Structures cérébrales associées à la tendance à la dépendance à Internet chez les joueurs de jeux en ligne adolescents (2018)

Introduction

Au cours des dernières décennies, Internet a joué un rôle important dans notre vie. Cependant, de plus en plus d'adolescents naviguent sur Internet et jouent excessivement au jeu en ligne, ce qui a des conséquences néfastes pour les adolescents eux-mêmes et pour la société. Une étude épidémiologique a démontré que le trouble du jeu sur Internet (IGD), un sous-type de dépendance à Internet (IA) (1), était un problème de santé mentale très fréquent chez les adolescents chinois (2). Par conséquent, de plus en plus d'études ont été consacrées au neuromécanisme de l'IGD et visaient à contribuer à la prévention et au traitement de l'IGD.

La neuro-imagerie structurelle du cerveau pourrait être utilisée pour étudier les mécanismes cérébraux liés aux traits de personnalité individuels (3-5). Des études structurelles antérieures ont montré que les sujets IGD présentaient des anomalies structurelles dans la matière grise, telles qu'une diminution du volume de la matière grise ou une densité de GM dans de multiples zones corticales et sous-corticales (6-11) et une augmentation du GMV dans les régions frontales et temporales (8, 12). Ces études ont suggéré que de multiples zones du cerveau dans les régions frontale, temporale, pariétale et sous-corticale telles que le striatum ventral étaient associées à l'AI, ce qui a contribué à la compréhension des neuromécanismes de l'AI. Cependant, la majorité des études précédentes se concentraient uniquement sur l'IA ou l'IGD diagnostiquée par un questionnaire clinique, tel que le test de dépendance à Internet (IAT), et comparait les différences de comportement et de fonctionnement et de structure du cerveau entre les individus IGD et les témoins sains. En fait, tous les individus qui jouent au jeu en ligne ne souffrent pas du IGD (13). Par conséquent, il est nécessaire d’étudier les corrélations structurelles chez les joueurs de jeux en ligne présentant différents niveaux de tendance à l’IGD, et pas seulement les individus ayant un diagnostic d’IGD.

Récemment, trois études ont porté directement sur les associations neuronales de la tendance à l'AI. Wen et Hsieh (14) ont exploré la relation entre l'ensemble des connexions fonctionnelles du cerveau et le niveau de l'AI chez un groupe de jeunes adultes (années 19 – 29) et ont découvert que deux réseaux constitués principalement de régions frontales étaient corrélés à la tendance de l'AI. Li et al. (15) ont indiqué que la structure et la connectivité fonctionnelle du cortex préfrontal dorsolatéral droit étaient positivement corrélées au score IAT dans un groupe de jeunes adultes en bonne santé (années 18 – 27). Une étude de Kühn (16) ont révélé que le GMV des régions du cerveau au sein du réseau fronto-striatal était corrélé à l'utilisation excessive d'Internet évaluée par le score IAT. En outre, des études antérieures ont également démontré que les modifications du GMV étaient liées à la gravité de la dépendance au jeu en ligne chez les sujets souffrant d'IGD. Par exemple, une étude de Weng et al. ont démontré que les GMV du cortex orbitofrontal droit et de l'insula bilatérale étaient positivement corrélés à la gravité de la dépendance au jeu en ligne chez les sujets souffrant d'IGD (7). Cai et al. L’augmentation de la GMV du noyau accumbens a été associée au score IAT chez les sujets IGD (17). Une étude de Zhou et al. montré que la VMO inférieure dans le cortex orbitofrontal droit était liée à une gravité plus élevée de la dépendance aux jeux vidéo en ligne chez les joueurs sur Internet (18). Ces études ont démontré que les structures et les fonctions cérébrales étaient associées au niveau d'AI. Cependant, la relation entre la tendance à l'IGD et le GMV dans l'ensemble du cerveau n'a pas encore été clairement évaluée chez les adolescents (années 14 – 18). L’adolescent entre 14 et 18 est dans une période critique de développement psychologique et est sujet à la dépendance et à des effets indésirables (19, 20). De nombreuses études sur la toxicomanie ont porté une attention particulière aux adolescents âgés de 14 à 18 (21, 22). Un vaste échantillon d’études a montré que l’IGD était très répandu chez les étudiants chinois aux niveaux primaire et secondaire, avec une incidence de 22.5% parmi les étudiants jouant aux jeux en ligne (2). Par conséquent, il est plus nécessaire d'étudier les corrélations structurelles du cerveau avec la tendance à l'IGD chez les adolescents (années 14 – 18).

En outre, des études antérieures ont démontré que les jeux en ligne à long terme pouvaient conduire à une réorganisation structurelle du cerveau chez les joueurs de jeux en ligne (12, 23, 24). Les GMV dans le cortex préfrontal ventrolatéral, le cortex préfrontal dorsolatéral, la région motrice supplémentaire et le cortex cingulaire antérieur rostral étaient corrélés à la durée de jeu en ligne chez les adolescents présentant un trouble IA (6, 25). Il est donc intéressant d’étudier si la durée du jeu en ligne affecte la relation entre le GMV et la tendance à l’IGD.

Dans la présente étude, des adolescents de sexe masculin 67 (années 14 – 18) ayant joué à des jeux en ligne ont été recrutés. L'analyse de corrélation basée sur voxel a été réalisée pour détecter les régions du cerveau associées au score IAT avant et après le contrôle du temps total de jeu en ligne. Sur la base des études précédentes, les circuits préfrontaux-striataux sont étroitement liés à la dépendance. Le striatum ventral a participé au processus d’apprentissage des habitudes et de valorisation des processus liés à la toxicomanie (26, 27), et l’effet de contrôle réduit du cortex préfrontal sur le processus de récompense est l’un des mécanismes de la dépendance (28, 29). Par conséquent, nous avons émis l’hypothèse que la tendance IGD pourrait être associée aux régions du cerveau liées au contrôle cognitif (cortex préfrontal) et au processus de récompense (striatum ventral). Cette étude pourrait conduire à de nouvelles cibles pour la prévention et le traitement de l'IGD chez les adolescents.

Matériels et méthodes

Sujets

Soixante-sept adolescents droitiers (ans 14 – 18, moyenne 15.54 ± 0.14) qui ont joué à des jeux en ligne ont été recrutés pour cette étude. Vingt des participants à 67 étaient les élèves d’une école de santé et les participants à 47 of 67 étaient les adolescents dont les parents les avaient emmenés chez un psychiatre en raison d’un possible IGD. Tous les participants ont reçu une éducation pendant les années 6 – 12, du primaire au secondaire supérieur. Tous les participants ont consacré plus de 80% du temps en ligne à la lecture de jeux en ligne. Seuls les adolescents de sexe masculin ont été inclus dans cette étude car un nombre relativement faible de femmes jouent à des jeux en ligne et souffrent d’IGD (2, 30). Les critères d’exclusion comprenaient les suivants: abus d’alcool ou toxicomanie; existence de toute maladie neurologique ou psychiatrique telle que l'insomnie, les migraines, les acouphènes et le trouble d'hyperactivité avec déficit de l'attention; antécédents de maladie physique, tels qu'un traumatisme cérébral, une tumeur cérébrale ou l'épilepsie, évalués en fonction d'évaluations cliniques et de dossiers médicaux; Contradiction IRM; et des anomalies visibles sur l'IRM conventionnelle. La présente étude a été approuvée par le comité d'éthique de l'hôpital général universitaire de Tianjin, et tous les participants et leurs tuteurs ont fourni un consentement écrit éclairé conformément aux directives de l'établissement.

Questionnaire

Le test de dépendance à Internet a été utilisé pour évaluer la gravité de la tendance à l'IGD dans cette étude. L’IAT est composé d’items 20 et les réponses à ces questions ont été décrites comme étant le score 1 – 5 (1 = “rarement” à 5 = “toujours”) (31). Le score total des éléments 20 mesure la gravité de la dépendance à Internet. L'expérience du jeu en ligne a été évaluée via un questionnaire d'auto-évaluation qui posait des questions sur la durée et la quantité de jeu. La durée totale de jeu en ligne a été calculée en heures par jour multipliées par le nombre de jours de jeu en ligne. Le quotient intellectuel (QI) de tous les participants a été testé avec les matrices progressives de Standard Raven. L'anxiété et la dépression ont été textées à l'aide de l'échelle d'auto-évaluation de l'anxiété (SAS) et de l'échelle d'auto-évaluation de la dépression (SDS).

IRM structurelle

Les images structurelles ont été obtenues à l'aide d'un scanner Siemens 3.0 T (Magnetom Verio, Siemens, Erlangen, Allemagne). Une série d'images anatomiques sagittales haute résolution contiguës 192 ont été obtenues à l'aide d'une séquence d'écho à gradient rapide préparée par magnétisation volumétrique pondérée T1 tridimensionnelle avec les paramètres suivants: TR = 2000 ms, TE = 2.34 ms, TI = 900 ms, angle de bascule = 9 °, FOV = 256 mm × 256 mm, épaisseur de coupe = 1 mm, taille de la matrice = 256 × 256.

Analyse de morphométrie à base de Voxel (VBM)

Toutes les images structurelles ont été prétraitées avec la boîte à outils VBM8¹ du SPM8 (Wellcome Department of Imaging Neuroscience, Londres, Royaume-Uni)² fonctionnant sur MATLAB R2010a (Math Works Inc., Sherborn, MA, États-Unis). Une correction géométrique en trois dimensions a été effectuée lors de la reconstruction des images. Après cela, les images natives individuelles de tous les participants ont été segmentées en GM, en substance blanche et en liquide céphalorachidien (LCR), et les segments GM ont été normalisés au gabarit de l’Institut neurologique de Montréal par enregistrement anatomique difféomorphe par algèbre de mensonge exponentiaire ( DARTEL) (32). Les images GM enregistrées ont ensuite été modulées en divisant le jacobien du champ de distorsion pour corriger l'expansion ou la contraction locale. Le noyau gaussien isotrope de 8 mm de largeur totale à mi-hauteur a été adopté pour lisser les images GM modulées. L'image moyenne du GM normalisé de tous les participants a été utilisée pour créer un masque GM dont le seuil a été fixé à une valeur de 0.3 (des pixels avec des valeurs de fraction GM calculées> 30% ont été sélectionnés). Ensuite, le masque GM a été utilisé comme masque explicite pour l'analyse statistique afin d'exclure les pixels avec des valeurs de probabilité GM faibles.

Analyses statistiques

Une analyse de régression multiple au niveau du Voxel a été réalisée pour explorer la corrélation entre le score GMV et le score IAT chez tous les participants après contrôle de l'âge et des années d'études. La méthode de la permutation non paramétrique (33) a été réalisée à l'aide de l'outil de randomisation commandé dans la bibliothèque de logiciels FMRIB (FSL)³. L’analyse TFCE (Enhanced Cluster Enhancement) a été réalisée car elle combine l’étendue et la hauteur d’un cluster dans une statistique et ne nécessite pas de choix arbitraire d’un seuil de formation de cluster (34) La corrélation entre le score GMV et le score IAT a été évaluée à l'aide de tests non paramétriques basés sur la permutation avec des permutations aléatoires 5,000. Le seuil statistique de signification a été défini à P <0.01. Pour clarifier si la durée du jeu en ligne affectait la corrélation entre le GMV et l'IAT, une analyse de régression multiple par Voxel a été effectuée à nouveau en ajoutant le temps total de jeu en ligne comme covariable de nuisance.

Les clusters avec corrélation entre le GMV et le score IAT ont été définis comme des régions d'intérêt (ROI), et le GMV moyen dans chaque ROI a été extrait. Une analyse de corrélation basée sur le retour sur investissement a été menée entre le GMV moyen et le score IAT après contrôle de l'âge et des années d'études. Ensuite, tous les participants ont été divisés en deux sous-groupes, le groupe à score IAT élevé (score IAT> 50, N = 30) et le groupe de scores IAT bas (score IAT ≤50, N = 37). La différence de GMV entre les deux sous-groupes a été testée par l'analyse du modèle linéaire général, en tenant compte de l'âge et des années d'études. Les niveaux de signification ont tous deux été fixés à P <0.05.

Résultats

Les participants avaient un score médian de 46 à l'IAT qui a été utilisé pour évaluer la tendance de l'IGD. Les sujets passaient en moyenne 5.5 h / jour à jouer à des jeux en ligne et duraient en mois 56 en moyenne. Les caractéristiques cliniques et démographiques sont répertoriées dans le tableau. 1.

  

Tableau 1. Caractéristiques du participant.

L’analyse de corrélation entre voxels a révélé que les GMV du gyri postcentral bilatéral (postCG), du gyri précentral bilatéral (preCG), du précuneus droit, du cortex midcingulé postérieur gauche (pMCC), du lobe pariétal inférieur gauche (IPL) gyrus frontal moyen moyen (MFG) étaient significativement corrélés au score IAT (Figure 1; Table 2). Figure 2 montre les corrélations basées sur le ROI entre le score GMV et le score IAT. Après l’ajout de la durée totale de jeu en ligne en tant que covariable gênante, la corrélation existait toujours entre l’IAT et le GMV du postCG bilatéral, le préCG gauche, le pMCC gauche et le MFG droit (Figure 3; Table 3).

  

Figure 1. Les régions cérébrales présentant des corrélats structurels négatifs avec le score IAT (test de dépendance à Internet) chez les joueurs de jeux en ligne adolescents. Le score IAT était corrélé négativement aux volumes de matière grise du gyri postcentral bilatéral, du gyri précentral bilatéral, du précunée droit, du cortex cingulaire moyen postérieur gauche, du lobule pariétal inférieur gauche et du gyrus frontal moyen droit. Les chiffres sous les images correspondent aux coordonnées de l’Institut neurologique de Montréal à z-axe. La barre de couleur représente le journal p.

  

Tableau 2. Les régions cérébrales présentaient des corrélats structurels avec le score du test de dépendance à Internet (IAT).

  

Figure 2. Analyse de corrélation basée sur les régions d'intérêt (ROI) entre le score de volume de matière grise (GMV) et celui du test de dépendance à Internet (IAT). Le résidu a été utilisé car l’âge et les années d’études ont été contrôlés au cours de l’analyse de corrélation.

  

Figure 3. Les régions cérébrales présentant des corrélations structurelles négatives au score IAT (test de dépendance à Internet) chez les joueurs de jeux en ligne adolescents après contrôle du temps total de jeu en ligne Le score IAT était corrélé négativement aux volumes de matière grise du gyri post-central bilatéral, du gyrus précentral gauche, du cortex postérieur gauche du cortex cingulaire et du gyrus frontal moyen droit. Les chiffres sous les images correspondent aux coordonnées de l’Institut neurologique de Montréal à z-axe. La barre de couleur représente le journal p.

  

Tableau 3. Les régions ont présenté des corrélats structurels avec le score du test de dépendance à Internet (IAT) après contrôle du temps total de jeu en ligne.

Comme on le voit dans le tableau 4, lorsque les participants ont été divisés en deux sous-groupes selon le score IAT, le sous-groupe avec un score IAT élevé (score IAT> 50) avait un GMV plus faible dans sept des huit régions par rapport au sous-groupe avec un faible score IAT (score IAT ≤ 50) (P <0.05).

  

Tableau 4. Comparaisons basées sur les régions d'intérêt (ROI) du volume de matière grise (GMV) entre les deux sous-groupes.

a lieu

Dans la présente étude, l'association entre les tendances GMV et IGD a été évaluée dans tout le cerveau des joueurs de jeux en ligne adolescents. Après contrôle de l'effet du temps total de jeu en ligne, les GMV du postCG bilatéral, du préCG gauche, du pMCC gauche et du MFG droit étaient toujours corrélés négativement à la tendance IGD. Les adolescents avec des GMV plus faibles dans les régions du cerveau liées au processus sensorimoteur et au contrôle cognitif présentaient une tendance plus forte à l'IGD.

Cela concordait avec l'hypothèse selon laquelle le GMV dans le MFG, en tant que partie du cortex préfrontal impliqué dans les contrôles cognitifs (35, 36), était négativement corrélée à la tendance IGD. Des anomalies structurelles et fonctionnelles ont été largement rapportées chez les individus atteints de DIG (37-40) Par exemple, moins d'activation dans le cortex préfrontal a été trouvée dans le IA (40) Des études antérieures ont démontré une densité GM et une GMV plus faibles dans le cortex préfrontal chez les individus IGD (37, 39) Une plus petite amplitude de fluctuation de basse fréquence dans la MFG droite a également été révélée chez les individus IGD (41) Une activation anormale du cortex préfrontal a également été constatée chez des toxicomanes tels que les consommateurs de marijuana et les consommateurs de cocaïne abstinents (42-44) Des modifications similaires de la connectivité fonctionnelle du cortex préfrontal ont été mises en évidence chez les sujets présentant une dépendance à l'alcool et chez les sujets souffrant d'IGD (45, 46) Ces études ont démontré que l'état structurel ou fonctionnel du cortex préfrontal était associé à la dépendance. Dans cette étude, le GMV du MFG droit était négativement corrélé au score IAT et était plus faible dans le sous-groupe de scores IAT élevé que dans le sous-groupe de scores IAT bas. Une anomalie structurelle dans la bonne MFG pourrait entraîner une altération du contrôle cognitif chez les joueurs de jeux en ligne. En conséquence, les joueurs en ligne ne pouvaient pas contrôler leur jeu problématique et affichaient une tendance plus élevée à l'IGD.

Contrairement à l'hypothèse, nous n'avons pas trouvé de corrélation entre la GMV du striatum ventral et le score IAT. Le striatum ventral est une région critique liée à la dépendance et présente généralement une activation anormale chez les toxicomanes (26, 27) Dans notre étude, nous nous sommes concentrés sur les joueurs de jeux en ligne adolescents, mais pas uniquement sur les individus IGD, ce qui pourrait expliquer le résultat négatif du striatum ventral. Cependant, ce résultat négatif devrait être vérifié dans la future étude avec un échantillon de grande taille.

De manière inattendue, les groupes preCG, postCG et pMCC impliqués dans le processus sensorimoteur ont montré des corrélations négatives avec le score IAT. Le preCG a joué un rôle majeur dans la planification et la conduite motrices (47) L'adolescence est une période critique du développement neural et est susceptible d'être affectée par les facteurs environnementaux. Des études antérieures avaient démontré que la consommation d'alcool et de drogues pouvait modifier le GMV dans le cerveau en développement d'adolescents (48) Une étude a montré que l’utilisation prolongée de la méthamphétamine était associée à la réduction du GMV dans le preCG (49) Dans notre étude, le GMV du preCG était inférieur dans le sous-groupe à score IAT élevé par rapport à celui du sous-groupe à score IAT bas. Considérer que la prévention et la suppression de l’action est associée conceptuellement au cortex moteur primaire (50), la diminution du GMV de preCG pourrait être liée à la tendance à l’IGD. Le postCG est constitué du cortex sensoriel primaire et participe à l’intégration des informations sensorielles (24) La corrélation négative entre le GMV du score postCG et le score IAT signifie le GMV inférieur de cette région chez les individus ayant un score IAT supérieur. Une connectivité anormale des fonctions post-GC a été constatée chez des adolescents atteints d'IGD (51) La diminution du GMV et de l’épaisseur corticale du postCG ont également été révélées, respectivement, chez les consommateurs d’héroïne (52) et les adolescents ayant une dépendance au jeu en ligne (53) La postcG altérée peut entraîner une anomalie dans la réception, le traitement et l’intégration de signaux pertinents pour le corps et peut ne pas orienter le comportement en cours lié à l’excitation, à l’attention, au stress, à la récompense et au conditionnement, et finalement associé à la dépendance (54) Dans cette étude, des corrélations structurelles négatives avec le score IAT ont également été trouvées dans le pMCC gauche. Le pMCC présente une connectivité fonctionnelle étendue avec les régions du cerveau impliquées dans le réseau sensorimoteur (55, 56) et joue un rôle important dans le traitement de l’intégration sensorimotrice et du contrôle moteur (57) Les zones sensorimotrices contrôlent non seulement les aspects fondamentaux du mouvement, mais peuvent également influer sur le comportement humain (58) Les propriétés fonctionnelles du réseau sensorimoteur peuvent être pertinentes pour les comportements automatisés / compulsifs dans la dépendance (59) Des altérations du cortex sensorimoteur ont également été rapportées chez des individus ayant une dépendance à la cocaïne (60, 61) et l’ingestion d’alcool (62) Pris ensemble, la réduction des GMV au sein des groupes preCG, postCG et pMCC pourrait être associée aux anomalies du réseau sensorimoteur, et à la tendance IGD.

Dans la présente étude, les corrélations négatives entre le score IAT et les GMV du droit preCG / postCG, de l'IPL gauche et du précunée droit ont disparu après contrôle de l'effet du temps total de jeu en ligne. Le preCG / postCG était impliqué dans un processus sensorimoteur (63) IPL et le précuneus droit étaient étroitement liés au traitement visuel et intentionnel (64-66). Le processus de jeu demande aux joueurs de porter toute leur attention sur le minuscule changement d’écran pendant longtemps, puis de blesser leur capacité visuelle (65), qui pourrait avoir un lien avec la réduction du GMV dans les régions liées à l’attention visuelle. Des études antérieures ont démontré une diminution du GMV du précuneus (8) et diminution de l'épaisseur corticale de l'IPL (53) chez les individus ayant une dépendance au jeu en ligne. Nos résultats ont indiqué que la réduction du GMV dans certaines régions du cerveau liée à l’attention visuelle et au processus sensorimoteur était influencée par la durée totale de jeu en ligne, c’est-à-dire un effet cumulatif du jeu en ligne.

Plusieurs limitations doivent être notées dans notre étude. Premièrement, bien que certaines corrélations aient été révélées entre le GMV du cerveau et le score IAT, la causalité ne peut pas être clarifiée dans cette analyse de corrélation. Le GMV plus bas observé chez les adolescents avec un score IAT plus élevé peut être le résultat d'un jeu excessif en ligne ou d'une condition préexistante sensible à l'IGD. Deuxièmement, l'IAT est un questionnaire subjectif et des méthodes plus objectives d'évaluation de la tendance à l'IGD sont nécessaires. Troisièmement, la durée totale de jeu en ligne était une mesure probable et pourrait ne pas être assez précise. Quatrièmement, nous ne pouvons pas exclure l’effet du genre de jeu sur les résultats, ce qui devrait être pris en compte dans la future étude. Enfin, seuls les adolescents de sexe masculin ont été recrutés dans notre étude. Par conséquent, les présents résultats sont limités aux joueurs de jeux en ligne adolescents.

Conclusion

Dans cette étude, la corrélation structurelle avec la tendance IGD a été étudiée dans un groupe de joueurs de jeux en ligne adolescents. Le GMV des régions cérébrales liées au processus sensorimoteur et au contrôle cognitif s'est avéré associé au score IAT. Le GMV inférieur des régions liées au processus sensorimoteur et au contrôle cognitif pourrait être attribué à la forte tendance à l'IGD, qui pourrait conduire à de nouvelles cibles pour la prévention et le traitement de l'IGD chez les adolescents.

Déclaration d'éthique

La présente étude a été approuvée par le comité d'éthique de l'hôpital général universitaire de Tianjin, et tous les participants et leurs tuteurs ont fourni un consentement écrit éclairé conformément aux directives de l'établissement.

Contributions d'auteur

Recherche conçue par NP, YY, XL et QZ. XQ, XD, GD, YZ et QZ ont effectué des recherches. YY a participé à l'évaluation clinique. NP, YZ, GD et QZ ont analysé les données. NP, YZ, XL, YY et QZ ont rédigé le document.

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

Bibliographie