大学新生网络成瘾的静息态脑功能结构特征

韩 岱，李 梅，梅敏君，孙小菲，朱春莹

(1. 杭州师范大学心理科学研究院，浙江杭州311121； 2.浙江省认知障碍评估技术研究重点实验室，浙江杭州311121；3. 杭州师范大学附属医院精神心理科，浙江杭州310015; 4. 杭州师范大学心理健康教育与咨询中心，浙江杭州311121)

0 前言

随着网络使用的发展，网络成瘾(Internet addiction disorder，IAD)带来的负面影响日益受到社会的关注.网络成瘾主要表现有难以抑制的过度运用网络进行浏览网页、社交活动、游戏、购物或观看色情内容.大学生处于少年和青年的过渡时期，这个时候他们对自我控制和调节能力还未发育完善，这导致大学生更容易出现网络成瘾问题[1]，特别是刚刚入校的大一新生正在面临生活环境的巨大变化，因此更容易出现生理心理健康问题.最新调查结果表明中国大学生新生的网络成瘾发生率高达6.44%[2].

为了寻找最有效的网络成瘾的治疗方法，弄清网络成瘾的神经病理机制非常重要，磁共振(MRI)作为一种非创性脑影像学技术也被应用于IAD研究中.静息态fMRI(resting-state fMRI, rs-fMRI)只需要被试保持安静休息状态，因此与其它fMRI相比能更好的排除不同功能任务造成的干扰[3-4]，低频振荡振幅(amplitude of low-frequency fluctuation，ALFF)等rs-fMRI测量指数，常用来评估抑郁症、阿尔兹海默病等精神和神经系统疾病患者的脑活动状况[5-8].目前国内关于网络成瘾的脑影像学研究多集中在rs-fMRI研究，李旻明等人、杜万萍等人、杜金贵等人和秦玲娣等人的研究先后发现网络成瘾者呈现功能活性异常的脑区包括右舌回、左脑岛、杏仁核、角回、右中央后回、左顶下小叶、小脑、脑干、扣带回、双侧海马旁回、右额叶 (直回, 额中回及额下回) 、左额上回、左楔前叶、右枕叶、颞下回、左颞上回及颞中回、内侧前额叶[9-13].此外，李磊等人的脑静息态功能连接研究发现前额叶与左梭状回、左额中回、左扣带回中部和左中央后回和右枕叶和舌回的功能连接异常也与网络成瘾有关[14]，这些结果显示太多脑区与网络成瘾都有关联.而这些脑区往往也是其他一些常和网络成瘾共同存在的精神疾病的相关脑区[15-16].一些相关研究没有严格排除焦虑、抑郁等心理因素的影响，因此有必要筛选出和网络成瘾相关的关键脑区.网络成瘾者往往花大量时间沉迷于网络，而且网络沉迷史超过5年，网络成瘾者的大脑结构方面与非成瘾者相比可能也存在某些差别.遗憾的是目前关于网络成瘾者大脑结构特征方面的研究还不多，目前只有Yuan等人运用基于体素的形态学分析(Voxel-based morphometry，VBM)等磁共振技术评估网络成瘾者全脑区皮层的结构特征，还有Soon-Beom 等人调查了网络成瘾者前额叶皮层的结构特征[17-19].

根据目前检索到的文献，还没有同时对网络成瘾者全脑区的功能特征和结构特征进行分析的研究.基于涉及网络成瘾机制的关键脑区很可能同时存在功能和结构方面特异性的假设，这次研究将同时探查网络成瘾被试脑的功能和结构特征.考虑到选择结构比较单一的研究人群(如年龄、受教育程度相差小、生活环境相似的大学生)和严格排除焦虑或抑郁情绪障碍的被试也能最大限度的排除干扰因素，因此这次研究将在无精神疾病史而且研究期间无焦虑或抑郁情绪障碍的大学新生中招募IAD者作为被试，以非IAD的大学新生为对照者，采用ALFF和VBM技术分析被试脑的静息态功能和结构特征，为明确网络成瘾相关的关键脑区提供重要信息.

1 材料和方法

1.1 被试

被试均从参加大学新生入学心理体检的学生中招募，所有被试都是右利手，而且无焦虑、抑郁、脑外伤、物质滥用以及其它重大躯体和精神疾病史，具有MRI检测禁忌症或6个月内曾使用过精神科药物的被试将被筛除.详细告知研究方案后，被试签署知情同意书并完成各种心理测验，这次研究的所有操作均获得杭州师范大学伦理委员会的批准.这次研究选择Young网络成瘾量表(IAT)中文版来评估被试的网络成瘾情况.IAT最早由Young编订，是世界上运用最广泛的网络成瘾评估工具之一，包括20项问题，按“同意”到“很不同意”的1—5级评分.根据既往研究，网龄5年以上且IAT>50分的大学生被试归入网络成瘾(IAT)组；按照与IAT组被试人数、年龄和性别比例方面匹配的原则，选择IAT≤50的被试归入对照(Control)组[11,20].被试的焦虑和抑郁状况通过焦虑自评量表(SAS)和抑郁自评量表(SDS)评估.SAS和SDS都由20项问题组成.如果被试的SAS分≥50或者SDS≥53说明被试具有焦虑或抑郁情绪障碍，因此这些被试将不再继续参加研究.

表1 IAT组和对照组人口学特征和量表结果统计Tab.1 Comparison of the demographic variables and psychological measurements between IAT group and control group

1.2 MRI扫描

所有MRI扫描均使用GE Discovery MR750 3.0T高场强磁共振成像系统(General Electric，Milwaukee，USA).扫描时受试者平躺在扫描床上，头部用海绵垫固定，安静闭目，保持清醒，避免入睡，尽量保持头部不动.先进行T1加权结构像扫描，再进行RS-fMRI扫描.3D梯度回波T1加权结构像扫描参数为： Sequence=SPGR, parallel acceleration=2, sagittal slices, slice number=180 with 2 slices in each end discarded (oversampling) to achieve 176, matrix size=256*256, FOV=256*256 mm, TR/TE=8100/3.1ms, FA=8 deg, slice thickness=1, gap=0 (isotropic voxel size=1*1*1), TI (prepare time)=450 ms, bandwidth=31.25 kHz, total scan time=5′05″. RS-fMRI扫描参数为：sequence=GRE-EPI, axial slices, scanning order=interleaved [1∶2∶43 2∶2∶42], slice number=43, matrix size=64*64, FOV=220*220 mm, TR/TE=2 000/30 ms, FA=90 deg, slice thickness=3.2 mm, gap=0 (voxel size 3.4×3.4×3.2), dummy scan=0, number of acquisitions=240, NEX=1, parallel acceleration=2, total scan time=8′00″.

1.3 MRI数据处理

基于MatLab 2012a(MathWorks, Natick, MA, USA)和SPM8(Wellcome Department of Imaging Neuroscience Group, London, UK; http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm)，使用DPARSF(Data Processing Assistant for Resting-State fMRI, http://rfmri.org/DPARSF)和REST(Resting-State fMRI Data Analysis Toolkit，http://www.restfmri.net)进行RS-fMRI数据预处理[21-22].预处理步骤包括：剔除前5个时间点、头动校正(剔除平移>1 mm或转动>1°)、空间标准化(蒙特利尔空间，3*3*3 mm采样)、空间平滑(4*4*4 mm)；计算所有频率点在0.01—0.08 Hz频段内幅值的平均值，获得每个体素的ALFF和mALFF值(每个体素的ALFF值与全脑的平均ALFF值的比值)；最后mALFF值进行去线性漂移和滤波处理.

基于MatLab2012a和SPM8，使用VBM8toolbox嵌套软件处理T1加权结构像数据.经过前联合校准、蒙特利尔标准空间配准、高斯平滑、分割脑结构数据获得灰质、白质和脑脊液体积、灰/白质图像进行平滑后获得所有被试的各个脑区的灰质体积(gray matter volume, GMV)值.

1.4 MRI数据统计分析

两组被试的mALFF和GMV值使用REST软件进行统计分析.由于两组被试的SAS量表值存在显著差异，所以对两组被试的mALFF数据以被试年龄、SAS和SDS量表得分为协变量进行t-test组间比较(P<0.01, AlphaSim correction，cluster size>19)，对两组被试的GMV值以被试年龄、脑总体积和SAS、SDS量表得分为协变量进行t-test组间比较(P<0.05, AlphaSim correction，cluster size>19).运用SPSS 19.0软件对两组被试中脑静息态功能和结构同时存在显著差异的脑区的GMV值与mALFF值与IAT量表值进行pearson相关分析(P<0.05).

2 结果

2.1 两组被试mALFF数据比较分析

IAT组被试大脑的右枕叶(right occipital lobe，Brodmann area 19)和右舌回(right lingual cortex，Brodmann area 18)区域的mALFF值显著高于对照组(表2，图1).而且，IAT组被试的左眶额叶皮层(OFC，Brodmann area 10)的mALFF值显著低于对照组(表2，图1).

表2 各脑区mALFF组间比较分析Tab.2 Comparison of mALFF between IAT group and control group

P<0.01, AlphaSim矫正，团块>19.BA，Brodmann区域；MNI：蒙特利尔神经学研究所.

右舌回(Right lingual gyrus)；左眶额叶(Left orbitofrontal cortex)；右枕叶(Right occipital cortex)

2.2 两组被试VBM数据比较分析

两组被试各脑区GMV值的比较分析结果显示(表3，图2)，IAT组被试右枕叶、右舌回以及右海马旁回(right parahippocampal gyrus，Brodmann area 34)的灰质体积显著低于于对照组.

表3 脑区皮层灰质体积 (GMV) 组间比较分析Tab.3 Comparison of GMV between IAT group and control group

P<0.05, AlphaSim矫正，团块>19.BA，Brodmann区域；MNI：蒙特利尔神经学研究所.

右舌回(Right lingual gyrus)；右枕叶(Right occipital cortex)；右海马旁回(Right parahippocampal gyrus)

2.3 两组被试mALFF和GMV值与IAT量表值相关分析

根据两组被试比较结构，右枕叶和右舌回两个脑区的mALFF值和GMV值均存在显着差异.两组被试的这两个脑区的mALFF和GMV值与IAT量表值的相关分析结果显示(如图3和图4)：右枕叶的GMV值和IAT量表值存在负相关(r=-0.388,p=0.028)而右枕叶的mALFF值与IAT量表值存在正相关(r=0.552,p=0.001)；右舌回的GMV值与IAT量表值无显著相关，但右舌回的mALFF值与IAT量表值存在正相关(r=0.547,p=0.001).

图3 右枕叶GMV和mALFF值与IAT量表值相关分析Fig.3 Correlation analysis between GMV and mALFF of right occipital lobe and IAT scale

图4 右舌回GMV和mALFF值与IAT量表值相关分析Fig.4 Correlation analysis between GMV and mALFF of right lingual gyrus and IAT scale

3 讨论

这次研究中关于脑功能方面的分析采用的是静息态磁共振技术,这是国内目前最多用于网络成瘾者脑功能活动分析的技术之一.这次研究除了通过常规询问病史的方式排除存在精神疾病的被试，而且严格剔除了研究期间存在焦虑、抑郁等情绪障碍的被试，最大程度上排除了网络成瘾共患疾病对研究结果的干扰.这次研究发现网络成瘾者的右枕叶和右舌回的mALFF值显著高于非成瘾者，而左眶额叶则显著低于非成瘾者.既往研究也发现网络成瘾者这3个脑区的静息态功能活性显著异于非成瘾者，如杜金贵等人的研究发现青少年网络游戏成瘾者静息态下比率低频振幅(fALFF)在双侧舌回和枕叶都低于非成瘾者；杜万萍和刘军等人的研究发现双侧额叶部分区域、右侧枕叶部分区域存在静息态功能活性异常；秦玲娣等人的研究发现青少年网络成瘾者静息态下右舌回存在功能活性异常[10-12];Ling等人关于网络成瘾者的脑网络研究也发现网络成瘾者的舌回的功能活性显著异于非成瘾者[23].

这次研究的脑结构数据分析结果表明网络成瘾者的右枕叶、右舌回和右海马旁回的灰质密度显著低于非成瘾者.Yuan等人的研究也发现网络游戏成瘾者的舌回灰质体积减少[17].结合这次研究中关于静息态脑功能分析结果，网络成瘾者右枕叶和右舌回同时存在静息态脑功能活性和灰质体积都显著异于非成瘾者.为了验证前文中提到的关于网络成瘾机制相关联的关键脑区很可能同时存在功能和结构方面特异性的假设，这次研究又对这两个同时存在功能和结构异常脑区的静息态功能指标和灰质体积指标与网络成瘾状况(IAT量表值)进行了相关分析.分析结果表明这两个脑区的静息态功能活性与网络成瘾状况存在显著相关性，而且右枕叶的灰质体积也与网络成瘾程度存在显著相关性，这个结果可以为这次的研究假设提供有力证明.

这次研究发现右枕叶这个脑区的静息态脑功能和灰质体积都与网络成瘾密切相关，因此右枕叶是既往研究发现的几十个与网络成瘾相关的脑区中和网络成瘾最密切相关的脑区,枕叶是大脑视觉信息处理的关键脑.网瘾者常常花大量时间注视电脑屏幕，这种高强度的视觉注视很可能损害人的视觉功能，因此可以推测长期网络成瘾会造成枕叶等视觉相关脑区出现功能异常.Ko等人曾报道说网络游戏成瘾者的左枕叶活性亢进[24],但是Park等人却报道说网络游戏成瘾者的左右两侧枕叶活性功能下降[25].此外，研究证明外侧枕叶在重复的听觉刺激引起强烈反应的过程中也起了重要作用[26].Zhao等人的研究发现过度使用网络导致听觉功能受损[27],因此可以推测，右枕叶是调控听觉功能的关键脑区，网络成瘾造成右枕叶功能异常从而导致听觉功能异常.根据对既往枕叶功能方面文献的复习，结合这次研究结构推测，右枕叶很可能就是涉及网络成瘾病理机制的关键脑区.

必须指出的是，这次研究因为要严格限制网络成瘾而且没有焦虑、抑郁以及磁共振检测禁忌症的被试，所以被试数量较少，导致脑结构比较分析结果显著性只能达到p<0.05而未达到p<0.01的显著性.而且这次研究没有对网络成瘾进行社交、游戏、色情等的分型，也可能影响研究结果的准确性和概况性.这次对网络成瘾者的静息态脑功能和结构的影像学研究发现了网络成瘾者的右枕叶、右舌回在功能和结构方面都出现显著异常，其中右枕叶很可能是涉及网络成瘾病理机制的关键脑区.下一步研究将扩大样本数量并深入分析这些脑区在网络成瘾发病机制中所起的作用.