Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Neuroscience
Click here for the English version

Neuroscience

Hjernemorfologi hos cannabisbrukere med eller uten psykose: En PILOT MR-studie

Published: August 18, 2020 doi: 10.3791/60881
Automatic Translation
*1, *2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 1, 4, 1,4, 1,2
1Department of Pathophysiology and Transplantation, University of Milan, 2Department of Neurosciences and Mental Health, Fondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore Policlinico, 3MoMiLab Research Unit, IMT School for Advanced Studies Lucca, 4Neuroradiology Unit, Fondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore Policlinico
* These authors contributed equally

Summary

Dette er en 3T magnetisk resonansavbildningsstudie som tar sikte på å undersøke forskjeller i grått materievolum mellom cannabisinduserte psykosepasienter og ikke-psykotiske kroniske cannabisbrukere.

Abstract

Cannabis er det illegale stoffet som oftest brukes over hele verden, og forbruket kan både indusere psykiatriske symptomer hos ellers friske personer og avdekke et florid psykotisk bilde hos pasienter med tidligere psykotisk risiko. Tidligere studier tyder på at kronisk og langvarig cannabiseksponering kan utøve betydelige negative effekter i hjerneområder beriket med cannabinoidreseptorer. Hvorvidt hjerneendringer bestemt av cannabisavhengighet vil imidlertid føre til en klinisk signifikant fenotype eller til et psykotisk utbrudd på et tidspunkt i en misbrukers liv, er fortsatt uklart. Målet med denne studien var å undersøke morfologiske hjerneforskjeller mellom kroniske cannabisbrukere med cannabisindusert psykose (CIP) og ikke-psykotiske cannabisbrukere (NPCU) uten psykiatriske tilstander og korrelere hjerneunderskudd med selektive sosiodemografiske, kliniske og psykososiale variabler.

3T-skanning av magnetisk resonansavbildning (MR) av 10 CIP-pasienter og 12 NPCU ble anskaffet. Type stoff, frekvens og varighet, samt sosiodemografiske, kliniske og psykososiale parametere for avhengighet ble målt. CIP-pasienter hadde omfattende grå materie (GM) reduksjoner i høyre overlegen frontal gyrus, høyre precentral, høyre overlegen temporal gyrus, insula bilateralt, høyre precuneus, høyre medial occipital gyrus, høyre fusiform gyrus, og venstre hippocampus i forhold til kroniske cannabisbrukere uten psykose. Til slutt, hos CIP-pasienter, viste resultatene en negativ sammenheng mellom et domene i Brief Psychiatric Rating Scale (BPRS), BPRS-Activity og selektive GM-volumer. Samlet sett tyder resultatene på at cannabisindusert psykose er preget av selektive hjernereduksjoner som ikke finnes i NPCU. Derfor kan nevroimaging studier gi et potensielt grunnlag for å identifisere putative biomarkører knyttet til risikoen for å utvikle psykose hos cannabisbrukere.

Introduction

Ifølge European Monitoring Center for Drugs and Drug Addiction anslås rundt 96 millioner (eller 29 %) av voksne (i alderen 15-64 år) i EU å ha prøvd illegale rusmidler, spesielt cannabis, i løpet av livet. Når man vurderer den yngste og mest sårbare delen av befolkningen generelt, brukte anslagsvis 16% av unge voksne (i alderen 15-34) cannabis det siste året, med et mannlig til kvinnelig forhold på ca. 2:11. Det er viktig at cannabisbruk fører til utvikling av psykiatriske symptomer hos friske personer, for eksempel humørsvingninger, økt angst, racingtanker, forvrengte oppfatninger, vanskeligheter med å tenke og problemløsning, pågående problemer med læring og hukommelse, langsom reaksjonstid og tap av kontroll2. Slike tegn og symptomer er imidlertid normalt forbigående og skisserer ikke en psykiatrisk tilstand i seg selv eller behovet for en behandling. Cannabis, gjennom sin viktigste psykoaktive bestanddel, kalt tetrahydrocannabinol (THC), kan imidlertid også indusere positive psykotiske symptomer, inkludert mistenkelighet, paranoide vrangforestillinger, forstyrrelser i tankeprosesser og perseptuelle endringer3, samt negative symptomer som ligner de som observeres i schizofreni, for eksempel stump påvirkning, apati, avolition, mangel på spontanitet, mangel på interesse, passivitet og kognitive underskudd (f.eks. minne, utøvende funksjon, abstrakt evne, beslutningstaking og oppmerksomhet)3. Derfor er det for tiden bevis på at cannabisforbruk både kan indusere forbigående psykiatriske symptomer hos ellers friske personer og avdekke et florid psykotisk bilde hos pasienter med tidligere psykotisk risiko3. Men om dette forholdet er årsakssammenheng, eller rent korrelasjonelt, er fortsatt kontroversielt og debattert4. Faktisk, til tross for epidemiologiske studier som antyder en sammenheng mellom tungt cannabisforbruk og risiko for psykose5, er den verdensomspennende økte forekomsten av cannabisbruk ikke ledsaget av en utvidet forekomst av psykose4. Dette paradokset kan forklares med tilstedeværelsen av spesifikke forvirrende forskjeller mellom cannabismisbrukere, med tidlig bruk, daglig antagelse om cannabis med høy styrke og forbruk av syntetiske cannabinoider som bærer størst psykotisk risiko3. Videre kan noen genetiske faktorer, for eksempel tilstedeværelsen av spesifikke katekol-O-metyltransferase (COMT) polymorfier, også gi en utvidet sårbarhet for å utvikle psykotiske symptomer etter cannabiseksponering hos en liten andel av brukerne6.

I denne forbindelse forsøkte humane nevroimaging studier å undersøke de potensielle nevrale mekanismene som cannabis kan føre til psykotiske symptomer7, siden prekliniske studier tidligere viste at THC er aktiv innen hjerneområder rik på cannabinoid type 1 reseptorer (CB1R), inkludert hippocampus, amygdala, striatum og prefrontal cortex (PFC)8. Faktisk har eksperimentell THC-administrasjon til friske cannabisbrukere vist seg å dempe ventrostriatal aktivering under en læringsoppgave og samtidig indusere psykotiske symptomer9 samt endret prefrontal-striatal aktivering under oppmerksomhetsmessig saliencebehandling10. Når det gjelder studier av strukturell magnetisk resonansavbildning (MR), noen forfattere oppdaget signifikante reduksjoner i volumreduksjoner i prefrontal cortex11,12,13, hippocampus14,15, amygdala16 og putamen17 hos vanlige cannabisbrukere sammenlignet med ikke-brukere, mens andre ikke rapporterte noen signifikante hjerneforskjeller mellom disse to gruppene18,19,20,21 eller rapporterte økte GM-volumer innenfor amygdala, hippocampus, bakre cingulate og cerebellum blant ungdom med lav cannabisbruk22.

Videre undersøkte få studier om det er noen spesifikke hjerneforskjeller mellom cannabisbrukere med psykotiske symptomer og cannabisbrukere uten psykiatriske tilstander. En funksjonell MR-studie sammenlignet friske personer som gjorde og ikke opplevde psykotiske symptomer etter THC-forbruk, og det rapporterte økt aktivitet under en go / no-go oppgave i høyre midtre temporal gyrus og redusert aktivitet i både parahippocampal og fusiform gyri, som også var forbundet med større hemmingsfeil bare i den psykotiske gruppen23. I kontrast fant Epstein og Kumra at både psykotiske og ikke-psykokotiske ungdommer med cannabisbruksforstyrrelse delte lignende hjerneendringer; spesielt oppdaget de svekket kortikale tynning i venstre overlegen frontal gyrus, høyre pars triangularis, venstre pars opercularis, venstre og høyre supramarginal gyri, venstre og høyre dårligere parietal cortices og venstre overlegen temporal gyrus i begge gruppene24. I en tidligere studie sammenlignet de samme forfatterne ungdom med tidlig schizofreni (EOS) med (EOS+) og uten (EOS-) cannabisbruksforstyrrelse (CUD), ungdom med bare CUD og sunn kontroll25 . Interessant nok oppdaget de mindre grå materievolumer i venstre overlegen parietalregion i både EOS- og CUD-grupper sammenlignet med sunne kontroller. De fant imidlertid ikke additiv volumetriske endringer hos ungdom med EOS+ sammenlignet med andre grupper. Til slutt fant en nyere og større studie en betydelig total effekt fra livstids cannabisforbruk til psykotiske opplevelser i et utvalg av ungdom. Interessant nok fant forfatterne en sammenheng mellom psykotiske livserfaringer og redusert ekspansjon innenfor uncus av høyre hippocampus / parahippocampus26.

Derfor antyder disse studiene, selv om ikke alle konkordanter, at cannabisindusert psykose kan være preget av nevrobiologiske underskudd, lik de som oppdages i rene psykotiske lidelser. Hvorvidt hjerneendringer bestemt av cannabisavhengighet og fremhevet av neuroimaging undersøkelser vil føre til en klinisk signifikant fenotype eller til et psykotisk utbrudd på et tidspunkt av en misbrukers liv er fortsatt uklart. I denne forbindelse kan undersøkelsen av hjernemorfologi blant psykotiske cannabisbrukere i forhold til cannabisbrukere uten psykiatriske symptomer være av avgjørende betydning for å forstå de nevrobiologiske understøttelsene av cannabisindusert psykose. Men så vidt vi vet, har ingen studier så langt sammenlignet cannabisinduserte psykotiske personer med friske cannabisbrukere når det gjelder hjernestrukturelt morfologi og kliniske parametere, som psykopatologi, frekvens og varighet av avhengighet, livskvalitet, personlighetstrekk, fødselskomplikasjon og barnemishandling. I denne sammenhengen er målet med denne studien å undersøke morfologiske hjerneforskjeller mellom kroniske cannabisbrukere med stoffindusert psykose (CIP) og ikke-psykotiske cannabisbrukere (NPCU) og å korrelere hjerneunderskudd med selektive sosiodemografiske, kliniske og psykososiale variabler. Vi antok at CIP-pasienter vil vise betydelige reduksjoner i GM-volumer sammenlignet med NPCU, samt mulige sammenhenger mellom GM-volumer og sosiodemografiske, kliniske og psykososiale skalaer.

Protocol

10 CIP-pasienter og 12 NPCU ble rekruttert til denne studien. Alle pasientene ble rekruttert ved det psykiatriske innover universitetet Policlinico Hospital i Milano, Italia, mens cannabisbrukerne ble registrert i Milano-nedslagsfeltet. Alle pasientene var i stabil farmakologisk behandling. Enten venstre- eller høyrehendte deltakere ble inkludert. Alle deltakerne hadde et vanlig cannabisforbruk og typen stoff, frekvensen og varigheten, samt sosiodemografiske, kliniske og psykososiale parametere for avhengighet ble målt. Studien ble godkjent av den lokale etiske komiteen.

1. Deltakere

  1. Bruk følgende inklusjonskriterier: For pasienter: 18-45 år, DSM-IV-diagnose av cannabisindusert psykotisk lidelse, tungt cannabisforbruk på tidspunktet for studien og i de foregående 6 månedene. For NPCU: 18-45 år, ingen DSM-IV-diagnose, tungt cannabisforbruk på tidspunktet for studien og i de foregående 6 månedene.
  2. Bruk følgende eksklusjonskriterier: en diagnose av mental retardasjon, enhver nåværende stor medisinsk eller nevrologisk sykdom, en historie med traumatisk hodeskade med tap av bevissthet, og andre akse I, inkludert alkoholmisbruk, eller Axis II lidelser og graviditet. Kontroller at psykotiske symptomer ikke kommer før utbruddet av cannabisbruken og ikke vedvarer i en betydelig periode etter opphør av akutt abstinens eller alvorlig forgiftning. Kontroller at det ikke er noen logg over tilbakevendende ikke-samsvarsrelaterte episoder.
  3. For å innhente informert samtykke, les samtykkeskjemaet til deltakerne. Be både deltakeren og etterforskeren signere samtykkeskjemaet i duplikat. Lagre samtykkeskjemaet for poster.
  4. For å evaluere diagnosen av CIP-pasienter, bruk Structured Clinical Interview for Diagnosis (SCID-I) i Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 4th edition, text revision (DSM-IV-TR)27.
  5. For å fastslå hyppigheten og avhengighetsvarigheten, bruk håndboken for det halvstrukturerte kliniske intervjuet for barn og ungdom SCICA28.

2. Klinisk og psykososial evaluering

MERK: Flere kliniske og psykososiale vekter ble administrert til alle deltakerne.

  1. For å evaluere psykiatriske symptomer, bruk Den korte psykiatriske vurderingsskalaen (BPRS)29, Young Mania Rating Scale (YMRS)30, Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS)31, Hamilton Depression Rating Scale (HAM-D)32 og Hamilton Anxiety Rating Scale (HAM-A)33.
  2. For å utforske tilstedeværelsen av traumer eller infeksjon under eller umiddelbart etter partum, bruk Murray-Lewis Obstetric Complications Scale (MLOCS)34.
  3. Hvis du vil vurdere erfaringer med forsømmelse eller misbruk, bruker du spørreskjemaet For barndomserfaring med omsorg og misbruk (CECA-Q)35.
  4. For å estimere sosioøkonomisk status (SES), bruk Socio Economic Status Scale of MacArthur36.
  5. Bruk nabolagsskalaen (NS)37 til å vurdere de spesifikke egenskapene til nabolaget, når det gjelder nabolagstilfredshet (NS-A), trygghetsfølelse (NS-B), nedbrytningsnivå (NS-C), vilje fra medborgere til å gripe inn i ugunstige situasjoner (NS-D) og grad av aksept av stoffer (NS-E).
  6. Bruk temperament og karakter inventar (TCI-125) for å utforske personlighetstrekk38,39.
  7. For å vurdere livskvaliteten og den globale funksjonen, bruk henholdsvis Manchester Short Assessment of Quality of Life (MANSA)40 og Quality of Life Index (QL-index)41 og Global Assessment of Functioning (GAF)27 skalaer.
    MERK: Alle sosiodemografiske og kliniske data er oppsummert i tabell 1.

3. Magnetisk resonansavbildning

  1. Sett deltakeren i en liggende stilling på sengen til 3 Tesla MR-skanneren.
  2. Plasser en radiofrekvensspole (RF) over deltakerens hode.
  3. Gi ørepropper og hodetelefoner for å blokkere bakgrunnsstøy.
  4. Fest skumputer for å immobilisere hodet.
  5. Be subjektet om å forbli stille.
  6. Kjør MR-økt fra arbeidsstasjonen i kontrollrommet.
    1. Kjør en 3-plan gradient ekkoskanning for justering og lokalisering og utfør en shim-prosedyre for å generere et homogent, konstant magnetfelt.
    2. Start en echo-planar-imaging-protokoll for MR. Anskaffelsesparametrene for oppkjøpet av høyoppløselig T1-vektet tredimensjonal hjerneskanning er allerede angitt i bildebehandlingsprogrammet og bør ikke endres. Parametrene er: repetisjonstid [TR] = 9,8, ekkotid [TE] = 4,6 ms, i planvoksstørrelse = 0,9375 × 0,9375, matrise = 256 × 256, flippvinkel = 8°.
  7. Fjern deltakeren fra MR-skannerrommet. Overfør MR-dataene til disken, og lukk økten.
    MERK: Totalt 185 sammenhengende 1 mm sagittale skiver som strekker seg overlegent fra det dårligere aspektet av cerebellum for å omfatte det meste av hjernen, ble valgt fra en sagittal lokaliseringsskanning.

4. Forhåndsbehandlingstrinn

MERK: En voxelbasert morfometrianalyse bør utføres ved hjelp av statistisk parametrisk kartlegging (SPM12) implementert i MATLAB.

  1. Utfør følgende forhåndsbehandlingstrinn, vist i skriptfilen for Script_pre behandling, før du utfører gruppeanalyser.
    1. Segmentering: Bearbeid det strukturelle bildet for å skille ut og skille det hvite materievevet, det grå materievevet og cerebrospinalvæsken i forskjellige bilder. Denne separasjonen oppnås takket være kombinasjonen av sannsynlighetskart, utarbeidet fra den generelle kunnskapen om vevsfordeling kombinert med modellklyngeanalyser som identifiserer voxelfordelinger av spesifikt vev i det opprinnelige bildet. Kjør batchfilen segment.mat.
    2. DARTEL (Diffeomorphic Anatomical Registration Through Exponentiated Lie algebra) verktøy: bestemme de ikke-lineære deformasjonene for registrering av GM og hvite materiebilder av alle deltakere. Kjør den satsvise filen create_template.mat.
    3. Normalisering: Under den romlige normaliseringsfasen tilpasser du MR-bilder til en anatomisk standardmal. Dette er fordi hvert emne har små forskjeller i form og organisering av hjernen som størrelse og morfologiske forskjeller i strukturer. Kjør den satsvise filen normalize_to_MNI.mat.
    4. Romlig utjevning: Etter bevegelseskorreksjon, utfør en isotropisk gaussisk kjerne på 6 mm full bredde ved halv maksimal gaussisk kjerne for å øke signal-til-støy-forholdet og for å ta hensyn til subtile variasjoner i anatomiske strukturer. Kjør den satsvise filen normalize_to_MNI.mat.
    5. Trekk ut det totale intrakranielle volumet (ICV) ved hjelp av SPM12: Det kan oppnås ved å legge sammen tetthetsverdiene i GM-, hvit materie- og CSF-klassebilder og multiplisere med voxelvolumene.
      MERK: Når forhåndsbehandlingen er fullført, er det mulig å utarbeide dataene.
      MERK: Se SPM-håndboken (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/spm12_manual.pdf) som gir en detaljert beskrivelse av forbehandlingstrinnene som brukes i denne studien og SPM-kommandoene som skal brukes. Se også skript- og Matlab-partiene som er inkludert i tilleggsmaterialene med de nøyaktige forbehandlingstrinnene som brukes for denne studien.

5. Statistiske analyser

  1. Utfør kjikvadrattester (kategoriske variabler) og to utvalgstester (kvantitative variabler) for å utforske forskjeller mellom de to gruppene på demografisk, klinisk og psykososial skala.
  2. Utfør en enveis variansanalyse (ANOVA), i sammenheng med en GLM-design (General Linear Model) for å sammenligne GM-volumer mellom CIP-pasienter og NPCU. Kjønn og alder ble brukt som kontrollerende variabler i alle analysene. Kjør den enveis ANOVA-satsvise filen.
  3. Gjennomføre regresjonsanalyser for hele hjernen, bare for CIP-gruppen, for å undersøke om skårene i alle kliniske og psykososiale skalaer som ble brukt i denne studien, var signifikant korrelert med GM-volumendringer. Ikke bruk hjernemaske, men vurder alle voxels. Kjør batchfilen regresjonsanalyse med den kliniske skalaen av interesse.
  4. Konverter stereotaktiske koordinater for topp maxima av suprathreshold-klyngene fra MNI-romlig array (www.mni.mcgill.ca) til Talairach og Tournoux42.
    MERK: I alle nevroanatomiske analyser ble de volumetriske forskjellene mellom forsøkspersonene vurdert ved proporsjonal skalering for det totale intrakranielle volumet (ICV).
    1. For ANOVA, sett signifikansterskelen til p < 0,001 ukorrigert, med en minimum klyngestørrelse på k = 30, mens for multippel regresjonsanalyser ble en p-< 0,05 topp Family-Wise Error (pFWE) korrigert betraktet som betydelig og en minimum klyngestørrelse på k = 10 ble ansatt. Den tidligere terskelen ble vurdert på grunn av den lille utvalgsstørrelsen som ble brukt i denne studien, og derfor må resultatene fra denne analysen betraktes som foreløpige. Den sistnevnte terskelen er strengere siden p-verdien korrigeres for flere sammenligninger.
      MERK: Se VBM8 Manual for mer informasjon om etterbehandlingstrinn (http://dbm.neuro.uni-jena.de/vbm8/VBM8-Manual.pdf). Se også Matlab-partiene kalt "enveis ANOVA" og "Regresjonsanalyse" som er inkludert i tilleggsmaterialene med den eksakte modellen som brukes for denne studien. På grunn av denne studiens utforskende karakter ville en formell beregning av utvalgsstørrelse ha vært av liten verdi, og derfor ble den ikke utført.

Representative Results

Sosiodemografiske, kliniske og psykososiale resultater
Det var ingen forskjeller i kjønnsforhold (χ2 =0,6, p=0,4), alder (t=-0,21; p=0,83), avhengighetsalder (t=-0,79; p=0,44) og utdanningsnivå (t=1,21; p=0,24) mellom CIP-pasienter og NPCU. Imidlertid ble det observert noen forskjeller mellom de to gruppene i en temperamentsdimensjon (Harm Avoidance, t = 3,71; p = 0,001) og en-tegns dimensjon (Selvoverskridelse, t = 2,94; p = 0,008) av TCI der CIP-pasienter viste høyere score sammenlignet med NPCU. Til slutt viste NPCU også høyere skår sammenlignet med CIP-pasienter i en underdimensjon av nabolagsskalaen (NS-E) (t = -3,55; p=0,002), i SES-totalen (t=-2,13; p=0,046), i livskvalitetsindeksen (t=-8,1; p=0,0001), i GAF (t=-4,71; p=0,0001) og i én tegndimensjon for TCI (Self Directedness, t=-3,97; p=0,001).

Spesielt for CIP var hyppigheten av cannabisavhengighet daglig for 9 personer (90%) og flere ganger i uken for 1 emne (10%). I stedet var hyppigheten av cannabisavhengighet i NPCU-gruppen daglig for 7 forsøkspersoner (60 %), flere ganger i uken for 4 forsøkspersoner (30 %), og flere ganger i måneden for 1 emne (10 %). Gjennomsnittsalderen for avhengighet var 18 år for CIP-pasienter og 16 år for NPCU-gruppen. Selv om alle deltakerne tok cannabis, rapporterte også enkelte CIP-pasienter (N=6) og NPCU (N=3) tidligere bruk av andre rusmidler, inkludert kokain, LSD og heroin/metadon, men med lavere frekvens enn cannabis. Hyppigheten av cannabisbruk var ikke forskjellig mellom de to gruppene (χ2=1,69, p = 0,42). Det ble heller ikke observert noen statistisk forskjell i type og frekvens av kokain, heroin/metadon og LSD-bruk mellom de to gruppene (kokain: χ2=0,06, p=0,79 og χ2=4,1, p=0,39; heroin/metadon: χ2=1,2, p=0,26 og χ2=1,2, p=0,26; LSD: χ2=0,01, p=0,89 og χ2=2,0, p=0,36). Selv om vi er klar over at tilstedeværelsen av polyforbruk i utvalget kan ha påvirket generaliserbarheten av funnene negativt, er det viktig å understreke at bruken av andre legemidler var svært begrenset sammenlignet med cannabisbruk. Faktisk, i motsetning til cannabisbruk, var forbruket av andre stoffer livstid og ikke forekommende i løpet av studietiden. Likevel bør resultatene våre tas forsiktig og må replikeres i en mer homogen prøve.

VBM-resultater
VBM-analyse viste at CIP-pasienter hadde omfattende GM-reduksjoner sammenlignet med NPCU i høyre overlegen frontal gyrus ((Brodmann-området [BA] 10), høyre precentral (BA 4) , høyre overlegen temporal gyrus (BA 22), insula bilateralt (BA13), høyre precuneus (BA7), høyre medial occipital gyrus (BA 19), høyre fusiform gyrus (BA 37) og venstre hippocampus (p < 0.001 ukorrigert; Tabell 2 og figur 1). Ingen GM-forskjeller ble observert i NPCU sammenlignet med CIP-pasienter.

Sammenhenger mellom GM-regioner og kliniske skalaer
Hos CIP-pasienter viste resultatene en negativ sammenheng mellom et domene i BPRS, BPRS-Aktivitet og selektive GM-volumer i venstre overlegen temporal cortex (BA 38, x=-40 y=17 z=-35, z=5,9, klyngestørrelse=19) og venstre cerebellum (x=-12 y=-36 z=-20, z=6,1, klyngestørrelse=18). Videre var den samme skalaen positivt korrelert med cuneus bilateralt (BA 18; venstre: x = -9 y = -90 z = 9, z = 7,0, klyngestørrelse = 24; høyre: x = 15 y = 85 z = 24, z=7,3, klasestørrelse=13), venstre dårligere occipital gyrus (BA 17; x=-9 y=-88 z=-6, z=7,4, klyngestørrelse=34), høyre dårligere parietal lobule (BA 40; x=58 y=-35 z=22, z=6.7, klyngestørrelse=33), høyre overlegen prefrontal cortex (BA 9; x=3 y=51 z=29, z=6.2, cluster size=23) (alle p<0,05 pFWE korrigert). Ingen signifikante sammenhenger i noen av de andre kliniske skalaene ble observert hos CIP-pasienter.

Figure 1
Figur 1: Regioner med betydelig GM-forskjell mellom rusindusert psykose (CIP) pasienter og ikke-psykotiske cannabisbrukere (p<0,001, ukorrigert, k =30). Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

CIP-pasienter Ikke-psykotiske cannabisbrukere Statistikk p-verdi
n=10 n=12
Alder, gjennomsnitt (SD) 27 (9.21) 26 (0.89) t= -0,213 p=0,833
Kjønn, mann/kvinne 8/2 11/1 χ2=0.630 p=0,427
Alder på utbruddet av cannabisbruk, gjennomsnitt (SD) 18 (9.69) 16 (1.83) t= -0,786 p=0,441
Type (N); hyppigheten av annen narkotikabruk Cannabis (N=10); Daglig (N=9), flere ganger i uken (N=1). Cannabis (N=12); Daglig (N=7), flere ganger i uken (N=4), flere ganger i måneden (N=1). Frekvens: χ2=1,69, p=0,42
Kokain (N=4); flere ganger i uken (N=2), flere ganger i måneden (N=2). Kokain (N=3); flere ganger i uken (N=1), flere ganger i måneden (N=1), mindre enn én i måneden (N=1). Type: χ2=0,06 Type: p=0,79
Frekvens: χ2=4,1 Frekvens: p=0,39
Heroin/metadon (N=1); flere ganger i uken. Ingen heroin/metadonbrukere. Type: χ2=1,2 Type: p=0,26
Frekvens: χ2=1,2 Frekvens: p=0,26
LSD (N=1); mindre enn én i måneden. LSD (N=1); flere ganger i måneden. Type: χ2=0,01 Type: p=0,89
Frekvens: χ2=2,0 Frekvens: p=0,36
Alder på utbrudd, gjennomsnitt (SD) 25 (8.46) - - -
BPRS TOT, gjennomsnitt (SD) 43 (9) 20 (3) t=8,860 p=0,0001
Angst-depresjon 10 (5) 6 (2) t=2,629 p=0,016
Anergia 8 (3) 4 (1) t=3,284 p=0,004
Tankeforstyrrelser 12 (3) 4 (0) t=9,754 p=0,0001
Aktivitet 6 (2) 3 (0) t=4,557 p=0,0001
Fiendtlighet - Mistenkelighet 8 (4) 3 (0) t=4,053 p=0,001
HAM-D, gjennomsnitt (SD) 11 (6.42) 4 (4.96) t=3,258 p=0,004
HAM-A, gjennomsnitt (SD) 11 (6.62) 3 (3.93) t=3,487 p=0,002
MADRS, middelverdi (SD) 14 (7.76) 6 (6.35) t=2,635 p=0,016
Årer, gjennomsnitt (SD) 13 (7.92) 0 (1.44) t=5,378 p=0,0001
CECA-Q, gjennomsnitt (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
Nabolagsskala*, gjennomsnitt (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** totalt, gjennomsnitt (SD) 33.6 (12.60) 45.3 (13.05) t=-2,132 p=0,046
Studium 11.3 (4.22) 15.3 (5.93) t=-1.800 p=0,087
Yrke 22.3 (10.39) 30.0 (8.79) t=-1,885 p=0,074
QL - Indeks, gjennomsnitt (SD) 6 (1.65) 10 (0.62) t=-8,098 p=0,0001
GAF, gjennomsnitt (SD) 58 (15.21) 83 (9.68) t=-4,715 p=0,0001
MANSA, middelverdi (SD) 54 (14.16) 61 (6.01) t=-1,250 p=0,226
TCI, gjennomsnitt (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

Tabell 1: Sosiodemografiske, kliniske og psykososiale variabler i hele utvalget. BPRS (kort psykiatrisk vurderingsskala); CECA-Q (Spørreskjema for barndomserfaring med omsorg og misbruk); CIP (cannabisindusert psykose); GAF (Global vurdering av funksjon); HAM-A (Hamilton angst vurdering skala); MADRS (Montgomery-Asberg depression rating skala); HAM-D (Hamilton depression rating skala); MANSA (Manchester Kort vurdering av livskvalitet); NS-A (Nabolagstilfredshet); NS-B (Følelser av sikkerhet); NS-C (Nabolag incivilities); NS-D (kollektiv effekt); NS-E (Cannabis aksept); SD (standardavvik); SES (sosioøkonomisk status); QL-indeks (livskvalitetsindeks); ); TCI (temperament og tegn inventar); TCI Ns (nyhet søker); TCI Ha (skadeunngåelse); TCI Rd (belønningsavhengighet); TCI P (utholdenhet); TCI Sd (selvstyrthet); TCI Co (Samarbeid); TCI St (selv transcendens); årer (ung mani vurdering skala). * NS-A varierer fra 0 til 16, hvor 16 representerte ekstrem tilfredshet med bostedsområdet; NS-B varierer fra 0 til 8, hvor 8 representerte en sterk følelse av sikkerhet; NS-C varierer fra 0 til 32, hvor 32 indikerte et høyt nivå av incivilities; NS-D varierer fra 0 til 12, hvor 8 representerte et høyt nivå av kollektiv effekt blant naboer; NS-E spenner fra "enig sterkt" (poengsum på 4) til "uenig sterkt" (poengsum på 0). ** Lavere skolegang er knyttet til lavere skår, mens høyere skolegang er knyttet til høyere skår (dvs. Mindre enn7. klasse = 3; Grad = 21). På samme måte er yrker med lavere kognitivt engasjement knyttet til lavere score, mens yrker som krever mer kognitive ressurser er knyttet til høyere score (Farm worker = 5; Lege= 45).

Gyrus BA Lateralitet MNI-koordinater Klyngestørrelse z-verdier Cohens effektstørrelse
x å z
CIP-pasienter < ikke-psykotiske cannabisbrukere
Overlegen frontal 10 Høyre 13 65 22 38 3.4 -1,26
Precentral 4 Høyre 59 -5 26 61 3.8 -0,83
Overlegen temporal 22 Høyre 62 -7 3 146 4.2 -0,60
Insula 13 Høyre 36 -21 13 142 4.1 -0,43
Insula 13 Venstre -33 -23 14 32 3.8 -0,46
Precuneus 7 Høyre 6 -66 50 41 3.7 -0,51
Medial Occipital 19 Høyre 33 -86 21 80 4 -0,84
Fusiform 37 Venstre -25 -47 -8 32 3.7 -0,29
Hippocampus - Venstre -33 -22 -5 36 3.8 -0,68
Ikke-psykotiske cannabisbrukere < CIP-pasienter
Ingen suprathreshold-klynger

Tabell 2: VBM-resultater. Hjerneregioner som viser signifikant reduserte gråtoner mellom CIP-pasienter og ikke-psykotiske cannabisbrukere (P< 0,001 ukorrigert). BA (Brodmann-området); CIP (cannabisindusert psykose); MNI (Montreal nevrologiske institutt)

Discussion

I den nåværende studien observerte vi at bare tilstedeværelsen av psykotiske symptomer diskriminerte påvisning av hjernemorfologiske endringer. Faktisk viste kroniske cannabisbrukere med CIP redusert GM-volumer hovedsakelig i prefronto-temporo-limbic-nettverket sammenlignet med ikke-psykotiske cannabisbrukere (NPCU). Når det gjelder de psykometriske spørreskjemaene, er det dessuten fremhevet sammenhenger mellom domenet BPRS-Aktivitet og selektive GM-volumer. Spesielt observerte vi en negativ sammenheng mellom slik BPRS-skala og venstre overlegen temporal cortex og venstre cerebellum sammen med en positiv korrelasjon med cuneus bilateralt, venstre dårligere occipital gyrus, høyre dårligere parietal lobule og høyre overlegen prefrontal cortex. Vi bør imidlertid nevne at mangelen på en kontrollgruppe av friske personer uten cannabisavhengighet hindret oss i å undersøke om cannabisbruk forårsaket hjerneendringer eller ikke.

Generelt er resultatene ikke overraskende siden tidligere MR-studier viste at psykotiske lidelser, som schizofreni, delte lignende GM-abnormiteter, spesielt i frontale og temporo-limbiske regioner29,30. Det er imidlertid fortsatt uklart hvorfor noen kroniske cannabisbrukere utviklet psykotiske symptomer mens andre forble sunne. Faktisk, i prøven, oppdaget vi bare små kliniske forskjeller mellom de to gruppene, og derfor kan de omfattende GM-abnormitetene som observeres i CIP-gruppen ikke være forbundet med deres spesifikke kliniske profil. Nærmere bestemt rapporterte 9 av 10 CIP-pasienter daglig cannabisbruk sammenlignet med 7 av 12 i NPCU-gruppen. Det ble heller ikke funnet forskjeller i alder, kjønn, alder på utbruddet av cannabisbruk og utdanningsnivå mellom de to gruppene. Vi bør imidlertid vurdere at denne mangelen på forskjeller kan skyldes den lille utvalgsstørrelsen som også begrenset muligheten til statistisk å analysere og tolke disse faktorene. En hypotese er at selve den psykotiske prosessen er ansvarlig for nedgangen i hjernevolumet, uavhengig av cannabisbruk. Faktisk viste tidligere studier ingen GM-forskjeller mellom psykotiske pasienter med og uten cannabisforbruk, og fant dermed ingen klare bevis for at cannabisbruk var relatert til GM-endringer i første episode psykotiske pasienter45. Cannabisbruk kan imidlertid ha bidratt til hjerneendringer og deretter indusert psykose bare i en undergruppe av utsatte cannabisbrukere.

Den første hypotesen er i tråd med de studiene som viser hjerneavvik i psykotiske lidelser. Spesielt viste resultatene at CIP-pasienter sammenlignet med NPCU hadde omfattende GM-volumreduksjoner i noen hjerneområder som er kjent for å være involvert i emosjonell regulering, for eksempel frontotemporale kortikaler, insula, hippocampus og fusiform gyrus46. Interessant nok kan forstyrrelser i disse strukturene, spesielt i prefrontale regioner, forklare stemningen ustabilitet og større følelsesmessig reaktivitet hos ungdom og unge voksne, samt impulsiv oppførsel og stoffsøkende33,34. Faktisk har det blitt konsekvent rapportert at følelsesregulering / behandling er forbundet med rekruttering av et sett med prefrontale hjerneregioner involvert i kognitiv kontroll over følelsesmessige limbiske strukturer. For eksempel har større vanskeligheter med emosjonell regulering blant tobakksrøykere vært knyttet til en svakere forbindelse mellom dårligere frontal gyrus og amygdala sammenlignet med ikke-røykere49. Derfor kan det være sannsynlig at blant CIP-pasienter var utviklingen av psykotiske symptomer forbundet med forstyrret balanse mellom disse strukturene.

I tillegg observerte vi at gruppen av CIP-pasienter viste forstyrrelser i dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), en nøkkelregion involvert i store kognitive funksjoner, inkludert arbeidsminne, utøvende funksjoner50 og emosjonell regulering51. Faktisk er dette funnet ikke overraskende siden DLPFC fungerer sammen med risikoovervåkingsregioner, for eksempel insulaen (en nøkkelstruktur i saliencenettverket som nylig ble funnet å være involvert i avhengighet52), som også har blitt funnet endret i gruppen av CIP-pasienter, og fremre cingulate cortex, noe som til slutt tyder på at svekkelser i å skille risikabelt fra sikre valg kan skyldes en forstyrrelse mellom DLPFC og slike risikoovervåkingsregioner53.

Videre viste CIP-pasienter en GM-volumreduksjon i den overlegne temporale cortexen. Interessant nok er dette resultatet i tråd med bevisene rapportert av en tidligere multimodal neuroimaging studie54, som brukte et større utvalg av CIP-pasienter (N = 16), hvorav de fleste overlapper med prøven som brukes i denne studien som fant omfattende GM-endring i temporale kortikaler hos CIP-pasienter. Samlet sett bekrefter slike bevis videre nøkkelrollen til den overlegne temporale cortex i psykose, siden involvering av denne strukturen har blitt konsekvent rapportert i evner som ofte finnes forstyrret hos psykotiske pasienter, inkludert språkbehandling og teori omsinnsevner 39,40. Resultatene samsvarte også med tidligere bevis som rapporterte sammenhengen mellom volumreduksjoner i denne regionen og auditiv hallusinasjon eller tankeforstyrrelser41,42 samt med en tidligere MR-studie som antyder forstyrrelse av dette området hos stoffavhengige personer sammenlignet med sunn kontroll59.

Til slutt oppstod en betydelig GM-volumreduksjon hos hippocampus hos CIP-pasienter fra resultatene. Slike funn er i tråd med tidligere bevis som viser strukturelle og funksjonelle endringer i denne strukturen i tidlige psykoser og i risikoutsatt mental tilstand / første episode psykose, i forhold til sunne kontroller60,61,62,63. Normal hippocampal funksjon er nødvendig for en rekke mentale funksjoner, inkludert minne og emosjonell atferd48,49 og det har blitt foreslått at redusert volum i denne strukturen kan representere en markør for et negativt klinisk utfall hos pasienter med en første episode psykose66. Men i motsetning til resultatene har hippocampal underskudd også blitt rapportert hos unge og voksne cannabisbrukere, som har vist seg å ha tynnere kortikaler og reduserte volumer i denne regionen67,68,69,70. Derfor har et klart bilde på hippocampusens rolle i stoffmisbruk fortsatt ikke oppnås. Likevel peker resultatene mot hypotesen om at det kortiko-limbiske systemet er kompromittert i gruppen av CIP-pasienter, som også antydet av en tidligere MR-studie54 og kan forklare de følelsesmessige utarbeidelsesunderskuddene, som har blitt foreslått å være en kritisk forløper for fremtidig psykotisk utvikling55,56, ofte observert hos disse pasientene.

Derfor virker det rimelig å hypotese at cannabisindusert psykose er forbundet med hjerneendringer i regioner innenfor det prefronto-temporo-limbiske nettverket, som derfor kan representere et vanlig nevrodevelopmentalt substrat av flere former for psykose. Interessant nok foreslo langsgående studier at noen hjerneforstyrrelser, inkludert mindre orbitofrontale cortex-volumer73, økt fronto-parietal og redusert visuell assosiasjonsregion aktivering, samt kognitive underskudd, for eksempel dårligere utøvende funksjoner74, kan være til stede selv før oppstart av cannabisavhengighet. Derfor kan det være at disse personene med underliggende hjerneforandringer er mer sannsynlig å utvikle psykotiske symptomer etter cannabisbruk initiering. I tillegg er det bevis som rapporterer at besittelse av risikogater i AKT1- og DRD2-gener, som er involvert i dopaminsignalering, er forbundet med økt risiko for å utvikle psykose etter cannabisbruk3. Derfor kan påvisning av morfologiske reduksjoner hos CIP-pasienter gjenspeile en utvidet genetisk følsomhet for den nevrotoksiske effekten av kronisk cannabisbruk i denne gruppen av forsøkspersoner.

Til slutt, i CIP-gruppen, viste resultatene også en negativ sammenheng mellom et underdomene av BPRS, BPRS-Activity og selektive GM-volumer innenfor venstre overlegen temporal cortex og venstre cerebellum. Også denne underskalaen var positivt korrelert med cuneus bilateralt, venstre dårligere occipital gyrus, høyre dårligere parietal lobule og høyre overlegen prefrontal cortex. Generelt, selv om sammenhenger mellom klinisk symptomatologi og GM-strukturer har blitt omfattende rapportert, spesielt i schizofreni75, er resultatene fortsatt heterogene, med et blandet bilde av omvendt76, positive77 eller ingen78 sammenhenger mellom selektive GM-volumer og kliniske skalaer. Spesielt synes den negative korrelasjonen som observeres mellom BPRS-Aktivitet og overlegen temporal cortex å være i tråd med tidligere MR-bevis som viser inverse korrelasjoner mellom denne strukturen og positiv symptom alvorlighetsgrad76, noe som til slutt ytterligere antyder nøkkelrollen til denne strukturen i produksjonen av psykotiske symptomer. På samme måte synes den positive sammenhengen mellom BPRS-Aktivitet og overlegen prefrontal cortex å være enig med andre MR-studier som rapporterer en lignende sammenheng mellom negative symptomer og GM-volumer med prefrontal cortex79.

Som helhet gir resultatene av den nåværende studien foreløpige bevis på tilstedeværelsen av betydelig sammenheng mellom hjerneendring og alvorlighetsgraden av psykopatologi.

Den nåværende studien lider av noen begrensninger. For det første tok alle psykotiske pasienter farmakologiske behandlinger som kunne ha påvirket resultatene. For det andre tillater mangelen på en kontrollgruppe dannet av friske personer som ikke er utsatt for cannabis, ikke en ytterligere sammenligning med de to gruppene cannabisbrukere (psykotiske og ikke). I tillegg, selv om de to gruppene var svært like når det gjelder antall forsøkspersoner (10 CIP-pasienter vs. 12 NPCU), begrenser den lille utvalgsstørrelsen betydningen av oppnådde resultater og må derfor betraktes som foreløpig. Ytterligere begrensninger er strengt knyttet til arten av den undersøkte befolkningen. Faktisk hadde noen pasienter med CIP (6/10) og en ganske liten andel av NPCU (3/12) en livstidshistorie med annet stoffforbruk (dvs. kokain, LSD og heroin/metadon). Videre undersøkte vi ikke de genetiske allelene knyttet til avhengighet, noe som kunne ha bidratt til å diskriminere de to gruppene. Cannabisforbruket, selv om det ble vurdert med hensyn til frekvens og volum og varighet med et bestemt verktøy20, var likevel ikke ensartet på tvers av de to gruppene. Til slutt, i denne studien utforsket vi ikke hjerneaktivering, og vi vurderte ikke den nevrokognitive tilstanden til prøven. Derfor kan mangelen på denne informasjonen ha påvirket resultatene siden tidligere studier viste tilstedeværelsen av selektive hjernedysfunksjoner hos pasienter med schizofreni med stoffmisbruk i medial prefrontal cortex, orbitofrontal cortex og amygdala samt en bedre premorbid nevrokognitiv profil med en større langsiktig nedgang sammenlignet med de samme pasientene uten stoffmisbruk80. Derfor er det nødvendig med ytterligere funksjonelle MR-studier som utforsker hjerneaktivitet kombinert med nevropsykologiske vurderinger på større prøver og med homogene forbruksvaner for å bekrefte resultatene våre.

Ifølge våre resultater kan cannabisindusert psykose være preget av GM-volumreduksjoner i selektive hjernestrukturer. Derfor, i lys av den avgjørende og omfattende rollen til endocannabinoid-systemet i hjernen, den økende utbredelsen av cannabisbruk, dens kroniske bruk under nevroutvikling, samt den gradvis høyere THC-konsentrasjonen i det nåværende markedet, virker det obligatorisk å avklare hvilke aspekter av cannabiseksponering (f.eks. alder ved initiering, mengde, frekvens og varighet) bestemmer den største risikoen for progresjonen mot psykotiske relaterte lidelser. Men om reduksjoner i prefronto-temporo-limbiske regioner representerer et substrat av selve den psykotiske prosessen eller en direkte konsekvens av cannabiseksponering blant mottakelige personer, er fortsatt et komplekst problem. I denne sammenhengen kan metodene som brukes i studien være nyttige for bedre å karakterisere de nevrobiologiske og kliniske egenskapene til cannabisindusert psykose. Til slutt kan langsgående neuroimaging-studier som tar hensyn til også potensielle forvirrende faktorer, for eksempel cannabisdose, potens, THC / Cannabidiol-forhold, bruksfrekvens, begynnelsens alder, kjent historie med psykose og genetiske polymorfier gi et potensielt grunnlag for å identifisere putative biomarkører som til slutt kan hjelpe klinikere til å oppdage de cannabisbrukerne som er mer sannsynlig å utvikle psykose.

Disclosures

Ingen.

Acknowledgments

Ingen.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Not applicable Not applicable Not applicable Not applicable

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction. European Drug Report 2019: Trends and Developments. , Publications Office of the European Union. Luxembourg. (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. , Academic Press. (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.). , Washington. (2000).
  28. McConaughy, S. H., Achenbach, T. M. Manual for the semistructured clinical interview for children and adolescents. , ASEBA. (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. , Thieme, NY. (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).

Tags

Nevrovitenskap utgave 162 cannabisindusert psykose kronisk stoffbruk magnetisk resonansavbildning grå materie cannabis
Hjernemorfologi hos cannabisbrukere med eller uten psykose: En PILOT MR-studie
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Delvecchio, G., Oldani, L.,… More

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).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter