Neuropsychologia. 2015 16 febrero. pii: S0028-3932 (15) 00080-9. doi: 10.1016 / j.neuropsychologia.2015.02.019.
Li w1, Li Y2, Yang W1, Wei D1, Li w3, Hitchman G1, Qiu J4, Zhang Q5.
Resumen
La adicción a Internet (IA) incurre en costos sociales y financieros significativos en forma de efectos secundarios físicos, impedimentos académicos y ocupacionales y problemas serios de relación. La mayoría de los estudios anteriores sobre trastornos de la adicción a Internet (DAI) se han centrado en anomalías estructurales y funcionales, mientras que pocos estudios han investigado simultáneamente las alteraciones cerebrales estructurales y funcionales subyacentes a las diferencias individuales en las tendencias de IA medidas por cuestionarios en una muestra sana.
Aquí combinamos información estructural (volumen de materia gris regional, rGMV) y funcional (conectividad funcional en estado de reposo, rsFC) para explorar los mecanismos neuronales subyacentes de la IAT en una gran muestra de adultos jóvenes sanos con 260. Los resultados mostraron que las puntuaciones IAT se correlacionaron de manera significativa y positiva con rGMV en la corteza prefrontal dorsolateral derecha (DLPFC, un nodo clave de la red de control cognitivo, CCN), que podría reflejar una función reducida del control inhibitorio.
De manera más interesante, la disminución de las anticorrelaciones entre la DLPFC derecha y la corteza prefrontal media / corteza cingulada anterior rostral (mPFC / rACC, un nodo clave de la red de modo por defecto, DMN) se asoció con puntuaciones IAT más altas, lo que podría estar asociado con una menor eficiencia de el CCN y el DMN (p. ej., control cognitivo disminuido y autocontrol).
Además, el efecto de interferencia de Stroop se asoció positivamente con el volumen de la DLPFC y con las puntuaciones de IA, así como con la conectividad entre la DLPFC y la mPFC, lo que además indicó que las variaciones de rGMV en la DLPFC y la reducción de las anticonexiones entre la DLPFC y la mPFC pueden Refleja el control inhibitorio reducido relacionado con la adicción y la eficiencia cognitiva.
Estos hallazgos sugieren que la combinación de información estructural y funcional puede proporcionar una base valiosa para una mejor comprensión de los mecanismos y la patogénesis de la IA.
PALABRAS CLAVE:
Red de control cognitivo; Red de modo predeterminado; Adicción a Internet; Conectividad funcional en estado de reposo; Morfometría basada en voxel.
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