Summary

Psikozlu veya Psikozsuz Esrar Kullanıcılarının Beyin Morfolojisi: Pilot MRI Çalışması

Published: August 18, 2020
doi:

Summary

Bu, esrar kaynaklı psikoz hastaları ile psikotik olmayan kronik esrar kullanıcıları arasındaki gri madde hacmi farklılıklarını araştırmayı amaçlayan bir 3T manyetik rezonans görüntüleme çalışmasıdır.

Abstract

Esrar, dünya çapında en sık kullanılan yasadışı ilaçtır ve tüketimi hem sağlıklı konularda psikiyatrik semptomlara neden olabilir hem de önceden psikotik riski olan hastalarda florid psikotik bir tablonun maskesini çekebilir. Önceki çalışmalar, kronik ve uzun süreli esrar maruziyetin kannabinoid reseptörleri ile zenginleştirilmiş beyin bölgelerinde önemli olumsuz etkiler yaratabileceğini göstermektedir. Bununla birlikte, esrar bağımlılığı ile belirlenen beyin değişikliklerinin klinik olarak önemli bir fenotipe mi yoksa bir istismarcının hayatının bir noktasında psikotik bir salgına mı yol açacağı belirsizliğini korumaktadır. Bu çalışmanın amacı, esrar kaynaklı psikozlu (CIP) kronik esrar kullanıcıları ile psikotik olmayan esrar kullanıcıları (NPCU) arasındaki morfolojik beyin farklılıklarını herhangi bir psikiyatrik durum olmadan araştırmak ve beyin açıklarını seçici sosyo-demografik, klinik ve psikososyal değişkenlerle ilişkilendirmektir.

10 CIP hastası ve 12 NPCU’nun 3T manyetik rezonans görüntüleme (MRG) taramaları alındı. İlacın türü, sıklığı ve süresi ile bağımlılığın sosyo-demografik, klinik ve psikososyal parametreleri ölçüldü. CIP hastalarında psikozsuz kronik esrar kullanıcılarına kıyasla sağ üst frontal girus, sağ presenal, sağ üstün temporal girus, insula bilateral, sağ preküneus, sağ medial oksipital girus, sağ fusiform girus ve sol hipokampusta geniş gri madde (GM) azalmaları vardı. Son olarak, CIP hastalarında, sonuçlar Kısa Psikiyatrik Derecelendirme Ölçeği (BPRS), BPRS-Aktivite ve seçici GM hacimlerinin bir etki alanı arasında negatif bir korelasyon göstermiştir. Genel olarak, sonuçlar esrar kaynaklı psikozun NPCU’da bulunmayan seçici beyin küçültmeleri ile karakterize olduğunu göstermektedir. Bu nedenle, nörogörüntüleme çalışmaları, esrar kullanıcılarında psikoz gelişme riski ile ilişkili putatif biyobelirteçleri tanımlamak için potansiyel bir zemin sağlayabilir.

Introduction

Avrupa Uyuşturucu ve Uyuşturucu Bağımlılığı İzleme Merkezi’ne göre, Avrupa Birliği’ndeki yetişkinlerin yaklaşık 96 milyonunun (veya% 29’unun) yaşamları boyunca esrar başta olmak üzere yasadışı uyuşturucu denedikleri tahmin edilmektedir. Genel nüfusun en genç ve en savunmasız kısmı göz önüne alındığında, genç yetişkinlerin tahmini% 16’sı (15-34 yaş arası) son bir yıliçinde esrar kullandı ve erkek-kadın oranı yaklaşık 2:11 . Daha da önemlisi, esrar kullanımı, ruh hali değişiklikleri, artan anksiyete, yarış düşünceleri, çarpık algılar, düşünme ve problem çözmede zorluk, öğrenme ve hafıza ile ilgili devam eden sorunlar, yavaş reaksiyon süresi ve kontrol kaybı gibi sağlıklı konularda psikiyatrik semptomların gelişmesine yol açıyor gibi görünmektedir2. Bununla birlikte, bu tür belirti ve semptomlar normalde geçicidir ve psikiyatrik bir durumu veya bir tedavinin ihtiyacını özetlemez. Bununla birlikte, esrar, tetrahidrokannabinol (THC) adı verilen ana psikoaktif bileşeni aracılığıyla, şüphelilik de dahil olmak üzere olumlu psikotik semptomlara neden olabilir, paranoyak sanrılar, düşünce süreçleri bozuklukları ve algısal değişiklikler3, ayrıca körelmiş etki, ilgisizlik, avolition, doğallık eksikliği, ilgi eksikliği, pasiflik ve bilişsel eksiklikler (örneğin, hafıza, yürütme işlevi, soyut yetenek, karar verme ve dikkat) gibi şizofrenide gözlenenlere benzer olumsuz semptomlar3. Bu nedenle, şu anda, esrar tüketiminin hem sağlıklı konularda geçici psikiyatrik semptomlara neden olabileceğine hem de önceki psikotik riski olan hastalarda florid psikotik bir tablonun maskesini çekebileceğine dair kanıtlarvardır 3. Ancak, bu ilişkinin nedensel mi yoksa tamamen korelasyonel mi olduğu hala tartışmalıdır ve tartışılır4. Gerçekten de, ağır kenevir tüketimi ile psikoz riski arasında bir ilişki olduğunu öne süren epidemiyolojik çalışmalara rağmen5, dünya çapında artan esrar kullanım insidansına psikoz artmış bir insidans eşlik etmez4. Bu paradoks, esrar istismarcıları arasında, kullanımın erken başlaması, yüksek etkili esrarın günlük varsayımı ve en büyük psikotik riski taşıyan sentetik kannabinoidlerin tüketimi ile ilgili özel kafa karıştırıcı farklılıkların varlığı ile açıklanabilir3. Ayrıca, spesifik katekolü-O-metiltransferaz (COMT) polimorfizmlerinin varlığı gibi bazı genetik faktörler, kullanıcıların küçük bir kısmında esrar maruziyeti sonrası psikotik semptomlar geliştirmek için artırılmış bir güvenlik açığı verebilir6.

Bu bağlamda, insan nörogörüntüleme çalışmaları esrarın psikotik semptomlara yol açabileceği potansiyel sinir mekanizmalarını araştırmaya çalıştı7Preklinik çalışmalar daha önce THC’nin hipokampus, amigdala, striatum ve prefrontal korteks (PFC) dahil olmak üzere kannabinoid tip 1 reseptörleri (CB1R) bakımından zengin beyin bölgelerinde aktif olduğunu göstermiştir8. Gerçekten de, sağlıklı esrar kullanıcılarına deneysel THC yönetiminin bir öğrenme görevi sırasında ventrostriatal aktivasyonu zayıflatığı ve aynı zamanda psikotik semptomlar9’u ve dikkatli salience işlemi sırasında değiştirilmiş prefrontal-striatal aktivasyonu teşvik ettiği gösterilmiştir10. Yapısal manyetik rezonans görüntüleme (MRI) çalışmaları ile ilgili olarak, bazı yazarlar prefrontal korteks11 , 12 , 13,hipokampus14,15,amig’de önemli gri madde (GM) hacim azalmaları tespit etti. normal esrar kullanıcılarında16 ve putamen17 kullanıcı olmayanlara kıyasla, diğerleri bu iki grup arasında önemli bir beyin farkı bildirmedi18,19,20,21 veya medial zamansal içinde GM hacimlerinin arttığını bildirdi, amigdala, hipokampus, posterior cingulate ve düşük esrarlı ergenler arasında serebellum22kullanır.

Ayrıca, çok az çalışma, psikotik semptomları olan esrar kullanıcıları ile herhangi bir psikiyatrik durum olmadan esrar kullanıcıları arasında belirli bir beyin farkı olup olmadığını araştırdı. Bir fonksiyonel MRI çalışması, THC tüketiminden sonra psikotik semptomlar yaşayan ve yaşamayan sağlıklı denekleri karşılaştırdı ve sağ orta temporal girusta bir go / no-go görevi sırasında aktivitenin arttığını ve hem parahippocampal hem de fusiform giride aktivitenin azaldığını bildirdi, bu da sadece psikotik grupta daha fazla inhibisyon hataları ileilişkiliydi 23. Buna karşılık Epstein ve Kumra, esrar kullanım bozukluğu olan hem psikotik hem de nonpsikotik ergenlerin benzer beyin değişikliklerini paylaştığının; özellikle, sol üst frontal girus, sağ pars triangularis, sol pars opercularis, sol ve sağ supramarginal gyri, sol ve sağ alt parietal kortikaller ve sol üstün temporal girusta her iki grupta da zayıflatılmış kortikal inceltme tespit ettiler24. Daha önceki bir çalışmada, aynı yazarlar erken başlangıçlı şizofreni (EOS) ile (EOS+) ve (EOS-) esrar kullanım bozukluğu (CUD) olmayan ergenleri, sadece CUD’li ergenleri ve sağlıklı kontrollerikarşılaştırdı 25 . İlginçtir ki, hem EOS hem de CUD gruplarında sol üstün parietal bölgede sağlıklı kontrollere kıyasla daha küçük gri madde hacimleri tespit ettiler. Ancak EOS+’lı ergenlerde diğer gruplara göre katkılı hacimsel değişikliklere rastlamadılar. Son olarak, daha yeni ve daha büyük bir çalışma, bir ergen örneğinde ömür boyu esrar tüketiminden psikotik yaşam deneyimlerine kadar önemli bir toplam etki buldu. İlginçtir ki, yazarlar psikotik yaşam deneyimleri ile sağ hipokampus / parahippocampus26’nınkesilmemişleri içinde azaltılmış genişleme arasında bir ilişki buldular.

Bu nedenle, bu çalışmalar, hepsi konkordato olmasa da, esrar kaynaklı psikozun saf psikotik bozukluklarda tespit edilenlere benzer şekilde nörobiyolojik eksikliklerle karakterize olabileceğini göstermektedir. Bununla birlikte, esrar bağımlılığı ile belirlenen ve nörogörüntürleme araştırmalarıyla vurgulanan beyin değişikliklerinin klinik olarak önemli bir fenotipe mi yoksa bir istismarcının hayatının bir noktasında psikotik bir salgına mı yol açacağı hala belirsizliğini korumaktadır. Bu bağlamda, psikotik esrar kullanıcıları arasında beyin morfolojisinin herhangi bir psikiyatrik semptomu olmadan esrar kullanıcıları ile karşılaştırıldığında araştırılması, esrar kaynaklı psikozun nörobiyolojik temellerini anlamak için çok önemli olabilir. Bununla birlikte, bildiğimiz kadarıyla, şimdiye kadar hiçbir çalışma esrar kaynaklı psikotik konuları sağlıklı esrar kullanıcıları ile psikopatoloji, bağımlılık sıklığı ve süresi, yaşam kalitesi, kişilik özellikleri, doğum komplikasyonu ve çocukluk istismarı gibi beyin yapısal morfolojisi ve klinik parametreler açısından karşılaştırmamıştır. Bu bağlamda, bu çalışmanın amacı madde kaynaklı psikozlu (CIP) kronik esrar kullanıcıları ile psikotik olmayan esrar kullanıcıları (NPCU) arasındaki morfolojik beyin farklılıklarını araştırmak ve beyin açıklarını seçici sosyo-demografik, klinik ve psikososyal değişkenlerle ilişkilendirmektir. CIP hastalarının GM hacimlerinde NPCU’ya kıyasla önemli azalmalar göstereceğini ve GM hacimleri ile sosyo-demografik, klinik ve psikososyal ölçekler arasındaki olası korelasyonları göstereceğini vardır.

Protocol

Bu çalışmaya 10 CIP hastası ve 12 NPCU alındı. Tüm hastalar İtalya’nın Milano Üniversitesi Policlinico Hastanesi’nin psikiyatrik merkezinde işe alındı, esrar kullanıcıları ise Milano yakalama bölgesine kaydedildi. Tüm hastalar stabil farmakolojik tedavi görüyordu. Sol veya sağ elini kullanan katılımcılar dahil edildi. Tüm katılımcıların alışılmış bir esrar tüketimi vardı ve uyuşturucunun türü, sıklığı ve süresi ile bağımlılığın sosyo-demografik, klinik ve psikososyal parametreleri ölçüldü. Çalışma yerel etik komitesi tarafından onaylandı. 1. Katılımcılar Aşağıdaki dahil etme kriterlerini kullanın: Hastalar için: 18-45 yaş, Esrar kaynaklı Psikotik Bozukluğun DSM-IV tanısı, çalışma sırasında ve önceki 6 ayda ağır kenevir tüketimi. NPCU için: 18-45 yaş, DSM-IV tanısı yok, çalışma sırasında ve önceki 6 ayda ağır kenevir tüketimi. Aşağıdaki dışlama kriterlerini kullanın: zeka geriliği tanısı, mevcut herhangi bir büyük tıbbi veya nörolojik hastalık, bilinç kaybı ile travmatik kafa yaralanması öyküsü ve alkol bağımlılığı veya Axis II bozuklukları ve hamilelik de dahil olmak üzere diğer Axis I. Psikotik semptomların esrar kullanımının başlangıcından önce olmadığını ve akut yoksunluk veya şiddetli zehirlenmenin durmasından sonra önemli bir süre devam etmediğini doğrulayın. Yinelenen abonelikle ilgili olmayan bölümlerin geçmişinin olmadığını doğrulayın. Bilgilendirilmiş onay almak için katılımcılara onay formunu okuyun. Hem katılımcının hem de araştırmacının onay formunu mükerrer olarak imzalamasını bildirin. Kayıtlar için izin formunu saklayın. CIP hastalarının tanısını değerlendirmek için, 4. baskı, metin revizyonu (DSM-IV-TR)27. Bağımlılık sıklığını ve süresini belirlemek için, çocuk ve ergenler için yarı yapılandırılmış klinik görüşme kılavuzunu kullanın SCICA28. 2. Klinik ve psikososyal değerlendirme NOT: Tüm katılımcılara çeşitli klinik ve psikososyal ölçekler uygulandı. Psikiyatrik semptomları değerlendirmek için Kısa Psikiyatrik Derecelendirme Ölçeği (BPRS)29, Genç Mania Derecelendirme Ölçeği (YMRS)30, Montgomery-Åsberg Depresyon Derecelendirme Ölçeği (MADRS)31, Hamilton Depresyon Derecelendirme Ölçeği (HAM-D)32 ve Hamilton Anksiyete Derecelendirme Ölçeği (HAM-A)33’ü kullanın. Partum sırasında veya hemen sonrasında travma veya enfeksiyon varlığını keşfetmek için Murray-Lewis Obstetrik Komplikasyonlar Ölçeği (MLOCS)34’ükullanın. İhmal veya istismar deneyimlerini değerlendirmek için, Bakım ve İstismarın Çocukluk Deneyimi Anketini (CECA-Q)kullanın 35. Sosyo-ekonomik durumu (SES) tahmin etmek için MacArthur36’nınSosyo-Ekonomik Durum Ölçeğini kullanın. Mahalle memnuniyeti (NS-A), güvenlik hissi (NS-B), bozulma seviyesi (NS-C), diğer vatandaşların olumsuz durumlara müdahale etme isteği (NS-D) ve maddelerin kabul derecesi (NS-E) açısından mahallenin belirli özelliklerini değerlendirmek için Komşuluk Ölçeği (NS)37’yi kullanın. Kişilik özelliklerini keşfetmek için Mizaç ve Karakter Envanterini (TCI-125) kullan38,39. Yaşam kalitesini ve küresel işleyişi değerlendirmek için sırasıyla Manchester Kısa Yaşam Kalitesi Değerlendirmesi (MANSA)40 ve Yaşam Kalitesi Endeksi (QL-endeksi)41 ve İşleyiş Küresel Değerlendirmesi (GAF)27 ölçeklerini kullanın.NOT: Tüm sosyo-demografik ve klinik veriler Tablo 1’deözetlenmiştir. 3. Manyetik rezonans görüntüleme Katılımcıyı 3 Tesla MRI tarayıcısının yatağına bir destek konumuna getirin. Katılımcının kafasına bir radyo frekansı (RF) bobini yerleştirin. Arka plan gürültüsünü engellemek için kulak tıkacı ve kulaklık sağlayın. Başı hareketsiz hale getirmek için köpük pedler takın. Deneğin hareketsiz kalmasını söyleyin. KONTROL ODASINDAKİ İş İstasyonuNDAN MRI seansını çalıştırın. Hizalama ve yerelleştirme için 3 düzlemli gradyan eko taraması çalıştırın ve homojen, sabit bir manyetik alan oluşturmak için bir dolgu prosedürü gerçekleştirin. MRI için eko-düzlemsel görüntüleme protokolü başlatın. Yüksek çözünürlüklü T1 ağırlıklı üç boyutlu beyin taramasının kazanım parametreleri görüntüleme programında zaten belirlenmiştir ve değiştirilmemelidir. Parametreler şunlardır: tekrarlama süresi [TR] = 9.8, yankı süresi [TE] = 4.6 ms, düzlemde voksel boyutu= 0.9375 × 0.9375, matris = 256 × 256, çevirme açısı = 8°. Katılımcıyı MR tarayıcı odasından çıkarın. MR verilerini diske aktarın ve oturumu kapatın.NOT: Beyinciğın alt yönünden beynin büyük bir kısmını kapsayacak şekilde üstün bir şekilde uzanan toplam 185 bitişik 1 mm sagittal dilim sagittal lokalizatör taramasından seçilmiştir. 4. Ön işleme adımları NOT: MATLAB’da uygulanan İstatistiksel Parametrik Haritalama (SPM12) kullanılarak voksel bazlı morfometri analizi yapılmalıdır. Grup analizlerini gerçekleştirmeden önce, Script_pre işlem komut dosyası dosyasında gösterilen aşağıdaki ön işleme adımlarını gerçekleştirin. Segmentasyon: Beyaz madde dokularını, gri madde dokularını ve beyin omurilik sıvısını farklı görüntülere ayırmak ve ayırmak için yapısal görüntüyü işleyin. Bu ayrım, orijinal görüntüdeki belirli dokuların voksel dağılımlarını tanımlayan model küme analizleri ile birlikte doku dağılımının genel bilgisinden detaylandırılmış olasılık haritalarının kombinasyonu sayesinde elde edilir. segment.mat toplu iş dosyasını çalıştırın. DARTEL (Exponentiated Lie cebiri ile Diffeomorfik Anatomik Kayıt) araçları: tüm katılımcıların GM ve beyaz madde görüntülerini kaydetmek için doğrusal olmayan deformasyonları belirleyin. create_template.mat toplu iş dosyasını çalıştırın. Normalleştirme: Mekansal normalleştirme aşamasında, MRI görüntülerini anatomik standart bir şablona uyarla. Bunun nedeni, her konunun beynin form ve organizasyonunda yapılardaki boyut ve morfolojik farklılıklar gibi çok az farklılık olmasıdır. normalize_to_MNI.mat toplu iş dosyasını çalıştırın. Mekansal Yumuşatma: Hareket düzeltmeden sonra, sinyal-gürültü oranını artırmak ve anatomik yapılardaki ince varyasyonları hesaba katmak için yarım maksimum Gauss çekirdeğinde 6 mm tam genişlikte bir izotropik Gauss çekirdeği gerçekleştirin. normalize_to_MNI.mat toplu iş dosyasını çalıştırın. SPM12 kullanarak toplam intrakraniyal hacmi (ICV) ayıklayın: GM, beyaz madde ve CSF sınıfı görüntülerdeki yoğunluk değerlerinin eklenmesi ve voksel hacimleriyle çarpılmasıyla elde edilebilir.NOT: Ön işleme tamamlandıktan sonra, verileri detaylandırmak mümkündür.NOT: Lütfen bu çalışmada kullanılan ön işleme adımlarının ve kullanılacak SPM komutlarının ayrıntılı bir açıklamasını sağlayan SPM el kitabına (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/spm12_manual.pdf) bakın. Lütfen bu çalışma için kullanılan tam ön işleme adımları ile ek malzemelerde yer alan komut dosyasına ve Matlab partilerine de bakın. 5. İstatistiksel analizler Demografik, klinik ve psikososyal ölçekte iki grup arasındaki farklılıkları araştırmak için ki-kare testleri (kategorik değişkenler) ve iki örnek t testi (nicel değişkenler) gerçekleştirin. CIP hastaları ve NPCU arasındaki GM hacimlerini karşılaştırmak için Genel Doğrusal Model (GLM) tasarımı bağlamında tek yönlü Varyans Analizi (ANOVA) gerçekleştirin. Tüm analizlerde cinsiyet ve yaş kontrol değişkenleri olarak kullanılmıştır. Tek yönlü ANOVA toplu iş dosyasını çalıştırın. Bu çalışmada kullanılan tüm klinik ve psikososyal ölçeklerdeki puanların GM hacim değişiklikleriyle önemli ölçüde ilişkili olup olmadığını araştırmak için sadece CIP grubu için tüm beyin gerileme analizlerini gerçekleştirin. Herhangi bir beyin maskesi kullanmayın, ancak tüm vokselleri düşünün. Regresyon analizi toplu iş dosyasını klinik ilgi ölçeğiyle çalıştırın. Suprathreshold kümelerinin tepe maksimasının stereotaktik koordinatlarını MNI uzamsal dizisinden (www.mni.mcgill.ca) Talairach ve Tournoux42’yedönüştürün.NOT: Tüm nöroanatomik analizlerde, denekler arasındaki hacimsel farklılıklar, toplam intrakraniyal hacim (ICV) için orantılı ölçekleme ile dikkate alındı. ANOVA için, anlamlılık eşiğini en az k=30 küme boyutuyla p < 0,001 düzeltilmemiş olarak ayarlayın, çoklu regresyon analizleri için ise, düzeltilen bir p < 0,05 tepe Aile Açısından Hata (pFWE) önemli olarak kabul edildi ve en az k=10 küme boyutu kullanıldı. Bu çalışmada kullanılan küçük örneklem büyüklüğü nedeniyle eski eşik dikkate alındı ve bu nedenle bu analizden ortaya çıkan sonuçların ön kabul edilmesi gerekiyor. P değeri birden çok karşılaştırma için düzelt edildiğinden, ikinci eşik daha katıdır.NOT: İşlem sonrası adımlar (http://dbm.neuro.uni-jena.de/vbm8/VBM8-Manual.pdf) hakkında daha fazla bilgi için lütfen VBM8 El Kitabı’na bakın. Lütfen bu çalışma için kullanılan tam modele sahip ek malzemelerde yer alan “tek yönlü ANOVA” ve “Regresyon analizi” adlı Matlab partilerine de bakın. Bu çalışmanın keşif niteliği nedeniyle, resmi bir örneklem boyutu hesaplaması çok az değere sahip olacaktı ve bu nedenle yapılmadı.

Representative Results

Sosyo-demografik, klinik ve psikososyal sonuçlarCIP hastaları ile NPCU arasında cinsiyet (χ2 =0,6, p=0,4), yaş (t=-0,21; p=0,83), bağımlılığın başlama yaşı (t=-0,79; p=0,44) ve eğitim düzeyi (t=1,21; p=0,24) açısından fark yoktu. Bununla birlikte, cip hastalarının NPCU’ya göre daha yüksek puan gösterdiği TCI’nın bir mizaç boyutunda (Harm Avoidance, t=3.71; p=0.001) ve tek karakter boyutunda (Self-Transcendence, t=2.94; p=0.008) iki grup arasında bazı farklılıklar gözlenmiştir. Son olarak, NPCU ayrıca Mahalle Ölçeğinin (NS-E) bir alt boyutunda (t=-3.55; p=0.002), SES toplamında (t=-2.13; p=0.046), Yaşam Kalitesi-İndeksinde (t=-8.1; p=0.0001), GAF’ta (t=-4.71; p=0.0001) ve TCI’nın bir karakter boyutunda (Öz Yönlendirme, t=-3.97; p=0.001). Özellikle, CIP için, esrar bağımlılığı sıklığı 9 denek için günlüktü () ve haftada birkaç kez 1 konu (). Bunun yerine, NPCU grubunda esrar bağımlılığı sıklığı 7 denek için günlüktü (), 4 denek için haftada birkaç kez () ve 1 konu için ayda birden fazla kez (). Bağımlılığın ortalama başlangıç yaşı CIP hastaları için 18, NPCU grubu için 16 yaşındaydı. Tüm katılımcılar esrar almasına rağmen, bazı CIP hastaları (N=6) ve NPCU (N=3) kokain, LSD ve eroin / metadon da dahil olmak üzere diğer uyuşturucuların daha önce kullanıldığını, ancak esrardan daha düşük sıklıkta olduğunu bildirdi. Esrar kullanım sıklığı iki grup arasında farklılık göstermemedi (χ2=1.69, p=0.42). Ayrıca, iki grup arasında kokain, eroin/metadon ve LSD kullanımının türü ve sıklığında istatistiksel bir fark gözlenmedi (kokain: χ2=0.06, p=0.79 ve χ2=4.1, p=0.39; eroin/metadon: χ2=1.2, p=0.26 ve χ2=1.2, p=0.26; LSD: χ2=0,01, p=0,89 ve χ2=2,0, p=0,36). Örnekte poli-tüketimin bulunmasının bulguların genellenebilirliğini olumsuz etkilemiş olabileceğinin farkında olsak da, diğer ilaçların kullanımının esrar kullanımına kıyasla çok sınırlı olduğunu vurgulamak önemlidir. Gerçekten de, esrar kullanımının aksine, diğer ilaçların tüketimi ömür boyuydu ve çalışma sırasında gerçekleşmedi. Bununla birlikte, sonuçlarımız dikkatli bir şekilde alınmalı ve daha homojen bir örnekte çoğaltılmalıdır. VBM sonuçlarıVBM analizi, CIP hastalarının sağ üst frontal girusta ((Brodmann bölgesi [BA] 10), sağ presenal (BA 4), sağ üstün temporal girusta (BA 22), iki taraflı insula’da NPCU’ya kıyasla geniş GM düşüşleri olduğunu göstermiştir. (BA13), sağ preküneus (BA7), sağ medial oksipital girus (BA 19), sağ fusiform girus (BA 37) ve sol hipokampus (s < 0.001 düzeltilmemiş; Tablo 2 ve Şekil 1). NPCU’da CIP hastalarına göre GM farkı görülmedi. GM bölgeleri ile klinik ölçekler arasındaki korelasyonlarCIP hastalarında, sonuçlar BPRS’nin bir etki alanı arasında negatif bir korelasyon göstermiştir, BPRS Aktivitesi ve sol üstün temporal korteks içindeki seçici GM birimleri (BA 38, x=-40 y=17 z=-35, z=5.9, küme büyüklüğü=19) ve sol beyincik (x=-12 y=-36 z=-20, z=6.1, küme boyutu=18). Ayrıca, aynı ölçek iki taraflı olarak cuneus ile pozitif olarak ilişkiliydi (BA 18; sol: x=-9 y=-90 z=9, z=7.0, küme büyüklüğü=24; sağ: x=15 y=-85 z=24, z=7.3, küme büyüklüğü=13), sol inferior oksipital girus (BA 17; x=-9 y=-88 z=-6, z=7.4, küme büyüklüğü=34), sağ alt parietal lobül (BA 40; x=58 y=-35 z=22, z=6.7, küme boyutu=33), sağ üstün prefrontal korteks (BA 9; x=3 y=51 z=29, z=6.2, küme boyutu=23) (tüm p<0.05 pFWE düzeltildi). CIP hastalarında diğer klinik ölçeklerin hiçbirinde anlamlı korelasyon gözlenmedi. Şekil 1: Madde kaynaklı psikoz (CIP) hastaları ile psikotik olmayan esrar kullanıcıları arasında anlamlı GM farkı olan bölgeler (s<0.001, düzeltilmemiş, k=30). Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen tıklayınız. CIP hastaları Psikotik olmayan esrar kullanıcıları İstatistik p değeri n=10 n=12 Yaş, ortalama (SD) 27 (9.21) 26 (0.89) t= -0.213 p=0,833 Seks, erkek/kadın 8/2 11/1 χ2=0.630 p=0,427 Esrar kullanımının başlama yaşı, ortalama (SD) 18 (9.69) 16 (1.83) t= -0.786 p=0,441 Tür (N); diğer uyuşturucu kullanım sıklığı Esrar (N=10); Günlük (N=9), haftada birden çok kez (N=1). Esrar (N=12); Günlük (N=7), haftada birden çok kez (N=4), ayda birden çok kez (N=1). Sıklık: χ2=1.69, p=0,42 Kokain (N=4); haftada birden çok kez (N=2), ayda birden çok kez (N=2). Kokain (N=3); haftada birden çok kez (N=1), ayda birden çok kez (N=1), ayda birden az (N=1). Tür: χ2=0.06 Türü: p=0.79 Frekans: χ2=4.1 Frekans: p=0.39 Eroin/Metadon (N=1); haftada birden fazla kez. Eroin/Metadon kullanıcısı yok. Tür: χ2=1.2 Türü: p=0.26 Frekans: χ2=1.2 Frekans: p=0.26 LSD (N=1); ayda bir taneden az. LSD (N=1); ayda birden fazla kez. Tür: χ2=0.01 Türü: p=0.89 Frekans: χ2=2.0 Frekans: p=0.36 Başlangıç yaşı, ortalama (SD) 25 (8.46) – – – BPRS TOT, ortalama (SD) 43 (9) 20 (3) t=8.860 p=0,0001 Anksiyete-Depresyon 10 (5) 6 (2) t=2.629 p=0,016 Anerjiya 8 (3) 4 (1) t=3.284 p=0,004 Düşünce Bozuklukları 12 (3) 4 (0) t=9.754 p=0,0001 Etkinlik 6 (2) 3 (0) t=4.557 p=0,0001 Düşmanlık- Şüphe 8 (4) 3 (0) t=4.053 p=0,001 HAM-D, ortalama (SD) 11 (6.42) 4 (4.96) t=3.258 p=0,004 HAM-A, ortalama (SD) 11 (6.62) 3 (3.93) t=3.487 p=0,002 MADRS, ortalama (SD) 14 (7.76) 6 (6.35) t=2.635 p=0,016 YMRS, ortalama (SD) 13 (7.92) 0 (1.44) t=5.378 p=0,0001 CECA-Q, ortalama (SD) CECA-QMA 13 (5.20) 13 (3.89) t=-0.069 p=0,946 CECA-QMN 19 (5.83) 19 (4.64) t=-0.284 p=0,779 CECA-QPA 14 (6.44) 14 (5.56) t=-0.130 p=0,990 CECA-QPN 24 (11.69) 24 (7.12) t=0,070 p=0,945 Komşuluk ölçeği*, ortalama (SD) NS- A 9 (1.78) 8 (2.23) t=0,782 p=0,443 NS- B 6 (2.50) 7 (1.56) t=-1.070 p=0,298 NS- C 9 (5.87) 10 (7.66) t=-0.265 p=0,794 NS-D 6 (2.31) 5 (1.53) t=1.378 p=0,183 NS-E 3 (1.35) 4 (0.29) t=-3.546 p=0,002 SES** toplam, ortalama (SD) 33.6 (12.60) 45.3 (13.05) t=-2.132 p=0,046 Okumak 11.3 (4.22) 15.3 (5.93) t=-1.800 p=0,087 Meslek 22.3 (10.39) 30.0 (8.79) t=-1.885 p=0,074 QL – Dizin, ortalama (SD) 6 (1.65) 10 (0.62) t=-8.098 p=0,0001 GAF, ortalama (SD) 58 (15.21) 83 (9.68) t=-4.715 p=0,0001 MANSA, ortalama (SD) 54 (14.16) 61 (6.01) t=-1.250 p=0,226 TCI, ortalama (SD) TCI Ns 59.92 (10.75) 55.95 (12.86) t=0.173 p=0,864 TCI Ha 55.67 (7.71) 45.61 (5.68) t=3.708 p=0,001 TCI Rd 48.67 (10.41) 50.49 (9.02) t=-0.668 p=0,512 TCI P 49.82 (11.49) 39.32 (8.83) t=2.033 p=0,056 TCI Sd 28.64 (11.85) 49.89 (7.42) t=-3.969 p=0,001 TCI Co 42.15 (12.21) 49.07 (5.60) t=-1.430 p=0,168 TCI St 65.56 (12.34) 50.82 (8.16) t=2.940 p=0,008 Tablo 1: Tüm örneğin sosyo-demografik, klinik ve psikososyal değişkenleri. BPRS (Kısa Psikiyatrik Derecelendirme Ölçeği); CECA-Q (Çocukluk Çağı Bakım ve İstismar Deneyimi Anketi); CIP (Esrar Kaynaklı Psikoz); GAF (İşleyiş Küresel Değerlendirmesi); HAM-A (Hamilton Anksiyete Derecelendirme Ölçeği); MADRS (Montgomery-Asberg Depresyon Derecelendirme Ölçeği); HAM-D (Hamilton Depresyon Derecelendirme Ölçeği); MANSA (Manchester Yaşam Kalitesinin Kısa Değerlendirmesi); NS-A (Komşuluk memnuniyeti); NS-B (Güvenlik duyguları); NS-C (Komşuluk insidansları); NS-D (Kolektif etkinlik); NS-E (Esrar kabulü); SD (Standart Sapma); SES (Sosyo Ekonomik Durum); QL-İndeksi (Yaşam Kalitesi-İndeksi); ); TCI (Mizaç ve Karakter Envanteri); TCI Ns (Yenilik Arayışı); TCI Ha (Zarardan Kaçınma); TCI Rd (Ödül Bağımlılığı); TCI P (Kalıcılık); TCI Sd (Kendini Yönlendirme); TCI Co (Kooperatifçilik); TCI St (Kendini Aşma); YMRS (Genç Mania Derecelendirme Ölçeği). * NS-A, 16’sının ikamet alanından aşırı memnuniyeti temsil ettiği 0 ile 16 arasında değişmektedir; NS-B, 8’in güçlü bir güvenlik hissini temsil ettiği 0 ile 8 arasında değişir; NS-C, 0 ile 32 arasında değişir, burada 32 yüksek düzeyde insiyvilities gösterir; NS-D, 8’in komşular arasında yüksek düzeyde kolektif etkinliği temsil ettiği 0 ile 12 arasında değişir; NS-E, ‘güçlü bir şekilde kabul et’ (4 puan) ile ‘güçlü bir şekilde katılmama’ (0 puanı) arasında değişmektedir. ** Daha düşük okul seviyeleri daha düşük puanlarla, daha yüksek okul seviyeleri ise daha yüksek puanlarla ilişkilidir (yani. 7.sınıftan küçük = 3; Yüksek lisans derecesi= 21). Benzer şekilde, daha düşük bilişsel etkileşime sahip meslekler daha düşük puanlarla ilişkilendirilirken, daha fazla bilişsel kaynak gerektiren meslekler daha yüksek puanlarla ilişkilidir (Çiftlik işçisi= 5; Doktor= 45). Girus BA Yanallık MNI koordinatları Küme boyutu z-değerleri Cohen’in d efekt boyutu x y z CIP hastaları psikotik olmayan esrar kullanıcıları < Üstün Ön 10 Sağ 13 65 22 38 3.4 -1,26 Precentral 4 Sağ 59 -5 26 61 3.8 -0,83 Üstün Zamansal 22 Sağ 62 -7 3 146 4.2 -0,60 Insula 13 Sağ 36 -21 13 142 4.1 -0,43 Insula 13 Sol -33 -23 14 32 3.8 -0,46 Precuneus 7 Sağ 6 -66 50 41 3.7 -0,51 Medial Oksipital 19 Sağ 33 -86 21 80 4 -0,84 Fusiform 37 Sol -25 -47 -8 32 3.7 -0,29 Hipokampus – Sol -33 -22 -5 36 3.8 -0,68 Psikotik olmayan esrar kullanıcıları < CIP hastaları Suprathreshold kümesi yok Tablo 2: VBM sonuçları. CIP hastaları ve psikotik olmayan esrar kullanıcıları arasında önemli ölçüde azaltılmış gri madde hacimleri gösteren beyin bölgeleri (P< 0.001 düzeltilmemiş). BA (Brodmann bölgesi); CIP (Esrar Kaynaklı Psikoz); MNI (Montreal Nöroloji Enstitüsü)

Discussion

Bu çalışmada, sadece psikotik semptomların varlığının beyin morfolojik değişikliklerinin tespitini ayırdığını gözlemledik. Gerçekten de, CIP’li kronik esrar kullanıcıları, psikotik olmayan esrar kullanıcılarına (NPCU) kıyasla esas olarak prefronto-temporo-limbik ağda GM hacimlerinde azalma olduğunu göstermiştir. Ayrıca psikometrik anketler ile ilgili olarak, etki alanı BPRS-Activity ve seçici GM hacimleri arasındaki korelasyonlar vurgulanmıştır. Özellikle, bu bprs ölçeği ve sol üstün temporal korteks ve sol serebellum arasında negatif bir korelasyon gözlemledik, birlikte iki taraflı olarak çivi otu, sol inferior oksipital girus, sağ inferior parietal lobül ve sağ üstün prefrontal korteks ile pozitif korelasyon. Bununla birlikte, esrar bağımlılığı olmayan sağlıklı deneklerden oluşan bir kontrol grubunun olmamasının, esrar kullanımının beyin değişikliklerine neden olup olmadığını keşfetmemizi engellediğini belirtmeliyiz.

Genel olarak, önceki MRI çalışmaları şizofreni gibi psikotik bozuklukların, özellikle frontal ve temporo-limbik bölgelerde benzer GM anormalliklerini paylaştığını gösterdiğinden sonuçlar şaşırtıcı değildir29,30. Bununla birlikte, bazı kronik esrar kullanıcılarının neden psikotik semptomlar geliştirdiği, bazılarının ise neden sağlıklı kaldığı hala belirsizdir. Nitekim, örnekte, iki grup arasında sadece küçük klinik farklılıklar tespit ettik ve bu nedenle CIP grubunda gözlenen kapsamlı GM anormallikleri spesifik klinik profilleriyle ilişkili olmayabilir. Özellikle, 10 CIP hastasının 9’unda günlük esrar kullanımı rapor edilirken, NPCU grubundaki 12 hastanın 7’sine kıyasla. Ayrıca, iki grup arasında yaş, cinsiyet, esrar kullanımının başlama yaşı ve eğitim düzeyi açısından herhangi bir farklılık bulunmadı. Bununla birlikte, bu farklılıkların eksikliğinin, bu faktörleri istatistiksel olarak analiz etme ve yorumlama olasılığını da sınırlayan küçük örneklem boyutundan kaynaklanabileceğini düşünmeliyiz. Bir hipotez, esrar kullanımından bağımsız olarak beyin hacmindeki azalmadan psikotik sürecin kendisinin sorumlu olduğudur. Gerçekten de, önceki çalışmalar esrar tüketimi olan ve olmayan psikotik hastalar arasında GM farkı olmadığını göstermiştir, bu nedenle esrar kullanımının ilk bölüm psikotik hastalarda GM değişiklikleriyle ilgili olduğuna dair net bir kanıt bulamamak45. Bununla birlikte, esrar kullanımı beyin değişikliklerine ve daha sonra sadece duyarlı esrar kullanıcılarının bir alt grubunda psikoza katkıda bulunmuştur.

İlk hipotez, psikotik bozukluklarda beyin anormalliklerini gösteren çalışmalarla uyumludur. Özellikle, sonuçlar NPCU ile karşılaştırıldığında CIP hastalarının frontotemporal kortikal kortikaller, insula, hipokampus ve fusiform gyrus46gibi duygusal düzenlemede yer aldığı bilinen bazı beyin bölgelerinde kapsamlı GM hacmi düşüşleri olduğunu göstermiştir. İlginçtir ki, bu yapılardaki aksaklıklar, özellikle prefrontal bölgelerde, ergenlerde ve genç yetişkinlerde ruh hali dengesizliğini ve daha fazla duygusal reaktiviteyi, dürtüsel davranışları ve madde aramayı açıklayabilir33,34. Gerçekten de, duygu düzenleme / işlemenin duygusal limbik yapılar üzerinde bilişsel kontrolde yer alan bir dizi prefrontal beyin bölgesinin işe alınmasıyla ilişkili olduğu sürekli olarak bildirilmiştir. Örneğin, tütün içenler arasında duygusal düzenlemede daha büyük zorluklar, içmeyenlere kıyasla daha düşük frontal girus ve amigdala arasında daha zayıf bir bağlantı ile ilişkilendirilmiştir49. Bu nedenle, CIP hastaları arasında psikotik semptomların gelişiminin bu yapılar arasındaki müdahaleli denge ile ilişkili olması akla yatkın olabilir.

Ek olarak, CIP hastaları grubunun, çalışma belleği, yürütme işlevleri50 ve duygusal düzenleme51dahil olmak üzere önemli bilişsel işlevlerde yer alan önemli bir bölge olan dorsolateral prefrontal kortekste (DLPFC) bozulmalar gösterdiğini gözlemledik. Gerçekten de, DLPFC risk izleme bölgeleriyle birlikte çalıştığından, bu bulgu şaşırtıcı değildir, cip hastaları grubunda da değiştirilmiş olarak bulunan insula (son zamanlarda bağımlılık52’deyer aldığı tespit edilen salience ağının önemli biryapısı)ve ön singulat korteks gibi, sonuçta risklileri güvenli seçimlerden ayırt etmedeki bozuklukların DLPFC ve bu tür risk izleme bölgeleri arasında bir bozulmadan neden olabileceğini düşündürmektedir53.

Ayrıca, CIP hastaları üstün temporal kortekste GM hacminde azalma gösterdi. İlginçtir ki, bu sonuç, daha önce çok modlu nörogörüntüleme çalışması54tarafından bildirilen kanıtlarla uyumludur , daha büyük bir CIP hasta örneği (N = 16), çoğunluğu cip hastalarında temporal kortikal kortikallerde kapsamlı GM değişikliği bulan bu çalışmada kullanılan örnekle örtüştürür. Genel olarak bu tür kanıtlar, psikozdaki üstün zamansal korteksin kilit rolünü daha da doğrular, çünkü bu yapının katılımı, dil işleme ve zihin yetenekleri teorisi de dahil olmak üzere psikotik hastalarda sıklıkla bozulan yeteneklerde sürekli olarak bildirilmiştir39,40. Ayrıca, bu bölgenin hacim azaltmaları ile işitsel halüsinasyon veya düşünce bozuklukları arasındaki ilişkiyi bildiren önceki kanıtlarla uyumlu sonuçlar41,42 ve bu alanın maddeye bağımlı bireylerde sağlıklı kontrollere kıyasla bozulmasını öneren önceki bir MRI çalışmasıile uyumlu 59.

Son olarak, CIP hastalarında hipokampusta anlamlı bir GM hacmi azalması sonuçlardan ortaya çıkmıştır. Bu bulgu, sağlıklı kontrollere kıyasla erken psikozlarda ve risk altındaki zihinsel durum/ilk bölüm psikozunda bu yapıdaki yapısal ve fonksiyonel değişiklikleri gösteren önceki kanıtlarla uyumludur60,61,62,63. Hafıza ve duygusal davranış48,49 dahil olmak üzere bir dizi zihinsel işlev için normal hipokampal fonksiyon gereklidir ve bu yapıdaki azaltılmış hacmin ilk bölüm psikozu olan hastalarda olumsuz bir klinik sonucun işaretleyicisini temsil edebileceği önerilmiştir66. Bununla birlikte, sonuçların aksine, bu bölgede daha ince kortikallere sahip olduğu ve hacimlerinin azaldığı tespit edilen genç ve yetişkin esrar kullanıcılarında hipokampal açıkları bildirilmiştir67,68,69,70. Bu nedenle, hipokampüsün madde bağımlılığındaki rolü hakkında net bir tabloya hala sahip olunmamıştır. Bununla birlikte, sonuçlar, önceki bir MRI çalışması54 tarafından da önerildiği gibi, KORTIKO-limbik sistemin CIP hastaları grubunda tehlikeye atıldığını ve gelecekteki psikotik gelişimin kritik bir habercisi olduğu öne sürülen duygusal detaylandırma açıklarını açıklayabileceği hipotezine işaret eder55,56, genellikle bu hastalarda gözlenir.

Bu nedenle, esrar kaynaklı psikozun prefronto-temporo-limbik ağ içindeki bölgelerdeki beyin değişiklikleriyle ilişkili olduğunu varsaymak mantıklı görünmektedir, bu nedenle birden fazla psikoz formunun ortak bir nörogelişimsel substratını temsil edebilir. İlginçtir ki, boyuna çalışmalar, daha küçük orbitofrontal korteks hacimleri73, fronto-parietal ve azalmış görsel ilişki bölgeleri aktivasyonu ve daha zayıf yürütme işlevleri74gibi bilişsel eksiklikler de dahil olmak üzere bazı beyin bozulmalarının esrar bağımlılığının başlatılmasından önce bile mevcut olabileceğini önermiştir. Bu nedenle, alttaki beyin değişiklikleri olan bu bireylerin esrar kullanımı başlatmadan sonra psikotik semptomlar geliştirme olasılığı daha yüksek olabilir. Ek olarak, dopamin sinyalizasyonunda yer alan AKT1 ve DRD2 genlerinde risk alellerine sahip etmenin, esrar kullanımından sonra psikoz gelişme riskinin artmasıyla ilişkili olduğunu bildiren kanıtlar vardır3. Bu nedenle, CIP hastalarında morfolojik düşüşlerin tespiti, bu denek grubunda kronik esrar kullanımının nörotoksik etkisine karşı artırılmış bir genetik duyarlılığı yansıtabilir.

Son olarak, CIP grubunda, sonuçlar ayrıca BPRS’nin bir alt etki alanı, BPRS Aktivitesi ve sol üstün temporal korteks ve sol serebellum içindeki seçici GM hacimleri arasında negatif bir korelasyon göstermiştir. Ayrıca, bu alt ölçek iki taraflı olarak çivi yazısı, sol inferior oksipital girus, sağ inferior parietal lobül ve sağ üstün prefrontal korteks ile pozitif olarak ilişkiliydi. Genel olarak, klinik semptomatoloji ve GM yapıları arasındaki korelasyonlar yaygın olarak bildirilmiş olmasına rağmen, özellikle şizofreni75, sonuçlar hala heterojendir, ters76,pozitif77 veya seçici GM hacimleri ile klinik ölçekler arasında78 korelasyonları karışık bir tablo ile. Özellikle, BPRS-Aktivite ve üstün temporal korteks arasında gözlenen negatif korelasyon, bu yapı ile pozitif semptom şiddeti arasındaki ters korelasyonları gösteren önceki MRI kanıtları ile uyumlu görünmektedir76, sonuçta bu yapının psikotik semptomların üretimindeki kilit rolünü daha da göstermektedir. Benzer şekilde, BPRS-Aktivitesi ve üstün prefrontal korteks arasında bulunan pozitif korelasyon, negatif semptomlar ve GM hacimleri arasında prefrontal korteks79ile benzer bir korelasyon bildiren diğer MRI çalışmaları ile aynı fikirde görünmektedir.

Bir bütün olarak, mevcut çalışmanın sonuçları, beyin değişikliği ve psikopatolojinin şiddeti arasında önemli bir ilişki olduğuna dair ön kanıtlar salaladdır.

Mevcut çalışma bazı sınırlamalardan muzdariptir. İlk olarak, tüm psikotik hastalar sonuçları etkileyebilecek farmakolojik tedaviler alıyordu. İkincisi, esrara maruz olmayan sağlıklı denekler tarafından oluşturulan bir kontrol grubunun olmaması, iki grup esrar kullanıcısı (psikotik ve değil) ile daha fazla karşılaştırmaya izin vermez. Ayrıca, denek sayısı açısından iki grup çok benzer olmasına rağmen (10 CIP hastası vs 12 NPCU), küçük örneklem büyüklüğü elde edilen sonuçların önemini sınırlamakta ve bu nedenle ön kabul edilmelidir. Daha fazla sınırlama, araştırılan nüfusun doğasıyla kesinlikle bağlantılıdır. Nitekim, CIP (6/10) ve NPCU ‘nun (3/12) oldukça küçük bir oranı olan bazı hastalarda ömür boyu başka madde tüketimi öyküsü (örneğin, kokain, LSD ve eroin/ metadon) vardı. Ayrıca, bağımlılıkla bağlantılı genetik alelleri incelemedik, bu da iki grubun ayırt olmasına yardımcı olabilirdi. Bununla birlikte, esrar tüketimi, belirli bir araç20ile sıklık ve hacim ve süre açısından değerlendirilmekle birlikte, iki grup arasında tekdüze değildi. Son olarak, bu çalışmada beyin aktivasyonunu araştırmadık ve örneğin nörokinetif durumunu değerlendirmedik. Bu nedenle, bu bilgilerin eksikliği sonuçları etkilemiş olabilir, çünkü önceki çalışmalar medial prefrontal korteks, orbitofrontal korteks ve amigdalada madde bağımlılığı olan şizofreni hastalarında seçici beyin işlev bozukluklarının varlığını gösterdiğinden, madde bağımlılığı olmayan aynı hastalara kıyasla daha uzun süreli bir düşüşle daha iyi bir premorbid nörokcognitive profil80. Bu nedenle, sonuçlarımızı doğrulamak için beyin aktivitesini keşfeden daha fonksiyonel MRI çalışmaları ve daha büyük örnekler üzerinde nöropsikolojik değerlendirmeler ve homojen tüketim alışkanlıkları gereklidir.

Sonuçlarımıza göre, esrar kaynaklı psikoz seçici beyin yapılarında GM hacmi düşüşleri ile karakterize edilebilir. Bu nedenle, endokannabinoid sisteminin beyindeki önemli ve kapsamlı rolü, esrar kullanımının artan yaygınlığı, nörogelişim sırasında kronik kullanımı ve mevcut pazardaki giderek daha yüksek THC konsantrasyonu göz önüne alınırsa, esrar maruziyetinin hangi yönlerinin (örneğin, başlatma yaşı, miktar, sıklık ve süre) psikotik ilişkili bozukluklara doğru ilerleme için en büyük riski belirlediğini açıklığa kavuşturmak zorunlu görünmektedir. Bununla birlikte, prefronto-temporo-limbik bölgelerdeki azalmaların psikotik sürecin bir alt tabakasını mı yoksa hassas denekler arasında esrar maruziyetinin doğrudan bir sonucunu mu temsil ettiği karmaşık bir konu olmaya devam etmektedir. Bu bağlamda, çalışmada kullanılan yöntemler esrar kaynaklı psikozun nörobiyolojik ve klinik özelliklerini daha iyi karakterize etmek için yararlı olabilir. Son olarak, esrar dozu, potens, THC/ Cannabidiol oranı, kullanım sıklığı, başlangıç yaşı, tanıdık psikoz öyküsü ve genetik polimorfizmler gibi potansiyel kafa karıştırıcı faktörleri de dikkate alan boyuna nörogörüntüleme çalışmaları, klinisyenlerin psikoz geliştirme olasılığı daha yüksek olan esrar kullanıcılarını tespit etmelerine yardımcı olabilecek putatif biyobelirteçleri tanımlamak için potansiyel bir zemin sağlayabilir.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Hiç kimse.

Materials

Not applicable Not applicable Not applicable Not applicable

References

  1. European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction. . European Drug Report 2019: Trends and Developments. , (2019).
  2. De Aquino, J. P., et al. The Psychiatric Consequences of Cannabinoids. Clinical Therapeutics. 40 (9), 1448-1456 (2018).
  3. Murray, R. M., et al. Cannabis-associated psychosis: Neural substrate and clinical impact. Neuropharmacology. 124, 89-104 (2017).
  4. Gage, S. H. Cannabis and psychosis: triangulating the evidence. The Lancet Psychiatry. 6 (5), 364-365 (2019).
  5. Gage, S. H., Hickman, M., Zammit, S. Association between cannabis and psychosis: Epidemiologic evidence. Biological Psychiatry. 79 (7), 549-556 (2016).
  6. Burns, J. K. Pathways from Cannabis to Psychosis: A Review of the Evidence. Frontiers in Psychiatry. 4, 128 (2013).
  7. Bhattacharyya, S., Atakan, Z., Martin-Santos, R., Crippa, J. A., McGuire, P. K. Neural mechanisms for the cannabinoid modulation of cognition and affect in man: a critical review of neuroimaging studies. Current Pharmaceutical Design. 18 (32), 5045-5054 (2012).
  8. Atkinson, D. L., Abbott, J. K. Cannabinoids and the Brain: The Effects of Endogenous and Exogenous Cannabinoids on Brain Systems and Function. The Complex Connection Between Cannabis and Schizophrenia. , (2018).
  9. Bhattacharyya, S., et al. Modulation of Mediotemporal and Ventrostriatal Function in Humans by Δ9-Tetrahydrocannabinol. Archives of General Psychiatry. 66 (4), 442-451 (2009).
  10. Bhattacharyya, S., et al. Induction of psychosis by Δ9-tetrahydrocannabinol reflects modulation of prefrontal and striatal function during attentional salience processing. Archives of General Psychiatry. 69 (1), 27-36 (2012).
  11. Battistella, G., et al. Long-term effects of cannabis on brain structure. Neuropsychopharmacology. 39 (9), 2041-2048 (2014).
  12. Price, J. S., McQueeny, T., Shollenbarger, S., Browning, E. L., Wieser, J., Lisdahl, K. M. Effects of marijuana use on prefrontal and parietal volumes and cognition in emerging adults. Psychopharmacology. 232 (16), 2939-2950 (2015).
  13. Filbey, F. M., et al. Long-term effects of marijuana use on the brain. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 111 (47), 16913-16918 (2014).
  14. Yücel, M., et al. Regional brain abnormalities associated with long-term heavy cannabis use. Archives of General Psychiatry. 65 (6), 694-701 (2008).
  15. Lorenzetti, V., et al. Gross morphological brain changes with chronic, heavy cannabis use. British Journal of Psychiatry. 206 (1), 77-78 (2015).
  16. Schacht, J. P., Hutchison, K. E., Filbey, F. M. Associations between cannabinoid receptor-1 (CNR1) variation and hippocampus and amygdala volumes in heavy cannabis users. Neuropsychopharmacology. 37 (11), 2368-2376 (2012).
  17. Yip, S. W., et al. Pretreatment measures of brain structure and reward-processing brain function in cannabis dependence: An exploratory study of relationships with abstinence during behavioral treatment. Drug and Alcohol Dependence. 140, 33-41 (2014).
  18. Medina, K. L., et al. Prefrontal cortex morphometry in abstinent adolescent marijuana users: Subtle gender effects. Addiction Biology. 14 (4), 457-468 (2009).
  19. DeLisi, L. E., et al. A preliminary DTI study showing no brain structural change associated with adolescent cannabis use. Harm Reduction Journal. 3 (1), 17 (2006).
  20. Jager, G., et al. Effects of frequent cannabis use on hippocampal activity during an associative memory task. European Neuropsychopharmacology. 17 (4), 289-297 (2007).
  21. Tzilos, G. K., et al. Lack of hippocampal volume change in long-term heavy cannabis users. American Journal on Addictions. 14 (1), 64-72 (2005).
  22. Orr, C., et al. Grey matter volume differences associated with extremely low levels of cannabis use in adolescence. Journal of Neuroscience. 39 (10), 1817-1827 (2019).
  23. Atakan, Z., et al. Cannabis affects people differently: Inter-subject variation in the psychotogenic effects of Δ9-tetrahydrocannabinol: A functional magnetic resonance imaging study with healthy volunteers. Psychological Medicine. 43 (6), 1255-1267 (2013).
  24. Epstein, K. A., Kumra, S. Altered cortical maturation in adolescent cannabis users with and without schizophrenia. Schizophrenia Research. 162 (1-3), 143-152 (2015).
  25. Kumra, S., et al. Parietal lobe volume deficits in adolescents with schizophrenia and adolescents with cannabis use disorders. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry. 51 (2), 171-180 (2012).
  26. Yu, T., et al. Cannabis-Associated Psychotic-like Experiences Are Mediated by Developmental Changes in the Parahippocampal Gyrus. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry. 59 (5), 642-649 (2019).
  27. American Psychiatric Association. . Diagnostic and statistical manual of mental disorders (4th ed., text rev.). , (2000).
  28. McConaughy, S. H., Achenbach, T. M. . Manual for the semistructured clinical interview for children and adolescents. , (2001).
  29. Overall, J. E., Gorham, D. R. The Brief Psychiatric Rating Scale. Psychological Reports. 10 (3), 799-812 (1962).
  30. Young, R. C., Biggs, J. T., Ziegler, V. E., Meyer, D. A. A rating scale for mania: Reliability, validity and sensitivity. British Journal of Psychiatry. 133 (5), 429-435 (1978).
  31. Montgomery, S. A., Asberg, M. A new depression scale designed to be sensitive to change. British Journal of Psychiatry. 134 (4), 382-389 (1979).
  32. Hamilton, M. A rating scale for depression. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 23 (1), 56 (1960).
  33. Hamilton, M. Hamilton Anxiety Rating Scale (HAM-A). Journal of Medicine. 61 (4), 81-82 (1959).
  34. Lewis, S. W., Murray, R. M. Obstetric complications, neurodevelopmental deviance, and risk of schizophrenia. Journal of Psychiatric Research. 21 (4), 413-421 (1987).
  35. Bifulco, A., Bernazzani, O., Moran, P. M., Jacobs, C. The childhood experience of care and abuse questionnaire (CECA.Q): Validation in a community series. British Journal of Clinical Psychology. 44 (4), 563-581 (2005).
  36. Adler, N. E., Stewart, J. The MacArthur Scale of Subjective Social Status. MacArthur Research Network on SES and Health. , (2007).
  37. Hur, M., Nasar, J. L., Chun, B. Neighborhood satisfaction, physical and perceived naturalness and openness. Journal of Environmental Psychology. 30 (1), 52-59 (2010).
  38. Cloninger, C. R., Svrakic, D. M., Przybeck, T. R. A Psychobiological Model of Temperament and Character. Archives of General Psychiatry. 50 (12), 975-990 (1993).
  39. Delvecchio, G., et al. Normative data and effects of age and gender on temperament and character dimensions across the lifespan in an Italian population: A cross-sectional validation study. Journal of Affective Disorders. 204, 83-91 (2016).
  40. Priebe, S., Huxley, P., Knight, S., Evans, S. Application and results of the Manchester Short Assessment of Quality of Life (MANSA). International Journal of Social Psychiatry. 45 (1), 7-12 (1999).
  41. Spitzer, W. O., et al. Measuring the quality of life of cancer patients. A concise QL-Index for use by physicians. Journal of Chronic Diseases. 34 (12), 585-597 (1981).
  42. Talairach, J., Tournoux, P. . Co-planar stereotaxic atlas of the human brain: 3-dimensional proportional system an approach to cerebral imaging. , (1988).
  43. Ellison-Wright, I., Glahn, D. C., Laird, A. R., Thelen, S. M., Bullmore, E. The anatomy of first-episode and chronic schizophrenia: An anatomical likelihood estimation meta-analysis. American Journal of Psychiatry. 165 (8), 1015-1023 (2008).
  44. Fornito, A., Yücel, M., Patti, J., Wood, S. J., Pantelis, C. Mapping grey matter reductions in schizophrenia: An anatomical likelihood estimation analysis of voxel-based morphometry studies. Schizophrenia Research. 108 (1-3), 104-113 (2009).
  45. Haller, S., et al. Combined grey matter VBV and white matter TBSS analysis in young first episode psychosispatients with and without cannabis consumption. Brain Topography. 26 (4), 641-647 (2013).
  46. Hou, J., et al. Review on neural correlates of emotion regulation and music: Implications for emotion dysregulation. Frontiers in Psychology. 8, 501 (2017).
  47. Martin, R. E., Ochsner, K. N. The Neuroscience of Emotion Regulation Development: Implications for Education. Current Opinion in Behavioral Sciences. 10, 142-148 (2016).
  48. Pfeifer, J. H., Allen, N. B. Arrested development? Reconsidering dual-systems models of brain function in adolescence and disorders. Trends in Cognitive Sciences. 16 (6), 322-329 (2012).
  49. Faulkner, P., Dean, A. C., Ghahremani, D. G., London, E. D. Neural Basis of Smoking-Related Difficulties in Emotion Regulation. International Journal of Neuropsychopharmacology. , (2020).
  50. Dedoncker, J., Brunoni, A. R., Baeken, C., Vanderhasselt, M. A. A Systematic Review and Meta-Analysis of the Effects of Transcranial Direct Current Stimulation (tDCS) Over the Dorsolateral Prefrontal Cortex in Healthy and Neuropsychiatric Samples: Influence of Stimulation Parameters. Brain Stimulation. 9 (4), 501-517 (2016).
  51. Sturm, V. E., Haase, C. M., Levenson, R. W. Emotional Dysfunction in Psychopathology and Neuropathology: Neural and Genetic Pathways. Genomics, Circuits, and Pathways in Clinical Neuropsychiatry. , 345-364 (2016).
  52. Koob, G. F., Volkow, N. D. Neurobiology of addiction: a neurocircuitry analysis. The Lancet Psychiatry. 3 (8), 760-773 (2016).
  53. Kohno, M., Morales, A. M., Guttman, Z., London, E. D. A neural network that links brain function, white-matter structure and risky behavior. NeuroImage. 149, 15-22 (2017).
  54. Altamura, A. C., et al. Structural and metabolic differentiation between bipolar disorder with psychosis and substance-induced psychosis: An integrated MRI/PET study. European Psychiatry. 41, 85-94 (2017).
  55. Anderson, J. E., et al. An MRI study of temporal lobe abnormalities and negative symptoms in chronic schizophrenia. Schizophrenia Research. 58 (2-3), 123-134 (2002).
  56. Brüne, M., Brüne-Cohrs, U. Theory of mind–evolution, ontogeny, brain mechanisms and psychopathology. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 30 (4), 437-455 (2006).
  57. Takahashi, T., et al. Morphologic alterations of the parcellated superior temporal gyrus in schizophrenia spectrum. Schizophrenia Research. 83 (2-3), 131-143 (2006).
  58. Holinger, D. P., et al. Superior temporal gyrus volume abnormalities and thought disorder in left-handed schizophrenic men. The American Journal of Psychiatry. 156 (11), 1730-1735 (1999).
  59. Ersche, K. D., Jones, P. S., Williams, G. B., Turton, A. J., Robbins, T. W., Bullmore, E. T. Abnormal brain structure implicated in stimulant drug addiction. Science. 335 (6068), 601-604 (2012).
  60. Baglivo, V., et al. Hippocampal Subfield Volumes in Patients With First-Episode Psychosis. Schizophrenia Bulletin. 44 (3), 552-559 (2018).
  61. Pruessner, M., et al. Reduced hippocampal volume and hypothalamus-pituitary-adrenal axis function in first episode psychosis: Evidence for sex differences. NeuroImage: Clinical. 7, 195-202 (2015).
  62. Walter, A., et al. Hippocampal volume in subjects at high risk of psychosis: A longitudinal MRI study. Schizophrenia Research. 142 (1-3), 217-222 (2012).
  63. Verma, S., et al. Hippocampal Volumes in First-Episode Psychosis. The Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences. 21 (1), 24-29 (2009).
  64. Anand, K. S., Dhikav, V. Hippocampus in health and disease: An overview. Annals of Indian Academy of Neurology. 15 (4), 239 (2012).
  65. Wible, C. G. Hippocampal physiology, structure and function and the neuroscience of schizophrenia: a unified account of declarative memory deficits, working memory deficits and schizophrenic symptoms. Behavioral Sciences. 3 (2), 298-315 (2013).
  66. Sauras, R., et al. Volumetric and morphological characteristics of the hippocampus are associated with progression to schizophrenia in patients with first-episode psychosis. European Psychiatry. 45, 1-5 (2017).
  67. Chye, Y., et al. Alteration to hippocampal volume and shape confined to cannabis dependence: a multi-site study. Addiction Biology. 24 (4), 822-834 (2019).
  68. Chye, Y., et al. Cannabis-related hippocampal volumetric abnormalities specific to subregions in dependent users. Psychopharmacology. 234 (14), 2149-2157 (2017).
  69. Burggren, A. C., et al. Subregional Hippocampal Thickness Abnormalities in Older Adults with a History of Heavy Cannabis Use. Cannabis and Cannabinoid Research. 3 (1), 242-251 (2018).
  70. Schacht, J. P., Hutchison, K. E., Filbey, F. M. Associations between cannabinoid receptor-1 (CNR1) variation and hippocampus and amygdala volumes in heavy cannabis users. Neuropsychopharmacology. 37 (11), 2368-2376 (2012).
  71. Grace, A. A. Gating of information flow within the limbic system and the pathophysiology of schizophrenia. Brain Research. Brain Research Reviews. 31 (2-3), 330-341 (2000).
  72. Aleman, A., Kahn, R. S. Strange feelings: Do amygdala abnormalities dysregulate the emotional brain in schizophrenia. Progress in Neurobiology. 77 (5), 283-298 (2005).
  73. Cheetham, A., et al. Orbitofrontal volumes in early adolescence predict initiation of cannabis use: A 4-year longitudinal and prospective study. Biological Psychiatry. 71 (8), 684-692 (2012).
  74. Tervo-Clemmens, B., et al. Early Cannabis Use and Neurocognitive Risk: A Prospective Functional Neuroimaging Study. Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging. 3 (8), 713-725 (2018).
  75. Nestor, P. G., et al. Dissociable contributions of MRI volume reductions of superior temporal and fusiform gyri to symptoms and neuropsychology in schizophrenia. Schizophrenia Research. 91 (1-3), 103-106 (2007).
  76. Nesvåg, R., Saetre, P., Lawyer, G., Jönsson, E. G., Agartz, I. The relationship between symptom severity and regional cortical and grey matter volumes in schizophrenia. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry. 33 (3), 482-490 (2009).
  77. Lacerda, A. L. T., et al. Morphology of the orbitofrontal cortex in first-episode schizophrenia: relationship with negative symptomatology. Progress in Neuro-Psychopharmacology & Biological Psychiatry. 31 (2), 510-516 (2007).
  78. Volkow, N. D., et al. Effects of Cannabis Use on Human Behavior Including Cognition, Motivation, and Psychosis: A Review. JAMA Psychiatry. 73 (3), 292-297 (2016).
  79. Walton, E., et al. Prefrontal cortical thinning links to negative symptoms in schizophrenia via the ENIGMA consortium. Psychological Medicine. 48 (1), 82-94 (2018).
  80. Adan, A., et al. Neurobiological underpinnings and modulating factors in schizophrenia spectrum disorders with a comorbid substance use disorder: A systematic review. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 75, 361-377 (2017).

Play Video

Cite This Article
Delvecchio, G., Oldani, L., Mandolini, G. M., Pigoni, A., Ciappolino, V., Schiena, G., Lazzaretti, M., Caletti, E., Barbieri, V., Cinnante, C., Triulzi, F., Brambilla, P. Brain Morphology of Cannabis Users With or Without Psychosis: A Pilot MRI Study. J. Vis. Exp. (162), e60881, doi:10.3791/60881 (2020).

View Video