La alteración del volumen de la materia gris y el control cognitivo en adolescentes con trastorno de los juegos de Internet (2015)

Front Behav Neurosci. 2015 Mar 20; 9: 64. doi: 10.3389 / fnbeh.2015.00064. eCollection 2015.

Wang H1, Jin c1, Yuan K2, Shakir TM1, Mao c1, Niu X1, Niu C1, Guo l1, Zhang M1.

Resumen

OBJETIVO:

El trastorno de los juegos de Internet (IGD) ha sido investigado por muchos estudios de comportamiento y de neuroimagen, ya que se ha convertido en uno de los principales trastornos de comportamiento entre los adolescentes. Sin embargo, pocos estudios se centraron en la relación entre la alteración del volumen de materia gris (GMV) y la función de control cognitivo en adolescentes con IGD.

MÉTODOS:

Veintiocho participantes con DAI y veintiocho controles de edad y género sanos participaron en el estudio. La morfología cerebral de los adolescentes con IGD y controles sanos se investigó mediante una técnica de morfometría basada en voxel optimizada (VBM). El rendimiento del control cognitivo se midió mediante la tarea de Stroop, y se realizó un análisis de correlación entre el cambio estructural del cerebro y el rendimiento del comportamiento en el grupo IGD.

RESULTADOS:

Los resultados mostraron que GMV de la corteza cingulada anterior bilateral (ACC), precuneus, área motora suplementaria (SMA), corteza parietal superior, corteza prefrontal lateral dorsal izquierda (DLPFC), ínsula izquierda y cerebelo bilateral disminuyeron en los participantes con IGD en comparación con controles sanos. Además, GMV del ACC se correlacionó negativamente con los errores de respuesta incongruentes de la tarea Stroop en el grupo IGD.

CONCLUSIÓN:

Nuestros resultados sugieren que la alteración de GMV está asociada con el cambio en el rendimiento del control cognitivo en adolescentes con IGD, lo que indica efectos de imagen cerebral importantes inducidos por la IGD.

PALABRAS CLAVE:

corteza cingulada anterior; control cognitivo; color-palabra stroop; materia gris; Desorden de adicción al internet

La adolescencia es un período de desarrollo particular con alteraciones rápidas en el desarrollo físico, psicológico y social (Casey et al., 2008). Como un gran desafío en el ajuste social y los sentimientos de vulnerabilidad asociados con el rendimiento relativamente inmaduro del control cognitivo, puede provocar una mayor incidencia de trastornos afectivos y adicción entre los adolescentes (Steinberg, 2005). La adicción a Internet (IA), como un nuevo trastorno, ha sido un problema público con el rápido desarrollo de Internet en los últimos años. Los datos de la Asociación de Jóvenes de Internet de China (anunciados en febrero 2, 2010) mostraron que la incidencia de IA para los jóvenes urbanos chinos es aproximadamente 14% con el número total de 24 millones (Yuan et al., 2011). IA consta de tres subtipos: trastorno de los juegos de Internet (IGD), preocupaciones sexuales y mensajes de correo electrónico / texto. (Block, 2007). En China, el subtipo más importante de IA es la IGD, y el apéndice del Manual diagnóstico y estadístico de trastornos mentales (5th Ed., DSM-5) también incluye la IGD, que enfatizó que se necesita más investigación para explorar su relevancia clínica y neuronal subyacente mecanismos (Brand et al., 2014). El problema de la IA atrajo mucho la atención de expertos en educación, psicólogos y psiquiatras, por lo que se realizaron muchas investigaciones en la IA para investigar su mecanismo cerebral e intervención conductual (Ko et al., 2009, 2013a; Ding et al., 2013). Sin embargo, actualmente el mecanismo de la IA no está claro y no hay un tratamiento estandarizado para la IGD disponible. Los adolescentes con IGD pasan cada vez más tiempo para las actividades en línea, lo que lleva a retiros sociales, auto abandono, mala alimentación y problemas familiares (Murali y George, 2007; Joven, xnumx; Kim y Haridakis, 2009). Ha sido considerado como un trastorno del comportamiento como el juego patológico (King et al., 2012), actividad sexual (Holden, 2001), ya que compartieron síntomas clínicos similares que incluyen uso excesivo, abstinencia, tolerancia y repercusiones negativas (Barba y lobo, 2001). Una investigación mostró que el control cognitivo se ha alterado en los participantes con jugadores pesados ​​en relación con los controles (Toneatto et al., 1997), que sugirió que la adicción puede comprometer la función de control cognitivo. Cao et al. informaron una relación específica entre el control cognitivo y la IA mediante el uso de cuestionarios, y los sujetos con IGD mostraron más impulsividad que el grupo control (Cao et al., 2007).

El control cognitivo se refiere a la capacidad de controlar las propias acciones, el comportamiento e incluso los pensamientos (Cools y D'Esposito, 2011), así como la capacidad de adaptar con flexibilidad los pensamientos y comportamientos a los objetivos actuales mediante la selección e integración de información relevante del entorno (Blasi et al., 2006). Los estudios han revelado que la corteza cingulada anterior (ACC) participó en la evaluación de valores para imágenes de señales, respuestas emocionales inducidas por el deseo y la corteza prefrontal lateral dorsal (DLPFC) participó en el procesamiento cognitivo para esperar recompensa y respuesta después de recibir la recompensa (Sun et al., 2012; Brand et al., 2014; Ding et al., 2014). Varios estudios encontraron que la capacidad de control cognitivo de los sujetos con IGD estaba alterada, ya que mostraban más errores de respuesta y un tiempo de reacción (RT) más largo en la tarea de Stroop y en las tareas de Go-Nogo en comparación con los controles. Para la tarea de Stroop, el tiempo de respuesta y los errores de respuesta o las tasas de error promedio durante la condición incongruente han sido indicadores clave para evaluar la función de control cognitivo en los estudios de IGD (Dong et al., 2013a, 2014; Yuan et al., 2013a). En detalles, Yuan et al. observó que ambos grupos mostraron un efecto Stroop significativo, donde la RT fue más larga durante la condición incongruente que congruente. El grupo IGD cometió más errores que el grupo de control durante la condición incongruente (Yuan et al., 2013a,b; Xing et al., 2014). Dong et al. informaron sistemáticamente que el grupo con IGD mostró una eficacia reducida de los procesos de inhibición de la respuesta en relación con los controles sanos, ya que demostraron una tendencia no significativa para las RT más largas (Dong et al., 2012, 2013a,b, 2014). Por otro lado, las tareas de Go-Nogo y / o Go-stop se han utilizado para estudiar las características de comportamiento de la IGD. Un estudio encontró que las puntuaciones de los participantes con IGD se correlacionaron significativamente con el número de ensayos fallidos, lo que sugiere que la inhibición relacionada con el juego baja o la alta impulsividad en el grupo con IGD (van Holst y otros, 2012). Li et al. informaron que el porcentaje de respuestas inhibidas con éxito fue significativamente menor en el grupo de IA que en los controles en una tarea de detención, lo que apoyó aún más que la inhibición de la respuesta en los adolescentes de IA fue afectada (Li et al., 2014).

Además, muchos estudios con técnicas de neuroimagen y electrofisiológicas investigaron los cambios cerebrales y la función de control cognitivo en la IGD. Dong et al. encontraron que una mayor actividad en la corteza cingulada anterior (y también posterior) para la condición de interferencia del paradigma de Stroop en participantes con IGD en comparación con sujetos control (Dong et al., 2012). El aumento de las actividades cerebrales en la corteza frontal inferior y el ACC pueden estar implicados en la capacidad de control cognitivo alterado (Dong et al., 2013a). Yuan et al. También encontró que los valores de grosor cortical y la amplitud de la fluctuación de baja frecuencia (ALFF) de la corteza prefrontal se correlacionaban con el efecto Stroop, lo que proporciona evidencia de disfunción en la función de control cognitivo de la IGD en imágenes cerebrales. Un estudio de potencial relacionado con eventos (ERP) también encontró que el grupo con IGD demostró una menor amplitud de NoGo-N2, una mayor amplitud de NoGo-P3 y una mayor latencia máxima NoGo-P3, lo que indica que se involucraron en más esfuerzos cognitivos, menos eficiencia en el procesamiento de la información, y un menor control de los impulsos que sus compañeros normales (Dong et al., 2010). Otro estudio de ERP informó que las personas con IGD mostraron una desviación de la negatividad frontal media reducida (NMF) en condiciones incongruentes que los controles, lo que implicó un control cognitivo deficiente en la IGD (Dong et al., 2011). Sin embargo, pocas investigaciones se centraron en la relación entre la alteración del volumen de materia gris (GMV) y la capacidad de control cognitivo en la IGD.

Los principales objetivos del presente estudio fueron: (1) investigar la función de control cognitivo con la tarea de color-palabra Stroop; (2) para explorar detiene la adicción a la alteración de GMV cerebral utilizando el método de morfometría basada en voxel (VBM); (3) para investigar la correlación entre las medidas de neuroimagen y los comportamientos en la IGD. Sobre la base de la literatura publicada sobre la IGD, planteamos la hipótesis de que los participantes de la IGD mostrarán un rendimiento comprometido para la tarea de Stroop y una reducción de GMV de la corteza prefrontal. Además, la corteza prefrontal GMV se correlacionará negativamente con el desempeño de la tarea Stroop en individuos con IGD.

Materiales y Métodos

Todos los procedimientos de investigación fueron aprobados por el Primer Hospital Afiliado de la Facultad de Medicina en el Subcomité de Estudios Humanos de la Universidad de Xi'an Jiaotong y se realizaron de acuerdo con la Declaración de Helsinki.

Materias

Veintiocho estudiantes universitarios con IGD fueron reclutados en nuestro estudio en base a los criterios del Cuestionario de diagnóstico de Young para adicción a Internet (YDQ) modificado por Beard and Wolf (Joven, xnumx; Barba y lobo, 2001). Young sugirió que los encuestados que respondieron cinco o más "sí" para las ocho preguntas se consideraron usuarios dependientes de Internet (Joven, xnumx). Barba y lobo modificaron los criterios de YDQ (Barba y lobo, 2001), propuso que los encuestados que respondieron "sí" a las preguntas 1 a 5 y al menos a cualquiera de las tres preguntas restantes se clasificaran como pacientes con IA, que se usó para seleccionar sujetos para el presente estudio. Les pedimos a los sujetos que recordaran su estilo de vida cuando inicialmente fueron adictos a internet, lo cual fue una medida retrospectiva de que la adicción es un proceso gradual y planeamos explorar cambios lineales de la estructura del cerebro. Los volvimos a probar con los criterios YDQ modificados por Beard y Wolf (Brand et al., 2014) para verificar que calificaron para el diagnóstico de IA. Al comunicarnos con sus padres por teléfono confirmamos la confiabilidad de los autoinformes de los temas de IGD. También confirmamos esta información de sus compañeros de habitación y compañeros de clase de que si a menudo jugaban a juegos de internet hasta altas horas de la noche, eso perturbaba la vida de los demás. Veintiocho años y género emparejados (p > 0.05) en nuestro estudio también se incluyeron controles sanos sin antecedentes personales o familiares de trastornos psiquiátricos. Con el fin de asegurar que los controles sanos no sufrieran de IGD, fueron administrados por YDQ modificado para la adicción a Internet de Beard y Wolf. Todos los participantes reclutados eran hablantes nativos de chino, diestros. Se realizó una prueba de orina a todos los sujetos para excluir el abuso de sustancias antes de la exploración por imágenes de resonancia magnética (MRI). Los criterios de exclusión para ambos grupos fueron (1) trastornos neurológicos o enfermedades físicas, incluidos tumores cerebrales, hepatitis o epilepsia evaluados mediante evaluaciones clínicas y registros médicos; (2) abuso de alcohol, nicotina o drogas; y (3) embarazo o período menstrual en mujeres; Todos los pacientes y controles obtuvieron formularios de consentimiento por escrito. En la tabla se proporcionó información demográfica más detallada 1.

TABLA 1

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Tabla 1. Demografía de los trastornos del juego en internet y grupos de control.

Adquisición de datos de MRI

La exploración de imágenes del cerebro se realizó en un escáner 3T GE en el centro de imágenes del primer hospital afiliado de la universidad de Xi'an Jiontong. Se utilizaron una bobina de cabeza de jaula de pájaros y almohadillas de espuma de restricción para minimizar el movimiento de la cabeza y proteger la audición. Las imágenes axiales 3D T1 ponderadas se obtuvieron con una secuencia de recuperación de degradado degradada y los siguientes parámetros: tiempo de repetición (TR) = 8.5 ms; tiempo de eco (TE) = 3.4 ms; ángulo de giro (FA) = 12 °; campo de visión (FOV) = 240 × 240 mm2; matriz de datos = 240 × 240; rebanadas = 140; Tamaño del vóxel = 1 × 1 × 1 mm.

Análisis de datos de MRI

Los datos de la estructura de MRI se analizaron con FSL-VBM (Douaud et al., 2007),1 un protocolo VBM optimizado (Bueno et al., 2001) de FSL (Smith et al., 2004). Primero, las imágenes estructurales se extrajeron del cerebro y la materia gris segmentada se registró en el espacio estándar MNI 152 utilizando un registro no lineal (Andersson y otros, 2007). Las imágenes resultantes fueron promediadas y volteadas x-axis para crear una plantilla de materia gris simétrica izquierda-derecha, específica para el estudio. En segundo lugar, todas las imágenes de materia gris nativas se registraron de forma no lineal en esta plantilla específica del estudio y se "modularon" para corregir la expansión (o contracción) local debido a la componente no lineal de la transformación espacial. Las imágenes de materia gris modulada se suavizaron con un kernel gaussiano isotrópico con un sigma de 3 mm. Finalmente, se aplicó el GLM de voxel wise corrigiendo las comparaciones múltiples en el espacio. La estructura regional en la materia gris se evaluó mediante pruebas no paramétricas basadas en permutación (tiempos 5000) (Nichols y Holmes, 2002).

Recopilación de datos de comportamiento

La tarea Color-word Stroop fue implementada por el software E-prime 2.0. Esta tarea incluyó un diseño de bloque con tres condiciones, es decir, congruente, incongruente y de descanso. Rojo, azul y verde, tres palabras se mostraron en tres colores (rojo, azul y verde) como los estímulos congruentes e incongruentes. Durante el reposo, los sujetos solo enfocaron sus ojos en la cruz que se muestra en el centro de la pantalla. Diseñamos dos carreras con diferentes secuencias de bloques congruentes e incongruentes (Xing et al., 2014). Probamos a los participantes individualmente en una habitación tranquila y los participantes mantuvieron un estado de ánimo tranquilo. Cada uno de ellos recibió instrucciones de responder al color mostrado lo más rápido posible presionando un botón en un Serial Response Box TM con la mano derecha. El dedo índice, medio y anular de la mano derecha correspondiente a rojo, azul y verde se usaron para presionar el botón respectivamente. Los datos de comportamiento se recopilaron dos o tres días antes de la RM después de la práctica.

El proceso de análisis de correlación

El análisis de covarianza (ANCOVA) se empleó con la edad, los efectos de género y el volumen intracraneal total como covariables. Usamos un post hoc el análisis de correlación para investigar la relación entre el comportamiento de GMV y el comportamiento en el grupo IGD, y los errores de respuesta y el tiempo de respuesta para la condición incongruente de la tarea de color-palabra Stroop se emplearon para ser los factores de correlación respectivamente del grupo IGD.

Resultados

Nuestros resultados mostraron que las edades promedio de los grupos de control e IGD eran 18.8 ± 1.33 y 19.3 ± 2.56 años, y no hay diferencia estadística entre ellos (p > 0.05). Según su autoinforme sobre el uso de Internet, el tiempo que dedicaban los adolescentes IGD por día y por semana era mayor que el del grupo de control (p <0.005) .Los individuos IGD pasaron más tiempo jugando en línea (p <0.005) (Tabla 1).

Resultados de comportamiento

Se observó un efecto de Stroop significativo en ambos grupos, donde la RT fue más larga para el incongruente en relación con la condición congruente (grupo IGD: 628.24 ± 59.20 versus 549.38 ± 44.17 y grupo de control: 707.52 ± 66.43 vs. 581.97 ± 39.35; p <0.005). El grupo IGD cometió más errores que el grupo de control durante la condición incongruente (grupo IGD: 8.67 ± 5.41 vs. grupo control: 6.64 ± 3.65; p <0.05), y el retraso de respuesta (DR) medido por RT durante la condición incongruente menos las condiciones congruentes fue significativamente diferente entre estos dos grupos (grupo IGD: 78.87 ± 45.38 frente al grupo control: 125.56 ± 49.20; p <0.05) (Tabla 2).

TABLA 2

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Tabla 2. Resultados de comportamiento para grupos de control y desórdenes de juego en internet.

Resultados de imagen cerebral

La comparación de VBM indicó una disminución de GMV en varias áreas del cerebro, es decir, ACC bilateral, precuneus, área motora suplementaria (SMA), corteza parietal superior, DLPFC izquierdo, ínsula izquierda y cerebelo bilateral en el grupo IGD en comparación con el grupo control (Figura 1).

FIGURA 1

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Figura 1. (UNA) El grupo IGD mostró un volumen reducido de materia gris (GMV) en el ACC bilateral, precuneus, SMA, corteza parietal superior, cerebelo, DLPFC izquierdo e ínsula izquierda. (B) Correlación entre GMV de ACC y errores de respuesta de la tarea Stroop durante una condición incongruente en el grupo IGD.

Resultados del análisis de correlación

El análisis de correlación mostró que el GMV del ACC se correlacionó negativamente con los errores de respuesta de la tarea de Stroop para una condición incongruente en el grupo IGD (Figura 1), pero no hubo una correlación estadística entre el GMV y RT para la condición incongruente en el grupo IGD.

Discusión

La adolescencia es un período con cambios significativos tanto en el panorama social como en el desarrollo del cerebro, que también es un momento con mayor incidencia de problemas afectivos y de adicción (Casey et al., 2008). Muchos científicos en Asia han informado que la IGD se convirtió en un problema de salud pública en adolescentes y jóvenes (Ko et al., 2007; Park et al., 2008). Es difícil tener una terapia válida basada en el mecanismo poco claro de la IA. Los cambios en la estructura del cerebro y los déficits de control cognitivo se observaron en adolescentes con IGD. Sin embargo, investigar la relación entre la estructura cerebral y el control cognitivo en la IGD es fundamental para desarrollar una posible intervención para este trastorno. En el presente estudio, se observó una reducción en la capacidad de control cognitivo y GMV cerebral anormal en los adolescentes con IGD en comparación con el grupo control, y lo que es más importante, hubo una correlación negativa entre el GMV de ACC y los errores de respuesta para una condición incongruente en la palabra de color Tarea de Stroop en el grupo IGD.

La alteración de los cambios de comportamiento y el volumen de materia gris en el grupo IGD

Con el fin de verificar la capacidad de control cognitivo deteriorada en adolescentes con IGD, se utilizó una tarea de Stroop de palabra de color en el estudio actual. De acuerdo con los resultados anteriores (Dong et al., 2011, 2013a; Yuan et al., 2013a,b), el grupo de IGD cometió más errores que el grupo de control durante la condición incongruente, lo que demostró que los adolescentes con IGD mostraron una capacidad de control cognitivo deteriorada, según lo medido por la prueba de Stroop de color-palabra. El resultado de que la RT durante la condición incongruente y la RD del grupo con IGD fueron más cortos que el grupo de control puede implicar que los sujetos con IGD mostraron un patrón de reacción diferente en relación con los controles, y respondieron con rapidez pero asumieron el riesgo de cometer más errores, lo que claramente fue un Cambio en la estrategia de respuesta. El estudio también encontró que el GMV de ACC, DLPFC, precuneus, SMA, corteza parietal superior, ínsula y cerebelo en el grupo con IGD cambió, lo que está en línea con los estudios publicados con IGD. Zhou y Weng et al. Se informó de reducción de GMV o activación anormal en algunas áreas del cerebro en sujetos con IGD (Yuan et al., 2011; Zhou et al., 2011; Sun et al., 2012; Ko et al., 2013b; Weng et al., 2013). Aunque ningún estudio informó que el GMV del precuneus disminuyó, el estudio con fMRI informó que el precuneus mostró una activación anormal durante la tarea inducida por la señal en un sujeto con IGD (Ko et al., 2013a,b). Se encontró que la corteza parietal superior estaba relacionada con el control cognitivo (Durston et al., 2002, 2003; Ko et al., 2013a).

La relación entre el volumen de materia gris de ACC y el desempeño de la tarea de color-palabra Stroop

La correlación entre el GMV de ACC y los errores de respuesta mostraron que menos GMV de ACC en el grupo de IGD se asoció con más errores de respuesta durante la condición incongruente en la tarea de Stroop de palabra de color, que es un hallazgo prometedor para el presente estudio. El papel de la ACC en el control cognitivo estaba bien establecido y se ha informado en varios estudios de resonancia magnética funcional en el paradigma de interferencia de Stroop en participantes normales. Botvinick et al. informó que el ACC estaba involucrado con la función de monitoreo de conflictos, ya que el ACC era más activo en condiciones de alto conflicto (Botvinick y otros, 1999). Otra investigación de Angus W. MacDonald III descubrió que la actividad de ACC era disociable del control de arriba hacia abajo y desempeñó un papel constante en el monitoreo de conflictos durante el período de respuesta (MacDonald et al., 2000). El estudio de Kerns reveló que la actividad del CAC relacionada con el conflicto predijo una mayor actividad de la corteza prefrontal y ajustes en el comportamiento, lo que respalda el papel del CAC en el monitoreo de conflictos y el control cognitivo (Kerns et al., 2004). Además, Matsumoto demostró que el control cognitivo reclutado por el ACC puede ser "consecuencial" basado en conflictos entre planes evocados y acciones concretas (Matsumoto y Tanaka, 2004). Se ha acumulado una gran cantidad de evidencia experimental sobre numerosas enfermedades para respaldar la importante función del CAC en el control cognitivo. Akio Soeda et al. estudiaron pacientes con lesión cerebral traumática (TBI) y descubrieron que la disminución de la activación en la ACC podría estar asociada con una alteración en la actividad cerebral funcional, que puede reflejar la desinhibición cortical atribuible a la desconexión o la compensación de un proceso cognitivo ineficiente (Soeda et al., 2005). La actividad anormal de la ACC se ha encontrado en muchos problemas mentales, incluido el trastorno obsesivo-compulsivo (TOC), el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) y el trastorno depresivo mayor (TDM); Ursu ​​et al., 2003; Liotti et al., 2005; Murali y George, 2007). Estudios recientes de neuroimagen también encontraron una activación alterada del ACC en individuos dependientes de heroína y opioides en el paradigma GO / NOGO (Forman et al., 2004), sugiriendo que el ACC es un área clave en la inhibición de la respuesta (Fu et al., 2008). La investigación en usuarios de cocaína confirmó la actividad de ACC en el control inhibitorio (Kaufman et al., 2003; Goldstein et al., 2007, 2009). Un estudio de espectroscopia de resonancia magnética (MRS) sobre la dependencia de la nicotina mostró que los niveles de glutamato + glutamina (Glx) se redujeron en el ACC, lo que indica que el ACC participó en el control cognitivo mediante la modulación del comportamiento (Wheelock et al., 2014). En una palabra, el ACC es importante para la capacidad de control cognitivo. Las anormalidades estructurales y la disfunción de la ACC en la IGD se informaron en estudios anteriores. Los resultados de VBM de Zhou et al. mostró que el GMV de ACC disminuyó en IGD en comparación con los controles (Yuan et al., 2011; Zhou et al., 2011). Muchas investigaciones sobre IGD indicaron que el ACC participó en el control cognitivo, como el control inhibitorio, el monitoreo de errores y la toma de decisiones (Dong et al., 2012, 2013a,b).

Conclusión

En el presente estudio encontramos GMV reducidos en el CAC y otras regiones cerebrales, así como un patrón de comportamiento alterado en el procesamiento del control cognitivo, que es consistente con los estudios publicados de imágenes cerebrales sobre IGD y otras adicciones, lo que sugiere que la IGD compromete tanto la actividad conductual como la estructura neuronal En adolescentes con IGD. Además, también encontramos que el volumen de ACC se correlacionó negativamente con los errores de respuesta incongruentes para el paradigma Stroop, lo que indica un patrón de respuesta totalmente diferente en los individuos con IGD y sus impactos negativos en la estructura cerebral en los adolescentes.

Declaracion de conflicto de interes

Los autores declaran que la investigación se llevó a cabo en ausencia de cualquier relación comercial o financiera que pudiera interpretarse como un posible conflicto de intereses.

AGRADECIMIENTOS

ZM y KY fueron responsables del concepto de estudio y diseño. HW, CJ, XN, GL y CN contribuyeron a la adquisición de datos de MRI. HW, CM y KY realizaron el análisis de datos y la interpretación de los hallazgos. HW y KY redactaron el manuscrito. STM corrigió errores en la gramática. Todos los autores revisaron críticamente el contenido y aprobaron la versión final para su publicación. Esta investigación fue apoyada por la Fundación Nacional de Ciencia de China (81371530, 81271546, 81101036).

Notas a pie de página

  1. ^ http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FSLVBM

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Palabras clave: trastorno de adicción a Internet, materia gris, control cognitivo, corteza cingulada anterior, stroop color-palabra

Cita: Wang H, Jin C, Yuan K, Shakir TM, Mao C, Niu X, Niu C, Guo L y Zhang M (2015) La alteración del volumen de materia gris y el control cognitivo en adolescentes con trastorno de los juegos de Internet. Frente. Behav. Neurosci. 9: 64. doi: 10.3389 / fnbeh.2015.00064

Recibido: 15 de octubre 2014; Aceptado: 24 febrero 2015;
Publicado en línea: 20 marzo 2015.

Editado por:

Raymond CK Chan, Instituto de Psicología, Academia China de Ciencias, China

Revisado por:

Xun Liu, Instituto de Psicología, Academia China de Ciencias, China
Frauke NeesInstituto Central de Salud Mental, Alemania.