว่าง VRP ด้านซ้ายและ IFG ด้านขวา (r = −0.666; p = 0.009) คะแนน SCARED มีความสัมพันธ์ของแนวโน้มกับความแรงของ FC ระหว่าง DC ด้านซ้ายและ ACC ทวิภาคีด้านหลัง / rostral (r = −0.464; p = 0.095)

  

รูปที่ 4. การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างความแข็งแกร่งของ FC และมาตรการพฤติกรรมภายในกลุ่ม IAD (ก) ความสัมพันธ์ระหว่างความแรงของ FC (ระบุโดยค่าเฉลี่ย z value) ของช่องท้องด้านขวาที่เหนือกว่า (rVSs) ไปยังหางหลังและระดับการติดอินเทอร์เน็ตของ Young (YIAS; r = −0.560 p = 0.038) (B) ความสัมพันธ์ระหว่างความแรงของ FC (ระบุโดยค่าเฉลี่ย z ค่า) ของ rVSs ไปยัง cinguate cortex ด้านหน้า rostral (ACC) และหน้าจอสำหรับความวิตกกังวลของเด็กที่เกี่ยวข้องกับความผิดปกติทางอารมณ์ (SCARED; r = −0.540 p = 0.046) (C) ความสัมพันธ์ระหว่างความแรงของ FC (ระบุโดยค่าเฉลี่ย z ค่า) ของหางหลังด้านซ้าย (lDC) ไปยัง rostral / dorsal ACC และ SCARED; (r = −0.566 p = 0.035) (D) ความสัมพันธ์ระหว่างความแรงของ FC (ระบุโดยค่าเฉลี่ย z ค่า) ของช่องท้องด้านซ้าย rostral putamen (lVRP) ไปยังไจรัสหน้าผากด้านขวา (IFG) และ SCARED (r = −0.609 p = 0.021)

การสนทนา

จากความรู้ของเรานี่เป็นการศึกษาครั้งแรกเพื่อตรวจสอบความสมบูรณ์ของเครือข่ายการทำงานของคอร์ติโคสเตรียทัลและความสัมพันธ์ระหว่างความผิดปกติในระดับวงจรและมาตรการทางคลินิกใน IAD สำหรับทั้งหัวข้อ IAD และการควบคุมเราได้จำลองสิ่งที่ค้นพบของ Di Martino และคณะ (พ.ศ. 2008), การสังเกตรูปแบบของการเชื่อมต่อที่สอดคล้องกับการตั้งสมมติฐานทางอารมณ์และแรงจูงใจ (กล้ามเนื้อหน้าท้องด้านล่าง), ความรู้ความเข้าใจ (เนื้อหน้าท้อง, หางหลัง, หน้าท้องที่เหนือกว่า) และส่วนย่อยของมอเตอร์ (หลังพัตราเมน) ของ striatum เมื่อเปรียบเทียบกับการควบคุม IAD จะแสดงรูปแบบการเชื่อมต่อที่คล้ายกัน แต่มีการเปลี่ยนแปลงจุดแข็งของการเชื่อมต่อสำหรับทุกภูมิภาคย่อย striatum ยกเว้น DRP ยิ่งไปกว่านั้นเราพบว่าคะแนน YIAS มีความสัมพันธ์ในทางลบกับความแข็งแรงของการเชื่อมต่อระหว่าง VSs ด้านขวาและด้านหลังหางทั้งสองข้างและคะแนน SCARED นั้นสัมพันธ์กันในทางกลับกันกับจุดแข็งของการเชื่อมต่อระหว่าง VSs ที่ถูกต้องและ ACC ทวิภาคีระหว่าง DC ด้านซ้ายและด้านหลังทวิภาคี / rostral ACC รวมทั้งระหว่าง VRP ด้านซ้ายและ IFG ด้านขวา ความสัมพันธ์เหล่านี้บ่งชี้ว่าการเสพติดอินเทอร์เน็ตรุนแรงขึ้นจุดแข็งของการเชื่อมต่อระหว่างภูมิภาคเหล่านี้ก็ยิ่งอ่อนแอลง การค้นพบของเราชี้ให้เห็นว่าอาจใช้วงจรการทำงานของ corticostriatal เป็น biomarker ที่มีคุณสมบัติเหมาะสมเพื่อทำความเข้าใจกลไกประสาทพื้นฐานของการบาดเจ็บหรือเพื่อประเมินประสิทธิภาพของการแทรกแซงในช่วงต้นของ IAD

Disrupt Corticostriatal Functional Circuits ใน IAD

ในการศึกษาปัจจุบันเมล็ด VSi แสดงให้เห็นว่าการเชื่อมต่อกับหัวหางลดลง ACC และ PCC ในกลุ่ม IAD ซึ่งเป็นการเชื่อมต่อที่ทราบกันดีว่ามีความสำคัญต่อการประมวลผลทางอารมณ์และแรงจูงใจJohansen-Berg และคณะ, 2008; Beckmann และคณะ, 2009). การค้นพบการเชื่อมต่อที่ลดลงระหว่างนิวเคลียส accumbens / VSi และส่วนหัวหางบ่งบอกถึงฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับรางวัลที่เปลี่ยนแปลงไปใน IAD ซึ่งบ่งชี้ว่าผู้ติดอินเทอร์เน็ตอาจชอบที่จะเลือกรางวัลที่มีขนาดเล็กลง (เช่นผลกระทบที่ร่าเริงในทันที) มากกว่ารางวัลใหญ่ที่เกิดขึ้นในอนาคต เช่นสุขภาพที่ดีความสัมพันธ์ที่ดีหรือความสำเร็จในการประกอบอาชีพ (เออร์ไวน์และคณะ 2013). ตามที่ระบุไว้การเปิดใช้งานที่ลดลงในหางหลังจากการชนะอย่างต่อเนื่องพบได้ใน IAD (Dong et al., 2013b). Subgenual ACC ซึ่งมีความเป็นไปได้สูงที่จะเชื่อมต่อกับนิวเคลียส accumbens / VSi เป็นศูนย์กลางที่สำคัญภายในเครือข่ายแบบกระจายซึ่งรับผิดชอบการกระตุ้นอารมณ์เชิงลบหรือการควบคุม (Johansen-Berg และคณะ, 2008; รูดเบค และคณะ 2014). การศึกษาการถ่ายภาพสมองก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่า ACC ที่ผิดปกติมีส่วนเกี่ยวข้องกับประสบการณ์ของสภาวะอารมณ์เชิงลบ (Mayberg และคณะ, 1999) และ ACC ย่อยเป็นเป้าหมายที่มีการกระตุ้นสมองส่วนลึกเพื่อรักษาภาวะซึมเศร้า (Liston และคณะ, 2014). การศึกษาทางประสาทวิทยาพบว่ามีอัตราความวิตกกังวลและความผิดปกติทางอารมณ์สูงในผู้ป่วยที่มี IAD (Bozkurt และคณะ, 2013; จางและคณะ, 2013). PCC ซึ่งเป็นพื้นที่สมองส่วนกลางของเครือข่ายโหมดเริ่มต้นมีส่วนเกี่ยวข้องกับฟังก์ชันอ้างอิงตัวเอง (Vogt et al., 2006). ความหนาแน่นของสารสีเทาผิดปกติ (Zhou และคณะ, 2011) และโครงสร้างจุลภาคของสารสีขาว (Dong et al., 2012a) ใน PCC ได้รับการรายงานในบุคคล IAD การศึกษาทางจิตวิทยาคลินิกยังพบว่านักศึกษามหาวิทยาลัยที่ติดอินเทอร์เน็ตมีคะแนนการกำกับตนเองและความร่วมมือต่ำกว่า (Dalbudak et al., 2013ก) แนะนำว่าวิชา IAD มีระดับต่ำกว่าสำหรับฟังก์ชันอ้างอิงตัวเอง เมื่อรวมกันแล้วการค้นพบของการเชื่อมต่อที่ลดลงระหว่าง VSi และหัวหางหาง, ACC และ PCC ที่ผิดปกติบ่งชี้ว่าวัยรุ่น IAD แสดงการประมวลผลทางอารมณ์และแรงจูงใจที่ผิดปกติ

การค้นพบการเชื่อมต่อที่ลดลงระหว่าง caudate (VSs และ DC) และ ACC ทวิภาคีหลัง / rostral แสดงถึงความผิดปกติของวงจร croticostriatal-limbic ที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมความรู้ความเข้าใจและอารมณ์ (Botvinick และคณะ, 2004; Li และ Sinha, 2008) ใน IAD Dorsal ACC เกี่ยวข้องกับการบำรุงรักษาหน่วยความจำในการทำงานการตรวจสอบความขัดแย้งและการประมวลผลข้อผิดพลาดตลอดจน rostral ACC มีส่วนเกี่ยวข้องกับการประมวลผลทางอารมณ์และการควบคุมอารมณ์ (Bush และคณะ, 2000). ตามที่ระบุไว้ความหนาแน่นของสสารสีเทาที่ลดลงใน ACC หลังด้านซ้ายพบได้ในกลุ่มข้อมูล MRI โครงสร้างในการศึกษาก่อนหน้านี้ของเรา (Zhou และคณะ, 2011). งานวิจัยอื่นแสดงให้เห็นว่า IAD มีปริมาณสสารสีเทาลดลงใน rostral ACC (หยวนและคณะ, 2011). นอกจากนี้ยังมีการเปิดเผยกิจกรรมที่มากขึ้นใน ACC สำหรับเงื่อนไขการแทรกแซงของกระบวนทัศน์สโตรป (Dong et al., 2012b) และการวิเคราะห์อภิมานพบว่า IAD มีอาการสมาธิสั้นอย่างมีนัยสำคัญในส่วนหน้าตรงกลาง / ACC (Meng et al., 2014). อาสาสมัครที่มี IAD ยังแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการตรวจสอบข้อผิดพลาดที่บกพร่องเมื่อเทียบกับการควบคุมซึ่งเกี่ยวข้องกับกิจกรรมที่แข็งแกร่งกว่าใน ACC หลังในการตอบสนองข้อผิดพลาด (Dong et al., 2013a). การศึกษาพฤติกรรมแสดงให้เห็นว่าบุคคลของ IAD มีความสัมพันธ์กับเวลาตอบสนองที่นานขึ้นและข้อผิดพลาดในการตอบสนองในสภาวะที่ไม่สอดคล้องกันมากกว่าการควบคุมที่ไม่มี IAD (Dong et al., 2011). ลดการเชื่อมต่อระหว่าง VSs และ insula ใน IAD ด้วย ก่อนหน้านี้ insula แสดงให้เห็นว่าเปิดใช้งานอย่างสม่ำเสมอในระหว่างการตรวจสอบประสิทธิภาพและปรับโดยการรับรู้ข้อผิดพลาด (Menon และ Uddin, 2010). การศึกษาวิเคราะห์อภิมานของภาพสมองชี้ให้เห็นว่าอินซูลามีส่วนร่วมในการรับรู้ข้อผิดพลาด (ไคลน์และคณะ 2007). ดังนั้น insula จึงมีบทบาทสำคัญในการประมวลผลผิดพลาดในแง่ของการปรับพฤติกรรมของมนุษย์ ตามที่ระบุไว้ผู้ทดลอง IAD มีความหนาแน่นของสารสีเทาต่ำกว่าZhou และคณะ, 2011) และความหนาของเยื่อหุ้มสมองลดลง (หยวนและคณะ, 2013) ใน insula ยิ่งไปกว่านั้นการเปิดใช้งานแบบแยกส่วนที่ลดลงในระหว่างการประมวลผลข้อผิดพลาดเคยพบในอาสาสมัครที่มี IADKo et al., 2014). ดังนั้นเช่นเดียวกับการพึ่งพาสารเสพติดการควบคุมความรู้ความเข้าใจและการประมวลผลความเครียดทางอารมณ์พร้อมกับการใช้อินเทอร์เน็ตแบบบีบบังคับถือเป็นหัวใจหลักของการขาดดุลการทำงานของ croticostriatal-limbic ในผู้ติด IAD

IAD ยังแสดงให้เห็นถึงการเชื่อมต่อที่ลดลงระหว่าง striatum (VSs, DC และ VRP) และ IFG ซึ่งเป็นการเชื่อมต่อที่ทราบว่าเกี่ยวข้องกับการควบคุมการยับยั้ง (Chambers et al., 2009; สวิค และคณะ 2011). การขาดการควบคุมการยับยั้งอาจทำให้สูญเสียการควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตและความคงอยู่ในการใช้เกมออนไลน์แม้จะมีความทุกข์ใจอาการของการพึ่งพาทางจิตใจและผลกระทบเชิงลบที่หลากหลาย การศึกษาทางระบาดวิทยาแสดงให้เห็นว่าวัยรุ่นที่มี IAD มีความหุนหันพลันแล่น (เช่นการขาดดุลในการยับยั้งการตอบสนอง) มากกว่าการควบคุมที่ไม่มี IAD (เฉาและคณะ, 2007; ดาลบูดัก และคณะ 2013b). การศึกษาทางประสาทวิทยาชิ้นหนึ่งแสดงการยับยั้งการตอบสนองที่บกพร่องในผู้ป่วยที่มี IAD (Zhou และคณะ, 2012). ศักยภาพของสมองที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์อีกประการหนึ่งจากการศึกษางาน Go / No-Go แสดงให้เห็นว่านักเรียน IAD มีประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลน้อยกว่าและควบคุมแรงกระตุ้นได้ต่ำกว่าเพื่อนทั่วไป (Dong et al., 2010). ยิ่งไปกว่านั้นอาสาสมัครที่มีความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตมีการกระตุ้นสมองที่สูงขึ้นเมื่อประมวลผลการยับยั้งการตอบสนองเหนือกลีบหน้าซ้ายมากกว่าการควบคุม (Ko et al., 2014). ความเชื่อมโยงที่ลดลงระหว่าง striatum (VSs และ DC) และ pallidum และ thalamus ยังพบในกลุ่ม IAD ในวงจร corticostriatal pallidum คือผลลัพธ์ของ striatum และ pallidum เชื่อมต่อกับฐานดอกซึ่งส่งผลไปยังเยื่อหุ้มสมอง (Alexander et al., 1986). วงจรเหล่านี้มีความสำคัญต่อการมุ่งเน้นและรักษาพฤติกรรมที่ต้องการในขณะที่ปราบปรามพฤติกรรมที่ไม่ต้องการ (ฮาเบอร์และแมคฟาร์แลนด์ 2001). บุคคล IAD เป็นที่ทราบกันดีว่ามีปัญหาในการยับยั้งการตอบสนองซึ่งอาจก่อให้เกิดแนวโน้มที่จะกำเริบของโรคเมื่อมีตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต ดังนั้นการค้นพบจึงแสดงให้เห็นว่าการควบคุมการยับยั้งที่ไม่ดีความสามารถที่ลดลงในการปราบปรามพฤติกรรมอัตโนมัติและพฤติกรรมที่เป็นนิสัยเป็นที่แพร่หลายในอาสาสมัครที่มี IAD

ที่น่าสนใจคือ IAD แสดงให้เห็นถึงการเชื่อมต่อที่เพิ่มขึ้นระหว่าง DCP ด้านซ้ายและพื้นที่มอเตอร์หางทวิภาคีซึ่งมักจะเปิดใช้งานระหว่างการเคลื่อนไหวของแขนอย่างง่าย (ชิมะและทันจิ, 1998). เนื่องจากผู้ติดอินเทอร์เน็ตใช้เวลาออนไลน์เป็นจำนวนมากและมีความเชี่ยวชาญและแม่นยำอย่างน่าอัศจรรย์ในการคลิกเมาส์และพิมพ์แป้นพิมพ์ (Kuss และ Griffiths, 2012) เป็นไปได้ว่ากระบวนการฝึกอบรมดังกล่าวอาจกระตุ้นให้เกิดการเปลี่ยนแปลงของระบบประสาทในส่วนหางซึ่งเป็นสาเหตุของมอเตอร์

ความสัมพันธ์ระหว่าง Corticostriatal Functional Circuits และ Behavior ใน IAD

ในการศึกษานี้เราได้ศึกษาความสัมพันธ์เชิงพฤติกรรมของการเปลี่ยนแปลงของวงจรการทำงานของคอร์ติโคสเตรียทัลในวัยรุ่น IAD การลดความแรงของ FC ระหว่าง VSs ด้านขวาและหางทวิภาคีด้านหลังของผู้ป่วย IAD มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการเพิ่มคะแนน YIAS ในขณะที่คะแนน SCARED ที่สูงขึ้นดูเหมือนจะสัมพันธ์กับจุดแข็งของ FC ที่ต่ำกว่าระหว่าง VSs ด้านขวาและ ACC แบบทวิภาคีระหว่าง DC ด้านซ้ายและ ACC ทวิภาคีด้านหลัง / rostral และระหว่าง VRP ด้านซ้ายและ IFG ด้านขวา YIAS เป็นแบบสอบถามที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการประเมินการพึ่งพาอินเทอร์เน็ต การศึกษาไซโครเมตริกก่อนหน้านี้รายงานว่าวิชา IAD มีคะแนน YIAS สูงกว่าผู้ที่ไม่มี IAD (เฉาและซู 2007). เนื่องจากการเชื่อมต่อที่ลดลงถูกมองว่าบ่งบอกถึงความยากลำบากในการมีส่วนร่วมในวงจรเมื่อจำเป็นการสังเกตความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างคะแนน YIAS และความแข็งแรงของการเชื่อมต่อระหว่าง VSs ที่เหมาะสมและหางคู่ด้านหลังทวิภาคีโดยนัยว่าอาสาสมัคร IAD ที่มีคะแนน YIAS สูงกว่าดูเหมือนจะค้นหา supraphysiological กระตุ้นอินเทอร์เน็ตมากกว่ารางวัลธรรมชาติ SCARED เป็นแบบสอบถามรายงานตนเองที่เชื่อถือได้และถูกต้องซึ่งใช้วัดอาการของโรควิตกกังวลในเด็ก (Birmheher et al., 1997). การศึกษาทางประสาทวิทยาพบว่าวัยรุ่น IAD มีคะแนน SCARED สูงกว่ากลุ่มที่ไม่มี IAD (ซิวชิน และคณะ 2010). ความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างคะแนน SCARED และจุดแข็งของการเชื่อมต่อเกิดขึ้นจากความผิดปกติของวงจรคอร์ติโคสเตรียทัลซึ่งเกี่ยวข้องกับการควบคุมความรัก ยิ่งไปกว่านั้นการค้นพบความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างความแข็งแรงของการเชื่อมต่อภายในวงจรคอร์ติโคสเตรียทัลและคุณลักษณะด้านพฤติกรรมบ่งชี้ว่าเครือข่ายคอร์ติโคสเตรียทัลอาจใช้เป็นตัวทำนายการละเว้นหรือเป้าหมายการรักษาใหม่ที่อาจเกิดขึ้นสำหรับ IAD

เปรียบเทียบกับความผิดปกติของวงจรการทำงานของ Corticostriatal ในการติดยา

การศึกษาของ FC ในสถานะพักผ่อนยังแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่างการติดยาและความผิดปกติของวงจรการทำงานของคอร์ติโคสเตรีย ตัวอย่างเช่นสังเกตเห็น FC ที่เพิ่มขึ้นระหว่างหน้าท้องด้านซ้ายและ OFC ด้านขวาขยายไปสู่ ​​rostroventral ACC ในการติดโคเคน (Wilcox และคณะ, 2011). ความแรงของ FC ภายใน PFC striatal-dorsolateral มีความสัมพันธ์ในเชิงบวกกับปริมาณการใช้โคเคนในผู้ใช้โคเคนและความสมดุลระหว่าง striatal-dorsal ACC และวงจร striatal-anterior prefrontal / Orbitofrontal cortex มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการสูญเสียการควบคุมการใช้โคเคน (Hu et al., 2015). การดื่มแอลกอฮอล์ในทางที่ผิดเรื้อรังยังส่งผลเสียต่อการทำงานภายในวงจรคอร์ติโคสเตรียทัล ตัวอย่างเช่น dorsal striatum-mOFC FC มีความบกพร่อง (Lee และคณะ, 2013) และการเชื่อมต่อส่วนหน้าที่บกพร่องทำให้เกิดการตัดสินใจที่ผิดปกติและการให้รางวัลและการตอบสนองในการยับยั้งการติดสุรา (Park et al., 2010b; Courtney et al., 2013; Forbes et al., 2014). สำหรับการติดนิโคติน FC ที่ลดลงระหว่าง ventral striatum และ dorsal anterior cingulated cortex มีความสัมพันธ์ทางลบกับความรุนแรงของการพึ่งพานิโคติน (Hong et al., 2009). ยิ่งไปกว่านั้น FC ที่เพิ่มขึ้นระหว่างนิวเคลียส accumbens และ ventral / rostral ACC และ OFC ระหว่างหางตาขวากับไจรัสหน้ากลางทวิภาคีและไจรัสหน้าผากด้านขวาที่เหนือกว่าได้รับการสังเกตในผู้ใช้เฮโรอีนเรื้อรัง (Ma et al., 2010; วังและคณะ, 2013). ดังนั้นจึงดูเหมือนว่า IAD และการติดยามีความเกี่ยวข้องกับความผิดปกติของวงจรการทำงานของเยื่อหุ้มสมองในสมองที่คล้ายคลึงกันซึ่งอาจเป็นลายเซ็นของระบบประสาทสำหรับการเสพติดรูปแบบเหล่านี้

ข้อ จำกัด

มีข้อ จำกัด หลายประการที่ควรกล่าวถึงในการศึกษานี้ ประการแรกการวินิจฉัย IAD ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับผลของแบบสอบถามที่รายงานด้วยตนเองซึ่งอาจส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดในการจำแนกประเภทได้ในบางกรณี ดังนั้นการวินิจฉัย IAD จำเป็นต้องได้รับการขัดเกลาด้วยเครื่องมือวินิจฉัยที่เป็นมาตรฐานเพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความถูกต้อง ประการที่สองขนาดของกลุ่มตัวอย่างในการศึกษามีขนาดค่อนข้างเล็กและควรใช้ความระมัดระวังในการสรุปผลการวิจัย เนื่องจากข้อ จำกัด นี้ผลลัพธ์จึงควรได้รับการพิจารณาเบื้องต้นและจำเป็นต้องจำลองแบบในการศึกษาในอนาคตด้วยขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้น ประการที่สามเราไม่รวมกรณีที่มีอาการร่วมกับสารเสพติดและโรคทางจิตเวชที่สำคัญอื่น ๆ และควรมีการสรุปผลโดยทั่วไปอย่างระมัดระวังสำหรับกลุ่มเหล่านี้ที่มีการใช้ยาในทางที่ผิดและโรคจิตเวชอื่น ๆ ประการที่สี่ไม่มีการบันทึกรายละเอียดของระยะเวลาการเจ็บป่วยในการศึกษานี้ ดังนั้นจึงไม่สามารถยืนยันความสัมพันธ์ระหว่างการขาดดุลในวงจรการทำงานของ corticostriatal และระยะเวลาของ IAD ในการศึกษานี้ ประการที่ห้าเนื่องจากข้อมูล fMRI ของสถานะพักความละเอียดที่ จำกัด เราตรวจสอบ FC โดยพิจารณาจากอนุภูมิภาคจำนวนเล็กน้อยใน striatum ซึ่งอาจนำไปสู่การแสดงภาพวงจรการทำงานของ corticostriatal ที่ไม่สมบูรณ์ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องใช้ข้อมูล fMRI สภาวะพักผ่อนที่มีความละเอียดสูงเพื่อแก้ปัญหานี้ในการศึกษาในอนาคต สุดท้ายหากไม่มีการตรวจสอบในอนาคตความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างความผิดปกติของวงจรการทำงานของคอร์ติโคสเตรียทัลและ IAD ไม่สามารถตอบได้ในการศึกษานี้ การศึกษาในอนาคตควรพยายามระบุความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่าง IAD กับเส้นทางการทำงานของคอร์ติโคสเตรียทัลที่เปลี่ยนแปลงไป

สรุป

โดยสรุปเราใช้การวิเคราะห์ FC ที่อยู่ในสถานะพักผ่อนเพื่อตรวจสอบสถาปัตยกรรมการทำงานของคอร์ติโคสเตรียทัลในวัยรุ่น IAD ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่า IAD มีความบกพร่องของวงจรการทำงานของ corticostriatal ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลทางอารมณ์และอารมณ์และการควบคุมความรู้ความเข้าใจ ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่า IAD อาจใช้กลไกทางจิตวิทยาและระบบประสาทร่วมกับความผิดปกติของการควบคุมแรงกระตุ้นและการติดสารเสพติดประเภทอื่น ๆ นอกจากนี้ความสัมพันธ์ระหว่างความแข็งแรงในการเชื่อมต่อของวงจรคอร์ติโคสเตรียทัลและมาตรการด้านพฤติกรรมบ่งชี้ว่าวงจรคอร์ติโคสเตรียทัลอาจทำหน้าที่เป็นเป้าหมายการรักษาใหม่ที่เป็นไปได้สำหรับ IAD และ corticostriatal FC อาจมีประโยชน์ในการให้ข้อมูลเกี่ยวกับการพยากรณ์โรคสำหรับ IAD ผลการศึกษาของเราบ่งชี้ว่า corticostriatal FC ที่มีภาวะหยุดพักผิดปกติอาจทำหน้าที่เป็น ในร่างกาย ไบโอมาร์คเกอร์สำหรับการทดสอบการบำบัดการติดอินเทอร์เน็ตแบบใหม่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ผลงานของผู้เขียน

FL, YZ, YD, JX และ HL เป็นผู้รับผิดชอบในการศึกษาแนวคิดและการออกแบบ YZ, LQ และ ZZ มีส่วนในการได้มาซึ่งข้อมูล FL ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลและตีความผลการวิจัย FL ร่างต้นฉบับ FL และ HL จัดให้มีการแก้ไขต้นฉบับอย่างมีวิจารณญาณสำหรับเนื้อหาทางปัญญาที่สำคัญ ผู้เขียนทุกคนได้ตรวจสอบเนื้อหาอย่างละเอียดและได้รับการอนุมัติเวอร์ชันสุดท้ายสำหรับการเผยแพร่

การฝากและถอนเงิน

งานนี้ได้รับการสนับสนุนบางส่วนจากโครงการวิจัยพื้นฐานแห่งชาติของจีน (โครงการ 973) Grant No. 2011CB707802 และ Natural Science Foundation of China (Nos.21221064, 81171302 และ 81171325) และ National Key Technology R&D Program Grant No.2007BAI17B03

คำชี้แจงความขัดแย้งทางผลประโยชน์

ผู้เขียนประกาศว่าการวิจัยได้ดำเนินการในกรณีที่ไม่มีความสัมพันธ์ทางการค้าหรือทางการเงินใด ๆ ที่อาจตีความได้ว่าเป็นความขัดแย้งทางผลประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้น

เชิงอรรถ

1. ^ http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm
2. ^ http://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/manual/AlphaSim.pdf

อ้างอิง

แก้ไขโดย:

ชาร์ลอตต์ เอ. โบตไทเกอร์, มหาวิทยาลัยนอร์ทแคโรไลนาสหรัฐอเมริกา

บทวิจารณ์โดย:

แครอล เซเกอร์, มหาวิทยาลัยแห่งรัฐโคโลราโด สหรัฐอเมริกา
เซิ่งเหวย, มหาวิทยาลัยเยลสหรัฐอเมริกา