Biomed Res Int。 2014; 2014：825787。 doi：10.1155 / 2014 / 825787。 Epub 2014 Nov 18。
陈X1, 王..1, 周..1, 孙Y.1, 丁伟1, 庄Z.1, 徐杰1, 杜莹2.
抽象
本研究调查了吸烟者和不吸烟者的网络游戏成瘾（IGA）后扣带皮层（PCC）静息状态功能连接（rsFC）的变化。 29名患有IGA的吸烟者，使用IGA的22非吸烟者和30健康对照者（HC组）进行了静息状态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PCC连接性。 与具有IGA的非吸烟者相比，具有IGA的吸烟者在右直肌回路中表现出与PCC相关的rsFC减少。 左额中回显示rsFC增加。 发现右侧直肌回的PCC连通性与校正前IGA吸烟者的CIAS得分呈负相关。 我们的研究结果表明，与患有IGA的非吸烟者相比，患有IGA的吸烟者在与激励和执行功能相关的脑区域中具有功能变化。
1. 简介
互联网是现代生活中最重要的交流和社交互动媒体之一。 但是，失去对互联网使用的控制会导致令人不安的负面后果[1，如对游戏的痴迷，缺乏现实生活关系，缺乏关注，攻击性和敌意，压力和学业成绩下降[2–4]。 这种行为现象被称为网络成瘾（IA）[1]，或“互联网使用障碍。”IA由至少三种亚型组成：互联网游戏成瘾（IGA），性关注和电子邮件/文本消息[5]。 在中国，IA最重要的亚型是IGA [6]。 临床证据表明，患有IA的个体经历了许多生理心理社会症状和后果，例如显着性，情绪改变，耐受性，戒断症状，冲突和复发，这些传统上与物质相关的成瘾相关，尽管它不会导致相同的与酒精或药物滥用等其他成瘾有关的身体问题类型[7, 8]。 据报道，IA在中国青少年中的患病率为10.7％[9]。 由于互联网用户数量迅速增加，因此IA已成为一个严重的公共卫生问题。
积极开展有关IA的各种因素的研究，以了解和解决网络成瘾现象。 鉴于行为成瘾，研究人员一直在努力寻找IA与其他可导致成瘾的问题行为之间的关联，如饮酒和吸毒[10]。 一些研究报道IA的风险与物质依赖的增加有关[11–13]。 Sung等人。 据报道，IA的风险与吸烟，饮酒，滥用药物和韩国青少年性交有关[10]。 Ko等人。 [14据报道，患有IA的台湾青少年更有可能拥有使用毒品的经验，包括烟草，酒精或非法药物。 Ko等人发现，沉迷于互联网的学生和使用药物的学生共同具有共同的人格特征，更容易上瘾。 Fisoun等报道了希腊青少年的类似发现。 [15]。 这些研究表明，IA风险高的青少年可能容易受到任何成瘾的影响; 这些人物增加了药物使用和性交的风险，这可能导致成瘾。 IA与药物滥用和依赖之间的重叠可能是由于易受互联网或物质使用影响的大脑区域的相似特征[11]。 患有IA和物质成瘾的个体具有相似的性格。 此外，在患有IGA，药物成瘾和病理性赌博的受试者中发现了大脑区域（如背外侧和眶额皮质）的类似功能改变[16, 17]。 Sung等人。 提议不应将其解释为IA导致青少年中的其他问题行为; 然而，导致IA的相同因果因素可能会增加青少年参与其他问题行为的IA风险。 因此，在处理具有高风险IA的青少年时，考虑并发问题行为，特别是吸烟，饮酒，吸毒和性交，似乎是合理的。10]。 但是，到目前为止，具有和不具有物质成瘾的IA的受试者的脑功能变化仍然不清楚。 在我们之前的研究中，我们发现在IGA中用PCC改变了rsFC [18]。 因此，在本研究中，我们旨在确定与没有物质成瘾的IGA相比，具有IGA和物质成瘾的受试者是否表现出更大的rsFC变化。
过去十年中，使用fMRI的功能连接（FC）研究数量激增，主要是因为FC允许探索大规模网络及其相互作用，从而朝着系统级大脑功能的理解方向发展[19, 20]。 这种新兴的神经影像学工具为研究人员提供了额外的见解，并激发了关于各种神经精神疾病的潜在神经基质的新理论[21]。 在本研究中，我们将IGA和健康对照组的吸烟者和非吸烟者的静息状态功能连接（rsFC）与PCC进行了比较。 本研究的目的是（1）用IGA和（2）检测吸烟者和非吸烟者中rsFC与PCC改变的差异，以确定改变的rsFC与PCC之间是否存在任何关系以及IGA和尼古丁依赖的严重程度。
2。 材料和方法
2.1。 参与者
IGA的29名吸烟者，IGA的22非吸烟者和30健康对照者（HC组）参加了本研究。 IGA小组是从上海市精神卫生中心门诊部招募的。 对照组是通过广告招募的。 吸烟组的所有参与者在研究开始前几年开始吸烟2-3。 尼古丁依赖性受试者特别适合作为IGA的对照组，因为与其他药物（如酒精）相比，尼古丁的神经毒性作用有限[22, 23].
使用基本调查问卷收集人口统计信息，如性别，年龄和完成学业的最后一年。 本研究经上海交通大学医学院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。
使用Mini International Neuropsychiatric Interview（MINI）对所有受试者进行精神疾病筛查[24]。 招募标准是16-23年龄，男性和右撇子。 给出了该研究的详细解释，随后从所有参与者获得了知情同意书。 所有受试者都接受了精神科医生的采访，以确认IGA和尼古丁依赖的诊断。 IGA的标准根据Beard和Wolf修改的网络成瘾诊断问卷（即YDQ）标准进行评估[25]和使用DSM-IV结构化临床访谈中的适当问题评估尼古丁依赖的标准[]26]。 对照组的参与者都没有吸过烟。
排除标准包括以下任何一种的历史：除尼古丁成瘾之外的物质使用障碍，先前的精神疾病住院治疗或重大精神疾病史，神经疾病或损伤，精神发育迟滞和磁共振成像不耐受。
2.2。 临床评估
五份问卷用于评估参与者的临床特征，即Chen Internet Addiction Scale（CIAS）[27]，自评焦虑量表（SAS）[28]，自评抑郁量表（SDS）[29]，Barratt冲动量表-11（BIS-11）[30]和尼古丁依赖的Fagerstrom测试（FTND）[31]。 由Chen开发的CIAS包含26点Likert量表的4项目; 它代表了网络成瘾的严重性。 FTND是一个六项自我报告问卷[31]。 分数范围从0（非依赖）到10（高度依赖）。 所有问卷最初都用英文写成，然后翻译成中文。
2.3。 MRI采集
使用3T MRI扫描仪（GE Signa HDxt 3T，USA）进行MRI。 使用具有泡沫填料的标准头部线圈。 在休息状态的fMRI期间，受试者被指示闭眼，保持静止，保持清醒，并保持头脑清楚任何特定的受试者。 梯度回波回波平面序列用于功能成像。 三十四个横切片（重复时间（TR）= 2000
ms，回波时间（TE）= 30ms，视野（FOV）= 230×230mm，3.6×3.6×4获得沿着前连合 - 后连合线对齐的mm体素尺寸。 每次fMRI扫描都持续了440秒。 还获得了其他几个序列，包括（1）3D快速损坏梯度回忆序列（3D-FSPGR）图像（TR = 6.1）ms，TE = 2.8ms，TI = 450ms，切片厚度= 1mm，gap = 0，翻转角= 15°，FOV = 256mm×256mm，切片数= 166，1×1×1mm体素大小）。 （2）轴向T1加权快速场回波序列（TR = 331ms，TE = 4.6ms，FOV = 256×256mm，34切片，0.5×0.5×4mm体素尺寸）和（3）轴向T2W涡轮自旋回波序列（TR = 3013ms，TE = 80ms，FOV = 256×256mm，34切片，0.5×0.5×4mm体素大小）。 IGA的吸烟者在扫描前没有吸烟。
2.4。 统计分析
对于人口统计学和临床测量的组比较，使用SPSS 18（社会科学统计软件包）进行单向ANOVA测试以检查三组中的差异，并且进行Bonferroni事后测试以检查每对组之间的差异。 。 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科医生检查了结构性脑MRI扫描（T1和T2加权图像）。 两组均未见明显异常。 功能性MRI预处理使用了用于静止状态fMRI的数据处理助手（DPARSF V2.3）（Yan＆Zang，2010， http://www.restfmri.net）它基于统计参数映射软件（SPM8）（http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm）和休息状态fMRI数据分析工具包（REST， http://www.restfmri.net）[32, 33].
每个fMRI扫描的数据包含220时间点。 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，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的运动）毫米，最大平移 x, y或 z，或者围绕三个轴的1°最大旋转被丢弃）。 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体素大小3mm×3mm×3毫米。 使用4的各向同性高斯滤波器对回波平面图像进行空间平滑mm全宽半高。
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。 八个讨厌的协变量（白质，脑脊髓液的时间序列预测因子和六个运动参数）从时间序列顺序回归。 随后，时间过滤（0.01-0.08Hz）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[34–37].
后扣带皮层（PCC）最近引起了很多研究的关注[38]。 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[39, 40]。 我们之前的研究还表明，IGA受试者左后扣带皮层的灰质密度较低，与PCC的连通性与右侧PCC的CIAS评分呈正相关[18, 41]。 此外，董等人。 发现IGA受试者在左侧PCC中显示出较高的分数各向异性（FA），表明白质完整性较高，相对于健康对照[42]。 因此，在本研究中将PCC用作ROI种子。 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）[43]。 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[36]。 个人 z-scores进入SPM8进行单样本 t - 测试每组中与PCC有显着连接的大脑区域。 还将个体评分输入SPM8进行随机效应分析，并进行单向ANOVA测试。 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，产生的校正阈值为 P <0.05。 然后，使用两个样本进行进一步的小组互动分析 t- 根据ANOVA分析结果，通过使用结果，确定两组之间在PCC连接方面存在显着差异的区域 F- 测试作为限制的面具 t - 测试重要地区。 使用AlphaSim程序进行多重比较校正。 在MNI脑模板上掩盖表现出统计学显着差异的区域。
我们还检查了CIAS分数和 z与IGA组合的吸烟者和不吸烟者的FC。 首先，在IGA吸烟者与IGA非吸烟者的群体比较中证明组间差异的每个群体被保存为ROI。 然后， z每个ROI的FC值由REST软件提取。 最后，用相关分析 z在具有IGA的吸烟者中进行具有CIAS和FTND的每个ROI的FC值。 双尾 P 具有Bonferroni校正的0.00625值被认为具有统计学意义。
3。 结果和讨论
3.1。 人口统计学和临床结果
表1 列出每个组的人口统计和临床测量。 三组的年龄和受教育年限分布无显着差异。 IGA吸烟者的CIAS较高（P <0.001），SAS（P = 0.002），SDS（P <0.001）和BIS-11分数（P <0.001）。 患有IGA的非吸烟者的CIAS较高（P <0.001）和BIS-11分数（P <0.001）。 在临床评估中，IGA亚组之间未发现差异。
3.2。 PCC连通性分析
3.2.1。 三组ANOVA分析
rsFC与PCC的显着差异见于小脑后叶左侧，calcarine皮层，颞下回，颞中回，枕中回，额下回，内侧前额回，角回，下顶叶，额上回，前躯，额上回，以及直肌回，脑岛，尾状核，中枕中回，中央后回和上顶叶小叶的右侧（表2 和 图1).
3.2.2。 PCC连通性的组间分析：吸烟者与IGA 与 慧聪集团
与HC组相比，IGA吸烟者在双侧小脑后叶，双侧尾状叶和左侧内侧额叶皮质中表现出增加的rsFC。 此外，在双侧颞中回，双侧上顶叶小叶，左后小脑叶和右侧舌回中发现rsFC减少（表3 和 图2).
3.3。 IGA组吸烟者PCC连通性与IGA严重程度和尼古丁依赖性的相关性
zPCC右侧直肌回的FC值与CIAS相关（r = -0.476， P = 0.009）和FTND（r = -0.125， P 在IGA的吸烟者中使用= 0.52。 没有发现明显的相关性 z右侧中额回的FC值与CIAS或FTND评分。 Bonferroni校正后没有明显的相关性存活。
3.4。 讨论
许多功能成像研究已经检测到IGA可能的神经机制，并表明它可能与有和没有药物滥用的成瘾性疾病共享心理和神经生物学异常[6, 18, 44–46]。 与我们之前关于IGA的研究结果一致[18在与当前研究中的对照组相比，在IGA吸烟者和非吸烟者中发现了与具有PCC变化的rsFC相似的区域，例如小脑后叶，尾状，内侧额叶皮层，上顶叶，脑岛和前躯。 该发现暗示具有/不具有物质成瘾的IGA个体具有一些相似的功能性脑改变。 在之前的IGA研究中报告了这些大脑区域。 尾状核有助于刺激 - 反应习惯学习，行为变为自动，因此不再受行动 - 结果关系的驱动[47]。 在渴望的成像研究中，岛叶和内侧额叶始终被激活[48, 49]。 还有人提出小脑对IGA引起的渴望至关重要，特别是在准备，执行，工作记忆中[50]和由锥体外系统调节的精细运动过程。
我们在本研究中要强调的一点是，我们将IFC与具有/不具有尼古丁依赖性的IGA的受试者中的rsFC进行比较，发现IGA的吸烟者在左侧额中回中表现出增加的rsFC并且右侧直肌中的rsFC减少。回。 此外，PCC与右直肌回的连通性与校正前IGA吸烟者的CIAS评分呈负相关，提示PCC与右直肌之间rsFC的强度可能代表该组IGA的严重程度，右直肌回可能在行为合并物质成瘾的发病机制中起重要作用。 直肌回是眶额皮质（OFC）的一部分，OFC参与刺激奖励的评估和物质奖励预期的明确表示[44因此，recuts gyrus一直与药物和行为成瘾的病理学有关。 Hong等人，[50]证实，患有网络成瘾的男性青少年在右侧OFC中的皮质厚度显着减少。 OFC与纹状体和边缘系统的广泛联系表明它整合了边缘和皮质下区域的情感和自然驱动，以评估与以往经验相比的奖励价值[51]。 OFC创造并维持对与强化相关的可能奖励的期望[52]。 众所周知，背外侧前额叶皮层（DLPFC）参与工作记忆[53]。 它与其他皮层区域相连，用于将当前的感官体验与过去经历的记忆联系起来，以指导和产生适当的目标导向行为[45, 46]。 因此，当存在物质暗示并产生正预期时，DLPFC可能有助于维持和协调在渴望响应期间从其他地区收到的陈述[52]。 我们的研究发现，与患有IGA的非吸烟者相比，患有IGA的吸烟者在直肌回中显示出与PCC相关的rsFC减少，表明它们在OFC中具有异常功能，这可能导致受试者对游戏或尼古丁具有强烈期望，并且增加了rsFC。 DLPFC，假设他们在控制适当行为方面存在缺陷。
尽管有关IGA和行为结合物质成瘾的研究结果，但我们想讨论的这项研究存在一些局限性。 首先，本研究主要关注IA的互联网游戏子群，但没有与其他IA子群进行直接比较; 因此，如果有的话，还有待研究将结果外推到其他IA亚组的情况。 其次，在本研究中排除了除尼古丁以外的伴有重大精神疾病或物质使用障碍的受试者。 因此，将在线游戏成瘾的受试者的结果概括为使用障碍和主要精神障碍的其他物质存在限制。 第三，本研究是横断面的，我们没有关于IGA发病顺序和尼古丁依赖性的信息。 因此，吸烟者和患有IGA的非吸烟者的PCC异常的rsFC可能代表由IGA或尼古丁依赖行为/症状引起的预先存在的脆弱性或变化。 第四，为了完整性，未来的研究应包括仅吸烟者群体。 第五，当我们采用多重比较（Bonferroni校正）时，相关结果并没有持续，这意味着这只应被视为探索性分析。 为了增加统计学效力，应该用更多的受试者样本重复研究结果。 最后，由于本研究的参与者都是年轻男性，因此需要进一步开展工作，以确定研究结果是否可以扩展到其他性别和年龄组。
4。 结论
总之，rsFC与PCC提供了一种有用的工具，用于研究多方面的神经精神疾病，例如系统评估的成瘾。 我们的研究结果表明，有/无物质成瘾的IGA个体在与渴望相关的大脑区域中具有一些相似的功能改变。 具有物质成瘾的IGA显示与动脉相关的区域（例如额直回脑）和执行系统（例如背外侧前额叶皮层）的功能变化，与没有物质成瘾的IGA相比。 这两个区域可能是用于识别有和没有物质成瘾的IGA个体的候选标记，并且应该在将来的研究中进行研究。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（编号：81171325），国家自然科学基金（编号：81201172），国家自然科学基金（编号：81371622）和上海市领导学科项目（项目）的支持。没有.S30203）。 资助者在研究设计，数据收集和分析，决定发表或准备论文方面没有发挥更多作用。 作者感谢GE医疗中心的Zhenyu Zhou博士和张勇博士的技术支持。
参考资料
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