Giảm kết nối não chức năng ở thanh thiếu niên bị nghiện internet (2013)

Giới thiệu

Nghiện internet ngày càng được công chúng và cộng đồng khoa học trên toàn thế giới công nhận [1] , mặc dù đây là một tình trạng tương đối mới và các đặc điểm bệnh lý tâm thần cũng như cơ chế sinh học thần kinh của nó vẫn chưa được hiểu rõ. Các nghiên cứu hình ảnh thần kinh gần đây đã báo cáo những thay đổi đáng kể về chức năng và cấu trúc não liên quan đến nghiện internet. Phần lớn các nghiên cứu này sử dụng hình ảnh cộng hưởng từ chức năng (fMRI) được thực hiện trong khi thực hiện các nhiệm vụ, và đã chỉ ra các vùng trán và thể vân, và ở mức độ ít hơn là vỏ não đỉnh và vỏ não thùy đảo [2] – [5] . Ngoài ra, bằng cách sử dụng chụp cắt lớp phát xạ positron (PET), Kim et al. (2011) đã tìm thấy sự suy giảm khả năng tiếp nhận thụ thể dopamine D2 ở nhân đuôi hai bên và nhân bèo phải [6] , và Hou et al. (2012) sử dụng chụp cắt lớp phát xạ photon đơn (SPECT) đã tìm thấy mức độ biểu hiện chất vận chuyển dopamine ở thể vân giảm ở người lớn bị nghiện internet [7] . Những phát hiện này phù hợp với các mô hình lý thuyết hiện tại về rối loạn nghiện, bao gồm không chỉ nghiện chất mà còn nghiện hành vi (ví dụ: cờ bạc bệnh lý), nhấn mạnh bệnh lý của mạch trán-vân [8] , cũng như vùng vỏ não đảo [9] , [10] . Các nghiên cứu MRI cấu trúc của Zhou et al. (2011) và Yuan et al. (2011) đã cùng nhau gợi ý những bất thường về chất xám ở các vùng não bao gồm vỏ não trước trán [11] , [12] , và một nghiên cứu hình ảnh khuếch tán tensor của Lin et al. (2012) đã báo cáo những bất thường chất trắng lan rộng ở thanh thiếu niên nghiện internet [13] . Cuối cùng, Liu et al. (2010) đã tìm thấy sự đồng nhất vùng bị thay đổi trong chứng nghiện internet [14] , theo hiểu biết của chúng tôi, đây là phát hiện fMRI trạng thái nghỉ duy nhất trong tài liệu liên quan đến rối loạn này [15] . Các tác giả đã nghiên cứu tính đồng nhất về mặt thời gian trong tín hiệu phụ thuộc mức oxy trong máu (BOLD) của mỗi voxel so với 26 voxel lân cận gần nhất theo từng voxel.

fMRI trạng thái nghỉ là một kỹ thuật hình ảnh tương đối mới để nghiên cứu mối tương quan giữa các vùng của hoạt động não tự phát, được ghi lại khi một người nằm yên lặng trong máy quét mà không tham gia vào một nhiệm vụ cụ thể [16] . Phương pháp này cung cấp một phương pháp mạnh mẽ để lập bản đồ các hệ thống chức năng được xác định rõ ràng [17] , [18] . Các phép đo trạng thái nghỉ đáng tin cậy [19] , [20] , chịu sự kiểm soát của gen [21] – [23] và được cho là phản ánh một đặc tính nội tại của tổ chức chức năng não [24] , tùy thuộc vào một số hạn chế nhất định [25] . Kết hợp với các kỹ thuật lý thuyết đồ thị, fMRI trạng thái nghỉ cung cấp một phương tiện mạnh mẽ để nghiên cứu tổ chức quy mô lớn của động lực chức năng não và sự gián đoạn của nó trong các tình trạng bệnh lý tâm thần [26].

Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã sử dụng dữ liệu fMRI trạng thái nghỉ để lập bản đồ sự khác biệt về kết nối chức năng giữa một tập hợp toàn diện gồm 90 vùng não vỏ và dưới vỏ khác nhau ở những cá nhân khỏe mạnh và thanh thiếu niên nghiện internet, tập trung vào những cá nhân tham gia chơi game trực tuyến quá mức trong số các phân loại được đề xuất của chứng rối loạn này [27] . Chúng tôi cũng đã tiến hành phân tích các rối loạn cấu trúc mạng [28] để đánh giá xem liệu bất kỳ sự khác biệt nào giữa các nhóm về cường độ kết nối có liên quan thêm đến việc tái cấu hình toàn cầu của các tương tác chức năng hay không [26] , như đã được báo cáo trong nhiều rối loạn tâm thần khác [29] , [30].

Dựa trên các phát hiện hình ảnh thần kinh cấu trúc và chức năng trước đây về chứng nghiện internet [3] , [4] , [6] , [7] , [15] , cùng với các mô hình lý thuyết đã được thiết lập về rối loạn nghiện chất [8] , [9] , chúng tôi giả thuyết rằng thanh thiếu niên nghiện internet sẽ cho thấy sự thay đổi kết nối giữa các vùng trán và vùng vân, với khả năng có sự tham gia thêm của vỏ não đỉnh và vỏ não đảo.

Vật liệu và phương pháp

Chuẩn mực đạo đức

Nghiên cứu này đã được phê duyệt bởi hội đồng đánh giá thể chế cho các đối tượng của con người tại Đại học Quốc gia Seoul. Tất cả thanh thiếu niên và cha mẹ của họ cung cấp sự đồng ý bằng văn bản trước khi nhập học. Nghiên cứu được thực hiện theo Tuyên bố Helsinki.

Những người tham gia

Mười hai thanh thiếu niên nam thuận tay phải mắc chứng nghiện internet và 11 người đối chứng khỏe mạnh thuận tay phải và cùng giới tính [31] đã tham gia vào nghiên cứu này. Chẩn đoán nghiện internet được thiết lập bằng cách sử dụng Thang đo nghiện internet dành cho thanh thiếu niên (YIAS), bao gồm 20 mục, mỗi mục dựa trên thang điểm Likert 5 điểm đánh giá mức độ vấn đề do sử dụng internet gây ra [32] , và Bảng câu hỏi dành cho trẻ em về rối loạn cảm xúc và tâm thần phân liệt - Phiên bản hiện tại và suốt đời (K-SADS-PL), một công cụ phỏng vấn chẩn đoán bán cấu trúc với độ tin cậy và tính hợp lệ đã được thiết lập, cho phép chúng tôi loại trừ các rối loạn tâm thần khác [33] , [34] . Những người tham gia mắc chứng nghiện internet được giới hạn ở những người báo cáo đã trải qua các thành phần điển hình của chứng nghiện (tức là dung nạp, cai nghiện, ám ảnh với việc chơi trò chơi trực tuyến, nhiều lần cố gắng không thành công để giảm hoặc ngừng chơi trò chơi trực tuyến, tâm trạng bị ảnh hưởng tiêu cực khi cố gắng giảm chơi trò chơi trực tuyến và bỏ bê các mối quan hệ hoặc hoạt động quan trọng vì trò chơi trực tuyến) [35] , [36] . Tất cả những người tham gia có chứng nghiện internet đều báo cáo về việc chơi game trực tuyến quá mức trong số các phân loại được đề xuất của chứng rối loạn này. Các công cụ tương tự đã được áp dụng khi tuyển chọn thanh thiếu niên khỏe mạnh. Thông tin nhân khẩu học và chỉ số thông minh (IQ) của tất cả những người tham gia cũng được đánh giá (xem Bảng 1 ).

Tải về: 

 

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 21KB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 58KB )

Bảng 1. Đặc điểm nhân khẩu học và lâm sàng của những người tham gia.

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0057831.t001

Thu thập dữ liệu và xử lý ảnh

Hình ảnh fMRI trạng thái nghỉ được thu thập trên máy quét Siemens 3T (Siemens Magnetom Trio Tim Syngo MR B17, Đức) với các thông số sau: thời gian lặp lại (TR) 2700 ms; thời gian vọng âm (TE) 30 ms; ma trận thu thập 64×64; trường nhìn (FOV) 192×192 mm² ^; góc lật 90°; kích thước voxel 3.0 mm×3.0 mm×3.0 mm; số lát cắt 40. Tổng thời gian thu thập là 6 phút 45 giây. Sử dụng cuộn dây đầu và giảm thiểu chuyển động đầu bằng cách lấp đầy khoảng trống xung quanh đầu bằng vật liệu xốp và cố định hàm dưới bằng băng dính.

Quá trình tiền xử lý hình ảnh fMRI được thực hiện bằng cách sử dụng Trợ lý xử lý dữ liệu cho fMRI trạng thái nghỉ (DPARSF) [37] , dựa trên Lập bản đồ tham số thống kê (SPM8) và Bộ công cụ phân tích dữ liệu fMRI trạng thái nghỉ (REST). 5 hình ảnh đầu tiên ở mỗi đối tượng đã bị loại bỏ và 145 hình ảnh còn lại được hiệu chỉnh thời gian lát cắt và căn chỉnh lại với thể tích đầu tiên để hiệu chỉnh các hiện tượng nhiễu do chuyển động. Tất cả những người tham gia đều cho thấy độ dịch chuyển nhỏ hơn 0.5 mm và độ xoay nhỏ hơn 0.5° trong 6 tham số chuyển động đầu của họ. Ngoài ra, hai nhóm không khác biệt đáng kể ( p <0.05) ở bốn tham số chuyển động đầu được Van Dijk et al. đề xuất gần đây. [38] : tức là, độ dịch chuyển đầu trung bình (nghiện internet: 0.04±0.01 mm, nhóm đối chứng: 0.04±0.01 mm), độ dịch chuyển đầu tối đa (nghiện internet: 0.18±0.14 mm, nhóm đối chứng: 0.17±0.07 mm), số lượng chuyển động nhỏ (>0.1 mm) (không quá 2 đối với tất cả người tham gia, ngoại trừ hai cá nhân trong nhóm nghiện internet có 5 và 6 chuyển động nhỏ), và xoay đầu (nghiện internet: 0.04±0.01°, nhóm đối chứng: 0.04±0.00°). Trước khi chuẩn hóa không gian, một mẫu não phù hợp với độ tuổi và giới tính đã được tạo dựa trên dữ liệu từ Nghiên cứu MRI về Phát triển Não Bình thường của NIH, sử dụng Template-O-Matic [39] . Hình ảnh fMRI của chúng tôi đã được chuẩn hóa bằng cách sử dụng mẫu tùy chỉnh này và được làm mịn bằng hạt nhân Gaussian có độ rộng toàn phần ở mức một nửa tối đa là 6 mm. Sau đó, dữ liệu được loại bỏ xu hướng và các dao động tần số thấp (0.01–0.08 Hz) được lọc để phát hiện tín hiệu từ chất xám và giảm ảnh hưởng của nhiễu. Sáu tham số chuyển động đầu, tín hiệu chất trắng và tín hiệu dịch não tủy được hồi quy từ tín hiệu BOLD đã lọc. Cuối cùng, phần dư của phép hồi quy này được trích xuất từ ​​90 vùng não (nút) dựa trên bản đồ Ghi nhãn Giải phẫu Tự động (AAL) [40] , và các liên kết từng cặp được tính toán, tạo ra ma trận kết nối 90 x 90 cho mỗi đối tượng. Hệ số tương quan Pearson (độ trễ bằng không) được sử dụng để định lượng từng liên kết từng cặp. Lưu ý rằng tín hiệu toàn cầu không được bao gồm như một biến gây nhiễu, đảm bảo tỷ lệ tương quan âm là tối thiểu.

Phân tích dữ liệu

Thống kê dựa trên mạng (NBS) [41] , [42] được sử dụng để xác định các mạng não khu vực cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm về kết nối chức năng giữa các khu vực. Cụ thể, một bài kiểm tra t đã được thực hiện để kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm về hệ số tương quan tại mỗi trong số 90×(90-1)/2 = 4005 cặp khu vực duy nhất. Các mạng liên kết, được gọi chính thức là các thành phần đồ thị , sau đó được xác định trong số các kết nối có thống kê t vượt quá ngưỡng t = 3.0. Giá trị p được hiệu chỉnh lỗi toàn bộ (FWE) được tính toán cho kích thước của mỗi thành phần kết quả bằng cách sử dụng kiểm định hoán vị (20000 hoán vị). Mỗi hoán vị bao gồm việc xáo trộn ngẫu nhiên các nhãn nhóm và xác định kích thước của mạng liên kết lớn nhất , do đó tạo ra phân phối null thực nghiệm về kích thước thành phần tối đa [43] . Giá trị p được hiệu chỉnh FWE được ước tính cho mỗi mạng liên kết là tỷ lệ các hoán vị tạo ra một mạng liên kết lớn hơn hoặc một mạng có kích thước bằng nhau. Hai giả thuyết thay thế (nghiện > nhóm đối chứng và nghiện < nhóm đối chứng) được đánh giá độc lập. Tất cả các bước này được thực hiện bằng cách sử dụng gói phần mềm NBS, được phân phối miễn phí như một phần của Brain Connectivity Toolbox ( http://www.brain-connectivity-toolbox.net/ ) hoặc NITRC ( http://www.nitrc.org/projects/nbs/ ). Để đánh giá khả năng tái tạo của bất kỳ phát hiện quan trọng nào đối với các bản đồ thay thế [44] , phân tích trên đã được lặp lại riêng biệt với bản đồ AAL được thay thế bằng hai bản đồ thay thế để phân chia vỏ não thành các vùng không chồng chéo; cụ thể là bản đồ cấu trúc của Viện Thần kinh Montreal (MNI) ( http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/data/atlas-descriptions.html ) và một phân vùng ngẫu nhiên bao gồm 120 vùng [45] . Bản đồ MNI là một phân vùng thô đại diện cho tám vùng giải phẫu trên mỗi bán cầu não, do đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc mô tả kết nối giữa các thùy.

Tiếp theo, chúng tôi đã kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm về các chỉ số mạng dựa trên đồ thị chính [28] ; cụ thể là hệ số phân cụm trung bình, độ dài đường dẫn đặc trưng và tỷ lệ thế giới nhỏ. Việc giải thích các chỉ số này về độ phức tạp và tổ chức của não có thể được tìm thấy trong nhiều tài liệu gần đây [26] , [30] , [46] – [49] . Các ma trận kết nối trước tiên được nhị phân hóa liên quan đến một tập hợp các mật độ kết nối cố định, dao động từ 10% đến 30% [28] . Các chỉ số mạng được tính toán ở mỗi mật độ bằng cách sử dụng chức năng thích hợp được cung cấp trong Brain Connectivity Toolbox. Hệ số phân cụm và độ dài đường dẫn đặc trưng được chuẩn hóa liên quan đến một tập hợp 20 mạng ngẫu nhiên được tạo ra bằng thuật toán nối lại Maslov-Sneppen [50] . Sau đó, sự khác biệt giữa các nhóm được đánh giá ở mỗi mật độ bằng cách sử dụng kiểm định t hai phía.

Cuối cùng, hệ số phân cụm và độ dài đường dẫn được tính toán cục bộ cho mỗi trong số 90 vùng. Một phép kiểm định t hai phía cũng được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm trong các thước đo cụ thể theo vùng này. Tỷ lệ phát hiện sai (FDR) [51] được sử dụng để hiệu chỉnh cho nhiều phép so sánh trên toàn bộ nhóm mật độ mạng và các vùng.

Kết quả

Đặc điểm người tham gia

Tất cả những người tham gia đều là nam giới thuận tay phải. Không có sự khác biệt đáng kể về tuổi tác và chỉ số IQ giữa hai nhóm, và điểm YIAS cao hơn đáng kể ở nhóm nghiện internet ( Bảng 1 ).

Sự khác biệt nhóm trong kết nối chức năng

NBS đã xác định một mạng lưới duy nhất cho thấy sự kết nối giảm đáng kể ( p < 0.05, hiệu chỉnh FWE) ở thanh thiếu niên nghiện internet so với nhóm đối chứng. Mạng lưới bị ảnh hưởng này bao gồm 59 liên kết, liên quan đến 38 vùng não khác nhau ( Hình 1 ). Mạng lưới này được sao chép rộng rãi khi thay thế bản đồ AAL bằng hai bản đồ thay thế khác để phân chia vỏ não thành các vùng không chồng chéo (xem Hình S1 ). Mặc dù có sự khác biệt đáng kể về tổng số vùng cấu thành các bản đồ này (AAL: 90, MNI: 16, ngẫu nhiên: 120), nhưng tính nhất quán đáng kể vẫn được thể hiện rõ ràng trong cấu trúc mạng lưới tổng thể. Kích thước mạng lưới dự kiến ​​sẽ tăng lên theo độ phân giải của bản đồ (tức là tổng số vùng), dẫn đến cấu hình phức tạp hơn. Tuy nhiên, các vùng vỏ não và dưới vỏ não (và các thùy tương ứng) liên quan được sao chép rộng rãi trên cả ba bản đồ. Các hình ảnh được hiển thị bằng BrainNet Viewer ( http://www.nitrc.org/projects/bnv/ ).

Tải về: 

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 3.47MB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 3.16MB )

Hình 1. Mạng lưới suy giảm kết nối chức năng não bộ ở thanh thiếu niên nghiện internet.

Các chấm đỏ biểu thị tâm định vị không gian của các vùng não (các nút) được xác định bởi bản đồ Ghi nhãn Giải phẫu Tự động (AAL), và các đường màu xanh biểu thị các liên kết vượt ngưỡng (t = 3.0) tạo nên mạng lưới bị ảnh hưởng được xác định bằng thống kê dựa trên mạng lưới (NBS) ( p < 0.05, đã hiệu chỉnh theo từng thành phần). Hình chiếu trục minh họa sự tham gia của các kết nối giữa hai bán cầu (tức là các kết nối bắt chéo giữa bán cầu phải và bán cầu trái). Hình chiếu mặt phẳng dọc minh họa sự tham gia của thùy trán, thùy thái dương và thùy đỉnh trong mạng lưới bị ảnh hưởng.

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0057831.g001

Following Fornito et al. [52] , AAL regions were categorized into corresponding major lobes (eg, frontal, temporal, parietal) and the proportion of connections linking these large-scale divisions was quantified for each pair of lobes. Fronto-temporo-parietal connections were found to be affected, but the occipital lobe was not included in the affected network. The majority of connections that were reduced in the internet addiction group involved links between subcortical regions and frontal (~24%) and parietal (~27%) cortices ( Figure 2 ). To better understand which subcortical regions may be contributing to this finding, we examined the connectivity between each cortical lobe and each subcortical region separately in the NBS network ( Figure S2 ). This analysis revealed that the subcortical regions included hippocampus, globus pallidus, and putamen. The amygdala and caudate nucleus were not included in the affected network. Vùng dưới vỏ não bị ảnh hưởng nhiều nhất là vùng nhân bèo hai bên, cho thấy sự suy giảm kết nối với cả ba thùy não chính. Mô hình này được tái hiện bằng cách sử dụng bản đồ MNI, từ đó mạng lưới thu được chỉ bao gồm nhân bèo và thùy đảo, ngoài các thùy trán, thùy đỉnh và thùy thái dương; nhân đuôi và thùy chẩm không được bao gồm trong mạng lưới bị ảnh hưởng.

Tải về:  

 

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 153KB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 508KB )

Hình 2. Tỷ lệ các kết nối bị ảnh hưởng trong chứng nghiện internet liên kết các cặp vùng não rộng khác nhau.

Số lượng các liên kết liên quan đến mỗi cặp phân chia được bình thường hóa bằng tổng số các liên kết cặp khôn ngoan. Lưu ý rằng đồi hải mã, globus pallidus và putamen đã được chỉ định cho thể loại dưới vỏ não, và con quay hồi chuyển phía trước được gán cho thể loại phía trước. Hạt nhân amygdala và caudate không được bao gồm trong mạng bị phá vỡ và do đó không cần thiết phải gán các vùng này cho một thùy. Putamen, song phương, là khu vực dưới vỏ được tham gia rộng rãi nhất, cho thấy kết nối giảm với cả ba thùy não chính liên quan.

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0057831.g002

Chúng tôi không xác định bất kỳ mạng nào có kết nối gia tăng trong nhóm nghiện internet. Không tìm thấy mối tương quan đáng kể nào giữa kết nối chức năng trong mạng được xác định và điểm YIAS, trong nhóm nghiện internet hoặc trong các điều khiển.

Sự khác biệt nhóm trong cấu trúc liên kết mạng

Không có sự khác biệt giữa các nhóm được ghi nhận về hệ số phân cụm trung bình, độ dài đường dẫn đặc trưng hoặc tỷ lệ thế giới nhỏ ở bất kỳ mật độ mạng nào được điều tra ( p <0.05, hiệu chỉnh FDR) ( Hình 3 ). Ngoài ra, không có sự khác biệt giữa các nhóm về các biện pháp cục bộ (cụ thể theo vùng) tương ứng sau khi hiệu chỉnh FDR cho nhiều phép so sánh. Áp dụng hiệu chỉnh dương tính giả ít nghiêm ngặt hơn p <(1/90) = 0.011 [53] để khám phá các hiệu ứng mức xu hướng đã tạo ra sự khác biệt giữa các nhóm về hệ số phân cụm cục bộ và độ dài đường dẫn cục bộ xuất hiện chủ yếu ở thùy chẩm ( Bảng S1 và S2 ).

Tải về: 

 

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 1.57MB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 1.87MB )

Hình 3. Các thông số mạng lưới thế giới nhỏ về kết nối chức năng não bộ ở thanh thiếu niên nghiện internet.

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0057831.g003

Thảo luận

Bằng chứng về sự suy giảm kết nối chức năng não đã được tìm thấy ở thanh thiếu niên nghiện internet. Phù hợp với các mô hình hiện tại nhấn mạnh vai trò của bệnh lý vỏ não-dưới vỏ não trong chứng nghiện [54] , 24% các kết nối trong mạng lưới bị thay đổi phân biệt giữa những người nghiện và nhóm đối chứng khỏe mạnh liên quan đến các liên kết giữa vùng trán và vùng dưới vỏ não . Thêm 27% liên kết các vùng dưới vỏ não và vùng đỉnh, với bằng chứng hạn chế hơn về sự tham gia của vùng vỏ não đảo, một lần nữa phù hợp với bằng chứng gần đây về sự tham gia của các vùng này trong chứng nghiện. Lưu ý rằng phân tích của chúng tôi cung cấp một thử nghiệm nghiêm ngặt về các mô hình vỏ não-dưới vỏ não của chứng nghiện, vì nó bao gồm các phép đo kết nối chức năng theo cặp giữa 90 vùng khác nhau được phân bố khắp não. Thực tế là các hệ thống vỏ não-dưới vỏ não nổi lên như một bệnh lý nổi bật bằng cách sử dụng phân tích hoàn toàn dựa trên dữ liệu này cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho sự tham gia của các hệ thống này trong chứng nghiện internet. Hơn nữa, các phát hiện của chúng tôi chỉ ra rằng chứng nghiện internet có chung các đặc điểm sinh học thần kinh với các rối loạn nghiện khác và các vùng dưới vỏ não nói riêng có thể đại diện cho các vị trí cốt lõi của bệnh lý mạng lưới não. Một lưu ý quan trọng là quan điểm từ Viện Lạm dụng Thuốc Quốc gia rằng chứng nghiện hành vi có thể là những mô hình nghiện tương đối thuần túy, có tính đến việc những tình trạng này không bị ảnh hưởng bởi tác dụng của các chất [55] . Trong khi việc nghiên cứu nhiều rối loạn nghiện khác luôn bị ảnh hưởng bởi tác dụng độc hại thứ cấp của việc lạm dụng chất gây nghiện, thì chứng nghiện internet được chẩn đoán về mặt hành vi và do đó cung cấp một mô hình có mục tiêu hơn để nghiên cứu chứng nghiện mà không bị ảnh hưởng bởi tác dụng lâu dài của thuốc.

Trong nghiên cứu này, NBS đã được sử dụng với kích thước mạng được đo dựa trên phạm vi của nó; đó là, tổng số kết nối bao gồm mạng. Thước đo kích thước này không phù hợp để phát hiện các hiệu ứng tiêu cự liên quan đến các kết nối đơn lẻ, bị cô lập không cùng nhau tạo thành một mạng. Để kiểm tra các loại khác biệt giữa các nhóm này, phân tích NBS đã được kiểm tra lặp lại về sự khác biệt về khối lượng thành phần thay vì kích thước. Thống kê khối cung cấp độ nhạy cao hơn đối với các hiệu ứng tiêu cự, cường độ cao hơn so với thử nghiệm cho sự khác biệt về kích thước thành phần. Ngoài ra, chúng tôi cũng vượt qua các so sánh cạnh khôn ngoan khi sử dụng FDR, điều này sẽ rất nhạy cảm với các hiệu ứng tiêu cự, cường độ cao. Không có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm rõ ràng với FDR hoặc thống kê đại chúng, cho thấy rằng kết nối bất thường trong nghiện internet bao gồm một mạng lưới phân tán liên quan đến một số vùng vỏ não và vỏ não.

Vì các đặc tính của mạng lưới não bộ được biết là nhạy cảm với việc lựa chọn mẫu phân vùng, chúng tôi đã điều tra một số sơ đồ phân vùng thay thế để đánh giá khả năng tái tạo của bất kỳ phát hiện nào đối với những thay đổi trong định nghĩa nút [45] , [56] , [57] . Điều này cho phép chúng tôi loại trừ khả năng một số phát hiện chỉ đơn thuần là do vị trí nút thuận lợi về mặt thống kê, nhưng không thể tái tạo với các phân vùng nổi tiếng khác.

Ngược lại với sự suy giảm sức mạnh của kết nối chức năng, các thông số topo học không cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm. Ngay cả khi chúng tôi tiến hành các phân tích thăm dò sâu hơn dựa trên việc kiểm soát lỗi loại I ít nghiêm ngặt hơn, kết quả cho thấy sự khác biệt topo học có thể xảy ra chủ yếu liên quan đến thùy chẩm, vốn không bị ảnh hưởng trong phân tích NBS. Do đó, trong khi nghiện internet có liên quan đến sự suy giảm lan rộng và đáng kể về kết nối chức năng trong các mạch vỏ não-dưới vỏ não, sự suy giảm này không liên quan đến sự gián đoạn toàn cầu trong topo mạng chức năng não. Nghiên cứu này chứng minh rằng sự khác biệt lan rộng về kết nối chức năng có thể tồn tại khi không có sự thay đổi trong các thước đo topo học cơ bản. Có vẻ đáng chú ý là sự khác biệt về sức mạnh kết nối lại lan rộng như vậy khi không có bất kỳ sự khác biệt topo học đáng kể nào. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là topo học và sức mạnh kết nối là các thuộc tính riêng biệt của mạng lưới kết nối và sự bất thường ở một thuộc tính không nhất thiết ngụ ý sự bất thường ở thuộc tính kia. Những phát hiện tương tự đã được quan sát thấy ở các rối loạn khác [52] , [58] . Tuy nhiên, chúng tôi lưu ý rằng sự khác biệt giữa các nhóm về một số thuộc tính topo học có xu hướng đạt ý nghĩa thống kê. Phân tích một mẫu lớn hơn có thể cung cấp sức mạnh cần thiết để tuyên bố những hiệu ứng này là có ý nghĩa. Kết quả của chúng tôi cho thấy những thay đổi về cấu trúc không gian có thể tinh tế hơn so với những thay đổi quan sát được đối với các chỉ số kết nối chức năng.

Trong số 59 kết nối được bao gồm trong mạng lưới bị thay đổi, 25 là kết nối giữa hai bán cầu và 34 là kết nối trong cùng một bán cầu, cho thấy sự tham gia của cả kết nối tầm xa và tầm ngắn trên toàn bộ não bộ. Vì nghiện internet là một tình trạng sức khỏe tâm thần mới được công nhận, với khái niệm và tiêu chí chẩn đoán vẫn còn mơ hồ và chưa được xác định, có lẽ sẽ thật ngạc nhiên khi tìm thấy một mạng lưới bị ảnh hưởng rộng rãi như vậy trong não của những đối tượng này. Gần đây, Lin et al. (2012) đã nghiên cứu tính toàn vẹn chất trắng não ở thanh thiếu niên nghiện internet bằng cách sử dụng hình ảnh khuếch tán tensor và phát hiện thấy sự giảm rộng rãi về độ dị hướng phân đoạn (FA) trên toàn bộ não bộ mà không có vùng nào có FA cao hơn trong nhóm nghiện internet [13] . Những kết quả như vậy cho thấy một cơ sở giải phẫu có thể có cho những rối loạn chức năng được quan sát thấy trong mẫu của chúng tôi, một giả thuyết có thể được kiểm tra bằng cách kết hợp fMRI và hình ảnh khuếch tán trọng số ở cùng những người tham gia [59].

Liên quan đến số lượng lớn các kết nối giữa hai bán cầu được tìm thấy trong mạng lưới bị thay đổi, từ lâu người ta đã cho rằng giao tiếp giữa hai bán cầu hiệu quả là quan trọng đối với các chức năng của não [60] – [63] . Tuy nhiên, tương đối ít nghiên cứu hình ảnh thần kinh về chứng nghiện đã đề cập đến sự tích hợp chức năng giữa hai bán cầu. Gần đây, Kelly et al. (2011) đã quan sát thấy sự giảm kết nối chức năng giữa hai bán cầu ở người lớn phụ thuộc cocaine [64] . Họ đã chỉ ra sự tham gia chủ yếu của mạng lưới trán-đỉnh, với sự bảo tồn tương đối các vùng thái dương, kết quả tương tự như phát hiện của chúng tôi. Mặc dù các tác giả đã thảo luận về phát hiện này chủ yếu như phản ánh tác động lâu dài của việc tiếp xúc cocaine mãn tính, nhưng họ cũng đề cập đến khả năng giảm kết nối chức năng giữa hai bán cầu có thể đã xảy ra trước khi tiếp xúc với cocaine như một yếu tố dễ bị tổn thương đối với các rối loạn nghiện. Kết quả của chúng tôi cho thấy những thay đổi giữa hai bán cầu này phản ánh hoặc là sự dễ bị tổn thương đối với các rối loạn nghiện hoặc là mối tương quan thần kinh của hành vi nghiện chung, chứ không phải là thứ phát do sử dụng ma túy kéo dài, vì chứng nghiện trong mẫu của chúng tôi được định nghĩa hoàn toàn theo thuật ngữ hành vi. Những khả năng này có thể được đánh giá bằng cách kiểm tra sự tương đồng về kiểu hình giữa những người thân không bị ảnh hưởng của những cá nhân mắc chứng nghiện ma túy hoặc rối loạn hành vi.

Điều thú vị là, một mô hình tương tự về sự suy giảm kết nối chức năng trạng thái nghỉ giữa vùng trán và vùng đỉnh đã được báo cáo ở cả những cá nhân phụ thuộc cocaine và heroin [ 64] , [65] . Trong một bài đánh giá gần đây, Sutherland et al. (2012) cho rằng sự suy giảm kết nối trong các mạch trán-đỉnh có thể là một thành phần trung tâm trong mạng lưới kiểm soát nhận thức bị suy yếu của những người nghiện ma túy [54] . Phát hiện của chúng tôi về chứng nghiện internet cũng ủng hộ quan điểm cho rằng sự suy giảm kết nối chức năng giữa vùng trán và vùng đỉnh có thể là một đặc điểm chung trên các loại nghiện khác nhau, cho thấy sự hiện diện của một kiểu hình chung không phải là hậu quả thứ cấp của việc sử dụng ma túy. Ngoài ra, một nghiên cứu gần đây về kết nối chức năng toàn bộ não ở bệnh tâm thần phân liệt cho thấy những thay đổi nổi bật ở vùng trán-thái dương hơn là vùng trán-đỉnh hoặc vùng trán-thể vân [52] , phù hợp với các mô hình bệnh lý sinh lý cổ điển của chứng rối loạn này [66] . Tất nhiên, phát hiện đáng chú ý nhất của nghiên cứu hiện tại là chứng nghiện internet có liên quan đến bệnh lý của các mạch vân não nói riêng, một hệ thống thường liên quan đến các rối loạn nghiện khác, cho thấy một kiểu hình sinh học thần kinh chung . Việc xác định các mạch vân não bị thay đổi trùng lặp với các mạch của các rối loạn nghiện đã được thiết lập có thể hữu ích để kiểm tra xem mô hình nghiện có phải là một khuôn khổ lý thuyết thích hợp để hiểu về rối loạn này hay không [67] , [68] . Tuy nhiên, liệu sự suy giảm tương đối mạnh hơn của kết nối chức năng trán-đỉnh và trán-vân não có thể đặc trưng cho các rối loạn nghiện hay không vẫn còn là một câu hỏi. Cần có các nghiên cứu trong tương lai so sánh trực tiếp các rối loạn khác nhau để thiết lập tính đặc hiệu.

Một trong những phát hiện thú vị nhất trong nghiên cứu hiện tại là sự tham gia mạnh mẽ của nhân bèo. Cấu trúc não này được biết đến là có khả năng điều chỉnh một số chất dẫn truyền thần kinh bao gồm dopamine, và chức năng dopaminergic ở thể vân bị suy giảm đã được chứng minh là một trong những cơ chế sinh học chính của chứng rối loạn nghiện [8] . Dopamine là chất điều hòa chính của chức năng nhân bèo và có thể đóng vai trò quan trọng trong các rối loạn kết nối chức năng được quan sát thấy trong nghiên cứu này. Điều này phù hợp với bằng chứng gần đây cho thấy sự sẵn có của chất vận chuyển dopamine ở thể vân và thụ thể D2 bị thay đổi ở những người nghiện internet [6] , [7] và việc điều chỉnh di truyền và dược lý mức độ dopamine trong não có thể tác động sâu sắc đến các mô hình kết nối chức năng [69] – [71] . Xem xét các báo cáo trước đây và cơ chế sinh học thần kinh được đề xuất về chứng nghiện liên quan đến chức năng dopaminergic ở thể vân bị suy giảm [8] , việc hiểu được tác động của dopamine lên mạng lưới được xác định là cho thấy sự thay đổi kết nối chức năng trong nghiên cứu hiện tại sẽ là một hướng đi quan trọng trong việc hiểu các mối tương quan sinh học thần kinh của chứng nghiện internet.

Phát hiện của chúng tôi rằng nhân bèo là vùng dưới vỏ não tham gia nhiều nhất trong mạng lưới chức năng bị suy giảm, không ảnh hưởng đến nhân đuôi, cũng rất thú vị. Cả hai cấu trúc đều là một phần của thể vân, mà thể vân lại là một phần của các cấu trúc dưới vỏ não. Nhân bèo thường được coi là một vùng não liên quan đến hoạt động vận động, và ít khi được cho là có liên quan đến nghiện chất hơn nhân đuôi . Trong số các hoạt động vận động, một chuỗi chuyển động ngón tay lặp đi lặp lại được học tốt đã được chứng minh là có liên quan đến sự kích hoạt ở nhân bèo [72] – [76] . Những người bị nghiện internet có thể trải qua tần suất cao hơn nhiều của một số hành vi nhất định trong một thời gian dài, bao gồm thao tác lặp đi lặp lại chuột và bàn phím, và những trải nghiệm này có thể ảnh hưởng đến não của họ. Do đó, kết nối bất thường bắt nguồn từ nhân bèo có thể cho thấy một đặc điểm cụ thể của chứng nghiện internet. Tuy nhiên, vì chúng tôi không đo lường mức độ thao tác ngón tay ở những người tham gia, nên ý nghĩa của việc giảm chứ không phải tăng kết nối chức năng liên quan đến nhân bèo liên quan đến thao tác chuột/bàn phím vẫn còn bỏ ngỏ cho nghiên cứu trong tương lai. Ngoài ra, sự tham gia của nhân bèo trong các phát hiện của chúng tôi có thể phản ánh vai trò của nó trong các quá trình nhận thức được chia sẻ với nhân đuôi và bị suy giảm trong chứng nghiện, chẳng hạn như xử lý phần thưởng [77] , [78].

Một điểm đáng thảo luận khác là sự vắng mặt của bất kỳ sự gia tăng kết nối chức năng nào trong nhóm nghiện internet. Mặc dù chúng tôi chủ yếu mong đợi tìm thấy sự giảm kết nối chức năng trong nhóm nghiện, trên thực tế, chúng tôi cũng không loại trừ khả năng quan sát thấy sự gia tăng kết nối chức năng, đặc biệt là với giả thuyết rằng thanh thiếu niên nghiện internet có thể thể hiện hiệu ứng luyện tập do các hoạt động trực tuyến quá mức [79] – [82] . Một lời giải thích khả dĩ cho kết quả tiêu cực có thể là do kích thước mẫu nhỏ của chúng tôi thiếu khả năng phát hiện sự gia tăng kết nối chức năng liên quan đến luyện tập này. Tuy nhiên, vẫn chưa được xác định đầy đủ liệu hiệu suất nhận thức trong một số nhiệm vụ nhất định hoặc mức độ nghiêm trọng của một số bệnh lý tâm thần nhất định có biểu hiện là giảm hoặc tăng kết nối chức năng hay không [83] , [84] . Một điều cần xem xét nữa là tác động của việc sử dụng internet quá mức trong thời gian dài có thể ảnh hưởng khác nhau đến não bộ tùy theo từng nhóm dân số. Ví dụ, một nhóm dân số được gọi là người chơi game trực tuyến chuyên nghiệp tham gia vào các hoạt động internet cường độ cao, dành thời gian luyện tập các trò chơi trực tuyến tương tự và có thể chơi tốt hơn trong những trò chơi đó so với những người nghiện internet, nhưng dường như không bị nghiện như được chứng minh bằng điểm YIAS thấp hơn đáng kể [85] . Do đó, có thể đưa ra giả thuyết rằng hiệu ứng luyện tập trong các hoạt động trên internet có thể biểu hiện khác nhau tùy thuộc vào từng cá nhân.

Nghiên cứu hiện tại có một số hạn chế quan trọng. Thứ nhất, kích thước mẫu khá nhỏ, điều này có thể hạn chế khả năng phát hiện các mối tương quan đáng kể giữa kết nối chức năng và điểm số YIAS. Do đó, phát hiện hiện tại cần được lặp lại trên một mẫu lớn hơn gồm những người tham gia bị nghiện internet và nhóm đối chứng. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là kích thước mẫu của chúng tôi nhìn chung tương đương với các nghiên cứu hình ảnh thần kinh chức năng trước đây về nghiện internet. Mẫu của chúng tôi là độc đáo, vì hầu hết các nghiên cứu trước đây đều dựa trên người trưởng thành [2] – [7] . Thứ hai, tiêu chí chẩn đoán nghiện internet vẫn chưa được thiết lập chắc chắn, mặc dù các phát hiện của chúng tôi chỉ ra cơ sở sinh học thần kinh tiềm tàng cho chứng rối loạn giả định này. Thứ ba, mặc dù chúng tôi đã loại trừ các rối loạn tâm thần đồng mắc bằng cách sử dụng K-SADS-PL, nhưng các triệu chứng ở mức dưới ngưỡng của các tình trạng tâm thần đồng mắc vẫn có thể hiện diện. Thứ tư, việc thu thập nhiều thông tin lâm sàng hơn như thói quen ngủ có thể đã làm phong phú thêm dữ liệu của chúng tôi và cải thiện đóng góp của chúng tôi cho tài liệu [86] , [87] . Cuối cùng, thiết kế nghiên cứu cắt ngang hạn chế việc giải thích mối quan hệ nhân quả giữa giảm kết nối chức năng và sự phát triển của chứng nghiện internet. Cần lưu ý rằng chuyển động đầu đã nổi lên như một yếu tố gây nhiễu quan trọng trong hình ảnh thần kinh chức năng [38] , [88] . Chuyển động đầu đã được đánh giá toàn diện trong nghiên cứu này bằng cách sử dụng một loạt các biện pháp xoay và dịch chuyển được đề xuất gần đây [38] . Không tìm thấy sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm đối với bất kỳ biện pháp chuyển động đầu nào được xem xét.

Tóm lại, kết quả nghiên cứu này cho thấy thanh thiếu niên nghiện internet có sự thay đổi về kết nối chức năng não bộ mà không có sự rối loạn nghiêm trọng về cấu trúc mạng lưới. Mạng lưới bị thay đổi cho thấy sự tham gia rộng rãi của các kết nối liên bán cầu tầm xa cũng như các liên kết nội bán cầu tầm ngắn trên toàn bộ não bộ. Các vùng não dưới vỏ có thể đóng vai trò quan trọng trong mạng lưới bị thay đổi này, đặc biệt là nhân bèo, nơi cho thấy sự suy giảm kết nối với cả ba thùy não chính liên quan.

Thông tin hỗ trợ

Hình_S1.tif

• 1 / 4

phần quả sung

tải về

Mạng lưới kết nối chức năng não bộ bị suy giảm ở thanh thiếu niên nghiện internet (sử dụng các bản đồ khác nhau). Các chấm đỏ biểu thị tâm định vị không gian của các vùng não (các nút) được xác định bởi bản đồ cấu trúc của Viện Thần kinh Montreal (MNI) (A) và bản đồ phân vùng ngẫu nhiên (B), và các đường màu xanh biểu thị các liên kết vượt ngưỡng (t = 2.1 và 3.0, tương ứng) tạo thành mạng lưới bị ảnh hưởng được xác định bằng thống kê dựa trên mạng lưới (NBS) ( p <0.05, đã hiệu chỉnh theo từng thành phần).

Hình S1.

Mạng lưới kết nối chức năng não bộ bị suy giảm ở thanh thiếu niên nghiện internet (sử dụng các bản đồ khác nhau). Các chấm đỏ biểu thị tâm định vị không gian của các vùng não (các nút) được xác định bởi bản đồ cấu trúc của Viện Thần kinh Montreal (MNI) (A) và bản đồ phân vùng ngẫu nhiên (B), và các đường màu xanh biểu thị các liên kết vượt ngưỡng (t = 2.1 và 3.0, tương ứng) tạo thành mạng lưới bị ảnh hưởng được xác định bằng thống kê dựa trên mạng lưới (NBS) ( p <0.05, đã hiệu chỉnh theo từng thành phần).

(TIF)

Hình S2.

Tỷ lệ các kết nối bị ảnh hưởng trong chứng nghiện internet liên kết các cặp vùng não rộng khác nhau (chi tiết hơn đối với các vùng dưới vỏ não). Số lượng liên kết liên quan đến mỗi cặp vùng được chuẩn hóa bằng tổng số liên kết giữa các cặp vùng.

(TIF)

Bảng S1.

Hệ số phân cụm cục bộ. Bảng này hiển thị kết quả ở mức xu hướng với hiệu chỉnh dương tính giả ít nghiêm ngặt hơn p <(1/90) = 0.011; không có kết quả nào vượt qua hiệu chỉnh tỷ lệ phát hiện sai tiêu chuẩn cho nhiều phép so sánh.

(DOC)

Bảng S2.

Độ dài đường dẫn cục bộ. Bảng này hiển thị kết quả ở mức xu hướng với hiệu chỉnh dương tính giả ít nghiêm ngặt hơn p <(1/90) = 0.011; không có kết quả nào vượt qua hiệu chỉnh tỷ lệ phát hiện sai tiêu chuẩn cho nhiều phép so sánh.

(DOC)