Mạng lưới chức năng não bị gián đoạn trong Rối loạn nghiện Internet: Một nghiên cứu hình ảnh cộng hưởng từ chức năng trạng thái nghỉ (2014)

Tóm tắt

Rối loạn nghiện Internet (IAD) ngày càng được công nhận là một rối loạn sức khỏe tâm thần, đặc biệt là ở thanh thiếu niên. Tuy nhiên, cơ chế bệnh sinh liên quan đến IAD vẫn chưa rõ ràng. Trong nghiên cứu này, chúng tôi nhằm mục đích khám phá các đặc điểm chức năng não bộ của thanh thiếu niên mắc IAD khi nghỉ ngơi bằng cách sử dụng dữ liệu chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI). Chúng tôi đã áp dụng phương pháp lý thuyết đồ thị để điều tra các rối loạn có thể xảy ra trong kết nối chức năng về các thuộc tính mạng bao gồm tính chất mạng thế giới nhỏ, hiệu quả và tính trung tâm nút trên 17 thanh thiếu niên mắc IAD và 16 người khỏe mạnh được lựa chọn phù hợp về nhân khẩu học. Các thử nghiệm tham số được hiệu chỉnh tỷ lệ phát hiện sai (FDR) đã được thực hiện để đánh giá ý nghĩa thống kê của sự khác biệt về cấu trúc mạng ở cấp độ nhóm. Ngoài ra, phân tích tương quan đã được thực hiện để đánh giá mối quan hệ giữa kết nối chức năng và các chỉ số lâm sàng trong nhóm IAD. Kết quả của chúng tôi cho thấy có sự gián đoạn đáng kể trong kết nối chức năng của bệnh nhân IAD, đặc biệt là giữa các vùng nằm ở thùy trán, thùy chẩm và thùy đỉnh. Các kết nối bị ảnh hưởng là các kết nối tầm xa và liên bán cầu. Mặc dù quan sát thấy những thay đổi đáng kể ở các chỉ số nút vùng, nhưng không có sự khác biệt về cấu trúc mạng toàn cầu giữa nhóm IAD và nhóm khỏe mạnh. Ngoài ra, phân tích tương quan cho thấy các bất thường vùng quan sát được có tương quan với mức độ nghiêm trọng của IAD và các đánh giá lâm sàng về hành vi. Kết quả nghiên cứu của chúng tôi, tương đối nhất quán giữa các bản đồ giải phẫu và chức năng, cho thấy IAD gây ra sự gián đoạn kết nối chức năng và, điều quan trọng là, những gián đoạn như vậy có thể liên quan đến suy giảm hành vi.

Trích dẫn: Wee CY, Zhao Z, Yap PT, Wu G, Shi F, et al. (2014) Mạng lưới chức năng não bị gián đoạn trong rối loạn nghiện Internet: Một nghiên cứu hình ảnh cộng hưởng từ chức năng trạng thái nghỉ. PLoS ONE 9(9): e107306. doi:10.1371/journal.pone.0107306

Biên tập viên: Satoru Hayasaka, Trường Y khoa Wake Forest, Hoa Kỳ

Ngày nhận bài: 20 tháng 1 năm 2014; Ngày chấp nhận đăng bài: 11 tháng 8 năm 2014; Ngày đăng bài: 16 tháng 9 năm 2014

Bản quyền: © 2014 Wee và cộng sự. Đây là bài báo được truy cập mở, phân phối theo các điều khoản của Giấy phép Ghi công của Creative Commons , cho phép sử dụng, phân phối và sao chép không hạn chế trên mọi phương tiện, miễn là tác giả và nguồn gốc ban đầu được ghi nhận.

Nguồn tài trợ: Công trình này được hỗ trợ một phần bởi các khoản tài trợ EB006733, EB008374, EB009634, AG041721 và CA140413 của Viện Y tế Quốc gia (NIH), cũng như Quỹ Khoa học Tự nhiên Quốc gia Trung Quốc (81171325) và Chương trình Nghiên cứu và Phát triển Công nghệ Trọng điểm Quốc gia 2007BAI17B03. Các nhà tài trợ không có vai trò trong thiết kế nghiên cứu, thu thập và phân tích dữ liệu, quyết định xuất bản hoặc chuẩn bị bản thảo.

Xung đột lợi ích: Các tác giả tuyên bố không có xung đột lợi ích nào.

Giới thiệu

Người ta đã báo cáo rằng việc lạm dụng internet có thể dẫn đến những đặc điểm hành vi xã hội bị thay đổi tương tự như những đặc điểm được tìm thấy trong chứng nghiện chất và nghiện cờ bạc bệnh lý [1] , [2] . Với số lượng người dùng internet tăng vọt trong những thập kỷ qua, vấn đề này ngày càng được coi là một vấn đề sức khỏe cộng đồng nghiêm trọng [3] . Nghiện internet, và nghiện máy tính nói chung, dường như là một hiện tượng phổ biến rộng rãi, ảnh hưởng đến hàng triệu cá nhân ở Hoa Kỳ và nước ngoài, với tỷ lệ mắc cao nhất xảy ra ở thanh thiếu niên và sinh viên đại học ở các khu vực đang phát triển của châu Á [3] – [7] . Tác động của việc tiếp xúc quá mức với internet trong giai đoạn thanh niên có ý nghĩa lâm sàng và xã hội đặc biệt quan trọng, vì tuổi vị thành niên là giai đoạn có những thay đổi đáng kể về sinh học thần kinh liên quan đến việc ra quyết định [8] và do đó thể hiện khả năng dễ bị rối loạn cảm xúc và nghiện ngập cao hơn [9] – [11] . Kể từ công trình tiên phong của Young [2] , chứng nghiện internet đã thu hút sự chú ý đáng kể từ các nhà xã hội học, tâm lý học, bác sĩ tâm thần và nhà giáo dục.

Các đặc điểm lâm sàng của các vấn đề hành vi liên quan đến việc sử dụng internet đã được mô tả theo nhiều tiêu chí chẩn đoán khác nhau, bao gồm rối loạn nghiện internet (IAD) [12] , sử dụng internet bệnh lý [13] và sử dụng internet có vấn đề [14] . IAD được phân loại là rối loạn kiểm soát xung động, vì nó liên quan đến việc sử dụng internet không thích nghi mà không có bất kỳ chất gây nghiện nào, tương tự như cờ bạc bệnh lý. IAD biểu hiện các đặc điểm tương tự như các chứng nghiện khác, bao gồm sự phát triển các khó khăn về học tập, tài chính và nghề nghiệp do hành vi nghiện ngập và các vấn đề trong việc phát triển và duy trì các mối quan hệ cá nhân và gia đình. Những người mắc IAD sẽ dành nhiều thời gian hơn ở một mình, điều này ảnh hưởng đến chức năng xã hội bình thường của họ. Trong trường hợp xấu nhất, bệnh nhân có thể gặp phải sự khó chịu về thể chất hoặc các vấn đề y tế như hội chứng ống cổ tay, khô mắt, đau lưng, đau đầu dữ dội, rối loạn ăn uống và rối loạn giấc ngủ [15] , [16] . Hơn nữa, bệnh nhân thường kháng điều trị IAD và có tỷ lệ tái phát cao [17] , và nhiều người trong số họ cũng mắc các chứng nghiện khác, chẳng hạn như nghiện ma túy, rượu, cờ bạc hoặc tình dục [18].

Mặc dù IAD chưa được coi là nghiện hoặc rối loạn tâm thần trong DSM-5 [19], có nhiều nghiên cứu, chủ yếu dựa trên bảng câu hỏi tâm lý tự báo cáo, cho thấy những hậu quả tiêu cực trong cuộc sống hàng ngày về các thành phần hành vi, yếu tố tâm lý xã hội, quản lý triệu chứng, bệnh lý tâm thần, chẩn đoán lâm sàng và kết quả điều trị [6], [20]–[23]. Bên cạnh những phân tích dựa trên hành vi này, các kỹ thuật tạo hình thần kinh đã được áp dụng gần đây để khám phá ảnh hưởng của việc lạm dụng internet nặng đối với các đặc điểm cấu trúc và chức năng của não người [7], [24]–[29]. Nghỉ ngơi hình ảnh cộng hưởng từ chức năng trạng thái (R-fMRI), một hiệu quả trong cơ thể công cụ điều tra các hoạt động thần kinh của não, trước đây đã được sử dụng để xác định sự gián đoạn có thể của các đặc điểm chức năng não trong IAD [24], [26], [27], [30]. Trong [27], phân tích tính đồng nhất khu vực (ReHo), đo lường sự thống nhất của biến động tần số thấp khu vực (LFF) trong các mạng não, cho thấy sự đồng bộ hóa nâng cao giữa các vùng não liên quan đến con đường khen thưởng ở bệnh nhân IAD. Một nghiên cứu tương tự ở những người mắc nghiện chơi game trực tuyến (OGA) đã đề xuất sử dụng LFF biên độ tăng ở vỏ não trung gian bên trái, có mối liên hệ giải phẫu với một số vùng liên quan đến việc ra quyết định theo mục tiêu, như một dấu ấn sinh học cho căn bệnh này. [30]. Hồng et al. đã sử dụng thống kê dựa trên mạng (NBS) để phân tích sự khác biệt của nhóm về kết nối chức năng liên khu vực giữa IAD và các nhóm kiểm soát và việc giảm kết nối chức năng đã được quan sát trong nhóm IAD, đáng chú ý là không có sự gián đoạn toàn cầu của cấu trúc liên kết mạng chung [26]. Trong một nghiên cứu dựa trên kết nối chức năng khác, những thay đổi trong kết nối mạng mặc định đã được khám phá bằng cách sử dụng vỏ não sau (PCC) làm vùng giống [24]. Kết quả cho thấy sự kết nối chức năng tăng lên giữa thùy sau tiểu não hai bên và thùy thái dương giữa, cũng như giảm kết nối giữa thùy dưới hai bên và thùy thái dương bên phải.

Trong nghiên cứu hiện tại, chúng tôi áp dụng phương pháp lý thuyết đồ thị để phân tích IAD dựa trên dữ liệu R-fMRI. Đầu tiên, chúng tôi đánh giá ý nghĩa của sự gián đoạn kết nối chức năng bằng cách sử dụng các bài kiểm tra tham số với hiệu chỉnh so sánh bội. Điều này cho phép chúng tôi khám phá đầy đủ mô hình kết nối chức năng của não và các mô hình kết nối giữa các mạng quy mô lớn [31] . Thứ hai, chúng tôi điều tra các gián đoạn kết nối có thể liên quan đến IAD về các thuộc tính mạng toàn cầu , bao gồm các thuộc tính thế giới nhỏ (tức là hệ số phân cụm và độ dài đường dẫn đặc trưng) và hiệu quả mạng (tức là hiệu quả toàn cầu và cục bộ) trên chế độ thế giới nhỏ. Thứ ba, với cùng phạm vi thưa thớt mạng, chúng tôi đánh giá tầm quan trọng chức năng của một mạng bằng cách xem xét mối quan hệ của một vùng với toàn bộ kết nối chức năng [32] dựa trên các biện pháp trung tâm của mỗi ROI. Chúng tôi được thúc đẩy bởi việc sử dụng tính trung tâm của mạng để định vị tốt hơn các vùng bị gián đoạn ở cấp độ cục bộ hơn. Cuối cùng, chúng tôi khám phá mối quan hệ giữa các số liệu mạng và cả điểm số hành vi và lâm sàng của người tham gia. Nghiên cứu mối liên hệ giữa các đặc tính mạng lưới và kết quả lâm sàng giúp nâng cao hiểu biết của chúng ta về bệnh lý nghiện và cung cấp những hiểu biết quan trọng cho việc phát triển các kỹ thuật chẩn đoán IAD đáng tin cậy hơn.

Vật liệu và phương pháp

Những người tham gia

Ba mươi ba người tham gia thuận tay phải, bao gồm thanh thiếu niên 17 với IAD (nam 15 và phụ nữ 2) và các đối tượng kiểm soát sức khỏe phù hợp với giới tính (HC) và giới tính phù hợp với giáo dục (HC) và nam giới 16), đã tham gia vào nghiên cứu này . Các bệnh nhân được tuyển dụng từ Khoa Tâm thần Trẻ em và Thiếu niên, Trung tâm Sức khỏe Tâm thần Thượng Hải, Trường Y thuộc Đại học Jiao Tong Thượng Hải. Các đối tượng kiểm soát đã được tuyển dụng từ cộng đồng địa phương bằng cách sử dụng quảng cáo. Nghiên cứu đã được phê duyệt bởi Ủy ban đạo đức nghiên cứu y tế và Ủy ban đánh giá thể chế của Trung tâm sức khỏe tâm thần Thượng Hải theo Tuyên bố Helsinki, và đã có sự đồng ý bằng văn bản từ phụ huynh / người giám hộ của mỗi người tham gia.

Thời gian của IAD được ước tính thông qua chẩn đoán hồi cứu. Tất cả các đối tượng được yêu cầu nhớ lại phong cách sống của họ khi họ mới đầu nghiện internet. Để xác nhận tình trạng nghiện internet của họ, các bệnh nhân đã được kiểm tra lại theo Bảng câu hỏi chẩn đoán của Young's (YDQ) đã được sửa đổi cho các tiêu chí nghiện internet của Beard and Wolf [33]và độ tin cậy của IAD tự báo cáo đã được xác nhận thông qua phỏng vấn với cha mẹ của họ. Các bệnh nhân IAD đã dành ít nhất giờ mỗi ngày trên internet hoặc chơi game trực tuyến, và ngày một tuần. Chúng tôi đã xác minh thông tin này từ những người bạn cùng phòng và bạn học của bệnh nhân rằng họ thường xuyên truy cập mạng vào đêm khuya, phá hoại cuộc sống của người khác bất chấp hậu quả. Lưu ý rằng tất cả các bệnh nhân đã nghiện internet ít nhất hoặc hơn 2 năm. Chi tiết về YDQ được sửa đổi đối với tiêu chí nghiện internet được cung cấp trong Tệp S1.

Theo nghiên cứu trước đây của IAD [34], chỉ những HC đã sử dụng ít hơn 2 giờ (giờ dành = ) mỗi ngày trên internet đã được đưa vào nghiên cứu hiện tại. Nhóm HC đã chi ngày mỗi tuần trên internet. Các HC cũng được kiểm tra với các tiêu chí YDQ đã được sửa đổi để đảm bảo chúng không bị IAD. Tất cả những người tham gia được tuyển chọn đều là người nói tiếng Trung bản ngữ và chưa bao giờ sử dụng chất cấm. Lưu ý rằng YDQ sửa đổi đã được dịch sang tiếng Trung để thuận tiện cho những người tham gia. Để chứng minh thêm cho kết quả chẩn đoán, một biện pháp chẩn đoán IAD khác, Thang điểm nghiện Internet của Young (YIAS) [35], được tiến hành cho mỗi người tham gia. YIAS là một bảng câu hỏi về vật phẩm 20 được phát triển bởi Tiến sĩ Kimberly Young để đánh giá mức độ nghiện internet. Nó phân loại người dùng internet thành ba mức độ nghiêm trọng dựa trên sơ đồ điểm số 100: người dùng trực tuyến nhẹ ( điểm), người dùng trực tuyến vừa phải ( điểm) và người dùng trực tuyến nghiêm trọng ( điểm).

Ngoài việc chẩn đoán IAD thông qua YDQ và YIAS đã được sửa đổi, tình trạng hành vi của bệnh nhân IAD cũng được đánh giá bằng một số bảng câu hỏi liên quan đến hành vi: Thang đo tính bốc đồng Barratt-11 (BIS-11) [36] , Thang đo khuynh hướng quản lý thời gian (TMDS) [37] , Bảng câu hỏi về điểm mạnh và khó khăn (SDQ) [38] và Thiết bị đánh giá gia đình McMaster (FAD) [39] . Cả phiên bản dành cho trẻ em và phụ huynh của SDQ đều được sử dụng trong nghiên cứu. Chi tiết về các bảng câu hỏi này được cung cấp trong Tệp S1.

Trước khi được phỏng vấn về tiền sử bệnh lý, tất cả những người tham gia đều trải qua một cuộc khám sức khỏe đơn giản (kiểm tra huyết áp và nhịp tim) để loại trừ các rối loạn thể chất liên quan đến hệ vận động, tiêu hóa, thần kinh, hô hấp, tuần hoàn, nội tiết, tiết niệu và sinh sản. Các tiêu chí loại trừ bao gồm: 1) tiền sử mắc các rối loạn tâm thần và không phải tâm thần đồng thời, chẳng hạn như rối loạn lo âu, trầm cảm, ám ảnh cưỡng chế, tâm thần phân liệt, tự kỷ hoặc rối loạn lưỡng cực; 2) tiền sử lạm dụng hoặc phụ thuộc chất gây nghiện; 3) tiền sử mắc các rối loạn thể chất liên quan đến hệ vận động, tiêu hóa, thần kinh, hô hấp, tuần hoàn, nội tiết, tiết niệu và sinh sản; và 4) phụ nữ đang mang thai hoặc có kinh nguyệt vào ngày chụp chiếu. Quy trình loại trừ này rất quan trọng để đảm bảo những người tham gia nghiên cứu không bị ảnh hưởng bởi các rối loạn thể chất, thần kinh hoặc tâm thần khác, do đó làm giảm thiểu khả năng sai lệch trong các kết quả thu được. Thông tin nhân khẩu học chi tiết và điểm số lâm sàng được cung cấp trong Bảng 1.

Tải về:  

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 70KB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 305KB )

Bảng 1. Thông tin nhân khẩu học của những người tham gia nghiên cứu này.

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0107306.t001

Thu thập dữ liệu và tiền xử lý

Việc thu thập dữ liệu được thực hiện bằng máy quét 3.0 Tesla (Philips Achieva). Hình ảnh chức năng trạng thái nghỉ của mỗi người tham gia được thu thập với thời gian vọng âm (TE) = 30 ms và thời gian lặp lại (TR) = 2000 ms. Ma trận thu thập là 64×64 với trường nhìn hình chữ nhật 230×230 mm² ^và độ phân giải voxel là 3.59×3.59×4 mm³ ^. Quá trình quét bao gồm 220 thể tích cho mỗi người tham gia. Trong quá trình thu thập dữ liệu, người tham gia được yêu cầu nằm yên lặng trong máy quét với mắt nhắm. Mặc dù không có kỹ thuật hoặc thiết bị bổ sung nào được sử dụng để đo xem các đối tượng có thực sự nhắm mắt hay không, nhưng các đối tượng đã xác nhận rằng họ nhận thức được và giữ mắt nhắm trong suốt quá trình quét.

Quá trình tiền xử lý dữ liệu được thực hiện bằng cách sử dụng một đường ống tiêu chuẩn trong hai hộp công cụ xử lý R-fMRI, DPARSF [40] và nghỉ ngơi [41]. Trước bất kỳ quá trình tiền xử lý nào, khối lượng 10 R-fMRI đầu tiên của mỗi đối tượng đã bị loại bỏ để đạt được trạng thái cân bằng từ hóa. Các khối R-fMRI đã được chuẩn hóa thành không gian MNI với độ phân giải 3 × 3 × 3 mm³. Hồi quy các tín hiệu phiền toái bao gồm tâm thất, chất trắng và tín hiệu toàn cầu đã được thực hiện. Không ai trong số những người tham gia bị loại trừ dựa trên tiêu chí về độ dịch chuyển lớn hơn 3 mm hoặc góc quay lớn hơn độ 3 theo bất kỳ hướng nào. Để giảm thiểu hơn nữa ảnh hưởng của chuyển động đầu, chúng tôi đã sử dụng hiệu chỉnh tham số Friston 24 cũng như chuyển vị khung hình trung bình đặc trưng cho voxel (FD) [42] với ngưỡng FD của 0.5. Trước khi ước tính kết nối chức năng, chuỗi thời gian R-fMRI trung bình của mỗi ROI đã được lọc băng thông ( Hz).

Xây dựng mạng và phân tích kết nối cá nhân

Phân tích lý thuyết đồ thị đã được thông qua trong nghiên cứu này để điều tra các thay đổi chức năng của kết nối não do IAD gây ra giữa một nhóm thanh thiếu niên Trung Quốc. Các mạng não chức năng được xây dựng ở cấp độ vĩ mô nơi các nút đại diện cho các vùng não được xác định trước và các cạnh thể hiện kết nối chức năng trạng thái nghỉ liên vùng (RSFC). Để xác định các nút mạng, chúng tôi đã đưa bộ não vào khu vực quan tâm (ROI) bằng cách làm cong các hình ảnh fMRI thành tập bản đồ ghi nhãn giải phẫu tự động (AAL) [43]. Các khu vực dựa trên tập bản đồ AAL được liệt kê trong Bảng S1 trong Tệp S1. Chuỗi thời gian đại diện của mỗi ROI sau đó được lấy bằng cách lấy trung bình chuỗi thời gian hồi quy trên tất cả các voxels trong mỗi ROI riêng lẻ. Để đo RSFC liên vùng, chúng tôi đã tính toán tương quan cặp Pearson cho tất cả các khả năng có thể (() = 4005) Các cặp ROI và xây dựng ma trận kết nối đối xứng để biểu diễn các kết nối này. Chúng tôi đã phân tích sự khác biệt ở cấp độ nhóm giữa mỗi cặp ROI về cường độ kết nối. Sự khác biệt đáng kể cho mỗi kết nối chức năng được đánh giá bằng cách sử dụng khối lượng đơn (hai đuôi) -tests với ngưỡng và điều chỉnh tỷ lệ phát hiện sai (FDR).

Phân tích số liệu và đặc điểm mạng

Ma trận kết nối chức năng dựa trên tương quan Pearson được kết nối dày đặc, với nhiều yếu tố giả, độ bền thấp. Để mô hình hóa tốt hơn mạng lưới não bộ của con người, thể hiện các đặc tính của thế giới nhỏ, ma trận kết nối chức năng của mỗi cá nhân đã được xử lý thêm để có phạm vi thưa thớt nằm trong chế độ thế giới nhỏ () [44]–[48]. Chế độ này đảm bảo các đặc điểm thế giới nhỏ tương đối phù hợp cho các mạng não của ROUM 90 [44]. Cụ thể, ma trận tương quan Pearson của mọi đối tượng đã được chuyển đổi thành ma trận kề kề nhị phân, , theo độ thưa được xác định trước, nơi tất cả ban đầu được đặt thành một, và sau đó các phần tử tương ứng với các giá trị tương quan thấp nhất được lặp lại thành 0 cho đến khi đạt được mức độ thưa thớt nhất định. Dựa trên các mạng này, chúng tôi đã sử dụng cả số liệu mạng toàn cầu và khu vực để phân tích kiến ​​trúc tổng thể và tính trung tâm của khu vực của các mạng não để so sánh ở cấp độ nhóm. Các số liệu toàn cầu được sử dụng bao gồm các tham số thế giới nhỏ, cụ thể là hệ số phân cụm () và chiều dài đường dẫn đặc trưng () [49], [50], cũng như hiệu quả mạng toàn cầu () và hiệu quả mạng cục bộ (). Ngoài ra, chúng tôi đã tính toán các phiên bản chuẩn hóa của các biện pháp này bằng cách sử dụng các mạng ngẫu nhiên (và ) để đảm bảo tài sản thế giới nhỏ của các mạng não được xây dựng. Chúng tôi xác định một mạng là thế giới nhỏ nếu nó đáp ứng ba tiêu chí sau: , và tỷ lệ thế giới nhỏ, . Ba số liệu trung tâm nút - độ (), hiệu quả () và giữa) - của từng vùng não được tính toán để điều tra các đặc điểm cục bộ của mạng chức năng [44], [46].

Để thống kê điều tra sự khác biệt giữa các nhóm, chúng tôi đã thực hiện hai mẫu, hai mẫu -tests với ngưỡng (FDR đã sửa) trên mỗi số liệu mạng (toàn cầu và khu vực) dựa trên khu vực dưới đường cong (AUC) của từng số liệu mạng được xây dựng từ chế độ thế giới nhỏ [48]. AUC cung cấp một bản tóm tắt các đặc điểm cấu trúc liên kết của mạng lưới não trên toàn bộ chế độ thế giới nhỏ, thay vì chỉ xem xét cấu trúc liên kết ở một ngưỡng thưa thớt duy nhất [44], [51]. Cụ thể, đối với mỗi số liệu mạng, trước tiên, chúng tôi đã tính giá trị AUC của từng đối tượng riêng lẻ trên các mạng với mức độ thưa thớt khác nhau và sau đó thực hiện hai mẫu -test để định lượng thống kê bất kỳ sự khác biệt cấp độ nhóm giữa IAD và các nhóm lành mạnh. Đáng chú ý là trước khi kiểm tra thống kê, chúng tôi đã áp dụng nhiều hồi quy tuyến tính để loại bỏ các ảnh hưởng của tuổi tác, giới tính và giáo dục, cũng như các tương tác của chúng [31], [52]–[54].

Độ tin cậy và độ lặp lại khi sử dụng Atlas chức năng

Trong nghiên cứu hiện tại, mạng kết nối chức năng được xây dựng ở cấp độ khu vực bằng cách phân chia toàn bộ não thành 90 ROI dựa trên bản đồ AAL. Tuy nhiên, cũng đã có báo cáo rằng mạng lưới não bộ được tạo ra từ các sơ đồ phân vùng khác nhau hoặc sử dụng các thang đo không gian khác nhau có thể thể hiện các kiến ​​trúc tôpô khác nhau [55] – [57] . Để đánh giá độ tin cậy và khả năng lặp lại của kết quả, chúng tôi đã lặp lại các thí nghiệm bằng cách sử dụng bản đồ chức năng của Dosenbach [58] , phân chia não người thành 160 ROI, bao gồm cả tiểu não. Trong bản đồ này, mỗi ROI được định nghĩa là một hình vuông đường kính 10 mm bao quanh một điểm hạt giống được chọn, và khoảng cách giữa tất cả các tâm ROI ít nhất là 10 mm mà không có sự chồng chéo về không gian, có nghĩa là một số vùng não không được bao phủ bởi tập hợp các ROI.

Mối quan hệ giữa số liệu mạng và điểm hành vi

Đối với các khu vực đó (dựa trên tập bản đồ AAL) cho thấy sự khác biệt đáng kể ở cấp độ nhóm trong tính tập trung của khu vực, chúng tôi đã sử dụng mối tương quan Pearson cặp (, FDR đã sửa) để phân tích mối quan hệ giữa các thuộc tính mạng của từng khu vực và điểm số hành vi của một cá nhân. Cụ thể, trong phân tích tương quan, các số liệu mạng được coi là các biến phụ thuộc, trong khi điểm hành vi, tức là BIS-11, TMDS, SDQ và FAD, được coi là các biến độc lập. Để hiểu sâu hơn về mối quan hệ giữa các vùng não bị ảnh hưởng và mức độ nghiêm trọng của bệnh, chúng tôi cũng đã tính toán hệ số tương quan Pearson giữa các tính năng mạng và điểm YIAS.

Kết quả

Đặc điểm nhân khẩu học và lâm sàng

Không có sự khác biệt đáng kể về tuổi tác, giới tính và năm học (tất cả đều có ) giữa các nhóm IAD và HC. Tuy nhiên, có sự khác biệt đáng kể trong việc sử dụng internet về số ngày mỗi tuần () và giờ mỗi ngày (). Mặc dù không có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm về điểm số BIS-11 và TMDS (tất cả đều có ), SDQ-P (), SDQ-C () và FAD () điểm số cao hơn đáng kể trong nhóm IAD, như thể hiện trong Bảng 1 và Hình 1. Đáng chú ý là YIAS (), biện pháp lâm sàng được sử dụng để phân loại IAD, cho thấy sự khác biệt đáng kể nhất ở cấp độ nhóm.

Tải về:  

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 35KB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 246KB )

Hình 1. Sự khác biệt giữa các nhóm về các biện pháp lâm sàng và hành vi.

(YIAS = Thang đo mức độ nghiện Internet của trẻ, BIS-11 = Thang đo tính bốc đồng của Barratt-11, TMDS = Thang đo bố trí quản lý thời gian, SDQ-P = Điểm mạnh và khó khăn trong bảng câu hỏi phiên bản dành cho cha mẹ, SDQ-C = Điểm mạnh và khó khăn Bảng câu hỏi dành cho trẻ em, FAD = McMaster Thiết bị Đánh giá Gia đình).

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0107306.g001

Kết nối chức năng cá nhân

So với nhóm đối chứng (HC), chỉ có ba kết nối chức năng bị thay đổi đáng kể sau khi hiệu chỉnh FDR. Hai kết nối liên bán cầu, một giữa hồi góc trái (thùy đỉnh) và vỏ não trước trán giữa phải (thùy trán) và một giữa hồi hình thoi trái (thùy chẩm) và hồi góc phải (thùy đỉnh), cho thấy cường độ kết nối tăng lên ở bệnh nhân IAD. Một kết nối nội bán cầu, giữa nhân đuôi phải (vỏ não dưới) và hồi trên viền phải (thùy đỉnh), cho thấy kết nối giảm ở nhóm bệnh. Những kết nối chức năng bị thay đổi đáng kể này được minh họa trong Hình 2. Các kết nối màu đỏ và xanh lam lần lượt biểu thị sự tăng và giảm kết nối chức năng ở nhóm IAD. Lưu ý rằng hầu hết các kết nối chức năng bị ảnh hưởng liên quan đến các vùng nằm ở bán cầu phải và thùy đỉnh.

Tải về:  

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 1.7MB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 1.82MB )

Hình 2. Thay đổi đáng kể các kết nối chức năng ở bệnh nhân IAD (FDR đã sửa).

Màu đỏ: tăng cường kết nối chức năng, Màu xanh lam: giảm kết nối chức năng. (FRO: Vùng trán, INS: Vùng đảo, TEM: Vùng thái dương, PAR: Vùng đỉnh, OCC: Vùng chẩm, LIM: Vùng viền, SBC: Vùng dưới vỏ). Hình ảnh trực quan này được tạo bằng gói phần mềm BrainNet Viewer ( http://www.nitrc.org/projects/bnv ) và Circos ( http://circos.ca/ ).

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0107306.g002

Đặc điểm toàn cầu của Mạng chức năng

Chúng tôi đã khám phá các đặc tính cấu trúc của các mạng não chức năng nội tại bằng cách so sánh các hành vi trong thế giới nhỏ của chúng với các mạng ngẫu nhiên có thể so sánh qua nhiều cấp độ thưa thớt của mạng, . Cụ thể, chúng tôi đã nghiên cứu các tham số trong thế giới nhỏ (ví dụ: hệ số phân cụm, độ dài đường dẫn đặc trưng và tỷ lệ thế giới nhỏ, ), cũng như hiệu quả toàn cầu và địa phương. Các mạng ngẫu nhiên được sử dụng trong nghiên cứu đã bảo tồn số lượng nút và cạnh, cũng như sự phân bố mức độ của các mạng não thực sự liên quan thông qua kỹ thuật tua lại được mô tả trong [59]. Phân tích thống kê sử dụng hai mẫu -test (, FDR đã sửa) về các giá trị AUC so với chế độ thế giới nhỏ cho thấy không có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm IAD và HC về các đặc tính mạng toàn cầu.

Đặc điểm nút vùng của mạng chức năng

Mặc dù cấu trúc liên kết thế giới nhỏ phổ biến, có sự khác biệt đáng kể ở cấp độ nhóm được quan sát thấy trong trung tâm nốt khu vực. Trong nghiên cứu này, chúng tôi xem xét một vùng não bị thay đổi đáng kể trong nhóm IAD nếu ít nhất một trong ba số liệu nút khu vực của nó có -giá trị nhỏ hơn 0.05 (FDR đã hiệu chỉnh) dựa trên các giá trị AUC của nó. Bảng 2 tóm tắt các vùng bị thay đổi đáng kể ở bệnh nhân IAD. So với nhóm HC, bệnh nhân IAD cho thấy sự thay đổi trung tâm nốt chủ yếu nằm ở thùy dưới cùng bên trái (IPL), đồi thị trái (THA) và các khu vực khác như hệ thống limbic, đặc biệt là lớp vỏ trước bên phải (ACG) gyps cingulation giữa (MCG). Đáng chú ý, IPL và ACG là các thành phần của mạng chế độ mặc định (DMN), trước đây đã được liên kết với kết nối thay đổi trong nghiện chất [60]–[62].

Tải về:  

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 38KB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 169KB )

Bảng 2. Các khu vực cho thấy trung tâm nốt bất thường ở bệnh nhân IAD so với nhóm đối chứng khỏe mạnh (HC) dựa trên tập bản đồ AAL.

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0107306.t002

Độ tin cậy và độ lặp lại khi sử dụng Atlas chức năng

Khi sử dụng bản đồ Dosenbach để xác định các vùng quan tâm (ROI), sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm được quan sát chủ yếu ở các kết nối vùng trán và vùng đỉnh với tiểu não. Những phát hiện này được tóm tắt trong Bảng 3. Mặc dù các kết nối này khác với những kết nối được xác định dựa trên bản đồ AAL, hầu hết các kết nối bị gián đoạn đều liên quan đến cùng các thùy não, ngoại trừ vùng tiểu não. Về các chỉ số mạng toàn cầu, chúng tôi không tìm thấy sự khác biệt giữa nhóm IAD và nhóm HC, tương tự như kết quả dựa trên bản đồ AAL. Đối với các chỉ số mạng cục bộ, chúng tôi nhận thấy rằng một số vùng được xác định nằm gần về mặt không gian với các vùng được xác định dựa trên bản đồ AAL, chẳng hạn như ACG và THA như được trình bày trong Bảng 4.

Tải về:  

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 119KB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 370KB )

Bảng 3. Các kết nối chức năng trong các cá nhân IAD đã trải qua những thay đổi đáng kể dựa trên tập bản đồ Dosenbach.

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0107306.t003

Tải về:  

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 37KB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 167KB )

Bảng 4. Các vùng cho thấy trung tâm nốt bất thường ở bệnh nhân IAD so với nhóm chứng khỏe mạnh (HC) dựa trên tập bản đồ Dosenbach.

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0107306.t004

Mối quan hệ giữa các số liệu mạng và các biện pháp hành vi

Không có ý nghĩa, FDR đã sửa) mối tương quan giữa các số liệu mạng toàn cầu (, , và ) và điểm số hành vi và lâm sàng. Tuy nhiên, số liệu nút khu vực của một số khu vực là đáng kể (, FDR đã sửa) tương quan với điểm số hành vi và lâm sàng. ACG bên phải tương quan dương với điểm số YIAS. MCG bên phải có mối tương quan tích cực với điểm số YIAS. THA bên trái có mối tương quan tích cực với điểm số YIAS và SDQ-P. Tuy nhiên, IPL bên trái không tương quan đáng kể với bất kỳ điểm số hành vi hoặc lâm sàng nào. Các vùng não tương quan đáng kể với điểm số hành vi và lâm sàng được hiển thị trong Hình 3.

Tải về:  

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 1.23MB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 1.36MB )

Hình 3. Các vùng não tương quan đáng kể với điểm số hành vi và lâm sàng trong nhóm IAD (FDR đã điều chỉnh).

Hình minh họa này được tạo bằng gói phần mềm BrainNet Viewer ( http://www.nitrc.org/projects/bnv ). (YIAS = Thang điểm nghiện Internet của Young, BIS-11 = Thang đo tính bốc đồng Barratt-11, TMDS = Thang đo khuynh hướng quản lý thời gian, SDQ-P = Bảng câu hỏi về điểm mạnh và khó khăn phiên bản dành cho phụ huynh, SDQ-C = Bảng câu hỏi về điểm mạnh và khó khăn phiên bản dành cho trẻ em).

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0107306.g003

Thảo luận

Thay đổi kết nối chức năng cá nhân

Hiểu biết sâu sắc về cơ chế phát triển não bộ của con người rất quan trọng để hiểu rõ hơn về cơ sở bệnh lý của các rối loạn ảnh hưởng đến trẻ em và thanh thiếu niên, từ đó có thể dẫn đến điều trị sớm. Dựa trên phân tích lý thuyết đồ thị của dữ liệu R-fMRI, người ta cho rằng tổ chức chức năng của não bộ con người trưởng thành và phát triển từ thời thơ ấu đến tuổi thiếu niên đến tuổi trưởng thành theo một xu hướng độc đáo – phân tách chức năng lớn hơn ở trẻ em và tích hợp chức năng lớn hơn ở người lớn ở cấp độ toàn bộ não [63] – [66] . Đặc biệt, tổ chức của mạng lưới chức năng não bộ chuyển từ kết nối cục bộ sang kiến ​​trúc phân tán hơn khi phát triển [63] , [66] , trong đó người lớn có xu hướng có kết nối chức năng tầm ngắn yếu hơn và kết nối chức năng tầm xa mạnh hơn so với trẻ em [65].

Kết quả nghiên cứu của chúng tôi chứng minh rằng các kết nối bị gián đoạn được quan sát thấy ở IAD, mặc dù chỉ một số ít sau khi hiệu chỉnh FDR, là các kết nối chức năng tầm xa và liên bán cầu, rất quan trọng cho giao tiếp đường dài trong não người. Sự gián đoạn của các kết nối tầm xa và liên bán cầu là một triệu chứng phổ biến trong nhiều bất thường về hành vi, bao gồm chứng tự kỷ [67] – [70] , tâm thần phân liệt [71] , nghiện opioid [72] , [73] và nghiện cocaine [74] . Sự suy giảm các kết nối tầm xa có thể được coi là sự thất bại của quá trình tích hợp trong mạng lưới chức năng phân tán của não người [63] , [64] , [75] , một sự lệch khỏi quỹ đạo phát triển thần kinh bình thường. Do đó, chúng tôi suy đoán rằng sự phát triển bất thường của kết nối tầm xa và liên bán cầu ở thanh thiếu niên IAD được quan sát thấy trong nghiên cứu này là một trong những lý do có thể dẫn đến hành vi nghiện ngập của họ.

Thay đổi thuộc tính mạng toàn cầu

Bộ não con người được coi là một hệ thống động lực liên kết phức tạp và lớn với các đặc tính cấu trúc quan trọng khác nhau, như thế giới nhỏ, hiệu quả cao với chi phí dây thấp và các trung tâm kết nối cao [46], [76]–[79]. Trong một mạng thế giới nhỏ, các nút được phân cụm cục bộ để xử lý thông tin mô đun và được kết nối từ xa thông qua một số lượng nhỏ các kết nối tầm xa để định tuyến tổng thể hiệu quả [50]. Cả hai nhóm IAD và HC đều thể hiện các thuộc tính thế giới nhỏ, tức là hệ số phân cụm cao () và độ dài đường dẫn đặc trưng tương tự (), khi so sánh với các mạng ngẫu nhiên so sánh. Tuy nhiên, chúng tôi quan sát thấy các hệ số phân cụm được chuẩn hóa lớn hơn một cách nhất quán và độ dài đường đặc tính chuẩn hóa tương tự trong nhóm IAD so với nhóm HC qua mật độ kết nối, phù hợp với các nghiên cứu R-fMRI trước đây [26]. Hệ số phân cụm lớn hơn phản ánh sự tích hợp nơ-ron bị gián đoạn giữa các vùng xa, cho thấy các kết nối chức năng xa tương đối dài và tương đối dày đặc trong các nhóm IAD và HC. Sự tiến triển của các giai đoạn lâm sàng, từ nhẹ đến nặng, có thể gây ra nhiều suy yếu hoặc mất kết nối các kết nối xa, và do đó có thể khuyến khích việc thiết lập các kết nối xa trong cụm như các đường dẫn khác để bảo vệ việc truyền thông tin giữa hai vùng xa. Tuy nhiên, việc thiết lập các kết nối xa có thể tạo ra các cụm bất thường làm tăng nguy cơ tạo ra luồng thông tin không được kiểm soát hoặc ngẫu nhiên thông qua toàn bộ mạng. Mặt khác, tất cả các mạng não đã chứng minh xử lý thông tin song song tương tự về hiệu quả toàn cầu và cục bộ so với mạng ngẫu nhiên tương đương [80]. Những phát hiện này ủng hộ khái niệm mô hình thế giới nhỏ của bộ não con người cung cấp sự kết hợp cân bằng giữa chuyên môn địa phương và hội nhập toàn cầu [81]. Quan sát của chúng tôi về không có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm IAD và HC về các thuộc tính mạng toàn cầu có thể ngụ ý rằng những thay đổi của cấu trúc mạng chức năng trong IAD là tinh tế. Do đó, nghiên cứu sâu hơn về dấu ấn sinh học IAD đặc trưng theo vùng có thể tiết lộ thông tin quan trọng về bệnh lý của bệnh và nói chung là nghiện.

Đặc điểm nút vùng của mạng chức năng

Các thay đổi liên quan đến IAD của trung tâm nốt được tìm thấy chủ yếu trong các thành phần hệ thống limbic bao gồm ACG và MCG, IPL và THA. Sự nhiễu loạn của các khu vực này cũng như các lộ trình kết nối liên quan của chúng có thể được giải thích để phản ánh hiệu quả xử lý thông tin giảm, có thể phản ánh sự gián đoạn chức năng trong IAD.

Vùng hồi hải mã (CG), một phần không thể thiếu của hệ thống limbic, tham gia vào quá trình hình thành và xử lý cảm xúc, học tập và trí nhớ, chức năng điều hành và kiểm soát hô hấp [82] . Nó nhận đầu vào từ THA và vỏ não mới và chiếu đến vỏ não entorhinal thông qua hồi hải mã. Đường dẫn này tập trung vào các sự kiện có ý nghĩa về mặt cảm xúc và điều chỉnh các hành vi hung hăng [29] . Sự gián đoạn các chức năng liên quan đến CG có thể làm suy giảm khả năng theo dõi và kiểm soát hành vi của một cá nhân, đặc biệt là các hành vi liên quan đến cảm xúc [83] . Hầu hết các phân tích về nghiện chất và hành vi đã cho thấy những thay đổi đáng kể ở các phần trước và sau của CG (ACG và PCG), bao gồm nghiện rượu [84] , cờ bạc bệnh lý [85] và IAD [27] , [29] . Ở những người lạm dụng cocaine, những thay đổi tương tự, bổ sung trong MCG cũng đã được báo cáo [86] . Trong các nghiên cứu fMRI trước đây, người ta cũng đã chỉ ra rằng CG trước, giữa và sau đều bị ảnh hưởng trong điều kiện khen thưởng và trừng phạt [87] . Do vai trò của MCG trong việc xử lý cảm xúc tích cực và tiêu cực, không có gì ngạc nhiên khi vùng này cho thấy sự gián đoạn kết nối đáng kể ở bệnh nhân IAD.

THA là một trung tâm chuyển mạch thông tin não bộ và tham gia vào nhiều chức năng não bộ bao gồm xử lý phần thưởng [88] , hành vi hướng mục tiêu, và các chức năng nhận thức và vận động [89] . Nó truyền tín hiệu cảm giác và vận động từ các vùng dưới vỏ não đến vỏ não [90] . Thông qua THA, vỏ não trước trán nhận được các chiếu trực tiếp và gián tiếp từ các vùng não limbic khác liên quan đến củng cố thuốc, chẳng hạn như hạch hạnh nhân, CG và hồi hải mã [91] , để kiểm soát và điều chỉnh các hành vi liên quan đến phần thưởng và hình phạt [92] . Mạch đồi thị-vỏ não bất thường được tìm thấy ở những người nghiện trò chơi trực tuyến [93] có thể cho thấy sự suy giảm chức năng của THA liên quan đến các kiểu ngủ kém chất lượng mãn tính [94] và sự tập trung chú ý quá mức vào máy tính. Ngoài ra, THA được kết nối chức năng với hồi hải mã [95] như một phần của hệ thống hồi hải mã mở rộng, rất quan trọng đối với các chức năng nhận thức như định hướng không gian và củng cố thông tin từ bộ nhớ ngắn hạn sang bộ nhớ dài hạn [96] , [97].

Chúng tôi quan sát thấy những thay đổi đáng kể về tính trung tâm của các nút trong IPL, phù hợp với kết quả được báo cáo trong các nghiên cứu IAD dựa trên R-fMRI gần đây [24] , [93] . Tương tự như THA, IPL được kết nối mạnh mẽ với vỏ não thính giác, thị giác và cảm giác thân thể, và nó có khả năng xử lý các loại kích thích khác nhau cùng một lúc. Là một trong những cấu trúc phát triển muộn nhất của não người trong quá trình phát triển, IPL có thể dễ bị tổn thương hơn khi tiếp xúc quá mức với các kích thích thính giác và thị giác, đặc biệt là trong thời thơ ấu. Suy giảm IPL do lạm dụng internet có thể làm suy yếu khả năng của một cá nhân trong việc điều hòa đúng cách sự ức chế phản ứng của việc điều chỉnh xung động [98] , [99] , làm tổn hại khả năng chống lại sự thèm muốn internet do tín hiệu gây ra, điều này có thể làm suy giảm IPL hơn nữa. Các mô hình vòng tròn như vậy thường được thấy ở những người nghiện chất và nghiện hành vi.

Các vùng của DMN thường hoạt động tích cực hơn khi nghỉ ngơi so với khi thực hiện các nhiệm vụ hướng mục tiêu [62] . Những vùng này được biết là có liên quan đến điều chỉnh cảm xúc và các hoạt động tự tham chiếu, bao gồm đánh giá mức độ nổi bật của các tín hiệu bên trong và bên ngoài, ghi nhớ quá khứ và lập kế hoạch cho tương lai [60] , [62] , đây là những tiêu chí quan trọng trong chẩn đoán IAD. Trước đây, người ta đã đề xuất rằng sự thay đổi kết nối liên quan đến các vùng DMN góp phần vào các hành vi triệu chứng khác nhau trong các bệnh [100] , bao gồm nghiện chất [101] , [102] và nghiện hành vi [24] , [103] . Phát hiện của chúng tôi về sự thay đổi kết nối chức năng liên quan đến một số vùng của DMN phù hợp một phần với các quan sát trước đây, cho thấy DMN có tiềm năng đóng vai trò là dấu ấn sinh học để xác định bệnh nhân IAD.

Độ tin cậy và độ lặp lại khi sử dụng Atlas chức năng

Một số vùng não bất thường được xác định dựa trên tập bản đồ AAL cũng được xác định bằng cách sử dụng tập bản đồ chức năng, hỗ trợ độ tin cậy và độ lặp lại của kết quả của chúng tôi. Một lý do có thể của các kết quả hơi khác nhau là chế độ của được sử dụng trong nghiên cứu này. Các đặc điểm trong thế giới nhỏ của các mạng kết nối được xây dựng dựa trên bản đồ AAL của ROUMX là phù hợp nhất trong phạm vi này [44]. Tuy nhiên, phạm vi thưa thớt này có thể không tối ưu cho các giai đoạn có số lượng ROI khác nhau. Hơn nữa, ROI thu được từ tập bản đồ Dosenbach được xác định theo chức năng và không bao gồm toàn bộ não [58]. Trong tập bản đồ này, các trung tâm của tất cả các ROI 160 được xác định đầu tiên và một hình cầu có bán kính 5 mm được phát triển từ mỗi trung tâm, tạo ra ROI hình cầu 10 mm. Tâm của mỗi ROI cũng được đặt tối thiểu là 10 mm so với tâm của các ROI khác, dẫn đến tập bản đồ không chồng chéo về mặt không gian. Mặt khác, tập bản đồ AAL bao phủ mô chất xám của toàn bộ não. Những khác biệt trong định nghĩa ROI và tổng diện tích được bảo hiểm có thể đóng góp vào các biến thể của kết quả. Do đó, nghiên cứu sâu hơn bằng cách sử dụng một đoàn hệ lớn hơn là cần thiết để xác định mức độ lựa chọn sơ đồ phân chia não ảnh hưởng đến đặc tính của cấu trúc liên kết mạng.

Mối tương quan giữa các số liệu mạng và các biện pháp hành vi

Trong nghiên cứu này, chúng tôi không quan sát thấy bất kỳ mối tương quan nào giữa các chỉ số mạng toàn cầu và các biện pháp hành vi, ngụ ý rằng không có sự thay đổi nào trong cấu trúc mạng toàn bộ não. Phát hiện này cũng có thể cho thấy rằng sự thay đổi của mạng não là tinh tế do tính dẻo dai của não người (tính dẻo thần kinh) [104] , [105] trong việc phục hồi hầu hết các chức năng hàng ngày thông qua các con đường thay thế (mạch thần kinh). Tính dẻo của não liên quan đến việc tổ chức lại các kết nối giữa các tế bào thần kinh hoặc nơ-ron và có thể bị ảnh hưởng bởi vô số yếu tố [106] – [108] . Nó xảy ra theo cách liên quan đến tuổi tác, phổ biến hơn ở thời thơ ấu và tuổi vị thành niên so với tuổi trưởng thành, cho thấy sự phục hồi tốt hơn các kết nối thần kinh bị suy yếu ở thanh thiếu niên mắc IAD. Hơn nữa, người ta đã chứng minh rằng nhiều tình trạng hành vi, từ nghiện ngập đến rối loạn thần kinh và tâm thần, có tương quan với những thay đổi cục bộ trong mạch thần kinh [106] . Do đó, không có gì đáng ngạc nhiên khi các biện pháp mạng toàn cầu ở mức độ thô như hệ số cụm trung bình, độ dài đường dẫn đặc trưng và hiệu quả mạng ít nhạy cảm hơn trong việc phát hiện những thay đổi mạch não ở nhóm IAD.

Tuy nhiên, số liệu nốt khu vực của một số vùng não có tương quan với một số biện pháp hành vi. Đặc biệt, phiên bản gốc của SDQ (SDQ-P), đo lường cả khả năng của một cá nhân để xử lý một cách thích hợp sự bốc đồng và mức độ nghiêm trọng của các vấn đề về cảm xúc và hành vi xã hội dựa trên thông tin được cung cấp bởi cha mẹ của thanh thiếu niên được nghiên cứu, là tích cực tương quan với các vùng não bị ảnh hưởng chức năng được tìm thấy trong IAD. Không có khả năng kiểm soát các hành vi và cảm xúc bốc đồng là một trong những triệu chứng hành vi chính. Điều phổ biến là bệnh nhân không nhận thức được những thay đổi đối với cảm xúc và hành vi của họ mặc dù những thay đổi này tương đối rõ ràng với những người xung quanh. Đây có thể là lý do chính tại sao không có biện pháp mạng nào tương quan với phiên bản trẻ em của SDQ (SDQ-C) do bản chất tự đánh giá của nó. Mặt khác, không có mối tương quan đáng kể giữa các biện pháp mạng khu vực và các biện pháp hành vi khác bao gồm BIS-11, FAD và TMDS. Phát hiện này được hỗ trợ bởi lớn -giá trị cho các biện pháp này giữa IAD và các nhóm lành mạnh (Bảng 1). Những phát hiện này có thể gợi ý rằng một số biện pháp hành vi này rất hữu ích để xác định các khu vực bị ảnh hưởng và do đó giúp chẩn đoán IAD, mặc dù vẫn cần một lượng công việc đáng kể để hiểu rõ hơn vai trò của các biện pháp này trong nghiện hoặc rối loạn hành vi.

Các vấn đề / hạn chế về phương pháp

Có một số hạn chế cần được nêu bật trong nghiên cứu này. Thứ nhất, chẩn đoán IAD chủ yếu dựa trên kết quả từ các bảng câu hỏi tự báo cáo, điều này có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy của chẩn đoán. Trong tương lai, cần phát triển các công cụ chẩn đoán tiêu chuẩn hóa để xác định IAD nhằm cải thiện độ tin cậy và tính hợp lệ của chẩn đoán IAD. Thứ hai, nghiên cứu của chúng tôi bị hạn chế bởi quy mô mẫu nhỏ và sự mất cân bằng giới tính của người tham gia (31 nam và 4 nữ), điều này có thể làm giảm sức mạnh thống kê và khả năng khái quát hóa của các phát hiện, mặc dù các yếu tố này đã được kiểm soát trong phân tích. Ảnh hưởng của giới tính đến tỷ lệ mắc IAD vẫn là một vấn đề đang được tranh luận. Dựa trên các phát hiện của Young [35] , một số lượng lớn nữ giới có biểu hiện phụ thuộc vào internet. Ngược lại, một nghiên cứu gần đây báo cáo rằng nam giới có nguy cơ mắc hành vi IAD cao hơn [109] . Tuy nhiên, cũng có báo cáo cho rằng không có mối liên hệ giữa giới tính và IAD [110] , [111] . Cần có các thí nghiệm trong tương lai sử dụng một nhóm lớn hơn với tỷ lệ giới tính cân bằng hơn để đánh giá tốt hơn mối quan hệ giữa giới tính và khả năng dễ mắc IAD.

Thông tin hỗ trợ

Tệp S1.

Nguyên liệu bổ sung.

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0107306.s001

(PDF)

Lời cảm ơn

Công việc này được hỗ trợ một phần bởi các khoản tài trợ EB006733, EB008374, EB009634, AG041721 và CA140413 của Viện Y tế Quốc gia Trung Quốc (81171325) và Chương trình Nghiên cứu và Phát triển Công nghệ Trọng điểm Quốc gia 2007BAI17B03.

Sự đóng góp của tác giả

Được hình thành và thiết kế các thí nghiệm: CYW ZZ PTY GW FS TP YD JX YZ DS. Thực hiện các thí nghiệm: CYW ZZ YD JX YZ DS. Đã phân tích dữ liệu: CYW PTY DS. Thuốc thử / vật liệu / công cụ phân tích đóng góp: ZZ YD JX YZ. Đã viết bài: CYW PTY TP DS.