Psychiatrie avant. 2018; 9: 77.
Publié en ligne 2018 Mar 27. est ce que je: 10.3389 / fpsyt.2018.00077
PMCID: PMC5881242
PMID: 29636704
Ji-Woo Seok1 et Jin-Hun Sohn2,*
Abstract
Des études de neuroimagerie sur les caractéristiques des personnes souffrant de trouble du jeu sur Internet se sont accumulées en raison de préoccupations croissantes concernant les problèmes psychologiques et sociaux liés à l'utilisation d'Internet. Cependant, on en sait relativement peu sur les caractéristiques cérébrales sous-jacentes de l'IGD, telles que la connectivité fonctionnelle et la structure associées. Le but de cette étude était d'étudier les altérations du volume de la matière grise (GM) et de la connectivité fonctionnelle pendant l'état de repos chez les personnes atteintes d'IGD en utilisant une morphométrie à base de voxel et une analyse de connectivité à l'état de repos. Les participants comprenaient des individus 20 avec des témoins sains IGD et 20 de même âge et de même sexe. Des images fonctionnelles et structurelles à l'état de repos ont été acquises pour tous les participants à l'aide de l'imagerie par résonance magnétique 3 T. Nous avons également mesuré la gravité de l'IGD et de l'impulsivité à l'aide d'échelles psychologiques. Les résultats montrent que la sévérité de l’IGD était positivement corrélée au volume de GM chez le caudé gauche (p <0.05, corrigé pour des comparaisons multiples), et associé négativement à la connectivité fonctionnelle entre le gyrus frontal gauche caudé et droit (p <0.05, corrigé pour des comparaisons multiples). Cette étude démontre que l'IGD est associée à des changements neuroanatomiques dans le cortex frontal moyen droit et le caudé gauche. Ce sont des régions cérébrales importantes pour les processus de récompense et de contrôle cognitif, et des anomalies structurelles et fonctionnelles dans ces régions ont été signalées pour d'autres dépendances, telles que la toxicomanie et le jeu pathologique. Les résultats suggèrent que les déficits structurels et les altérations fonctionnelles de l'état de repos dans le réseau frontostriatal peuvent être associés à l'IGD et fournir de nouvelles informations sur les mécanismes neuronaux sous-jacents de l'IGD.
Introduction
Le jeu en ligne procure plaisir et soulage le stress, en plus de nombreux autres avantages. En conséquence, le nombre de joueurs sur Internet a régulièrement augmenté dans le monde entier. Les jeux excessifs sur Internet peuvent toutefois limiter l'expérience vécue, entraînant diverses conséquences psychosociales négatives (1-3). Le trouble du jeu sur Internet (IGD) est défini comme une utilisation compulsive et pathologique de dispositifs permettant d'accéder à Internet et a de graves conséquences négatives. La section III du Manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux-5 (DSM-5) indique que l’IGD est une affection qui nécessite davantage de recherche clinique (4).
Des études de neuroimagerie sur l’IGD ont récemment étudié les altérations fonctionnelles et structurelles du cerveau afin d’identifier les corrélats neuronaux liés au développement de l’IGD (5). L’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) liée aux tâches a révélé des perturbations fonctionnelles chez les individus atteints de DIG (2, 6, 7-11). Les résultats de ces études IRMf indiquent que, lors de l'exposition à des jeux informatiques, vidéo ou en ligne, les individus souffrant d'IGD, comparés aux témoins sains (HC), manifestent un besoin accru de jeux ainsi qu'une activité cérébrale altérée dans diverses régions telles que comme le noyau caudé, la région préfrontal dorsolatérale, le noyau accumbens, le cortex cingulaire antérieur et l’hippocampe (7-10).
Bien que les études IRMf basées sur les tâches puissent identifier des perturbations fonctionnelles spécifiques chez les individus atteints de DIG, l'évaluation des connectivités fonctionnelles à l'état de repos peut conférer une signification différente et potentiellement plus large (12). L'IRMf à l'état de repos est une méthode d'évaluation des connexions fonctionnelles et des interactions entre les régions au cours d'une situation sans tâche. L’évaluation du réseau IRMf à l’état de repos peut fournir davantage d’informations sur les anomalies du circuit distribué dans les maladies neuropsychiatriques (13, 14). Des études IRMf à l'IRMf à l'état de repos ont été menées dans le but d'identifier le réseau neurobiologique spécifique sous-tendant la récompense et les processus cognitifs en termes de connectivité fonctionnelle (15-18). Ces études ont montré une connectivité fonctionnelle améliorée ou une homogénéité régionale dans le gyrus temporal moyen et le cervelet (15, 16, 18). De plus, Hong et al. (17) ont observé une diminution de la connectivité fonctionnelle dans les régions cérébrales sous-corticales.
De plus en plus d'études empiriques d'imagerie structurelle cérébrale ont révélé que l'IGD pourrait être liée à d'éventuels changements structurels dans le cerveau (17, 19-22). Les méthodes d'analyse morphométrique les plus largement utilisées pour l'analyse du cerveau sont les mesures de la matière grise (GM) basées sur le volume, telles que la morphométrie à base de voxel (VBM) et les mesures d'épaisseur corticale basées sur la surface avec FreeSurfer (23). Han et al. (19) et Weng et al. (21) ont étudié les anomalies structurelles cérébrales d'adolescents atteints d'IGD utilisant une MVV et ont signalé une réduction des volumes de GM dans le cortex orbitofrontal, l'insula, le gyrus temporal et le cortex occipital. Des études évaluant l'épaisseur corticale pour observer des changements structurels dans le cerveau d'individus atteints d'IGD ont révélé une diminution de l'épaisseur corticale dans le cortex orbitofrontal, l'insula, le cortex pariétal et le gyrus post-central (17, 22).
Plus récemment, une étude combinée d'IRM structurelle et fonctionnelle a révélé une corrélation négative entre l'impulsivité et le volume de l'amygdale gauche et une connectivité fonctionnelle inférieure entre l'amygdale et le cortex préfrontal dorsolatéral (DLPFC) (13, 14). Ces résultats suggèrent qu'une altération du volume et de la connectivité fonctionnelle de GM dans l'amygdale pourrait être liée à l'impulsivité et représenter une vulnérabilité à l'IGD (13, 14). Deux études ont récemment évalué la différence de compatibilité entre la structure du cerveau et la connectivité fonctionnelle. Tout d'abord, Jin et al. (24) ont constaté que les individus atteints d'IGD avaient une diminution significative du volume de GM dans le cortex préfrontal, notamment le DLPFC, le cortex orbitofrontal, le cortex cingulaire antérieur et l'aire motrice supplémentaire, ainsi qu'une diminution de la connectivité fonctionnelle dans le circuit striatal préfrontal. Deuxièmement, Yuan et al. (25) ont constaté une diminution du volume du striatum et des différences de connectivité fonctionnelle au repos dans les circuits frontostriataux entre les individus atteints d'IGD et de HC. Ces résultats suggèrent qu’au niveau du circuit, l’IGD pourrait partager des mécanismes neuronaux similaires avec le trouble lié à la toxicomanie (24, 25).
En conclusion, les résultats d’études antérieures et d’examens récents faisant appel à des techniques de neuroimagerie suggèrent que l’IGD est liée à des altérations neuroanatomiques dans les circuits frontostriataux, similaires aux troubles liés à l’utilisation de substances (7-11, 24-28). De plus, la similitude des symptômes psychopathologiques et des processus neuronaux entre IGD et trouble de l’abus de substances suggère un mécanisme de vulnérabilité partagé possible (9, 27, 28).
À ce jour, peu d'études ont été menées sur les altérations fonctionnelles et structurelles de l'IGD en combinant des analyses structurelles de réseaux fonctionnels à l'état de repos (13, 14, 25, 29). De plus, ces études sur l’IGD n’éliminaient pas l’influence des caractéristiques comportementales (c’est-à-dire le nombre moyen d’heures de jeu) sur la relation entre l’IGD et l’altération du cerveau, bien que des comportements répétés puissent modifier la structure du cerveau (30). Par conséquent, afin de renforcer l'attribution des caractéristiques de l'IGD, y compris les troubles psychiatriques (c.-à-d. La dépendance) à l'altération du cerveau, nous avons contrôlé l'effet de l'activité de jeu sur les modifications de la structure et de la connectivité du cerveau dans l'IGD.
Dans cette étude, nous avons examiné les altérations de la structure et de la connectivité fonctionnelle dans le cerveau d'individus atteints d'IGD, en utilisant l'imagerie par résonance magnétique 3 T du volume de cerveau GM et l'analyse de la connectivité au repos. Plus précisément, nous avons cherché à savoir si le volume GM était modifié dans les circuits frontostriataux des personnes atteintes de IGD et si une réduction du volume GM était associée à une connectivité fonctionnelle altérée. Nous avons également déterminé si ces modifications étaient présentées après exclusion des activités de jeu.
Matériels et méthodes
Participants et instruments de mesure
Vingt participants masculins droitiers atteints d'IGD (tranche d'âge: 20 – 26) ont été recrutés via diffusant des babillards électroniques en ligne et auprès des personnes fréquentant un centre de traitement de la dépendance à Internet, un centre d’information sur la cyberdépendance, ou des réunions de groupes locaux de traitement de la dépendance à Internet. Tous les participants du groupe IGD ont été interrogés par deux psychiatres qualifiés, selon les critères de diagnostic de l’IGD décrits dans le Manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux-5 (31). En utilisant les mêmes critères, nous avons également recruté des HC appariés à l'âge et au sexe de 20 (tranche d'âge: années 20 – 27). Aucun des participants ne remplissait les critères pour un autre trouble psychiatrique ou neurologique tel que la schizophrénie, l'anxiété, la dépression, la dépendance au jeu ou la toxicomanie. Aucun des participants n'a signalé d'expérience antérieure dans le jeu ou les drogues illicites.
Tous les participants ont donné leur consentement éclairé écrit après avoir été parfaitement informés des détails de l'expérience. Le Comité de révision des institutions de l'Université nationale de Chungnam a approuvé les procédures expérimentales et de consentement (numéro d'approbation: P01-201602-11-002). Tous les participants ont reçu une compensation financière (en dollars 50) pour leur participation.
Les participants ont répondu à un sondage contenant des questions sur leurs caractéristiques démographiques et leurs activités de jeu sur Internet au cours des derniers mois 12, par exemple «Au cours de la dernière année, combien de jours en moyenne avez-vous joué à des jeux sur Internet?» Et «Au cours de la dernière année en moyenne, combien de minutes par jour avez-vous consacrées à un jeu Internet? »De plus, des balances standardisées telles que la Barratt Impulsiveness Scale-II [BIS (32)], Test d’identification des troubles liés à la consommation d’alcool (33), et le Beck Depression Inventory [BDI (34)] ont été utilisés pour évaluer les caractéristiques psychologiques des participants.
La sévérité de l’IGD a été mesurée à l’aide du test de dépendance de l’Internet en ligne (IAT) de Young (35). L’IAT est un instrument fiable et valable pour la classification du trouble de la dépendance à Internet (36). L'IAT comprend un total de questions 20 conçues pour évaluer l'utilisation compulsive d'Internet, les symptômes de sevrage, la dépendance psychologique et les problèmes connexes de la vie quotidienne. Les évaluations ont été établies sur la base d’une échelle de points 5, allant de 1 (jamais) à 5 (très). Le score va de 20 à 100, et un score total de 50 ou supérieur indique des problèmes occasionnels ou fréquents liés à Internet et dus à une utilisation non contrôlée de l'Internet (http://netaddiction.com/internet-addiction-test/).
Acquisition de données
Un scanner IRN 3.0 T (Achieva Intera 3 T; Philips Healthcare, Best, Pays-Bas) a été utilisé pour l'acquisition d'images. Les images anatomiques pondérées T1 ont été acquises en utilisant les paramètres suivants: temps de répétition = 280; temps d'écho = 14 ms; angle de retournement = 60 °; champ de vision = 24 cm × 24 cm; matrice = 256 × 256; épaisseur de coupe = 4 mm. Au cours du balayage à l'état de repos, les images 180 ont été acquises avec une séquence d'impulsions écho-planaires à une seule prise (temps de répétition = 2,000 ms; temps d'écho = 28 ms; épaisseur de la coupe = 4 mm, aucun intervalle; matrice = 64 × 64; champ de vue = 24 cm × 24 cm; et angle de retournement = 80 °). Les participants ont été priés de garder les yeux fermés confortablement, de rester éveillés, de ne penser à rien, et de ne pas s'endormir ou de somnoler pendant le balayage de l'état de repos. Après l'analyse, on a demandé à tous les participants s'ils étaient restés éveillés les yeux fermés pendant toute la durée de l'analyse. Les données des participants ayant signalé des difficultés à rester totalement éveillés ont été rejetées et non utilisées pour une analyse ultérieure.
Analyse VBM
L'analyse morphométrique à base de Voxel a été réalisée à l'aide du logiciel SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) et la boîte à outils VBM8 (http://dbm.neuro.uni-jena.de/vbm.html). Les images IRM ont été traitées à l'aide de l'algorithme d'enregistrement non linéaire difféomorphique (enregistrement anatomique difféomorphique par algèbre de mensonge exponenciée, DARTEL) afin d'améliorer l'enregistrement d'images cérébrales intersubjectes (37). En bref, l’analyse VBM comportait les quatre étapes suivantes: Les images IRM (1) ont été segmentées en GM, en substance blanche (WM) et en liquide céphalorachidien. Des modèles GM personnalisés (2) ont été créés à partir des images de l'étude à l'aide de la technique DARTEL. (3) après un enregistrement affine linéaire des modèles GM DARTEL sur les cartes de probabilité tissulaire dans l’espace de l’Institut neurologique de Montréal (MNI), une déformation non linéaire des images GM a été appliquée au modèle DARTEL GM, puis utilisée dans l’étape de modulation pour garantir que la quantité relative de volumes GM a été préservée après la procédure de normalisation spatiale; Les images GM modulées (4) ont été lissées à l’aide d’un noyau gaussien demi-maximum de 8-mm pour les analyses statistiques.
Après le prétraitement, le volume GM a été comparé entre les individus atteints d'IGD et de HC. Un masque de seuil absolu de 0.1 a été utilisé pour les analyses GM afin d'éviter d'éventuels effets de bord autour de la frontière entre le gris et le WM.
Pour contrôler les effets extérieurs de l'âge, des années d'études, de l'impulsivité et de la dépression, ces variables ont été ajoutées en tant que covariables. Nous avons également effectué une analyse entre groupes en ajoutant la moyenne des heures de jeu comme covariable afin d'identifier l'effet de l'IGD en excluant l'influence des caractéristiques de comportement liées à l'IGD.
Dans chaque groupe, des analyses de corrélation partielle ont été effectuées pour étudier l'association entre le volume de MG et la gravité de l'IGD (score d'IAT) en excluant les variables superflues (âge, années d'études, impulsivité et dépression). En outre, une autre analyse de corrélation partielle a été réalisée en contrôlant les variables étrangères avec une covariable supplémentaire (c.-à-d. Le nombre moyen d'heures de jeu). La signification statistique des différences de groupe a été fixée à p <0.05, corrigé pour des comparaisons multiples à l'aide de la méthode du taux de fausses découvertes (FDR), à une étendue de cluster de> 50 voxels.
Analyse de connectivité fonctionnelle
L’analyse de la connectivité fonctionnelle a été réalisée à l’aide de la boîte à outils de connectivité fonctionnelle CONN v.15 [http://www.nitrc.org/projects/conn; cité dans Whitfield-Gabrieli et al. (38)] pour identifier les propriétés d’état de repos dans les régions cérébrales à structure modifiée. Les données sur l'état de repos ont d'abord été prétraitées à l'aide d'étapes de prétraitement standard, y compris la correction du temps de coupe, la correction de mouvement avec rejet d'artefact, la normalisation spatiale dans l'espace cérébral normalisé à l'aide de l'image modèle et le lissage avec un noyau gaussien isotrope 8-mm. Avant l'analyse au niveau du sujet, des procédures de débruitage étaient effectuées sur les données en utilisant le signal BOLD (dépendant du niveau d'oxygène dans le sang) dérivé des masques de MW et du liquide céphalo-rachidien, et des paramètres de correction de mouvement issus de l'étape de réalignement du prétraitement spatial, tels que les covariables de aucun intérêt pour un modèle de régression linéaire. Ensuite, un filtre passe-bande entre 0.01 et 0.08 Hz a été appliqué à la série temporelle pour extraire le signal de zone de fréquence spécifique lié à l'activité des cellules nerveuses.
Après les procédures de prétraitement et de débruitage, l’analyse de connectivité fonctionnelle a été réalisée en appliquant une approche basée sur les semences en choisissant le pic du cluster de noyau caudé gauche de l’analyse VBM (−9 + 8 + 15) dans l’espace des INM. Nous avons choisi le noyau caudé gauche comme région de germe d’intérêt pour l’analyse de connectivité fonctionnelle ultérieure, car le noyau caudé gauche était lié à la sévérité de l’IGD dans l’analyse VBM, et parce que des études antérieures avaient révélé des altérations fonctionnelles et structurelles du noyau caudé gauche chez des IGD (24, 25). Le coefficient de corrélation croisée entre ces voxels de graine et tous les autres voxels a été calculé pour générer une carte de corrélation. Pour les analyses de second niveau, les coefficients de corrélation ont été transformés en z-scores utilisant une transformation de Fisher. L'âge, les années d'études, l'impulsivité et la dépression ont été ajoutés à titre de covariables dans les analyses de second niveau. Pour les comparaisons au niveau du groupe, deux échantillons t-les tests ont été effectués pour comparer zcartes à grande valeur entre les individus atteints d'IGD et de HC, avec un seuil de hauteur non corrigé p <0.001 et un seuil d'étendue d'un FDR corrigé p <0.05 au niveau du cluster. Une ANCOVA a également été menée en ajoutant les heures de jeu moyennes comme covariable pour identifier la différence entre les groupes comme excluant l'influence des caractéristiques de comportement liées à l'IGD.
Au sein de chaque groupe, des analyses de corrélation partielle entre la gravité de l’IGD (IAT) et la moyenne zDes scores de régions cérébrales présentant une connectivité fonctionnelle réduite avec le noyau caudé gauche ont été réalisés pour examiner la relation entre la gravité de l'IGD et une connectivité fonctionnelle altérée en excluant les variables externes (à savoir l'âge, les années d'études, l'impulsivité et la dépression). Une autre corrélation partielle a également été réalisée en ajoutant la moyenne des heures de jeu en tant que covariable aux variables externes.
Analyse de corrélation entre structure cérébrale et connectivité fonctionnelle
Pour étudier l'association entre la structure et la connectivité fonctionnelle dans le noyau caudé gauche d'individus atteints d'IGD, une analyse de corrélation a été réalisée après contrôle statistique de l'impulsivité et de la dépression.
Résultats
Caractéristiques des participants
Comme indiqué dans le tableau Table1,1, les individus atteints de IGD et de HC ne différaient pas significativement en âge (t = 0.83, p > 0.05) et la durée des études (t = 0.67, p > 0.05). Cependant, par rapport à HC, les personnes atteintes d'IGD ont obtenu des scores plus élevés sur les mesures des heures de jeu moyennes par jour (t = 7.25, p <0.001) et le nombre moyen de jours de jeu par semaine (t = 7.42, p <0.001) et avait des scores IAT plus élevés (t = 11.37, p <0.001). Les personnes atteintes d'IGD étaient également plus déprimées (t = 4.88, p <0.001) et impulsif (t = 5.23, p <0.001) que les témoins. Les scores de dépendance à Internet étaient positivement associés aux scores de dépression (r = 0.71, p <0.001) et les scores d'impulsivité (r = 0.66, p <0.001).
Tableau 1
Caractéristiques démographiques et cliniques du groupe IGD et de HC.
| Variables (moyenne ± écart type) | IGD | HC | t |
|---|---|---|---|
| Années d'âge) | 21.70 ± 2.74 | 22.40 ± 2.62 | 0.83 |
| Education (années) | 14.55 ± 2.93 | 15.15 ± 2.72 | 0.67 |
| Nombre moyen d'heures de jeu par jour | 11.87 ± 5.33 | 1.90 ± 3.06 | 7.25 *** |
| Nombre moyen de jours de jeu par semaine | 6.75 ± 0.71 | 2.4 ± 2.52 | 7.42 *** |
| Score AUDIT | 4.73 ± 3.07 | 3.75 ± 2.59 | 1.09 |
| Score BDI | 12.4 ± 7.36 | 3.3 ± 3.89 | 4.88 *** |
| Score BIS-II | 56.00 ± 5.34 | 47.50 ± 4.92 | 5.23 *** |
| Score IAT | 71.85 ± 12.82 | 29.80 ± 8.80 | 12.09 *** |
BDI, Beck Depression Scale; BIS, l'échelle d'impulsivité de Barrett-II; IGD, trouble du jeu sur Internet; IAT, test de dépendance à Internet; HC, contrôles sains.
*** p <0.001 pour les comparaisons de groupe.
Analyse VBM
Comme décrit dans le tableau Table22 et la figure Figure1A, 1A, les résultats de l'analyse VBM montrent que les individus atteints d'IGD avaient un volume GM réduit dans le cortex frontal moyen bilatéral [zone de Brodmann (BA) 10] (à droite: t = 4.82, à gauche: t = 4.30, p <0.05, correction FDR) et augmentation significative du volume GM dans le noyau caudé gauche (t = 5.37, p <0.05, FDR corrigé), par rapport à HC. Après avoir contrôlé l'effet de l'activité de jeu, les volumes GM du cortex frontal moyen bilatéral [à droite: F(1, 38) = 5.58, p <0.05,
Tableau 2
Les différences régionales en matière de matière grise (GM) entre le groupe IGD et HC révèlent une corrélation positive avec la gravité de l'IGD.
| Région du cerveau | Coordonnées MNI | tmax | Taille du cluster (voxels) | ||
|---|---|---|---|---|---|
| x | y | z | |||
| IGD> HC | |||||
| L caudé | -8 | 14 | 10 | 5.37 | 234 |
| IGD <HC | |||||
| R / L MFG (BA 10) | 44 | 51 | 8 | 4.82 | 417 |
| -37 | 45 | 20 | 4.30 | 247 | |
| Corrélation entre la densité GM et le score IAT | |||||
| L caudé | -9 | 8 | 15 | 4.91 | 75 |
BA, région de Brodmann; L, à gauche; MNI, Institut neurologique de Montréal; MFG, gyrus frontal moyen; R, à droite; IGD, trouble du jeu sur Internet; IAT, test de dépendance à Internet; HC, contrôles sains.
Les coordonnées MNI des scores t maximaux sont indiquées pour chaque grappe.
Signification au niveau des régions d'intérêt, p <0.05, taux de fausses découvertes corrigé par grappes.
Analyse de morphométrie à base de Voxel (VBM). (A) Différents volumes de matière grise entre le groupe IGD et HC (p <0.05, taux de fausses découvertes corrigé) (coordonnées MNI: L caudate, -8, 14, 10; R MFG, 44, 51, 8; L MFG, -37, 45, 20). (B) Analyse de corrélation VBM (p <0.01) (coordonnées MNI: L caudé, -9, 8, 15). Abréviations: HC, témoins sains; IAT, test de dépendance à Internet; IGD, trouble du jeu sur Internet; L, gauche; MFG, gyrus frontal moyen; R, à droite; MNI, Institut neurologique de Montréal.
Pour le groupe IGD, une corrélation significativement positive a été trouvée entre le volume GM dans le noyau caudé gauche et la sévérité de l’IGD (c.-à-d. Les scores IAT) en excluant les variables étrangères (corrélation partielle r = 0.58, p <0.01, FDR corrigé) (Figure (Figure1B), 1B), et en excluant l’effet de l’activité de jeu et d’autres variables externes, ces corrélations positives ont également été trouvées entre le noyau caudé gauche et les scores IAT (corrélation partielle r = 0.56, p <0.05). Une corrélation significativement négative a été observée entre le volume frontal moyen et l'impulsivité mesurée à l'aide de l'échelle d'impulsivité de Barrett (corrélation partielle r = 0.39, p <0.05, FDR corrigé) et cette corrélation n'a pas été mise en évidence après avoir exclu l'effet de l'activité de jeu (p > 0.05). Cependant, aucune zone cérébrale n'a montré une association significative avec les scores BDI (p > 0.05, correction FDR).
Chez HC, aucune relation significative n'a été trouvée entre les variables psychologiques (c.-à-d. Scores IAT, BIS et BDI) et le volume GM pour une zone du cerveau (p > 0.05, correction FDR).
Analyse de connectivité fonctionnelle
Chez les individus atteints d'IGD, le caudat gauche était fonctionnellement connecté à diverses régions du cerveau, notamment le thalamus bilatéral, le putamen, le cortex cingulaire postérieur, le précuneus, le pallidum, l'accumbens, le cortex cingulaire antérieur, le cortex occipital supérieur, le pôle frontal, le cortex frontal supérieur, le cortex frontal supérieur, le frontal moyen cortex et cortex orbitofrontal (seuil de hauteur, p <0.001, non corrigé; seuil de cluster, p <0.05, FDR corrigé). Chez HC, le noyau caudé gauche était fonctionnellement connecté au thalamus bilatéral, au putamen, au cortex cingulaire postérieur, au pallidum, aux accumbens, au cortex cingulaire antérieur, au cortex orbitofrontal, au cortex frontal supérieur, au cortex frontal moyen et aux cortex frontaux médiaux (seuil de hauteur, p <0.001, non corrigé; seuil de cluster, p <0.05, FDR corrigé).
Comme indiqué dans le tableau Table33 et la figure Figure2A, 2A, une connectivité fonctionnelle accrue a été observée entre le gyrus cingulaire cingulaire postérieur gauche (PCG) caudé gauche (BA 31) (t = 5.97, p <0.05, FDR corrigé), gyrus frontal moyen droit (MFG) (BA 8) (t = 11.39, p <0.05, FDR corrigé) et précuneus gauche (BA 31) (t = 5.48, p <0.05, FDR corrigé) chez les individus avec IGD par rapport aux témoins. Après avoir contrôlé l'effet de l'activité de jeu, ces connectivités accrues parmi les sujets IGD ont été montrées dans le PCG caudé gauche et bilatéral [F(1, 38) = 6.27, p <0.05,
Tableau 3
Les différences de connectivité fonctionnelle a entre le groupe IGD et HC révèlent une corrélation positive avec la gravité de l'IGD.
| ROI des semences | Région connectée | Coordonnées MNI | tmax | Taille du cluster (voxels) | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| x | y | z | ||||
| IGD> HC | ||||||
| L caudé | R / L PCG (BA 31) | 0 | - 28 | 44 | 5.97 | 391 |
| R MFG (BA 8) | 35 | 12 | 40 | 11.39 | 506 | |
| L precuneus (BA 31) | -16 | -56 | 26 | 5.48 | 381 | |
| Corrélation entre la connectivité fonctionnelle et le score IAT | ||||||
| L caudé | R MFG (BA 8) | 22 | 36 | 34 | 6.26 | 446 |
BA, région de Brodmann; HC, contrôles sains; IGD, trouble du jeu sur Internet; L, à gauche; MFG, gyrus frontal moyen; MNI, Institut neurologique de Montréal; PCG, gyrus cingulaire postérieur; R, à droite; ROI, région d'intérêt.
Niveau de cluster FDR corrigé, p <0.05, le seuil de hauteur initial est p <0.001.
Analyse de connectivité fonctionnelle. (A) Connectivité cérébrale différente entre le groupe IGD et HC (p <0.05, FDR corrigé) (coordonnées MNI: L caudate, −9, 8, 15; R / L PCG, 0, -28, 44; R MFG, 35, 12, 40; L précuneus, −16, −56, 26). (B) Analyse de corrélation entre la gravité de l’IGD et la valeur de la connectivité fonctionnelle (p <0.05, FDR corrigé) (coordonnées MNI: L caudate, -9, 8, 15; R MFG, 22, 36, 34). Abréviations: HC, témoins sains; IAT, test de dépendance à Internet; IGD, trouble du jeu sur Internet; L, gauche; MFG, gyrus frontal moyen; PG, gyrus post-perçage; R, à droite; FDR, taux de fausses découvertes; MNI, Institut neurologique de Montréal; PCG, gyrus cingulaire postérieur.
Au sein du groupe IGD, une corrélation significativement positive a été observée entre la sévérité de l’IGD (c.-à-d. Les scores IAT) et la connectivité fonctionnelle du noyau caudé gauche avec le cortex frontal moyen droit, en excluant les variables étrangères (corrélation partielle). r = 0.61, p <0.01, FDR corrigé) (Figure (Figure2B) .2B) Après avoir exclu l’effet de l’activité de jeu, une corrélation positive significative a également été constatée entre la gravité de l’IGD et la connectivité fonctionnelle du noyau caudé gauche avec le cortex frontal moyen droit, en excluant l’effet de l’activité de jeu et d’autres variables étrangères (corrélation partielle). r = 0.63, p <0.01).
Aucune relation significative entre les autres variables psychologiques (c.-à-d. Les scores BIS et BDI) et la connectivité du noyau caudé gauche avec le cortex frontal moyen droit n'a été observée dans le groupe IGD (p > 0.05, correction FDR). Parmi les HC, il n'y avait pas de corrélation significative entre les variables psychologiques (c.-à-d. Scores IAT, BIS et BDI) et la connectivité du noyau caudé gauche avec d'autres zones cérébrales.
Analyse de corrélation entre structure cérébrale et connectivité fonctionnelle
Il n’existait pas de corrélation significative entre le volume GM et la connectivité fonctionnelle dans le noyau caudé (r = 0.08, p > 0.05).
a lieu
Cette étude a examiné les corrélats neuronaux structurels et fonctionnels de l'IGD en combinant des analyses par IRM structurelle et par IRMf à l'état de repos. Conforme aux études précédentes sur la psychopathologie concomitante de l'utilisation excessive d'Internet (39, 40), nous avons observé que les individus avec IGD avaient des niveaux plus élevés de dépression et d’impulsivité. Les résultats de la neuro-imagerie montrent que le score IAT est positivement lié au volume GM dans le noyau caudé gauche et à la valeur de la connectivité fonctionnelle entre le noyau caudé gauche et le cortex frontal moyen droit. Il est intéressant de noter que les déficits GM dans le noyau caudé gauche et la connectivité altérée au repos entre le noyau caudé gauche et le cortex frontal moyen droit ont été montrés après contrôle de l’effet de l’activité de jeu chez les individus souffrant d’IGD. Cependant, nous n'avons pas observé de lien entre les modifications structurelles et fonctionnelles. Ces résultats suggèrent que le noyau caudé gauche est une région importante dans la pathogenèse du comportement de jeu excessif sur Internet.
Nous avons trouvé des altérations structurelles dans le noyau caudé gauche d'individus atteints d'IGD par rapport aux témoins, et le volume GM dans le noyau caudé gauche était positivement lié à la sévérité de l'IGD. Ces résultats sont cohérents avec les études structurelles antérieures sur la toxicomanie, y compris des études sur la toxicomanie (41, 42), Dépendance au jeu (43) et IGD (25, 44). Le noyau caudé est une partie essentielle du striatum et joue un rôle central dans l’apprentissage comportemental fondé sur la récompense. De plus, le noyau caudé est intimement lié au plaisir et à la motivation, ainsi qu’au développement et au maintien de comportements addictifs (45-47). Plusieurs études ont rapporté que l'IGD est associé à des anomalies du striatum, en particulier du noyau caudé. Par exemple, Kim et al. (3) et Hou et al. (48) ont signalé des niveaux réduits de récepteur D2 de la dopamine et du transporteur de la dopamine chez les individus atteints d'IGD, ce qui suggère que l'IGD est associé à des niveaux d'activité dopaminergique plus faibles dans les voies de récompense du cerveau, similaires à d'autres troubles de dépendance. De plus, une étude IRMf antérieure de notre groupe utilisant une tâche de prise de décision a révélé qu'une activation plus élevée du caudé gauche était associée au choix d'options risquées, ce qui permet de mieux comprendre l'implication du noyau caudé gauche dans les fonctions neurales de la prédiction de récompense anticipation (11). Ensemble, ces résultats suggèrent qu'une réduction du volume de GM dans le noyau caudé gauche pourrait contribuer à une sensibilité accrue de l'anticipation de la récompense chez les individus atteints d'IGD; le noyau caudé gauche peut ainsi faire partie des circuits fonctionnels pertinents associés à IGD.
Pour étudier la relation entre les modifications structurelles et la connectivité fonctionnelle aberrante, nous avons effectué une analyse de connectivité fonctionnelle à l'état repos au repos. L'analyse de la connectivité fonctionnelle avec une graine dans le noyau caudé gauche a révélé que le cortex frontal moyen droit (c.-à-d. Le DLPFC) était positivement corrélé à la gravité de l'IGD, indiquant que les individus plus préoccupés par les jeux sur Internet avaient une connectivité plus étroite entre le noyau caudé gauche. et le droit DLPFC. La zone indiquée dans le résultat VBM ne correspond pas exactement à la zone indiquée dans le résultat rs-fMRI. La zone indiquée dans les résultats de VBM et de rs-IRMf était respectivement BA 10 et 8 et la zone de chevauchement est simplement partielle. Cependant, toute la zone est incluse dans DLPFC. Le circuit DLPFC-striatal est un élément clé du circuit de récompense de la dopamine et est fortement impliqué dans les fonctions exécutives telles que la planification, l'organisation, le changement de groupe et l'attention (49). Le dysfonctionnement de ce réseau peut avoir un impact sur le maintien de la dépendance en réduisant la capacité de réguler l'intégration et la sélection de comportements cognitifs et motivés par un objectif (49). Des circuits frontostriataux aberrants ont déjà été révélés chez des individus atteints d'IGD. Une étude sur la connectivité fonctionnelle à l'état de repos suggère que les adolescents ayant une dépendance à Internet présentent des modifications dans leurs circuits frontostriataux qui altèrent l'affect, le traitement de la motivation et le contrôle cognitif (50). Conformément à nos résultats, une autre étude a montré que la connectivité fonctionnelle dans le réseau frontostriatal était associée positivement à une plus grande gravité de la dépendance à Internet (51). Cependant, contrairement aux résultats actuels, d’autres études sur la connectivité fonctionnelle ont montré que la connectivité fonctionnelle dans le circuit frontostriatal était diminuée chez les individus souffrant d’IGD (24, 25). Une étude récente sur les résultats de neuroimagerie dans l'IGD a également révélé des résultats incohérents parmi les études et suggéré que le cerveau altéré n'était pas robuste et méritait une investigation plus approfondie (28). L'écart entre ces résultats peut être dû à des facteurs démographiques ou cliniques tels que le sexe, l'âge, la durée de la maladie ou le statut de recherche de traitement. De nombreuses études de neuro-imagerie ont également indiqué que le noyau caudé et le DLPFC sont étroitement impliqués dans le jeu vidéo (52-54). Ces études ont démontré que la plasticité du striatum gauche et de la DLPFC est liée à la quantité de jeu / entraînement chez les sujets non toxicomanes. Dans l’étude, pour identifier le fait que les altérations dans ces régions sont davantage liées aux caractéristiques de l’IGD, y compris aux caractéristiques de dépendance, ou plus liées aux activités de jeu, nous avons effectué une analyse plus approfondie après contrôle de l’effet de l’activité de jeu (c’est-à-dire le nombre moyen d’heures de jeu). Les résultats de l'analyse ultérieure ont clairement montré les différences entre les groupes. Par conséquent, la modification de ces zones peut être davantage liée aux caractéristiques de l'IGD qu'à l'activité de jeu. Les résultats obtenus à ce jour, pris ensemble, suggèrent que le dysfonctionnement du circuit frontostriatal pendant l'état de repos et sa relation avec la gravité de l'IGD peuvent être associés à des choix comportementaux inappropriés, tels que la recherche d'une utilisation d'Internet malgré les conséquences négatives.
Plusieurs limites de cette étude sont à noter. Premièrement, en raison de la nature transversale de l’étude, les relations de cause à effet ne sont pas claires. Les futures études devraient identifier les effets longitudinaux sur l'IGD. Deuxièmement, nous avons limité notre cohorte d’étude aux hommes de moins de 18 ans 20 – 27. Il convient donc d’exercer des prudence lors de la généralisation des résultats de notre étude à la population générale, compte tenu également de la petite taille de l’échantillon. Troisièmement, les futures études pourraient envisager de mesurer le temps écoulé depuis le diagnostic d’IGD pour expliquer toute variabilité significative du fonctionnement neuronal. Enfin, il existe une certaine contradiction entre nos résultats et l’autre, montrant une connectivité fonctionnelle accrue et diminuée dans le circuit fronto-triatal. Par conséquent, les résultats doivent être interprétés avec prudence et des études supplémentaires dans les mêmes conditions (caractéristiques démographiques ou avec des participants cliniquement similaires) sont nécessaires pour expliquer la contradiction (24, 25, 28).
En conclusion, cette étude révèle des altérations structurelles du noyau caudé et des dysfonctionnements des réseaux frontostriataux chez les personnes atteintes de DIG. Plus important encore, les deux types d'altération étaient associés à la gravité de l'IGD. Nos résultats suggèrent que le noyau caudé gauche joue un rôle clé dans la pathogenèse de l'IGD et que l'IGD et la toxicomanie partagent des mécanismes neuronaux similaires.
Déclaration d'éthique
Tous les participants ont donné leur consentement éclairé écrit après avoir été parfaitement informés des détails de l'expérience. Le Comité de révision des établissements de l’Université nationale de Chungnam a approuvé les procédures expérimentales et de consentement (numéro d’approbation: P01-201602-11-002). Tous les participants ont reçu une compensation financière (en dollars 50) pour leur participation.
Contributions d'auteur
JWS a contribué à la conception et à la conception expérimentale, à l’acquisition de données, à l’analyse et à l’interprétation des données. JHS a également contribué de manière substantielle à l’interprétation des données et a rédigé l’article ou l’a révisé de manière critique pour tenir compte d’un contenu intellectuel important.
Déclaration de conflit d'intérêts
Les auteurs déclarent que la recherche a été menée en l'absence de toute relation commerciale ou financière pouvant être interprétée comme un conflit d'intérêts potentiel.
Notes
Le financement. Cette recherche a été financée par le programme de recherche scientifique fondamentale de la Fondation nationale pour la recherche de Corée (NRF), financée par le ministère de l'Éducation (NRF-2015RXNXXXXXUMXA1A1).
Abréviations
BIS, Barratt Impulsiveness Scale-II; BDI, Beck Depression Inventory; DLPFC, cortex préfrontal dorsolatéral; FDR, taux de fausse découverte; IRMf, imagerie par résonance magnétique fonctionnelle; GM, matière grise; IAT, test de dépendance à Internet; IGD, trouble du jeu sur Internet; VBM, morphométrie à base de voxel; MNI, Institut neurologique de Montréal; WM, substance blanche.
Bibliographie
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