改变网络游戏成瘾青少年的默认网络休息状态功能连接（2013）

公共科学图书馆之一。 2013; 8（3）：e59902。 doi：10.1371 / journal.pone.0059902。 Epub 2013 Mar 26。

抽象

宗旨

过度使用互联网与各种负面心理社会后果有关。 本研究使用静息状态功能磁共振成像（fMRI）来研究具有网络游戏成瘾（IGA）的青少年功能连接是否发生改变。

方法

17名患有IGA和24正常对照青少年的青少年接受了7.3分钟静息状态fMRI扫描。 通过使用时间相关方法研究同步的低频fMRI信号波动，在所有受试者中确定后扣带皮层（PCC）连通性。 为了评估IGA症状严重程度与PCC连接性之间的关系，表示与PCC连通性相关的区域的对比图像与具有IGA的陈网络成瘾量表（CIAS）和Barratt冲动量表-17（BIS-11）的11受试者的得分相关。 ）和他们每周上网的时间。

成果

两组之间的年龄，性别和受教育年限分布没有显着差异。 与对照组相比，患有IGA的受试者每周（小时）的互联网使用时间更长（p <0.0001），而CIAS（p <0.0001）和BIS-11（p = 0.01）得分更高。 与对照组相比，患有IGA的受试者在双侧小脑后叶和颞中回具有更高的功能连接性。 双侧下壁小叶和右下颞回显示连通性降低。 与PCC的连通性与右侧前突，后扣带回，丘脑，尾状，伏核，辅助运动区和舌状回的CIAS得分呈正相关。 与右小脑前叶和左上顶叶呈负相关。

结论

我们的研究结果表明，患有IGA的青少年表现出不同的大脑活动休息状态。 由于这些改变与物质成瘾患者的改变部分一致，他们支持IGA作为行为成瘾的假设，其可能与其他成瘾性疾病具有相似的神经生物学异常。

引文： 丁文，孙杰，孙宇，周,,李莉，等。 （2013）改变了网络游戏成瘾青少年的默认网络休息状态功能连接。 PLoS ONE 8（3）：e59902。 DOI：10.1371 / journal.pone.0059902

责任编辑： Michelle Hampson，美利坚合众国耶鲁大学

收稿日期： 12月25，2012; 公认： 二月19，2013; 出版日期： 2013 年 3 月 26 日

版权： ©2013 Ding等。 这是一份根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用，分发和复制，前提是原始作者和来源被记入贷方。

资金： 这项研究得到了国家自然科学基金（No. 81171325），上海市科学技术委员会医学指导项目（No. 114119a0900），上海市著名学术学科项目（No. S30203）和国家重点技术研发的支持程序2007BAI17B03。 资助者在研究设计，数据收集和分析，决定发表或准备手稿中没有任何作用。

利益争夺： 作者宣称没有竞争利益存在。

 

介绍

在过去的十年中，已经积累的研究表明，过度使用互联网会导致行为成瘾的发展 [1]。 网络成瘾（IA）被认为是对心理健康的严重威胁，过度使用互联网与各种负面心理社会后果有关。 使用Young的诊断问卷[YDQ][2]，Sinmoes等。 发现11％的12至18岁青少年在希腊符合IA的标准 [3]。 Cao和Su发现，中国青少年的2.4％被归类为IA [4]。 谢等人。 [5] 据报道，19.1％的香港华人青少年有IA。 因此，IA在东西方社会中普遍存在，表明它是一种值得更多关注的全球性疾病 [6].

最近，精神病学中提出了“非物质相关的行为成瘾” [7]。 与人们普遍认为成瘾是针对药物和化学物质的依赖性相反，“成瘾”一词被用来指一系列过度行为，如赌博[8]，电子游戏[9]，性别和其他行为。 虽然这些行为成瘾不涉及化学麻醉剂或物质，但一组研究人员认为，行为成瘾的一些核心方面与化学或物质成瘾相似。[10]。 其他人则表示，行为上瘾的个体与吸食酒精和其他药物的人（包括强迫行为）会产生类似的后果，并会产生类似的后果。

网络成瘾（IAD）是一种值得进一步科学研究的心理健康问题。 实际上，IAD的流行已经引起了如此多的关注，它应该包含在DSM-V中[11]。 神经影像学研究提供了优于传统调查和行为研究方法的优势，因为它可以区分涉及成瘾发展和维持的特定脑区域。 在这项研究中，我们使用静息状态功能磁共振成像（fMRI）来研究IGA青少年的默认模式网络（DMN）。 这项研究的目的是1）调查改变的默认网络静息状态功能连接（FC），2，以检查是否有任何改变与物质成瘾患者中看到的一致，和3），以确定是否有任何改变的FC与IAD受试者的行为和性格测量之间的关系。

 

材料和方法

主题

所有受试者均来自上海市精神卫生中心儿童和青少年精神病学系。 他们是14到17岁。 根据Beard修改的网络成瘾诊断问卷（即YDQ）标准，我们对17名行为符合IA的DSM-IV标准的受试者进行了成像 [12]。 二十四名没有个人或家族精神疾病史的年龄和性别匹配的健康个体也被作为对照组。 所有受试者都是右撇子，他们都没有吸烟。

基本信息调查表用于收集人口统计信息，如性别，年龄，完成学业的最后一年和每周上网时间。 本研究经上海交通大学医学院附属仁济医院伦理委员会批准。 在进行磁共振成像（MRI）检查之前，参与者及其父母或法定监护人被告知我们研究的目的。 从每位参与者的父母或法定监护人处获得完整的书面知情同意书。

纳入和排除标准

所有受试者都进行了简单的身体检查，包括血压和心率测量，并由精神科医生就其神经，运动，消化，呼吸，循环，内分泌，泌尿和生殖问题的病史进行访谈。 随后，他们接受了儿童和青少年迷你国际神经精神病学访谈（MINI-KID）的精神疾病筛查[13]。 排除标准包括药物滥用或依赖的历史，以前的精神疾病住院治疗，或精神分裂症，抑郁症，焦虑症和精神病发作等重大精神疾病史。 患有IAD的受试者未接受心理疗法或任何药物治疗。

IA的诊断调查问卷改编自Young的DSM-IV病理赌博标准 [2]。 我们使用的YDQ包含8个翻译成中文的“是”或“否”问题。 它包括以下问题：（1）您是否因为记住以前的在线活动或下一次在线会话的愿望而感到专注于互联网？ （2）如果增加在线时间，您是否对使用互联网感到满意？ （3）您是否未能反复控制，减少或退出Internet使用？ （4）在尝试减少或退出互联网使用时，您是否感到紧张，气质，抑郁或敏感？ （5）您的在线时间是否超出原定时间？ （6）您是否因为互联网而冒了失去重要关系，工作，教育或职业机会的风险？ （7）您是否曾向您的家人，治疗师或其他人撒谎以隐瞒您参与互联网的真相？ （8）您是否使用互联网作为摆脱问题或缓解焦虑情绪的方式（例如，无助感，内疚感，焦虑感或抑郁感）？ Young声称对八个问题的五个或更多“是”回答表明依赖用户。 后来，胡子和狼 [12] 修改了YDQ标准，指出对1至5问题回答“是”的受访者和其余三个问题中的至少一个应归类为患有IA。

行为和人格评估

四份问卷用于评估参与者的行为和人格特征，即陈网络成瘾量表（CIAS）[14]，自评焦虑量表（SAS）[15]，自评抑郁量表（SDS） [16]和Barratt Impulsiveness Scale-11（BIS-11） [17]。 所有问卷最初都是用英语构建的，然后翻译成中文。

MRI采集

使用3T MRI扫描仪（GE Signa HDxt 3T，USA）进行MRI。 带泡沫衬垫的标准头部线圈用于限制头部运动。 在休息状态的fMRI期间，受试者被指示闭上眼睛，保持不动，保持清醒，并且不要特别想到任何事情。 梯度回波回波平面序列用于功能成像。 沿前连合排列的34个横切片[重复时间（TR）= 2000 ms，回波时间（TE）= 30 ms，视野（FOV）= 230×230 mm，3.6×3.6×4 mm体素尺寸]获得了后连合线。 每次fMRI扫描都持续了440。 还获得了几个其他序列，包括（1）矢状T1加权3D磁化准备的快速采集梯度回波序列[TR = 9.4 ms，TE = 4.6 ms，翻转角= 15°，FOV = 256×256 mm，155切片，1×1×1 mm体素尺寸]，（2）轴向T1加权快速场回波序列[TR = 331 ms，TE = 4.6 ms，FOV = 256×256 mm，34切片，0.5×0.5×4 mm [体素尺寸]和（3）轴向T2W涡轮自旋回波序列[TR = 3013 ms，TE = 80 ms，FOV = 256×256 mm，34切片，0.5×0.5×4 mm体素尺寸]。

图像分析

两个样本 t- 测试用于组比较以检查两组之间的人口统计学差异，并且χ2 - 测试用于性别比较。 双尾 p对于所有分析，0.05的值被认为是统计学上显着的。

两名经验丰富的神经放射学家对结构性脑MRI扫描（T1-和T2加权图像）进行了检查。 两组均未观察到严重异常。 使用数据处理助手for Resting-state fMRI V 2.0进行功能性MRI预处理（YAN Chao-Gan， http://www.restfmri.net），与MRIcroN工具集集成（Chris Rorden， http://www.mricro.com），统计参数映射（SPM5; Wellcome Department of Imaging Neuroscience，London，UK）和Resting-state fMRI数据分析工具包（REST V1.8软件，Song等， http://www.restfmri.net).

由于初始MRI信号的不稳定性以及参与者对情况的初始适应性，每个功能时间序列的第一个10卷被丢弃。 来自每个fMRI扫描的数据包含220时间点，并且剩余的210图像被预处理。 随后对切片定时校正图像并通过刚体头部运动校正重新对准第一图像（患者数据表现出大于1 mm的运动，最大平移 x, y或 z或者丢弃关于三个轴的1°最大旋转）。 没有参与者因行动而被排除在外。 将功能图像标准化为标准立体定位解剖蒙特利尔神经学研究所（MNI）空间。 将标准化体积重新采样为3 mm×3 mm×3 mm的体素尺寸。 使用4 mm全宽半高的各向同性高斯滤波器对回波平面图像进行空间平滑。

每个体素中的时间序列被去趋势化以校正随时间的线性漂移。 九个讨厌的协变量（全球信号，白质，脑脊液和六个运动参数的时间序列预测因子）从时间序列顺序回归[18], [19]。 随后，时间滤波（0.01-0.08 Hz）应用于每个体素的时间序列，以减少低频漂移和高频噪声的影响[8], [20]–[22]

使用WFU-Pick Atlas软件选择由Brodmann区域29，30，23和31组成的PCC模板作为感兴趣区域（ROI）[23]。 将种子区域内的体素中的血氧水平依赖性信号时间序列平均以产生参考时间序列。 对于每个受试者和种子区域，通过计算参考时间序列和来自所有其他脑体素的时间序列之间的相关系数来产生相关性图。 然后将相关系数转换为 z 使用Fisher的价值观 z- 转换以提高分布的正常性[22]。 个人 z-scores进入SPM5进行单样本 t - 测试每组中与PCC有显着连接的大脑区域。 个别分数也输入SPM5进行随机效应分析和双样本 t - 确定两组之间与PCC的连通性存在显着差异的区域。 使用功能神经损伤分析软件包中的AlphaSim程序进行多重比较校正，如蒙特卡罗模拟所确定的。 双样本的统计图 t-test是使用组合阈值创建的 p<0.05，最小簇大小为54个体素，校正后的阈值为 p<0.05。 在MNI脑模板上掩盖了具有统计学显着性差异的区域。 Chen开发的CIAS在26点Likert量表上包含4个项目。 它的总分在26到104之间，代表了网络成瘾的严重程度。 先前的研究表明，IA患者的冲动控制受损 [24]。 因此，对于具有IGA的11受试者，生成表示种子区域中的活动与CIAS和BIS-17得分之间的相关性区域和每周互联网使用小时数（小时）的对比图像，以评估IGA症状严重性之间的关系，冲动性和PCC连通性，使用阈值 p<0.05 AlphaSim校正。

 

成果

人口统计和行为测量

表1 列出了IGA和控制对象的人口统计和行为指标。 两组之间的年龄，性别和受教育年限分布没有显着差异。 患有IGA的受试者每周要花费更多时间上网（p <0.0001），并且与对照组相比，其CIAS（p <0.0001）和BIS-11（p = 0.01）得分更高。 两组之间未发现SAS或SDS分数差异。

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表1。 纳入参与者的人口统计和行为特征。

DOI：10.1371 / journal.pone.0059902.t001

PCC连接的组间分析

使用SPM5中的双样本t检验进行组间分析。 与对照组相比，IGA受试者在双侧小脑后叶和颞中回中表现出增加的FC。 他们的双侧下顶叶小叶和右下颞回显示连接性降低（表2 和 图1).

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图1。 健康对照组和IGA组之间功能连接的显着组间差异。

与对照组相比，IGA受试者在双侧小脑后叶和颞中回中表现出增加的FC。 几个区域也表现出连接性降低，包括双侧下顶叶小叶和右下颞回。 （p<0.05，经AlphaSim校正）。 t分数栏显示在右侧。 红色表示IGA>控件，蓝色表示IAD

DOI：10.1371 / journal.pone.0059902.g001

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表2。 特定大脑区域与后扣带皮层之间功能连接的显着组间差异。

DOI：10.1371 / journal.pone.0059902.t002

IGA受试者PCC连通性与CIAS，BIS-11评分和每周上网时间的相关性

与PCC的连通性与右前叶，后扣带回，丘脑，尾状核，伏隔核，辅助运动区（SMA）和舌回的CIAS评分呈正相关，右小脑前叶和左前叶呈负相关。顶叶小叶（表3 和 图2）。 与PCC的连接与BIS-11分数或每周互联网使用小时数之间没有显着相关性。

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图2。 在患有IGA的受试者中，与PCC相关的功能连接与CIAS相关的脑区域得分显着。

(p<0.05，经AlphaSim校正）。

DOI：10.1371 / journal.pone.0059902.g002

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表3。 与PCC功能连接的脑区域与具有IGA的受试者中的CIAS得分相关。

DOI：10.1371 / journal.pone.0059902.t003

注意：图的右侧部分代表患者的左侧。 PCC =后扣带皮层; IGA =网络游戏成瘾; CIAS =陈网络成瘾量表。

 

讨论

越来越多的研究表明，过度使用互联网会导致行为成瘾的发展 [25], [26]。 体验IAD的人表现出临床特征，包括渴望，戒断和忍耐[11], [27]，增加冲动 [28]和涉及风险决策的任务中的认知表现受损[29]。 其中一些症状传统上与物质相关的成瘾有关 [30]。 IA包括可导致疾病的异构互联网活动谱，例如游戏，购物，赌博或社交网络。 游戏代表IA的假定构造的一部分，并且游戏成瘾似乎是迄今为止最广泛研究的IA形式 [31]。 近年来，IAD在全球范围内变得越来越普遍，并且对其对用户和社会的破坏性影响的认识迅速增加。 然而，IAD的神经生物学机制尚未完全阐明。

一些研究人员支持IAD与其他成瘾性疾病有相似的神经生物学异常的说法。 侯等人，[32] 使用99mTc-TRODAT-1单光子发射计算机断层扫描脑扫描，发现IAD患者的纹状体中多巴胺转运蛋白（DAT）表达水平显着降低。 DAT在纹状体突触多巴胺水平的调节中起关键作用 [33]，并已被用作多巴胺末端的标记物 [34]。 减少数量的细胞膜DAT可能反映显着的纹状体多巴胺末端丢失或脑多巴胺能系统损伤，这也在物质相关成瘾中发现 [35]。 因为纹状体中增加的细胞外多巴胺与奖赏的主观描述相关，例如高和欣快感 [36]患有IAD的个体也可能经历欣快感，因为纹状体中的细胞外多巴胺水平增加。 病理性赌博患者在赌博期间在腹侧纹状体中表现出高水平的多巴胺[37]。 正电子发射断层扫描成像研究发现在视频游戏期间纹状体中多巴胺的释放增加 [38].

一些研究人员 [39]–[44] 已经对患有物质依赖的患者应用了静息状态fMRI，以进一步了解其机制并帮助解释其行为和神经心理学缺陷。 许多研究已经确定了被认为参与成瘾症的关键大脑区域，例如伏隔核 [45]，背侧纹状体和前额皮质（PFC） [46], [47]。 Zhang等人提供的结果，[39] 显示海洛因依赖和健康受试者之间的激活模式差异，包括眶额皮质（OFC），扣带回，额叶和前缘区域，如前扣带皮层（ACC），海马/海马旁区，杏仁核，尾状核，壳核，后岛叶和丘脑。 这些区域涉及支持奖励，动机，学习和记忆以及其他电路控制的大脑网络。 Tanabe等人，[40]发现尼古丁消耗与DMN区域活动减少和纹外区域活动增加有关。 他们认为，在没有视觉刺激或努力处理的情况下，尼古丁的这些影响表明其认知效应可能涉及从处理内部信息的网络转变为处理外部信息的网络。 另一项研究报告称，吸烟者在左额顶叶和内侧前额叶皮质（mPFC）网络之间与非吸烟者的耦合更大。 具有最大mPFC-左额顶 - 顶叶偶联的吸烟者在fMRI吸烟线索反应性范例中测量的具有最强的纹状体背部吸烟提示反应性。[41]。 Ko CH等人进行的一项研究， [48] 评估大脑相关的线索引起的渴望在IGA的受试者中玩在线游戏。 他们的研究结果显示，双侧背外侧前额叶皮层（DLPFC），前躯，左侧副带，后扣带和右前扣带响应IGA组中的游戏线索以比对照组更强的方式被激活。 因此，这些发现表明IGA的神经生物学基础与物质使用障碍相似。

基于Volkowet al。提出的模型，[49] 许多神经生物学系统可能调解线索诱导的游戏渴望。 这些包括视觉处理区域，例如将游戏线索与内部信息联系起来的枕叶或前躯，以及包括海马体，海马体或杏仁核的记忆系统，并且为游戏线索提供情绪记忆和情境信息。 它们还包括奖励系统，例如边缘系统和后扣带，允许评估游戏相关信息并提供期望和奖励意义，它们包括控制游戏欲望的前扣带和眼眶额叶等动力系统。 最后，这些系统包括执行系统，如DLPFC和前额皮质，允许人们制定计划以上线游戏。

我们发现具有IGA的受试者在双侧小脑后叶和颞中回中表现出增加的FC。 与对照组相比，双侧下顶叶小叶和右下颞叶的连接性降低。 与PCC的连接性与CIAS评分呈正相关，CIAS评分与IGA的严重程度，右前躯，后扣带回，丘脑，尾状核，伏核，辅助运动区和舌回相关。 它们与右小脑前叶和左顶叶小叶负相关。

小脑的功能不仅限于运动和平衡，因为它在情绪和认知过程中也起着重要作用 [50], [51]。 它接收来自感觉系统和大脑其他部分的输入，并整合这些输入以微调运动活动[52]。 后小脑主要参与认知调节[53]，相关的听觉 - 言语记忆过程的信号处理和存储[54]。 当可卡因提示引起渴望时，小脑中的血流量（rCBF）明显增加 [55]。 Paradiso和Takeuchi认为小脑激活可能与线索诱导过程中的情绪过程和注意力有关 [56], [57]。 关于IGA受试者静息状态大脑活动的区域同质性（Reho）改变的研究[58]，左后小脑的Reho增加。 这表明小脑在IGA引起的渴望中起着重要作用，特别是在准备，执行和工作记忆期间[59]和由锥体外系统调节的精细运动过程。 我们发现双侧后小脑FC增加，但右小脑前叶与CIAS评分呈负相关。 尽管位置不同，但就小脑的功能而言，沿着内侧到外侧的维度存在更重要的区别。 因此，这一论点无法在本研究中得到证实，需要通过后续研究进行调查。

双侧颞中回在IGA患者中显示FC增加，但右颞下回显示FC减少。 颞下回是音频和视觉处理的腹侧流的较高层之一，并且与复杂对象特征的表示相关联。[60]。 董等人。 发现颞下回的Reho减少，并且他们写道，视觉和听觉相关大脑区域的ReHo减少可能表明IGA受试者的同步性降低可能是长时间游戏的结果。 [58]。 我们的结果与该假设部分一致，应在未来的研究中加以研究。

我们发现双侧下顶叶小叶FC减少，包括PCC在内的左上顶叶小叶FC与CIAS评分呈负相关。 各种研究发现，顶叶可以协同参与视觉空间任务。 观察对象的位置变化可以导致上顶叶皮层的强烈双侧激活[61]。 奥尔森等人，[62]发现顶叶在短期记忆中起主导作用。 此外，一些研究人员假设顶叶皮层可能在响应抑制任务中调节注意力或抑制运动反应中起作用。[63], [64].

与PCC的连通性与右前躯，后扣带回，丘脑，尾状核，伏隔核，SMA和舌回的CIAS评分呈正相关。 大多数这些地区都是奖励制度的一部分[65]。 前躯与视觉图像，注意力和记忆检索相关联。 它参与视觉过程并整合相关记忆。 研究表明，前体是由游戏线索激活，整合回收的记忆，并有助于提示在线游戏的线索诱导[66]。 作为拟议的DMN的核心组成部分，PCC涉及注意力过程。 以前的研究表明，PCC神经元对奖励收据，幅度和视觉 - 空间方向做出反应 [67], [68]。 以前的研究发现，丘脑在奖励处理中起着重要作用 [69] 和目标导向的行为，以及许多其他认知和运动功能 [70]。 董等人，[71] 在IGA受试者中发现异常的丘脑 - 皮层电路，表明对奖励敏感性的影响。 在奖励预测，跟踪奖励预测错误以及更复杂的赌博范例中已经报道了纹状体的激活 [72], [73] 最近，有人提出纹状体参与编码刺激显着性而不是在奖励处理本身中具有专属作用。[74]。 奖励的行动准备可以调节大脑区域（例如背侧纹状体）的活动。[75]–[77]。 使用fMRI对反应抑制的研究一致发现，前SMA对于选择适当的行为至关重要，包括执行适当的行为和抑制不适当的反应 [78].

舌回是视觉区域。 我们以前发现健康受试者的舌回中灰质密度与IAD相比存在差异 [79], [80]。 这种视觉联想区域与精神分裂症有关[80]–[83]。 一项研究[83] 表现出愈合增加和舌回的皮质厚度减少，这延长了精神分裂症患者舌区异常形态的先前发现[84]。 右侧海马旁和舌侧回已被证实与右侧半球主导的网络有关，这些网络调节情绪功能 [85]。 此外，Seiferth等人。 [86] 表明右侧舌回在高风险受试者的情绪歧视期间过度激活。

在本研究中未发现具有mPFC和ACC的PCC的FC异常。 这可能部分归因于与我们之前检查的受试者相比，参与者中样本量的有限和IAD的轻度严重性 [25], [48], [57].

这项研究的限制

本研究中应该提到一些限制。 首先，IAD的诊断主要基于自我报告问卷的结果，这可能导致一些错误分类。 其次，样本量相对较小，这可能会降低统计分析的功效并妨碍研究结果的推广。 由于这种限制，报告的结果应该被认为是初步的，并且应该在未来具有更大样本量的研究中复制。 第三，作为一项横断面研究，我们的结果并没有清楚地表明心理特征是在IAD发展之前还是由于过度使用互联网而导致的。 因此，未来的前瞻性研究应阐明IAD与心理测量之间的因果关系。 最后，为了阐明物质成瘾和行为成瘾（如IGA）的共同神经生物学，应进一步研究来自两个临床人群的患者。

 

结论

本文描述了对患有IGA的青少年FC的初步研究。 我们的研究结果表明，IGA青少年表现出不同的神经元活动的静息状态。 这些改变与物质成瘾患者报告的改变部分一致。 因此，这些结果支持这样的假设，即IGA作为行为成瘾可能与其他成瘾性疾病共享相似的神经生物学异常。

 

致谢

作者感谢GE Healthcare的张勇博士和He Wang博士的技术支持。

 

作者贡献

构思并设计了实验：YZ Y-sD J-rX。 进行实验：W-nD J-hS Y-wS LL。 分析数据：Y-wS YZ W-nD。 供稿试剂/材料/分析工具：Y-wS YZ W-nD。 写了这篇论文：Y-wS YZ W-nD。

 

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