网络成瘾的神经影像学研究进展
2010-06-02尉胜男孙学进朱守艳
尉胜男,孙学进,朱守艳
网络成瘾(internet addiction,IA)又称互联网成瘾障碍(internet addiction disorder,IAD)、病理性互联网使用(pathological internet use,PIU)、强迫性互联网使用(compulsive internet use,CIU)、互联网依赖(internet dependency,ID)、过度性互联网使用(excessive internet use,EIU)、冲动-强迫性网络使用障碍(impulsive-compulsive internet usage disorder,IC-IUD)等。美国心理学家Goldberg最早关注因过度使用网络而引发一系列心理、社会问题,并于1994年首先提出了“互联网成瘾症”(IAD)。不久,Young的研究也证实了这一现象。美国心理学会(American Psychological Association,APA)于1997年正式承认“网络成瘾”研究的学术价值。但是作为新型病种,在目前通用的诊断系统中,无论是美国精神病协会的权威文件《精神障碍诊断及统计手册》(第4版)(DSM-IV),还是《国际疾病分类第10版》(ICD-10)及《中国精神障碍分类与诊断标准》(CCMD-3)均尚未将其独立诊断。虽然学术界还没有明确统一规定,但网络成瘾的归属已逐步明朗化,大多倾向于将其归为行为成瘾[1,2]。
1 网络成瘾的临床相关研究
1.1 网络成瘾的概念
目前,对网络成瘾的概念还没有统一,具有代表性的是Young[3]以病态赌博为模型,把网络成瘾定义为:一种没有成瘾物质作用的冲动控制障碍。我国陶然[4]领导的北京军区总医院成瘾医学科通过对1300余例网络成瘾患者的临床观察和研究,认为网络成瘾是指由于反复过度使用网络而导致的一种精神行为障碍,其表现为对网络的再度使用产生强烈的欲望,停止或减少网络使用时出现戒断反应,同时可伴有精神及躯体症状。
1.2 网络成瘾的诊断标准
网络成瘾作为一种新出现的心理和行为障碍,目前仍没有完整、统一的诊断标准。国内外众多学者提出了不同的诊断标准。
表1 Young和陶然对网络成瘾的诊断标准比较
Young[3]参照美国精神病协会制定的《精神障碍诊断与统计手册》(DSM-IV,1995)中赌博成瘾的诊断标准,将其修订为包含了8个问题的《网络成瘾的诊断问卷》(Diagnostic Questionnaire for Internet Addiction,YDQ)。如果在过去的6个月中,出现8条诊断标准中的5条或5条以上时就可以诊断为网络成瘾。该问卷也是在国内外研究与诊断中最常使用的。Davis[5]编制的《戴维斯在线认知量表》(Davis Online Cognition Scale,DOCS)是一种7级自评量表,包括4个维度,共36个题项,被公认为具有较好的效度。近年,Ko等[6]提出“大学生网络成瘾诊断标准”,该标准包含8项症状:专注、冲动、渴求、耐受、戒断、控制力减弱、过多的时间与精力花费在网络上、决策和社会功能受损,当6个或6个以上症状出现可诊断为网络成瘾。陶然[4]等则对网络成瘾与网络过度使用进行了区分,并制定了症状、严重程度及病程标准。两种诊断标准见表1。
2 网络成瘾的神经影像学研究
存在神经系统症状的患者,其神经影像检查多存在异常。对于网络成瘾患者来说,成瘾时间越长,影像学改变就越明显。无论是在功能成像还是结构成像上的改变,都是其复杂机制的结果。
2.1 脑结构影像学
CT和常规MRI扫描是用于网络成瘾脑结构影像学检查的主要方法。由于它们具有较高的空间分辨率,能够较好地显示和分辨脑结构,提供人脑的结构和解剖学方面的信息。因此,可以结合形态学测量方法,深入分析网络成瘾引起的灰白质比例、密度、脑叶及脑室形态等改变。
研究表明,网络成瘾的渴求与物质依赖的渴求可能共享相同的神经生物学机制。额叶皮层是支持逻辑思维、目标设定、规划和自我控制的大脑区域,它跟欣快感密切相关,而欣快感正是成瘾的一个重要原因。越来越多的研究证明,额颞叶异常与各种成瘾有关,成瘾引起这些区域脑组织构成、数量和形态的变化,这些变化很可能与成瘾者的认知和决策等问题相关联。Bartzokis等[7]研究表明,额颞叶皮质的体积跟可卡因引起的强化效应呈正比。由于额颞叶皮质的体积与年龄相关,因此不难理解在成瘾者的年龄分布中以青壮年居多,这可能是成瘾引起的欣快感程度不同所致。Fowler等[8]报道,额叶皮层、基底神经节及杏仁核的结构异常与多种物质滥用存在关联。Schlaepfer等[9]发现,成瘾者的额叶组织中白质比例明显比对照组低,而其他脑区差异不明显。Ko等[10]在网络游戏成瘾的研究中发现,暗示诱导性游戏渴求的神经基质与物质依赖的暗示诱导性渴求相似,相同脑区参与了物质依赖渴求和网络游戏渴求。
Zhou等[11]基于体素形态测定法(voxel-based morphometry,VBM),使用高分辨T1加权磁共振扫描分析网络成瘾青少年大脑灰质密度(gray matter density,GMD)的改变。结果显示,相对于健康对照组,网络成瘾组的左扣带回前部、左扣带回后部、左岛叶及左舌回灰质密度减低。这些改变可能影响相应脑区的功能,并与网络成瘾的临床心理特征相符,就像其他研究[12,13]所显示的,网络成瘾的青少年经常存在较多的决策、行为和情感问题。
2.2 脑功能影像学
脑结构影像本质上只能提供脑结构的静态信息,应用于涉及认知、心理和情感等高级脑功能的成瘾研究有一定的局限性。脑功能成像则是利用各种成像技术对大脑活动过程进行实时显示,可以动态地检测活体脑的功能活动,能够确定人脑在执行某项任务或受到某种刺激时大脑的激活区域,得到人脑的功能映射图。目前,功能磁共振成像 (functional magnetic resonance imaging,fMRI)、正电子发射断层(positron emission tomography,PET)和单光子断层成像(single photon emission computerized tomography,SPECT)等功能影像技术得到广泛应用,涉及到脑科学研究的各个领域,如认知科学、心理学、神经科学、成瘾医学等。
2.2.1 PET
PET是较早进行脑功能成像的重要技术,是功能影像技术的代表。它通过使用放射性核素,标记核酸、受体、转运体、酶、基因探针等生物分子,直接显示体内不同的生物过程和疾病的分子机制,在脑功能研究中具有独特优点。PET显像在分析成瘾者大脑的结构和活动的影像,以及解释成瘾现象如何影响和调节脑神经递质方面,具有重要的价值,可以用于识别成瘾的易感人群、制定治疗策略以及监测疗效。
PET研究已经证实,纹状体、多巴胺在相关奖赏和成瘾中的突出作用及额叶等的代谢异常[8]。Koo等[14]研究网络成瘾的青少年和健康对照组处于静息且没有成瘾刺激时的状态,获得了大脑的18氟-脱氧葡萄糖(18F-f l uorodeoxyglucose-positron emission tomography,18F-FDG PET)的统计参数图(statistical parametric mapping,SPM)。分析显示,网络成瘾组与对照组相比,视觉信息处理回路代谢减退,并且前额叶代谢较活跃,表明了网络成瘾可以引起的过度视觉刺激的神经适应性和突触可塑性。Jeong等[15]利用18F-FDG PET显像研究8名网络成瘾青少年和6名健康对照组在静息状态和经过20分钟他们最喜爱的网络游戏后的脑激活状态,调查两组定量代谢的差异。SPM结果显示,两组都表现出网络游戏后枕叶代谢增加,而在静息状态下,网瘾组较正常对照组代谢高,同样表明网络成瘾可能导致青少年正在发育的大脑产生功能性改变。
2.2.2 fMRI
目前fMRI对网络成瘾的研究集中于诱发渴求的研究,主要使用的是血氧水平依赖-功能性磁共振成像(blood oxygen level dependent-functional MRI,BOLD-fMRI)。BOLD-fMRI是通过研究脑血氧水平变化分析脑功能的产生方式、位置及作用效果,反映人脑在执行某项任务或受到某种刺激时大脑皮层功能区的激活情况。BOLD-fMRI能识别成瘾者渴求时的特定脑区,以及判定激活程度。
网络成瘾者的额叶、边缘系统等与成瘾有关的脑区参与脑的激活,而且激活程度与网络使用的渴求正相关。Ko等[10]选取网络游戏成瘾组和对照组各10名,在其观看游戏的图片和配对的花案图片的同时进行fMRI扫描。结果显示,成瘾组的右前额皮层、右伏隔核、双侧前扣带回、内侧额叶皮质、右背外侧额叶、右尾状核被激活,而对照组没有。上述脑区的激活与观看游戏图片后产生的自述游戏渴求和游戏经历回忆呈正相关,这些区域被认为是网络成瘾的暗示诱导性游戏渴求的神经基础。钱若兵等[16]发现,网络游戏成瘾青少年和正常无网络成瘾倾向的青少年,对生活视频录像和网络游戏视频录像刺激均出现相应的脑区激活,但是成瘾组对网络游戏视频表现更加敏感,在双侧枕叶、颞叶、顶叶、扣带回、隔区、前额叶、海马、尾状核等部位出现的激活远远超过对照组。曹枫林[17]研究表明,在完成冲动控制任务时,对照组的额叶、边缘叶激活较集中;而网络成瘾组额叶、边缘叶激活区域大于对照组,还可见其他多处区域被广泛激活,如顶叶、颞叶、小脑前叶、豆状核、壳核、丘脑、中脑等。该研究表明,网络成瘾者可能存在脑功能障碍,由于脑组织存在代偿机制,需要增加更多的脑区激活才可能保持脑功能的相对正常。McCabe等[18]利用虚拟的自行车比赛证实条件作用依赖的动机特性会从电脑游戏转移到现实世界,并影响行为;利用fMRI测量岛叶激活,验证并发展了岛叶参与分配条件刺激的动机性价值。
在网络成瘾分类中,以网络游戏成瘾居多,且网络游戏大多含有暴力内容,因此,在一定程度上,与暴力游戏和暴力视频相关的脑功能影像学研究有助于网络成瘾的研究。近年,国外学者使用fMRI发现:长时间暴露在视频暴力下,人类对暴力威胁的脑反应是真实的,并且可以察觉到。Weber等[19]证实了虚拟暴力可能会抑制前扣带喙侧皮层和杏仁核的情感领域,并激活前扣带皮层背侧认知领域。Mathiak等[20]记录了射击游戏时脑活动表现为扣带回背侧的激活和前扣带喙部和杏仁核的失活。Murray等[21]发现在观看暴力视频时表现为右脑优势,主要的右脑激活区包括:楔前叶、扣带回后部、杏仁核、顶下小叶、额叶和运动前区,同时,双侧海马、海马旁回和丘脑枕也激活。上述涉及情绪、觉醒和注意力调控,情景记忆,以及行动编程的脑区的激活,可以解释经常看暴力视频的儿童更有可能表现出攻击性。说明观看暴力视频对脑功能的影响不仅局限于观看的简单行为,还可能产生长期的影响。
3 其他相关辅助检查方法
对于网络成瘾,除了PET、fMRI、SPECT等影像学研究方法外,其他的辅助检查方法还包括脑电图(EEG)和事件相关电位(ERP)。
脑电图 (electroencephalogram,EEG)是认知测验常用的电生理技术,能提供脑功能活动的实时信息。依电位产生方式的不同,可分为自发脑电亦称自发电位(spontaneous potentials,SP)和诱发脑电(evoked potentials,EP)又称事件相关电位(eventrelated potentials,ERP)。SP是指在没有特定外界刺激时神经系统本身产生的电位变化;ERP是大脑被施予某种事件刺激后产生的生物电活动,在评价认知活动方面是一项客观、敏感和特异的指标。EEG和ERP在网络成瘾方面研究较广泛。
脑电的复杂性反映了大脑思维活动的程度,脑电复杂性越小,说明大脑的思维活动越迟钝;反之则表明思维活动越活跃。郁洪强等[22]应用非线性动力学方法发现网络成瘾者在安静状态下自发脑电的小波熵值以及复杂度值比正常受试者均有显著降低,提示脑电的复杂性降低,说明其脱离网络后思维活动相对迟钝。
N400和P300是ERP的内源性成分,其潜伏期提前、波幅降低和分布减少反应对应能力损害。N400与语言认知相关,它反映与语言相关的认知活动;P300与记忆认知有关,可以反映感知、记忆、理解、判断、推理等多层次的心理活动。金璞等[23]采用词语流畅性实验,显示网络成瘾组N400潜伏期延长,波幅降低,而带有网络语言成分句未检测到明显N400波。说明网络成瘾青少年出现常规语言流畅功能下降。郁洪强等[24]发现过度使用互联网导致P300波幅降低,潜伏期延长;Gamma振荡减弱并影响Gamma节律同步效应。说明过度使用互联网对大脑进行信息的整合和编码造成了负性影响。这些结果提示,网络成瘾会对大脑的认知功能产生影响。
N170反应了面孔早期加工并呈颞枕优势分布,代表面孔识别的特异性。赵仑等[25]发现网络成瘾组N170呈明显的枕区分布,且幅值显著增强、潜伏期明显提前,说明其可能具有与正常被试者不同的面孔早期加工机制,为网络成瘾患者的社会功能受损提供了生理水平的科学依据。
4 总结
随着PET/CT、PET/MRI的出现,以及MRI与具有时间特性的脑电图、脑磁图的结合,新的功能成像技术和分子影像学技术被相继开发,使我们可以进一步了解涉及成瘾的不同脑功能区之间的联系,得到更多的脑功能活动信息,并从细胞和分子水平层次上阐明成瘾的神经机制。可以预见,现代影像技术不断发展将为网络成瘾研究提供新的方法,使我们离解决成瘾问题越来越近。
[1]Shaw M, Black DW. Internet addiction: definition,assessment, epidemiology and clinical management. CNS Drugs, 2008, 22(5): 353-365.
[2]Yen JY, Ko CH, Yen CF, et al. Psychiatric symptoms in adolescents with Internet addiction: Comparison with substance use . Psychiatry Clin Neurosci, 2008, 62(1):9-16.
[3]Young KS. Internet addiction: the emergence of a new clinical disorder. CyberPsychology & Behavior, 1998,1(3): 237-244.
[4]陶然,王吉囡,黄秀琴,等. 网络成瘾的命名、定义及临床诊断. 武警医学,2008,19(9):773-776.Tao R, Wang JN, Huang XQ, et al. Naming, def i nition, and clinical diagnostic criteria of internet addiction . Medical Journal of the Chinese People’s Armed Police Forces,2008, 19(9): 773-776.
[5]Davis RA, Flett GL, Besser A. Validation a New Scale for Problematic Internet Use: In placations for Preemployment Screening. CyberPsychology & Behavior,2002, 5(4):331-345.
[6]Ko CH, Yen JY, Chen SH, et al. Proposed diagnostic criteria and the screening and diagnosing tool of Internet addiction in college student. Compr Psychiatry, 2009,50(4): 378-384.
[7]Bartzokis G, Beckson M, Lu PH, et al. Cortical gray matter volumes are associated with subjective responses to cocaine infusion. Am J Addict, 2004, 13(1): 64-73.
[8]Fowler JS, Volkow ND, Kassed CA, et al. Imaging the addicted human brain. Sci Pract Perspect, 2007, 3(2): 4-16.
[9]Schlaepfer TE, Lancaster E, Heidbreder R, et al.Decreased frontal white-matter volume in chronic substance abuse. Int J Neuropsychopharmacol, 2006, 9(2):147-153.
[10]Ko CH, Liu GC, Hsiao S, et al. Brain activities associated with gaming urge of online gaming addiction. J Psychiatr Res, 2009, 43(7): 739-747.
[11]Zhou Y, Lin FC, Du YS, et al. Gray matter abnormalities in Internet addiction: A voxel-based morphometry study.Eur J Radiol, in press. http://www.sciencedirect.com, 18 November 2009.
[12]Sun DL, Chen ZJ, Ma N, et al. Decision-making and prepotent response inhibition functions in excessive internet users. CNS Spectr, 2009, 14(2):75-81.
[13]Seo M, Kang HS, Yom YH. Internet addiction and interpersonal problems in korean adolescents. Comput Inform Nurs, 2009, 27(4): 226-233.
[14]Koo YJ, Paeng JC, Joo EJ, et al. Brain Neuroadaptative Changes in Adolescents with Internet Addiction: An FDG-PET Study with Statistical Parametric Mapping Analysis. J Korean Acad Child Adolesc Psychiatry, 2008,19(1):13-18.
[15]Jeong HK, Kim HJ, Jung H, et al. PET imaging and quantitation of Internet-addicted patients and normal controls. Medical Imaging 2002: Physiology and Function from Multidimensional Images, San Diego, CA, USA:SPIE, 2002, 4683: 419- 428.
[16]钱若兵,傅先明,韩晓鹏,等. 青少年网络游戏成瘾的功能性磁共振成像研究. 立体定向和功能性神经外科杂志, 2008, 21(4): 207-211.Qian RB, Fu XM, Han XP, etal. Functional MRI study of internet game addiction in adolescents. Chin J Stereotact Funct Neurosurg, 2008, 21(4): 207-211.
[17]曹枫林. 青少年网络成瘾的心理机制——脑功能影像学及团体心理干预研究. 长沙:中南大学,2007.Cao FL. Mechanism of psychology, functional imageology, and group psychological intervention in adolescents with internet addiction. Changsha: Central South University, 2007.
[18]McCabe JA, Tobler PN, Schultz W, et al. Appetitive and aversive taste conditioning in a computer game inf l uences real-world decision making and subsequent activation in insular cortex. J Neurosci, 2009, 29(4): 1046-1051.
[19]Weber R, Ritterfeld U, and Mathiak K. Does Playing Violent Video Games Induce Aggression? Empirical Evidence of a Functional Magnetic Resonance Imaging.Media psychology, 2006, 8(1): 39-40.
[20]Mathiak K and Weber R. Toward brain correlates of natural behavior: fMRI during violent video games. Hum Brain Mapp, 2006, 27(12): 948-956.
[21]Murray JP, Liotti M, and Ingmundson PT. Children's brain activations while viewing televised violence revealed by FMRI. Media psychology, 2006, 8(1): 25-37.
[22]郁洪强,汪曣,赵欣,等. 网络成瘾患者的EEG小波熵与复杂度特征分析. 中国生物医学工程学报, 2009, 27(1):157-160.Yu HQ, Wang Y, Zhao X, et al. The study on the EEG wavelet entropy and complexity of internet addiction patients. Chinese Journal of Biomedical Engineering,2009, 27(1): 157-160.
[23]金璞, 傅先明,钱若兵,等. 青少年网络成瘾的事件相关电位N400研究.立体定向和功能性神经外科杂志,2008, 21(6): 333-336.Jin P, Fu XM, Qian RB, et al. Event-related potentials N400 in adolescents with internet addiction disorder. Chin J Stereotact Funct Neurosurg,2008,21(6):333-336.
[24]郁洪强,赵欣,刘海婴,等. 过度使用互联网对脑电时频特性的影响研究. 自然科学进展, 2009, 19(4): 456-461.Yu HQ, Zhao X, Liu HY, et al. Effect of excessive Internet use on the time-frequency characteristic of EEG. Progress in Natural Science, 2009, 19(4): 456-461.
[25]赵仑,高文彬. 网络成瘾患者早期面孔加工N170的研究. 航天医学与医学工程, 2007, 20(1): 72-74.Zhao L, Gao WB. Early face processing of internet addiction patients by face-specif i c N170. Space Medicine& Medical Engineering, 2007, 20(1): 72-74.