Nannan Pan1 †, Yongxin Yang2 †, Xin Du1, Xin Qi1, Guijin Du3, Yang Zhang1, Xiaodong Li3* ve 
Quan Zhang1*- 1Radyoloji Bölümü ve Tianjin Fonksiyonel Görüntüleme Anahtar Laboratuvarı, Tianjin Tıp Üniversitesi Genel Hastanesi, Tianjin, Çin
- 2Linyi Dördüncü Halk Hastanesi, Psikoloji Bölümü, Linyi, Çin
- 3Linyi Halk Hastanesi, Radyoloji Bölümü, Linyi, Çin
İnternetin gelişmesiyle birlikte giderek artan sayıda ergenin aşırı derecede çevrimiçi oyun oynaması, bireyler ve toplum üzerinde olumsuz etkilere yol açmaktadır. Önceki çalışmalar, İnternet oyun bozukluğu (IGD) olan bireylerde değişen gri madde hacmini (GMV) göstermiştir, ancak IGD eğilimi ile tüm beyindeki GMV arasındaki ilişki ergenlerde hala belirsizdir. Bu çalışmada çevrimiçi oyun oynayan 67 erkek ergen üzerinde yüksek çözünürlüklü anatomik görüntüleme yapıldı; IGD eğilimini test etmek için Young İnternet Bağımlılığı Testi (IAT) yapıldı. Yaş ve eğitim yılı kontrol edildikten sonra GMV ile IAT puanı arasındaki voksel bazlı korelasyonları hesaplamak için FMRIB Yazılım Kütüphanesi (FSL) kullanıldı. Bilateral postcentral girusların (postCG), iki taraflı precentral girusların (preCG), sağ precuneus'un, sol arka orta singulat korteksin (pMCC), sol alt parietal lobun (IPL) ve sağ orta frontal girusun (MFG) GMV'leri IAT puanı ile negatif korelasyon gösterdi. Çevrimiçi oyun oynamanın toplam süresi kontrol edildikten sonra, IAT puanı ile iki taraflı postCG, sol preCG, sol pMCC ve sağ MFG'nin GMV'leri arasında korelasyon hala mevcuttu. Katılımcılar IAT puanına göre iki gruba ayrıldığında, bu IAT ile ilişkili beyin bölgelerinin GMV'leri, yüksek IAT puanı alt grubunda (IAT puanı >50), düşük IAT puanı alt grubuna (IAT puanı ≤50) göre daha düşüktü. Sonuçlarımız, duyu-motor süreç ve bilişsel kontrolle ilgili beyin bölgelerinin GMV'lerinin IGD eğilimi ile ilişkili olduğunu gösterdi. Bu bulgular IGD'nin önlenmesi ve tedavisi için yeni hedeflere yol açabilir.
Giriş
Geçtiğimiz yıllarda internet hayatımızda önemli bir rol oynadı. Ancak giderek daha fazla sayıda ergen internette geziniyor ve aşırı çevrimiçi oyun oynuyor; bu da ergenlerin kendileri ve toplum üzerinde olumsuz etkilere neden oluyor. Epidemiyolojik bir çalışma, İnternet bağımlılığının (IA) bir alt türü olan İnternet oyun oynama bozukluğunun (IGD) olduğunu göstermiştir (1), Çinli ergenler arasında çok yaygın bir zihinsel sağlık sorunuydu (2). Bu nedenle giderek daha fazla sayıda çalışma IGD'nin nöromekanizmasına odaklanmış ve IGD'nin önlenmesine ve tedavisine katkıda bulunmayı amaçlamıştır.
Beynin yapısal nörogörüntülemesi, bireysel kişilik özellikleriyle ilgili beyin mekanizmalarını araştırmak için kullanılabilir.3-5). Önceki yapısal çalışmalar, IGD'li bireylerin gri maddede (GM), birden fazla kortikal ve subkortikal alanda azalmış gri madde hacmi (GMV) veya GM yoğunluğu gibi yapısal anormalliklere sahip olduğunu bulmuştur (6-11) ve frontal ve temporal bölgelerde artan GMV (8, 12). Bu çalışmalar, ventral striatum gibi frontal, temporal, parietal ve subkortikal bölgelerdeki çoklu beyin alanlarının IA ile ilişkili olduğunu ve bunun da IA'nın nöromekanizmalarının anlaşılmasına katkıda bulunduğunu ileri sürdü. Bununla birlikte, önceki çalışmaların çoğunluğu sadece İnternet bağımlılığı testi (IAT) gibi klinik anketle teşhis edilen IA veya IGD'ye odaklanmış ve IGD bireyleri ile sağlıklı kontroller arasındaki davranış, beyin fonksiyonu ve yapısındaki farklılıkları karşılaştırmıştır. Aslına bakılırsa, çevrimiçi oyun oynayanların tümü IGD'den muzdarip değildir (13). Bu nedenle sadece IGD tanısı alan bireylerde değil, IGD'ye farklı düzeyde eğilim gösteren çevrimiçi oyun oynayan oyunculardaki yapısal korelasyonların araştırılması gerekmektedir.
Son zamanlarda, üç çalışma doğrudan IA eğiliminin sinirsel ilişkilerine odaklandı. Wen ve Hsieh (14) bir grup genç yetişkinde (19-29 yaş) tüm beyin fonksiyonel bağlantıları ile IA düzeyi arasındaki ilişkiyi araştırdı ve esas olarak ön bölgelerden oluşan iki ağın IA eğilimi ile ilişkili olduğunu buldu. Li ve diğerleri. (15), sağ dorsolateral prefrontal korteksin yapısının ve fonksiyonel bağlantısının, bir grup sağlıklı genç yetişkinde (18-27 yaş) IAT puanı ile pozitif korelasyon gösterdiğini bildirdi. Kühn'ün bir araştırması (16), frontostriatal ağ içindeki beyin bölgelerinin GMV'sinin, IAT puanıyla değerlendirilen aşırı İnternet kullanımıyla ilişkili olduğunu ortaya çıkardı. Ek olarak önceki çalışmalar, GMV değişikliklerinin IGD deneklerindeki çevrimiçi oyun bağımlılığı şiddeti ile ilişkili olduğunu da göstermiştir. Örneğin Weng ve ark. Sağ orbitofrontal korteks ve iki taraflı insulanın GMV'lerinin, IGD deneklerinde çevrimiçi oyun bağımlılığı şiddeti ile pozitif olarak ilişkili olduğunu gösterdi (7). Cai ve diğerleri. nükleus accumbens'in artan GMV'sinin IGD bireylerindeki IAT skoru ile ilişkili olduğunu bildirdi (17). Zhou ve ark. sağ orbitofrontal korteksteki daha düşük GMV'nin, İnternet oyuncularında daha yüksek çevrimiçi video oyunu bağımlılığı şiddetiyle ilişkili olduğunu gösterdi (18). Bu çalışmalar beyin yapılarının ve fonksiyonlarının IA düzeyiyle ilişkili olduğunu gösterdi. Ancak ergenlerde (14-18 yaş) IGD eğilimi ile tüm beyindeki GMV arasındaki ilişki henüz net bir şekilde değerlendirilmemiştir. 14-18 yaş arası ergen, psikolojik gelişiminin kritik bir dönemindedir ve bağımlılığa ve olumsuz etkilere yatkındır.19, 20). Madde bağımlılığı ile ilgili pek çok araştırmada 14-18 yaş arası ergenler yakından ilgilenmiştir.21, 22). Geniş örneklemli bir çalışma, IGD'nin Çinli ilkokul ve ortaokul öğrencilerinde çok yaygın olduğunu ve çevrimiçi oyun oynayan öğrenciler arasında %22.5 oranında görüldüğünü gösterdi (2). Bu nedenle ergenlerde (14-18 yaş) IGD eğilimi ile beyin yapısal korelasyonlarının araştırılması daha gereklidir.
Ayrıca önceki çalışmalar, uzun süreli çevrimiçi oyun oynamanın, çevrimiçi oyun oynayanların beyninin yapısal olarak yeniden düzenlenmesine yol açabileceğini göstermiştir.12, 23, 24). Ventrolateral prefrontal korteks, dorsolateral prefrontal korteks, tamamlayıcı motor alanı ve rostral anterior singulat korteksteki GMV'ler, IA bozukluğu olan ergenlerde çevrimiçi oyun oynama süresiyle koreleydi (13).6, 25). Bu nedenle çevrimiçi oyun oynama süresinin GMV ile IGD eğilimi arasındaki ilişkiyi etkileyip etkilemediği araştırılmaya değerdir.
Bu çalışmaya çevrimiçi oyun oynayan 67 erkek ergen (14-18 yaş) dahil edildi. Voksel bazlı korelasyon analizi, çevrimiçi oyun oynamanın toplam süresini kontrol etmeden önce ve kontrol ettikten sonra IAT puanıyla ilişkili beyin bölgelerini tespit etmek için yapıldı. Önceki çalışmalara göre prefrontal-striatal devreler bağımlılıkla yakından ilişkilidir. Ventral striatum, bağımlılıkla ilgili alışkanlık öğrenme ve ödüllendirme sürecine katıldı (26, 27) ve prefrontal korteksin ödüllendirme süreci üzerindeki kontrol etkisinin azalması bağımlılığın mekanizmalarından biridir (28, 29). Bu nedenle, IGD eğiliminin bilişsel kontrol (prefrontal korteks) ve ödüllendirme süreci (ventral striatum) ile ilgili beyin bölgeleriyle ilişkili olabileceğini varsaydık. Bu çalışma ergenlerde IGD'nin önlenmesi ve tedavisi için yeni hedeflere yol açabilir.
Malzemeler ve yöntemler
denekler
Bu çalışmaya çevrimiçi oyun oynayan 14 sağ elini kullanan ergen (18-15.54 yaş, ortalama 0.14 ± 67) dahil edildi. 47 katılımcının 67'si Sağlık Yüksekokulu öğrencisi ve 6 katılımcının 12'si olası IGD nedeniyle ebeveynleri tarafından psikiyatriste götürülen ergenlerdi. Katılımcıların tamamı ilkokuldan liseye kadar 80-XNUMX yıl eğitim almıştır. Katılımcıların tamamı çevrimiçi sürenin %XNUMX'inden fazlasını çevrimiçi oyun oynayarak geçirdi. Bu çalışmaya yalnızca erkek ergenler dahil edildi çünkü nispeten az sayıda kadın çevrimiçi oyun oynuyor ve IGD'den muzdarip (2, 30). Hariç tutma kriterleri şunları içeriyordu: alkol kötüye kullanımı veya uyuşturucu bağımlılığı; uykusuzluk, migren, kulak çınlaması, dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu gibi herhangi bir nörolojik veya psikiyatrik hastalığın varlığı; klinik değerlendirmelere ve tıbbi kayıtlara göre değerlendirilen beyin travması, beyin tümörü veya epilepsi gibi fiziksel hastalık öyküsü; MRI çelişkisi; ve geleneksel MR'da gözle görülür anormallikler. Bu çalışma, Tianjin Tıp Üniversitesi Genel Hastanesi Etik Kurulu tarafından onaylandı ve tüm katılımcılar ve velileri, kurumsal kurallara uygun olarak yazılı bilgilendirilmiş onam verdi.
Anket
Bu çalışmada IGD'ye eğilimin şiddetini değerlendirmek için internet bağımlılığı testi kullanıldı. ÖAT 20 maddeden oluşmakta ve bu soruların cevapları 1-5 puan (1 = “nadiren”den 5 = “her zaman”a kadar) olarak tanımlanmıştır (31). 20 maddelik toplam puan internet bağımlılığının şiddetini ölçmektedir. Çevrimiçi oyun oynama deneyimi değerlendirildi üzerinden Oyunun uzunluğunu ve miktarını sorgulayan bir kişisel raporlama anketi. Çevrimiçi oyun oynamanın toplam süresi, günlük saatlerin çevrimiçi oyun oynadığı günlerle çarpılmasıyla hesaplandı. Tüm katılımcıların Zeka Katsayısı (IQ), Standart Raven'ın Progresif Matrisleri kullanılarak test edildi. Anksiyete ve depresyon, öz değerlendirme kaygı ölçeği (SAS) ve öz değerlendirme depresyon ölçeği (SDS) kullanılarak mesajlandırıldı.
Yapısal MRG
Yapısal görüntüler Siemens 3.0 T tarayıcı (Magnetom Verio, Siemens, Erlangen, Almanya) kullanılarak elde edildi. Aşağıdaki parametrelerle üç boyutlu T192 ağırlıklı hacimsel mıknatıslamayla hazırlanmış hızlı gradyan-eko dizisi kullanılarak 1 bitişik sagittal yüksek çözünürlüklü anatomik görüntü elde edildi: TR = 2000 ms, TE = 2.34 ms, TI = 900 ms, çevirme açısı = 9°, FOV = 256 mm × 256 mm, dilim kalınlığı = 1 mm, matris boyutu = 256 × 256.
Voksel Bazlı Morfometri (VBM) Analizi
Tüm yapısal görüntüler VBM8 araç kutusuyla önceden işlendi1 SPM8 (Görüntüleme Sinirbilimi Hoş Geldiniz Departmanı, Londra, Birleşik Krallık)2 MATLAB R2010a (Math Works Inc., Sherborn, MA, ABD) üzerinde çalışmaktadır. Görüntülerin yeniden yapılandırılması sırasında üç boyutlu geometrik düzeltme yapıldı. Bundan sonra, tüm katılımcıların bireysel doğal görüntüleri GM, beyaz madde (WM) ve beyin omurilik sıvısı (BOS) olarak bölümlere ayrıldı ve GM bölümleri, üstel yalan cebiri yoluyla difeomorfik anatomik kayıt yoluyla Montreal Nöroloji Enstitüsü şablonuna normalleştirildi ( DARTEL) (32). Kaydedilen GM görüntüleri daha sonra yerel genişleme veya daralmayı düzeltmek için warp alanının Jacobian'ını bölerek modüle edildi. Modüle edilmiş GM görüntülerini yumuşatmak için yarı maksimumda 8 mm tam genişliğe sahip izotropik Gauss çekirdeği benimsendi. Tüm katılımcılardan alınan normalleştirilmiş GM'nin ortalama görüntüsü, eşiği 0.3 değerine ayarlanan bir GM maskesi oluşturmak için kullanıldı (hesaplanan GM fraksiyonu değerleri >%30 olan pikseller seçildi). Daha sonra GM maskesi, düşük GM olasılık değerlerine sahip pikselleri hariç tutmak için istatistiksel analizde açık bir maske olarak kullanıldı.
İstatistiksel Analiz
Yaş ve eğitim yılı kontrol edildikten sonra tüm katılımcılar arasında GMV ile IAT puanı arasındaki ilişkiyi araştırmak için Voxel bazlı çoklu regresyon analizi yapıldı. Parametrik olmayan permütasyon yaklaşımı (33) FMRIB Yazılım Kitaplığı'nda (FSL) komut verilen rastgele araçla gerçekleştirildi3. Eşiksiz küme geliştirme (TFCE) analizi, küme kapsamını ve yüksekliğini tek bir istatistikte birleştirdiği ve küme oluşturma eşiğinin keyfi bir seçimini gerektirmediği için gerçekleştirildi (34). GMV ile IAT puanı arasındaki korelasyon, 5,000 rastgele permütasyonla permütasyona dayalı parametrik olmayan testler kullanılarak değerlendirildi. Anlamlılık için istatistiksel eşik şu şekilde tanımlandı: P < 0.01. Çevrimiçi oyun oynama süresinin GMV ile IAT arasındaki korelasyonu etkileyip etkilemediğini açıklığa kavuşturmak için, çevrimiçi oyun oynamanın toplam süresi rahatsız edici bir ortak değişken olarak eklenirken Voxel bazında çoklu regresyon analizi tekrar yapıldı.
GMV ile IAT puanı arasında korelasyon bulunan kümeler ilgi bölgeleri (ROI'ler) olarak tanımlandı ve her bir ROI içindeki ortalama GMV çıkarıldı. Yaş ve eğitim yılı kontrol edildikten sonra ortalama GMV ile IAT puanı arasında ROI bazlı korelasyon analizi yapıldı. Daha sonra tüm katılımcılar yüksek IAT puanı olan grup (IAT puanı >50, N = 30) ve düşük IAT puanı grubu (IAT puanı ≤50, N = 37). İki alt grup arasındaki GMV farkı, yaş ve eğitim yılı kontrol edilerek Genel Doğrusal Model analizi ile test edildi. Anlamlılık düzeylerinin her ikisi de şu şekilde ayarlandı: P <0.05.
Sonuçlar
Katılımcıların IGD eğilimini değerlendirmek için kullanılan IAT'de ortalama 46 puanı vardı. Denekler çevrimiçi oyun oynamak için günde ortalama 5.5 saat harcadılar ve bu süre ortalama 56 ay sürdü. Klinik ve demografik özellikler Tabloda listelenmiştir. 1.
Tablo 1. Katılımcının özellikleri.
Voxel bazında korelasyon analizi, iki taraflı postsantral girusların (postCG), iki taraflı presantral girusların (preCG), sağ prekuneusun, sol arka orta singulat korteksin (pMCC), sol alt parietal lobun (IPL) GMV'lerinin ortaya çıktığını ortaya çıkardı. sağ orta frontal girus (MFG) IAT skoru ile anlamlı şekilde koreleydi (Şekil 1; tablo 2). şekil 2 GMV ile IAT puanı arasındaki ROI tabanlı korelasyonları gösterir. Çevrimiçi oyun oynamanın toplam süresi rahatsız edici bir ortak değişken olarak eklendikten sonra, IAT ile ikili postCG'nin GMV'si, sol preCG, sol pMCC ve sağ MFG arasında korelasyon hala mevcuttu (Şekil 1). 3; tablo 3).
Şekil 1. Negatif yapısal gösteren beyin bölgeleri, ergen çevrimiçi oyun oyuncularında İnternet bağımlılığı testi (IAT) puanıyla ilişkilidir. IAT skoru, iki taraflı postsantral girusların, iki taraflı precentral girusların, sağ precuneus'un, sol arka orta singulat korteksin, sol alt parietal lobülün ve sağ orta frontal girusun gri madde hacimleri (GMV'ler) ile negatif korelasyon gösterdi. Resimlerin altındaki sayılar Montreal Nöroloji Enstitüsü'nün koordinatlarıdır. z-eksen. Renk çubuğu −log'u temsil eder p.
Tablo 2. Beyin bölgeleri İnternet bağımlılığı testi (IAT) puanıyla yapısal korelasyon gösterdi.
Şekil 2. Gri madde hacmi (GMV) ile İnternet bağımlılığı testi (IAT) puanı arasındaki ilgi bölgeleri (ROI) bazlı korelasyon analizi. Korelasyon analizi sırasında yaş ve eğitim yılı kontrol edildiği için artık değer kullanılmıştır.
Şekil 3. Negatif yapısal gösteren beyin bölgeleri, çevrimiçi oyun oynamanın toplam süresini kontrol ettikten sonra ergen çevrimiçi oyun oyuncularında İnternet bağımlılığı testi (IAT) puanıyla ilişkilidir. IAT skoru, iki taraflı postsantral girus, sol presantral girus, sol arka orta singulat korteks ve sağ orta frontal girusun gri madde hacimleri (GMV'ler) ile negatif korelasyon gösterdi. Resimlerin altındaki sayılar Montreal Nöroloji Enstitüsü'nün koordinatlarıdır. z-eksen. Renk çubuğu −log'u temsil eder p.
Tablo 3. Bölgeler, çevrimiçi oyun oynamanın toplam süresini kontrol ettikten sonra İnternet bağımlılığı testi (IAT) puanıyla yapısal ilişkiler gösterdi.
Tabloda görüldüğü gibi 4Katılımcılar IAT puanına göre iki alt gruba ayrıldığında, IAT puanı yüksek olan (IAT puanı >50) alt grupta, düşük IAT puanı olan gruba (IAT puanı ≤) kıyasla sekiz bölgenin yedisinde GMV daha düşüktü. 50) (P <0.05).
Tablo 4. İki alt grup arasındaki gri madde hacminin (GMV) ilgi bölgeleri (ROI) bazlı karşılaştırmaları.
Tartışma
Bu çalışmada, ergen çevrimiçi oyun oynayanlarda GMV ile IGD eğilimi arasındaki ilişki tüm beyinde değerlendirildi. Çevrimiçi oyun oynamanın toplam süresinin etkisi kontrol edildikten sonra, iki taraflı postCG, sol preCG, sol pMCC ve sağ MFG'nin GMV'leri hala IGD eğilimi ile negatif korelasyona sahipti. Beyindeki duyu-motor süreç ve bilişsel kontrol ile ilgili bölgelerde GMV'si düşük olan ergenlerde IGD eğilimi daha yüksekti.
MFG'deki GMV'nin, bilişsel kontrollerde yer alan prefrontal korteksin bir parçası olduğu hipoteziyle tutarlıydı (35, 36), IGD eğilimi ile negatif korelasyon gösterdi. IGD'li bireylerde yapısal ve fonksiyonel anormallikler yaygın olarak rapor edilmiştir (37-40). Örneğin IA'da prefrontal kortekste daha az aktivasyon bulundu (40). Önceki çalışmalar, IGD bireylerinde prefrontal kortekste GM yoğunluğunun ve GMV'nin daha düşük olduğunu gösterdi (37, 39). IGD bireylerinde sağ MFG içindeki düşük frekanslı dalgalanmanın daha küçük genliği de ortaya çıktı (41). Prefrontal kortekste anormal aktivasyon, esrar kullanıcıları ve kokain bağımlıları gibi uyuşturucu bağımlısı bireylerde de bulunmuştur.42-44). Prefrontal korteksin fonksiyonel bağlantısındaki benzer değişiklikler, alkol bağımlılığı olan bireylerde ve IGD'li bireylerde ortaya çıktı (45, 46). Bu çalışmalar, prefrontal korteksin yapısal veya işlevsel durumunun bağımlılıkla ilişkili olduğunu gösterdi. Bu çalışmada sağ MFG'nin GMV'si, IAT puanıyla negatif ilişkiliydi ve yüksek IAT puanı alt grubunda, düşük IAT puanı alt grubuna göre daha düşüktü. Sağ MFG'deki yapısal anormallik, çevrimiçi oyun oynayanlarda bilişsel kontrolün bozulmasına yol açabilir. Sonuç olarak çevrimiçi oyun oynayanlar problemli çevrimiçi oyun oynamalarını kontrol edememişler ve IGD'ye daha yüksek bir eğilim göstermişlerdir.
Hipotezle uyumsuz olarak ventral striatumun GMV'sinin IAT skoru ile ilişkili olduğunu bulamadık. Ventral striatum bağımlılıkla ilgili kritik bir bölgedir ve genellikle bağımlılığı olan bireylerde anormal aktivasyon gösterir.26, 27). Çalışmamızda sadece IGD bireylerine değil, ergen çevrimiçi oyun oyuncularına da odaklandık; bu, ventral striatumun olumsuz sonucunun olası bir açıklaması olabilir. Ancak bu olumsuz sonucun gelecekte örneklem büyüklüğünün yüksek olduğu çalışmalarda doğrulanması gerekmektedir.
Beklenmedik bir şekilde, sensörimotor süreçte yer alan preCG, postCG ve pMCC, IAT skoru ile negatif korelasyon gösterdi. PreCG, motor planlama ve yürütmede önemli bir rol oynadı (47). Ergenlik, sinirsel gelişimin kritik bir dönemidir ve çevresel faktörlerden etkilenmeye yatkındır. Önceki çalışmalar, alkol ve uyuşturucu kullanımının ergenlerin gelişmekte olan beynindeki GMV'yi değiştirebileceğini gösterdi (48). Bir çalışma, metamfetaminin daha uzun süreli kullanımının preCG'deki GMV azalmasıyla ilişkili olduğunu gösterdi (49). Çalışmamızda preCG'nin GMV'si yüksek IAT skoru alt grubunda düşük IAT skoru alt grubuna göre daha düşüktü. Eylemin önlenmesi ve bastırılması kavramsal olarak birincil motor korteksle ilişkilidir (50), preCG'nin azalan GMV'si IGD eğilimi ile ilişkili olabilir. PostCG, birincil duyusal korteksten oluşur ve duyusal bilgilerin bütünleştirilmesinde rol oynar (24). PostCG'nin GMV'si ile IAT puanı arasındaki negatif korelasyon, IAT puanı yüksek bireylerde bu bölgenin GMV'sinin daha düşük olduğu anlamına gelir. IGD'li ergenlerde postCG'nin anormal fonksiyon bağlantısı bulundu (51). Eroin kullanıcılarında sırasıyla GMV ve postCG'nin kortikal kalınlığının azaldığı da ortaya çıktı (52) ve çevrimiçi oyun bağımlılığı olan ergenler (53). Bozulmuş postCG, vücutla ilgili sinyallerin alınmasında, işlenmesinde ve entegrasyonunda anormalliğe yol açabilir ve uyarılma, dikkat, stres, ödül ve koşullandırma ile ilgili ve son olarak bağımlılıkla ilişkili devam eden davranışları yönlendirmede başarısız olabilir.54). Bu çalışmada sol pMCC'de de IAT puanıyla negatif yapısal korelasyonlar bulundu. pMCC, sensörimotor ağında yer alan beyin bölgeleriyle kapsamlı fonksiyonel bağlantı sergiler (10).55, 56) ve duyu-motor entegrasyonunun ve motor kontrolünün işlenmesinde önemli bir role sahiptir (57). Duyusal-motor alanlar yalnızca hareketin temel yönlerini kontrol etmekle kalmaz, aynı zamanda insan davranışını da şekillendirebilir.58). Sensorimotor ağın işlevsel özellikleri, bağımlılıktaki otomatikleştirilmiş/kompulsif davranışlarla ilgili olabilir (59). Kokain bağımlılığı olan bireylerde ayrıca duyusal motor korteks bozuklukları da rapor edilmiştir (60, 61) ve alkol alımı (62). Birlikte ele alındığında, preCG, postCG ve pMCC içindeki GMV'lerin azalması, sensörimotor ağ anormallikleri ile ilişkili olabilir ve ayrıca IGD eğilimi ile ilişkili olabilir.
Bu çalışmada, IAT puanı ile sağ preCG/postCG, sol IPL ve sağ precuneus'un GMV'leri arasındaki negatif korelasyon, çevrimiçi oyun oynamanın toplam süresinin etkisi kontrol edildikten sonra ortadan kalktı. PreCG/postCG duyusal motor sürecine dahil olmuştur (63); IPL ve sağ precuneus görsel ve kasıtlı işlemeyle yakından ilişkiliydi (64-66). Oyun süreci, oyuncuların ekrandaki küçük değişime uzun süre tüm dikkatini vermesini gerektirir ve bu da görsel yeteneklerine zarar verir (65), görsel dikkat ile ilgili bölgelerdeki GMV azalmasıyla bir ilişkisi olabilir. Önceki çalışmalar precuneus'un GMV'sinin azaldığını gösterdi (8) ve IPL'nin kortikal kalınlığının azalması (53) çevrimiçi oyun bağımlılığı olan bireylerde. Sonuçlarımız, görsel dikkat ve duyu-motor süreçle ilgili bazı beyin bölgelerindeki GMV azalmasının, çevrimiçi oyun oynamanın toplam süresinden etkilendiğini, yani çevrimiçi oyun oynamanın kümülatif bir etkisi olduğunu gösterdi.
Çalışmamızda çeşitli sınırlamalara dikkat edilmelidir. Öncelikle beyin GMV ile IAT skoru arasında bazı korelasyonlar ortaya konmuş olsa da bu korelasyon analizinde nedensellik netleştirilememektedir. IAT puanı daha yüksek olan ergenlerde gözlenen daha düşük GMV, aşırı çevrimiçi oyun oynamanın veya IGD'ye duyarlı önceden var olan bir durumun sonucu olabilir. İkincisi, IAT subjektif bir ankettir ve IGD eğilimini değerlendirmek için daha objektif yöntemlere ihtiyaç vardır. Üçüncüsü, çevrimiçi oyun oynamanın toplam süresi yalnızca olası bir ölçümdü ve yeterince doğru olmayabilir. Dördüncüsü, gelecekteki çalışmalarda dikkate alınması gereken oyun türünün sonuçlar üzerindeki etkisini göz ardı edemeyiz. Son olarak çalışmamıza yalnızca erkek ergenler dahil edildi. Bu nedenle mevcut bulgular çevrimiçi oyun oynayan erkek ergenlerle sınırlıdır.
Sonuç
Bu çalışmada, bir grup ergen çevrimiçi oyun oyuncusunda IGD eğilimi ile yapısal korelasyon araştırıldı. Sensorimotor süreç ve bilişsel kontrol ile ilgili beyin bölgelerinin GMV'sinin IAT puanı ile ilişkili olduğu bulundu. Sensorimotor süreç ve bilişsel kontrol ile ilgili bölgelerin düşük GMV'si, yüksek IGD eğilimine bağlanabilir ve bu, ergenlerde IGD'nin önlenmesi ve tedavisi için yeni hedeflere yol açabilir.
Etik Beyanı
Bu çalışma, Tianjin Tıp Üniversitesi Genel Hastanesi Etik Kurulu tarafından onaylandı ve tüm katılımcılar ve velileri, kurumsal kurallara uygun olarak yazılı bilgilendirilmiş onam verdi.
Yazar Katkıları
NP, YY, XL ve QZ tasarımlı araştırma. XQ, XD, GD, YZ ve QZ araştırma gerçekleştirdi. YY klinik değerlendirmeye dahil oldu. NP, YZ, GD ve QZ verileri analiz etti. Makaleyi NP, YZ, XL, YY ve QZ yazdı.
Çıkar Çatışması Beyanı
Yazarlar, araştırmanın potansiyel bir çıkar çatışması olarak yorumlanabilecek ticari veya finansal ilişkilerin olmadığı durumlarda yapıldığını beyan eder.
Dipnotlar
Referanslar
1. JJ'i engelleyin. DSM-V Sorunları: İnternet bağımlılığı. Am J Psikiyatri (2008) 165(3):306–7. doi:10.1176/appi.ajp.2007.07101556
2. Li Y, Zhang X, Lu F, Zhang Q, Wang Y. Çin'deki ilkokul ve ortaokul öğrencileri arasında internet bağımlılığı: Ulusal olarak temsili bir örnek çalışma. Cyberpsychol Behav Soc Netw. (2014) 17(2):111–6. doi:10.1089/cyber.2012.0482
3. Hayakawa YK, Sasaki H, Takao H, Mori H, Hayashi N, Kunimatsu A, ve diğerleri. Subklinik depresyonlu kadınlarda voksel bazlı morfometri ve difüzyon tensör görüntülemeyle ortaya konan yapısal beyin anormallikleri. J Etki Disordu (2013) 144(3):263–8. doi:10.1016/j.jad.2012.10.023
4. Takeuchi H, Taki Y, Sassa Y, Hashizume H, Sekiguchi A, Nagase T, ve diğerleri. Stroop girişimiyle ilişkili bölgesel gri ve beyaz madde hacmi: voksel bazlı morfometriden elde edilen kanıtlar. Neuroimage (2012) 59(3):2899–907. doi:10.1016/j.neuroimage.2011.09.064
5. Liu F, Guo W, Yu D, Gao Q, Gao K, Xue Z, ve diğerleri. Majör depresif bozukluğun farklı terapötik yanıtlarının yapısal MR taramalarına dayalı çok değişkenli patern analizi yöntemiyle sınıflandırılması. PLoS One (2012) 7(7):e40968. doi:10.1371/journal.pone.0040968
6. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, Yang X, vd. İnternet bağımlılığı bozukluğu olan ergenlerde mikroyapısal anormallikler. PLoS One (2011) 6(6):e20708. doi:10.1371/journal.pone.0020708
7. Weng CB, Qian RB, Fu XM, Lin B, Han XP, Niu CS, vd. Çevrimiçi oyun bağımlılığında gri madde ve beyaz madde anormallikleri. Eur J Radiol (2013) 82(8):1308–12. doi:10.1016/j.ejrad.2013.01.031
8. Sun Y, Sun J, Zhou Y, Ding W, Chen X, Zhuang Z, vd. İnternet oyun bağımlılığında DKI kullanılarak gri maddede in vivo mikroyapı değişikliklerinin değerlendirilmesi. Beyin Davranışı Davranışı (2014) 10:37. doi:10.1186/1744-9081-10-37
9. Ko CH, Hsieh TJ, Wang PW, Lin WC, Yen CF, Chen CS, vd. Değişen gri madde yoğunluğu ve internet oyun bozukluğu olan erişkinlerde amigdalanın işlevsel bağlantısını bozdu. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psikiyatri (2015) 57:185–92. doi:10.1016/j.pnpbp.2014.11.003
10. Lin X, Dong G, Wang Q, Du X. 'İnternet oyun bağımlılarında' anormal gri madde ve beyaz madde hacmi. Bağımlısı (2015) 40:137–43. doi:10.1016/j.addbeh.2014.09.010
11. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR, vd. İnternet bağımlılığında gri madde anormallikleri: voksel tabanlı bir morfometri çalışması. Eur J Radiol (2011) 79(1):92–5. doi:10.1016/j.ejrad.2009.10.025
12. Kuhn S, Gleich T, Lorenz RC, Lindenberger U, Gallinat J. Süper mario oynamak yapısal beyin plastisitesine neden olur: ticari bir video oyunuyla eğitimden kaynaklanan gri madde değişiklikleri. Mol Psikiyatri (2014) 19(2):265–71. doi:10.1038/mp.2013.120
13. Przybylski AK, Weinstein N, Murayama K. İnternet oyun bozukluğu: yeni bir olgunun klinik ilişkisinin araştırılması. Am J Psikiyatri (2017) 174(3):230–6. doi:10.1176/appi.ajp.2016.16020224
14. Wen T, Hsieh S. Ağ tabanlı analiz, İnternet bağımlılığı eğilimiyle ilgili işlevsel bağlantıyı ortaya koyuyor. Ön Hum Neurosci (2016) 10:6. doi:10.3389/fnhum.2016.00006
15. Li W, Li Y, Yang W, Zhang Q, Wei D, Li W, ve diğerleri. Sağlıklı genç yetişkinlerde İnternet eğilimindeki bireysel farklılıklarla ilişkili beyin yapıları ve fonksiyonel bağlantı. Neuropsychologia (2015) 70:134–44. doi:10.1016/j.neuropsychologia.2015.02.019
16. Kuhn S, Gallinat J. Beyinleri çevrimiçi: Alışılmış İnternet kullanımının yapısal ve işlevsel bağıntıları. Biol bağımlısı (2015) 20(2):415–22. doi:10.1111/adb.12128
17. Cai C, Yuan K, Yin J, Feng D, Bi Y, Li Y, vd. Striatum morfometrisi, bilişsel kontrol eksiklikleri ve İnternet oyun bozukluğunda belirti şiddeti ile ilişkilidir. Beyin Görüntüleme Davranışı (2016) 10(1):12–20. doi:10.1007/s11682-015-9358-8
18. Zhou F, Montag C, Sariyska R, Lachmann B, Reuter M, Weber B, ve diğerleri. İnternet oyun bozukluğunun belirteci olarak orbitofrontal gri madde eksiklikleri: kesitsel ve ileriye dönük uzunlamasına bir tasarımdan elde edilen kanıtların birleştirilmesi. Biol bağımlısı (2017). doi:10.1111/adb.12570
19. Ac-Nikolic E, Zaric D, Niciforovic-Surkovic O. Novi Sad'daki okul çocukları arasında İnternet bağımlılığının yaygınlığı. Srp Arh Celok Lek (2015) 143(11–12):719–25. doi:10.2298/SARH1512719A
20. Gonzalvez MT, Espada JP, Orgiles M, Morales A, Sussman S. Bilim adamlarında EX projesinin tütün kullanımını azaltmaya yönelik etkilerinin aracısı olarak nikotin bağımlılığı. Ön psikol (2016) 7:1207. doi:10.3389/fpsyg.2016.01207
21. Colby SM, Nargiso J, Tevyaw TO, Barnett NP, Metrik J, Lewander W, ve diğerleri. Ergenlerde sigarayı bırakmak için geliştirilmiş motivasyonel görüşmeye karşı kısa tavsiye: randomize bir klinik çalışmanın sonuçları. Bağımlısı (2012) 37(7):817–23. doi:10.1016/j.addbeh.2012.03.011
22. Thanki D, Domingo-Salvany A, Barrio Anta G, Sanchez Manez A, Llorens Aleixandre N, Suelves JM, ve diğerleri. Tarama aracının seçimi önemlidir: İspanyol ergen popülasyonunda sorunlu esrar kullanımı taraması vakası. ISRN Bağımlısı (2013) 2013:723131. doi:10.1155/2013/723131
23. Kuhn S, Romanowski A, Schilling C, Lorenz R, Morsen C, Seiferth N, vd. Video oyunlarının sinirsel temeli. Transl Psikiyatri (2011) 1:e53. doi:10.1038/tp.2011.53
24. Tanaka S, Ikeda H, Kasahara K, Kato R, Tsubomi H, Sugawara SK, ve diğerleri. Aksiyon video oyunu uzmanlarında daha büyük sağ arka parietal hacim: davranışsal ve voksel bazlı bir morfometri (VBM) çalışması. PLoS One (2013) 8(6):e66998. doi:10.1371/journal.pone.0066998
25. Lee D, Namkoong K, Lee J, Jung YC. İnternet oyun bozukluğu olan genç erişkinlerde anormal gri madde hacmi ve dürtüsellik. Biol bağımlısı (2017). doi:10.1111/adb.12552
26. Ashby FG, Turner BO, Horvitz JC. Kortikal ve bazal ganglionlar alışkanlık öğrenimine ve otomatikliğe katkı sağlar. Eğilimler Cogn Sci (2010) 14(5):208–15. doi:10.1016/j.tics.2010.02.001
27. Volkow ND, Wang GJ, Fowler JS, Tomasi D, Telang F. Bağımlılık: Dopamin ödül devresinin ötesinde. Proc Natl Acad Sci ABD (2011) 108(37):15037–42. doi:10.1073/pnas.1010654108
28. Walter M, Wang Y, Yin Y, Sun YW, Zhou Y, Chen X ve diğerleri. İnternette oyun oynama bozukluğu olan ergenlerde prefrontal lob interhemisferik fonksiyonel bağlantının azalması: dinlenme durumu fMRI kullanan birincil bir çalışma. PLoS One (2015) 10(3):e0118733. doi:10.1371/journal.pone.0118733
29. Koob GF, Volkow ND. Bağımlılığın sinir devresi. Nöropsikofarmakoloji (2009) 35(1):217–38. doi:10.1038/npp.2009.110
30. Yu L, Şek DT. Hong Kong ergenlerinde internet bağımlılığı: üç yıllık boylamsal bir çalışma. J Pediatr Adolesan Jinekolü (2013) 26(3 Suppl):S10–7. doi:10.1016/j.jpag.2013.03.010
31. Genç KS. İnternette yakalandık: İnternet bağımlılığının belirtileri nasıl fark edilir ve iyileşme için kazanan bir strateji. Değerlendirme (1998) 21(6):713–22.
32. Ashburner J. Hızlı bir difeomorfik görüntü kayıt algoritması. Neuroimage (2007) 38(1):95–113. doi:10.1016/j.neuroimage.2007.07.007
33. Nichols TE, Holmes AP. Fonksiyonel nörogörüntüleme için parametrik olmayan permütasyon testleri: örnekler içeren bir başlangıç. Hum Beyin Haritası (2002) 15(1):1–25. doi:10.1002/hbm.1058
34. Smith SM, Nichols TE. Eşiksiz küme geliştirme: küme çıkarımında yumuşatma, eşik bağımlılığı ve yerelleştirme sorunlarının ele alınması. Neuroimage (2009) 44(1):83–98. doi:10.1016/j.neuroimage.2008.03.061
35. Rd MDA, Cohen JD, Stenger VA, Carter CS. Dorsolateral prefrontal ve anterior singulat korteksin bilişsel kontroldeki rolünün ayrılması. Bilim (2000) 288(5472):1835. doi:10.1126/science.288.5472.1835
36. Yuan P, Raz N. Sağlıklı yetişkinlerde prefrontal korteks ve yürütücü işlevler: yapısal nörogörüntüleme çalışmalarının meta-analizi. Neurosci Biobehav Rev (2014) 42(5):180–92. doi:10.1016/j.neubiorev.2014.02.005
37. Wang H, Jin C, Yuan K, Şakir TM, Mao C, Niu X, vd. İnternet oyun bozukluğu olan ergenlerde gri madde hacminin ve bilişsel kontrolün değişmesi. Ön Davranış Neurosci (2015) 9:64. doi:10.3389/fnbeh.2015.00064
38. Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Lin WC, vd. İnternet oyun bozukluğunda oyun ipucu dağılması altında yanıt inhibisyonu için beyin aktivasyonu. Kaohsiung J Med Sci (2014) 30(1):43–51. doi:10.1016/j.kjms.2013.08.005
39. Choi J, Cho H, Kim JY, Jung DJ, Ahn KJ, Kang HB ve diğerleri. Prefrontal korteksteki yapısal değişiklikler, internette oyun oynama bozukluğu ile depresif ruh hali arasındaki ilişkiye aracılık eder. Sci Rep (2017) 7(1):1245. doi:10.1038/s41598-017-01275-5
40. Seok JW, Lee KH, Sohn S, Sohn JH. İnternet bağımlılığı olan bireylerde riskli karar vermenin sinirsel substratları. Aust NZJ Psikiyatri (2015) 49(10):923–32. doi:10.1177/0004867415598009
41. Park SY, Kim SM, Roh S, Soh MA, Lee SH, Kim H, ve diğerleri. Çevrimiçi oyun bağımlılığı için sanal gerçeklik tedavi programının etkileri. Hesaplama Yöntemleri Programları Biomed (2016) 129:99–108. doi:10.1016/j.cmpb.2016.01.015
42. Bolla K, Ernst M, Kiehl K, Mouratidis M, Eldreth D, Contoreggi C, ve diğerleri. Yoksun kokain bağımlılarında prefrontal kortikal fonksiyon bozukluğu. J Nöropsikiyatri Kliniği Neurosci (2004) 16(4):456. doi:10.1176/jnp.16.4.456
43. Bolla KI, Eldreth DA, Matochik JA, Cadet JL. Kaçınan esrar kullanıcılarında hatalı karar vermenin sinirsel substratları. Neuroimage (2005) 26(2):480–92. doi:10.1016/j.neuroimage.2005.02.012
44. Bolla KI, Eldreth DA, Londra ED, Kiehl KA, Mouratidis M, Contoreggi C, ve diğerleri. Karar verme görevini yerine getiren yoksun kokain bağımlılarında Orbitofrontal korteks fonksiyon bozukluğu. Neuroimage (2003) 19(3):1085. doi:10.1016/S1053-8119(03)00113-7
45. Ge X, Sun Y, Han X, Wang Y, Ding W, Cao M, ve diğerleri. Nikotin bağımlılığı olan sigara içenler ile İnternet oyun bozukluğu olan bireyler arasında dorsolateral prefrontal korteksin fonksiyonel bağlantısındaki fark. BMC Neurosci (2017) 18(1):54. doi:10.1186/s12868-017-0375-y
46. Han JW, Han DH, Bolo N, Kim B, Kim BN, Renshaw PF. Alkol bağımlılığı ile İnternet oyun bozukluğu arasındaki fonksiyonel bağlantıdaki farklılıklar. Bağımlısı (2015) 41:12–9. doi:10.1016/j.addbeh.2014.09.006
47. Nock NL, Dimitropolous A, Tkach J, Frasure H, von Gruenigen V. Obez endometriyal kanserden kurtulanlarda davranışsal yaşam tarzı müdahalesinden sonra yüksek kalorili yiyecek ipuçlarına yönelik nöral aktivasyonun azaltılması: bir pilot çalışma. BMC Neurosci (2012) 13:74. doi:10.1186/1471-2202-13-74
48. Squeglia LM, Gri KM. Alkol ve uyuşturucu kullanımı ve gelişen beyin. Curr Psikiyatri Temsilcisi (2016) 18(5):46. doi:10.1007/s11920-016-0689-y
49. Hall MG, Alhassoon OM, Stern MJ, Wollman SC, Kimmel CL, Perez-Figueroa A, ve diğerleri. Kokaine karşı metamfetamin bağımlı hastalarda gri madde anormallikleri: nörogörüntüleme meta-analizi. Am J Alkol Alkol Suistimali (2015) 41(4):290–9. doi:10.3109/00952990.2015.1044607
50. Stinear CM, Coxon JP, Byblow WD. Birincil motor korteksi ve hareket önleme: Durmanın ilerleyişinin buluştuğu yer. Neurosci Biobehav Rev (2009) 33(5):662–73. doi:10.1016/j.neubiorev.2008.08.013
51. Zhang JT, Yao YW, Li CS, Zang YF, Shen ZJ, Liu L, vd. Internet oyun bozukluğu olan genç erişkinlerde insülinin istirahat durumundaki işlevsel bağlantısını değiştirdi. Biol bağımlısı (2016) 21(3):743–51. doi:10.1111/adb.12247
52. Gardini S, Venneri A. Yapısal bir güvenlik açığı veya bağımlılığa yatkınlık olarak arka insuladaki gri maddenin azalması. Beyin res boğa (2012) 87(2–3):205–11. doi:10.1016/j.brainresbull.2011.11.021
53. Yuan K, Cheng P, Dong T, BiY, Xing L, YuD, vd. Online oyun bağımlılığı ile geç ergenlikte kortikal kalınlık anormallikleri. PLoS One (2013) 8(1):e53055. doi:10.1371/journal.pone.0053055
54. Paulus MP, Stewart JL. Interosepsiyon ve uyuşturucu bağımlılığı. nörofarmakolojisi (2014) 76(Bölüm B):342–50. doi:10.1016/j.neuropharm.2013.07.002
55. Picard N, Strick PL. Medial duvarın motor alanları: konumlarının ve fonksiyonel aktivasyonunun gözden geçirilmesi. Cereb Korteks (1996) 6(3):342–53. doi:10.1093/cercor/6.3.342
56. Yu C, Zhou Y, Liu Y, Jiang T, Dong H, Zhang Y, ve diğerleri. İnsan singulat korteksinin fonksiyonel ayrımı, fonksiyonel bağlantıya dayalı nöroanatomik parselasyon ile doğrulanır. Neuroimage (2011) 54(4):2571–81. doi:10.1016/j.neuroimage.2010.11.018
57. Wang D, Zhou Y, Zhuo C, Qin W, Zhu J, Liu H, ve diğerleri. Şizofrenide singulat alt bölgelerinin değişen fonksiyonel bağlantısı. Transl Psikiyatri (2015) 5:e575. doi:10.1038/tp.2015.69
58. Casartelli L, Chiamulera C. Motor yolu: otizm ve uyuşturucu bağımlılığında motor sistemle eylemleri anlamanın ve şekillendirmenin klinik sonuçları. Cogn Behav Neurosci'yi Etkiler (2016) 16(2):191–206. doi:10.3758/s13415-015-0399-7
59. Gremel CM, Lovinger DM. Kötüye kullanılan ilaçların etkilerinde ilişkisel ve sensörimotor kortiko-bazal ganglion devresi rolleri. Genler Beyin Davranışı (2017) 16(1):71–85. doi:10.1111/gbb.12309
60. Porrino LJ, Lyons D, Smith HR, Daunais JB, Nader MA. Kokainin kendi kendine uygulanması, limbik, assosiasyon ve sensörimotor striatal alanların ilerleyici bir katılımına neden olur. J Neurosci (2004) 24(14):3554–62. doi:10.1523/JNEUROSCI.5578-03.2004
61. Hanlon CA, Wesley MJ, Roth AJ, Miller MD, Porrino LJ. Kronik kokain kullanıcılarında yanallık kaybı: duyu-motor kontrolünün fMRI araştırması. Psikiyatri Res (2010) 181(1):15–23. doi:10.1016/j.pscychresns.2009.07.009
62. Nikolaou K, Critchley H, Duka T. Alkol, yanıt inhibisyonunun nöronal substratlarını etkiler, ancak bir durma yanıtını işaret eden uyaranların algısal işlenmesini etkilemez. PLoS One (2013) 8(9):e76649. doi:10.1371/journal.pone.0076649
63. White LE, Andrews TJ, Hulette C, Richards A, Groelle M, Paydarfar J, ve diğerleri. İnsan sensörimotor sisteminin yapısı. I: merkezi sulkusun morfolojisi ve sito mimarisi. Cereb Korteks (1997) 7(1):18–30. doi:10.1093/cercor/7.1.18
64. Cavanna AE, Trimble MR. Precuneus: fonksiyonel anatomisinin ve davranışsal bağıntılarının gözden geçirilmesi. Beyin (2006) 129(Pt 3):564–83. doi:10.1093/brain/awl004
65. Feng Q, Chen X, Güneş J, Zhou Y, Güneş Y, Ding W, vd. İnternette oyun bağımlılığı olan ergenlerde atardamar spin etiketli perfüzyon manyetik rezonans görüntülemenin voksel düzeyinde karşılaştırılması. Beyin Davranışı Davranışı (2013) 9(1):33. doi:10.1186/1744-9081-9-33
66. Due DL, Huettel SA, Hall WG, Rubin DC. Sigara içme ipuçlarıyla ortaya çıkan mezolimbik ve görsel-uzaysal sinir devrelerinde aktivasyon: fonksiyonel manyetik rezonans görüntülemeden elde edilen kanıtlar. Am J Psikiyatri (2002) 159(6):954–60. doi:10.1176/appi.ajp.159.6.954
;