Diferencias de la materia gris en el cingulado anterior y la corteza orbitofrontal de adultos jóvenes con trastorno de los juegos de Internet: morfometría basada en la superficie (2018)

J Behav Addict. 2018 Mar 13: 1-10. doi: 10.1556 / 2006.7.2018.20.

Lee D^1,2, Parque j³, Namkoong K^1,2, Kim IY³, Jung YC^1,2.

RESUMEN

Antecedentes y objetivos

Se sugiere una toma de decisiones de riesgo / recompensa alterada para predisponer a las personas con trastorno de juegos de Internet (IGD) a perseguir el placer a corto plazo, a pesar de las consecuencias negativas a largo plazo. La corteza cingulada anterior (ACC) y la corteza orbitofrontal (OFC) desempeñan funciones importantes en la toma de decisiones de riesgo / recompensa. Este estudio investigó las diferencias de materia gris en el ACC y OFC de adultos jóvenes con y sin IGD mediante el uso de morfometría de superficie (SBM).

Métodos

Examinamos a adultos jóvenes varones con 45 con controles masculinos IGD y 35 de la misma edad. Realizamos análisis basados ​​en la región de interés (ROI) para el grosor cortical y el volumen de materia gris (GMV) en el CAC y la OFC. También realizamos un análisis de grosor cortical a nivel de vértice de todo el cerebro para complementar el análisis basado en ROI.

Resultados

Los sujetos con IGD tenían cortices más delgados en el ACC rostral derecho, la COS lateral derecha y la parte orbital izquierda que los controles. También encontramos GMV más pequeño en el CAC caudal derecho y en la parte orbital izquierda en sujetos con IGD. La corteza más delgada de la COS lateral derecha en sujetos con IGD se correlacionaba con una impulsividad cognitiva más alta. El análisis de todo el cerebro en sujetos con IGD reveló una corteza más delgada en el área motora suplementaria derecha, el campo del ojo frontal izquierdo, el lóbulo parietal superior y la corteza cingulada posterior.

Conclusiones

Los individuos con IGD tenían una corteza más delgada y un GMV más pequeño en el ACC y la OFC, que son áreas críticas para evaluar los valores de recompensa, el procesamiento de errores y el comportamiento de ajuste. Además, en las regiones cerebrales relacionadas con el control del comportamiento, incluidas las áreas frontoparietales, también tenían cortezas más delgadas. Estas diferencias de materia gris pueden contribuir a la fisiopatología de la IGD a través de la toma de decisiones de riesgo / recompensa alterada y la disminución del control de la conducta.

PALABRAS CLAVE: trastorno del juego en internet; grosor cortical; volumen de materia gris; toma de decisiones de riesgo / recompensa; morfometría de superficie

PMID: 29529887

DOI: 10.1556/2006.7.2018.20

Desde joven1998b) presentó el concepto hace aproximadamente dos décadas, las adicciones de comportamiento a las actividades relacionadas con Internet han surgido como un importante problema de salud mental en los jóvenes (Kuss, Griffiths, Karila y Billieux, 2014). De estos trastornos de conducta, el trastorno de juegos de Internet (IGD) se ha investigado ampliamente como un tema de gran interés (Kuss, 2013). La sensibilidad de recompensa mejorada y la sensibilidad de pérdida disminuida están indicadas en casos de IGD (Dong, DeVito, Huang y Du, 2012; Dong, Hu y Lin, 2013). Problemas con la monitorización de errores (Dong, Shen, Huang y Du, 2013) y dificultad para controlar adecuadamente el comportamiento (Ko et al., 2014) también se reportan en IGD. En consecuencia, un desequilibrio entre la búsqueda de recompensas mejorada y el control de la conducta disminuido en la IGD promueve la toma de decisiones de riesgo / recompensa deteriorada (Dong y Potenza, 2014). En IGD, la toma de decisiones de riesgo / recompensa alterada, que se caracteriza por déficits en la toma de decisiones en condiciones de riesgo y preferencia por recompensa inmediata, está estrechamente relacionada con la búsqueda de placer a corto plazo de los juegos de Internet, a pesar de las consecuencias negativas a largo plazo (Pawlikowski y marca, 2011; Yao et al., 2015).

Un metanálisis de la toma de decisiones reveló que las regiones del cerebro de la corteza orbitofrontal (OFC) y la corteza cingulada anterior (ACC) estaban involucradas de manera más consistente en las decisiones relacionadas con el riesgo / recompensa (Krain, Wilson, Arbuckle, Castellanos y Milham, 2006). Específicamente, se piensa que la OFC asigna valores de recompensa a las elecciones de comportamiento, según los resultados percibidos o esperados de la conducta (Wallis, 2007). Se sugiere el ACC para codificar un error de predicción de recompensa (la diferencia entre una recompensa predicha y un resultado real) (Hayden, Heilbronner, Pearson y Platt, 2011) y juegan un papel crucial en la supervisión de errores y el ajuste de comportamientos (Amiez, Joseph y Procyk, 2005). Las personas con IGD han informado sobre la actividad funcional alterada del ACC y el OFC en respuesta a varias tareas mentales, lo que podría afectar su capacidad para tomar decisiones relacionadas con el riesgo / la recompensa. En un estudio de imagen funcional previo que usó la Tarea de adivinación probabilística, los individuos con IGD mostraron una activación incrementada en el OFC durante las condiciones de ganancia y una activación disminuida en el ACC durante las condiciones de pérdida (Dong, Huang y Du, 2011). Los individuos con IGD también demostraron una activación alterada en el ACC y la OFC en respuesta a la Tarea STROOP, lo que indica una capacidad disminuida para realizar el monitoreo de errores y ejercer control cognitivo sobre su comportamiento (Dong, DeVito, Du y Cui, 2012; Dong, Shen y otros, 2013). En particular, estos hallazgos son consistentes con los cambios estructurales informados en la OFC y el ACC asociados con IGD (Lin, Dong, Wang y Du, 2015; Yuan et al., 2011). Un estudio reciente, que combinó un diseño transversal y longitudinal, indicó que los déficits en la materia gris orbitofrontal son un marcador de IGD (Zhou y col., 2017). Se informa una relación entre la materia gris alterada en el ACC y el control cognitivo disfuncional en la IGD (Lee, Namkoong, Lee y Jung, 2017; Wang et al., 2015). Dada la influencia de la materia gris alterada en la actividad neuronal funcional (Honey, Kötter, Breakspear y Sporns, 2007), suponemos que la materia gris alterada en la OFC y el ACC contribuye a la toma de decisiones de riesgo / recompensa desadaptativa en la IGD.

Se utilizan varias técnicas neuroanatómicas para investigar la materia gris, incluido el análisis morfométrico basado en la superficie (SBM), que proporciona un método sensible para medir las propiedades morfológicas del cerebro utilizando modelos geométricos de la superficie cortical (Fischl y col., 2004). El análisis de SBM tiene numerosas ventajas potenciales para las investigaciones de morfología cortical: se puede utilizar para medir patrones de plegamiento cortical (Fischl y col., 2007) y enmascarar tejidos subcorticales (Kim et al., 2005). Además, el análisis de SBM proporciona información significativa sobre el grosor cortical, mientras que las técnicas comparables, como la morfometría basada en voxel (VBM), se limitan a evaluar la forma cortical (Hutton, Draganski, Ashburner y Weiskopf, 2009). Aunque los estudios VBM han encontrado alteraciones regionales en el volumen de materia gris (GMV) en individuos con IGD (Yao et al., 2017), no ha habido suficiente análisis de SBM, incluida la evaluación del grosor cortical, para la IGD. Algunos estudios de SBM encontraron una OFC más delgada en adolescentes con IGD que en controles (Hong et al., 2013; Yuan et al., 2013). Sin embargo, no se ha realizado el análisis SBM de adultos jóvenes con IGD. Además, aunque se informa que los adolescentes y adultos jóvenes con IGD tienen GMV más pequeño del ACC (Lee et al., 2017; Wang et al., 2015), no se ha realizado ningún estudio de espesor cortical del ACC. Debido a que el GMV y el espesor cortical proporcionan diferentes tipos de información sobre los trastornos neuropsiquiátricos (Lemaitre et al., 2012; Winkler y col., 2010), especulamos que las medidas combinadas de GMV y grosor cortical pueden ofrecer una imagen más completa de la materia gris alterada en IGD.

El propósito de este estudio fue comparar la materia gris de ACC y OFC en adultos jóvenes con y sin IGD. Usando el análisis SBM, analizamos GMV y el grosor cortical en adictos a los juegos de Internet. Planteamos la hipótesis de que los adultos jóvenes con IGD tendrían un GMV más pequeño y una corteza más delgada en el ACC y la OFC. Anticipamos que estas alteraciones de la materia gris se correlacionan con una mayor tendencia a tomar decisiones basadas en la gratificación a corto plazo, como el placer del juego, en lugar de la evaluación de los riesgos a largo plazo, como las consecuencias psicosociales negativas. Para probar nuestra hipótesis, realizamos un análisis basado en la región de interés (ROI), centrado en el ACC y la OFC, para investigar el GMV y el grosor cortical en adultos jóvenes con IGD. Luego utilizamos análisis de correlación para investigar la relación entre la materia gris alterada y las características clínicas de la IGD. Para un análisis secundario, realizamos un análisis de grosor cortical a nivel de vértice de todo el cerebro para examinar las alteraciones del grosor cortical fuera del ACC y OFC, como complemento del análisis basado en el retorno de la inversión.

Materiales y Métodos

Participantes

Los participantes para este estudio fueron reclutados a través de anuncios en línea, folletos y boca a boca. Sólo los hombres fueron incluidos en el estudio. Los participantes fueron evaluados por sus patrones de uso de Internet y se les realizó una prueba de detección de IGD utilizando una prueba de adicción a Internet previamente establecida (IAT; Joven, 1998a). Los participantes que obtuvieron una puntuación de 50 o superior en el IAT e informaron que su uso principal de Internet era jugar, se clasificaron como candidatos, con un diagnóstico de IGD. Estos candidatos luego se sometieron a una entrevista administrada por un médico para evaluar los componentes centrales de su adicción, incluida la tolerancia, el retiro, las consecuencias adversas y el uso excesivo con una pérdida de sentido del tiempo (Block, 2008). Como tal, un total de sujetos 80 participaron en el estudio; estos incluían adultos varones 45 con controles masculinos sanos IGD y 35, todos ellos diestros y con edades comprendidas entre los años 21 y 26 (media: 23.6 ± 1.6).

Todos los sujetos recibieron la entrevista clínica estructurada para trastornos del Eje I DSM-IV (Primero, Spitzer y Williams, 1997) para evaluar la presencia de trastornos psiquiátricos importantes y la versión coreana de la Escala de Inteligencia para Adultos de Wechsler (Wechsler, 2014) para evaluar el cociente de inteligencia (IQ). Teniendo en cuenta que la IGD suele tener comorbilidades psiquiátricas (Kim et al., 2016), realizamos el Inventario de Depresión de Beck (BDI; Beck, Steer y Brown, 1996) para la depresión, el Inventario de Ansiedad de Beck (BAI; Beck, Epstein, Brown y Steer, 1988) para la ansiedad, y la Escala de Calificación de Wender Utah (WURS; Ward, 1993) para los síntomas infantiles del trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH). Finalmente, porque la IGD está estrechamente asociada con una alta impulsividad (Choi et al., 2014), utilizamos la Escala de Impulsividad de Barratt - versión 11 (BIS-11; Patton y Stanford, 1995) para probar la impulsividad. El BIS-11 consta de tres subescalas: impulsividad cognitiva, impulsividad motora e impulsividad no planificadora. Todos los sujetos fueron inocuos de medicación durante la evaluación. Los criterios de exclusión para todos los sujetos fueron trastornos psiquiátricos importantes distintos de la IGD, poca inteligencia que impidió la capacidad de completar los autoinformes, enfermedades neurológicas o médicas y contraindicaciones en la exploración de MRI.

Adquisición de datos y procesamiento de imágenes.

Los datos de resonancia magnética del cerebro se recopilaron utilizando un escáner de resonancia magnética 3T Siemens Magnetom equipado con una bobina de cabeza de ocho canales. Se adquirió una resonancia magnética estructural de alta resolución en el plano sagital mediante una secuencia de eco de gradiente 1D estropeado ponderado en T3 (tiempo de eco = 2.19 ms, tiempo de repetición = 1,780 ms, ángulo de giro = 9 °, campo de visión = 256 mm, matriz = 256 × 256, grosor de corte transversal = 1 mm). Todos los datos de resonancia magnética se inspeccionaron visualmente para detectar la presencia de artefactos. FreeSurfer 5.3.0 (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/) fue empleado para los análisis de SBM de espesor cortical y GMV. El flujo de procesamiento incluyó la eliminación de tejido no cerebral utilizando un enfoque híbrido (Ségonne y col., 2004), corrección de intensidad no uniforme (Trineo, Zijdenbos y Evans, 1998), segmentación de tejido de materia gris-blanca (Dale, Fischl y Sereno, 1999), teselación de límite de materia gris-blanca y corrección topológica (Ségonne, Pacheco y Fischl, 2007), inflado de superficie y aplanamiento (Fischl, Sereno y Dale, 1999), transformación en un atlas espacial esférico (Fischl, Sereno, Tootell y Dale, 1999), y la parcelación automática de la corteza cerebral humana (Fischl y col., 2004). El espesor cortical se determinó estimando la distancia entre el límite de materia gris-blanca (superficie interna) y la superficie pial (superficie externa). Los datos se suavizaron utilizando un ancho completo de 10 mm en la mitad del núcleo gaussiano máximo.

Análisis de datos de imagen

Se realizaron análisis basados ​​en ROI para comparar el GMV y el espesor cortical entre individuos con IGD y controles. Las ROI se definieron utilizando el atlas cortical Desikan-Killiany (Desikan y col., 2006). Las ROI incluyeron ambos lados del ACC (caudal / rostral ACC) y el OFC (lateral / medial OFC, pars orbitalis) (Figura 1). Para evaluar las diferencias de grupo (individuos con IGD vs. controles) en GMV y grosor cortical, se extrajeron los valores medios de GMV y el grosor cortical dentro de cada ROI utilizando FreeSurfer. Para cada ROI, realizamos un análisis de covarianza con SPSS 24.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, EE. UU.) Para un nivel de significancia de p = .05. La edad, el coeficiente intelectual y el volumen intracraneal (ICV) de cada sujeto se introdujeron como covariables en el análisis de GMV. La edad y el coeficiente intelectual se ingresaron como covariables en el análisis del grosor cortical, pero la ICV no se incluyó como una covariable, ya que estudios anteriores han sugerido que la ICV no afecta al grosor cortical (Buckner y col., 2004). Para evaluar las relaciones cerebro-comportamiento, se realizó un análisis de correlación para las alteraciones de la materia gris (GMV y grosor cortical en la OFC y el ACC) y las escalas de autoinforme (IAT y BIS).

Figura 1 y XNUMX. Regiones de interés (ROIs). Las ROI se definieron de acuerdo con el atlas cortical de Desikan-Killiany. Las ROI para la corteza cingulada anterior (ACC) incluían ambos lados del ACC caudal (verde) y el ACC rostral (naranja). Las ROI para el córtex orbitofrontal (OFC) incluían ambos lados de la lateral lateral (rojo), la media cardíaca (azul) y la parte orbitalis (amarilla)

Para complementar el análisis de ROI, los análisis de todo el cerebro basados ​​en la superficie para el espesor cortical también se realizaron utilizando modelos lineales generales en el módulo de consulta, diseño, estimación y contraste de FreeSurfer después de controlar la edad y el coeficiente intelectual de cada sujeto. Como una investigación exploratoria para todo el cerebro, un umbral de formación de conglomerados sin corregir p Se empleó <.005 para una comparación de vértices. Informamos exclusivamente clústeres con un número significativo de vértices superior a 200 para reducir la posibilidad de generar falsos positivos (Fung et al., 2015; Wang et al., 2014).

Ética

Este estudio se llevó a cabo según las pautas para el uso de participantes humanos establecidas por la Junta de Revisión Institucional de la Universidad de Yonsei. La Junta de Revisión Institucional de la Universidad Yonsei aprobó el estudio. Tras una descripción completa del alcance del estudio para todos los participantes, se obtuvo un consentimiento informado por escrito.

Resultados

Características demográficas y clínicas de los sujetos.

Los participantes en los grupos control e IGD fueron emparejados por edad y IQ a escala completa (Tabla 1). Los sujetos con IGD obtuvieron puntuaciones significativamente más altas en las pruebas de adicción a Internet (IA) e impulsividad en comparación con los controles (IAT: p <001; BIS: p = .012). Además, los miembros del grupo IGD obtuvieron puntuaciones significativamente más altas en las pruebas de depresión, ansiedad y síntomas de TDAH infantil en comparación con los controles sanos (BDI: p = .001; BAI: p <001; WURS: p <001). La ICV total no fue significativamente diferente entre los controles y los sujetos con IGD (1,600.39 ± 149.09 cm³ para el grupo IA; 1,624.02 ± 138.96 cm³ para controles; p = .467).

Tabla 1. Demografía y variables clínicas de los participantes.

Note. Los valores se expresan como medias ± SD.

^aEl cociente de inteligencia (IQ) se evaluó mediante la escala de inteligencia para adultos de Wechsler.

^bLa escala de calificación de Wender Utah se realizó para evaluar los síntomas del TDAH en la infancia.

Análisis basados ​​en el retorno de la inversión

Los análisis del grosor cortical basados ​​en el retorno de la inversión encontraron que los sujetos con IGD tenían una corteza más delgada en el CAC rostral derecho, la COS lateral derecha y la parte orbital izquierda que la corteza en los controles (CAC rostral: p = .011; OFC lateral: p = .021; pars orbitalis: p = .003; Mesa 2). Estos hallazgos siguieron siendo significativos después de incluir condiciones comórbidas (BDI, BAI y WURS) como covariables (ACC rostral): p = .008; OFC lateral: p = .044; pars orbitalis: p = .014). Los análisis basados ​​en ROI para GMV mostraron que los sujetos con IGD tenían un GMV más pequeño en la ACC caudal derecha y la pars orbitalis izquierda, en comparación con los controles (ACC caudal: p = .042; pars orbitalis: p = .021). Estos hallazgos siguieron siendo significativos en el ACC caudal (p = .013) después de incluir las condiciones comórbidas (BDI, BAI y WURS) como covariables pero no en la pars orbitalis (p = .098). En relación con los controles, los sujetos con IGD no tenían un GMV más grande o una corteza más gruesa en las ROI.

Tabla 2. Comparación de la región de interés del grosor cortical y el volumen de materia gris entre hombres jóvenes con trastorno de los juegos de Internet (IGD) y controles (grupo IGD <grupo de control)

Note. Los valores se expresan como medias ± SD.

En sujetos con IGD, se incluyó como covariables una córtex más delgado en el lado derecho derecho de la LAC, correlacionado significativamente con puntuaciones de impulsividad cognitiva más altas, después de condiciones comórbidas (BDI, BAI y WURS).r = −.333, p = .038; Figura 2). No encontramos una correlación estadística entre las alteraciones de la materia gris, específicamente un GMV más pequeño y una corteza más delgada, y las puntuaciones IAT.

Figura 2 y XNUMX. Análisis de correlación para las relaciones cerebro-comportamiento. Correlación parcial entre el grosor cortical en la corteza orbitofrontal lateral derecha (OFC) y la puntuación de impulsividad cognitiva de la Escala de Impulsividad de Barratt (BIS) después de controlar las covariables (edad, IQ, BDI, BAI y WURS). Para representar la correlación parcial, las variables se regresaron a las covariables utilizando una regresión lineal. Los gráficos de dispersión se generaron utilizando residuos calculados no estandarizados. El grosor cortical de la COS lateral derecha se correlacionó significativamente con la impulsividad cognitiva en sujetos con IGD (r = −.333, p = .038)

Análisis del vértice de todo el cerebro

Un análisis de grosor cortical en el vértice de todo el cerebro mostró que los sujetos con IGD tenían una corteza más delgada en el área motora suplementaria derecha (SMA; coordenada de Talairach máxima: X = 7 Y = 21 Z = 53; Figura 3A). Además, los sujetos con IGD tenían una corteza más delgada en el campo del ojo frontal izquierdo (FEF; pico de coordenada de Talairach: X = −10, Y = 17 Z = 45; Figura 3B), la corteza cingulada posterior izquierda (PCC; pico de coordenada de Talairach: X = −9, Y = −30, Z = 40; Figura 3B), y el lóbulo parietal superior izquierdo (SPL; pico de coordenada de Talairach: X = −15, Y = −62, Z = 61; Figura 3C) que los controles. Los miembros del grupo IGD no tenían áreas del cerebro con una corteza más gruesa en comparación con los controles.

Figura 3 y XNUMX. Análisis del grosor cortical a nivel de vértice de todo el cerebro. Un umbral estadístico de p Se empleó <.005 (sin corregir) para una comparación de vértices. En comparación con los controles, los sujetos con IGD tenían una corteza más delgada en el (A) área motora suplementaria derecha (SMA; coordenada pico de Talairach: X = 7 Y = 21 Z = 53; número de vértices: 271), (B) campo ocular frontal izquierdo (FEF; coordenada pico Talairach: X = −10, Y = 17 Z = 45; número de vértices: 224) y la corteza cingulada posterior izquierda (PCC; coordenada pico de Talairach: X = −9, Y = −30, Z = 40; número de vértices: 215) y (C) lóbulo parietal superior izquierdo (SPL; coordenada MNI pico: X = −15, Y = −62, Z = 61; número de vértices: 216)

Discusión

Usando el análisis SBM, comparamos la materia gris del ACC y OFC en adultos jóvenes con IGD con la de controles sanos emparejados. Nuestros hallazgos apoyan la hipótesis de que los adultos jóvenes con IGD tienen cortezas más delgadas y GMV más pequeños en el ACC y la OFC que los controles. Se realizó un análisis basado en el retorno de la inversión y se encontró que los sujetos con IGD tienen una corteza más delgada en el CAC rostral derecho, la COS lateral derecha y la parte orbital izquierda que los controles. Estudios previos han reportado una corteza más delgada en la CEC lateral y parsbitalis en adolescentes con IGD (Hong et al., 2013; Yuan et al., 2013). Este estudio se centró en adultos jóvenes y encontró resultados similares con respecto al grosor cortical en la OFC y en el ACC rostral. En sujetos con IGD, una corteza OFC lateral derecha más delgada se correlacionó con una mayor impulsividad cognitiva, lo que refleja una tendencia a tomar decisiones basadas en la gratificación a corto plazo. Además, encontramos que los sujetos con IGD tenían un GMV más pequeño en el CAC caudal derecho y en la parte orbital izquierda. Este hallazgo es consistente con estudios VBM anteriores, que informaron que los sujetos con IGD tienen GMV más pequeños en el ACC y en la OFC (Yuan et al., 2011; Zhou y col., 2011). Como en estudios anteriores (Hutton y col., 2009; Tomoda, Polcari, Anderson y Teicher, 2012), nuestros resultados de GMV y grosor cortical coincidieron parcialmente, pero también encontramos diferencias. Nuestros hallazgos sugieren que el grosor cortical no coincide completamente con el GMV, lo que indica que el GMV y el grosor cortical deben considerarse juntos para obtener una imagen más precisa de las alteraciones de la materia gris.

Un hallazgo importante de este estudio es que los adultos jóvenes con IGD tienen alteraciones de la materia gris en el CAC; específicamente, estos individuos tienen una corteza CAC rostral derecha más delgada, así como un GMV más pequeño en el CAC caudal derecho, en comparación con los controles. La parte rostral del ACC está implicada en las respuestas relacionadas con el error, incluido el procesamiento afectivo, y la parte caudal del ACC se asocia con la detección de conflictos para reclutar el control cognitivo (Van Veen y Carter, 2002). Debido a que el grosor cortical regional está asociado con el comportamiento (Bledsoe, Semrud-Clikeman y Pliszka, 2013; Ducharme et al., 2012), la corteza rostral de ACC más delgada en la IGD puede contribuir a la incapacidad de responder a las consecuencias negativas de un juego excesivo utilizando un procesamiento de errores deficiente. Además, el GMV más pequeño del ACC caudal en los adictos a los juegos de Internet puede contribuir a la pérdida del control cognitivo sobre el juego excesivo. Además, nuestros hallazgos de diferencias en la materia gris en el lado derecho del ACC son consistentes con la evidencia previa de que el monitoreo y el control del comportamiento relacionado está lateralizado al hemisferio derecho (Stuss, 2011).

Aquí, encontramos que los machos adultos jóvenes con IGD tenían una corteza más delgada en el lado derecho de la CEC en comparación con los controles. En general, la OFC contribuye al monitoreo de los valores de recompensa asignados a diferentes decisiones; en particular, la parte lateral derecha de la OFC se ha implicado en los procesos inhibitorios que suprimen las elecciones previamente recompensadas (Elliott y Deakin, 2005; Elliott, Dolan y Frith, 2000) y promover la selección de recompensas monetarias retrasadas sobre recompensas inmediatas (McClure, Laibson, Loewenstein y Cohen, 2004). Además, recientemente, se propuso el rol de la derecha lateral derecha para incluir la integración de la información previa basada en resultados con la información perceptiva actual para hacer señales de anticipación sobre las próximas elecciones (Nogueira et al., 2017). En general, esta evidencia sugiere que el lado derecho derecho de la OFC regula la toma de decisiones utilizando información interna y externa de manera flexible y adaptable. Las lesiones en el lateral de la OFC afectan la toma de decisiones relacionada con un retraso en la recompensa, lo que lleva a decisiones a corto plazo e impulsivas (Mar, Walker, Theobald, Eagle y Robbins, 2011). Aquí, el grosor cortical de la COS lateral derecha en los sujetos con IGD se correlacionó significativamente con la impulsividad cognitiva, que se define como "tomar decisiones rápidas" (Stanford et al., 2009). Recientemente, la impulsividad cognitiva estaba estrechamente relacionada con el aprendizaje basado en la recompensa y la toma de decisiones (Cáceres y San Martín, 2017). Por lo tanto, sobre la base de la combinación de nuestros hallazgos y la literatura existente, especulamos que un córtex OFC lateral derecho más delgado evita que los individuos con IGD integren efectivamente la información para estimar los valores de recompensa, contribuyendo así a la preferencia por el placer a corto plazo y la toma de decisiones impulsiva .

Otro hallazgo importante fue que los sujetos con IGD demostraron un GMV más pequeño y una corteza más delgada en la parte orbital izquierda en comparación con los controles. El pars orbitalis se localiza en la porción anterior del giro frontal inferior, y el giro frontal inferior tiende a coactivarse con la COS lateral (Zald y col., 2012). Además, el pars orbitalis, junto con otras regiones orbitofrontal, se ha asociado con el procesamiento de la información relacionada con la recompensa y la toma de decisiones (Dixon y Christoff, 2014). En particular, se ha demostrado que el lado izquierdo del pars orbitalis está estrechamente conectado con el giro temporal medio y está implicado en la recuperación de la memoria controlada cognitivamente (Badre, Poldrack, Paré-Blagoev, Insler y Wagner, 2005). Dado que la selección de respuesta adaptativa implica el control estratégico del sistema de memoria (Poldrack y Packard, 2003), las alteraciones de la materia gris dentro de la parte orbital izquierda pueden hacer que sea difícil guiar el comportamiento en base a información previa (Badre y Wagner, 2007). Por lo tanto, en vista de la literatura, nuestros hallazgos sugieren que un GMV más pequeño y una corteza más delgada en la parte orbitalis izquierda de los sujetos con IGD pueden contribuir a su uso descontrolado de Internet al afectar su capacidad para ajustar su comportamiento sobre la base de información previa.

En el análisis de vértices de todo el cerebro, encontramos que los sujetos con IGD tenían una corteza más delgada en la SMA derecha, la FEF izquierda, la SPL izquierda y la PCC izquierda en comparación con los controles. La SMA correcta juega un papel en la conexión de la cognición y el comportamiento (Nachev, Kennard y Husain, 2008) y es un área importante para la inhibición de la respuesta (Picton et al., 2007). La actividad neuronal en el PCC está modulada por cambios ambientales externos, y esta modulación puede asociarse con un cambio de conjunto cognitivo para la adaptación conductual (Pearson, Heilbronner, Barack, Hayden y Platt, 2011). La FEF y la SPL también son regiones cerebrales cruciales que participan en el control de atención de arriba hacia abajo (Corbetta y Shulman, 2002). Se sugiere que la coordinación adecuada de las regiones frontal y parietal es esencial para la planificación de la acción adaptativa (Andersen y Cui, 2009). Aunque ni las regiones FEF ni SPL fueron ROI en este estudio, sugerimos que un córtex más delgado en estas áreas del cerebro, particularmente en áreas frontoparietales, juega un papel importante en el control del comportamiento disminuido en individuos con IGD. Este control conductual disminuido puede alterar la toma de decisiones de riesgo / recompensa, resultando en una dificultad para suprimir los impulsos y la búsqueda de gratificación a corto plazo.

Este estudio tiene limitaciones que deben ser consideradas. Primero, el hallazgo de una corteza más delgada en el ACC y la OFC mediante un análisis basado en el retorno de la inversión no se confirmó en el análisis de todo el cerebro. Especulamos que esta discrepancia se debe principalmente a diferencias en la metodología. Por ejemplo, el análisis basado en el retorno de la inversión se realizó calculando el grosor cortical medio dentro del área delineada manualmente y se investigaron las diferencias de los grupos mediante un análisis estadístico posterior; en contraste, el análisis de todo el cerebro empleó un modelo lineal generalizado para estimar las diferencias de los vértices en el grosor cortical. Debido a que los enfoques basados ​​en el ROI y en todo el cerebro ofrecen diferentes tipos de información, se sugiere que estos dos métodos sean complementarios (Giuliani, Calhoun, Pearlson, Francis y Buchanan, 2005). Nuestros hallazgos actuales se aclararán mediante una investigación adicional para reducir los errores en los análisis basados ​​en el retorno de la inversión y en el vértice de todo el cerebro, en particular, los errores derivados de los procesos de normalización espacial. En segundo lugar, aunque este estudio definió las ROI en el supuesto de que las alteraciones estructurales en la OFC y el ACC subyacen en la toma de decisiones de riesgo / recompensa deteriorada en el IGD, no hubo una medición directa de la capacidad de toma de decisiones mediante pruebas neuropsicológicas. Por lo tanto, se debe considerar cuidadosamente al vincular nuestros hallazgos de imagen a la toma de decisiones disfuncionales de riesgo / recompensa en la IGD. En tercer lugar, aunque el diagnóstico de IGD en este estudio se realizó mediante la escala de IAT y las entrevistas clínicas, no se aplicaron los criterios de diagnóstico DSM-5 para IGD. Los criterios de diagnóstico de DSM-5 IGD son ampliamente utilizados, ya que DSM-5 identificó IGD como una de las condiciones que requieren estudio adicional (Petry y O'Brien, 2013). Para acumular evidencias confiables para la IGD, es necesario aplicar una herramienta de diagnóstico consistente. Por lo tanto, futuros estudios de IGD deben aplicar los criterios de diagnóstico DSM-5. Cuarto, aunque limitamos este estudio a sujetos con IGD que informaron que los juegos en línea eran su uso principal de Internet, la mayoría de los sujetos también participaban en otras actividades en línea, incluidas las redes sociales. Por lo tanto, un diseño de estudio funcional y estructural combinado con el futuro que mida las actividades neuronales en respuesta a estímulos específicos del juego mejoraría nuestros hallazgos. En quinto lugar, utilizamos un diseño transversal en este estudio. Las investigaciones futuras que utilizaron diseños de estudios longitudinales para medir los cambios en el grosor cortical durante la adolescencia y la edad adulta temprana investigarán si existe una relación causal entre nuestros resultados de imágenes y el juego excesivo de Internet. Sexto, nuestra muestra para este estudio era pequeña y solo incluía sujetos masculinos. Las diferencias de género se reportan con respecto a las características clínicas de la IGD (Ko, Yen, Chen, Chen y Yen, 2005). Serán necesarios estudios más amplios que incluyan tanto a hombres como a mujeres para ampliar nuestra comprensión de la IGD.

Conclusión

Realizamos un análisis SBM de hombres jóvenes adultos con IGD para investigar alteraciones de la materia gris en el ACC y la OFC, que estaban relacionados con la toma de decisiones de riesgo / recompensa. La comparación basada en el ROI con los controles demostró que los sujetos con IGD tenían una corteza más delgada en la CAC rostral derecha, la COS lateral derecha y la parte orbital izquierda, y una GMV más pequeña en la CCA caudal derecha y la órbita pars izquierda. Un córtex más delgado en el lado derecho de la CEC se correlacionó con una mayor impulsividad cognitiva en los sujetos con IGD, lo que proporciona una posible perspectiva para la toma de decisiones basada en la gratificación a corto plazo en la IGD. El análisis de todo el cerebro de los sujetos con IGD encontró que tenían una corteza más delgada en las regiones cerebrales relacionadas con el control conductual, incluidas las áreas frontoparietales. Nuestros hallazgos sugieren que las alteraciones de la materia gris pueden proporcionar información sobre la fisiopatología de la IGD, al reflejar la toma de decisiones de riesgo / recompensa alterada y el control conductual disminuido.

Contribución de los autores

DL y Y-CJ concibieron y diseñaron el estudio. DL reclutó participantes y redactó el manuscrito. JP analizó e interpretó los datos. IYK y KN proporcionaron una revisión crítica del manuscrito e importante contenido intelectual. Todos los autores tuvieron acceso total a todos los datos del estudio y se responsabilizan de la integridad de los datos y la precisión del análisis de los mismos. Todos los autores revisaron críticamente y aprobaron la versión final de este manuscrito para su publicación. IYK y Y-CJ contribuyeron igualmente a este estudio como co-autores correspondientes.

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener conflicto de intereses.

Referencias