Biomed Res Int 2015; 2015: 378675 Epub 2015 Mar 24
เล่ม 2015 (2015), หน้าบทความ ID 378675, 9
http://dx.doi.org/10.1155/2015/378675
Yunqi Zhu, 1,2,3,4 Hong Zhang, 1,2,3,4 และ Mei Tian1,2,3,4
1 ภาควิชาเวชศาสตร์นิวเคลียร์โรงพยาบาลแห่งที่สองของวิทยาลัยการแพทย์มหาวิทยาลัยเจ้อเจียง 88 Jiefang Road หางโจวเจ้อเจียง 310009 จีน
2Zhejiang University PET PET Center, หางโจว 310009, จีน
3 ประกอบด้วยเวชศาสตร์นิวเคลียร์และการถ่ายภาพระดับโมเลกุลมหาวิทยาลัยเจ้อเจียงหางโจว 310009 จีน
4Key ห้องปฏิบัติการการถ่ายภาพโมเลกุลทางการแพทย์ของมณฑลเจ้อเจียงหางโจว 310009 จีน
ได้รับ 18 กรกฎาคม 2014; ยอมรับ 8 ตุลาคม 2014
บรรณาธิการวิชาการ: Ali Cahid Civelek
ลิขสิทธิ์© 2015 Yunqi Zhu และคณะ บทความนี้เป็นบทความเกี่ยวกับการเข้าถึงแบบเปิดที่เผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์ซึ่งอนุญาตให้ใช้การแจกจ่ายและการทำซ้ำแบบไม่ จำกัด ในสื่อใด ๆ ก็ตามหากมีการอ้างถึงงานต้นฉบับอย่างถูกต้อง
นามธรรม
การใช้อินเทอร์เน็ตแบบ Maladaptive ทำให้เกิดการติดอินเทอร์เน็ต (IA) ซึ่งสัมพันธ์กับผลกระทบด้านลบต่างๆ เทคนิคการถ่ายภาพระดับโมเลกุลและการใช้งานได้ถูกนำมาใช้มากขึ้นสำหรับการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงทางระบบประสาทและสหสัมพันธ์ทางเคมีของ IA การทบทวนนี้สรุปการค้นพบการถ่ายภาพระดับโมเลกุลและการทำงานเกี่ยวกับกลไก neurobiological ของ IA โดยมุ่งเน้นไปที่การถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) และรังสีนิวเคลียร์การถ่ายภาพรวมทั้งเอกซเรย์ปล่อยโพซิตรอน (PET) และเอกซ์เรย์ การศึกษา MRI แสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างในเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าเกี่ยวข้องกับความผิดปกติในการทำงานของผู้ติดอินเทอร์เน็ต การค้นพบภาพนิวเคลียร์ระบุว่า IA นั้นเกี่ยวข้องกับความผิดปกติของระบบโดปามินอจิกสมอง กฎระเบียบโดปามีนผิดปกติของคอร์เทกซ์ prefrontal (PFC) สามารถรองรับค่าแรงจูงใจที่เพิ่มขึ้นและพฤติกรรมที่ไม่สามารถควบคุมได้ผ่านทางอินเทอร์เน็ตมากเกินไปในวิชาที่ติดยาเสพติด จำเป็นต้องมีการตรวจสอบเพิ่มเติมเพื่อพิจารณาการเปลี่ยนแปลงที่เฉพาะเจาะจงในสมองที่เสพติดอินเทอร์เน็ตรวมถึงผลกระทบต่อพฤติกรรมและความรู้ความเข้าใจ
1. บทนำ
การติดสารหรือกิจกรรมอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อสุขภาพของผู้คนและบางครั้งก็นำไปสู่ปัญหาสังคมที่รุนแรง [1 – 3] ตัวอย่างเช่นการใช้อินเทอร์เน็ตที่ไม่เหมาะสมอาจส่งผลให้เกิดการพัฒนาพฤติกรรมการเสพติดซึ่งนำไปสู่การด้อยค่าทางคลินิกหรือความทุกข์ [4] เมื่อเร็ว ๆ นี้การวิจัยเกี่ยวกับการติดอินเทอร์เน็ต (IA) โดยเฉพาะอย่างยิ่งความผิดปกติทางอินเทอร์เน็ต (IGD) ได้เพิ่มขึ้นทั้งปริมาณและคุณภาพ [5, 6] IA มักถูกนิยามว่าเป็นบุคคลที่ไม่สามารถควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตของพวกเขาส่งผลให้เกิดปัญหาทางด้านจิตใจสังคมและ / หรือการทำงาน [7] IA เกี่ยวข้องกับผลกระทบด้านลบหลายอย่างเช่นการเสียสละกิจกรรมในชีวิตจริงการขาดความสนใจความก้าวร้าวและความเกลียดชังความเครียดการจัดการที่ผิดปกติผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนที่แย่ลงความเป็นอยู่ที่ต่ำและความเหงาสูง [5]
ในขณะที่ IA ได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นจากโลกวิทยาศาสตร์ปัจจุบันยังไม่มีเกณฑ์การวินิจฉัยมาตรฐาน มีการเสนอเกณฑ์การวินิจฉัยหลายอย่างเพื่อหาปริมาณ IA เกณฑ์การวินิจฉัยที่ใช้กันอย่างแพร่หลายคือแบบสอบถามการวินิจฉัยของ Young [8 – 10] ตามคู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต (DSM-IV) เด็กแรกเริ่มพัฒนาแบบสอบถามแปดรายการสั้น ๆ ที่ประเมิน IA [8] ในการใช้เกณฑ์เหล่านี้ผู้เข้าร่วมที่มีห้าหรือมากกว่าจากแปดเกณฑ์ที่นำเสนอในช่วงเดือน 6 ที่ผ่านมาถูกจัดว่าเป็นความทุกข์จาก IA Young ยังสร้าง 20-item questionnaire ที่เรียกว่า Internet Addiction Test [10] ในแบบสอบถาม 20 รายการแต่ละรายการจะขึ้นอยู่กับขนาด 5 จุด Likert ประเมินระดับของปัญหาที่เกิดจากการใช้อินเทอร์เน็ต คะแนนมากกว่า 50 บ่งชี้ถึงปัญหาที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตเป็นครั้งคราวหรือบ่อยครั้งและคะแนนมากกว่า 80 บ่งชี้ถึงปัญหาชีวิตที่เกี่ยวข้องกับ IA ที่สำคัญ [10] การทดสอบการติดอินเทอร์เน็ตได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นเครื่องมือที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ซึ่งสามารถใช้ในการจำแนกประเภท IA [11] เกณฑ์การวินิจฉัยและเครื่องมือตรวจคัดกรองอื่น ๆ ได้รับการสร้างและใช้เพื่อประเมิน IA [12 – 16]
ในฐานะที่เป็นประเภทย่อยที่สำคัญของ IA IGD ได้รับความสนใจจากทั่วโลกมากขึ้นเรื่อย ๆ IGD ได้รวมอยู่ในภาคผนวกของ DSM-V โดยมีเป้าหมายเพื่อส่งเสริมการศึกษาเพิ่มเติม [4] DSM-V อธิบาย IGD ว่าเป็น“ การใช้อินเทอร์เน็ตอย่างต่อเนื่องและต่อเนื่องเพื่อเล่นเกมบ่อยครั้งกับผู้เล่นคนอื่น ๆ ซึ่งนำไปสู่การด้อยค่าหรือความทุกข์ทรมานอย่างมีนัยสำคัญทางคลินิกตามที่ระบุโดยห้าเกณฑ์ขึ้นไป (เกณฑ์) ในช่วงเดือน 12” [ 5]
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเทคนิคการถ่ายภาพในระดับโมเลกุลและการใช้งานได้ถูกนำมาใช้มากขึ้นในการศึกษากลไกทาง neurobiological ภายใต้ IA การถ่ายภาพทางอณูพันธุศาสตร์เป็นสนามที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วเพื่อให้ข้อมูลเกี่ยวกับโมเลกุลของโรคผ่านทางการศึกษาการวินิจฉัยโรคด้วยภาพ [17] คำว่าการถ่ายภาพระดับโมเลกุลสามารถนิยามได้อย่างกว้าง ๆ ว่าเป็นลักษณะของสิ่งมีชีวิตและการวัดกระบวนการทางชีววิทยาในระดับเซลล์และระดับโมเลกุล [18] เพื่อป้องกันและรักษา IA เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องมีความเข้าใจที่ชัดเจนของกลไกพื้นฐานของมัน ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนำไปสู่การใช้ประโยชน์อย่างมากจากการถ่ายภาพรังสีสมองทั้งโครงสร้างและการใช้งานตัวอย่างเช่นการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI), เอกซเรย์ปล่อยโพซิตรอน (PET) และการถ่ายภาพรังสีเอกซ์คำนวณเดียว (SPECT) เพื่อช่วยในการวินิจฉัย โรคทางคลินิกตลอดจนการศึกษาของ IA ที่นี่เราตรวจสอบการศึกษาการถ่ายภาพระดับโมเลกุลและการทำงานล่าสุดที่ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกลไก neurobiological ของ IA โดยมุ่งเน้นไปที่การถ่ายภาพ MRI และ PET
2 ผล MRI
MRI เป็นรูปแบบการถ่ายภาพที่หลากหลายซึ่งใช้แม่เหล็กและพลังงานคลื่นวิทยุในการมองเห็นโครงสร้างภายในและสัณฐานวิทยาของเนื้อเยื่ออ่อนของร่างกาย [19] ข้อได้เปรียบหลักของ MRI ในการถ่ายภาพในระดับโมเลกุลคือความละเอียดเชิงพื้นที่สูง (ไมโครมิเตอร์) ซึ่งช่วยให้สามารถดึงข้อมูลทางสรีรวิทยาและกายวิภาคได้พร้อมกัน Functional MRI (fMRI) เป็นเทคนิคที่ไม่รุกล้ำซึ่งสามารถใช้ในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงกิจกรรมการเผาผลาญในสมอง [20] มันได้รับการตรวจสอบแล้วว่าการเพิ่มขึ้นของกิจกรรมของเซลล์ประสาทภายในบริเวณสมองบางอันนำไปสู่การเพิ่มขึ้นสุทธิในปริมาณของการไหลเวียนของออกซิเจนในภูมิภาคนั้น ๆ [21] เนื่องจากฮีโมโกลบิน deoxygenated เป็นพาราแมกเนติกและฮีโมโกลบินในเลือดเป็น diamagnetic ความเปรียบต่างในเลือดและออกซิเจน (BOLD) ขึ้นอยู่กับระดับ (BOLD) จะช่วยให้การตรวจสอบการทำงานของสมองส่วนภูมิภาคในบริบทที่แตกต่างกัน
2.1 การเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง
จากการใช้ MRI พบว่าการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของสมองเกี่ยวข้องกับ IA จากการใช้ Stroop color-word test [22] ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในการประเมินการควบคุมการยับยั้งการศึกษารายงานว่าวัยรุ่นที่มี IGD แสดงความสามารถในการควบคุมความบกพร่องทางสติปัญญา [23] ผลการถ่ายภาพแสดงให้เห็นว่าบริเวณสมองที่เกี่ยวข้องกับการทำงานของผู้บริหารยกตัวอย่างเช่นด้านนอกของ orbitofrontal cortex (OFC), insula cortex และ entorhinal cortex แสดงให้เห็นว่าความหนาของเยื่อหุ้มสมองลดลงในกลุ่ม IGD เปรียบเทียบกับการควบคุม (รูป 1) นอกจากนี้ผู้เขียนยังรายงานด้วยว่าความหนาของเยื่อหุ้มสมองที่ลดลงของ OFC ด้านข้างด้านซ้ายนั้นสัมพันธ์กับความสามารถในการควบคุมการรับรู้ที่บกพร่องในวัยรุ่น IGD สอดคล้องกับสิ่งนี้การศึกษาอื่นรายงานว่าลดความหนาใน OFC ของวัยรุ่นที่ติดอินเทอร์เน็ต [24] จากมุมมองที่ว่า OFC นั้นมีส่วนเกี่ยวข้องในพยาธิวิทยาของยาเสพติดและพฤติกรรมการเสพติด [25, 26] ผู้เขียนแนะนำว่า IA ใช้กลไกทางระบบประสาทที่คล้ายกันกับสิ่งเสพติดอื่น ๆ นอกเหนือจากความหนาของเยื่อหุ้มสมองที่ลดลงแล้วความหนาของเยื่อหุ้มสมองที่เพิ่มขึ้นก็ถูกพบในเยื่อหุ้มสมอง precentral ด้านซ้าย, precuneus, เยื่อหุ้มสมองด้านหน้ากลาง, และเยื่อหุ้มสมองขมับส่วนล่างและส่วนกลาง [23] (รูป 1) precuneus มีความเกี่ยวข้องกับการมองเห็นภาพความสนใจและการดึงหน่วยความจำ [27] เยื่อหุ้มสมองส่วนล่างที่ด้อยกว่าและเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้ากลางได้รับการแสดงให้เห็นถึงความอยากรู้อยากเห็นที่เกิดจากตัวชี้นำยา [28, 29] ดังนั้นผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าการเพิ่มความหนาของเยื่อหุ้มสมองใน IGD อาจเกี่ยวข้องกับความอยากในการเล่นเกม
1 รูป: ความแตกต่างของความหนาเยื่อหุ้มสมองในเด็กวัยรุ่นที่มี IGD เปรียบเทียบกับการควบคุมที่ดี ความหนาของเยื่อหุ้มสมองที่เพิ่มขึ้นนั้นพบได้ในหลายภูมิภาคของวัยรุ่นที่มี IGD เมื่อเปรียบเทียบกับการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพนั่นคือเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าซ้าย, precuneus, เยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าส่วนกลางและเยื่อหุ้มสมองส่วนขมับ ลดความหนาของเยื่อหุ้มสมองใน OFC ด้านข้างซ้าย, insula cortex, และ gyrus ด้านภาษา, พร้อมกับ postcentral gyrus, entorhinal cortex, และ corti parietal cortex ต่ำกว่าตรวจพบในวัยรุ่นที่มี IGD [23]
morphometry ที่ยึดตาม Voxel เป็นเทคนิคที่ไม่เอนเอียงสำหรับการจำแนกปริมาณของสมองในระดับภูมิภาคและความแตกต่างของความเข้มข้นของเนื้อเยื่อในภาพเรโซแนนซ์แม่เหล็กโครงสร้าง [30, 31] สัณฐานวิทยาของ Voxel นั้นมีประโยชน์ในการระบุความผิดปกติของโครงสร้างที่ละเอียดอ่อนในโรคทางระบบประสาทที่หลากหลาย การศึกษาทางสัณฐานวิทยาของ Voxel แสดงให้เห็นว่าวัยรุ่น IGD มีความหนาแน่นของสสารสีเทาต่ำในเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าซ้าย cingulate (ACC), เยื่อหุ้มสมองด้านหลังด้านซ้าย cingulate (PCC), insula ด้านซ้ายและ gyrus ลิ้นซ้าย [32] โดยใช้เทคนิคเดียวกันพบปริมาณสสารสีเทาลดลงใน PFC ทวิภาคีด้านหลังพื้นที่มอเตอร์เสริม OFC สมองน้อยและซ้าย rostral ACC ในกลุ่มวัยรุ่นติดอินเทอร์เน็ตอีกกลุ่ม [33] นอกจากนี้การศึกษาทางสัณฐานวิทยาที่ใช้ Voxel ครั้งที่สามรายงานว่าฝ่อสสารสีเทาใน OFC ด้านขวา, Insula ทวิภาคีและพื้นที่มอเตอร์เสริมด้านขวาของ IGD [34] ผลลัพธ์ของการฝ่อสสารสีเทาในการศึกษาเหล่านี้ไม่สอดคล้องกันซึ่งอาจเกิดจากวิธีการประมวลผลข้อมูลที่แตกต่างกัน PFC มีส่วนเกี่ยวข้องในการวางแผนพฤติกรรมการรับรู้ที่ซับซ้อนการแสดงออกทางบุคลิกภาพและการตัดสินใจซึ่งประกอบด้วย PFC dorsolateral, ACC และ OFC [35] การศึกษาการถ่ายภาพจำนวนมากทำให้บทบาทของ PFC ในการเสพติด [36] ตอนนี้เป็นที่ยอมรับกันทั่วไปว่า OFC มีบทบาทสำคัญในการควบคุมแรงกระตุ้นและการตัดสินใจ [26, 37] การศึกษาการถ่ายภาพสมองที่ใช้งานได้เปิดเผยว่า PFC dorsolateral และ rostral ACC มีส่วนร่วมในการควบคุมความรู้ความเข้าใจ [38, 39] ปริมาณสสารสีเทาที่ลดลงใน PFC อาจเกี่ยวข้องกับพฤติกรรมที่ไม่สามารถควบคุมได้ในผู้ติดอินเทอร์เน็ตซึ่งอาจอธิบายอาการพื้นฐานของ IA Insula ได้รับการเสนอให้มีบทบาทสำคัญในการติดยาเสพติด [40] การศึกษาการถ่ายภาพเชิงหน้าที่จำนวนมากแสดงหลักฐานว่า insula มีความจำเป็นสำหรับแรงจูงใจที่ชัดเจนในการใช้ยาและฟังก์ชั่นนี้เป็นเรื่องปกติในหมู่ผู้ใช้ยาเสพติด [41, 42] ดังนั้นผลลัพธ์เหล่านี้สอดคล้องกับข้อค้นพบก่อนหน้านี้และตรวจสอบบทบาทที่จำเป็นของ PFC และ insula สำหรับการติดยาเสพติด
Diffusion tensor imaging (DTI) เป็นวิธีการที่ใช้ในการติดตามเส้นใยสสารขาวในสมองโดยไม่ถูกบุกรุก การกระจัดของโมเลกุลของน้ำนั้นพบได้เร็วกว่าในเส้นใยสสารขาวมากกว่าแนวตั้งฉากกับพวกมัน ความแตกต่างระหว่างการเคลื่อนไหวทั้งสองนี้เป็นพื้นฐานของ DTI [43, 44] DTI จัดทำกรอบสำหรับการได้มาการวิเคราะห์และการหาปริมาณของคุณสมบัติการแพร่ของสสารสีขาว นอกเหนือจากความผิดปกติของสารสีเทาแล้วยังมีการแนะนำความผิดปกติของสารสีขาวใน IGD อีกด้วย การใช้ DTI การศึกษาประเมินความสมบูรณ์ของสสารสีขาวในบุคคลที่มี IGD [45] anisotropy ที่เป็นเศษส่วนที่สูงขึ้นได้รับการรายงานในฐานดอกและเหลือ PCC ใน IGD เทียบกับการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ ยิ่งไปกว่านั้น anisotropy ที่เป็นเศษส่วนที่สูงขึ้นในฐานดอกนั้นมีความสัมพันธ์กับความรุนแรงของ IGD มีรายงานความผิดปกติของสารสีขาวในบริเวณสมองอื่นโดยการศึกษาอื่น ยกตัวอย่างเช่นทั้ง anisotropy ที่ปรับปรุงและลดลงได้ถูกรายงานในการศึกษาโดยเพิ่ม anisotropy ที่เป็นเศษส่วนในแขนด้านหลังด้านหลังของแคปซูลภายในและลด anisotropy เศษส่วนใน parahippocampal gyrus ขวา [33] ในการศึกษาอื่นรายงาน anisotropy เศษส่วนที่ต่ำกว่าอย่างมากถูกรายงานผ่านสมองของผู้ติดอินเทอร์เน็ตรวมถึง PFC และ ACC [46] อย่างไรก็ตามไม่พบพื้นที่ที่มี anisotropy ที่เป็นเศษส่วนสูงกว่า มีการรายงานผลลัพธ์ที่คล้ายกันในกลุ่มวัยรุ่นอีกกลุ่มที่ใช้ IGD [34] การค้นพบเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าโรค IA นั้นมีความผิดปกติของสารสีขาวอย่างกว้างขวางซึ่งอาจเชื่อมโยงกับการด้อยค่าของพฤติกรรมบางอย่าง มันควรจะสังเกตว่าการเปลี่ยนแปลง anisotropy เศษส่วนในพื้นที่สมองไม่สอดคล้องกันในการศึกษาเหล่านี้และความไม่สอดคล้องกันในการศึกษาเหล่านี้ต้องมีการตรวจสอบเพิ่มเติม
2.2 หน้าที่ผิดปกติ
ใช้ fMRI การหมุนฉลากการหมุนของหลอดเลือดแดง Feng และคณะ ศึกษาผลของ IGD ต่อการพักการไหลเวียนของเลือดในสมองในวัยรุ่น [47] เมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุมวัยรุ่นที่มี IGD พบว่ามีการไหลเวียนของเลือดในสมองในระดับที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในกลีบขมับด้านซ้ายด้านซ้าย / ฟิวชั่น gyrus ซ้าย parahippocampal gyrus / amygdala ด้านขวาตรงกลางกลีบกลีบ / ACC, insula ด้านขวา precentral gyrus, พื้นที่มอเตอร์เสริมด้านซ้าย, วงแหวน cingulate ด้านซ้ายและกลีบข้างขม่อมข้างขวา พื้นที่ส่วนใหญ่เหล่านี้รวมอยู่ในรูปแบบที่เสนอโดย Volkow และคณะ การติดยาเสพติดที่เกิดขึ้นเป็นความไม่สมดุลในการประมวลผลข้อมูลและบูรณาการระหว่างวงจรและฟังก์ชั่นต่าง ๆ ของสมอง [48] ในพื้นที่สมองเหล่านี้ amygdala และ hippocampus เป็นส่วนหนึ่งของวงจรที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้และความทรงจำที่เกี่ยวข้องกับความอยากในการตอบสนองต่อสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับยา [49] ทั้ง insula และ PFC นั้นมีบทบาทสำคัญในการเสพติด [36, 40] การไหลเวียนของเลือดในสมองลดลงพบใน gyrus ชั่วคราวกลางซ้ายซ้าย gyps ท้ายทอยกลางซ้ายและ cingulate gyrus ขวาในวัยรุ่น IGD ผลการศึกษาพบว่า IGD จะกระจายการไหลเวียนของเลือดในสมองในสมองของวัยรุ่น อย่างไรก็ตามก็ไม่มีความชัดเจนว่าการเปลี่ยนแปลงการไหลเวียนของเลือดในสมองเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงรอยโรคทางระบบประสาทหรือการเปลี่ยนแปลงรองเพื่อชดเชยความเสียหายดังกล่าว
ความบกพร่องในการเชื่อมต่อการใช้งานนั้นยังพบได้ในผู้ที่มี IA ด้วย การศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้แสดงให้เห็นว่ากลุ่มตัวอย่างที่ใช้ IGD แสดงการเชื่อมต่อการทำงานที่เพิ่มขึ้นในกลีบสมองด้านหลังทวิภาคีและกลีบขมับกลางเมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุม [50] กลีบข้างขม่อมทวิภาคีทวิภาคีและกลีบขมับด้านขวาแสดงการเชื่อมต่อลดลง การศึกษาอีกรายงานว่าวัยรุ่นที่มี IA พบว่าการเชื่อมต่อการทำงานลดลงส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับวงจร cortico-subcortical และ putamen ทวิภาคีเป็นพื้นที่สมอง subcortical ที่เกี่ยวข้องมากที่สุด [51] ผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่า IA นั้นมีความเกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อการทำงานที่ลดลงอย่างมากซึ่งครอบคลุมเครือข่ายแบบกระจาย
มีรายงานว่าแรงกระตุ้นเกี่ยวข้องกับ IA [52] ความสามารถในการระงับการตอบสนองของมอเตอร์ที่วางแผนไว้มักจะถูกตรวจสอบโดยใช้สัญญาณหยุดหรือกระบวนทัศน์ go / no-go [53] การศึกษาล่าสุดประเมินการยับยั้งการตอบสนองและการประมวลผลข้อผิดพลาดในวิชาที่มี IGD [54] อาสาสมัครทุกคนปฏิบัติงาน go / no-go ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ภายใต้ fMRI และแบบสอบถามเสร็จสมบูรณ์ที่เกี่ยวข้องกับ IA และ impulsivity กลุ่ม IGD มีคะแนนสูงกว่าสำหรับความหุนหันพลันแล่นและแสดงการกระตุ้นสมองในระดับสูงเมื่อประมวลผลการยับยั้งการตอบสนองที่ OFC ด้านซ้ายและนิวเคลียสหางทวิภาคีมากกว่าการควบคุม OFC เชื่อมโยงกับการยับยั้งการตอบสนอง [37, 55] ดังนั้นผลลัพธ์เหล่านี้จึงสนับสนุนความจริงที่ว่าเครือข่าย fronto-striatal เกี่ยวข้องกับการยับยั้งการตอบสนอง การศึกษาที่คล้ายกันตรวจสอบความสัมพันธ์ของระบบประสาทของการยับยั้งการตอบสนองในผู้ชายที่มี IA โดยใช้งานคำสี fMRI Stroop ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ [56] กลุ่ม IA แสดงให้เห็นถึงกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับ“ Stroop effect” ที่มากขึ้นใน ACC และ PCC เมื่อเทียบกับการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ ACC แสดงให้เห็นว่ามีส่วนร่วมในการตรวจสอบความขัดแย้งและการควบคุมความรู้ความเข้าใจ [57, 58] การรับสมัคร ACC ที่มากขึ้นในระหว่างงานคำสี Stroop อาจสะท้อนให้เห็นถึง "ความรู้ความเข้าใจที่มีประสิทธิภาพ" ในกลุ่ม IA ที่ลดลง PCC เป็นส่วนสำคัญของเครือข่ายโหมดเริ่มต้นและมีส่วนเกี่ยวข้องในกระบวนการที่ตั้งใจ [59] การเปิดใช้งานที่มากขึ้นใน PCC อาจบ่งบอกถึงการปลดการเชื่อมต่อที่ไม่สมบูรณ์ของเครือข่ายโหมดเริ่มต้นส่งผลให้ความล้มเหลวในการปรับแต่งทรัพยากรที่เกี่ยวข้องกับการตั้งใจทำงานในกลุ่ม IA ผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าบุคคลที่มี IA มีประสิทธิภาพลดลงของกระบวนการยับยั้งการตอบสนอง
ความสม่ำเสมอของภูมิภาคเป็นวิธีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการศึกษา fMRI ที่วัดการเชื่อมโยงการทำงานของ voxel ที่กำหนดกับเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดและสามารถนำมาใช้ในการประเมินกิจกรรมสมองรัฐพักผ่อนตามสมมติฐานที่ว่า voxels ใกล้เคียงเชิงพื้นที่ควรมีรูปแบบชั่วคราว 60] กลุ่มตัวอย่างของ IGD แสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญของความสม่ำเสมอของภูมิภาคในกลีบสมองส่วนใต้ที่ด้อยกว่า, สมองซีรัมด้านซ้าย, ด้านซ้ายของสมองส่วนหน้ากลางและลดความสม่ำเสมอของภูมิภาคในด้านขมับท้ายทอยและสมองสมองเมื่อเปรียบเทียบกับการควบคุมสุขภาพ [61] ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่าการเล่นเกมออนไลน์เป็นเวลานานทำให้การประสานสมองที่ดีขึ้นในบริเวณที่เกี่ยวข้องกับการรับความรู้สึก - ยนต์และลดความตื่นตัวในสมองที่เกี่ยวข้องกับการมองเห็นและการได้ยิน
มีงานวิจัยหลายชิ้นที่ทำการสำรวจพื้นที่สมองที่เกี่ยวข้องกับการเล่นเกมคิวกระตุ้นให้เกิด [62 – 65] ผู้เข้าร่วมถูกนำเสนอด้วยภาพการเล่นเกมในขณะที่อยู่ระหว่าง fMRI การศึกษาเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงกิจกรรมที่เพิ่มขึ้นของสัญญาณในพื้นที่สมองกระจาย (เช่น Dorsolateral PFC, กลีบสมองส่วนล่างที่ด้อยกว่า, ACC, พาราฮีปโตคัมปัล gyrus, OFC และ PCC) ในกลุ่มที่ติดยาเสพติดเปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุม บริเวณสมองที่ถูกกระตุ้นมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการเล่นเกมที่รายงานด้วยตนเอง ความผิดปกติในพื้นที่สมองเหล่านี้มีส่วนเกี่ยวข้องในการติดยาเสพติดโดยการศึกษาจำนวนมากและอาจเกี่ยวข้องกับความผิดปกติในการควบคุมการรับรู้, ความอยาก, พฤติกรรมตามเป้าหมายและหน่วยความจำในการทำงานในวิชา IGD [66]
การศึกษาที่น่าสนใจเปรียบเทียบวิชา IGD กับอาสาสมัครในการให้อภัยจาก IGD และการควบคุมด้วยความอยากรู้อยากเห็นที่จะเล่นเกมออนไลน์ [67] ทวิภาคี dorsolateral PFC, precuneus, ซ้าย parahippocampal gyrus, PCC, และ ACC ที่เหมาะสมถูกเปิดใช้งานเพื่อตอบสนองต่อการชี้นำการเล่นเกมในกลุ่ม IGD เปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุม พื้นที่สมองที่เปิดใช้งานเหล่านี้แสดงวงจรสมองที่สอดคล้องกับกลไกการติดสาร [38, 39, 59] นอกจากนี้กลุ่มการให้อภัยยังแสดงให้เห็นว่ามีการกระตุ้นน้อยกว่า PFC dorsolateral ด้านขวาและ gyrus parahippocampal ซ้ายมากกว่ากลุ่ม IGD ดังนั้นผู้เขียนแนะนำว่าทั้งสองด้านนี้จะเป็นเครื่องหมายของผู้สมัครสำหรับการติดเกมออนไลน์ในปัจจุบัน
MRI ยังถูกนำมาใช้เพื่อประเมินผลการรักษาของการรักษาทางเภสัชวิทยาโดยเฉพาะต่อ IA Bupropion เป็นตัวยับยั้ง norepinephrine / dopamine reuptake ซึ่งถูกใช้ในการรักษาผู้ป่วยที่มีสารเสพติด การศึกษาสำรวจประสิทธิภาพที่เป็นไปได้ของ bupropion ประเมินการทำงานของสมองเพื่อตอบสนองต่อคิวเกมโดยใช้ fMRI [68] IGD แสดงการกระตุ้นในกลีบท้ายทอยด้านซ้าย, PFC ด้านหลัง dorsolateral ซ้ายและ gyrus parahippocampal ซ้ายมากกว่าตัวควบคุม หลังจาก 6 สัปดาห์ของการรักษา bupropion ความอยากและเวลาทั้งหมดที่ใช้ในการเล่นเกมลดลง กิจกรรมคิวสมองที่เกิดขึ้นใน dorsolateral PFC ก็ลดลงเช่นกันซึ่งบ่งชี้ว่า bupropion นั้นมีประสิทธิภาพ ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้บุคคล IGD ในการให้อภัยแสดงให้เห็นว่ามีการเปิดใช้งาน PFC แบบ dorsolateral ด้านขวาลดลงและซ้าย gyrus parahippocampal [67] ดังนั้นการถ่ายภาพในระดับโมเลกุลจึงมีศักยภาพที่จะช่วยแพทย์ในการพิจารณาการรักษาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายและติดตามความคืบหน้าของพวกเขาต่อการฟื้นตัว
3 ผลการถ่ายภาพนิวเคลียร์
วิธีการถ่ายภาพด้วยวิธีนิวเคลียร์ซึ่งรวมถึง SPECT และ PET มีความได้เปรียบของความไวสูง, การเจาะลึกไม่ จำกัด และตัวแทนการถ่ายภาพระดับโมเลกุลที่มีอยู่ในทางการแพทย์ [70] SPECT และ PET ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเผาผลาญพลังงานในร่างกายโดยการคำนวณปริมาณการใช้กลูโคสปริมาณเลือดไปเลี้ยงสมองและการใช้ออกซิเจน ในการวิจัยด้านประสาทวิทยาสิ่งนี้ช่วยให้การศึกษากิจกรรมของระบบประสาทเช่นเดียวกับกระบวนการของโรคขึ้นอยู่กับการเผาผลาญและการทำงานของสมอง [71] PET มีข้อได้เปรียบเพิ่มเติมในการให้ความละเอียดเชิงพื้นที่สูงกว่า SPECT นอกเหนือจากการวัดการเผาผลาญในสมองแล้ว PET และ SPECT ยังสามารถวิเคราะห์ความหนาแน่นของสารสื่อประสาทที่มีผลผูกพันเฉพาะเจาะจงมากขึ้นด้วยการใช้ radiotracers เฉพาะเซลล์ประสาท [72]
3.1 ภาพสัตว์เลี้ยงของการเปลี่ยนแปลงทางเมตาบอลิซึมในสมอง
การใช้ 18F-fluoro-deoxyglucose (18F-FDG) การถ่ายภาพ PET ศึกษาการศึกษาความแตกต่างของการเผาผลาญกลูโคสในสมองในภาวะพักตัวระหว่างผู้ป่วยอายุน้อยที่มี IGD และผู้ที่ใช้งานปกติ [73] ผลการถ่ายภาพแสดงให้เห็นว่า IGD มีการเผาผลาญกลูโคสเพิ่มขึ้นในระดับกลางขวา OFC นิวเคลียสหางซ้ายและอินซูลาขวาและการเผาผลาญลดลงใน gyrus postcentral ทวิภาคี, gyrus precentral ซ้ายและภูมิภาคท้ายทอยทวิภาคีเมื่อเทียบกับผู้ใช้ปกติ ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่า IGD อาจเกี่ยวข้องกับความผิดปกติทางระบบประสาทใน OFC, striatum และบริเวณประสาทสัมผัสซึ่งเกี่ยวข้องกับการควบคุมแรงกระตุ้นการประมวลผลรางวัลและการเป็นตัวแทนของประสบการณ์ก่อนหน้า
3.2 การถ่ายภาพนิวเคลียร์ของความผิดปกติของเซลล์ประสาท
หลักฐานที่เกิดขึ้นใหม่แสดงให้เห็นว่าระบบโดปามีนเกี่ยวข้องกับการติดยา [74, 75] การศึกษานำร่องดำเนินการโดย Koepp และคณะ ใช้ raclopride ที่มีป้ายกำกับ 11C และการสแกน PET เพื่อตรวจสอบการปล่อยโดปามีนภายนอกใน striatum มนุษย์ระหว่างวิดีโอเกม [76] การผูกของเรเดียมและ 11C-raclopride กับตัวรับ dopamine D2 นั้นมีความไวต่อระดับของโดพามีนภายนอกซึ่งสามารถตรวจจับได้ว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงในการจับกับศักยภาพของเรดิโอแกนด์ ผู้เขียนรายงานว่าการผูก 11C-raclopride กับตัวรับโดปามีนใน striatum ลดลงอย่างมีนัยสำคัญระหว่างวิดีโอเกมเมื่อเทียบกับระดับพื้นฐานของการผูกซึ่งแนะนำการเพิ่มขึ้นและการผูกของโดปามีนต่อผู้รับ นอกจากนี้พวกเขาแสดงให้เห็นว่ามีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญระหว่างระดับประสิทธิภาพในระหว่างงานและลดศักยภาพการผูก 11C-raclopride ใน striatum มีการรายงานผลลัพธ์ที่คล้ายกันในผู้ที่มี IA [77] บุคคลที่มี IA ได้ลดความพร้อมใช้งานตัวรับ dopamine D2 ใน striatum เมื่อเปรียบเทียบกับตัวควบคุม นอกจากนี้มีความสัมพันธ์เชิงลบของความพร้อมใช้งานตัวรับ dopamine กับความรุนแรงของ IA การค้นพบนี้สนับสนุนฮันและคณะ ผู้ตรวจสอบความหลากหลายทางพันธุกรรมของระบบ dopaminergic ในกลุ่มผู้เล่นเกมอินเทอร์เน็ตที่มากเกินไป [78] พวกเขารายงานว่าบุคคลที่มีความหลากหลายทางพันธุกรรมที่เพิ่มขึ้นในยีนที่เข้ารหัสสำหรับตัวรับ dopamine D2 และเอนไซม์ย่อยสลาย dopamine นั้นมีความอ่อนไหวต่อการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตมากขึ้นเมื่อเทียบกับการควบคุมที่จับคู่อายุ
Dopamine transporter เป็นโปรตีนเมมเบรนในพลาสมาที่เคลื่อนย้าย dopamine ที่ปล่อยออกจากพื้นที่นอกเซลล์ไปสู่เซลล์ประสาท presynaptic [79] อย่างแข็งขัน การเปลี่ยนแปลงความเข้มข้นโดปามีนของตัวขนส่งใน striatum หลังจากที่มีการรายงานการบริหารสารเรื้อรัง [80, 81] การใช้ SPECT ร่วมกับ radiotracer 99mTc-TRODAT-1 กลุ่มของเราได้ตรวจสอบความหนาแน่นของ transopropole dopamine ในกลุ่ม IA เพื่อระบุความผิดปกติของ Presynaptic [82] ที่เป็นไปได้ เราแสดงให้เห็นว่าระดับการแสดงออกของโดพามีนลดลงอย่างมีนัยสำคัญและปริมาณน้ำหนักและ 99mTc-TRODAT-1 อัตราส่วนการดูดซึมของ Corpus striatum ลดลงอย่างมากเมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุม เมื่อนำมารวมกันผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่า IA นั้นเกี่ยวข้องกับความผิดปกติของระบบโดปามีนในสมอง
ในการศึกษาเชิงลึกเพิ่มเติมกลุ่มของเราตรวจสอบทั้งตัวรับ dopamine D2 และการเผาผลาญกลูโคสในบุคคลเดียวกันโดยใช้ PET ด้วย 11C-N-methylspiperone (11C-NMSP) และ 18F-FDG ทั้งในสถานะของการพักและเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต [ 69] เมแทบอลิซึมของกลูโคสลดลงอย่างเห็นได้ชัดในระบบ prefrontal, temporal และ limbic ในกลุ่ม IGD ในสภาวะพักตัวพบว่าการเชื่อมโยง 11C-NMSP ในระดับต่ำพบได้ในสมองส่วนล่างที่ด้อยกว่าในวิชา IGD เปรียบเทียบกับการควบคุมปกติ (รูปที่ 2 (a)) หลังจากงานเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตศักยภาพในการผูก 11C-NMSP ใน striatum ลดลงอย่างมีนัยสำคัญในกลุ่ม IGD เมื่อเปรียบเทียบกับส่วนควบคุมซึ่งบ่งชี้ระดับที่ลดลงของตัวรับ dopamine D2 (รูปที่ 2 (b)) การแยก dopamine D2 receptor มีความสัมพันธ์กับการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปเป็นเวลาหลายปี (รูปที่ 2 (d)) ที่สำคัญในวิชา IGD ผู้รับ dopamine D2 ใน striatum ในระดับต่ำมีความสัมพันธ์กับการเผาผลาญกลูโคสที่ลดลงใน OFC ผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่า dopamine D2 receptor mediated dysregulation ของ OFC สามารถรองรับกลไกสำหรับการสูญเสียการควบคุมและพฤติกรรมบีบบังคับในวิชา IGD
2 รูป: 11C-NMSP PET การถ่ายภาพของโดปามีน D2 ที่มีอยู่ในเครื่อง IGD (a) ในสถานะพักผ่อนระดับต่ำของการเชื่อม 11C-NMSP ถูกพบใน gyrus ชั่วขณะด้านขวาในวัตถุ IGD เปรียบเทียบกับการควบคุม (สีเหลือง) (ไม่ถูกแก้ไข) (b) ในสถานะภารกิจของเกมการผูก 11C-NMSP ใน putamen นั้นต่ำกว่ากลุ่มควบคุมอย่างมีนัยสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งทางด้านขวา (สีเหลือง) (ไม่ถูกแก้ไข) (c) ทั้งสองด้านขวา (,) และซ้าย putamen 11C-NMSP มีผลผูกพันที่อาจเกิดขึ้น (,) มีความสัมพันธ์เชิงลบกับคะแนนหนุ่มในวิชา IGD (d) OFC ที่เหลือต่ออัตราส่วนสมองน้อยของการเชื่อม 11C-NMSP มีความสัมพันธ์เชิงลบกับระยะเวลาของการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป (,) [69]
จากผลลัพธ์เหล่านี้ปรากฏว่า IA ใช้กลไก neurobiological ที่คล้ายกันกับการติดยาเสพติด อย่างไรก็ตามมีหลักฐานบ่งชี้ว่ามีความแตกต่างอย่างมากในกลไก neurobiological ของยาเสพติดที่แตกต่างกัน [83] ในบทความมุมมอง Badiani และคณะ หากมีหลักฐานว่ายาเสพติดยาเสพติดและยาเสพติด psychostimulant มีพฤติกรรมและ neurobiologically ชัดเจนและความแตกต่างเหล่านี้อาจนำไปใช้กับการเสพติดอื่น ๆ [83] ดังนั้นการเข้าใจกลไกทางระบบประสาทที่เป็นพื้นฐานของ IA จึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนาวิธีการรักษาที่เฉพาะเจาะจงและมีประสิทธิภาพ
4 ข้อสรุปและมุมมองในอนาคต
หลักฐานที่เกิดขึ้นใหม่ได้แสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างของสมองและกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับ IA นั้นเกี่ยวข้องกับบริเวณสมองที่เกี่ยวข้องกับการให้รางวัลแรงจูงใจและความจำรวมถึงการควบคุมความรู้ความเข้าใจ เทคนิคการถ่ายภาพระดับโมเลกุลและการใช้งานได้ถูกนำไปใช้กับงานวิจัย IA มากขึ้นซึ่งมีส่วนสำคัญต่อความเข้าใจของเราเกี่ยวกับกลไกทางระบบประสาท วรรณคดีก่อนหน้าส่วนใหญ่ได้ศึกษาบุคคล IA ภายใต้สถานะพักการตรวจสอบความผิดปกติของโครงสร้างและการทำงานใน OFC, dorsolateral PFC, ACC และ PCC ภูมิภาคเหล่านั้นอาจมีบทบาทสำคัญในการระบุลักษณะความสำคัญการควบคุมการยับยั้งและการตัดสินใจ จนถึงขณะนี้มีการศึกษา PET เพียงหนึ่งฉบับที่มี 11C-NMSP และ 18F-FDG ภายใต้สภาวะการพักอาศัยและเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตในบุคคลเดียวกัน (ทั้งที่มี IGD หรือไม่) และพบว่า dopamine D2 receptor mediated dysregulation ของ OFC กลไกสำหรับการสูญเสียการควบคุมและพฤติกรรมบีบบังคับในวิชา IGD
เนื่องจาก IA กลายเป็นปัญหาร้ายแรงทั่วโลกความต้องการการรักษาที่มีประสิทธิภาพกำลังกลายเป็นเรื่องเร่งด่วนมากขึ้น มีการนำวิธีการรักษาทั้งด้านจิตวิทยาและเภสัชวิทยามาใช้ในการรักษา IA ยาหลายตัวแสดงให้เห็นว่ามีแนวโน้มในการรักษา IA เช่น antidepressants, antipsychotics และ opioid receptor antagonists [84] การบำบัดด้วยความรู้ความเข้าใจพฤติกรรมได้ถูกนำไปใช้ในการรักษาสารเสพติด [85] เนื่องจาก IA ดูเหมือนจะแบ่งปันกลไกที่คล้ายกันกับการใช้สารเสพติดการบำบัดทางปัญญาและพฤติกรรมจึงได้รับการตรวจสอบว่ามีประสิทธิภาพในการรักษา IA [86] การวิจัยเพิ่มเติมโดยใช้ radiotracers เฉพาะเพื่อกำหนดเป้าหมายระบบสารสื่อประสาทอื่น ๆ ที่ได้รับผลกระทบจาก IA จะให้ภาพที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นของกลไก neurobiological ที่รองรับ IA นอกจากนี้ยังสามารถใช้ radiotracers เฉพาะเพื่อประเมินผลการรักษาของการรักษาด้วยยาเฉพาะเช่นใช้ 11C-carfentanil เพื่อศึกษาความพร้อมรับ mu-opioid และทำนายผลการรักษาของตัวรับ opioid และช่วยให้แพทย์ตรวจสอบการรักษาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย .
ความขัดแย้งทางผลประโยชน์
ผู้เขียนประกาศว่าไม่มีความขัดแย้งทางผลประโยชน์เกี่ยวกับการตีพิมพ์บทความนี้
กิตติกรรมประกาศ
งานนี้ได้รับการสนับสนุนบางส่วนจากแกรนต์จากโครงการวิจัยพื้นฐานพื้นฐานแห่งชาติที่สำคัญของจีน (2013CB329506) มูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติของจีน (NSFC) (81271601) และกระทรวงวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีของจีน (2011CBX504400)
อ้างอิง
AI Leshner“ การเสพติดเป็นโรคทางสมองและเป็นเรื่องสำคัญ” วิทยาศาสตร์ฉบับที่ 5 278 เลขที่ 5335, pp. 45 – 47, 1997 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
TE Robinson และ KC Berridge,“ Addiction” ทบทวนจิตวิทยาประจำปีฉบับที่ 19 54, pp. 25 – 53, 2003 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
D. Sulzer,“ ยาเสพติดทำให้รบกวน neurotransmission โดปามีนประสาทได้อย่างไร,” Neuron, vol. 69 เลขที่ 4, pp. 628 – 649, 2011 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
NM Petry, F. Rehbein, DA Gentile, et al.,“ ฉันทามตินานาชาติในการประเมินความผิดปกติของการเล่นเกมอินเทอร์เน็ตโดยใช้วิธี DSM-5 ใหม่” Addiction, vol. 109 เลขที่ 9, pp. 1399 – 1406, 2014 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
DJ Kuss“ การติดเกมบนอินเทอร์เน็ต: มุมมองปัจจุบัน,” การวิจัยทางจิตวิทยาและการจัดการพฤติกรรม, บทที่. 6, pp. 125 – 137, 2013 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
DE Greydanus และ MM Greydanus“ การใช้อินเทอร์เน็ตการใช้ผิดประเภทและการเสพติดในวัยรุ่น: ปัญหาและความท้าทายในปัจจุบัน” วารสารการแพทย์และสุขภาพวัยรุ่นนานาชาติ 24 เลขที่ 4, pp. 283 – 289, 2012 ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
K. Yuan, W. Qin, Y. Liu และ J. Tian,“ การติดอินเทอร์เน็ต: การค้นพบ neuroimaging,” ชีววิทยาเชิงการสื่อสารและเชิงบูรณาการ, บทที่ 4 เลขที่ 6, pp. 637 – 639, 2011 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
KS Young“ การติดอินเทอร์เน็ต: การเกิดขึ้นของความผิดปกติทางคลินิกใหม่ ๆ ” ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรมฉบับที่ 5 1 เลขที่ 3, pp. 237 – 244, 1998 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
KW Beard และ EM Wolf“ การดัดแปลงในเกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต” ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรมฉบับที่ 5 4 เลขที่ 3, pp. 377 – 383, 2001 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
KS Yong, ติดอยู่ในเน็ต: วิธีรับรู้สัญญาณของการติดอินเทอร์เน็ตและกลยุทธ์การชนะเพื่อการฟื้นตัว, John Wiley & Sons, New York, NY, USA, 1998
L. Widyanto และ M. McMurran,“ คุณสมบัติทางจิตวิทยาของการทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ต,” ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรม, ฉบับที่, 7 เลขที่ 4, pp. 443 – 450, 2004 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
R. Tao, X. Huang, J. Wang, H. Zhang, Y. Zhang และ M. Li“ เกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต,” Addiction, vol. 105 เลขที่ 3, pp. 556 – 564, 2010 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
C.-H. Ko, J.-Y. Yen, S.-H. เฉิน, M.-J. Yang, H.-C. หลินและ C.-F เยน“ เกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอและเครื่องมือคัดกรองและวินิจฉัยการติดอินเทอร์เน็ตในนักศึกษา” จิตเวชศาสตร์ครบวงจรฉบับที่ 5 50 เลขที่ 4, pp. 378 – 384, 2009 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
NA Shapira, MC Lessig, TD Goldsmith และคณะ,“ การใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: การจำแนกประเภทและเกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอ,” อาการซึมเศร้าและความวิตกกังวล, ฉบับที่. 17 เลขที่ 4, pp. 207 – 216, 2003 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
CH Ko, JY Yen, CC Chen, SH Chen และ CF Yen“ เกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอสำหรับการติดอินเทอร์เน็ตสำหรับวัยรุ่น” วารสารโรคเส้นประสาทและจิต 193 เลขที่ 11, pp. 728 – 733, 2005 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
G.-J. Meerkerk, RJJM van Den Eijnden, AA Vermulst และ HFL Garretsen, "มาตรวัดการใช้อินเทอร์เน็ตที่บังคับ (CIUS): คุณสมบัติทางจิตวิทยาบางอย่าง," ไซโคจิตวิทยาและพฤติกรรม, ฉบับที่. 12 เลขที่ 1, pp. 1 – 6, 2009 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
ML James และ SS Gambhir“ ไพรเมอร์การถ่ายภาพระดับโมเลกุล: รังสีตัวแทนการถ่ายภาพและการใช้งาน” คำวิจารณ์ทางสรีรวิทยา 92 เลขที่ 2, pp. 897 – 965, 2012 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
R. Weissleder และ U. Mahmood,“ การถ่ายภาพระดับโมเลกุล,” รังสีวิทยา, ฉบับที่ 219 เลขที่ 2, pp. 316 – 333, 2001 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
AM Blamire“ เทคโนโลยีของ MRI - 10 ปีถัดไปหรือไม่” วารสารรังสีวิทยาอังกฤษฉบับที่ 13 81 เลขที่ 968, pp. 601 – 617, 2008 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
NK Logothetis“ พื้นฐานทางประสาทของสัญญาณการถ่ายภาพด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าในระดับออกซิเจน” รายการธุรกรรมเชิงปรัชญาของราชสมาคม B: วิทยาศาสตร์ชีวภาพ 357 เลขที่ 1424, pp. 1003 – 1037, 2002 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
NK Logothetis และ BA Wandell,“ การตีความสัญญาณ BOLD,” การทบทวนทางสรีรวิทยาประจำปี, ฉบับที่, 66, pp. 735 – 769, 2004 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
CM MacLeod และ PA MacDonald“ การแทรกแซงแบบหลายมิติในเอฟเฟ็กต์ Stroop: การเปิดเผยองค์ความรู้และกายวิภาคของความสนใจ” แนวโน้มในองค์ความรู้วิทยาศาสตร์ฉบับที่ 5 4 เลขที่ 10, pp. 383 – 391, 2000 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
เค. หยวนพีเฉิงตงดองและอัล“ ความหนาที่ผิดปกติของเยื่อหุ้มสมองในวัยรุ่นตอนปลายด้วยการติดเกมออนไลน์” PLoS ONE ฉบับที่ 19 8 เลขที่ 1, รหัสบทความ e53055, 2013 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
S.-B. ฮองเจ - ดับบลิว คิม, E.-J. Choi และคณะ,“ ลดความหนาของเยื่อหุ้มสมอง orbitofrontal ในวัยรุ่นชายที่ติดอินเทอร์เน็ต,” พฤติกรรมและสมองฟังก์ชั่น, บทที่. 9 เลขที่ 1 บทความ 11, 2013 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
BJ Everitt, DM Hutcheson, KD Ersche, Y. Pelloux, JW Dalley, และ TW Robbins,“ เยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าและการติดยาเสพติดในสัตว์ทดลองและมนุษย์” พงศาวดารของ New York Academy of Sciences, Vol. 1121, pp. 576 – 597, 2007 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
F. Lucantonio, TA Stalnaker, Y. Shaham, Y. Niv, และ G. Schoenbaum,“ ผลกระทบของความผิดปกติของวงโคจรด้านหน้าต่อการติดโคเคน,” Nature Neuroscience, vol. 15 เลขที่ 3, pp. 358 – 366, 2012 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
AE Cavanna และ MR Trimble“ precuneus: การทบทวนกายวิภาคศาสตร์การทำงานและความสัมพันธ์เชิงพฤติกรรม” Brain, vol. 129 เลขที่ 3, pp. 564 – 583, 2006 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
S. Grant, ED London, DB Newlin et al., "การเปิดใช้งานวงจรความทรงจำระหว่างความอยากโคเคนออกมา" การดำเนินการของ National Academy of Sciences แห่งสหรัฐอเมริกาฉบับที่ 19 93 เลขที่ 21, pp. 12040 – 12045, 1996 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
CD Kilts, JB Schweitzer, CK Quinn และคณะ“ กิจกรรมเกี่ยวกับระบบประสาทที่เกี่ยวข้องกับความอยากติดยาเสพติดในการเสพติดโคเคน” คลังเก็บของจิตเวชศาสตร์ทั่วไป, Vol. 58 เลขที่ 4, pp. 334 – 341, 2001 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
J. Ashburner และ KJ Friston“ morphometry ที่อิงตาม Voxel - วิธีการ,” NeuroImage, vol. 11 เลขที่ 6 I, pp. 805 – 821, 2000 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
JL Whitwell, "morphometry แบบ Voxel: เทคนิคอัตโนมัติสำหรับการประเมินการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างในสมอง," Journal of Neuroscience, vol. 29 เลขที่ 31, pp. 9661 – 9664, 2009 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
วายโจว, F.- ค Lin, Y.-S. Du et al.,“ ความผิดปกติของสสารสีเทาในการติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษารูปสัณฐานของ voxel,” วารสารรังสีวิทยาแห่งยุโรป, ฉบับที่, 79 เลขที่ 1, pp. 92 – 95, 2011 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
K. Yuan, W. Qin, G. Wang และคณะ, "ความผิดปกติของโครงสร้างจุลภาคในวัยรุ่นที่มีความผิดปกติในการติดอินเทอร์เน็ต" PLoS ONE, ฉบับที่ 6 เลขที่ 6, รหัสบทความ e20708, 2011 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
C.-B. Weng, R.-B. เฉียน Fu et al.,“ ความผิดปกติของสสารสีเทาและสีขาวในการเสพติดเกมออนไลน์” วารสารรังสีวิทยาแห่งยุโรปฉบับที่ 5 82 เลขที่ 8, pp. 1308 – 1312, 2013 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
EK Miller และ JD Cohen“ ทฤษฎีบูรณาการของฟังก์ชั่น prefrontal cortex” ทบทวนงานประสาทวิทยาประจำปีฉบับที่ 5 24, pp. 167 – 202, 2001 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
RZ Goldstein และ ND Volkow“ ความผิดปกติของเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าในการติดยาเสพติด: การค้นพบ neuroimaging และผลกระทบทางคลินิก” Nature Reviews Neuroscience, vol. 12 เลขที่ 11, pp. 652 – 669, 2011 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
G. Schoenbaum, MR Roesch และ TA Stalnaker, "Orbitofrontal cortex, การตัดสินใจและการติดยาเสพติด," Trends in Neurosciences, vol. 29 เลขที่ 2, pp. 116 – 124, 2006 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
AW MacDonald III, JD Cohen, VA Stenger และ CS Carter“ แยกบทบาทของเยื่อหุ้มสมองด้านหน้าและด้านหลังส่วนหน้าแบบ dorsolateral และ anterior cingulate ล่วงหน้าเข้าด้วยกันในการควบคุมการรับรู้” Science, vol. 288 เลขที่ 5472, pp. 1835 – 1838, 2000 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
DC Krawczyk,“ การมีส่วนร่วมของเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าไปสู่พื้นฐานทางประสาทของการตัดสินใจของมนุษย์,” ประสาทวิทยาศาสตร์และความคิดเห็นเกี่ยวกับชีวจิต, บทที่, 26 เลขที่ 6, pp. 631 – 664, 2002 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
NH Naqvi และ A. Bechara,“ เกาะติดยาเสพติดที่ซ่อนอยู่: insula,” Trends in Neurosciences, vol. 32 เลขที่ 1, pp. 56 – 67, 2009 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
NH Naqvi, D. Rudrauf, H. Damasio, และ A. Bechara, "ความเสียหายที่เกิดกับ Insula ทำให้การติดบุหรี่สูบบุหรี่," Science, vol. 315 เลขที่ 5811, pp. 531 – 534, 2007 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
M. Contreras, F. Ceric, และ F. Torrealba,“ การยับยั้ง insula interoceptive insula ขัดขวางความอยากยาและอาการป่วยไข้ที่เกิดจากลิเธียม,” วิทยาศาสตร์, ฉบับที่. 318 เลขที่ 5850, pp. 655 – 658, 2007 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
D. Le Bihan, J.-F. Mangin, C. Poupon และคณะ,“ การถ่ายภาพเทนเซอร์เทนเซอร์: แนวคิดและการใช้งาน,” วารสารการสร้างภาพด้วยเรโซแนนซ์แม่เหล็ก, ฉบับที่ 5 13 เลขที่ 4, pp. 534 – 546, 2001 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
DS Tuch, TG Reese, MR Wiegell และ VJ Wedeen,“ การแพร่กระจาย MRI ของสถาปัตยกรรมระบบประสาทที่ซับซ้อน” Neuron, vol. 40 เลขที่ 5, pp. 885 – 895, 2003 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
G. Dong, E. DeVito, J. Huang, และ X. Du,“ การถ่ายภาพเทนเซอร์ของการแพร่กระจายเผยให้เห็นความผิดปกติของคอลัมและคอร์เทกซ์นอกคอร์เทกซ์ในคนติดเกมออนไลน์” วารสารวิจัยทางจิตเวช 46 เลขที่ 9, pp. 1212 – 1216, 2012 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
F. Lin, Y. Zhou, Y. Du, et al.,“ ความสมบูรณ์ของสารสีขาวที่ผิดปกติในวัยรุ่นที่มีความผิดปกติในการติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษาสถิติเชิงพื้นที่ตามพื้นที่” PLoS ONE, vol. 7 เลขที่ 1, รหัสบทความ e30253, 2012 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
Q. Feng, X. Chen, J. Sun และคณะ,“ การเปรียบเทียบระดับ Voxel ของการถ่ายภาพเรโซแนนซ์แม่เหล็กเรโซแนนซ์แบบติดฉลากหลอดเลือดแดงในวัยรุ่นที่มีการติดเกมอินเทอร์เน็ต” พฤติกรรมและสมอง 9 เลขที่ 1 บทความ 33, 2013 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
ND Volkow, G.-J. Wang, JS Fowler, D. Tomasi, F. Telang และ R. 32 เลขที่ 9, หน้า 748–755, 2010 ดูที่สำนักพิมพ์·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
CP O'Brien, AR Childress, R. Ehrman และ SJ Robbins“ ปัจจัยการปรับสภาพในการใช้ยาในทางที่ผิด: อธิบายการบังคับได้หรือไม่ Journal of Psychopharmacology, vol. 12 ไม่ 1, หน้า 15–22, 1998 ดูที่สำนักพิมพ์·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
W.-N. Ding, J.-H. อา. Sun, et al.,“ แก้ไขการเชื่อมต่อเครือข่ายการทำงานเริ่มต้นของการพักการเชื่อมต่อกับสถานะในวัยรุ่นที่ติดการเล่นเกมอินเทอร์เน็ต” PLoS ONE, vol. 8 เลขที่ 3, รหัสบทความ e59902, 2013 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
S.-B. Hong, A. Zalesky, L. Cocchi และคณะ,“ การเชื่อมต่อสมองที่ใช้งานได้ลดลงในวัยรุ่นที่ติดอินเทอร์เน็ต,” PLoS ONE, ฉบับที่ 8 เลขที่ 2, รหัสบทความ e57831, 2013 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
HW Lee, J.-S. Choi, Y.- ปี ชิน, J.-Y. Lee, HY Jung และ JS Kwon“ ความหลงไหลในการเสพติดอินเทอร์เน็ต: การเปรียบเทียบกับการพนันทางพยาธิวิทยา” ไซเบอร์จิตวิทยาพฤติกรรมและเครือข่ายสังคมฉบับที่ 5 15 เลขที่ 7, pp. 373 – 377, 2012 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
AR Aron, D. Shohamy, J. Clark, C. Myers, MA Gluck และ RA Poldrack“ ความไวของสมองส่วนกลางของมนุษย์ต่อการตอบสนองทางปัญญาและความไม่แน่นอนระหว่างการเรียนรู้การจำแนกประเภท” วารสารประสาทวิทยา 92 เลขที่ 2, pp. 1144 – 1152, 2004 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
C.-H. Ko, T.-J. Hsieh, C.-Y. เฉินและคณะ,“ การเปลี่ยนแปลงการกระตุ้นสมองในระหว่างการยับยั้งการตอบสนองและการประมวลผลข้อผิดพลาดในวิชาที่มีความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต: การศึกษาการถ่ายภาพด้วยแม่เหล็กที่ใช้งานได้” คลังเก็บของยุโรป ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
SL Fryer, SF Tapert, SN Mattson, MP Paulus, AD Spadoni และ EP Riley "การเปิดรับเครื่องดื่มแอลกอฮอล์ก่อนคลอดมีผลต่อการตอบสนอง BOLD หน้าผาก - striatal ระหว่างการควบคุมการยับยั้ง" โรคพิษสุราเรื้อรัง: การวิจัยทางคลินิกและการทดลองฉบับที่ 31 เลขที่ 8, pp. 1415 – 1424, 2007 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
G. Dong, EE DeVito, X. Du, และ Z. Cui,“ การควบคุมการยับยั้งการเสื่อมใน“ ความผิดปกติของการติดอินเทอร์เน็ต”: การศึกษาการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กที่ใช้งานได้,” การวิจัยทางจิตเวช - Neuroimaging, vol. 203 เลขที่ 2-3, pp. 153 – 158, 2012 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
MM Botvinick, JD Cohen และ CS Carter,“ การตรวจสอบความขัดแย้งและเยื่อหุ้มสมองด้านหน้า cingulate: การปรับปรุง,” แนวโน้มในวิทยาศาสตร์พุทธิปัญญา, บทที่. 8 เลขที่ 12, pp. 539 – 546, 2004 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
CS Carter และ V. Van Veen“ การค้นพบเยื่อหุ้มสมองด้านหน้าและการตรวจสอบความขัดแย้ง: การปรับปรุงทฤษฎีและข้อมูล,” การรับรู้, อารมณ์และพฤติกรรมทางประสาท, อัตรา 7 เลขที่ 4, pp. 367 – 379, 2007 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
หม่อมราชวงศ์และดีเจชาร์ป“ บทบาทของเยื่อหุ้มสมอง cingulate ด้านหลังในความรู้ความเข้าใจและโรค” สมองบทที่ 5 137 เลขที่ 1, pp. 12 – 32, 2014 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
Y. Zang, T. Jiang, Y. Lu, Y. เขาและ L. Tian, "วิธีการที่เป็นเนื้อเดียวกันของภูมิภาคในการวิเคราะห์ข้อมูล fMRI," NeuroImage, vol. 22 เลขที่ 1, pp. 394 – 400, 2004 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
G. Dong, J. Huang, และ X. Du,“ การเปลี่ยนแปลงในความเป็นเนื้อเดียวกันในระดับภูมิภาคของการทำงานของสมองพักผ่อนในผู้ติดเกมออนไลน์,” พฤติกรรมและสมอง, ฉบับ. 8 บทความ 41, 2012 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
C.-H. Ko, G.-C Liu, S. Hsiao และคณะ,“ กิจกรรมสมองที่เกี่ยวข้องกับการกระตุ้นให้เกิดการติดเกมออนไลน์,” วารสารวิจัยจิตเวช, ฉบับที่, 43 เลขที่ 7, pp. 739 – 747, 2009 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
Y. Sun, H. Ying, RM Seetohul et al.,“ การศึกษาสมอง fMRI ของความอยากรู้อยากเห็นที่เกิดจากภาพคิวในการติดเกมออนไลน์ (วัยรุ่นชาย),” การวิจัยเกี่ยวกับพฤติกรรมทางสมอง, บทที่. 233 เลขที่ 2, pp. 563 – 576, 2012 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
C.-H. Ko, G.-C Liu, J.-Y. Yen, C.-F. Yen, C.-S. เฉินและ W.-C หลิน,“ การกระตุ้นสมองสำหรับการกระตุ้นการเล่นเกมคิวและความอยากสูบบุหรี่ในหมู่ผู้ที่เข้าร่วมกับการติดเกมบนอินเทอร์เน็ตและการพึ่งพานิโคติน,” วารสารวิจัยทางจิตเวช, ฉบับที่. 47 เลขที่ 4, pp. 486 – 493, 2013 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
DH Han, YS Kim, YS Lee, KJ Min และ PF Renshaw“ การเปลี่ยนแปลงในกิจกรรมสมองนอกสมองแบบคิวที่เกิดขึ้นเนื่องจากการเล่นวิดีโอเกม” ไซเบอร์จิตวิทยาพฤติกรรมและเครือข่ายสังคม 13 เลขที่ 6, pp. 655 – 661, 2010 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
ND Volkow, G.-J. Wang, JS Fowler และ D. Tomasi, "วงจรติดยาเสพติดในสมองของมนุษย์," การทบทวนประจำปีของเภสัชวิทยาและพิษวิทยา, บทที่ 52, pp. 321 – 336, 2012 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
C.-H. Ko, G.-C Liu, J.-Y. Yen, C.-Y. เฉิน, C.-F. เยนและ C.-S. เฉิน“ สมองมีความสัมพันธ์กับความอยากเล่นเกมออนไลน์ภายใต้การเปิดรับในหัวข้อที่มีการติดเกมบนอินเทอร์เน็ตและในเรื่องที่ถูกส่งออกมา” Addiction Biology, vol. 18 เลขที่ 3, pp. 559 – 569, 2013 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
DH Han, JW Hwang และ PF Renshaw“ การรักษา Bupropion อย่างต่อเนื่องช่วยลดความอยากสำหรับวิดีโอเกมและกิจกรรมสมองที่ถูกชักจูงจากคิวในผู้ป่วยที่ติดเกมทางอินเทอร์เน็ต” Psychopharmacology 18 เลขที่ 4, pp. 297 – 304, 2010 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
M. Tian, Q. Chen, Y. Zhang, et al.,“ การถ่ายภาพ PET เผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงการทำงานของสมองในความผิดปกติของการเล่นเกมอินเทอร์เน็ต” วารสารเวชศาสตร์นิวเคลียร์แห่งยุโรปและการถ่ายภาพระดับโมเลกุลฉบับยุโรป 41 เลขที่ 7, pp. 1388 – 1397, 2014 ดูที่ Google Scholar
T. Jones และ EA Rabiner“ การพัฒนาความสำเร็จในอดีตและทิศทางในอนาคตของสัตว์เลี้ยงสมอง” วารสารการไหลเวียนของเลือดในสมองและการเผาผลาญ 32 เลขที่ 7, pp. 1426 – 1454, 2012 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
ME Phelps, "เอกซเรย์ปล่อยโพซิตรอนให้ภาพทางโมเลกุลของกระบวนการทางชีวภาพ" การดำเนินการของ National Academy of Sciences แห่งสหรัฐอเมริกาฉบับ 97 เลขที่ 16, pp. 9226 – 9233, 2000 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
M. Laruelle,“ การถ่ายภาพสารสื่อประสาทด้วย synaptic ในเทคนิคการแข่งขันที่มีผลผูกพันกับร่างกาย: บทวิจารณ์ที่สำคัญ,” วารสารการไหลเวียนของเลือดในสมองและเมตาบอลิซึม, ฉบับที่. 20 เลขที่ 3, pp. 423 – 451, 2000 ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
HS Park, SH Kim, SA Bang, EJ Yoon, SS Cho และ SE Kim“ เปลี่ยนแปลงการเผาผลาญกลูโคสในสมองในระดับภูมิภาคในเกมอินเทอร์เน็ตที่มีผู้เล่นล้นหลาม: การศึกษาเอกซเรย์ปล่อย 18F-fluorodeoxyglucose โพซิตรอน,” 15 เลขที่ 3, pp. 159 – 166, 2010 ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
JD Berke และ SE Hyman“ ติดยาเสพติดโดปามีนและกลไกระดับโมเลกุลของความทรงจำ” Neuron, vol. 25 เลขที่ 3, pp. 515 – 532, 2000 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
ND Volkow, JS Fowler, G.-J. Wang, JM Swanson และ F. Telang, "Dopamine ในการใช้ยาเสพติดและการติดยา: ผลของการศึกษาภาพและผลการรักษา" คลังเก็บของประสาทวิทยา, ฉบับที่ 64 เลขที่ 11, pp. 1575 – 1579, 2007 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
MJ Koepp, RN Gunn, AD Lawrence และคณะ,“ หลักฐานการปล่อยโดปามีนแบบ striatal ในระหว่างวิดีโอเกม,” Nature, vol. 393 เลขที่ 6682, pp. 266 – 268, 1998 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
SH Kim, S.-H. Baik, CS Park, SJ Kim, SW Choi และ SE Kim,“ ตัวรับ dopamine D2 striatal ที่ลดลงในคนที่ติดอินเทอร์เน็ต” NeuroReport, vol. 22 เลขที่ 8, pp. 407 – 411, 2011 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
DH Han, YS Lee, KC Yang, EY Kim, IK Lyoo และ PF Renshaw“ ยีนโดปามีนและรางวัลการพึ่งพาอาศัยกันในวัยรุ่นที่มีการเล่นวิดีโอเกมทางอินเทอร์เน็ตมากเกินไป” วารสารแพทยศาสตร์ติดยาเสพติดฉบับ 5 1 เลขที่ 3, pp. 133 – 138, 2007 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
RA Vaughan และ JD Foster "กลไกการควบคุมโดปามีนในสภาวะปกติและโรค" แนวโน้มในวิทยาศาสตร์เภสัชวิทยาเล่มที่ 5 34 เลขที่ 9, pp. 489 – 496, 2013 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
BK Gorentla และ RA Vaughan“ ผลที่ต่างกันของโดปามีนและยาออกฤทธิ์ต่อจิตต่อการเปลี่ยนแปลงและระเบียบฟอสโฟรีเลชั่นของโดปามีนและการออกฤทธิ์ทางประสาท,” Neuropharmacology, vol. 49 เลขที่ 6, pp. 759 – 768, 2005 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
KC Schmitt และ MEA Reith“ กฎระเบียบของผู้ขนส่งสารโดปามีน: แง่มุมที่เกี่ยวข้องกับยาเสพติดที่ออกฤทธิ์ต่อจิตในทางที่ผิด” พงศาวดารของสถาบันวิทยาศาสตร์แห่งนิวยอร์ก 1187, pp. 316 – 340, 2010 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
H. Hou, S. Jia, S. Hu และคณะ,“ การขนส่งโดพามีนแบบโดพามีนลดลงในคนที่มีอาการติดอินเทอร์เน็ต,” วารสาร Biomedicine และเทคโนโลยีชีวภาพ, บทที่. 2012, รหัสบทความ 854524, หน้า 5, 2012 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
A. Badiani, D. Belin, D. Epstein, D. Calu, และ Y. Shaham,“ การเสพติดยาเสพติดเมื่อเทียบกับยาจิตประสาท: ความแตกต่างสำคัญมาก” Nature Reviews Neuroscience, vol. 12 เลขที่ 11, pp. 685 – 700, 2011 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
AM Przepiorka, A. Blachnio, B. Miziak และ SJ Czuczwar,“ วิธีการทางคลินิกในการรักษาผู้ติดอินเทอร์เน็ต,” รายงานทางเภสัชวิทยา, ฉบับที่. 66 เลขที่ 2, pp. 187 – 191, 2014 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
L. Dutra, G. Stathopoulou, SL Basden, TM Leyro, MB Powers, และ MW Otto“ การทบทวนอภิมานเกี่ยวกับการแทรกแซงทางจิตสังคมสำหรับความผิดปกติในการใช้สาร” วารสารวารสารจิตเวชศาสตร์แห่งอเมริกา 165 เลขที่ 2, pp. 179 – 187, 2008 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
KS Young“ การบำบัดด้วยความรู้ความเข้าใจกับผู้ติดอินเทอร์เน็ต: ผลการรักษาและนัยยะ,” ไซโคจิตวิทยาและพฤติกรรม, บทที่, 10 เลขที่ 5, pp. 671 – 679, 2007 ดูที่ Publisher ·ดูที่ Google Scholar ·ดูที่ Scopus
;
