Diminution de la connectivité cérébrale fonctionnelle chez les adolescents ayant une dépendance à Internet (2013)

Introduction

La dépendance à Internet est de plus en plus reconnue dans la communauté scientifique et publique mondiale , bien qu’il s’agisse d’une maladie relativement nouvelle et que ses caractéristiques psychopathologiques et ses mécanismes neurobiologiques restent mal compris. Des études récentes en neuroimagerie ont signalé des changements importants dans la fonction et la structure du cerveau associés à la dépendance à Internet. La majorité de ces études ont utilisé l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) au cours de tâches et ont impliqué des régions frontales et striatales et, dans une moindre mesure, le cortex pariétal et l'insula. - . De plus, en utilisant la tomographie par émission de positrons (TEP), Kim et al. (2011) ont constaté une diminution de la disponibilité des récepteurs D2 de la dopamine dans le putamen bilatéral caudé et droit et Hou et al. (2012) en utilisant la tomographie par émission de photons unique (SPECT) a révélé une diminution du niveau d'expression du transporteur de la dopamine dans le striatum chez l'adulte ayant une dépendance à Internet . Ces résultats sont en accord avec les modèles théoriques actuels des troubles de la toxicomanie, comprenant non seulement la dépendance à une substance, mais également la dépendance au comportement (par exemple, le jeu pathologique), qui mettent l'accent sur la pathologie des circuits fronto-striataux , ainsi que l'insula , . Les études d'IRM structurelles de Zhou et al. (2011) et Yuan et al. (2011) ont ensemble suggéré des anomalies de la matière grise dans les régions du cerveau, y compris le cortex préfrontal , et une étude d'imagerie tenseur de diffusion réalisée par Lin et al. (2012) ont signalé des anomalies généralisées de la substance blanche chez des adolescents toxicomanes par Internet . Enfin, Liu et al. (2010) a constaté une homogénéité régionale altérée dans la dépendance à Internet , qui est à notre connaissance la seule découverte d'IRMf à l'état de repos dans la littérature concernant ce trouble . Les auteurs ont étudié l'homogénéité temporelle du signal BOLD (Blood-Oxygen-Level-Dependent) de chaque voxel avec ceux de ses voxels voisins 26 les plus proches, de manière voxel.

L'IRMf à l'état de repos est une technique d'imagerie relativement nouvelle pour étudier les corrélations interrégionales de l'activité cérébrale spontanée. enregistré comme une personne couchée dans le scanner sans être engagée dans une tâche spécifique . L’approche fournit une méthode robuste pour mapper des systèmes fonctionnels bien définis , . Les mesures de repos sont fiables , , sous contrôle génétique - et pensé pour indexer une propriété intrinsèque d'organisation fonctionnelle du cerveau , sous réserve de certaines mises en garde . En combinaison avec les techniques de la théorie des graphes, l'IRMf à l'état de repos constitue un moyen puissant pour étudier l'organisation à grande échelle de la dynamique fonctionnelle du cerveau et sa perturbation dans des conditions psychopathologiques. .

Dans cette étude, nous avons utilisé des données IRMf à l'état de repos pour cartographier les différences de connectivité fonctionnelle entre un ensemble complet de régions cérébrales corticales et sous-corticales distinctes de 90 chez des individus sains et des adolescents souffrant de dépendance à Internet, en nous concentrant sur les individus se livrant à des jeux excessifs en ligne. de ce trouble . Nous avons également effectué une analyse des perturbations topologiques du réseau pour évaluer si des différences entre les groupes dans la force de connectivité étaient en outre associées à une reconfiguration globale des interactions fonctionnelles , comme cela a été rapporté dans de nombreux autres troubles psychiatriques , .

Basé sur des découvertes antérieures de neuroimagerie structurale et fonctionnelle dans la dépendance à Internet , , , , , ainsi que les modèles théoriques établis des troubles de la toxicomanie , , nous avons émis l’hypothèse que les adolescents ayant une dépendance à Internet montreraient une connectivité interrégionale altérée entre les régions frontale et striatale, avec éventuellement une implication supplémentaire du cortex pariétal et de l’insula.

Matériels et méthodes

Déclaration d'éthique

Cette étude a été approuvée par le comité d'examen institutionnel pour les sujets humains de l'Université nationale de Séoul. Tous les adolescents et leurs parents ont fourni un consentement éclairé écrit avant le début de l'étude. L'étude a été menée conformément à la déclaration d'Helsinki.

Participants

Douze adolescents de sexe masculin souffrant de dépendance à Internet et 11 droitier et égaux en genre des témoins sains ont participé à cette étude. Le diagnostic de dépendance à Internet a été établi à l'aide de la Young Internet Addiction Scale (YIAS), composée d'éléments 20, chacun basé sur une échelle de Likert à points 5 évaluant le degré de problèmes causés par l'utilisation d'Internet. et Kiddie-Schedule pour les troubles affectifs et la schizophrénie - version actuelle et à vie (K-SADS-PL), un outil d'entretien diagnostique semi-structuré à validité établie et fiable, qui nous a permis d'exclure d'autres troubles psychiatriques , . Les participants ayant une dépendance à Internet étaient limités à ceux qui déclaraient avoir expérimenté des composantes typiques de la dépendance (tolérance, retrait, préoccupation de jouer à des jeux en ligne, tentatives répétées de réduction ou de cessation du jeu en ligne, influence négative de l'humeur lors de la réduction du jeu en ligne, etc.). négliger des relations ou des activités importantes à cause des jeux en ligne) , . Tous les participants ayant une dépendance à Internet ont signalé un jeu excessif en ligne parmi les sous-types proposés de ce trouble. Les mêmes instruments ont été appliqués lors du recrutement d'adolescents en bonne santé. Les informations démographiques et le quotient intellectuel (QI) de tous les participants ont également été évalués (voir Tableau 1).

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Tableau 1. Caractéristiques démographiques et cliniques des participants.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.t001

Acquisition de données et traitement d'images

Les images IRMf au repos ont été acquises sur un scanner 3T Siemens (Trio Magnetom Siemens Syntom MR B17, Allemagne) avec les paramètres suivants: temps de répétition (TR) 2700 ms; temps d'écho (TE) 30 ms; matrice d'acquisition 64 × 64; champ de vision 192 × 192 mm²; angle de bascule 90 °; taille de voxel 3.0 mm × 3.0 mm × 3.0 mm; tranches 40. La durée totale de l’acquisition était de 6 min 45 sec. Une bobine de tête a été utilisée et le mouvement de la tête a été minimisé en remplissant l'espace vide autour de la tête avec un matériau éponge et en fixant la mâchoire inférieure avec un ruban adhésif.

Le prétraitement des images IRMf a été réalisé à l'aide de l'assistant de traitement des données pour IRMf à état de repos (DPARSF) , basé sur le mappage paramétrique statistique (SPM8) et le kit d’analyses de données d'analyse fMRI au repos (REST). Les premières images 5 de chaque sujet ont été ignorées et les images 145 restantes ont été corrigées pour la synchronisation des tranches et réalignées sur le premier volume afin de corriger les artefacts de mouvement. Tous les participants ont montré moins de 0.5 mm de déplacement et 0.5 ° de rotation dans leurs paramètres de mouvement de la tête 6. En outre, les deux groupes n'étaient pas significativement différents (p<0.05) dans les quatre paramètres de mouvement de la tête récemment suggérés par Van Dijk et al. : c'est-à-dire, déplacement moyen de la tête (dépendance Internet: 0.04 ± 0.01 mm, contrôle: 0.04 ± 0.01 mm), déplacement maximal de la tête (dépendance Internet: 0.18 ± 0.14 mm, contrôle: 0.17 ± 0.07 mm), nombre de micro (> 0.1 mm ) mouvements (pas plus de 2 pour tous les participants, à l'exception de deux personnes du groupe de dépendance à Internet ayant 5 et 6 micro mouvements) et rotation de la tête (dépendance à Internet: 0.04 ± 0.01 °, contrôle: 0.04 ± 0.00 °). Avant la normalisation spatiale, un modèle de cerveau correspondant à l'âge et au sexe a été créé sur la base des données de l'étude NIH MRI sur le développement normal du cerveau, en utilisant Template-O-Matic . Nos images IRMf ont été normalisées à l’aide de ce modèle personnalisé et lissées avec un noyau gaussien demi-maximum de pleine largeur de 6 mm. Les données ont ensuite été détruites et les fluctuations de basse fréquence (0.01 – 0.08 Hz) ont été filtrées afin de détecter les signaux provenant de la matière grise et de réduire l'effet du bruit. Six paramètres de mouvement de la tête, des signaux de substance blanche et des signaux de liquide céphalo-rachidien ont été régressés à partir du signal BOLD filtré. Enfin, les résidus de cette régression ont été extraits des régions (nœuds) du cerveau 90 sur la base de l’atlas AAL (Automated Anatomical Labeling) , et les associations par paires ont été calculées, ce qui a donné une matrice de connectivité de 90 sur 90 pour chaque sujet. Le coefficient de corrélation de Pearson (décalage nul) a été utilisé pour quantifier chaque association par paires. Notez que le signal global n'a pas été inclus comme covariable de nuisance, garantissant que la proportion de corrélations négatives était minime.

Analyse des données

La statistique basée sur le réseau (NBS) , a été utilisé pour identifier des réseaux cérébraux régionaux montrant une différence significative entre les groupes en termes de connectivité fonctionnelle interrégionale. Plus précisément, un test t a été effectué pour vérifier la différence entre les groupes du coefficient de corrélation pour chacun des appariements régionaux uniques 90 × (90-1) / 2 = 4005. Réseaux interconnectés, anciennement appelés composants graphiques, ont ensuite été identifiés parmi les connexions avec une statistique t dépassant un seuil de t = 3.0. Une valeur de p corrigée par erreur familiale (FWE) a été calculée pour la taille de chaque composant résultant à l'aide d'un test de permutation (permutations 20000). Chaque permutation impliquait de mélanger au hasard les étiquettes de groupe et d’identifier la taille de la le plus grand réseau interconnecté, générant ainsi une distribution empirique nulle des tailles maximales des composants . Une valeur p corrigée FWE a été estimée pour chaque réseau interconnecté comme la proportion de permutations qui ont donné un plus grand réseau interconnecté, ou un réseau de taille égale. Les deux hypothèses alternatives (dépendance> contrôles et dépendance <contrôles) ont été évaluées indépendamment. Toutes ces étapes ont été réalisées à l'aide du progiciel NBS, qui est distribué gratuitement dans le cadre de la Brain Connectivity Toolbox (http://www.brain-connectivity-toolbox.net/) ou NITRC (http://www.nitrc.org/projects/nbs/). Évaluer la reproductibilité de tout résultat significatif sur d'autres atlas , l'analyse ci-dessus a été répétée séparément avec l'atlas AAL substitué par deux autres atlas pour la parcellisation du cortex en régions non chevauchantes; l’atlas structurel de l’Institut neurologique de Montréal (MNI) (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/data/atlas-descriptions.html) et une parcellisation aléatoire comprenant des régions 120 . L'atlas de l'INM est une parcellation grossière représentant huit régions anatomiques par hémisphère cérébral, facilitant ainsi la caractérisation de la connectivité inter-lobaire.

Ensuite, nous avons testé les différences entre les groupes dans les principales mesures de réseau basées sur des graphiques. ; à savoir, le coefficient de groupement moyen, la longueur de chemin caractéristique et le rapport de petit monde. L’interprétation de ces mesures en termes de complexité et d’organisation du cerveau figure dans de nombreux ouvrages récents. , , - . Les matrices de connectivité ont d'abord été binarisées par rapport à un ensemble de densités de connexion fixes, allant de 10% à 30%. . Les mesures de réseau ont été calculées pour chaque densité à l'aide de la fonction appropriée fournie dans la boîte à outils Brain Connectivity. Le coefficient de regroupement et la longueur de chemin caractéristique ont été normalisés par rapport à un ensemble de réseaux aléatoires 20 générés à l'aide de l'algorithme de recâblage de Maslov-Sneppen. . Les différences entre les groupes ont ensuite été évaluées à chaque densité à l'aide d'un test t bilatéral.

Enfin, le coefficient de regroupement et la longueur du chemin ont été calculés localement pour chacune des régions 90. Un test t bilatéral a également été utilisé pour vérifier les différences entre les groupes dans ces mesures spécifiques à une région. Le taux de fausse découverte (FDR) a été utilisé pour corriger de multiples comparaisons entre les densités de réseau et les régions.

Résultats

Caractéristiques des participants

Tous les participants étaient des hommes droitiers. Aucune différence significative n'a été trouvée entre l'âge et le QI entre les deux groupes et le score YIAS était significativement plus élevé dans le groupe toxicomane sur Internet (Tableau 1).

Différences de groupe dans la connectivité fonctionnelle

Le NBS a identifié un seul réseau montrant de manière significative (p<0.05, corrigé FWE), une diminution de la connectivité chez les adolescents ayant une dépendance à Internet par rapport aux témoins. Ce réseau affecté comprenait 59 liens, impliquant 38 régions cérébrales différentes (Figure 1). Le réseau a été largement répliqué lorsque l’atlas AAL a été remplacé par deux autres atlas permettant de parcelliser le cortex en régions non chevauchantes (voir ci-dessous). Figure S1). Malgré une variation considérable du nombre total de régions constituant ces atlas (AAL: 90, MNI: 16, random: 120), la structure globale du réseau a été caractérisée par une cohérence remarquable. La taille du réseau devrait augmenter avec la résolution de l'atlas (nombre total de régions), donnant lieu à une configuration plus complexe. Cependant, les régions corticales et sous-corticales impliquées (et les lobes correspondants) étaient largement répliquées dans les trois atlas. Les figures ont été visualisées avec le visualiseur BrainNet (http://www.nitrc.org/projects/bnv/).

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Figure 1. Réseau de connectivité fonctionnelle cérébrale diminuée chez les adolescents ayant une dépendance à Internet.

Les points rouges représentent les centroïdes stéréotaxiques des régions cérébrales (nœuds) définies par l’atlas AAL (Automated Anatomical Labelling), et les lignes bleues représentent les liaisons à seuil supérieur (t = 3.0) constituant le réseau affecté identifié par la statistique basée sur le réseau (NBS) (p<0.05, corrigé par composante). La vue axiale illustre l'implication des connexions interhémisphériques (c'est-à-dire les connexions se croisant entre l'hémisphère droit et gauche). La vue sagittale illustre l'implication des lobes frontaux, temporaux et pariétaux dans le réseau affecté.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g001

À la suite de Fornito et al. , Les régions AAL ont été classées en lobes principaux correspondants (par exemple, frontal, temporal, pariétal) et la proportion de connexions reliant ces divisions à grande échelle a été quantifiée pour chaque paire de lobes. Les connexions fronto-temporo-pariétales étaient affectées, mais le lobe occipital n'était pas inclus dans le réseau affecté. La majorité des connexions réduites dans le groupe de dépendance à Internet impliquaient des liens entre les régions sous-corticales et les cortex frontal (~ 24%) et pariétal (~ 27%) (Figure 2). Pour mieux comprendre quelles régions sous-corticales peuvent contribuer à cette découverte, nous avons examiné la connectivité entre chaque lobe cortical et chaque région sous-corticale séparément dans le réseau NBS (Figure S2). Cette analyse a révélé que les régions sous-corticales comprenaient l'hippocampe, le globus pallidus et le putamen. L'amygdale et le noyau caudé n'étaient pas inclus dans le réseau affecté. Le putamen bilatéral était la région sous-corticale la plus touchée, montrant une diminution des connexions avec les trois lobes cérébraux impliqués. Ce modèle a été reproduit à l'aide de l'atlas de l'INM, à partir duquel le réseau résultant ne comprenait que le putamen et l'insula, en plus des lobes frontaux, pariétaux et temporaux; le noyau caudé et le lobe occipital n’ont pas été inclus dans le réseau affecté.

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Figure 2. Proportion de connexions affectées par la dépendance à Internet reliant des paires distinctes de larges divisions cérébrales.

Le nombre de liens impliquant chaque paire de divisions est normalisé par le nombre total de liens par paires. Notez que l'hippocampe, le globus pallidus et le putamen ont été attribués à la catégorie sous-corticale et que le gyrus cingulaire antérieur a été attribué à la catégorie frontale. L'amygdale et le noyau caudé n'étaient pas inclus dans le réseau perturbé et il n'était donc pas nécessaire d'attribuer ces régions à un lobe. Le putamen, bilatéralement, était la région sous-corticale la plus touchée, montrant une diminution des connexions avec les trois principaux lobes cérébraux impliqués.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g002

Nous n'avons identifié aucun réseau présentant une connectivité accrue dans le groupe de dépendance à Internet. Aucune corrélation significative n'a été trouvée entre la connectivité fonctionnelle dans le réseau identifié et le score YIAS, que ce soit dans le groupe de dépendance à Internet ou dans les contrôles.

Différences de groupe dans la topologie du réseau

Aucune différence entre les groupes n'a été constatée en ce qui concerne le coefficient de groupement moyen, la longueur du trajet caractéristique ou le rapport de petit monde à l'une des densités de réseau étudiées (p<0.05, corrigé FDR) (Figure 3). De plus, aucune différence entre les groupes dans les mesures locales correspondantes (spécifiques à une région) n'a survécu à la correction FDR pour les comparaisons multiples. Application d'une correction faux positive moins stricte p<(1/90) = 0.011 afin d’explorer les effets au niveau de la tendance, les différences entre les groupes en ce qui concerne le coefficient de groupement local et la longueur du trajet local apparaissent principalement dans les lobes occipitaux (Tables S1 et S2).

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Figure 3. Paramètres du petit monde de la connectivité fonctionnelle cérébrale chez les adolescents ayant une dépendance à Internet.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g003

a lieu

Des preuves d'une diminution de la connectivité fonctionnelle cérébrale ont été trouvées chez des adolescents ayant une dépendance à Internet. En accord avec les modèles actuels mettant l'accent sur le rôle de la pathologie cortico-sous-corticale dans la toxicomanie , 24% des connexions du réseau modifié différenciant les toxicomanes des témoins sains impliquent des liens entre les régions frontale et sous-corticale. Un 27% lié supplémentaire zones sous-corticales et pariétales, avec des preuves plus limitées de la participation de l'insula, encore une fois compatible avec la preuve récente d'une implication de ces régions dans la toxicomanie. Notez que notre analyse fournit un test rigoureux des modèles cortico-sous-corticaux de dépendance, car elle incluait des mesures de la connectivité fonctionnelle paire par paire entre différentes régions de 90 réparties dans tout le cerveau. Le fait que les systèmes cortico-sous-corticaux soient devenus une pathologie dominante à l'aide de cette analyse entièrement basée sur des données fournit un support solide pour l'implication de ces systèmes dans la dépendance à Internet. De plus, nos résultats indiquent que la dépendance à Internet partage des caractéristiques neurobiologiques communes avec d'autres troubles de dépendance, et que les régions sous-corticales en particulier peuvent représenter des sites centraux de la pathologie du réseau cérébral. Il est important de noter que l'Institut national de lutte contre l'abus des drogues considère que les dépendances comportementales peuvent être des modèles relativement purs de dépendance, en tenant compte du fait que ces conditions ne sont pas contaminées par les effets de substances. . Alors que l'étude de nombreux autres troubles de la toxicomanie est invariablement confondue avec les effets de toxicomanie secondaires de la toxicomanie, la dépendance à Internet est diagnostiquée par le comportement et offre donc un modèle plus ciblé pour étudier la dépendance sans effets à long terme sur les médicaments.

Dans cette étude, le NBS a été utilisé avec une taille de réseau mesurée en fonction de son étendue; c'est-à-dire le nombre total de connexions composant le réseau. Cette mesure de taille n'est pas adaptée à la détection d'effets focaux impliquant des connexions isolées uniques qui ne forment pas collectivement un réseau. Pour tester ces types de différences focales entre groupes, l'analyse NBS a été répétée en recherchant des différences de masse de composant plutôt que de taille. La statistique de masse offre une plus grande sensibilité aux effets focaux et intenses que la recherche de différences dans la taille des composants. De plus, nous avons également établi des seuils de comparaison bord à l’aide du FDR, qui sera très sensible aux effets focaux de forte intensité. Aucune différence significative entre les groupes n'était apparente avec le FDR ou les statistiques de masse, ce qui suggère que la connectivité aberrante dans la dépendance à Internet englobe un réseau distribué impliquant plusieurs régions corticales et sous-corticales.

Étant donné que les propriétés du réseau cérébral sont connues pour être sensibles au choix du modèle de parcellisation, nous avons étudié plusieurs schémas de parcellisation alternatifs afin d'évaluer la reproductibilité de toute constatation en cas de modification des définitions nodales. , , . Cela nous a permis d’exclure la possibilité que certaines conclusions soient simplement dues à un positionnement des nœuds statistiquement favorable, mais non reproductible avec d’autres parcellations bien connues.

IContrairement à la diminution de la connectivité fonctionnelle, les paramètres topologiques n’indiquaient aucune différence significative entre les groupes. Même lorsque nous avons effectué d'autres analyses exploratoires basées sur un contrôle moins strict contre les erreurs de type I, les résultats ont indiqué une possible différence topologique impliquant principalement le lobe occipital, qui n'a pas été affecté par l'analyse NBS. Ainsi, alors que la dépendance à Internet était associée à une diminution généralisée et significative de la connectivité fonctionnelle dans les circuits cortico-sous-corticaux, cette diminution n’était pas associée à une perturbation globale de la topologie du réseau fonctionnel du cerveau. Cette étude démontre que des différences généralisées dans la connectivité fonctionnelle peuvent exister en l’absence de modification des mesures topologiques de base. Il peut sembler remarquable que les différences de force de connectivité soient si répandues en l'absence de différences topologiques significatives. Cependant, il est important de noter que la topologie et la force de la connectivité sont des propriétés distinctes du connectome et que des anomalies dans l'une n'impliquent pas nécessairement des anomalies dans l'autre. Des résultats similaires ont été observés dans d'autres troubles , . Nous notons cependant que les différences de groupe dans certaines propriétés topologiques tendaient à être statistiquement significatives. L'analyse d'un échantillon plus important peut fournir le pouvoir nécessaire pour déclarer ces effets importants. Nos résultats suggèrent que les changements topologiques peuvent être plus subtils que ceux observés pour les mesures de connectivité fonctionnelle.

Parmi les connexions 59 incluses dans le réseau modifié, 25 étaient des connexions interhémisphériques et 34 étaient intrahémisphériques, ce qui indiquait l'implication de connexions à longue portée et à courte portée dans tout le cerveau. Étant donné que la dépendance à Internet est un problème de santé mentale nouvellement reconnu, dont le concept et les critères de diagnostic sont encore floues et indéterminés, il serait peut-être surprenant de trouver un réseau aussi profondément affecté dans le cerveau de ces sujets. Récemment, Lin et al. (2012) a étudié l'intégrité de la substance blanche du cerveau chez des adolescents toxicomanes par l'internet en utilisant l'imagerie par diffusion-tenseur et a mis en évidence une diminution généralisée de l'anisotropie fractionnelle (AF) dans tout le cerveau, sans aucune zone d'AC plus élevée dans le groupe d'addiction à Internet. . De tels résultats impliquent une possible base anatomique pour les perturbations fonctionnelles observées dans notre échantillon, une hypothèse qui pourrait être testée en utilisant une imagerie par IRM et pondérée en diffusion combinées chez les mêmes participants. .

En ce qui concerne le grand nombre de connexions interhémisphériques trouvées dans le réseau modifié, on a longtemps pensé qu'une communication interhémisphérique efficace était importante pour les fonctions cérébrales. - . Cependant, relativement peu d'études de neuroimagerie sur la toxicomanie ont porté sur l'intégration fonctionnelle entre les hémisphères bilatéraux. Récemment, Kelly et al. (2011) a observé une réduction de la connectivité fonctionnelle interhémisphérique chez les adultes dépendants à la cocaïne . Ils ont montré l'implication principale d'un réseau fronto-pariétal, avec une épargne relative des régions temporales, résultats qui correspondent à nos résultats. Bien que les auteurs aient principalement expliqué que les résultats reflétaient les effets à long terme d'une exposition chronique à la cocaïne, ils ont également évoqué la possibilité qu'une connectivité fonctionnelle interhémisphérique réduite ait pu précéder l'exposition à la cocaïne en tant que vulnérabilité aux troubles de la toxicomanie. Nos résultats suggèrent que ces changements interhémisphériques traduisent soit une vulnérabilité aux troubles de la toxicomanie, soit un corrélat neuronal du comportement générique de dépendance, plutôt que d'être secondaire à une consommation de drogue prolongée, étant donné que la dépendance dans notre échantillon était définie en termes purement comportementaux. Ces possibilités pourraient être évaluées en recherchant les similitudes phénotypiques entre les parents non affectés d'individus présentant des troubles de toxicomanie ou de dépendance comportementale.

Il est intéressant de noter qu'un schéma similaire de diminution de la connectivité fonctionnelle au repos entre les régions frontale et pariétale a été signalé chez les individus dépendants à la cocaïne et à l'héroïnes , . Dans une revue récente, Sutherland et al. (2012) a suggéré qu'une diminution de la connectivité dans les circuits fronto-pariétaux pourrait constituer un élément central du réseau de contrôle cognitif altéré des populations toxicomanes. . Notre découverte concernant la dépendance à Internet confirme également la notion selon laquelle une diminution de la connectivité fonctionnelle entre les régions frontale et pariétale pourrait être une caractéristique commune à différents types de dépendance, suggérant la présence d'un phénotype partagé qui n'est pas une conséquence secondaire de la consommation de drogue. En outre, une étude récente sur la connectivité fonctionnelle du cerveau entier dans la schizophrénie a montré des modifications fronto-temporales importantes plutôt que fronto-pariétales ou fronto-striatales. , compatible avec les modèles physiopathologiques classiques du trouble . Bien entendu, la découverte la plus remarquable de la présente étude est que la dépendance à Internet était associée à la pathologie des circuits striataux en particulier, un système communément impliqué dans d'autres troubles de dépendance, suggérant un phénotype neurobiologique partagé.. Identifier les circuits striataux altérés se chevauchant avec ceux de troubles addictifs bien établis pourrait être utile pour déterminer si le modèle de dépendance est un cadre théorique approprié pour comprendre le trouble. , . Cependant, la question de savoir si une atteinte relativement plus forte de la connectivité fonctionnelle fronto-pariétale et fronto-striatale pourrait être largement spécifique aux troubles de la toxicomanie reste en suspens. Des études futures comparant directement différents troubles sont nécessaires pour établir la spécificité.

L’une des conclusions les plus intéressantes de la présente étude est la forte implication du putamen. Cette structure cérébrale est connue pour moduler plusieurs neurotransmetteurs, dont la dopamine, et la fonction dopaminergique striatale émoussée a été fortement impliquée en tant que l'un des mécanismes biologiques clés des troubles de la toxicomanie. . La dopamine est un modulateur clé de la fonction du putamen et peut jouer un rôle important dans les perturbations de la connectivité fonctionnelle observées dans cette étude. Ceci est cohérent avec les preuves récentes selon lesquelles la disponibilité du transporteur de dopamine striatale et du récepteur D2 est modifiée chez les personnes ayant une dépendance à Internet. , et que la modulation génétique et pharmacologique des taux de dopamine dans le cerveau peut avoir un impact profond sur les schémas de connectivité fonctionnelle - . Compte tenu de ces rapports antérieurs et du mécanisme neurobiologique proposé pour la toxicomanie impliquant une fonction dopaminergique striatale émoussée , comprendre les effets de la dopamine sur le réseau identifié comme présentant une connectivité fonctionnelle altérée dans la présente étude représentera un moyen important de mieux comprendre les corrélats neurobiologiques de la dépendance à Internet.

Notre découverte que le putamen était la région sous-corticale la plus impliquée dans le réseau fonctionnel diminué, en épargnant le noyau caudé, est également intéressante. Les deux structures font partie du striatum, qui à son tour fait partie des structures sous-corticales. Le putamen est généralement considéré comme une région du cerveau associée à une activité motrice et a moins été impliqué dans l'addition de substance que le caudé.. Parmi les activités motrices, il a été démontré qu'une séquence bien apprise de mouvements répétitifs des doigts était associée à une activation dans le putamen - . Les personnes souffrant de dépendance à Internet peuvent subir une fréquence beaucoup plus élevée de certains comportements sur une longue période, qui incluent une manipulation répétitive de la souris et du clavier, et ces expériences peuvent affecter leur cerveau. Par conséquent, une connectivité aberrante issue du putamen indique peut-être une caractéristique spécifique de la dépendance à Internet. Cependant, comme nous n'avons pas mesuré le degré de manipulation des doigts chez nos participants, l'implication d'une connectivité fonctionnelle réduite plutôt que accrue impliquant le putamen par rapport à la manipulation souris / clavier reste ouverte aux recherches futures. Alternativement, la participation du putamen à nos résultats peut refléter son rôle dans les processus cognitifs partagés avec le caudé et qui sont altérés dans la dépendance, tels que le traitement des récompenses. , .

Un autre point digne de discussion est l’absence de connectivité fonctionnelle accrue dans le groupe toxicomane sur Internet. Bien que nous nous attendions principalement à une diminution de la connectivité fonctionnelle dans le groupe de toxicomanie, nous n’excluions pas non plus la possibilité d’observer une connectivité fonctionnelle accrue, en particulier en partant de l’hypothèse selon laquelle les adolescents ayant une dépendance à Internet pourraient montrer un effet pratique en raison d’activités excessives en ligne. - . Une explication possible de la conclusion négative pourrait être que notre petit échantillon n’a pas le pouvoir de détecter cette augmentation de la connectivité fonctionnelle liée à la pratique. Cependant, il n'est pas encore complètement établi si les performances cognitives dans certaines tâches ou la sévérité de certaines psychopathologies se traduisent par une connectivité fonctionnelle diminuée ou accrue. , . Une autre considération devrait être que l'effet d'une utilisation excessive à long terme d'Internet pourrait influencer différemment le cerveau en fonction de la sous-population. Par exemple, une sous-population appelée joueurs professionnels de jeux en ligne se livre à des activités intenses sur Internet, passe aussi longtemps à la pratique de jeux en ligne et fonctionne probablement mieux dans ces jeux que les personnes ayant une dépendance à Internet, et pourtant ne semble pas être accro, comme le prouve le score YIAS nettement inférieur . On peut donc supposer que les effets de la pratique dans les activités Internet se manifestent peut-être différemment selon les individus.

La présente étude présente certaines limitations importantes. Premièrement, la taille de l'échantillon était assez petite, ce qui a probablement limité notre capacité à détecter des corrélations significatives entre la connectivité fonctionnelle et les scores YIAS. Par conséquent, les résultats actuels doivent être reproduits dans un échantillon plus large de participants présentant une dépendance à Internet et des contrôles. Il convient toutefois de noter que la taille de notre échantillon était globalement comparable à celle des précédentes études de neuroimagerie fonctionnelle sur la dépendance à Internet. Notre échantillon était unique, car la plupart des études précédentes étaient basées sur des adultes - . Deuxièmement, les critères de diagnostic de la dépendance à Internet ne sont pas encore solidement établis, bien que nos résultats suggèrent une base neurobiologique potentielle pour ce trouble présumé. Troisièmement, bien que nous ayons exclu les troubles mentaux comorbides utilisant K-SADS-PL, des symptômes d’affections mentales inférieures au seuil pourraient toujours être présents. Quatrièmement, la collecte d’un éventail plus large d’informations cliniques telles que les habitudes de sommeil peut avoir enrichi nos données et amélioré notre contribution à la littérature. , . Enfin, la conception de l’étude transversale limite l’interprétation d’une relation de cause à effet entre la diminution de la connectivité fonctionnelle et le développement de la dépendance à Internet. Il convient de noter que le mouvement de la tête est devenu un facteur de confusion important dans la neuroimagerie fonctionnelle. , . Le mouvement de la tête a été évalué de manière exhaustive dans cette étude en utilisant une gamme de mesures de rotation et de déplacement récemment proposées. . Aucune différence significative entre les groupes n'a été trouvée pour aucune des mesures de mouvement de la tête considérées.

IEn résumé, les résultats de cette étude suggèrent que les adolescents ayant une dépendance à Internet affichent une connectivité fonctionnelle cérébrale altérée en l’absence de perturbations grossières de la topologie du réseau. Le réseau altéré a montré une implication étendue de connexions interhémisphériques à longue portée ainsi que de liaisons intrahémisphériques à courte portée dans tout le cerveau. Les régions cérébrales sous-corticales peuvent jouer un rôle important dans ce réseau altéré, en particulier le putamen, qui montre une diminution des connexions avec les trois principaux lobes cérébraux impliqués.

Renseignements à l'appui

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Réseau de diminution de la connectivité fonctionnelle cérébrale chez les adolescents ayant une dépendance à Internet (utilisant différents atlas).Les points rouges représentent les centroïdes stéréotaxiques des régions cérébrales (nœuds) définies par l'atlas structurel (A) et l'atlas de parcellations aléatoires (B) de l'Institut neurologique de Montréal (MNI), et les lignes bleues représentent les liaisons à seuil supérieur (t = 2.1 et 3.0, respectivement) constituant les zones affectées. réseau identifié par la statistique basée sur le réseau (NBS) (p<0.05, corrigé par composant).

Figure S1.

Réseau de diminution de la connectivité fonctionnelle cérébrale chez les adolescents ayant une dépendance à Internet (utilisant différents atlas).Les points rouges représentent les centroïdes stéréotaxiques des régions cérébrales (nœuds) définies par l'atlas structurel (A) et l'atlas de parcellations aléatoires (B) de l'Institut neurologique de Montréal (MNI), et les lignes bleues représentent les liaisons à seuil supérieur (t = 2.1 et 3.0, respectivement) constituant les zones affectées. réseau identifié par la statistique basée sur le réseau (NBS) (p<0.05, corrigé par composant).

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Figure S2.

Proportion de connexions affectées par la dépendance à Internet reliant des paires distinctes de larges divisions cérébrales (détaillées pour les régions sous-corticales).Le nombre de liens impliquant chaque paire de divisions est normalisé par le nombre total de liens par paires.

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Table S1.

Coefficient de clustering local.Ce tableau présente les résultats au niveau de la tendance avec une correction faussement positive moins stricte. p<(1/90) = 0.011; aucun résultat n'a survécu à la correction standard du taux de fausses découvertes pour des comparaisons multiples.

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Table S2.

Longueur du chemin local.Ce tableau présente les résultats au niveau de la tendance avec une correction faussement positive moins stricte. p<(1/90) = 0.011; aucun résultat n'a survécu à la correction standard du taux de fausses découvertes pour des comparaisons multiples.

(DOC)