Structures cérébrales et connectivité fonctionnelle associées aux différences individuelles de la tendance Internet chez les jeunes adultes en bonne santé (2015)

La dépendance à Internet (IA) engendre des coûts sociaux et financiers importants sous la forme d'effets secondaires physiques, d'une déficience académique et professionnelle et de problèmes relationnels graves. La majorité des études précédentes sur les troubles de la dépendance à Internet (IAD) étaient axées sur les anomalies structurelles et fonctionnelles, alors que peu d’études ont porté simultanément sur les altérations structurelles et fonctionnelles du cerveau sous-jacentes aux différences individuelles des tendances de l’IA mesurées par des questionnaires dans un échantillon sain.

Ici, nous avons combiné des informations structurelles (volume de matière grise régionale, rGMV) et fonctionnelles (connectivité fonctionnelle à l'état de repos, rsFC) pour explorer les mécanismes neuronaux sous-jacents à l'IAT dans un grand échantillon de jeunes adultes en bonne santé 260. Les résultats ont montré que les scores d'IAT étaient corrélés de manière significative et positive avec le rGMV dans le cortex préfrontal dorsolatéral droit (DLPFC, un nœud clé du réseau de contrôle cognitif, CCN), ce qui pourrait refléter le fonctionnement réduit du contrôle inhibiteur.

Plus intéressant encore, la diminution des anticorrélations entre la DLPFC droite et le cortex préfrontal médial / cortex antérieur cingulaire rostral (mPFC / rACC, un nœud clé du réseau en mode par défaut, DMN) était associée à des scores d'IAT plus élevés, qui pourraient être associés à une efficacité réduite de le CCN et le DMN (par exemple, diminution du contrôle cognitif et de l’autosurveillance).

En outre, l’effet d’interférence Stroop était positivement associé au volume du DLPFC et aux scores IA, ainsi qu’à la connectivité entre le DLPFC et le mPFC, ce qui indique en outre que les variations du rGMV dans le DLPFC et une diminution des anticonnexions entre le DLPFC et le mPFC peuvent reflètent le contrôle inhibiteur réduit et l’efficacité cognitive liés à la dépendance.

Ces résultats suggèrent que la combinaison d'informations structurelles et fonctionnelles peut fournir une base précieuse pour une meilleure compréhension des mécanismes et de la pathogenèse de l'AI.