Cambios dependentes da frecuencia na amplitud das fluctuacións de baixa frecuencia no trastorno do xogo en internet (2015)

Front Psychol. 2015; 6: 1471.

Publicado en liña 2015 Sep 28. doi: 10.3389 / fpsyg.2015.01471

PMCID: PMC4585012

Xiao Lin,^1,² Xize Jia,^3,⁴ Zang Yu-Feng,^3,⁴ Guangheng Dong^1,^5,^*

Información do autor ► Notas de artigos ► Información sobre dereitos de autor e licenza ►

Abstracto

Os estudos de neuroimaxe revelaron que as actividades funcionais do cerebro relacionadas coa tarefa están prexudicadas nos suxeitos con trastorno do xogo en internet (IGD). Non obstante, pouco se sabe sobre as alternancias nas actividades cerebrais espontáneas sobre elas. Estudos recentes propuxeron que as actividades cerebrais de diferentes rangos de frecuencia son xeradas por diferentes actividades nerviosas e teñen diferentes funcións fisiolóxicas e psicolóxicas. Así, neste estudo, propuxémonos explorar as actividades cerebrais espontáneas en suxeitos IGD medindo a amplitude fraccionada da flutuación de baixa frecuencia (fALFF), para investigar os cambios específicos de banda do fALFF en estado de repouso. Subdividimos o rango de frecuencia en cinco bandas en función das literaturas.

En comparación cos controis saudables, o grupo IGD mostrou unha diminución dos valores de FALFF no lóbulo posterior do cerebelo e aumento dos valores de FALFF no xiro temporal superior. Atopáronse interaccións significativas entre as bandas de frecuencia e os grupos no cerebelo, no cingulado anterior, no xiro lingual, no xiro temporal medio e no xiro frontal medio. Demóstrase que esas rexións cerebrais están relacionadas coa función executiva e coa toma de decisións. Estes resultados revelaron a modificada actividade cerebral espontánea da IGD, que contribuíu a comprender a fisiopatoloxía subxacente da IGD.

Palabras clave: trastorno de xogo en internet, resonancia magnética funcional en estado de repouso, amplitude de flutuación de baixa frecuencia

introdución

O trastorno de adicción a Internet (IAD) definiuse como a incapacidade do individuo para controlar o uso excesivo de Internet, mesmo ante as consecuencias negativas para os aspectos do funcionamento psicolóxico (Mozo, 1998; Fitzpatrick, 2008; Tao et al., 2008; Flisher, 2010). Propúxose como unha "adicción ao comportamento" segundo os seus efectos negativos sobre a saúde mental social (Kuss e Griffiths, 2012). Non obstante, pouco se sabe sobre o mecanismo de IAD e non se formou unha definición uniforme de IAD e o Manual de diagnóstico e estatística 4 (DSM-4) non incluía este trastorno de conduta (Bloquear, 2008). Xunto coa rápida propagación de IAD, o DSM-5 está desenvolvido para o trastorno do xogo en internet (IGD) baseado na definición de trastornos por consumo de substancias e adiccións (Frances e Widiger, 2012; American Psychiatric Association, 2013; Petry e O'Brien, 2013; Petry et al., 2014).

Hai moitos tipos diferentes de IAD debido ás diversas funcións de internet. En xeral, IAD consta de tres subtipos: IGD, pornografía en Internet e correo electrónico (Bloquear, 2007). Tendo en conta a definición de adicción, todas estas categorías de IAD comparten catro características definitorias: uso excesivo, retirada, tolerancia e repercusións negativas (Barba e Lobo, 2001; Bloquear, 2008; Tao et al., 2010). Como a forma máis frecuente de IAD (Dong et al., 2012a), O IGD pode compartir características neuropsicolóxicas específicas con outras adiccións ao comportamento, como o xogo patolóxico (Griffiths, 2005; Grant et al., 2010; Dong et al., 2012b; Han et al., 2012; Dong e Potenza, 2014).

Numerosos estudos de imaxe investigaron as características do IGD empregando diferentes tarefas (Fowler et al., 2007; Dong et al., 2011a, 2012b; Han et al., 2011a; Xu, 2013), pero é difícil comparar datos obtidos de diferentes paradigmas experimentais e sacar conclusións clínicamente útiles de diferentes tarefas cognitivas (Zang et al., 2007a). Os estudos de fMRI en estado de repouso revelaron algunhas anomalías da activación cerebral no IGD (atopar máis descricións dunha revisión de Weinstein e Lejoyeux (2015). Os suxeitos IGD teñen maior impulsividade, que é un síntoma típico da adicción ás drogas; este síntoma está relacionado coa diminución da activación do xiro cingulado, que implica un control cognitivo (Dong et al., 2012a). Un estudo por resonancia magnética tamén mostrou unha homoxeneidade rexional mellorada (ReHo) no tronco cerebral, lóbulo parietal inferior, cerebelo posterior esquerdo e xiro frontal medio esquerdo que están relacionados coa coordinación sensorial-motora que podería ser relevante para o movemento dos dedos de xogar xogos en internet (Dong et al., 2012c).

A resonancia magnética en estado de repouso desenvolveuse como unha nova técnica desde o estudo de Biswal (Biswal et al., 1995). Primeiro informaron que as flutuacións altamente síncronas de baixa frecuencia espontánea (0.01-0.08 Hz) no sinal BOLD entre cortexas motoras, concluíron que a amplitude da flutuación de baixa frecuencia (ALFF) era un indicador neurofisiolóxico (Biswal et al., 1995). Sobre a base de ALFF, Zang et al. (2007b) promoveu outra ferramenta para representar a actividade cerebral local: a amplitude fraccionada da flutuación de baixa frecuencia (fALFF), que podería detectar a intensidade rexional das flutuacións espontáneas no sinal BOLD (Zou et al., 2008; Zuo et al., 2010). Recentemente, fALFF foi amplamente utilizado en estudos de pacientes con trastorno mental, como a depresión (Guo et al., 2013), esquizofrenia (Bluhm et al., 2007), Trastorno de déficit de atención e hiperactividade (Zang et al., 2007b), IGD (Yuan et al., 2013), etcétera. Aínda non está claro se as anomalías da actividade cerebral da IGD están relacionadas con bandas de frecuencia específicas. É importante detectar as flutuacións espontáneas do cerebro a unha frecuencia específica máis que a unha ampla banda de frecuencias. Hai moitas oscilacións diversas no cerebro, cuxas frecuencias van dende oscilacións moi lentas con períodos de decenas de segundos ata oscilacións moi rápidas con frecuencias superiores a 1000 Hz (Bullock, 1997). Buzsáki e Draguhn (2004) propuxo unha "clase de oscilación" que contén 10 bandas de frecuencia que se estenden de 0.02 a 600 Hz (Penttonen e Buzsáki, 2003). E Zuo et al. (2010) investigou o FALFF en catro bandas de frecuencia e descubriu que as oscilacións están relacionadas con procesos neuronais específicos (Buzsáki e Draguhn, 2004; Knyazev, 2007). Descubriron que as amplitudes de oscilacións (0.01-0.027 Hz) a baixa frecuencia eran máis robustas nas estruturas corticais e as altas frecuencias eran máis robustas nas estruturas subcorticais como os ganglios basais. Os estudos revelaron que os pacientes con esquizofrenia presentaban anomalías particulares nas amplitudes de oscilacións na banda de frecuencia lenta-4 (Yu et al., 2014). Han et al. (2011b) tamén demostrou que as anomalías da función cerebral en pacientes con deterioro cognitivo leve amnésico expuxeron diferentes patróns de activación en diferentes bandas de frecuencia.

No presente estudo, recollemos valores fALFF da frecuencia entre 0-0.25, incluíndo seis bandas de frecuencia de 0-0.01 Hz, 0.01-0.027 Hz, 0.027-0.073 Hz, 0.073-0.198 Hz e 0.198-0.25 Hz en IGD, segundo as "clases de oscilación" de Buzsáki. Buscamos comparar o valor fALFF entre IGD e HC en diferentes bandas e abordar dous problemas: primeiro, se os suxeitos IGD mostran amplitudes de FALFF anormais cando se comparan con controis saudables; segundo, se as anomalías do IGD están asociadas a bandas de frecuencia específicas.

Materiais e Métodos

Selección de participantes

O experimento axústase ao Código Ético da Asociación Médica Mundial (Declaración de Helsinqui) e está aprobado polo Comité de Investigacións Humanas da Universidade Normal de Zhejiang. Cincuenta e dous estudantes universitarios foron contratados a través de anuncios [26 IGD, 26 controis saudables (HC)]. Todos eran homes diestros. Os grupos IGD e HC non diferiron significativamente na idade (IGD: N = 26, 22.2 ± 3.13 anos; HC: N = 26, 22.28 ± 2.54 anos; t(50) = 0.1, p = 0.9). Debido ás maiores proporcións de IGD entre os homes, só se incluíron os homes. Os participantes tiñan que asinar o consentimento informado e todos os participantes pasaron por entrevistas psiquiátricas estruturadas (MINI) (Lecrubier et al., 1997) realizado por un psiquiatra experimentado cun tempo de administración de aproximadamente 15 min. Todos os participantes estaban libres de trastornos psiquiátricos do Eixo I listados en MINI. Todos os participantes non cumpriron os criterios DSM-4 para o abuso de drogas ou as dependencias, incluído o alcol, aínda que todos os participantes en IGD e HC informaron de consumir alcol na súa vida. Todos os participantes recibiron instrucións de non usar ningunha substancia, incluído café, té, o día da exploración. Ningún participante informou de danos cerebrais nin experiencia previa con drogas ilícitas (por exemplo, cocaína, marihuana).

O diagnóstico de IGD determinouse en base a puntuacións de 50 ou superiores na proba de adicción a Internet de Young (Mozo, 1998). Como adicción ao comportamento especial, a definición operativa e os estándares de diagnóstico para IGD aínda son inconsistentes. No presente estudo, o grupo IGD estaba composto por individuos que cumprían os criterios xerais de IAD (puntuacións superiores a 50 no IAT) e informaron de "pasar a maior parte do seu tempo en liña xogando xogos en liña (> 80%)"Blaszczynski, 2008; Weng e col., 2013). A puntuación IAT do grupo IGD (72 ± 11.7) foi moito maior que os controis sans [29 ± 10.4), t(50) = 14, p = 0.000].

Adquisición de Datos

Despois da exploración localizadora convencional, as imaxes ponderadas en T1 obtivéronse cunha secuencia de recuperación de gradiente deteriorada [TR = 240 ms; tempo de eco (TE) = 2.46 ms; ángulo de rotación (FA) = 90 °; campo de visión (FOV) = 220 ~ 220 mm²; matriz de datos = 256 ~ 256]. A continuación, adquiríronse imaxes funcionais en estado de repouso mediante unha secuencia de imaxe eco-plana (TR = 2000 ms; TE = 30 ms; FA = 90 °; FOV = 220 ~ 220 mm²; matriz de datos = 64 ~ 64) con 33 franxas axiais (espesor de porción = 3 mm e separación de porción = 1 mm, volumes totais = 210) nunha tirada de 7 min. Os suxeitos debían permanecer quietos e non pensar en nada sistematicamente durante a exploración. Ao final da adquisición de datos, todos os suxeitos confirmaron que permaneceron espertos durante todo o período de dixitalización.

Preprocesamento de datos e cálculo fALFF

Todo o procesamento de imaxe funcional realizouse co Asistente de procesamento de datos para fMRI en estado de repouso [DPARSF (Yan e Zang, 2010)^¹] software. Para cada participante, os primeiros 10 puntos de tempo foron excluídos dunha análise máis profunda, que é evitar cambios de sinal transitorios antes de que a magnetización chegase ao estado estacionario e permitir aos suxeitos acostumarse ao ambiente de exploración fMRI. Os 200 volumes cerebrais restantes corrixíronse para a sincronización da porción e reasináronse para a corrección do movemento da cabeza. Só se incluíron os participantes cun movemento da cabeza inferior a 1.5 mm na dirección x, y ou z e menos de 2 xiros arredor de cada eixe. 26 suxeitos HC e 26 IGD foron válidos no presente estudo. A continuación, todas as imaxes realineadas normalizáronse espacialmente e logo volveron mostralas a voxeles isótropos de 3 mm e suavizáronse espacialmente (ancho total á metade máximo = 6 mm) e eliminouse a tendencia lineal. Despois do preprocesamento, fALFF calculouse usando DPARSF. Resumidamente, para un determinado voxel, a serie temporal converteuse primeiro no dominio de frecuencia usando unha "transformada de Fourier rápida". Calculouse a raíz cadrada do espectro de potencia e logo promediouse nun intervalo de frecuencia predefinido. Esta raíz cadrada media foi denominada fALFF no voxel dado de bandas de frecuencia predefinidas (Zang et al., 2007a). Dividimos o rango de frecuencia completo (0-0.25 Hz) en cinco sub-bandas: lento-6 (0-0.01 Hz), lento-5 (0.01-0.027 Hz), lento-4 (0.027-0.073 Hz), lento- 3 (0.073-0.198 Hz), e lento-2 (0.198-0.25 Hz) (35, 46, 30) e fALFF calculado de cada banda de frecuencia.

Análise Estatística

Realizouse unha análise de varianza de medidas repetidas de dúas vías (grupo e banda de frecuencia) (ANOVA) nunha base voxel por voxel co grupo (IGD e HC) como factor entre suxeitos e banda de frecuencia (slow-2, slow-3, slow-4, slow-5, slow-6) como medidas repetidas. Tamén calculamos a análise de correlación baseada no ROI seguindo o efecto principal significativo e a interacción entre a gravidade do IGD e os valores fALFF e seleccionamos os valores fALFF de bandas específicas.

Resultados

Os principais efectos da ANOVA de medidas repetidas de dúas vías mostráronse en Figura Figura11, Táboas Táboas11 22. Usamos a corrección de Alphasim para as comparacións múltiples en datos de imaxe. O corrixido p <0.05 corresponde a unha combinación de sen corrixir p <0.05 e tamaño do clúster> 248 mm³). A análise de correlación baseada no ROI levouse a cabo entre os valores fALFF e a gravidade do IGD (puntuacións de IAT). O cerebelo mostrou unha correlación negativa significativa coa gravidade do IGD (lento-4: r = -0.487, p = 0.000; lento-5: r = -0.485, p = 0.000; Ver Figura Figura 2C2C). A coordenada do ROI foi definida polo pico de activación do clúster sobrevivido. O radio do ROI é de 4 mm e está feito polo software REST^².

FIGURA 1

(A) O principal efecto do grupo na amplitude da flutuación de baixa frecuencia (ALFF). Rexións cerebrais nas que a amplitude fraccionada da flutuación de baixa frecuencia (fALFF) é diferente entre o trastorno do xogo en Internet (IGD) e os controis saudables. Os suxeitos IGD ...

Rexións cerebrais cun efecto principal de grupo.

Rexións cerebrais con efecto de interacción entre grupo e frecuencia.

FIGURA 2

Os valores do ALFF no xiro temporal superior e no cerebelo. O rectángulo vermello e azul representaba suxeitos IGD e controis saudables, respectivamente. A banda de frecuencia completa (0-0.25 Hz) dividiuse en cinco bandas. Amosáronse en (A, B) ...

Observáronse interaccións significativas entre a banda de frecuencia e o grupo no cerebelo, no cingulado anterior, no xiro lingual, no xiro temporal medio e no xiro frontal medio. O xiro frontal medio mostrou valores de amplitude aumentados e o xiro temporal medio mostrou valores de amplitude diminuídos en IGD. Ademais, as análises baseadas no ROI presentaron a alteración dinámica do falf no cerebelo e no xiro lingual xunto coa adaptación de frecuencia (ver Figura Figura33). En IGD, o cerebelo mostrou unha diminución dos valores de amplitude no reino de maior frecuencia (slow-2, slow-3, slow-4) e valores de amplitude aumentados no reino de baixa frecuencia (slow-6, ver Figura Figura3A3A). Pola contra, o xiro lingual mostrou valores de amplitude aumentados no reino de maior frecuencia (lento-2, lento-3) e diminuíu os valores de amplitude no reino de baixa frecuencia (lento-6, ver Figura Figura 3B3B). Estas dúas rexións compartiron un punto de transición na banda lenta-5 para a alteración da amplitude.

FIGURA 3

Patrón inverso no cerebelo e no xiro lingual en diferentes bandas do IGD. O rectángulo vermello e azul representaba suxeitos IGD e controis saudables, respectivamente. A banda de frecuencia completa (0-0.25 Hz) dividiuse en cinco bandas. Amosáronse ...

Conversa

O presente estudo investigou a actividade cerebral espontánea anormal en IGD co FALFF en diferentes bandas de frecuencia. O principal efecto do grupo revelou que o IGD demostrou valores de FALFF máis baixos no xiro temporal superior e valores de FALFF máis altos no cerebelo. Presentamos amplitudes de flutuación BOLD en todas as bandas de frecuencia (0-0.25 Hz) e atopamos un patrón inverso de cambios no reino de frecuencia no cerebelo e no xiro lingual en IGD. Estes descubrimentos ofrecen unha visión completa das análises fALFF no dominio da frecuencia e enfatizan a importancia da selección de frecuencia específica para detectar trastornos mentais relacionados coa anomalía.

FALFF diferente en Cortical entre IGD e HC (O principal efecto do grupo)

Literaturas anteriores crían que o sinal de slow-2 reflicte unha deriva de frecuencia moi baixa, e o slow-6 reflicte ruídos fisiolóxicos de alta frecuencia (Zang et al., 2007a; Xu, 2013). A análise do efecto principal do grupo centrouse na actividade neuronal espontánea en bandas de frecuencia específicas (lento-4 e lento-5) en IGD. O principal efecto do grupo revelou que o IGD mostrou valores fALFF máis baixos a lento-4 e lento-5 no cerebelo. No presente estudo atopouse unha correlación negativa entre os valores fALFF no cerebelo e a gravidade da IGD. O cerebelo normalmente clasifícase como unha estrutura motora cuxa función non se limita á coordinación ou equilibrio do movemento e tamén xoga un papel importante nos procesos cognitivos máis altos (De Zeeuw et al., 2011; Stoodley et al., 2012). A evidencia de estudos de imaxe anatómica, fisiolóxica e funcional demostrou que as persoas con lesións no cerebelo mostraron deficiencia de funcións executivas cognitivas e memoria de traballo (Raymond et al., 1996; De Smet et al., 2013). Recibe a entrada de sistemas sensoriais e outras áreas cerebrais e integra estas entradas para axustar a actividade motora (Doyon et al., 2003; Ito, 2006; Yuan et al., 2011). O papel potencial do cerebelo na adicción foi abordado nun artigo recente, que propuña que o cerebelo é un centro de regulación potencial que está afectado pola adicción (Moulton et al., 2013). As literaturas demostraron que os temas IGD están asociados a ReHo máis grande do normal (Liu et al., 2010; Dong et al., 2012c) e conectividade funcional (Ding et al., 2013) sobre o cerebelo. No presente estudo observouse unha correlación negativa entre os valores fALFF no cerebelo e a gravidade do IGD (ver Figura Figura 2C2C), que tamén apoia que a actividade neuronal espontánea anormal no cerebelo está relacionada co comportamento inadecuado da IGD.

Os valores fALFF foron máis altos en xiro temporal superior en IGD. Un estudo anterior demostrou que o IGD, en comparación co HC, mostrou unha diminución da conectividade funcional na área temporal (Ding et al., 2013). O noso estudo anterior atopou unha diminución do ReHo no xiro temporal inferior e deducimos que podería ser o resultado dunha longa duración do xogo (Dong et al., 2012c). Os achados actuais son parcialmente incoherentes co estudo anterior, polo que adiantamos a hipótese de que o aumento de FALFF no xiro temporal superior pode reflectir un maior nivel de actividade cerebral que se correlaciona coa flexibilidade do movemento no IGD, pero a función desta área necesita un estudo máis profundo.

Cambios de amplitude dependentes da frecuencia en IGD

Os efectos de interacción entre grupos e bandas de frecuencia observáronse no cerebelo, no xiro cingulado anterior, no xiro lingual, no xiro temporal medio e no xiro frontal medio.

Valores fALFF máis altos no xiro frontal medio en IGD

No presente estudo, os participantes do IGD mostraron valores fALFF máis altos no xiro frontal medio esquerdo en diferentes bandas. O xiro frontal medio xoga un papel importante na coordinación de diferentes sistemas, como a aprendizaxe e a memoria, que está fortemente relacionada coas operacións mentais (Cardeal, 2006). Nun estudo anterior, concluímos que os suxeitos IGD mostran unha sincronización mellorada nas rexións cerebrais relacionadas coa coordinación sensorial-motora (Van Rooij et al., 2011) - o xogo en liña require que os xogadores integren varios sistemas, incluído o sistema sensorial, o control do motor, as coordenadas do motor e o sistema de procesamento de información (Ito, 2006). Os achados actuais tamén apoian esta suposición. Este resultado tamén é consistente co estudo de Liu (Liu et al., 2010), que descubriu que os suxeitos con IGD mostraron un aumento significativo dos valores de ReHo no xiro frontal medio esquerdo. Así, sacamos a conclusión de que os participantes do IGD mostraron valores fALFF máis altos no xiro frontal medio esquerdo, o que podería asociarse coa capacidade de coordinación sensorial-motora mellorada.

A anormalidade no xiro cingulado anterior en IGD

Atopamos falff inferior no xiro cingulado anterior a lento-6. A rexión cingulada anterior estivo implicada na inhibición, control e control de conflitos (Paus, 2001; Goldstein et al., 2007) e as anomalías mencionáronse en estudos anteriores de IGD (Liu et al., 2010; Moulton et al., 2013). Como se mencionou na introdución, os valores fALFF máis baixos poden relacionarse coa diminución da capacidade de coordinación da actividade neuronal de longa distancia. Esta suposición está apoiada por estudos neste campo: cun enfoque de conectividade funcional. Hong et al. (2013) informou de reducida conectividade funcional entre ACC e PFC en IAD. Jiang et al. (2011) propuxeron que as actividades máis baixas no ACC poidan reflectir a diminución anormal da actividade neuronal espontánea nesta rexión e un déficit funcional. Outros estudos relacionados coa tarefa demostraron este punto que o IGD sempre acompañaba de disfuncións cognitivas, como a deficiencia de función cognitiva (Dong et al., 2010, 2011b). Por iso cremos que a anomalía no ACC está relacionada coas disfuncións cognitivas do IGD.

Patrón inverso en cerebelo e xiro lingual en diferentes bandas de IGD

É importante ter en conta que as anomalías da actividade neuronal espontánea no IGD dependen de bandas de frecuencia específicas, especialmente no cerebelo e no xiro lingual. En comparación co HC, o IGD mostrou unha amplitude diminuída nas bandas de frecuencia máis baixas (lento-4, lento-5, lento-6) e unha amplitude aumentada nas bandas de frecuencia máis altas (lento-2, lento-3) no xiro lingual. Pola contra, o IGD mostrou unha amplitude aumentada nas bandas de frecuencia máis baixas (lento-6) e unha amplitude diminuída nas bandas máis altas (lento-2, lento-3, lento-4) no cerebelo (figuras 2A, B). Revelouse que diferentes bandas oscilatorias son desenvolvidas por diferentes mecanismos e teñen diferentes funcións fisiolóxicas (Bullock, 1997; Yuan et al., 2013). Como estudos anteriores demostraron que as flutuacións de frecuencia máis baixas posúen maior potencia de magnitude e as flutuacións de frecuencia máis altas teñen menor potencia de magnitude (Baria et al., 2011; Yuan et al., 2013). Os achados actuais poden suxerir que o IGD aumentou a capacidade de coordinación da actividade neuronal de longa distancia no cerebelo e no xiro lingual. Esta suposición pode apoiarse nun estudo previo que informou que os suxeitos con IGD presentaban unha maior conectividade funcional no cerebelo bilateral (Liu et al., 2010; Ko, 2014), e outro estudo detectaron déficits de densidade de materia gris no xiro lingual que poden relacionarse coa actividade neuronal de longa distancia (Weng e col., 2013).

Conclusión

Os achados no presente estudo suxeriron que os suxeitos IGD mostraron FALFF anormal en moitas rexións cerebrais, incluído o cerebelo (IGD <HC) e o xiro temporal superior (IGD> HC). O presente estudo pode axudar a comprender a fisiopatoloxía da IGD e a análise de amplitude de frecuencia completa pode axudar a seleccionar un rango de frecuencia específico para detectar actividades cerebrais relacionadas coa IGD.

Contribucións do autor

XL analizou os datos, escribiu o primeiro borrador do manuscrito; XJ contribuíu á análise de datos, Y-FZ contribuíu á guía de métodos experimentais e mellorou o manuscrito. GD deseñou esta investigación, revisou e mellorou o manuscrito. Todos os autores contribuíron e aprobaron o manuscrito final.

Declaración de conflitos de intereses

Os autores declaran que a investigación foi realizada en ausencia de relacións comerciais ou financeiras que puidesen interpretarse como un potencial conflito de intereses.

Grazas

Esta investigación contou co apoio da National Science Foundation of China (31371023). O doutor Zang está apoiado polo programa "Qian Jiang Distinguished Professor".

Financiamento. Os financiadores non tiveron ningún papel no deseño do estudo, recollida e análise de datos, decisión de publicar ou preparación do manuscrito.

¹http://www.restfmri.net

²www.restfmri.net

References

Asociación Americana de Psiquiatría (2013). Asociación Americana de Psiquiatría. Manual de diagnóstico e estatística dos trastornos mentais, 5o Edn. Arlington, TX: Asociación Americana de Psiquiatría
Baria AT, Baliki MN, Parrish T., Apkarian AV (2011). Conxuntos anatómicos e funcionais de oscilacións BOLD cerebrais. J. Neurosci. 31 7910–7919. 10.1523 / JNEUROSCI.1296-11.2011 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Barba KW, Wolf EM (2001). Modificación dos criterios de diagnóstico propostos para a adicción a Internet. Cyber Psychol. Comportarse. 4 377 – 383. 10.1089 / 109493101300210286 [PubMed] [Cruz Ref]
Biswal B., Yetkin FZ, Haughton VM, Hyde JS (1995). Conectividade funcional no córtex motor do cerebro humano en repouso mediante resonancia magnética eco-plana. Magn. Reson. Med. 34 537-541. 10.1002 / mrm.1910340409 [PubMed] [Cruz Ref]
Blaszczynski A. (2008). Comentario: unha resposta a "Problemas co concepto de" adicción "aos videoxogos: algúns exemplos de estudo de casos". Int. J. Ment. Adicto á saúde. 6 179–181. 10.1007/s11469-007-9132-2 [Cruz Ref]
Bloque JJ (2007). Prevalencia subestimada nun estudo problemático sobre o uso de Internet. CNS Spectr. 12 14 – 15. [PubMed]
Bloque JJ (2008). Problemas para DSM-V: adicción a internet. Am. J. Psiquiatría 165 306 – 307. 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556 [PubMed] [Cruz Ref]
Bluhm RL, Miller J., Lanius RA, Osuch EA, Boksman K., Neufeld RWJ, et al. (2007). Flutuacións espontáneas de baixa frecuencia no sinal en negra en pacientes esquizofrénicos: anomalías na rede predeterminada. Esquizofr. Touro. 33 1004-1012. 10.1093 / schbul / sbm052 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Bullock TH (1997). Sinais e signos no sistema nervioso: a anatomía dinámica da actividade eléctrica é probablemente rica en información. Proc. Natl. Acad. Sci. Estados Unidos 94 1 – 6. [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed]
Buzsáki G., Draguhn A. (2004). Oscilacións neuronais en redes corticais. ciencia 304 1926 – 1929. 10.1126 / science.1099745 [PubMed] [Cruz Ref]
Cardeal RN (2006). Sistemas neuronais implicados no reforzo tardío e probabilístico. Netw neuronal. 19 1277 – 1301. 10.1016 / j.neunet.2006.03.004 [PubMed] [Cruz Ref]
De Smet HJ, Paquier P., Verhoeven J., Mariën P. (2013). O cerebelo: o seu papel na linguaxe e as funcións cognitivas e afectivas relacionadas. Cerebro Lang. 127 334–342. 10.1016 / j.bandl.2012.11.001 [PubMed] [Cruz Ref]
De Zeeuw CI, Hoebeek FE, Bosman LWJ, Schonewille M., Witter L., Koekkoek SK (2011). Patróns de disparo espazo-temporal no cerebelo. Nat. Rev. Neurosci. 12 327 – 344. 10.1038 / nrn3011 [PubMed] [Cruz Ref]
Ding W.-N., Sun J.-H., Sun Y.-W., Zhou Y., Li L., Xu J.-R., et al. (2013). Conectividade funcional en estado de repouso da rede predeterminada alterada en adolescentes con adicción aos xogos en internet. PLoS ONE 8: e59902 10.1371 / journal.pone.0059902 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Dong G., DeVito EE, Du X., Cui Z. (2012a). Control inhibitorio inhibido no 'trastorno de adicción á internet': un estudo de imaxe por resonancia magnética funcional. Psiquiatría Res. 203 153 – 158. 10.1016 / j.pscychresns.2012.02.001 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Dong G., DeVito E., Huang J., Du X. (2012b). A imaxe tensorial de difusión revela anormalidades do tálamo e da córtex cingulada posterior nos adictos aos xogos en internet. J. Psiquiatra. Res. 46 1212 – 1216. 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Dong G., Huang J., Du X. (2012c). Alteracións na homoxeneidade rexional da actividade cerebral en estado de repouso en adictos aos xogos en internet. Behav. Brain Funct. 8 1–8. 10.1186/1744-9081-8-41 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Dong G., Huang J., Du X. (2011a). Sensibilidade mellorada para a recompensa e diminución da sensibilidade á perda nos adictos a Internet: un estudo de fMRI durante unha tarefa de adiviñación. J. Psiquiatra. Res. 45 1525 – 1529. 10.1016 / j.jpsychires.2011.06.017 [PubMed] [Cruz Ref]
Dong G., Zhou H., Zhao X. (2011b). Os adictos a internet do sexo masculino mostran a capacidade de control executivo deteriorada: evidencias dunha tarefa de Stroop de palabras en cor. Neurosci. Letra. 499 114 – 118. 10.1016 / j.neulet.2011.05.047 [PubMed] [Cruz Ref]
Dong G., Lu Q., Zhou H., Zhao X. (2010). Inhibición do impulso en persoas con trastorno por adicción a Internet: evidencias electrofisiolóxicas dun estudo Go / NoGo. Neurosci. Letra. 485 138 – 142. 10.1016 / j.neulet.2010.09.002 [PubMed] [Cruz Ref]
Dong G., Potenza MN (2014). Un modelo cognitivo-comportamental de trastorno de xogo en Internet: fundamentos teóricos e implicacións clínicas. J. Psiquiatra. Res. 58 7 – 11. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.005 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Doyon J., Penhune V., Ungerleider LG (2003). Contribución distinta dos sistemas cortico-estriado e cortico-cerebeloso á aprendizaxe de habilidades motoras. Neuropsychologia 41 252–262. 10.1016/S0028-3932(02)00158-6 [PubMed] [Cruz Ref]
Fitzpatrick JJ (2008). Adicción a Internet: recoñecemento e intervencións. Arqu. Psiquiatra. Enfermeiros. 22 59-60. 10.1016 / j.apnu.2007.12.001 [PubMed] [Cruz Ref]
Flisher C. (2010). Conectarse: unha visión xeral da adicción a internet. J. Pediatría. Saúde infantil 46 557 – 559. 10.1111 / j.1440-1754.2010.01879.x [PubMed] [Cruz Ref]
Fowler JS, Volkow ND, Kassed CA, Chang L. (2007). Imaxe do cerebro humano adicto. Sci. Práctica. Perspectiva. 3 4-16. 10.1151 / spp07324 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Frances AJ, Widiger T. (2012). Diagnóstico psiquiátrico: leccións do pasado DSM-IV e precaucións para o futuro DSM-5. Annu. Rev. Clin. Psicoloxía. 8 109-130. 10.1146 / annurev-clinpsy-032511-143102 [PubMed] [Cruz Ref]
Goldstein RZ, Tomasi D., Rajaram S., Cottone LA, Zhang L., Maloney T., et al. (2007). Papel do cingulado anterior e da córtex orbitofrontal medial no procesamento de indicios de drogas na adicción á cocaína. Neurociencia 144 1153-1159. 10.1016 / j.neuroscience.2006.11.024 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Subvención a JE, Potenza MN, Weinstein A., Gorelick DA (2010). Introdución ás adiccións ao comportamento. Am. J. Abuso de alcohol por drogas 36 233 – 241. 10.3109 / 00952990.2010.491884 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Griffiths M. (2005). Relación entre o xogo e o xogo de videoxogos: unha resposta a Johansson e Gotestam. Psicoloxía. Rep. 96 644 – 646. 10.2466 / pr0.96.3.644-646 [PubMed] [Cruz Ref]
Guo W., Liu F., Zhang J., Zhang Z., Yu L., Liu J., et al. (2013). Disociación da actividade rexional na rede de modo predeterminado no primeiro episodio, trastorno depresivo maior inxenuo por drogas en repouso. J. Afecta. Disord. 151 1097 – 1101. 10.1016 / j.jad.2013.09.003 [PubMed] [Cruz Ref]
Han DH, Bolo N., Daniels MA, Arenella L., Lyoo IK, Renshaw PF (2011a). Actividade cerebral e desexo de xogar a videoxogos en Internet. Compr. Psiquiatría 52 88 – 95. 10.1016 / j.comppsych.2010.04.004 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Han Y., Wang J., Zhao Z., Min B., Lu J., Li K., et al. (2011b). Cambios dependentes da frecuencia na amplitude das flutuacións de baixa frecuencia no deterioro cognitivo leve amnésico: un estudo de resonancia magnética en estado de repouso. Neuroimage 55 287 – 295. 10.1016 / j.neuroimage.2010.11.059 [PubMed] [Cruz Ref]
Han DH, Lyoo IK, Renshaw PF (2012). Volumes diferenciais de materia gris rexional en pacientes con adicción ao xogo en liña e xogadores profesionais. J. Psiquiatra. Res. 46 507 – 515. 10.1016 / j.jpsychires.2012.01.004 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Hong S.-B., Kim J.-W., Choi E.-J., Kim H.-H., Suh J.-E., Kim C.-D., et al. (2013). Redución do espesor cortical orbitofrontal en adolescentes masculinos con adicción a internet. Behav. Brain Funct. 9 1–5. 10.1186/1744-9081-9-11 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Ito M. (2006). Os circuítos cerebelosos como máquina neuronal. Prog. Neurobiol. 78 272 – 303. 10.1016 / j.pneurobio.2006.02.006 [PubMed] [Cruz Ref]
Jiang G.-H., Qiu Y.-W., Zhang X.-L., Han L.-J., Lv X.-F., Li L.-M., et al. (2011). Anomalías de oscilación de baixa frecuencia de amplitude nos usuarios de heroína: un estudo de fMRI en estado de repouso. Neuroimage 57 149 – 154. 10.1016 / j.neuroimage.2011.04.004 [PubMed] [Cruz Ref]
Knyazev GG (2007). A motivación, a emoción e o seu control inhibitorio reflíctense nas oscilacións cerebrais. Neurosci. Biobehav. Rev. 31 377 – 395. 10.1016 / j.neubiorev.2006.10.004 [PubMed] [Cruz Ref]
Ko C. (2014). Trastorno do xogo en Internet. Curr. Adicto. Rep. 1 177 – 185.
DJ Kuss, Griffiths MD (2012). Adicción a Internet e xogos: unha revisión sistemática da literatura de estudos de neuroimaxe. Cerebro Sci. 2 347-374. 10.3390 / brainsci2030347 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Lecrubier Y., Sheehan DV, Weiller E., Amorim P., Bonora I., Harnett Sheehan K., et al. (1997). A mini entrevista neuropsiquiátrica internacional (MINI). Unha pequena entrevista estruturada de diagnóstico: fiabilidade e validez segundo o CIDI. EUR. Psiquiatría 12 224 – 231.
Liu J., Gao XP, Osunde I., Li X., Zhou SK, Zheng HR, et al. (2010). Aumento da homoxeneidade rexional no trastorno da adicción a internet un estudo de imaxe de resonancia magnética funcional en estado de repouso (2009). Queixo. Med. J. (ingl.) 123 1904 – 1908. [PubMed]
Moulton EA, Elman I., Becerra LR, Goldstein RZ, Borsook D. (2013). O cerebro e a adicción: ideas obtidas pola investigación en neuroimaginación. Adicto. Biol. 19 317 – 331. 10.1111 / adb.12101 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Paus T. (2001). Córtex cingulada anterior do primate: onde se controlan o motor, a condución e a cognición. Nat. Rev. Neurosci. 2 417 – 424. 10.1038 / 35077500 [PubMed] [Cruz Ref]
Penttonen M., Buzsáki G. (2003). Relación logarítmica natural entre osciladores cerebrais. Tálamo Relat. Sist. 2 145 – 152. 10.1017 / S1472928803000074 [Cruz Ref]
Petry NM, O'Brien CP (2013). Trastorno do xogo en Internet e o DSM-5. vicio 108 1186 – 1187. 10.1111 / add.12162 [PubMed] [Cruz Ref]
Petry NM, Rehbein F., Gentile DA, Lemmens JS, Rumpf H.-J., Mößle T., et al. (2014). Un consenso internacional para avaliar o trastorno do xogo en internet usando o novo enfoque DSM-5. vicio 109 1399 – 1406. 10.1111 / add.12457 [PubMed] [Cruz Ref]
Raymond JL, Lisberger SG, Mauk MD (1996). O cerebelo: unha máquina de aprendizaxe neuronal? ciencia 272 1126 – 1131. 10.1126 / science.272.5265.1126 [PubMed] [Cruz Ref]
Stoodley CJ, Valera EM, Schmahmann JD (2012). Topografía funcional do cerebelo para tarefas motrices e cognitivas: un estudo por resonancia magnética. Neuroimage 59 1560 – 1570. 10.1016 / j.neuroimage.2011.08.065 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Tao R., Huang X., Wang J. (2008). Un criterio proposto para o diagnóstico clínico da adicción a internet. Med. J. Chin. Pobos liberados. Exército 33 1188 – 1191.
Tao R., Huang X., Wang J., Zhang H., Zhang Y., Li M. (2010). Criterios de diagnóstico propostos para a adicción a internet. vicio 105 556 – 564. 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x [PubMed] [Cruz Ref]
Van Rooij AJ, Schoenmakers TM, Vermulst AA, Van den Eijnden RJJM, Van de Mheen D. (2011). Adicción a videoxogos en liña: identificación de xogadores adolescentes adictos. vicio 106 205 – 212. 10.1111 / j.1360-0443.2010.03104.x [PubMed] [Cruz Ref]
Weinstein A., Lejoyeux M. (2015). Novos desenvolvementos nos mecanismos neurobiolóxicos e farmacoxéticos subxacentes á adicción a internet e videoxogos. Am. J. Adicto. 24 117 – 125. 10.1111 / ajad.12110 [PubMed] [Cruz Ref]
Weng C.-B., Qian R.-B., Fu X.-M., Lin B., Han X.-P., Niu C.-S., et al. (2013). Anomalías da materia gris e da materia branca na adicción aos xogos en liña. EUR. J. Radiol. 82 1308 – 1312. 10.1016 / j.ejrad.2013.01.031 [PubMed] [Cruz Ref]
Xu S.-H. (2013). Adictos a Internet. Impulsividade do comportamento: evidencia da tarefa de xogo de iowa: impulsividade do comportamento dos adictos a internet: evidencia da tarefa de xogo de iowa. Acta Psychol. Sínica 44 1523 – 1534.
Yan C., Zang Y. (2010). DPARSF: unha caixa de ferramentas de matlab para a análise de datos de "canalización" de fMRI en estado de repouso. Diante. Syst. Neurosci. 14: 13 10.3389 / fnsys.2010.00013 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
KS novo (1998). A adicción a Internet: a aparición dun novo trastorno clínico. Cyber Psychol. Comportarse. 1 237–244. 10.1007/s10899-011-9287-4 [Cruz Ref]
Yu R., Chien Y.-L., Wang H.-LS, Liu C.-M., Liu C.-C., Hwang T.-J., et al. (2014). Alternancias específicas de frecuencia na amplitude de flutuacións de baixa frecuencia na esquizofrenia. Hum. Mapa do cerebro. 35 627 – 637. 10.1002 / hbm.22203 [PubMed] [Cruz Ref]
Yuan K., Jin C., Cheng P., Yang X., Dong T., Bi Y., et al. (2013). Amplitude de anomalías de flutuación de baixa frecuencia en adolescentes con adicción ao xogo en liña. PLoS ONE 8: e78708 10.1371 / journal.pone.0078708 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Yuan K., Qin W., Wang G., Zeng F., Zhao L., Yang X., et al. (2011). Anormalidades da microestructura en adolescentes con trastorno de adicción a Internet. PLoS ONE 6: e20708 10.1371 / journal.pone.0020708 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Zang Y.-F., He Y., Zhu C.-Z., Cao Q.-J., Sui M.-Q., Liang M., et al. (2007a). Actividade cerebral alterada en nenos con TDAH revelada por resonancia magnética funcional en estado de repouso. Desenvolvemento do cerebro. 29 83-91. 10.1016 / j.braindev.2006.07.002 [PubMed] [Cruz Ref]
Zang Y.-F., Yong H., Chao-Zhe Z., Qing-Jiu C., Man-Qiu S., Meng L., et al. (2007b). Actividade cerebral alterada en nenos con TDAH revelada por resonancia magnética funcional en estado de repouso. Desenvolvemento do cerebro. 29 83-91. 10.1016 / j.braindev.2006.07.002 [PubMed] [Cruz Ref]
Zou Q.-H., Zhu C.-Z., Yang Y., Zuo X.-N., Long X.-Y., Cao Q.-J., et al. (2008). Unha aproximación mellorada á detección da amplitude da flutuación de baixa frecuencia (ALFF) para a resonancia magnética fMRI: ALFF fraccionada. J. Neurosci. Métodos 172 137-141. 10.1016 / j.jneumeth.2008.04.012 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
Zuo X.-N., Di Martino A., Kelly C., Shehzad ZE, Gee DG, Klein DF, et al. (2010). O cerebro oscilante: complexo e fiable. Neuroimage 49 1432 – 1445. 10.1016 / j.neuroimage.2009.09.037 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]