La imagen tensor de difusión de la integridad estructural de la materia blanca se correlaciona con la impulsividad en adolescentes con trastorno de juegos de Internet (2017)

. 2017 agosto; 7 (8): e00753.

Publicado en línea 2017 Jun 21. doi  10.1002 / brb3.753

PMCID: PMC5561314

Resumen

Introducción

El trastorno de los juegos de Internet (IGD) generalmente se define como la incapacidad de un individuo para controlar los juegos de Internet, lo que tiene como resultado graves consecuencias negativas, y el rasgo de impulsividad se considera una característica distintiva de IGD. Estudios recientes han sugerido que la integridad estructural de la sustancia blanca (WM) juega un papel importante en la neuromediación de la impulsividad de un individuo. Sin embargo, ningún estudio ha examinado la asociación entre la integridad de la MT y la impulsividad en los adolescentes IGD.

Métodos

En este estudio, se reclutaron adolescentes 33 con controles sanos IGD y 32, y se investigaron las diferencias intergrupales en las relaciones entre la impulsividad y los valores de anisotropía fraccional (FA) en todo el cerebro WM mediante análisis de correlación voxelial.

Resultados

Nuestros resultados revelaron diferencias intergrupales significativas en las correlaciones entre la impulsividad y los valores de FA del tracto corticoespinal derecho (CST) y el WM occipital derecho. Las pruebas basadas en la región de interés revelaron que los valores de AF de estos grupos eran positivos o no estaban significativamente correlacionados con la impulsividad en los adolescentes con IGD, en contraste con la correlación significativamente negativa en los HC.

Conclusiones

Estas correlaciones alteradas en los adolescentes con IGD podrían reflejar posibles cambios microestructurales de WM que pueden estar asociados con la mayor impulsividad de los adolescentes con IGD y proporcionar posibles dianas terapéuticas para las intervenciones en esta población.

Palabras clave: Imágenes de tensor de difusión, impulsividad, trastorno de los juegos de Internet, materia blanca.

1. INTRODUCCIÓN

El trastorno de los juegos de Internet (IGD) es la forma más frecuente de adicción a Internet en Asia (p. Ej., China y Corea) (Dong, Devito, Du y Cui, 2012) y se define como la incapacidad de un individuo para controlar los juegos de Internet que resulta en consecuencias negativas, como dificultades psicológicas, sociales, escolares y / o laborales en la vida de uno (Cao, Su, Liu y Gao, 2007; Joven, 1998). En los últimos años, y de gran importancia pública, se clasificó la IGD en la sección III, es decir, condiciones para futuros estudios, del Manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales, Quinta edición (DSM-5) (Asociación AP, 2013). Además, se ha demostrado que la impulsividad juega un papel importante en el desarrollo y progresión de la IGD. Algunos investigadores (Cao et al., 2007; Shapira, Goldsmith, Keck, Khosla y McElroy, 2000; Joven, 1998) han sugerido que la adicción a Internet, incluida la IGD, era un trastorno de los impulsos o al menos estaba relacionada con el control de los impulsos. Estudios recientes (Cao et al., 2007; Chen y col., 2015; Ko y col., 2014, 2015; Luijten, Meerkerk, Franken, van de Wetering y Schoenmakers, 2015) han encontrado que los adolescentes con adicción a Internet / IGD tenían una mayor impulsividad en comparación con los controles sanos (HC). Los estudios de comportamiento que utilizan tareas relacionadas con el control de impulsos (p. Ej., Paradigmas Go-NoGo, Go-Stop y / o Stroop) han demostrado dificultades de control del comportamiento en adolescentes IGD (Cao et al., 2007; Dong, Zhou y Zhao, 2010, 2011; Lin y col., 2012; Liu y col., 2014; Luijten y col., 2015). En una investigación longitudinal prospectiva, Gentile (Gentile et al., 2011) reveló que la impulsividad era un factor de riesgo para el desarrollo de IGD. Además, se ha informado que la impulsividad y la atención selectiva han estado involucradas en la patogénesis de la IGD, así como en la gravedad de la IGD en un estudio sobre el tratamiento con medicamentos de la IGD (Song et al., 2016). Dado que la gran impulsividad es una causa potencial de conductas peligrosas (por ejemplo, intentos de suicidio y delitos) en adolescentes, se esperan investigaciones sobre los sustratos neurales de la mayor impulsividad de los adolescentes con IGD.

Muchos estudios han revelado correlaciones significativas entre la impulsividad y las estructuras o funciones de múltiples regiones de materia gris en sujetos sanos (Boes et al., 2009; Brown, Manuck, Flory y Hariri, 2006; Cho y col., 2013; Dambacher y col., 2015; Farr, Hu, Zhang y Li, 2012; Gardini, Cloninger y Venneri, 2009; Matsuo y col., 2009; Muhlert y Lawrence, 2015; Schilling y col., 2012, 2013, 2013; Van den Bos, Rodríguez, Schweitzer y McClure, 2015). En los últimos años, la técnica de imágenes por tensor de difusión (DTI) muestra una gran promesa para evaluar la integridad de los tractos de materia blanca (WM) en el cerebro humano (Guo et al., 2012, 2012), y la integridad de la sustancia blanca (MW) de los lóbulos frontal y temporal bilaterales se asoció negativamente con la impulsividad en adolescentes sanos (Olson et al., 2009). Los estudios relacionados con la adicción también han revelado correlaciones significativas entre una mayor impulsividad y la integridad de muchas regiones de WM. Por ejemplo, Herting, Schwartz, Mitchell y Nagel (2010) informaron una relación de los valores de FA en el fascículo longitudinal inferior izquierdo y la radiación óptica derecha con mayor impulsividad detectada con una tarea de descuento por retraso en jóvenes con antecedentes familiares de abuso de alcohol, lo que sugiere que la microestructura de la sustancia blanca alterada puede actuar como un factor intrínseco factor de riesgo de trastorno por consumo de alcohol. Un estudio de Fortier et al. (2014) encontraron que la disminución de los valores de FA a lo largo de los circuitos frontoestriatales puede mediar el comportamiento impulsivo en alcohólicos abstinentes. Además, también se ha demostrado una relación entre la integridad de la MT y el abuso de drogas. Se han encontrado correlaciones negativas entre una mayor impulsividad y los valores de FA del cuerpo calloso anterior y la MT frontal en consumidores de cocaína (Moeller et al., 2005; Romero, Asensio, Palau, Sánchez y Romero, 2010). Estos resultados indican que la integridad alterada de múltiples regiones WM juega un papel importante en la mediación de una mayor impulsividad en condiciones adictivas.

Los estudios de neuroimagen acumulados han indicado los sustratos neurales de la mayor impulsividad de los adolescentes IGD. Recientemente, estudios de neuroimagen funcional revelaron que los adolescentes con IGD exhiben activaciones aberrantes en la red frontoestriatal, el área motora suplementaria, la corteza cingulada, la ínsula y los lóbulos parietales durante la realización de tareas relacionadas con el control de impulsos en comparación con los HC (Chen et al. Alabama., 2015; Ding y col., 2014; Dong y col., 2012; Ko y col., 2014; Liu y col., 2014; Luijten y col., 2015). Además, la conectividad efectiva aberrante en la red de inhibición de respuesta (Li et al., 2014) y conectividad funcional en estado de reposo alterada entre múltiples regiones del cerebro (Kim et al., 2015; Ko y col., 2015) también se ha revelado que se correlaciona con la impulsividad en adolescentes IGD. Además, nuestro estudio anterior de los correlatos estructurales de la impulsividad reveló que los adolescentes IGD exhibían correlaciones disminuidas entre la impulsividad y los volúmenes de materia gris en áreas del cerebro involucradas en la inhibición del comportamiento, la atención y la regulación de las emociones en comparación con los HC (Du et al. 2016). Aunque los estudios de DTI han demostrado deficiencias en la integridad de la MT en adolescentes IGD en comparación con los HC (Dong, DeVito, Huang y Du, 2012; Jeong, Han, Kim, Lee y Renshaw, 2016; Lin y col., 2012; Weng y col., 2013; Xing y col., 2014; Yuan y col., 2011, 2016), la relación entre la impulsividad y la integridad de la MT en adolescentes IGD es en gran parte desconocida. Los estudios anteriores revelaron que la adicción conductual es similar a la adicción a sustancias en términos de neuropsicología y neurofisiología (Alavi et al., 2012). Por lo tanto, postulamos que la IGD, como una adicción conductual, también podría conducir a la alteración de las relaciones entre la impulsividad y la integridad de la MT como se observa en otras adicciones (Fortier et al., 2014; Moeller y col., 2005; Romero et al., 2010).

En este estudio, el objetivo fue evaluar la relación entre la impulsividad y la integridad de WM basada en el análisis de DTI en una cohorte de adolescentes con IGD en relación con los HC comparados demográficamente. Según estudios previos, planteamos la hipótesis de que los HC con mejor control de impulsividad tienen una mayor integridad de WM (correlación negativa); sin embargo, debido a las características de mayor impulsividad de los adolescentes con IGD, la integridad de WM del adolescente con IGD aumentaría de manera compensatoria (alterada en la correlación positiva) . Este estudio puede aportar una nueva perspectiva de la presentación neurobiológica de la impulsividad en adolescentes con IGD.

2. MATERIALES Y MÉTODOS

2.1. Asignaturas

Treinta y tres adolescentes varones con IGD se reclutaron de abril a diciembre de 2014 en el centro de rehabilitación psicológica del Linyi Forth People's Hospital, y en este estudio se incluyeron XNUMX HC varones de la misma edad y educación. Todos los sujetos eran diestros. Los adolescentes que respondieron el Cuestionario de diagnóstico de Young para la adición de Internet con cinco o más respuestas de "sí" fueron diagnosticados con IGD (Young, 1998). Además, todos los adolescentes IGD en este estudio debían cumplir con dos criterios de inclusión adicionales, es decir, un tiempo de juego en línea de ≥4 h / día y una puntuación de la prueba de adicción a Internet de Young (IAT) ≥ 50. Ninguno de los HC en nuestro estudio alcanzó el criterio de diagnóstico del Cuestionario de Diagnóstico de Young para la adición de Internet, no pasó más de 2 horas / día jugando juegos en línea y tuvo una puntuación IAT de menos de 50. Los criterios de exclusión para todos los sujetos fueron los siguientes: ( 1) cualquier diagnóstico del Eje I del DSM ‐ IV basado en la Entrevista Neuropsiquiátrica MINI ‐ Internacional (MINI), (2) la existencia de enfermedad neurológica o secuelas neurológicas según lo evaluado con evaluaciones clínicas y registros médicos, o (3) uso de medicación psicotrópica o fármaco abuso. Además, el cuestionario se utilizó para registrar el consumo de cigarrillos y alcohol. Los estados de ansiedad y depresión se evaluaron mediante la Escala de ansiedad de autoevaluación (SAS) y la Escala de depresión de autoevaluación (SDS). Se realizó una batería de pruebas neuropsicológicas para evaluar los dominios cognitivos de los participantes. Los Cocientes de Inteligencia (CI) de todos los participantes se examinaron utilizando matrices progresivas estándar de Rawen. La memoria de trabajo se evaluó con la prueba de extensión de dígitos hacia adelante y hacia atrás, y la memoria a corto y largo plazo se evaluó mediante la prueba de inclinación verbal auditiva. La velocidad de procesamiento de la información se probó con la prueba de creación de senderos (TMT-A). La función de ejecución se probó con el TMT ‐ B. El protocolo de este estudio fue aprobado por el Comité de Ética del Hospital General de la Universidad Médica de Tianjin, y todos los participantes y sus tutores proporcionaron su consentimiento informado por escrito de acuerdo con las pautas institucionales.

2.2. Evaluación de la impulsividad

La Escala de Impulsividad de Barratt 11 (BIS-11) (Patton, Stanford y Barratt, 1995) se utilizó para evaluar las impulsividades de todos los sujetos en este estudio. El BIS ‐ 11 es una medida de autoinforme diseñada para evaluar la impulsividad que consta de ítems 30 e incluye las siguientes tres subescalas: Impulsividad atencional (IA, déficit de atención, pensamientos rápidos y falta de paciencia cognitiva), Impulsividad motriz (MI, impetuosa Acción), e Impulsividad no planificadora (NI, falta de orientación futura). Todos los elementos se respondieron en una escala Likert de 4 puntos (rara vez / nunca, ocasionalmente, a menudo, y casi siempre / siempre). La suma de las puntuaciones de las tres subescalas se tomó como Raw Impulsiveness (RI). Las puntuaciones más altas reflejan mayores niveles de impulsividad.

2.3. Adquisición de datos

Los datos DTI se adquirieron utilizando un escáner Siemens 3.0-T (Magnetom Verio, Siemens, Erlangen, Alemania) con una secuencia de imágenes planas de eco de espín y eco de disparo único y los siguientes parámetros: TR = 7000 ms, TE = 95 ms, ángulo de giro = 90 °, FOV = 256 mm × 256 mm, tamaño de matriz = 128 × 128, grosor de corte = 3 mm, 48 cortes sin espacio, 64 direcciones de difusión de codificación con valor ab de 1,000 s / mm2, y también se adquirió un volumen sin ponderación de difusión (b = 0 s / mm2). Se utilizó una secuencia rápida de eco de gradiente preparada con magnetización volumétrica ponderada en T1 para adquirir una serie de 192 imágenes anatómicas sagitales contiguas de alta resolución con los siguientes parámetros: TR = 2,000 ms, TE = 2.34 ms, TI = 900 ms, ángulo de giro = 9 °, FOV = 256 mm × 256 mm, grosor de corte = 1 mm y tamaño de matriz = 256 × 256.

2.4. Procesamiento de datos DTI

El preprocesamiento de DTI se realizó utilizando la caja de herramientas de difusión de FMRIB (FSL 4.0, http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl) y constaba de los siguientes pasos: las distorsiones de las corrientes parásitas y los artefactos de movimiento de la cabeza en todos los datos de DTI se corrigieron aplicando la alineación afín de cada imagen ponderada por difusión a la imagen no difusa; el cráneo se extrajo de las imágenes DTI de cada participante utilizando la robusta herramienta de extracción de cerebro (BET); y luego se calcularon mapas de FA, difusividad radial (RD) y difusividad axial (AD) utilizando la caja de herramientas de difusión FMRIB en FSL. Los índices de difusión individuales (FA, RD y AD) se registraron conjuntamente en el espacio MNI mediante el método de dos pasos. Primero, las imágenes b = 0 extraídas del cerebro de cada sujeto se registraron conjuntamente con sus imágenes T1 mediante un método afín (12 parámetros); luego, las imágenes T1 se coregistraron afinamente en la plantilla T1 del espacio MNI; finalmente, los índices de difusión se escribieron en el espacio MNI utilizando los parámetros afines generados a partir de los pasos anteriores y se dividieron en 2 × 2 × 2 mm3. Los mapas de FA, RD y AD normalizados se suavizaron con un kernel gaussiano isotrópico de 6 ‐ mm de ancho completo a la mitad del máximo.

2.5. análisis estadístico

Dos muestras tSe utilizaron pruebas para examinar las diferencias intergrupales en edad, educación, tiempo de juego en línea (horas / día), puntuación IAT, puntuación SAS, puntuación SDS, puntuaciones BIS-11 y variables cognitivas utilizando SPSS 18.0. Se utilizó la prueba de Chi cuadrado para examinar las diferencias intergrupales en la tasa de tabaquismo. El nivel de significación se estableció en <.05.

El análisis estadístico de voxel de las correlaciones entre la impulsividad y los valores de FA se realizó mediante la prueba no paramétrica basada en permutación de FSL con 5,000 permutaciones aleatorias. Se consideraron como variables dependientes los valores de FA, puntajes de grupo (HCs vs. IGD), BIS-11 (RI, AI, MI y NI), y sus interacciones se consideraron como variables independientes interesantes, y edad, puntaje SAS y SDS la puntuación se trataron como variables de confusión. Las puntuaciones de BIS ‐ 11 (RI, AI, MI y NI) de cada sujeto se degradaron en cada grupo antes de ingresar al modelo. Se utilizó una plantilla de WM a priori binarizada con un umbral> 0.3 como máscara para confinar el análisis estadístico dentro de las regiones de WM. En primer lugar, se estimaron las correlaciones entre la impulsividad y los valores de FA de cada grupo calculando los coeficientes de regresión entre el valor de FA de cada vóxel dentro de la máscara de WM y las puntuaciones de BIS-11 (RI, AI, MI y NI). A continuación, se compararon en el modelo las diferencias intergrupales en los coeficientes de regresión. Se utilizó la mejora de grupos sin umbral (TFCE) para corregir las comparaciones múltiples (p <.05).

Las regiones con diferencias intergrupales significativas en las correlaciones entre los valores de FA y las puntuaciones BIS-11 (RI, AI, MI y NI) se definieron como las regiones de interés (ROI). Luego se extrajeron los valores de FA promedio en las ROI. Los análisis de correlación parcial basados ​​en el ROI entre los valores de FA promedio y las puntuaciones correspondientes de BIS-11 (RI, AI, MI y NI) también se realizaron en cada grupo después de controlar la edad y las puntuaciones de SAS y SDS para validar los resultados de Voxel-sabio análisis. La corrección de Bonferroni se utilizó para controlar las comparaciones múltiples.

Se realizó un análisis estadístico por vóxeles de las diferencias intergrupales en la FA, la EA y la DR mediante pruebas no paramétricas basadas en permutación de FSL con 5,000 permutaciones aleatorias. Se utilizó TFCE para corregir comparaciones múltiples (p <.05).

3. RESULTADOS

3.1. Datos demográficos y clínicos.

No hubo diferencias significativas entre los grupos en cuanto a edad, educación, variables cognitivas o tasa de tabaquismo. Ninguno de los sujetos consumía habitualmente alcohol. El tiempo de juego en línea (horas / día), la puntuación IAT, la puntuación SAS, la puntuación SDS y las puntuaciones BIS-11 (RI, AI, MI y NI) fueron significativamente mayores en el grupo IGD que en los HC. Todos los datos demográficos y clínicos se enumeran en la Tabla 1.

Tabla 1 

Datos demográficos y clínicos.

3.2. Comparación de correlación voxel

Los análisis de correlación en cuanto a voxel revelaron que, en el grupo de HC, la puntuación de RI se correlacionó negativamente con los valores de FA de las regiones de WM temporal bilateral, parietal y occipital y la cápsula interna derecha. La puntuación MI se correlacionó negativamente con los valores de FA de las regiones de WM frontal, temporal, parietal y occipital bilaterales, el cuerpo calloso y el crus posterior de la cápsula interna derecha. Los valores de AF de la cápsula externa bilateral, el crus posterior de la cápsula interna derecha y las regiones WM occipital y parietal derechas mostraron correlaciones negativas con la puntuación de NI (<.05, corrección TFCE) (Figura 1). No hubo una correlación significativa de las puntuaciones BIS ‐ 11 con los valores de FA en todo el WM en el grupo IGD.

Figura 1 y XNUMX 

Regiones del cerebro que muestran correlaciones negativas entre los valores de FA y la impulsividad (RI, MI, NI) en los HC

Los análisis de correlación en cuanto a voxel revelaron que, en comparación con los HC, los adolescentes con IGD mostraron una mayor correlación entre la puntuación de RI y los valores de FA de la CST derecha (en el crus posterior de la cápsula interna). Los adolescentes con IGD también mostraron mayores correlaciones entre la puntuación de NI y los valores de FA de la CST derecha (en el crus posterior de la cápsula interna), y entre la puntuación de NI y el valor de FA de la región WM occipital derecha (<.05, corrección TFCE) (Tabla 2, Figura 2). No hubo diferencias significativas entre los grupos en las correlaciones de las puntuaciones de AI y MI con los valores de FA en todo el WM.

Figura 2 y XNUMX 

Regiones cerebrales que muestran las correlaciones alteradas entre los valores de FA y las puntuaciones BIS-11 (RI y NI) en adolescentes con IGD en comparación con los HC. (a), la CST derecha (en el pilar posterior de la cápsula interna); (b), la CST derecha (en el crus posterior ...

Tabla 2 

Regiones que muestran diferencias intergrupales significativas en las correlaciones entre los valores de FA y la impulsividad

3.3. Análisis de correlación de retorno de la inversión

Tres grupos con diferencias intergrupales significativas en las correlaciones entre los valores de FA y la impulsividad se definieron como las ROI. Los análisis de correlación basados ​​en el retorno de la inversión revelaron correlaciones negativas significativas entre las puntuaciones de BIS-11 (RI y NI) y los valores de FA dentro de tres ROI en los HC (<.05 / 6, corrección de Bonferroni), mientras que se observaron correlaciones positivas significativas entre los valores de FA de la CST derecha y las puntuaciones de BIS ‐ 11 (RI y NI) en el grupo IGD (<.05 / 6, corrección de Bonferroni) (Figura 2). No hubo una correlación significativa entre los valores de FA de la región WM occipital derecha y las puntuaciones de NI en el grupo con DIT.

3.4. Comparaciones intergrupales de los valores de FA, RD y AD

No hubo diferencias intergrupales significativas en los valores de FA, RD o AD en las comparaciones intergrupo de voxel en toda la WM.

4. DISCUSIÓN

En este estudio, se evaluaron correlaciones alteradas entre la integridad de la MT y la impulsividad en los adolescentes IGD. En los HC, los valores de FA de múltiples regiones de WM exhibieron correlaciones negativas con la impulsividad, lo cual es consistente con los resultados de un estudio previo sobre las relaciones entre la integridad de la sustancia blanca y el comportamiento de descuento por retraso en sujetos jóvenes sanos (Olson et al., 2009). Los adolescentes con IGD mostraron correlaciones positivas o insignificantes entre la impulsividad y los valores de FA de la CST derecha y la región WM occipital derecha, en contraste con la correlación significativamente negativa en los HC.

El CST contiene fibras que van desde la corteza motora primaria, premotora, motora suplementaria, somatosensorial, parietal y cingulada hasta la columna vertebral y desempeña funciones esenciales en la transferencia de información relacionada con el motor, como el movimiento voluntario y el control motor (Porter, 1985). Estudios previos de neuroimagen han proporcionado evidencias de que las regiones de proyección CST desempeñan un papel importante en la modulación de la impulsividad en sujetos sanos (Brown et al., 2006; Farr y col., 2012). Un estudio de resonancia magnética funcional de bebedores sanos reveló que la activación de la región motora / premotora frontal derecha durante una tarea de inhibición de la respuesta estaba inversamente relacionada con la puntuación de impulsividad, lo que indicó que la gran impulsividad estaba relacionada con el deterioro del sistema de control motor (Weafer et al., 2015). Un estudio de Olson et al. (2009) revelaron que valores más altos de FA de la CST derecha se asociaron con un desempeño menos impulsivo en la tarea de descuento por demora en adolescentes sanos. En nuestro estudio, se encontraron correlaciones negativas entre la impulsividad y los valores de FA de la CST derecha en los HC, lo que fue consistente con los resultados de los estudios de Olson. El análisis de correlación de vóxeles de Kelvin también indicó que los valores bajos de FA del pilar posterior de la cápsula interna se asocian con una mayor impulsividad medida por el BIS-11 en consumidores crónicos de cocaína (Lim et al., 2008). Estos resultados sugieren que las correlaciones alteradas entre la impulsividad y los valores de FA de la CST en los adolescentes con IGD podrían reflejar los posibles cambios microestructurales de WM que pueden estar asociados con la mayor impulsividad de los adolescentes con IGD.

En nuestro estudio, los adolescentes IGD no presentaron alteraciones significativas en los valores de FA, DA o DR en comparación con los HC, pero sí mostraron correlaciones positivas entre impulsividad y los valores de AF contrastados con la correlación significativamente negativa en los HC. Hay dos posibles explicaciones para las correlaciones alteradas entre la impulsividad y las métricas DTI en los adolescentes IGD en ausencia de cambios en la métrica DTI. Los factores genéticos contribuyen al desarrollo de IGD (Li, Chen, Li y Li, 2014). Los adolescentes IGD inscritos en nuestro estudio todavía estaban en el proceso de maduración de la MT, y diferentes antecedentes genéticos podrían haberlos llevado a experimentar el desarrollo y la plasticidad de la MT de diferentes maneras en relación con los sujetos sanos (Giedd & Rapoport, 2010). Por lo tanto, los diferentes antecedentes genéticos pueden ser en parte responsables de las correlaciones alteradas entre la impulsividad y las métricas DTI en los adolescentes IGD. Sin embargo, esta explicación requiere confirmación con estudios genéticos en el futuro. Otra posible explicación de las correlaciones alteradas entre la impulsividad y las métricas de DTI en los adolescentes IGD está relacionada con el efecto de IGD en las microestructuras de WM. En estudios previos se ha demostrado una mayor integridad de la WM del CST en individuos IGD (Jeong et al., 2016; Yuan y col., 2011; Zhang y col., 2015). Aunque no hubo diferencias intergrupales significativas en las métricas DTI de la CST, se encontraron correlaciones positivas entre la impulsividad y los valores de FA en los adolescentes IGD, lo que indica una tendencia entre los adolescentes IGD a tener valores de FA relativamente más altos para la inhibición de la impulsividad. Los adolescentes IGD inscritos en nuestro estudio no tenían alteraciones significativas en el rendimiento cognitivo, lo que sugirió que IGD tenía un efecto subtal sobre su función cognitiva en el momento del examen, y se necesita un estudio longitudinal para confirmar el efecto dinámico de IGD en las microestructuras de la MW. Además, múltiples estudios de fMRI de control inhibitorio en adolescentes IGD han demostrado una mayor impulsividad y un menor control inhibitorio acompañado de activaciones cerebrales aberrantes en la circunvolución precentral y el área motora suplementaria en adolescentes IGD en comparación con sujetos sanos (Chen et al., 2015; Ding y col., 2014; Dong y col., 2012; Liu y col., 2014; Luijten y col., 2015). En conjunto, estos hallazgos hacen plausible postular que los estados funcionales y estructurales del sistema motor, incluyendo la corteza y los tractos de fibra WM, se asociaron con una mayor impulsividad en los adolescentes con IGD.

Además, a diferencia de los HC, las correlaciones entre la impulsividad y los valores de FA de la región WM occipital derecha desaparecieron en los adolescentes IGD de nuestro estudio. Se ha demostrado un aumento de los valores de FA de la WM occipital en los adolescentes IGD, que pueden surgir como consecuencia del juego repetitivo en línea (Jeong et al., 2016). El volumen de materia gris dentro de la corteza occipital se correlacionó positivamente con la puntuación de adicción a los videojuegos y la cantidad de videojuegos de por vida (Kuhn y Gallinat, 2014). Además, el desempeño más arriesgado en la Iowa Gambling Task se relacionó con una menor integridad occipital de la MT en sujetos dependientes del alcohol (Zorlu et al., 2013). Es plausible postular que, como tracto de transferencia de información visual, el WM subcortical occipital derecho puede tener cambios microestructurales potenciales en los adolescentes con IGD que contribuyeron a la correlación alterada entre la impulsividad y los valores de FA.

Algunas limitaciones de este estudio también deben tenerse en cuenta. Primero, el diseño transversal de nuestro estudio nos impidió sacar conclusiones acerca de la relación causal entre las correlaciones ausentes y la IGD. Para abordar si las correlaciones ausentes en los adolescentes con IGD se deben a un desarrollo estructural anormal preexistente o secundario al IGD, se justifican estudios genéticos y estudios longitudinales. En segundo lugar, solo los adolescentes varones se incluyeron en nuestro estudio debido a la prevalencia sustancialmente mayor de IGD en hombres jóvenes en relación con las mujeres y otros grupos de edad. Nuestros hallazgos deben considerarse específicos para adolescentes varones con IGD. Por último, la clasificación de IGD que se basó únicamente en las medidas de autoinforme (YDQ y IAT) que no es lo suficientemente adecuada, se deben incluir entrevistas clínicas más detalladas en la evaluación de IGD en la investigación futura.

En conclusión, las correlaciones negativas entre la impulsividad y los valores de FA dentro de múltiples regiones de WM en los HC indicaron un neuromecanismo normal de control de impulsos en los sujetos sanos. Las correlaciones alteradas entre la impulsividad y los valores de FA de la CST y la WM occipital en los adolescentes IGD podrían reflejar cambios microestructurales potenciales de la WM que pueden estar asociados con la mayor impulsividad de los adolescentes IGD. Se ha informado que la impulsividad y la atención selectiva han estado involucradas en la patogénesis de la IGD y relacionadas con la gravedad de la IGD en un estudio sobre el tratamiento con medicamentos de la IGD (Song et al., 2016). Nuestro estudio definió además las firmas neurobiológicas para la impulsividad en los adolescentes con IGD, e implicó que el tratamiento dirigido a mejorar la correlación alterada entre la impulsividad y la integridad de WM justificaría una investigación adicional.

CONFLICTO DE INTERESES

Ninguno declarado.

Notas

Du X, Liu L, Yang Y y col. Las imágenes del tensor de difusión de la integridad estructural de la materia blanca se correlacionan con la impulsividad en adolescentes con trastorno de los juegos de Internet. Cerebro Behav. 2017; 7: e00753 https://doi.org/10.1002/brb3.753

Información del colaborador

Xiaodong Li, correo electrónico: moc.621@9189918dxl.

Quan Zhang, correo electrónico: moc.361@2190nauqgnahz.

Referencias

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