ปัจจัยเสี่ยงทางระบบประสาทเพื่อการพัฒนาของการติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่น (2019)

Behav วิทย์ 2019, 9(6), 62; https://doi.org/10.3390/bs9060062

รีวิว
Sergey Tereshchenko * และ Edward Kasparov
สถาบันวิจัยปัญหาการแพทย์แห่งนอร์ทศูนย์วิจัยแห่งชาติ“ ศูนย์วิทยาศาสตร์ครัสโนยาสค์สาขาไซบีเรียแห่งราชบัณฑิตยสถานวิทยาศาสตร์แห่งรัสเซีย”, ครัสโนยาสค์ 660022, รัสเซีย

นามธรรม

การปรากฏตัวอย่างฉับพลันและการแพร่กระจายของการเสพติดอินเทอร์เน็ตในประชากรวัยรุ่นเมื่อเชื่อมโยงกับการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของเนื้อหาอินเทอร์เน็ตที่บริโภคและความพร้อมใช้งานที่กว้างขวางของสมาร์ทโฟนและแท็บเล็ตที่มีการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต เช่นเดียวกับส่วนใหญ่ของเงื่อนไขทางพยาธิวิทยาอื่น ๆ การติดอินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาขึ้นอยู่กับกลุ่มของเงื่อนไข polygenic หลายปัจจัย สำหรับแต่ละกรณีที่เฉพาะเจาะจงมีการรวมกันที่ไม่ซ้ำกันของลักษณะที่สืบทอดมา (โครงสร้างเนื้อเยื่อประสาท, การหลั่ง, การย่อยสลายและการรับ neuromediators) และหลายคนเป็นปัจจัยเสริมสภาพแวดล้อม (ที่เกี่ยวข้องกับครอบครัว, สังคมและชาติพันธุ์วัฒนธรรม) หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญในการพัฒนารูปแบบทางชีวจิตสังคมของการเสพติดอินเทอร์เน็ตคือการตรวจสอบว่ายีนและ neuromediators ใดรับผิดชอบต่อความไวต่อการติดที่เพิ่มขึ้น ข้อมูลนี้จะประกาศจุดเริ่มต้นของการค้นหาเป้าหมายการรักษาใหม่และการพัฒนากลยุทธ์การป้องกันในช่วงต้นรวมถึงการประเมินระดับความเสี่ยงทางพันธุกรรม การทบทวนนี้สรุปวรรณกรรมและความรู้ที่มีอยู่ในปัจจุบันเกี่ยวกับปัจจัยเสี่ยงทางระบบประสาทที่เกี่ยวข้องกับการติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่น ข้อมูลทางพันธุกรรมประสาทวิทยาและ neuroimaging จะถูกนำเสนอด้วยการเชื่อมโยงไปยังสมมติฐานการเกิดโรคที่เกิดขึ้นจริงตามรูปแบบทางชีวภาพทางจิตสังคมของการก่อตัวของไอโอวา
คำสำคัญ: การติดอินเทอร์เน็ต วัยรุ่น comorbidity; ชีววิทยา; neuroimaging; สารสื่อประสาท; ความหลากหลายของยีน

1. บทนำ

การเติบโตอย่างรวดเร็วของการใช้อินเทอร์เน็ตในชีวิตประจำวันของเราได้สร้างข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีมากมาย ในขณะเดียวกันก็มีผลข้างเคียงที่ส่งผลกระทบต่อสุขภาพจิตและร่างกายซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับร่างกายที่กำลังเติบโตและการทำงานของจิตใจที่ไม่เป็นรูปเป็นร่าง การติดอินเทอร์เน็ต (IA) เป็นปรากฏการณ์ทางจิตวิทยาที่ค่อนข้างใหม่โดยส่วนใหญ่มักถูกทำเครื่องหมายในกลุ่มที่มีความเสี่ยงทางสังคม (เช่นในวัยรุ่นและผู้ใหญ่) IA เป็นหนึ่งในพฤติกรรมเสพติดรูปแบบ 11 ในปัจจุบันมีการแนะนำเกณฑ์การวินิจฉัยที่อนุญาตให้กำหนดองค์ประกอบทางพยาธิวิทยาของการติดกับสัญญาณของการรบกวนทางจิตวิทยา ความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตถูกรวมอยู่ในคู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิตรุ่นที่ห้า (DSM-V) แต่วางไว้ในบทที่แยกต่างหากหัวข้อ "เงื่อนไขสำหรับการศึกษาต่อ" “ ความผิดปกติในการเล่นเกมออนไลน์ที่โดดเด่น” ถูกวางแผนเป็นเอนทิตีแยกต่างหากในการจำแนกประเภทของโรคระหว่างประเทศ (ICD-11) [1].
ในแง่ของจิตวิทยาคลาสสิกและจิตเวชศาสตร์ไอโอวาเป็นปรากฏการณ์ที่ค่อนข้างใหม่ วรรณกรรมใช้การอ้างอิงแทนกันเช่น "การใช้อินเทอร์เน็ตที่ต้องกระทำ", "การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา", "การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีพยาธิสภาพ" และ "การติดอินเทอร์เน็ต"
จากช่วงเวลาที่ปรากฏการณ์ IA ถูกอธิบายเป็นครั้งแรกในวรรณคดีทางวิทยาศาสตร์2,3,4] จนถึงปัจจุบันการอภิปรายเกี่ยวกับคำจำกัดความที่แน่นอนของสภาพทางจิตนี้กำลังดำเนินอยู่5,6] นักจิตวิทยามาร์คกริฟฟิ ธ ส์หนึ่งในเจ้าหน้าที่ที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในแวดวงพฤติกรรมเสพติดเป็นผู้เขียนคำจำกัดความที่ยกมาบ่อยที่สุด:“ การติดอินเทอร์เน็ตคือการติดพฤติกรรมที่ไม่ใช่เคมีซึ่งเกี่ยวข้องกับการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ [7].
แม้ว่าคำจำกัดความทั่วไปและเกณฑ์การวินิจฉัยของ IA ยังคงอยู่ภายใต้การอภิปรายอย่างต่อเนื่องนักจิตวิทยาและจิตแพทย์ได้ตกลงเกี่ยวกับองค์ประกอบสี่ประการที่จำเป็นต่อการวินิจฉัยนี้8,9].
(1)
การใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป (โดยเฉพาะเมื่อมีการสูญเสียเวลาหรือละเลยฟังก์ชั่นพื้นฐาน): การพยายามบังคับใช้อินเทอร์เน็ตการเพิ่มความสำคัญของอินเทอร์เน็ตในระบบค่านิยมส่วนบุคคลของวัยรุ่น;
(2)
อาการถอน: อารมณ์แปรปรวน (อาการถอนการเลิกบุหรี่) เมื่ออินเทอร์เน็ตไม่พร้อมใช้งาน (ความโกรธความซึมเศร้าและความวิตกกังวล);
(3)
ความอดทน: จำเป็นที่จะต้องใช้เวลาเพิ่มขึ้นบนอินเทอร์เน็ตเป็นตัวอย่างโดยความจำเป็นในการใช้อินเทอร์เน็ตที่เพิ่มขึ้นเพื่อบรรเทาอาการทางอารมณ์เชิงลบ; และ
(4)
ผลกระทบเชิงลบ: การมีส่วนร่วมในการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปตรงกันข้ามกับผลด้านจิตสังคมเชิงลบ การสูญเสียงานอดิเรกและความบันเทิงที่ผ่านมาอันเป็นผลมาจากการมีส่วนร่วมดังกล่าว; การสูญเสียความสัมพันธ์ทางสังคมการศึกษาและโอกาสในการเล่นกีฬาเป็นผลมาจากการใช้อินเทอร์เน็ตที่ไม่เหมาะสม การทะเลาะวิวาทและการโกหกเกี่ยวกับการใช้อินเทอร์เน็ต relapse: ความล้มเหลวในการควบคุมตนเองที่เกี่ยวข้องกับการใช้อินเทอร์เน็ต
ปัจจุบันมีการเสนอแบบจำลองสาเหตุหลายประการสำหรับการสร้าง IA ในวัยรุ่น [10] นักวิจัยบางคนบอกถึงความบกพร่องของวัยรุ่นในการโจมตี IA เนื่องจากขาดการควบคุมอย่างมีประสิทธิภาพแรงกระตุ้นสูงและวงจรการให้รางวัลสูงซึ่งเป็นผลมาจากความสมบูรณ์ของระบบประสาทของสมองของวัยรุ่น [11,12] ผู้เขียนคนอื่นเสนอ "รูปแบบองค์ประกอบทางชีวจิตสังคม" ซึ่งรวมถึงปัจจัยทางจิตสังคมหรือปัญหา - โดยเฉพาะอย่างยิ่งปัญหาเชิงสัมพันธ์กับเพื่อนและ / หรือกับผู้ใหญ่ - ด้วยการถ่ายทอดทางพยาธิวิทยาของจิต [10]) และปัจจัยเสี่ยงทางระบบประสาทสำหรับการพัฒนาของ IA13,14] ปัจจัยเสี่ยงทางระบบประสาทบางประการสำหรับการพัฒนาของ IA ในวัยรุ่นตามแบบจำลองทางชีวจิตสังคมจะกล่าวถึงในการทบทวนบรรยายนี้

2 ระบาดวิทยาของการติดอินเทอร์เน็ต

ในการตรวจสอบที่อิงจากประชากรการมีเกณฑ์ของ IA จะต้องได้รับการตรวจสอบโดยแบบสอบถามทางจิตวิทยาที่ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษและผ่านการตรวจสอบสำหรับวัยรุ่น แบบสอบถามแรกมุ่งเป้าไปที่การตรวจสอบ IA คือการทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ตของคิมเบอร์ลี่ซึ่งผ่านการตรวจสอบใน 1998; มันถูกพัฒนาขึ้นเพื่อระบุการติดอินเทอร์เน็ต การวิจัยบุกเบิกของ Young มีบทบาทสำคัญในการวินิจฉัยโรค IA โดยใช้วิธีการมาตรฐาน ตั้งแต่นั้นมามีแบบสอบถามแบบใหม่ปรากฏขึ้นซึ่งสอดคล้องกับพัฒนาการทางจิตวิทยาคลินิกและวัยรุ่นในระดับที่ทันสมัย มาตราส่วนการติดอินเทอร์เน็ตของเฉิน (CIAS) อยู่ในหมู่พวกเขา [15] พัฒนาโดยเฉพาะสำหรับวัยรุ่น
ข้อมูลจากวรรณกรรมต่างประเทศเกี่ยวกับ IA ในวัยรุ่นระบุความชุกภายในช่วงของ 1% ถึง 18% [6] ขึ้นอยู่กับกลุ่มสังคมชาติพันธุ์และเกณฑ์การวินิจฉัยและแบบสอบถามที่ใช้ในการศึกษา ในยุโรปความชุกของ IA ในวัยรุ่นคือ 1 – 11% โดยมีค่าเฉลี่ย 4.4% [16] ในสหรัฐอเมริกาความชุกของ IA ในผู้ใหญ่คือ 0.3 – 8.1% [17] วัยรุ่นและคนหนุ่มสาวในประเทศแถบเอเชีย (จีนเกาหลีใต้และอื่น ๆ ) แสดงความชุกของ IA ที่สูงขึ้นอย่างมากของ 8.1 – 26.5% [18,19] ในมอสโก, รัสเซีย, มาลิกินและคณะ ทดสอบ 190 schoolchildren ของเกรด 9 – 11 (อายุ 15 – 18 ปี) การวิจัยของพวกเขาพบว่าวัยรุ่น 42.0% มีการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป (ระยะก่อนเสพติดตามคำจำกัดความของผู้เขียน) และ 11.0% มีสัญญาณอาการของ IA ในการศึกษาครั้งนี้ใช้แบบสอบถาม CIAS ของรัสเซียที่ตรวจสอบโดยผู้เขียนโดยใช้ [20] ในการศึกษาอื่นที่ดำเนินการในวัยรุ่นรัสเซียผู้เขียนพบว่าในหมู่วัยรุ่น 1,084 ที่มีอายุเฉลี่ย 15.56 ปี 4.25% มี IA ในการวินิจฉัยและ 29.33% แสดงการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป (ระยะก่อนเสพติดตามคำจำกัดความของผู้เขียน) [21].

3 Comorbidity ของการติดอินเทอร์เน็ต

การศึกษาจำนวนมากได้แสดงให้เห็นถึงความน่าเชื่อถือของไอโอวา comorbidity กับเงื่อนไขทางจิตที่หลากหลาย โฮและคณะ ใน meta-analysis ของพวกเขาแสดงให้เห็น IA comorbidity กับภาวะซึมเศร้า (OR = 2.77, CI = 2.04 – 3.75), ความผิดปกติของความวิตกกังวล (OR = 2.70, CI = 1.46 – 4.97), สมาธิสั้น (ADHD); OR = 2.85, CI = 2.15 – 3.77) [22] ในการทบทวนอย่างเป็นระบบของพวกเขา Carli และคณะ แสดงให้เห็นว่าโรคซึมเศร้าและสมาธิสั้นมีความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งที่สุดกับ IA สมาคมที่น้อยกว่า แต่ยังมีความหมายพบกับความวิตกกังวล, โรคบังคับครอบงำ, ความหวาดกลัวสังคมและพฤติกรรมก้าวร้าว [23] ข้อสรุปเดียวกันได้รับการสนับสนุนโดยการทบทวนอย่างเป็นระบบ [24] Durkee และคณะ25] งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับตัวอย่างตัวแทนของวัยรุ่น 11,356 จากประเทศในยุโรป 11 และพบว่า IA นั้นเกี่ยวข้องกับพฤติกรรมการทำลายตนเองและการฆ่าตัวตายเช่นเดียวกับภาวะซึมเศร้าและความวิตกกังวล Jiang และคณะได้รับผลลัพธ์เดียวกัน [26] นักวิจัยคนอื่นเสนอว่า IA นั้นเกี่ยวข้องกับคุณสมบัติส่วนตัวที่ชัดเจนคือ“ การแสวงหาความรู้สึก” สิ่งนี้มักถูกอธิบายโดยนักเขียนชาวตะวันตกในฐานะที่เป็นการดิ้นรนเพื่อความรู้สึกใหม่แปลกใหม่และซับซ้อนซึ่งมักจะมีความเสี่ยง27] ในการศึกษาระยะยาวของพวกเขา Guillot et al. แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ของ IA กับ anhedonia ในผู้ใหญ่ (เช่นความสามารถในการรู้สึกอ่อนแอซึ่งเป็นเรื่องปกติสำหรับโรคซึมเศร้า)28].
การเชื่อมโยง IA กับโรคทางจิตยังไม่ชัดเจนแม้ว่าอาจเป็นไปได้เนื่องจากปัจจัย comorbid อาจเชื่อมโยงซึ่งกันและกัน (เช่นความวิตกกังวลซึมเศร้าและความผิดปกติที่ครอบงำ) Wei et al. พบว่า IA เกี่ยวข้องกับกลุ่มอาการปวดเรื้อรัง [29] Cerutti และคณะ พบว่าไม่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่าง IA และปวดหัวตึงเครียด / ไมเกรนแม้ว่าอาการปวดร่างกายโดยทั่วไปมักพบในผู้ป่วย IA30] ผู้เขียนคนอื่น ๆ พบสมาคมของ IA กับความผิดปกติของการนอนหลับในวัยรุ่น31] มีการรายงานข้อมูลที่คล้ายกันสำหรับตัวอย่างเด็กนักเรียนชาวญี่ปุ่น [32].

4 พยาธิกำเนิดของการติดอินเทอร์เน็ตในแง่ของชีววิทยา

การพัฒนาของสมองในช่วงวัยรุ่นนั้นมีลักษณะของเส้นทางการก่อตัวในระบบลิมบิกและบริเวณเยื่อหุ้มสมอง prefrontal ในช่วงเวลาต่าง ๆ [33] ในวัยรุ่นการขยายเวลาการพัฒนาเยื่อหุ้มสมอง prefrontal ขยายเมื่อเทียบกับระบบ limbic ส่งผลให้การยับยั้งอ่อนแอจากด้านข้างของบริเวณเยื่อหุ้มสมองไปสู่โครงสร้าง subcortical พื้นฐานทำให้เกิดแรงกระตุ้นที่โดดเด่นมากขึ้นซึ่งก่อให้เกิดพฤติกรรมที่มีความเสี่ยงสูง [34].
จนถึงขณะนี้มีการศึกษาจำนวนมากในการศึกษาการเกิดโรคติดอินเทอร์เน็ตโดยใช้วิธี neurovisualization ที่แตกต่างกันรวมถึงสายพันธุ์ที่แตกต่างกันของสมองโครงสร้างเรโซแนนซ์แม่เหล็กโครงสร้างสมอง (เช่น morphometry ตาม voxel-based, การแพร่กระจายของภาพ (เช่นเอกซ์เรย์เอกซเรย์ปล่อยโพซิตรอนและเอกซเรย์คอมพิวเตอร์โฟตอนเดียว) จากวิธีการที่ระบุไว้การตรวจพบการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างที่เกี่ยวข้องกับ IA ในสมอง [35,36,37]: ลดความหนาแน่นของสสารสีเทาในภูมิภาคต่าง ๆ รวมถึง prefrontal, orbitofrontal cortex และพื้นที่เสริมมอเตอร์ [38]; กิจกรรมการทำงานที่ผิดปกติของพื้นที่สมองที่เกี่ยวข้องกับการพึ่งพารางวัล [11]; การเปิดใช้งานการซิงโครไนซ์มอเตอร์ทางประสาทสัมผัสพร้อมการลดการซิงโครไนซ์ภาพและเสียงพร้อมกัน39]; การเปิดใช้งานของพื้นที่สมองที่เกี่ยวข้องกับการก่อตัวของความปรารถนาที่ไม่สามารถควบคุมได้และแรงกระตุ้น; การเผาผลาญกลูโคสที่เพิ่มขึ้นในบริเวณสมองที่เกี่ยวข้องกับการกระตุ้น; การพึ่งพารางวัลและความทะเยอทะยานสำหรับการทำซ้ำความรู้สึกทางร่างกายที่มีประสบการณ์ [40]; และการหลั่งสารโดปามีนที่เพิ่มขึ้นด้วยการลดความพร้อมใช้งานตัวรับโดปามีนในภูมิภาค striatal [41] การวิเคราะห์ศักย์ไฟฟ้าที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์เอนเซฟาโลแกรมแสดงให้เห็นว่าเวลาในการตอบสนองลดลงซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการรบกวนของกฎระเบียบโดยสมัครใจ42].
neuromediators ทั้งช่วงอาจมีส่วนร่วมในกลไก neurobiological ของการสร้าง IA ในวัยรุ่น ยกตัวอย่างเช่น oxytocin - ฮอร์โมนแห่งความเชื่อใจความสัมพันธ์ทางสังคมและความผูกพันทางอารมณ์ - มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างการติดต่อทางอารมณ์ทางสังคมโดยตรงในสภาพแวดล้อมของวัยรุ่น การศึกษาจำนวนมากแสดงให้เห็นถึงความเชื่อมโยงระหว่างภูมิภาคที่แตกต่างกันของตัวรับออกซิโตซินและ CD38 ยีนในความผิดปกติทางจิตเวชและพัฒนาการทางระบบประสาทรวมถึงความผิดปกติของคลื่นความถี่ออทิสติก นี่คือการวิเคราะห์รายละเอียดในการทบทวนโดย Feldman และคณะ [43] ความเข้มข้นของออกซิโตซินในน้ำลายพบว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบกับการแสดงออกของปัญหาพฤติกรรมซึ่งถูกระบุโดยใช้แบบสอบถามความแข็งแกร่งและความยากลำบาก [44] ผู้เขียนคนเดียวกันระบุว่าการผลิตออกซิโตซินจะลดลงในเด็กที่มีคุณสมบัติที่ไม่เต็มใจและไม่โวยวาย ซาซากิและคณะ ไม่พบความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นของออกซิโตซินในน้ำลายและการแสดงออกของอาการซึมเศร้าในวัยรุ่นแม้ว่าผู้ป่วยที่มีภาวะซึมเศร้าที่ทนต่อการรักษาพบว่าระดับของ oxytocin สูงกว่ากลุ่มควบคุมที่มีภาวะซึมเศร้าที่ไม่ทน45] ระดับพลาสม่าของ oxytocin ลดลงในเด็กที่มีอาการขาดสมาธิ / สมาธิสั้นและมีความสัมพันธ์เชิงลบกับแรงกระตุ้นและความไม่ตั้งใจ46,47].
การศึกษาจำนวนมากได้รายงานการเชื่อมต่อพยาธิสรีรวิทยาระหว่างระบบ oxytocinergic และการก่อตัวของรูปแบบที่แตกต่างกันของพฤติกรรมเสพติดในวัยรุ่นและผู้ใหญ่วัยหนุ่มสาว [48] ประสิทธิภาพของยาอ๊อกซิซินที่ใช้ในการบำบัดรักษาสำหรับการติดยาเสพติดประเภทต่างๆ49] และการวิจัยทางคลินิก [48] กลไกหลักของการบำบัดด้วยยาออกซิโตซินในการเสพติดสารเคมีคือการบรรเทาอาการทางกายภาพและการเพิ่มขึ้นของโทนิคอารมณ์ในการเลิกบุหรี่ความวิตกกังวลที่ลดลงการเติบโตของการรับรู้ต่อการแทรกแซงด้วยวาจาการต่ออายุติดต่อทางสังคมได้ง่าย เนื่องจากความเครียดทางจิตใจเป็นสาเหตุที่สำคัญของการก่อตัวของการติดพยาธิวิทยาสมมติฐานเกี่ยวกับผลการต่อต้านความเครียดของอุ้งดูซิเป็นปัจจัยการป้องกันที่เป็นไปได้ปรากฏขึ้น [50] ฤทธิ์ต้านความเครียดออกซิโตซินเกิดขึ้นได้จากการยับยั้งการกระตุ้นด้วยแรงกระตุ้นที่มากเกินไปของแกน hypothalamic-pituitary-adrenal, การควบคุมระบบรางวัลโดปามีน mesolimbic และการผลิตฮอร์โมน corticotropin-releasing
ความเป็นไปได้ของการจูงใจทางพันธุกรรมที่กำหนดให้กับพฤติกรรมเสพติดถูกเปิดเผย ความบกพร่องนี้พบว่ามีความสัมพันธ์กับประสิทธิภาพที่ไม่เพียงพอของระบบ ดังนั้นการทดสอบทางพันธุกรรมสำหรับวัยรุ่น 593 ที่มีอายุ 15 ปีส่งผลให้พบความสัมพันธ์ระหว่างการดื่มแอลกอฮอล์บ่อยครั้งและการก่อตัวของการติดแอลกอฮอล์ในเด็กผู้ชาย (ไม่ใช่ในเด็กหญิง) จนถึงอายุ 25 กับ homozygosity ที่เกี่ยวข้องกับ A allele บริเวณที่รับยีนออกซิโตซิน51] ความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมการฆ่าตัวตายของวัยรุ่นและตัวแปร homozygosis ของ OXTR ยีนถูกรายงานโดย Parris et al. [52].
การมีส่วนร่วมของสารต่อไปนี้ในการเกิดโรคของพฤติกรรมการเสพติดวัยรุ่นมีแนวโน้มสูง แต่ยังไม่ได้รับการศึกษาอย่างดี นอกจาก oxytocin มี neuromediators มุมมองต่อไปนี้:
(1)
Melanocortin (α-Melanocyte-stimulating hormone (α-MSH)): Orellana และคณะ [53] เสนอบทบาทที่สำคัญของเมลาโนคอร์ตินในการก่อตัวของการติดเชื้อทางพยาธิวิทยาในวัยรุ่น
(2)
Neurotensin: Neurotensin มีส่วนร่วมในการปรับการส่งสัญญาณโดปามีนและการก่อตัวของการติดยาเสพติดทางพยาธิวิทยา; มีกรณีของการรักษาที่ประสบความสำเร็จในบางรูปแบบของการติดกับ neurotensin สังเคราะห์ [54].
(3)
Orexin: Orexin อาจมีส่วนร่วมในการก่อตัวของการนอนหลับที่ถูกรบกวนและการก่อตัวของพฤติกรรมเสพติด [55].
(4)
สาร P (neurokinin A): ความปั่นป่วนในการผลิตสาร P เป็นความคิดที่เกี่ยวข้องกับการก่อตัวของการเสพติดทางพยาธิวิทยาหลายรูปแบบ; ในปัจจุบันมีการทดลองในการทดสอบประสิทธิภาพของการปรับกิจกรรมผู้รับ neurokinin ในการรักษาด้วยการติดยาเสพติด [56,57].

5 พันธุศาสตร์ของการติดอินเทอร์เน็ต

ตรงกันข้ามกับเขาในรูปแบบอื่น ๆ ของพฤติกรรมเสพติด (เช่นการพนันและการใช้สารเสพติดทางจิตประสาท) การวิจัยเล็ก ๆ น้อย ๆ ได้มุ่งเน้นไปที่การทำนายทางพันธุกรรมของการติดอินเทอร์เน็ต ตัวอย่างเช่นในการศึกษาแฝดครั้งแรกที่ดำเนินการใน 2014 ผู้เขียนตรวจสอบวัยรุ่นจีน 825 และแสดงความสัมพันธ์กับองค์ประกอบที่สืบทอดใน 58 – 66% ของประชากร [58] ต่อมานักวิจัยของกลุ่มคู่จากเนเธอร์แลนด์ (48% ใน 2016 [59]), ออสเตรเลีย (41% ใน 2016 [60]) และเยอรมนี (21 – 44% ใน 2017 [61]) มาถึงข้อสรุปที่คล้ายกัน ดังนั้นการปรากฏตัวขององค์ประกอบทางพันธุกรรมในการสร้าง IA ได้รับการสนับสนุนอย่างน่าเชื่อถือโดยการศึกษาคู่สำหรับประชากรที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตามยีนเฉพาะที่อาจเกี่ยวข้องกับกลไกการถ่ายทอดยังไม่ได้รับการระบุ การศึกษาวิจัยนำร่องครั้งที่สี่ตรวจสอบภูมิภาคที่มีความหลากหลายของยีน 5 ตัวดังนี้
(1)
rs1800497 (dopamine D2 receptor ยีน (DRD2), Taq1A1 allele) และ rs4680 (ตัวแปร methionine ของเอนไซม์ย่อยสลายโดปามีน catecholamine-o-methyltransferase (COMT) ยีน): การศึกษาแรกของเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่วัยรุ่นในเกาหลีใต้ การศึกษาแสดงให้เห็นว่าพันธะของอัลลีลเล็กน้อยเกี่ยวข้องกับการผลิตโดปามีนต่ำ (rs4680) และตัวรับโดปามีนจำนวนต่ำในคอร์เท็กซ์ prefrontal (rs1800497) ต่อหน้าเกมทางอินเทอร์เน็ต [62] ตัวแปรอัลลีลที่กล่าวถึงนั้นสามารถเชื่อมโยงกับความโน้มเอียงในการติดสุราการพนันและสมาธิสั้น
(2)
rs25531 (ยีนลำเลียงของ serotonin (SS-5HTTLPR), ตัวแปรอัลลีลสั้น): Lee et al. [63] แสดงให้เห็นว่าสายพันธุ์อัลลีลสั้นของยีน transporter serotonin สามารถเชื่อมโยงกับการติดอินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา ดังที่ได้รับการสนับสนุนจากการศึกษาจำนวนมากสายพันธุ์ทางพันธุกรรมดังกล่าวมีความสัมพันธ์กับความโน้มเอียงที่จะเกิดภาวะซึมเศร้าซึ่งเป็นความผิดปกติของโรคคอร์บอยที่แพร่หลายมากที่สุดในกลุ่มผู้เสพอินเทอร์เน็ต64].
(3)
rs1044396 (nicotinic acetylcholine receptor subunit อัลฟา 4 (CHRNA4) ยีน): กรณีศึกษาขนาดเล็กควบคุมโดย Montag และคณะ [65] แสดงให้เห็นว่ามีการเชื่อมโยงกับยีน CC ของ polymorphism rs1044396 ซึ่งเกี่ยวข้องกับการติดนิโคตินและการรบกวนความสนใจ
(4)
rs2229910 (neurotrophic tyrosine kinase receptor ประเภท 3 (NTRK3) ยีน): การศึกษานำร่องโดย Jeong และคณะ [66] มุ่งเป้าไปที่ exome ที่เฉพาะเจาะจงและเกี่ยวข้องกับผู้ใหญ่ 30 ที่มีการเสพติดอินเทอร์เน็ตและอาสาสมัครที่มีสุขภาพดี 30 การวิจัยรวมถึงการศึกษาภูมิภาค polymorph 83 และเปิดเผยความสัมพันธ์ทางสถิติที่น่าเชื่อถือด้วยเพียงหนึ่งภูมิภาค: rs2229910 สันนิษฐานว่าเรื่องนี้เกี่ยวข้องกับความวิตกกังวลและโรคซึมเศร้าโรคครอบงำและโรคทางโภชนาการที่กำหนดไว้ในจิตใจ
ความชุกของภูมิภาค polymorphic บางอย่างที่เกี่ยวข้องกับการก่อตัวของการติดอินเทอร์เน็ตสามารถมีความแตกต่างที่มีความหมายทางสถิติในกลุ่มชาติพันธุ์ที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์วรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ที่มีอยู่แสดงให้เห็นว่าปัจจัยทางชาติพันธุ์ในการค้นหาความสัมพันธ์ทางพันธุกรรมเหล่านี้ได้รับความสนใจไม่เพียงพอ การทบทวนอย่างเป็นระบบโดย Luczak และคณะ [67] จดจ่ออยู่กับลักษณะเฉพาะทางชาติพันธุ์ของรูปแบบ 11 ของพฤติกรรมเสพติด พบการศึกษาเพียงหนึ่งครั้ง (อ้างถึงก่อนหน้านี้ในการทบทวนโดย Kuss et al. [16]) ที่พิจารณาปัจจัยชาติพันธุ์ของ IA [68] ผู้เขียนตรวจสอบนักศึกษา 1470 วิทยาลัยด้วยสภาพความเป็นอยู่ทางวัฒนธรรมสังคมที่เข้ากันได้ พวกเขาเปิดเผยความถี่สูงของ IA ในตัวแทนเอเชีย (8.6%) เมื่อเปรียบเทียบกับสัญชาติที่ไม่ใช่เอเชีย (3.8%) บทวิจารณ์เดียวกันอ้างถึงแหล่งที่มาทางวิทยาศาสตร์หลายช่วงซึ่งเผยให้เห็นถึงความชุกของการพึ่งพาเกมคอมพิวเตอร์ในชาวอเมริกันที่ไม่ใช่ชาวยุโรป (เช่นชาวพื้นเมืองอเมริกันและชาวอเมริกันผิวดำ) เมื่อเทียบกับเชื้อชาติคอเคเชียน67] ในการทดลองใช้หลายศูนย์ขนาดใหญ่ (ประเทศ 11) มุ่งเน้นไปที่วัยรุ่นที่ติดอินเทอร์เน็ตในยุโรปผู้เขียนพบว่ามันเป็นอาการที่น่ารังเกียจที่สุดที่แสดงพฤติกรรมการฆ่าตัวตายซึมเศร้าและความวิตกกังวล แต่การมีส่วนร่วมของ comorbidity แต่ละคนนั้นแตกต่างกัน ผู้เขียนสรุปว่าการวิจัยเพิ่มเติมเป็นสิ่งจำเป็นโดยคำนึงถึงหน้าที่ทางสังคมวัฒนธรรมและอาจลักษณะทางชาติพันธุ์ (พันธุกรรม) [25,69] จากมุมมองของเราการวิเคราะห์ความแตกต่างทางชาติพันธุ์และภูมิศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการเสพติดอินเทอร์เน็ตซึ่งเป็นสาเหตุให้เกิดความผิดปกติทางชาติพันธุ์ในเวลาเดียวกันกับความชุกของลักษณะทางพันธุกรรมที่แตกต่างกันของประชากรเป็นพื้นที่ที่มีแนวโน้มสำหรับ neurogenetics สมัยใหม่

6 สรุปผลการวิจัย

ลักษณะที่ปรากฏอย่างรวดเร็วและการพัฒนาของการติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นมีความเกี่ยวข้องกับการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในสเปกตรัมเนื้อหาอินเทอร์เน็ตภายในบริบทของความพร้อมใช้งานสากลของการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตผ่านมือถือ ปัญหาเหล่านี้ต้องการการดำเนินการเร่งด่วนเพื่อค้นหาการรักษาที่มีประสิทธิภาพและวิธีการป้องกัน การปรากฏตัวขององค์ประกอบทางพันธุกรรมในการก่อตัวของไอโอวาถูกแนะนำโดยการศึกษาคู่แฝดสุดขั้วโดยการศึกษาประชากรที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตามจนถึงปัจจุบันยีนที่เกี่ยวข้องในกลไกของการถ่ายทอดทางพันธุกรรมยังไม่ได้รับการระบุ การวิเคราะห์ความแตกต่างทางภูมิศาสตร์ทางชาติพันธุ์ของการเสพติดอินเทอร์เน็ตพร้อมกับการตรวจสอบพร้อมกันในแง่ของลักษณะชาติพันธุ์ของความชุกของลักษณะทางพันธุกรรมของประชากรถือว่ามีความสำคัญ หากผู้เชี่ยวชาญของขอบเขตความเชี่ยวชาญที่แตกต่างกันทำงานร่วมกัน (เช่นกุมารแพทย์นักจิตวิทยาจิตแพทย์นักประสาทวิทยานักประสาทวิทยาและนักพันธุศาสตร์) ก็จะสามารถค้นพบกลไกใหม่ของพยาธิสรีรวิทยาของการก่อตัวของ IA ได้ในไม่ช้า ผลการวิจัยดังกล่าวอาจนำไปสู่การค้นพบมุมมองใหม่เกี่ยวกับการประเมินสาเหตุพื้นฐานทางชีววิทยาของการก่อตัวของการติดอินเทอร์เน็ตและการกำหนดกลยุทธ์การรักษาสำหรับวัยรุ่นที่ติดอินเทอร์เน็ต
ผลงานของผู้เขียน

ST รู้สึกและออกแบบรีวิวเขียนบทความ; EK ดำเนินการค้นหาวรรณกรรมและวิเคราะห์ข้อมูล

การฝากและถอนเงิน

งานที่รายงานได้รับทุนจากมูลนิธิรัสเซียเพื่อการวิจัยขั้นพื้นฐาน (RFBR) ตามโครงการวิจัย№ 18-29-22032 \ 18
ขัดแย้งทางผลประโยชน์

ผู้เขียนรายงานว่าไม่มีความขัดแย้งทางผลประโยชน์

อ้างอิง

  1. Saunders, JB การใช้สารเสพติดและความผิดปกติของการเสพติดใน DSM-5 และ ICD 10 และร่าง ICD 11 ฟี้ Opin จิตเวช 2017, 30, 227 – 237 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  2. Young, KS จิตวิทยาการใช้คอมพิวเตอร์: XL การใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติด: กรณีที่ละเมิดกฎตายตัว จิตวิทยา ตัวแทนจำหน่าย 1996, 79, 899 – 902 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  3. Brenner, V. จิตวิทยาการใช้คอมพิวเตอร์: XLVII พารามิเตอร์ของการใช้งานอินเทอร์เน็ต, การละเมิดและการเสพติด: วัน 90 แรกของการสำรวจการใช้อินเทอร์เน็ต จิตวิทยา ตัวแทนจำหน่าย 1997, 80, 879 – 882 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  4. Byun, S. Ruffini, C.; มิลส์, JE; ดักลาส, AC; เนียง, ม.; Stepchenkova, S. ลีช๊อปปิ้ง; Loutfi, J.; ลี, J. -K.; Atallah, M. ; et al. การติดอินเทอร์เน็ต: การวิเคราะห์เชิงปริมาณของการวิจัยเชิงปริมาณของ 1996 – 2006 ไซเบอร์สปิลโซลเบฟ 2009, 12, 203 – 207 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  5. Musetti, A .; Cattivelli, R.; Giacobbi, M. ; Zuglian, P .; Ceccarini, M. ; Capelli, F .; Pietrabissa, G .; Castelnuovo, G. ความท้าทายในความผิดปกติของการเสพติดอินเทอร์เน็ต: การวินิจฉัยเป็นไปได้หรือไม่? ด้านหน้า จิตวิทยา 2016, 7, 1 – 8 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  6. Cerniglia, L .; Zoratto, F.; Cimino, S. Laviola, G .; อัมมานติ, ม.; Adriani, W. ติดยาเสพติดทางอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่น: ปัญหาทางประสาทวิทยาจิตวิทยาและคลินิก Neurosci Biobehav รายได้ 2017, 76, 174 – 184 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  7. Griffiths, M. อินเทอร์เน็ตและคอมพิวเตอร์“ ติด” อยู่หรือไม่? หลักฐานการศึกษาบางกรณี ไซเบอร์สปิลโซลเบฟ 2000, 3, 211 – 218 [Google Scholar] [CrossRef]
  8. Block, JJ Issues สำหรับ DSM-V: การติดอินเทอร์เน็ต am J. จิตเวชศาสตร์ 2008, 165, 306 – 307 [Google Scholar] [CrossRef]
  9. Northrup, J.; Lapierre, C.; Kirk, J.; Rae, C. การทดสอบการติดกระบวนการทางอินเทอร์เน็ต: การคัดกรองการติดกับกระบวนการที่อำนวยความสะดวกโดยอินเทอร์เน็ต Behav วิทย์ 2015, 5, 341 – 352 [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Cimino, S. Cerniglia, L. การศึกษาระยะยาวสำหรับการตรวจสอบเชิงประจักษ์ของแบบจำลองสาเหตุการติดเชื้อทางอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นตามการควบคุมอารมณ์ก่อน. Biomed Res int 2018, 2018, 4038541 [Google Scholar] [CrossRef]
  11. ฮง, SB; Zalesky, A. Cocchi, L .; Fornito, A .; Choi, EJ; คิม HH; พ้ม JE; คิมซีดี; คิมเจดับบลิว; Yi, SH ลดการเชื่อมต่อสมองที่ใช้งานได้ในวัยรุ่นที่ติดอินเทอร์เน็ต PLoS ONE 2013, 8, e57831 [Google Scholar] [CrossRef]
  12. Kuss, DJ; Lopez-Fernandez, O. การติดอินเทอร์เน็ตและการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: การทบทวนอย่างเป็นระบบของการวิจัยทางคลินิก จิตเวชศาสตร์โลก 2016, 6, 143 – 176 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  13. Griffiths, M. A 'โมเดล' การติดยาเสพติดภายในกรอบ biopsychosocial J. การใช้สาร 2005, 10, 191 – 197 [Google Scholar] [CrossRef]
  14. คิม, HS; Hodgins, แบบจำลองส่วนประกอบ DC ของการรักษาด้วยยา: แบบจำลองการรักษาด้วยวิธี Transdiagnostic ในทางปฏิบัติสำหรับการติดพฤติกรรมและสารเสพติด ด้านหน้า จิตเวช 2018, 9, 406 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  15. เฉิน, S. -H .; Weng, L. -J .; ซู, วาย.-เจ. Wu, H. -M .; Yang, P.-F. การพัฒนามาตรวัดการติดอินเทอร์เน็ตของจีนและการศึกษาไซโครเมทริกซ์. คาง. J. Physiol 2003, 45, 279 – 294 [Google Scholar]
  16. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Karila, L .; Billieux, J. การติดอินเทอร์เน็ต: การทบทวนการวิจัยเชิงระบาดวิทยาอย่างเป็นระบบสำหรับทศวรรษที่ผ่านมา ฟี้ Pharm des 2014, 20, 4026 – 4052 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  17. Aboujaoude, E.; อัลกุรอาน LM; Gamel, N .; ใหญ่ MD; Serpe, RT Potential marker สำหรับการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: การสำรวจทางโทรศัพท์ของผู้ใหญ่ 2,513 ระบบประสาทส่วนกลาง 2006, 11, 750 – 755 [Google Scholar] [CrossRef]
  18. Xin, M .; ซิง, เจ. Pengfei, W. ; Houru, L .; Mengcheng, W. ; Hong, Z. กิจกรรมออนไลน์ความชุกของการเสพติดอินเทอร์เน็ตและปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับครอบครัวและโรงเรียนในหมู่วัยรุ่นในประเทศจีน ผู้เสพติด Behav ตัวแทนจำหน่าย 2018, 7, 14 – 18 [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Shek, DT; Yu, L. ติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ตวัยรุ่นในฮ่องกง: ความชุกการเปลี่ยนแปลงและความสัมพันธ์ J. Pediatr Adolesc Gynecol 2016, 29, S22 – S30 [Google Scholar] [CrossRef]
  20. มาลิกิน, VL; Merkurieva, YA; Iskandirova, AB; Pakhtusova, EE; Prokofyeva, AV ลักษณะเฉพาะของการวางแนวค่าในวัยรุ่นที่มีพฤติกรรมขึ้นอยู่กับอินเทอร์เน็ต Medicinskaâpsihologiâ v Rossii 2015, 33, 1 – 20 [Google Scholar]
  21. มาลิกิน, VL; Khomeriki, NS; Antonenko, AA คุณสมบัติทางจิตวิทยาเฉพาะบุคคลของวัยรุ่นเป็นปัจจัยเสี่ยงต่อการก่อตัวของพฤติกรรมที่ขึ้นกับอินเทอร์เน็ต Medicinskaâpsihologiâ v Rossii 2015, 30, 1 – 22 [Google Scholar]
  22. โฮ, RC; จาง MW ซาง, TY; Toh, AH; Pan, F .; Lu, Y.; เฉิง, C. ; Yip, PS; ลำ, LT; แคราย CM; et al. ความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและการป่วยร่วมทางจิตเวช: การวิเคราะห์อภิมาน BMC จิตเวชศาสตร์ 2014, 14, 183 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Carli, V; Durkee, T.; Wasserman, D. Hadlaczky, G.; Despalins, R.; Kramarz, E.; Wasserman, C.; Sarchiapone, M. ; Hoven, CW; Brunner, R.; et al. ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยากับ comorbid psychopathology: การทบทวนอย่างเป็นระบบ พยาธิวิทยา 2013, 46, 1 – 13 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  24. กอนซาเลซ - บัวโซโวลต์; Santamaria, JJ; Fernandez, D. ; Merino, L .; มอนเตโร, อี.; Ribas, J. ความสัมพันธ์ระหว่างความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตหรือการใช้วิดีโอเกมพยาธิวิทยาและ Comorbid Psychopathology: บทวิจารณ์ที่ครอบคลุม int J. Environ. Res สาธารณสุข 2018, 15. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  25. Durkee, T.; Carli, V; Floderus, B.; Wasserman, C.; Sarchiapone, M. ; Apter, A .; บาลาซ JA; Bobes, J .; Brunner, R.; Corcoran, P .; et al. การใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาและพฤติกรรมเสี่ยงในวัยรุ่นยุโรป int J. Environ. Res สาธารณสุข 2016, 13, 1 – 17 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  26. เจียง, คิว.; Huang, X .; เทารอาร์ตรวจสอบปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมการติดอินเทอร์เน็ตและพฤติกรรมเสี่ยงของวัยรุ่นในกลุ่มผู้ใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป. ชุมชนสุขภาพ 2018, 33, 1434 – 1444 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  27. มุลเลอร์, KW; Dreier, M .; Beutel, ME; Wolfling, K. Is Sensation กำลังมองหาความสัมพันธ์ของพฤติกรรมมากเกินไปและการเสพติดพฤติกรรม? การตรวจสอบรายละเอียดของผู้ป่วยที่มีความผิดปกติของการพนันและการติดอินเทอร์เน็ต จิตเวชศาสตร์ Res. 2016, 242, 319 – 325 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  28. Guillot, CR; Bello, MS; ไจ่, JY; อืม J.; Leventhal, AM; Sussman, S. สมาคมตามยาวระหว่าง Anhedonia และพฤติกรรมการเสพติดที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตในผู้ใหญ่เกิดใหม่ คอมพิวเต ครวญเพลง Behav 2016, 62, 475 – 479 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  29. Wei, H. -T .; เฉิน, M. -H .; Huang, P. -C .; ตากใบ, วาย. - ม. ความสัมพันธ์ระหว่างเกมออนไลน์, ความหวาดกลัวทางสังคมและภาวะซึมเศร้า: การสำรวจทางอินเทอร์เน็ต 2012, 12, 92 [Google Scholar] [CrossRef]
  30. Cerutti, R.; Presaghi, F .; Spensieri, V.; Valastro, C.; Guidetti, V. ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้อินเทอร์เน็ตและโทรศัพท์มือถือต่ออาการปวดศีรษะและอาการทางร่างกายอื่น ๆ ในวัยรุ่น การศึกษาแบบตัดขวางของประชากร ปวดหัว 2016, 56, 1161 – 1170 [Google Scholar] [CrossRef]
  31. Nuutinen, T.; รูส, อี.; เรย์, C. ; Villberg, J.; Valimaa, R.; Rasmussen, M. ; Holstein, B.; Godeau, E.; เบ็ค, F.; Leger, D .; et al. การใช้คอมพิวเตอร์ระยะเวลาการนอนหลับและอาการสุขภาพ: การศึกษาแบบตัดขวางของเด็กอายุ 15 ปีในสามประเทศ Int J. สาธารณสุข 2014, 59, 619 – 628 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  32. Tamura, H .; นิชิดะ, ที.; ซึจิ, อ.; Sakakibara, H. สมาคมระหว่างการใช้งานโทรศัพท์มือถือมากเกินไปและโรคนอนไม่หลับและอาการซึมเศร้าในวัยรุ่นญี่ปุ่น int J. Environ. Res สาธารณสุข 2017, 14, 1 – 11 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  33. เคซี่ย์, BJ; โจนส์ RM; Hare, TA สมองของวัยรุ่น แอน NY Acad วิทย์ 2008, 1124, 111 – 126 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  34. เขา, เจ. ทีมงาน FT Neurogenesis ลดลงในช่วงที่สมองสุกตั้งแต่วัยรุ่นจนถึงผู้ใหญ่ Pharmacol Biochem Behav 2007, 86, 327 – 333 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  35. สวนสาธารณะ B.; ฮั่น DH; Roh, S. Neurobiological ค้นพบที่เกี่ยวข้องกับความผิดปกติของการใช้อินเทอร์เน็ต จิตเวชคลินิก Neurosci 2017, 71, 467 – 478 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  36. Weinstein, A. Livny, A.; Weizman, A. การพัฒนาใหม่ในการวิจัยสมองของความผิดปกติของอินเทอร์เน็ตและการเล่นเกม Neurosci Biobehav รายได้ 2017, 75, 314 – 330 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  37. Weinstein, A. Lejoyeux, M. การพัฒนาใหม่เกี่ยวกับกลไก neurobiological และ pharmaco-พันธุพื้นฐานอินเทอร์เน็ตและการติดยาเสพติดวิดีโอ am เจติดยาเสพติด 2015, 24, 117 – 125 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  38. หยวน K; เฉิง, พี.; ดง, ต.; Bi, Y.; ซิง, ล.; Yu, D. Zhao, L .; ดง, ม.; von Deneen, KM; Liu, Y.; et al. ความหนาผิดปกติของเยื่อหุ้มสมองในวัยรุ่นตอนปลายด้วยการติดเกมออนไลน์ PLoS ONE 2013, 8, e53055 [Google Scholar] [CrossRef]
  39. Liu, J .; Gao, XP; Osunde, I.; หลี่ X Zhou, SK; Zheng, HR; Li, LJ เพิ่มความสม่ำเสมอของภูมิภาคในโรคติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษาเกี่ยวกับการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก คาง. Med เจ 2010, 123, 1904 – 1908 [Google Scholar]
  40. พาร์ค, HS; คิม SH; ปัง, SA; ยุนอีเจ; โช, SS; Kim, SE ปรับเปลี่ยนการเผาผลาญกลูโคสในสมองในระดับภูมิภาคในผู้เล่นเกมอินเทอร์เน็ต: การศึกษาเอกซ์เรย์ 18F-fluorodeoxyglucose ระบบประสาทส่วนกลาง 2010, 15, 159 – 166 [Google Scholar] [CrossRef]
  41. คิม SH; Baik, SH; พาร์ค CS; คิม, SJ; ชอย, SW; คิม SE ลดตัวรับ dopamine striatal striatal ในผู้ที่ติดอินเทอร์เน็ต Neuroreport 2011, 22, 407 – 411 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  42. ดง, กรัม; Zhou, H .; Zhao, X. การยับยั้งแรงกระตุ้นในผู้ที่มีโรคติดอินเทอร์เน็ต: หลักฐานทาง electrophysiological จากการศึกษา Go / NoGo Neurosci เลทท์ 2010, 485, 138 – 142 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  43. Feldman, R.; Monakhov, M. ; แพรตต์ม.; ยีน Ebstein, RP Oxytocin Pathway: ระบบโบราณวิวัฒนาการที่ส่งผลกระทบต่อการติดต่อของมนุษย์สังคมและจิตวิทยา Biol จิตเวช 2016, 79, 174 – 184 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  44. ประกาศ, ท.; โบลช, Y.; Bar-Maisels, M.; Gat-Yablonski, G .; Djalovski, A.; Borodkin, K.; Apter, A. Salivary oxytocin ในวัยรุ่นที่มีปัญหาพฤติกรรมและลักษณะนิสัยที่ไร้ความรู้สึก Eur เด็ก. Adolesc จิตเวช 2015, 24, 1543 – 1551 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  45. Sasaki, T .; ฮาชิโมโตะ, K.; Oda, Y .; Ishima, T.; ยากิตะ, ม.; คุระตะ, ต.; Kunou, M. ; Takahashi, J .; Kamata, Y .; Kimura, A. et al. เพิ่มระดับซีรั่มของออกซิโตซินใน 'การรักษาภาวะซึมเศร้าที่ดื้อต่อการรักษาในกลุ่มวัยรุ่น (TRDIA)' PLoS ONE 2016, 11, e0160767 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  46. Demirci, E.; Ozmen, S. Oztop, DB ความสัมพันธ์ระหว่างแรงกระตุ้นและซีรั่มออกซิโตซินในเด็กผู้ชายและวัยรุ่นที่มีความผิดปกติของสมาธิสั้นและขาดสมาธิ: การศึกษาเบื้องต้น Noro Psikiyatr Ars 2016, 53, 291 – 295 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  47. Demirci, E.; Ozmen, S. Kilic, E.; Oztop, DB ความสัมพันธ์ระหว่างความก้าวร้าวทักษะการเอาใจใส่และระดับซีรั่มออกซิโตซินในเด็กผู้ชายและวัยรุ่นที่มีภาวะขาดสมาธิและภาวะสมาธิสั้น Behav Pharmacol 2016, 27, 681 – 688 [Google Scholar] [CrossRef]
  48. Pedersen, CA Oxytocin, ความอดทนและด้านมืดของการเสพติด int รายได้ Neurobiol 2017, 136, 239 – 274 [Google Scholar] [CrossRef]
  49. ลีออง KC; Cox, S. King, C.; เบกเกอร์, H .; Reichel, CM Oxytocin และโมเดลหนูติดยาเสพติด int รายได้ Neurobiol 2018, 140, 201 – 247 [Google Scholar] [CrossRef]
  50. ลี MR; Weerts EM Oxytocin สำหรับการรักษาความผิดปกติของการใช้ยาและแอลกอฮอล์ Behav Pharmacol 2016, 27, 640 – 648 [Google Scholar] [CrossRef]
  51. Vaht, M .; Kurrikoff, T.; Laas, K.; Veidebaum, T.; Harro, J. Oxytocin การเปลี่ยนแปลงของตัวรับยีน rs53576 และการใช้แอลกอฮอล์ในการศึกษาประชากรระยะยาว Psychoneuroendocrinology 2016, 74, 333 – 341 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  52. Parris, MS; Grunebaum, MF; Galfalvy, HC; Andronikashvili, A. Burke, AK; Yin, H .; ต่ำสุด, E.; Huang, YY; แมนน์เจเจพยายามฆ่าตัวตายและความหลากหลายของยีนที่เกี่ยวข้องกับอุ้ง J. Affect Disord 2018, 238, 62 – 68 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  53. โอเรลลานา JA; Cerpa, W. ; Carvajal, MF; Lerma-Cabrera, JM; Karahanian, E.; Osorio-Fuentealba, C. ; Quintanilla, RA ผลกระทบใหม่สำหรับระบบ Melanocortin ในพฤติกรรมการดื่มแอลกอฮอล์ในวัยรุ่น: สมมติฐานความผิดปกติของ Glial ด้านหน้า เซลล์ Neurosci 2017, 11, 90 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  54. Ferraro, L .; Tiozzo Fasiolo, L .; Beggiato, S. Borelli, AC; Pomierny-Chamiolo, L .; Frankowska, M. ; Antonelli, T .; Tomasini, MC; Fuxe, K .; Filip, M. Neurotensin: บทบาทในการใช้สารเสพติด? J. Psychopharmacol 2016, 30, 112 – 127 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  55. Hoyer, D. ; Jacobson, LH Orexin ในการนอนหลับติดยาเสพติดและอื่น ๆ : เป็นยานอนไม่หลับที่สมบูรณ์แบบที่มือ? neuropeptides 2013, 47, 477 – 488 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  56. Sandweiss, AJ; Vanderah, TW เภสัชวิทยาของผู้รับ neurokinin ในการติดยาเสพติด: โอกาสสำหรับการรักษา subst การใช้ผิดวิธี Rehabil 2015, 6, 93 – 102 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  57. Koob, GF ด้านมืดของอารมณ์: มุมมองการเสพติด Eur เจ Pharmacol 2015, 753, 73 – 87 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  58. หลี่ม.; เฉิน, เจ. Li, N.; Li, X. การศึกษาคู่ของการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: การถ่ายทอดทางพันธุกรรมและการเชื่อมโยงทางพันธุกรรมที่มีการควบคุมอย่างง่ายดาย Twin Res ครวญเพลง จำพวก 2014, 17, 279 – 287 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  59. Vink, JM; Van Beijsterveldt, TC; Huppertz, C.; Bartels, M. ; Boomsma, DI การถ่ายทอดทางพันธุกรรมของการใช้อินเทอร์เน็ตแบบบังคับในวัยรุ่น. ผู้เสพติด Biol 2016, 21, 460 – 468 [Google Scholar] [CrossRef]
  60. ยาว, EC; Verhulst, B.; Neale, MC; Lind, PA; Hickie, IB; มาร์ติน, NG; Gillespie, NA การมีส่วนร่วมทางพันธุกรรมและสิ่งแวดล้อมต่อการใช้อินเทอร์เน็ตและการเชื่อมโยงกับโรคจิต: การศึกษาแบบคู่ Twin Res ครวญเพลง จำพวก 2016, 19, 1 – 9 [Google Scholar] [CrossRef]
  61. ฮาห์น, อี.; Reuter, M .; Spinath, FM; Montag, C. การติดอินเทอร์เน็ตและแง่มุม: บทบาทของพันธุศาสตร์และความสัมพันธ์กับการกำกับตนเอง ผู้เสพติด Behav 2017, 65, 137 – 146 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  62. ฮั่น DH; ลี, YS; หยางเคซี; คิม EY; Lyoo, IK; Renshaw, PF Dopamine ยีนและให้รางวัลการพึ่งพาในวัยรุ่นด้วยการเล่นวิดีโอเกมบนอินเทอร์เน็ตที่มากเกินไป เจติดยาเสพติด Med 2007, 1, 133 – 138 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  63. ลี, YS; ฮั่น DH; หยางเคซี; แดเนียลส์แม่; นา, ซี.; Kee, BS; Renshaw, PF Depression เหมือนกับลักษณะของ 5HTTLPR polymorphism และอารมณ์ในผู้ใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป J. Affect Disord 2008, 109, 165 – 169 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  64. Oo, KZ; ออง, YK; เจนกิ้นส์แมสซาชูเซตส์; Win, AK Association ของ 5HTTLPR polymorphism ที่มีโรคซึมเศร้าและการติดเหล้า: การทบทวนอย่างเป็นระบบและการวิเคราะห์อภิมาน Aust จิตแพทย์ชาวนิวซีแลนด์ 2016, 50, 842 – 857 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  65. Montag, C.; Kirsch, P .; ซาวเออร์, C. ; Markett, S .; Reuter, M. บทบาทของยีน CHRNA4 ในการติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษากรณีศึกษา เจติดยาเสพติด Med 2012, 6, 191 – 195 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  66. จอง JE; รี, เจเค; คิม TM; Kwak, SM; ปัง, SH; Cho, H .; ชอน, YH; ขั้นต่ำ JA; Yoo, GS; คิม K; et al. ความสัมพันธ์ระหว่างยีน acetylcholine receptor alpha4 subunit gene (CHRNA4) rs1044396 และความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตในผู้ใหญ่ชายเกาหลี PLoS ONE 2017, 12, e0188358 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  67. Luczak, SE; Khoddam, R.; Yu, S .; กำแพง TL; ชวาร์ตษ์, ก.; Sussman, S. Review: ความชุกและการเกิดขึ้นของการติดยาเสพติดในกลุ่มชาติพันธุ์ / เชื้อชาติสหรัฐ: ความหมายสำหรับการวิจัยทางพันธุกรรม am เจติดยาเสพติด 2017, 26, 424 – 436 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  68. เยทส์, TM; Gregor, MA; Haviland, MG การกระทำผิดต่อเด็ก, alexithymia และการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหาในวัยหนุ่มสาว Cyberpsychol Behav Soc netw 2012, 15, 219 – 225 [Google Scholar] [CrossRef]
  69. Kaess, M .; Parzer, P .; Brunner, R.; Koenig, J.; Durkee, T.; Carli, V; Wasserman, C.; Hoven, CW; Sarchiapone, M. ; Bobes, J .; et al. การใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยากำลังเพิ่มขึ้นในหมู่วัยรุ่นในยุโรป J. วัยรุ่น สุขภาพ 2016, 59, 236 – 239 [Google Scholar] [CrossRef]
© 2019 โดยผู้แต่ง ผู้รับอนุญาต MDPI เมืองบาเซิลสวิตเซอร์แลนด์ บทความนี้เป็นบทความการเข้าถึงแบบเปิดที่เผยแพร่ภายใต้ข้อกำหนดและเงื่อนไขของใบอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์แบบแสดงที่มา (CC BY) (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).