พื้นฐานทางประสาทของวิดีโอเกม (2011) - พบนิวเคลียสที่มีขนาดใหญ่ขึ้น

PLoS One 2014 Mar 14;9(3):e91506. doi: 10.1371 / journal.pone.0091506 eCollection 2014

บทความนี้ได้รับ อ้างถึงโดย บทความอื่น ๆ ใน PMC

นามธรรม

การเล่นวิดีโอเกมเป็นกิจกรรมสันทนาการบ่อยครั้ง การศึกษาก่อนหน้านี้ได้รายงานการมีส่วนร่วมของ dopamine ที่เกี่ยวข้องกับ ventral striatum อย่างไรก็ตามสมองโครงสร้างมีความสัมพันธ์กับการเล่นวิดีโอเกมยังไม่ได้รับการตรวจสอบ ในการสแกนภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กของ 154 14 ปีเราคำนวณ morphometry ที่ยึดตาม voxel เพื่อสำรวจความแตกต่างระหว่างผู้เล่นวิดีโอเกมที่ใช้บ่อยและไม่บ่อยนัก นอกจากนี้เราได้ประเมินงานความล่าช้าในการเป็น Monetary Incentive (MID) ในระหว่างการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กที่ใช้งานได้และ Cambridge Gambling Task (CGT) เราพบปริมาณสสารสีเทา striatal ซ้ายที่สูงขึ้นเมื่อเปรียบเทียบบ่อยกับผู้เล่นวิดีโอเกมที่ไม่บ่อยนักซึ่งมีความสัมพันธ์เชิงลบกับเวลาในการพิจารณาของ CGT. ภายในภูมิภาคเดียวกันเราพบความแตกต่างของกิจกรรมในงาน MID: บ่อยครั้งเมื่อเปรียบเทียบกับผู้เล่นวิดีโอเกมที่ไม่บ่อยนักแสดงกิจกรรมที่ปรับปรุงแล้วในช่วงข้อเสนอแนะของการสูญเสียเปรียบเทียบกับการไม่สูญเสีย กิจกรรมนี้มีความสัมพันธ์เชิงลบกับเวลาในการพิจารณาเช่นเดียวกัน ความสัมพันธ์ของการเล่นวิดีโอเกมที่มีปริมาตร striatum ช่องท้องด้านซ้ายสูงอาจสะท้อนถึงการประมวลผลรางวัลที่เปลี่ยนแปลงและแสดงถึงความยืดหยุ่นของระบบประสาท

คำสำคัญ: การพนัน, นิวเคลียส accumbens, รางวัล, วิดีโอเกม, morphometry ตาม voxel

บทนำ

วิดีโอเกมและคอมพิวเตอร์กลายเป็นกิจกรรมเวลาว่างยอดนิยมสำหรับเด็กวัยรุ่นและผู้ใหญ่ วรรณกรรมรายงานผลดีและผลเสียของการเล่นวิดีโอเกมบ่อยครั้ง มันแสดงให้เห็นว่าการเล่นวิดีโอเกมสามารถเพิ่มทักษะการมองเห็นที่เกี่ยวข้องกับความสนใจ1, 2 และการอนุมานความน่าจะเป็น3 นอกจากนี้การปรับปรุงฟังก์ชั่นผู้บริหารระดับสูงเช่นการสลับงานหน่วยความจำในการทำงานและการใช้เหตุผลมีความสัมพันธ์กับการปรับปรุงการเล่นเกมในผู้สูงอายุ4

เมื่อเร็ว ๆ นี้กระบวนการทางประสาทที่เล่นวิดีโอเกมพื้นฐานและการพนันได้รับการศึกษาด้วยฟังก์ชั่น neuroimaging มีงานวิจัยหลายชิ้นที่เกี่ยวข้องกับระบบสมองรางวัลในการเล่นเกมและการพนันคอมพิวเตอร์ โดยการใช้เอกซเรย์ปล่อยโพซิตรอนเพิ่มการปลดปล่อยโดปามีนใน ventral striatum ในขณะที่วิดีโอเกมและความสัมพันธ์เชิงบวกกับประสิทธิภาพได้รับการรายงานในอาสาสมัครที่มีสุขภาพดี5 การใช้ฟังก์ชั่นการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (fMRI) การทำงานของอาสาสมัครที่มีสุขภาพดีในงานการพนันในรัฐไอโอวานั้นมีความสัมพันธ์กับการเพิ่มขึ้นของกิจกรรมเลือด - ออกซิเจน - ระดับ (BOLD) - ขึ้นจาก ventral striatum6 การเปิดใช้งานของ dorsal striatum ในระหว่างการฝึกเบื้องต้นคาดการณ์ว่าการเรียนรู้วิดีโอเกมจะประสบความสำเร็จในภายหลัง7

การค้นพบที่เกี่ยวข้องกับ striatum ในคนที่มีสุขภาพดีสอดคล้องกับการสังเกตทางคลินิกที่ว่าการใช้ยา dopaminergic ในผู้ป่วยพาร์กินสันสามารถนำไปสู่การติดการพนันทางพยาธิวิทยาและพฤติกรรมเสพติดอื่น ๆ เช่นการดื่มสุราและการมีเพศสัมพันธ์ที่ต่ำกว่าปกติ8 การปลดปล่อยโดปามีนในช่องท้องมากขึ้นแสดงให้เห็นในผู้ป่วยพาร์กินสันที่มีอาการเสพติดความหมกมุ่นและการพนันเมื่อเทียบกับผู้ป่วยพาร์กินสันที่ไม่มีอาการเหล่านี้9 การค้นพบนี้บ่งชี้ว่าการทำงานของ striatal เป็นผลมาจากโดปามีนในฐานะผู้สมัครหลักที่ส่งเสริมพฤติกรรมการเสพติด จากการสังเกตพบว่าเมื่อเร็ว ๆ นี้พบว่านักพนันทางพยาธิวิทยามีการเพิ่มโดปามีนในขณะที่สูญเสียเงิน10 สัญญาณทางชีวภาพที่อาจขัดขวางการยกเลิกการพนัน

มีการขาดการศึกษาเพ่งความสนใจไปที่ความสัมพันธ์เชิงโครงสร้างของการเล่นวิดีโอเกมเป็นประจำ จากการศึกษา neuroimaging ก่อนหน้านี้ซึ่งเน้นการมีส่วนร่วมของเครือข่ายรางวัลในวิดีโอเกมและโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ventral striatum เราทำนายความแตกต่างเชิงปริมาตรระหว่างผู้เล่นวิดีโอเกมที่เล่นบ่อยและปานกลางในภูมิภาคสมองที่เกี่ยวข้องกับรางวัล นอกจากนี้เราคาดการณ์ความแตกต่างในการประมวลผลรางวัลประสาทใน fMRI และในการดำเนินการประเมินพฤติกรรมการพนัน จากการค้นพบในการพนันทางพยาธิวิทยา10 เราคาดการณ์กิจกรรมที่มีช่องท้องมากขึ้นในช่วงข้อเสนอแนะของการสูญเสียในเกมเมอร์บ่อย

เราได้ทดสอบวัยรุ่น 154 14 ปีจากโครงการ IMAGEN11 รวมถึงแบบสอบถามที่ประเมินความถี่ในการเล่นวิดีโอเกมการสแกนด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กด้วยโครงสร้างงาน Monetary Incentive Delay (MID)12 ใน fMRI และ Cambridge Gambling Task (CGT)13) ระหว่างภารกิจ MID ผู้เข้าร่วมจะเห็นตัวชี้นำที่บ่งบอกว่าพวกเขาอาจชนะหรือไม่ชนะเงินจากนั้นรอระยะเวลาการเลื่อนตัวแปรที่คาดการณ์ไว้และในที่สุดก็ตอบสนองต่อเป้าหมายที่นำเสนออย่างรวดเร็วด้วยการกดปุ่มเพื่อพยายามชนะหรือหลีกเลี่ยงการสูญเสียเงิน ในช่วง CGT ผู้เข้าร่วมได้ทำการตัดสินความน่าจะเป็นอย่างง่ายระหว่างผลลัพธ์ที่ไม่เกิดร่วมกันสองอย่างจากนั้นจึงวางเดิมพันบนความมั่นใจของพวกเขาในการตัดสินใจนั้น (รายละเอียดใน วัสดุเสริม).

วิธีการ

ผู้เข้าร่วมกิจกรรม

วัยรุ่นจำนวน 154 ที่มีสุขภาพดี 14 อายุเฉลี่ย (ค่าเฉลี่ย = 14.4, sd = 0.32; เพศชาย 72, 82 เพศหญิง XNUMX) ได้รับการคัดเลือกภายในขอบเขตของโครงการ IMAGEN ซึ่งเป็นศูนย์การศึกษาทางพันธุกรรมแบบหลายศูนย์ในยุโรป11 ได้รับความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรจากผู้เข้าร่วมทั้งหมดรวมทั้งจากผู้ปกครองตามกฎหมาย วัยรุ่นได้รับคัดเลือกจากโรงเรียนมัธยมในกรุงเบอร์ลิน การประเมินผลได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมในท้องถิ่นและหัวหน้าครูของโรงเรียน ผู้เข้าร่วมที่มีเงื่อนไขทางการแพทย์เช่นเนื้องอก, ความผิดปกติทางระบบประสาท, โรคลมชักหรือความผิดปกติของสุขภาพจิตได้รับการยกเว้น ทุกวิชาที่เข้าร่วมได้รับการประเมินโดยใช้การประเมินตนเองและการให้คะแนนภายนอกสองครั้ง (โดยผู้ปกครองและจิตแพทย์เฉพาะด้านกุมารเวชศาสตร์) จากการจำแนกระหว่างประเทศของโรค -10 เช่นเดียวกับคู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต เป็นการสัมภาษณ์ประเมินผล DAWBA14).

แบบสอบถามและภาระงาน

เราจัดการแบบสอบถามโดยเฉพาะในตัวอย่างของเบอร์ลินที่ประเมินพฤติกรรมการเล่นเกมคอมพิวเตอร์ (CSV-S15) ประกอบด้วยคำถาม: 'คุณเล่นวิดีโอเกมโดยเฉลี่ยกี่ชั่วโมงในหนึ่งวัน?' และ 'คุณเล่นวิดีโอเกมโดยเฉลี่ยกี่ชั่วโมงต่อวันในช่วงสุดสัปดาห์?' จากจำนวนชั่วโมงที่ระบุเราคำนวณชั่วโมงต่อสัปดาห์ที่ใช้ในการเล่นวิดีโอเกมและแบ่งกลุ่มผู้เข้าร่วมด้วยค่ามัธยฐาน 9h เป็นประจำ (n= 76: 24 ตัวเมีย, ตัวผู้ 52) และผู้เล่นวิดีโอเกมไม่บ่อยนัก (n= 78: 58 ตัวเมีย, ตัวผู้ 20)

ในระหว่าง fMRI ผู้เข้าร่วมดำเนินการภารกิจการเงินล่าช้า (MID)12 งาน MID เป็นภารกิจเวลาตอบสนองที่ใช้ในการประเมินการทำงานของสมองในระหว่างการให้รางวัลและการตอบรับ ในการทดลอง 66 แต่ละครั้งของ 10ระยะเวลา s ผู้เข้าร่วมครั้งแรกเห็นหนึ่งในสามของตัวชี้นำภาพ (250ms) แสดงว่าเป้าหมาย (สี่เหลี่ยมสีขาว) จะปรากฏขึ้นทางด้านซ้ายหรือด้านขวาของหน้าจอหรือไม่และผู้เข้าร่วมสามารถชนะคะแนน 0, 2 หรือ 10 ในการทดลองนี้หรือไม่ หลังจากความล่าช้าของตัวแปร (4000 – 4500ms) ผู้เข้าร่วมถูกขอให้ตอบกลับด้วยการกดปุ่มซ้ายหรือขวาทันทีที่นำเสนอเป้าหมาย (100 – 300ms) ทางด้านซ้ายหรือด้านขวาของหน้าจอ การคาดการณ์การกดปุ่มหรือการกดปุ่มหลังจากการนำเสนอเป้าหมายหรือการกดปุ่มผิดทำให้ไม่ได้รับผลใด ๆ ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับจำนวนคะแนนที่ได้รับระหว่างการพิจารณาคดีถูกนำเสนอสำหรับ 1450ms หลังจากการตอบสนอง ความยากของงานคือระยะเวลาเป้าหมายถูกปรับเป็นรายบุคคลเพื่อให้ผู้เข้าร่วมแต่ละคนประสบความสำเร็จในประมาณสองในสามของการทดลองทั้งหมด ก่อนการสแกนผู้เข้าร่วมจะได้ทำการฝึกซ้อมของ 5ระยะเวลาขั้นต่ำ (สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมดู Knutson เอตอัล12).

นอกจากนี้เรายังดูแลการปรับ CGT ด้วย13 นอกเครื่องสแกนซึ่งอาสาสมัครได้ทำการตัดสินความน่าจะเป็นอย่างง่าย ๆ ระหว่างผลลัพธ์ที่ไม่ซ้ำกันสองรายการจากนั้นวางเดิมพันด้วยความมั่นใจในการตัดสินใจ ในการทดลองแต่ละครั้งผู้ทดลองนำเสนอด้วยกล่องสีแดงและสีน้ำเงิน 10 กล่องและต้องเดาสีของกล่องที่ซ่อนโทเค็นสีเหลืองเพียงอันเดียว อัตราส่วนของกล่องสีจะแตกต่างกันไปตาม 9: 1, 8: 2, 7: 3 และ 6: 4 ในแบบทดลองต่อทดลองในลักษณะสุ่ม ตำแหน่งโทเค็นเป็นแบบสุ่มหลอกและเป็นอิสระในการทดลองแต่ละครั้ง ดังนั้นในการทดลอง 9: 1 ความน่าจะเป็นคือ 90:10 จากนั้นอาสาสมัครจะระบุการตัดสินใจของตนโดยแตะแผงการตอบสนองที่มีข้อความ 'แดง' หรือ 'น้ำเงิน' บนหน้าจอสัมผัส จากนั้นผู้เข้าร่วมการทดลองจะถูกขอให้เดิมพันกับความมั่นใจในการตัดสินใจของพวกเขาเพื่อเพิ่มคะแนนในการทดลอง การเดิมพันที่เป็นไปได้จะแสดงในลำดับจากน้อยไปมากหรือมากไปหาน้อยที่ 5, 25, 50, 75 และ 95% ของคะแนนที่ถืออยู่ในช่วงเวลาของการตัดสิน การเดิมพันแต่ละครั้งจะถูกเสนอเป็น 2ก่อนที่จะถูกแทนที่ด้วยการเดิมพันครั้งต่อไป ผู้ทดลองได้ทำการทดลอง 36 ครั้งแรกโดยการเดิมพันที่นำเสนอตามลำดับจากน้อยไปหามากจากนั้น 36 ในลำดับจากมากไปหาน้อยจะได้รับการถ่วงดุลตามลำดับข้ามวิชา หลังจากการเดิมพันจะมีการแสดงความคิดเห็นและตำแหน่งของโทเค็นสีเหลืองจะปรากฏขึ้น จำนวนเงินเดิมพันจะถูกเพิ่มหรือลบออกจากคะแนนรวมของเรื่อง โดยปกติแล้วตัวแปรตามสามตัวจะได้มาจาก CGT: เวลาในการตอบสนองในการตัดสินใจสัดส่วนของการทดลองที่ผู้ทดลองเลือกสีของกล่องที่เป็นไปได้มากกว่าและเปอร์เซ็นต์ของคะแนนที่เดิมพันในการตัดสินใจแต่ละครั้ง

ขั้นตอนการสแกน

ภาพโครงสร้างถูกรวบรวมไว้ในเครื่องสแกนเนอร์ General Electric 3T (GE Signa EXCITE, Milwaukee, WI, USA) และ Siemens Verio 3T (Siemens, Erlangen, Germany) พร้อมหัวม้วนมาตรฐานแปดช่อง ผู้เข้าร่วมการวัดบนเครื่องสแกน GE ประกอบด้วยผู้เล่นวิดีโอเกม 35 บ่อยและ 30 ไม่บ่อยนักและ 41 บ่อยและ 48 วิดีโอเกมนาน ๆ ครั้งที่วัดบนสแกนเนอร์ซีเมนส์ (χ2= 0.91, P= 0.42) ภาพที่ได้รับโดยใช้ลำดับการไล่ระดับสีแม่เหล็ก - เตรียม T1 - ไล่โทน - echo (MPRAGE) - อิงตามโปรโตคอล ADNI (http://www.adni-info.org; เครื่องสแกน GE: เวลาการทำซ้ำ = 7.16นางสาว; echo time = 3.02นางสาว; มุมพลิก = 8 ° 256 × 256 × 166 เมทริกซ์, 1.1 × 1.1 × 1.1mm3 ขนาด voxel; เครื่องสแกนซีเมนส์: เวลาการทำซ้ำ = 6.9นางสาว; echo time = 2.93นางสาว; มุมพลิก = 9 ° 240 × 256 × 160 เมทริกซ์, 1.1 × 1.1 × 1.1mm3 ขนาด voxel) เก็บภาพการทำงานของสมองทั้งหมดในเครื่องสแกนเดียวกันโดยใช้ T2*ลำดับ echo planar imaging (EPI) แบบถ่วงน้ำหนักที่ไวต่อความเปรียบต่าง BOLD (เวลาของการทำซ้ำ (TR) = 2200ms, echo time (TE) = 30ms, อิมเมจ = 64 × 64, มุมมองภาพ (FOV) = 224mm, มุมพลิก = 80 °, ความหนาของชิ้น = 2.4มม. 1มม. ช่องว่าง 40 ใกล้แกนตามแนวที่สอดคล้องกับเส้นหน้า - หลัง commissure) ได้รับภาพสามร้อยภาพในระหว่างงาน MID

การวิเคราะห์ข้อมูล voxel-based morphometry (VBM)

ประมวลผลข้อมูลทางกายวิภาคโดยใช้กล่องเครื่องมือ VBM8 (http://dbm.neuro.uni-jena.de/vbm.html) พร้อมพารามิเตอร์เริ่มต้นโดย Gaser และแพคเกจซอฟต์แวร์ SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) กล่องเครื่องมือ VBM8 เกี่ยวข้องกับการแก้ไขอคติการจำแนกเนื้อเยื่อและการลงทะเบียนเลียนแบบ ใช้การแบ่งส่วนของสสารสีเทา (GM) และสสารสีขาว (WM) ของ affine เพื่อสร้าง DARTEL (diffeomorphic anatomical register) แบบกำหนดเองผ่านพีชคณิตแบบ exponentiated โกหก16) เทมเพลต จากนั้นส่วนที่ดัดแปลงแล้วของ GM และ WM ถูกสร้างขึ้น การมอดูเลตถูกนำมาใช้เพื่อรักษาปริมาณของเนื้อเยื่อเฉพาะภายใน voxel โดยการคูณค่า voxel ในภาพที่แบ่งส่วนโดยปัจจัยจาโคเบียนที่ได้มาจากขั้นตอนการฟื้นฟูสภาพเชิงพื้นที่ ผลการวิเคราะห์การทดสอบข้อมูลที่ปรับสำหรับความแตกต่างในระดับภูมิภาคในปริมาณที่แน่นอน (ปริมาณ) ของจีเอ็ม ในที่สุดภาพก็ราบรื่นด้วยเคอร์เนล 8 ครึ่งความกว้างเต็มความกว้างมิลลิเมตร การวิเคราะห์ทางสถิติได้ดำเนินการโดยการเปรียบเทียบทั้งสมองของปริมาณ GM ระหว่างบ่อย (มากกว่า 9ชั่วโมงต่อสัปดาห์) และผู้เล่นวิดีโอเกมไม่บ่อยนัก (น้อยกว่าหรือเท่ากับ 9ชม. ต่อสัปดาห์) เพศ, สแกนเนอร์และปริมาตรสมองทั้งหมดถูกป้อนเป็นค่าความแปรปรวนร่วมที่ไม่น่าสนใจ แผนที่ผลลัพธ์ถูกขีด จำกัด ด้วย P<0.001 และขีด จำกัด ขอบเขตทางสถิติได้รับการแก้ไขสำหรับการเปรียบเทียบหลายรายการและรวมกับการแก้ไขความเรียบแบบไม่อยู่นิ่ง17

การวิเคราะห์ข้อมูล fMRI

การประมวลผลข้อมูล fMRI ล่วงหน้านั้นดำเนินการโดยใช้ SPM 8 และประกอบด้วยการแก้ไข slice-time, การจัดตำแหน่งเชิงพื้นที่ให้กับโวลุ่มแรกและการแปรปรวนแบบไม่เชิงเส้นไปยังพื้นที่ MNI ภาพจะถูกปรับให้เรียบด้วยเคอร์เนล Gaussian ของ 5-mm แบบเต็มความกว้างครึ่งเดียว โมเดลมีการโจมตีของแต่ละคิวและการนำเสนอข้อเสนอแนะแต่ละครั้งเพื่อให้สามารถวิเคราะห์การคาดการณ์ของรางวัลและเงื่อนไขข้อเสนอแนะที่แยกต่างหาก การทดลองแต่ละครั้งได้รับการโน้มน้าวด้วยฟังก์ชันการตอบสนองทางโลหิตไหลและพารามิเตอร์การเคลื่อนไหวถูกรวมอยู่ในเมทริกซ์การออกแบบ สำหรับการวิเคราะห์ในปัจจุบันเรามีความสนใจในทางตรงกันข้ามการเปรียบเทียบข้อเสนอแนะของการสูญเสียใด ๆ (ขนาดเล็กหรือการสูญเสียขนาดใหญ่) กับข้อเสนอแนะของการสูญเสียตามการค้นพบของ Linnet เอตอัล10 เราทำการวิเคราะห์ระดับที่สองเปรียบเทียบผู้เล่นวิดีโอเกมที่ใช้งานบ่อยและไม่บ่อยนักที่ควบคุมตัวแปรเพศและสแกนเนอร์ที่สร้างความรำคาญ ผลลัพท์ที่ได้ tแผนที่เริ่มต้นด้วย P<0.001 และขนาดคลัสเตอร์ 10; การแก้ไขปริมาณเล็กน้อยภายในพื้นที่ของการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างในช่องท้องช่วยให้สามารถแก้ไขข้อผิดพลาดที่ชาญฉลาดโดยครอบครัวโดยมีเกณฑ์ P

ผลสอบ

ผู้เข้าร่วมเล่นโดยเฉลี่ย 1.5h (sd = 1.8) ในช่วงวันธรรมดาและ 2.3h (sd = 2.6) ในวันที่ในช่วงสุดสัปดาห์รวมเป็น 12.1ชั่วโมงต่อสัปดาห์ เมื่อแบ่งตัวอย่างตามชั่วโมงวิดีโอเกมที่เล่นเป็นประจำทุกสัปดาห์ (n= 76: 24 ตัวเมียตัวผู้ 52) และไม่บ่อยครั้ง (n= 78: นักเล่นเกม 58 เพศหญิง 20) (ค่ามัธยฐาน 9h) และการตัดแบ่งส่วนแบ่ง GM และ WM ระหว่างทั้งสองกลุ่มเราพบว่ามีการเพิ่มขึ้นของ ventral striatum GM ด้านล่างอย่างมีนัยสำคัญสำหรับผู้เล่นวิดีโอเกมที่พบบ่อยและไม่บ่อยนัก (P<0.001 แก้ไขสำหรับการเปรียบเทียบหลายรายการ พิกัด MNI: −9, 12, −5; รูปที่ 1a) เพื่อให้แน่ใจว่าผลการสังเกตใน ventral striatum ไม่ได้ถูกขับเคลื่อนด้วยเครื่องสแกนที่แตกต่างกันเราจึงทำการวิเคราะห์ซ้ำสำหรับเครื่องสแกนสองเครื่องแยกกัน สอดคล้องกับผลการรายงานเราพบว่าการเพิ่มขึ้นของ ventat striatum ด้านซ้าย (และไม่มีภูมิภาคเพิ่มเติม) บ่อยนักเมื่อเทียบกับนักเล่นเกมที่ไม่บ่อยนัก (ผลลัพธ์ใน วัสดุเสริม) ไม่มีภูมิภาคใดแสดงปริมาณ GM สูงขึ้นเมื่อเทียบกับนักเล่นวิดีโอบ่อยและไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในการแบ่งเซ็กเมนต์ WM เพื่อที่จะอธิบายลักษณะการมีส่วนร่วมในการทำงานเพิ่มเติมของภูมิภาคของปริมาตรจีเอ็มที่อวัยวะหน้าท้องส่วนล่างที่สูงขึ้นเรามีความสัมพันธ์กับมาตรการเชิงพฤติกรรมของ CGT ความสัมพันธ์เชิงลบอย่างมีนัยสำคัญระหว่างเวลาการพิจารณาและระดับเสียง GM (ซ้าย)r(153) = - 0.22, P<0.01, Bonferroni แก้ไขเมื่อ P<0.05, รูป 2) พบว่าผู้เข้าร่วมที่มีปริมาณ GM สูงขึ้นใน ventral striatum นั้นเร็วกว่าในการตัดสินใจ เราวิเคราะห์กิจกรรมสมองที่ได้รับในบริบทของรางวัลงาน (MID) และพบกิจกรรมที่สูงขึ้นเป็นประจำเมื่อเทียบกับผู้เล่นวิดีโอเกมไม่บ่อยนักในระหว่างการตอบสนองของการสูญเสีย (ขนาดเล็กและใหญ่) เทียบกับความคิดเห็นที่ไม่มีการสูญเสีย เราสังเกตปริมาณ GM สูงกว่า (P<0.001 ไม่ถูกแก้ไข สำหรับการแก้ไขปริมาณเล็กน้อยในกลุ่มโครงสร้างของข้อผิดพลาดที่ชาญฉลาดในครอบครัวหน้าท้อง striatum P<0.05; พิกัด MNI: −9, 8, 4; รูปที่ 1b) ในการเปรียบเทียบกับความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างเวลาการพิจารณาใน CGT และปริมาตร ventral striatum ด้านซ้ายเราพบความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างเวลาการพิจารณาและข้อเสนอแนะของการเปิดใช้งานที่เกี่ยวข้องกับการสูญเสียและไม่มีการสูญเสียที่เกี่ยวข้องกับงาน MIDr(153) = - 0.25, P<0.01, Bonferroni แก้ไขเมื่อ P

รูป 1 

(a) ปริมาณสสารสีเทาที่สูงขึ้นในผู้เล่นวิดีโอเกมที่พบบ่อยและบ่อยครั้งใน striatum หน้าท้องด้านซ้าย, (b) กิจกรรมที่ขึ้นอยู่กับระดับออกซิเจนในเลือดที่สูงขึ้นในผู้เล่นวิดีโอเกมบ่อยครั้งและไม่บ่อยนักระหว่างข้อเสนอแนะของการสูญเสียเล็กน้อยหรือใหญ่เมื่อเทียบกับข้อเสนอแนะ ...
รูป 2 

พล็อตกระจายที่แสดงความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างเวลาการพิจารณาใน Cambridge Gambling Task (CGT) และ (a) ปริมาณสสารสีเทาใน striatum หน้าท้องด้านซ้ายและ (b) ความแตกต่างของสัญญาณในเลือดขึ้นอยู่กับระดับออกซิเจน (BOLD) ระหว่างข้อเสนอแนะของการสูญเสีย ...

การสนทนา

การค้นพบที่สำคัญของปริมาตรที่เพิ่มขึ้นของ striatum ช่องท้องด้านซ้ายที่เกี่ยวข้องกับการเล่นวิดีโอเกมบ่อยครั้งเป็นไปตามแนวคิดที่สอดคล้องกับการค้นพบของการปลดปล่อยโดปามีนที่เพิ่มขึ้นระหว่างการเล่นวิดีโอเกม5 และการพนันมากเกินไปในผู้ป่วยพาร์กินสันเนื่องจากการใช้ยา dopaminergic8 การปลดปล่อยโดปามีนตามที่วัดในการตรวจเอกซเรย์ปล่อยโพซิตรอนนั้นมีความสัมพันธ์กับการตอบสนองแบบ BOLD ใน striatum18 และดังนั้นจึงแนะนำการเชื่อมโยงทางเคมีประสาทเพื่อการค้นพบ fMRI ที่รายงานความสัมพันธ์ระหว่างงานการพนันและกิจกรรม BOLD ใน striatum6 นอกจากนี้ยังมีการคาดการณ์กิจกรรม BOLD striatal โดยตัวแปรทางพันธุกรรมของระบบโดปามีน19, 20 ไม่ว่าจะเป็นความแตกต่างเชิงปริมาตรในช่องท้องระหว่างผู้เล่นวิดีโอเกมบ่อยและปานกลางเป็นเงื่อนไขที่นำไปสู่ช่องโหว่สำหรับการลุ่มหลงกับการเล่นเกมหรือไม่หรือว่าเป็นผลมาจากการเปิดใช้งานยาวนานระหว่างการเล่นเกม การศึกษาสองครั้งก่อนหน้านี้เกี่ยวกับการได้มาซึ่งทักษะในวิดีโอเกมค่อนข้างจะแนะนำบทบาทสำคัญของ striatum ในเงื่อนไขของการเล่นวิดีโอเกมเป็นประจำ เอริก เอตอัล21 ได้พบความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณของ striorsum หลังและประสบความสำเร็จในการฝึกอบรมในวิดีโอเกม สอดคล้องกับสิ่งนี้ Vo เอตอัล7 ได้อธิบายถึงความสัมพันธ์ระหว่างการเปิดใช้งาน fMRI ก่อนการฝึกซ้อมใน striatum และการได้ทักษะในภายหลังในระหว่างการเล่นวิดีโอเกม การค้นพบเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงความสำคัญของปริมาตรและกิจกรรมในการสร้างรูปแบบของทักษะในการเล่นวิดีโอเกมมากกว่าการเปลี่ยนแปลงในรูปแบบเดิมซึ่งเป็นผลมาจากการเล่นเกมมากเกินไป บุคคลที่มีปริมาตร striatum ที่สูงกว่าหน้าท้องอาจได้รับประสบการณ์การเล่นวิดีโอเกมที่คุ้มค่ามากกว่า สิ่งนี้จะช่วยอำนวยความสะดวกในการได้มาซึ่งทักษะและนำไปสู่การได้รับผลตอบแทนเพิ่มเติมจากการเล่น

แม้ว่าเราจะไม่ได้สำรวจความแตกต่างอย่างชัดเจนระหว่างการเล่นเกมทางพยาธิวิทยาและที่ไม่ใช่ทางพยาธิวิทยา แต่ความแตกต่างเชิงปริมาตรใน striatum นั้นเคยเกี่ยวข้องกับการติดยาเสพติดเช่นโคเคน22 metamphetamine23 และแอลกอฮอล์24 อย่างไรก็ตามทิศทางของความแตกต่างที่รายงานไม่ชัดเจน การศึกษาบางรายงานการติดยาเสพติดที่เกี่ยวข้องเพิ่มขึ้นคนอื่น ๆ รายงานการลดลงของปริมาณสไตรทอส่วนใหญ่น่าจะเกิดจากผลกระทบของพิษต่อระบบประสาทของยาบางชนิด24 หากความแตกต่างของสไตรตัลที่สังเกตเห็นในการศึกษาปัจจุบันเป็นผลกระทบจากการเล่นเกมวิดีโอเกมอาจเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจในการสำรวจการเปลี่ยนแปลงทางโครงสร้างในการติดยาเสพติดในการศึกษาในอนาคตในกรณีที่ไม่มีสารพิษ

เพื่อที่จะอธิบายลักษณะความแตกต่างเชิงปริมาตรที่ใช้งานได้เราเปรียบเทียบกิจกรรม BOLD ระหว่างผู้เล่นวิดีโอเกมที่ใช้บ่อยและไม่บ่อยนักระหว่างการแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับการสูญเสียเมื่อเทียบกับข้อเสนอแนะที่ไม่มีการสูญเสียในงาน MID เราพบกิจกรรมที่สูงขึ้นเป็นประจำเมื่อเทียบกับผู้เล่นที่ไม่บ่อยนัก การเปิดใช้งานใน ventral striatum นั้นเกี่ยวข้องกับความคาดหวังและข้อเสนอแนะของรางวัล25 ในนักพนันทางพยาธิวิทยาพบว่ามีการเพิ่มการปลดปล่อยโดปามีนใน ventral striatum เมื่อสูญเสียเงิน10 การตอบสนองของโดปามีนอาจช่วยกระตุ้นให้เกิดการชี้นำที่เกี่ยวข้องกับการพนัน26 และอาจอธิบายถึงพฤติกรรมที่เรียกว่า 'การไล่ตามการสูญเสีย' ในระหว่างที่นักพนันทางพยาธิวิทยายังคงเล่นการพนันแม้จะแพ้ก็ตาม

ผลลัพธ์เชิงโครงสร้างและการทำงานถูกอ้างอิงถึงมาตรการประสิทธิภาพของงานการพนันตามพฤติกรรมซึ่งได้รับการจัดการนอกสแกนเนอร์ ความสัมพันธ์เชิงลบอย่างมีนัยสำคัญระหว่างเวลาการพิจารณาในการวางเดิมพันและปริมาณของ ventral striatum เช่นเดียวกับกิจกรรมการทำงานในระหว่างข้อเสนอแนะของการสูญเสียเทียบกับข้อเสนอแนะของการสูญเสียในการ striatum หน้าท้องไม่พบ นี่แสดงให้เห็นว่าปริมาตร striatal และฟังก์ชั่น striatal ไกล่เกลี่ยมาตรการพฤติกรรมในการเล่นการพนัน นอกจากนี้การศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้เชื่อมโยงกับกิจกรรม fMRI ของ striatum (โดยเฉพาะในนิวเคลียสหาง) กับการสร้างที่รวดเร็วในการก้าวต่อไปของผู้เล่นมืออาชีพของเกมกระดานญี่ปุ่น27 นอกจากนี้เวลาตัดสินใจสั้น ๆ ในงานการพนันลดความล่าช้าจนกว่าจะได้รับข้อเสนอแนะและผลตอบแทนที่คาดหวังและอาจได้รับการอำนวยความสะดวกและสนับสนุนเครือข่ายรางวัลที่โอ้อวด ในการศึกษา neuroimaging การสำรวจกิจกรรมการแยกส่วนของความเร็วที่แม่นยำนั้นเกี่ยวข้องกับการตั้งค่าเกณฑ์28, 29 โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเชื่อมต่อของคอร์ติโก - สตาทอลที่แข็งแกร่งทางกายภาพดูเหมือนจะเกี่ยวข้องกับความสามารถในการเปลี่ยนเกณฑ์การตอบสนองที่ยืดหยุ่นซึ่งอาจนำไปสู่พฤติกรรมที่ระมัดระวังหรือมีความเสี่ยงมากขึ้น30 ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงของปริมาตร striatal อาจมีผลกับการตั้งค่าเกณฑ์ในการตัดสินใจ

ผลลัพธ์ของเรามีผลต่อความเข้าใจในโครงสร้างและพื้นฐานการทำงานของการเล่นวิดีโอเกมที่มากเกินไป แต่ไม่ใช่พยาธิสภาพและบทบาทของหน้าท้องลายในการเสพติด 'พฤติกรรม' พวกเขาแนะนำว่าการเล่นวิดีโอเกมบ่อยครั้งนั้นมีความสัมพันธ์กับปริมาณที่สูงขึ้นในพื้นที่หน้าท้องด้านซ้ายซึ่งจะแสดงกิจกรรมที่สูงขึ้นในช่วงข้อเสนอแนะของการสูญเสียเมื่อเทียบกับข้อเสนอแนะของการขาดหายไปในผู้เล่นบ่อย ความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างเวลาการพิจารณาในการเดิมพันและปริมาณ GM รวมถึงการเปิดใช้งานในระหว่างการตอบรับของการสูญเสียใน striatum ช่องท้องซ้ายเน้นการมีส่วนร่วมในการตัดสินใจการเล่นการพนัน.

กิตติกรรมประกาศ

การศึกษาของ IMAGEN ได้รับทุนสนับสนุนการวิจัยจากโครงการ Sixth Framework Program ของประชาคมยุโรป (LSHM-CT-2007-037286) และได้รับการสนับสนุนจากศูนย์วิจัย NIHR-Biomedical Research Center 'Mental Health' ของกระทรวงสาธารณสุขและโครงการ MRC ให้ 'เส้นทางพัฒนาการสู่วัยรุ่น' 'การใช้สารเสพติด'. เงินทุนเพิ่มเติมจัดทำโดย Berliner Senatsverwaltung 'Implikationen biopsychosozialer Grundlagen der Spielsucht fürPrävention und Therapie' Vergabe-Nr. 002-2008 / IB 35.

หมายเหตุ / รายละเอียดเพิ่มเติม

ผู้เขียนรายงานว่าไม่มีความขัดแย้งทางผลประโยชน์

เชิงอรรถ

ข้อมูลเสริม มาพร้อมกับเอกสารในเว็บไซต์จิตเวชศาสตร์การแปล (http://www.nature.com/tp)

อ้างอิง

  • Green CS, Bavelier D. วิดีโอเกมปรับเปลี่ยนความสนใจแบบภาพ ธรรมชาติ. 2003; 423: 534 537- [PubMed]
  • Li R, Polat U, Makous W, Bavelier D. เพิ่มฟังก์ชั่นความไวความคมชัดผ่านการฝึกวิดีโอเกมแอคชั่น Nat Neurosci 2009; 12: 549 551- [บทความฟรี PMC] [PubMed]
  • Green CS, Pouget A, Bavelier D. ปรับปรุงการอ้างความน่าจะเป็นให้เป็นกลไกการเรียนรู้ทั่วไปพร้อมวิดีโอเกมแอคชั่น Curr Biol 2010; 20: 1573 1579- [บทความฟรี PMC] [PubMed]
  • Basak C, Boot WR, Voss MW, Kramer AF สามารถฝึกอบรมในวิดีโอเกมกลยุทธ์แบบเรียลไทม์ซึ่งช่วยลดความรู้ความเข้าใจในผู้สูงอายุ Psychol Aging 2008; 23: 765 777- [บทความฟรี PMC] [PubMed]
  • Koepp MJ, Gunn RN, Lawrence AD, Cunningham VJ, Dagher A, Jones T, และคณะ หลักฐานของการปล่อยโดปามีนแบบ striatal ในระหว่างวิดีโอเกม ธรรมชาติ. 1998; 393: 266 268- [PubMed]
  • Li X, Lu ZL, D'Argembeau A, Ng M, Bechara A. งานการพนันของรัฐไอโอวาในภาพ fMRI Hum Brain Mapp. 2010; 31: 410–423 [บทความฟรี PMC] [PubMed]
  • Vo LTK, Walther DB, Kramer AF, Erickson KI, Boot WR, Voss MW และอื่น ๆ การทำนายความสำเร็จในการเรียนรู้ของแต่ละบุคคลจากรูปแบบของกิจกรรม MRI ก่อนการเรียนรู้ กรุณาหนึ่ง 2011; 6: e16093 [บทความฟรี PMC] [PubMed]
  • Dagher A, Robbins TW. บุคลิกภาพการเสพติดโดพามีน: ข้อมูลเชิงลึกจากโรคพาร์กินสัน เซลล์ประสาท. 2009; 61: 502–510 [PubMed]
  • Steeves TDL, Miyasaki J, Zurowski M, Lang AE, Pellecchia G, Van Eimeren T, และคณะ เพิ่มการปลดปล่อยโดปามีนใน Striatal ในผู้ป่วยพาร์กินสันที่มีการพนันทางพยาธิวิทยา:11C] การศึกษา PET ของ raclopride สมอง. 2009; 132: 1376 1385- [บทความฟรี PMC] [PubMed]
  • Linnet J, Peterson E, Doudet DJ, Gjedde A, Moller A. Dopamine ปล่อยใน ventral striatum ของนักพนันทางพยาธิวิทยาที่สูญเสียเงิน Acta Psychiatr Scand 2010; 112: 326 333- [PubMed]
  • Schumann G, Loth E, Banaschewski T, Barbot A, Barker G, Büchel C, และคณะ การศึกษาของ IMAGEN: พฤติกรรมที่เกี่ยวข้องกับการเสริมแรงในการทำงานของสมองปกติและโรคจิต จิตเวชศาสต 2010; 15: 1128 1239- [PubMed]
  • Knutson B, Fong GW, Adams CM, Varner JL, Hommer D. การแยกตัวของความคาดหวังและผลที่ได้รับรางวัลกับ fMRI ที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรม Neuroreport 2001; 12: 3683 3687- [PubMed]
  • Rogers RD, Everitt BJ, Baldacchino A, Blackshaw AJ, Swainson R, Wynne K. การขาดดุลที่แยกไม่ได้ในการรับรู้การตัดสินใจของผู้เสพยาบ้าเรื้อรัง, ผู้ทำร้ายผู้ป่วยที่มีความเสียหายต่อเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าและทริปโตเฟน สำหรับกลไก monoaminergic Neuropsychopharmacology 1999; 20: 322 339- [PubMed]
  • Goodman R, Ford T, Richards H, Gatward R, Meltzer H. การประเมินการพัฒนาและความอยู่ดีมีสุข: คำอธิบายและการตรวจสอบความถูกต้องเบื้องต้นของการประเมินแบบบูรณาการของจิตเวชเด็กและวัยรุ่น จิตเวชศาสตร์เด็ก J. 2000; 41: 645 655- [PubMed]
  • Wölfling K, Müller KW, Beutel M. ความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของขนาดสำหรับการประเมินเกมคอมพิวเตอร์พยาธิวิทยา (CSV-S) Psychotherom Psychosom Med Psychol 2011; 61: 216 224- [PubMed]
  • Ashburner J. อัลกอริธึมการลงทะเบียนรูปภาพ diffeomorphic รวดเร็ว NeuroImage 2007; 38: 95 113- [PubMed]
  • Hayasaka S, Nichols TE การรวมความเข้มของ voxel และขอบเขตของคลัสเตอร์เข้ากับกรอบการทดสอบการเปลี่ยนแปลง NeuroImage 2004; 23: 54 63- [PubMed]
  • Schott BH, Minuzzi L, Krebs RM, Elmenhorst D, Lang M, Winz OH, และคณะ การเปิดใช้งานการถ่ายภาพด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า Mesolimbic ในระหว่างการรอรับรางวัลมีความสัมพันธ์กับการปล่อยโดปามีนที่เกี่ยวกับท้อง J Neurosci 2008; 28: 14311 14319- [PubMed]
  • Schmack K, Schlagenhauf F, Sterzer P, Wrase J, Beck A, Dembler T, และคณะ Catechol-O-methyltransferase val158met genotype มีอิทธิพลต่อการประมวลผลทางประสาทของการรอคอยผลตอบแทน Neuroimage 2008; 42: 1631 1638- [PubMed]
  • Yacubian J, Sommer T, Schroeder K, Gläscher J, Kalisch R, Leuenberger B, และคณะ ปฏิสัมพันธ์ของยีนยีนที่เกี่ยวข้องกับความไวของรางวัลประสาท Proc Natl Acad Sci สหรัฐอเมริกา 2007; 104: 8125 8130- [บทความฟรี PMC] [PubMed]
  • Erickson KI, Boot WR, Basak C, Neider MB, Prakash RS, Voss MW และคณะ ปริมาตร Striatal ทำนายระดับการได้มาซึ่งทักษะวิดีโอเกม Cortex สมอง 2010; 20: 2522 2530- [บทความฟรี PMC] [PubMed]
  • Jacobsen LK, Giedd JN, Gottschalk C, Kosten TR, Krystal JH สัณฐานวิทยาเชิงปริมาณของ Caudate และ Putamen ในผู้ป่วยที่ต้องพึ่งพาโคเคน ฉันคือจิตเวชศาสตร์ 2001; 158: 486 489- [PubMed]
  • Chang L, Alicata D, Ernst T, Volkow N. การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างและการเผาผลาญสมองใน striatum ที่เกี่ยวข้องกับการละเมิดยาบ้า ติดยาเสพติด 2007; 102 (Suppl 1: 16 – 32 [PubMed]
  • เขียน J, Makris N, Braus DF, Mann K, Smolka MN, Kennedy DN, et al. ปริมาณ Amygdala ที่เกี่ยวข้องกับการกำเริบของโรคสุราและความอยาก ฉันคือจิตเวชศาสตร์ 2008; 165: 1179 1184- [PubMed]
  • Schlagenhauf F, Sterzer P, Schmack K, Ballmaier M, Rapp M, Wrase J, et al. ให้รางวัลการเปลี่ยนแปลงป้อนกลับในผู้ป่วยจิตเภทที่ไม่ได้รับการดูแล: ความเกี่ยวข้องกับอาการหลงผิด จิตเวช Biol 2009; 65: 1032 1039- [PubMed]
  • เขียน J, Grüsser SM, Klein S, Diener C, Hermann D, Flor H, และคณะ การพัฒนาตัวชี้นำแอลกอฮอล์ที่เกี่ยวข้องและการกระตุ้นสมองด้วยคิวในแอลกอฮอล์ Eur Psychiatry 2002; 17: 287 291- [PubMed]
  • Wan X, Nakatani H, Ueno K, Asamizuya T, Cheng K, Tanaka K. พื้นฐานทางประสาทของรุ่นต่อไปที่ดีที่สุดที่ใช้งานง่ายในผู้เชี่ยวชาญเกมกระดาน วิทยาศาสตร์. 2011; 21: 341 346- [PubMed]
  • Bogacz R, Wagenmakers EJ, Forstmann BU, Nieuwenhuis S. พื้นฐานทางประสาทของการแลกเปลี่ยนความแม่นยำความเร็ว เทรนด์ Neurosci 2010; 33: 10 16- [PubMed]
  • Kühn S, Schmiedek F, Schott B, Ratcliff R, Heinze HJ, Düzel E, และคณะ พื้นที่สมองเชื่อมโยงอย่างต่อเนื่องกับความแตกต่างของแต่ละบุคคลในการตัดสินใจรับรู้ในเด็กและผู้ใหญ่ก่อนและหลังการฝึกอบรม J Cogn Neurosci 2011; 23: 2147 2158- [PubMed]
  • Forstmann BU, Anwander A, Schäfer A, Neumann J, Brown S, Wagenmakers EJ, และอื่น ๆ การเชื่อมต่อ Cortico-striatal ทำนายการควบคุมความเร็วและความแม่นยำในการตัดสินใจรับรู้ Proc Natl Acad Sci สหรัฐอเมริกา 2010; 107: 15916 15920- [บทความฟรี PMC] [PubMed]