Connettività funzionale alterata allo stato di riposo di rete in adolescenti con dipendenza da giochi su Internet (2013)

Introduzione

Nell'ultimo decennio, la ricerca si è accumulata suggerendo che l'uso eccessivo di Internet può portare allo sviluppo di una dipendenza comportamentale ,. La dipendenza da Internet (IA) è considerata una seria minaccia per la salute mentale e l'uso eccessivo di Internet è stato collegato a una serie di conseguenze psicosociali negative. Utilizzo del questionario diagnostico di Young [YDQ],, Sinmoes et al. ha rilevato che il 11% di adolescenti 12-18-year-old in Grecia soddisfaceva i criteri per la IA ,. Cao e Su hanno scoperto che il 2.4% degli adolescenti in Cina era classificato come avente IA ,. Shek et al. , ha riferito che il 19.1% degli adolescenti cinesi di Hong Kong aveva IA. Di conseguenza, l'IA è prevalente nelle società orientali e occidentali, indicando che si tratta di un disordine globale degno di maggiore attenzione ,.

Recentemente, "la dipendenza comportamentale correlata alla sostanza" è stata proposta in psichiatria ,. Contrariamente alla convinzione comune che la dipendenza sia specifica della dipendenza da droghe e sostanze chimiche, il termine "dipendenza" è stato usato per riferirsi a una serie di comportamenti eccessivi, come il gioco d'azzardo,, videogioco,, sesso e altri comportamenti. Sebbene tali dipendenze comportamentali non coinvolgano sostanze tossiche o sostanze chimiche, un gruppo di ricercatori ha affermato che alcuni aspetti fondamentali della dipendenza comportamentale sono simili a quelli della dipendenza da sostanze chimiche o da sostanze,. Altri hanno affermato che le persone con un comportamento comportamentale condividono certi sintomi con e avranno conseguenze simili per le persone dipendenti da alcol e altri farmaci, compresi i comportamenti compulsivi.

Il disturbo da dipendenza da Internet (IAD) è un problema di salute mentale degno di ulteriori indagini scientifiche. In effetti, la prevalenza di IAD ha raccolto così tanta attenzione che dovrebbe essere inclusa nel DSM-V,. Gli studi di neuroimaging offrono un vantaggio rispetto agli approcci di indagine tradizionale e di ricerca comportamentale perché consentono di distinguere aree cerebrali specifiche coinvolte nello sviluppo e nel mantenimento della dipendenza. In questo studio, abbiamo utilizzato la risonanza magnetica funzionale a riposo (fMRI) per indagare la rete in modalità predefinita (DMN) negli adolescenti con IGA. Gli obiettivi di questo studio erano 1) per studiare la connettività funzionale (FC) alterata di stato di riposo di rete predefinita, 2) per esaminare se eventuali alterazioni sono coerenti con quelle osservate nei pazienti con dipendenza da sostanza e 3) per determinare se ci sono relazioni tra FC alterata e misure comportamentali e di personalità in soggetti con IAD.

Materiali e Metodi

Soggetti

Tutti i soggetti sono stati reclutati dal Dipartimento di Psichiatria infantile e dell'adolescenza del Centro di salute mentale di Shanghai. Erano 14 per 17 anni. Abbiamo fotografato diciassette soggetti i cui comportamenti corrispondevano ai criteri del DSM-IV per l'IA secondo il criterio diagnostico modificato per la dipendenza da Internet (ad esempio, il criterio YDQ) di Beard ,. Ventiquattro individui sani di pari età e sesso, senza alcuna storia personale o familiare di disturbi psichiatrici, sono stati anche esaminati come gruppo di controllo. Tutti i soggetti erano destrimani e nessuno di loro fumava.

Un questionario informativo di base è stato utilizzato per raccogliere informazioni demografiche quali sesso, età, ultimo anno di scuola completato e ore di utilizzo di Internet a settimana. Questo studio è stato approvato dal comitato etico del Ren Ji Hospital di Shanghai Jiao Tong University School of Medicine. I partecipanti e i loro genitori o tutori legali sono stati informati degli obiettivi del nostro studio prima che fossero condotti gli esami di risonanza magnetica (MRI). Il consenso informato completo e scritto è stato ottenuto dai genitori o dai tutori legali di ciascun partecipante.

Criteri di inclusione ed esclusione

Tutti i soggetti sono stati sottoposti ad un semplice esame fisico comprendente misurazioni della pressione arteriosa e della frequenza cardiaca e sono stati intervistati da uno psichiatra per quanto riguarda la loro storia medica di problemi nervosi, motori, digestivi, respiratori, circolatori, endocrini, urinari e riproduttivi. Sono stati quindi sottoposti a screening per disturbi psichiatrici con la Mini International Neuropsychiatric Interview for Children and Adolescents (MINI-KID),. I criteri di esclusione includevano una storia di abuso di sostanze o dipendenza, precedenti ricoveri ospedalieri per disturbi psichiatrici, o anamnesi di gravi disturbi psichiatrici, come schizofrenia, depressione, disturbo d'ansia e episodi psicotici. I soggetti con IAD non sono stati trattati con psicoterapia o altri farmaci.

Il questionario diagnostico per la IA è stato adattato dai criteri DSM-IV per il gioco d'azzardo patologico di Young ,. Il YDQ che usavamo consisteva in otto domande "sì" o "no" tradotte in cinese. Comprendeva le seguenti domande: (1) Ti senti assorto in Internet, come indicizzato ricordando la precedente attività online o il desiderio per la prossima sessione online? (2) Ti senti soddisfatto del tuo uso di Internet se aumenti la quantità di tempo online? (3) Non sei riuscito a controllare, ridurre o chiudere ripetutamente l'uso di Internet? (4) Ti senti nervoso, capriccioso, depresso o sensibile quando cerchi di ridurre o interrompere l'uso di Internet? (5) Rimani online più a lungo di quanto inizialmente previsto? (6) Hai rischiato di perdere una relazione significativa, un lavoro, un'istruzione o una opportunità di carriera a causa di Internet? (7) Hai mentito ai tuoi familiari, terapeuti o altri per nascondere la verità del tuo coinvolgimento con Internet? (8) Usi Internet come mezzo per sfuggire ai problemi o alleviare uno stato d'animo ansioso (ad esempio, sentimenti di impotenza, senso di colpa, ansia o depressione)? Young ha affermato che cinque o più risposte "sì" alle otto domande indicano un utente dipendente. Più tardi, Barba e Lupo , modificato i criteri YDQ per affermare che gli intervistati che hanno risposto "sì" alle domande 1 tramite 5 e almeno una delle restanti tre domande devono essere classificati come affetti da IA.

Valutazioni comportamentali e della personalità

Sono stati utilizzati quattro questionari per valutare le caratteristiche comportamentali e di personalità dei partecipanti, in particolare la scala Chen Internet Addiction (CIAS),Self-Rating Anxiety Scale (SAS),, Scala di depressione auto-valutazione (SDS) ,e Barratt Impulsiveness Scale-11 (BIS-11) ,. Tutti i questionari sono stati inizialmente costruiti in inglese e poi tradotti in cinese.

Acquisizione MRI

La risonanza magnetica è stata condotta utilizzando uno scanner MRI 3T (GE Signa HDxt 3T, USA). Per limitare il movimento della testa è stata utilizzata una bobina frontale standard con imbottitura in schiuma. Durante la risonanza magnetica a riposo, i soggetti sono stati istruiti a tenere gli occhi chiusi, a rimanere immobili, a rimanere svegli ea non pensare a nulla in particolare. Per l'imaging funzionale è stata utilizzata una sequenza eco-piano planare-eco. Trenta fette trasversali [tempo di ripetizione (TR) = 2000 ms, tempo di eco (TE) = 30 ms, campo visivo (FOV) = 230 × 230 mm, 3.6 × 3.6 × 4 mm voxel size] allineati lungo la commissura anteriore la linea di commissura -posteriore è stata acquisita. Ogni scansione fMRI è durata 440 s. Sono state acquisite anche molte altre sequenze, tra cui (1) una sagittale 1D ponderata T3 preparata con sequenza di echo di gradiente di acquisizione rapida [TR = 9.4 ms, TE = 4.6 ms, angolo di inversione = 15 °, FOV = 256 × 256 mm, 155 fette, 1 × 1 × 1 mm dimensione voxel], (2) assiali sequenze di echo campo veloce ponderate T1 [TR = 331 ms, TE = 4.6 ms, FOV = 256 × 256 mm, fette 34, 0.5 × 0.5 × 4 mm voxel size] e (3) sequenze T2W turbo spin-echo assiali [TR = 3013 ms, TE = 80 ms, FOV = 256 × 256 mm, fette 34, 0.5 × 0.5 × 4 mm voxel size].

Analisi delle immagini

Due campioni t- i test sono stati utilizzati per confronti di gruppo per esaminare le differenze demografiche tra i due gruppi e χ²- i test sono stati utilizzati per confronti di genere. A due code p-valore di 0.05 è stato considerato statisticamente significativo per tutte le analisi.

Scansioni MRI cerebrali strutturali (immagini con peso T1 e T2) sono state controllate da due neuroradiologi esperti. Nessuna anomalia lorda è stata osservata in entrambi i gruppi. La pre-elaborazione funzionale della risonanza magnetica è stata eseguita utilizzando l'Assistente elaborazione dati per fMRI V 2.0 a stato di riposo (YAN Chao-Gan, http://www.restfmri.net), che è integrato con il set di strumenti MRIcroN (Chris Rorden, http://www.mricro.com), mappatura parametrica statistica (SPM5; Wellcome Department of Imaging Neuroscience, Londra, Regno Unito) e il tool di analisi dei dati fMRI di stato a riposo (software REST V1.8, Song et al., http://www.restfmri.net).

I primi volumi 10 di ciascuna serie temporale funzionale sono stati scartati a causa dell'instabilità del segnale MRI iniziale e dell'adattamento iniziale dei partecipanti alla situazione. I dati di ciascuna scansione fMRI contenevano i punti temporali 220 e le restanti immagini 210 erano pre-elaborate. Le immagini sono state successivamente corrette per il timing delle sezioni e riallineate alla prima immagine mediante correzione del movimento della testa del corpo rigido (i dati del paziente mostrano un movimento maggiore di 1 mm con la massima traslazione in x, y, o zo 1 ° la rotazione massima attorno ai tre assi è stata scartata). Nessun partecipante è stato escluso a causa del movimento. Le immagini funzionali sono state normalizzate nello spazio stereotassico standard di Montreal Neurological Institute (MNI). I volumi normalizzati sono stati ricampionati alla dimensione del voxel di 3 mm × 3 mm × 3 mm. Le immagini planari dell'eco sono state livellate spazialmente utilizzando un filtro gaussiano isotropico di 4 mm a larghezza intera a metà massimo.

Le serie temporali in ciascun voxel sono state penalizzate per correggere la deriva lineare nel tempo. Nove covariate fastidiose (predittori di serie temporali per segnale globale, sostanza bianca, liquido cerebrospinale e i sei parametri di movimento) sono stati sequenzialmente regrediti dalle serie temporali,, ,. Successivamente, il filtraggio temporale (0.01-0.08 Hz) è stato applicato alle serie temporali di ciascun voxel per ridurre l'impatto delle derive a bassa frequenza e del rumore ad alta frequenza,, ,-,

Il modello PCC, che comprendeva le aree 29, 30, 23 e 31 di Brodmann, è stato selezionato come regione di interesse (ROI) utilizzando il software WFU-Pick Atlas,. Le serie temporali del segnale dipendenti dal livello di ossigenazione del sangue nei voxel all'interno della regione seme sono state mediate per generare le serie temporali di riferimento. Per ogni soggetto e regione dei semi, è stata prodotta una mappa di correlazione calcolando i coefficienti di correlazione tra le serie temporali di riferimento e le serie temporali di tutti gli altri voxel del cervello. I coefficienti di correlazione sono stati quindi convertiti in z valori usando Fisher's z-trasformare per migliorare la normalità della distribuzione,. L'individuo z-scores sono stati inseriti in SPM5 per un campione t-test per determinare le regioni del cervello con una significativa connettività al PCC all'interno di ciascun gruppo. Anche i punteggi individuali sono stati inseriti in SPM5 per analisi di effetti casuali e due campioni t-test per identificare le regioni che presentano differenze significative nella connettività al PCC tra i due gruppi. La correzione del confronto multipla è stata eseguita utilizzando il programma AlphaSim nel pacchetto software Analisi di Neuroimmagini funzionali, come determinato dalle simulazioni Monte Carlo. Mappe statistiche dei due campioni t-test sono stati creati utilizzando una soglia combinata di p<0.05 e una dimensione minima del cluster di 54 voxel, che produce una soglia corretta di p<0.05. Le regioni che mostrano differenze statisticamente significative sono state mascherate su modelli cerebrali MNI. Il CIAS sviluppato da Chen contiene 26 elementi su una scala Likert a 4 punti. Il suo punteggio totale varia da 26 a 104 e rappresenta la gravità della dipendenza da Internet. Precedenti studi hanno dimostrato che i pazienti con IA hanno un controllo degli impulsi alterato ,. Pertanto, sono state generate immagini di contrasto che rappresentano aree di correlazione tra attività nella regione seme e CIAS e BIS-11 e ore di utilizzo di Internet a settimana (ore) per i soggetti 17 con IGA per valutare le relazioni tra la gravità dei sintomi IGA, impulsività e connettività PCC, utilizzando una soglia di p<0.05 AlphaSim corretto.

Risultati

Misure demografiche e comportamentali

Tabella 1 elenca le misure demografiche e comportamentali per l'IGA e per i soggetti di controllo. Non c'erano differenze significative nella distribuzione di età, sesso e anni di istruzione tra i due gruppi. I soggetti con IGA erano impegnati in più ore di utilizzo di Internet a settimana (p <0.0001) e avevano punteggi CIAS (p <0.0001) e BIS-11 (p = 0.01) più alti rispetto ai controlli. Non sono state trovate differenze nei punteggi SAS o SDS tra i gruppi.

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Tabella 1. Caratteristiche demografiche e comportamentali dei partecipanti inclusi.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t001

Analisi tra gruppi di connettività PCC

Un'analisi tra i gruppi è stata eseguita utilizzando un t-test a due campioni in SPM5. Rispetto al gruppo di controllo, i soggetti con IGA hanno mostrato un aumento di FC nel lobo bilaterale del cervelletto e nel giro medio-temporale. Il loro lobulo parietale inferiore bilaterale e il giro temporale inferiore destro mostravano una ridotta connettività (Tabella 2 ed Figure 1 ).

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Immagine 1. Significative differenze tra i gruppi nella connettività funzionale tra soggetti di controllo sani e quelli con IGA.

Rispetto al gruppo di controllo, i soggetti con IGA hanno mostrato un aumento di FC nel lobo bilaterale del cervelletto e nel giro medio-temporale. Diverse regioni hanno anche mostrato una ridotta connettività, incluso il lobulo parietale inferiore bilaterale e il giro temporale inferiore destro. (p<0.05, corretto con AlphaSim). Le barre del punteggio t sono mostrate a destra. Il rosso indica i controlli IGA> e il blu indica IAD

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.g001

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Tabella 2. Significative differenze tra i gruppi nella connettività funzionale tra specifiche regioni del cervello e la corteccia cingolata posteriore.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t002

Correlazione tra la connettività PCC e i punteggi CIAS e BIS-11 e le ore di utilizzo di Internet a settimana in soggetti con IGA

La connettività con il PCC era correlata positivamente con i punteggi CIAS nel precuneus destro, giro cingolato posteriore, talamo, caudato, nucleo accumbens, area motoria supplementare (SMA) e giro linguale, ed era negativamente correlata nel lobo anteriore del cervo destro e sinistra lobulo parietale superiore (Tabella 3 ed Figure 2 ). Non c'era alcuna correlazione significativa tra la connettività con i punteggi PCC e BIS-11 o le ore di utilizzo di Internet a settimana.

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Immagine 2. Regioni cerebrali in cui la connettività funzionale con il PCC correlata con CIAS ottiene punteggi significativi nei soggetti con IGA.

(p<0.05, corretto con AlphaSim).

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.g002

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Tabella 3. Regioni cerebrali in cui la connettività funzionale con il PCC era correlata con i punteggi CIAS nei soggetti con IGA.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t003

Nota: la parte destra della figura rappresenta il lato sinistro del paziente. PCC = corteccia cingolata posteriore; IGA = dipendenza da giochi su Internet; CIAS = Chen Internet Addiction Scale.

Discussione

Accumulare la ricerca suggerisce che l'uso eccessivo di Internet può portare allo sviluppo di una dipendenza comportamentale ,, ,. Le persone che sperimentano la IAD mostrano caratteristiche cliniche che includono brama, ritiro e tolleranza,, ,, maggiore impulsività ,e compromissione delle prestazioni cognitive in attività che implicano un processo decisionale rischioso,. Alcuni di questi sintomi sono stati tradizionalmente associati a dipendenze correlate alla sostanza ,. IA comprende uno spettro eterogeneo di attività su Internet che possono provocare malattie, come giochi, acquisti, giochi d'azzardo o social networking. Il gioco rappresenta una parte del costrutto postulato di IA, e la dipendenza da gioco sembra essere la forma più studiata di IA fino ad oggi ,. Negli ultimi anni, IAD è diventato più diffuso in tutto il mondo e il riconoscimento del suo impatto devastante sugli utenti e sulla società è aumentato rapidamente. Tuttavia, il meccanismo neurobiologico di IAD non è stato completamente chiarito.

Alcuni ricercatori sostengono l'affermazione che la IAD condivide anomalie neurobiologiche simili con altri disturbi da dipendenza. Hou et al.,, i livelli di espressione del trasportatore della dopamina (DAT) nel corpo striato erano significativamente più bassi negli individui con IAD usando 99mTc-TRODAT-1 scansioni del cervello di tomografia computerizzata a emissione di fotone singolo. I DAT svolgono un ruolo fondamentale nella regolazione dei livelli di dopamina striatali sinaptici ,e sono stati usati come marcatori dei terminali della dopamina ,. Un numero ridotto di DAT della membrana cellulare può probabilmente riflettere la perdita terminale della dopamina striatale pronunciata o il deterioramento del sistema dopaminergico cerebrale, che è stato riscontrato anche nella dipendenza da sostanze ,. Poiché l'aumento della dopamina extracellulare nello striato è associato a descrizioni soggettive di ricompensa, come alta ed euforia ,, gli individui con IAD possono anche sperimentare l'euforia come livelli di dopamina extracellulare nell'aumento dello striato. I pazienti con gioco d'azzardo patologico hanno dimostrato un alto livello di dopamina nello striato ventrale durante il gioco d'azzardo,. Gli studi di tomografia a emissione di positroni hanno rilevato un aumento del rilascio di dopamina nello striato durante la riproduzione di videogiochi ,.

Alcuni ricercatori ,-, hanno applicato la risonanza magnetica funzionale a riposo in pazienti con dipendenza da sostanze per comprendere ulteriormente i suoi meccanismi e aiutare a spiegare i suoi deficit comportamentali e neuropsicologici. Numerosi studi hanno identificato regioni chiave del cervello che pensavano di partecipare a disordini da dipendenza, come il nucleo accumbens ,, striato dorsale e corteccia prefrontale (PFC) ,, ,. I risultati forniti da Zhang et al.,, ha mostrato differenze di pattern di attivazione tra soggetti eroinodipendenti e sani, in regioni tra cui la corteccia orbitofrontale (OFC), giro del cingolo, regioni frontali e para-limbiche come la corteccia cingolata anteriore (ACC), regioni ippocampali / parahippocampali, amigdala, caudato, putamen, insula posteriore e talamo. Queste regioni sono coinvolte nelle reti cerebrali alla base della ricompensa, della motivazione, dell'apprendimento e della memoria e del controllo di altri circuiti. Tanabe et al.,,ha rilevato che il consumo di nicotina era associato a una ridotta attività nelle regioni all'interno della DMN e ad una maggiore attività nelle regioni extra-striate. Hanno suggerito che questi effetti della nicotina, in assenza di stimoli visivi o elaborazione impegnativa, suggeriscono che i suoi effetti cognitivi possono implicare uno spostamento da reti che elaborano informazioni interne a quelle che elaborano informazioni esterne. Un altro studio ha riportato che i fumatori avevano un maggiore accoppiamento rispetto ai non fumatori tra le reti frontali fronto-parietali e mediali prefrontali (mPFC). I fumatori con il più grande accoppiamento fronto-parietale mPFC-sinistra hanno avuto la reattività del segnale di fumo dello striato più dorsale misurata durante un paradigma di reattività dell'effetto fumo fMRI,. Uno studio condotto da Ko CH et al., , valutato correlazioni cerebrali di craving indotto da cue per giocare a giochi online in soggetti con IGA. I loro risultati hanno mostrato che la corteccia prefrontale dorsolaterale bilaterale (DLPFC), il precuneus, il parahippocampo sinistro, il cingolato posteriore e il cingolo anteriore destro sono stati attivati ​​in risposta a stimoli di gioco nel gruppo IGA in un modo più forte rispetto al gruppo di controllo. Pertanto, questi risultati suggeriscono che le basi neurobiologiche dell'IGA sono simili a quelle dei disturbi da uso di sostanze.

Basato sul modello proposto da Volkowet al.,, un certo numero di sistemi neurobiologici può mediare la bramosia di gioco indotta da indizi. Questi includono aree di elaborazione visiva come il lobo occipitale o il precuno che collegano segnali di gioco con informazioni interne e sistemi di memoria che includono l'ippocampo, il parahippocampo o l'amigdala e che forniscono ricordi emotivi e informazioni contestuali per i segnali di gioco. Includono anche sistemi di ricompensa come il sistema limbico e il cingolo posteriore che consentono la valutazione delle informazioni relative al gioco e forniscono aspettative e significato ricompensa, e includono sistemi di motivazione come il cingolo anteriore e il lobo frontale orbitale che controllano il desiderio di gioco . Infine, questi sistemi includono sistemi esecutivi come la DLPFC e la corteccia prefrontale che consentono di creare un piano per l'accesso online ai giochi.

Abbiamo trovato soggetti con IGA esibito aumento FC nel lobo posteriore cervelletto bilaterale e giro medio temporale. Il lobulo parietale inferiore bilaterale e il giro temporale inferiore destro mostravano una ridotta connettività rispetto al gruppo di controllo. La connettività con il PCC era correlata positivamente con i punteggi CIAS, che sono correlati alla gravità dell'IGA, nel precuneus destro, giro cingolato posteriore, talamo, caudato, nucleo accumbens, area motoria supplementare e giro linguale. Essi erano negativamente correlati con il lobo anteriore del cervelletto destro e il lobulo parietale superiore sinistro.

Le funzioni del cervelletto non si limitano al movimento e all'equilibrio, poiché svolge anche un ruolo importante nei processi emotivi e cognitivi ,, ,. Riceve input dai sistemi sensoriali e da altre parti del cervello e integra questi input per mettere a punto l'attività motoria,. Il cervelletto posteriore è prevalentemente coinvolto nella regolazione cognitiva,, elaborazione del segnale e memorizzazione dei relativi processi di memoria verbale-uditiva,. Il flusso sanguigno (rCBF) sembra aumentare nel cervelletto quando il craving è indotto da una stecca di cocaina ,. Paradiso e Takeuchi hanno sostenuto che l'attivazione cerebellare può essere correlata a processi emotivi e attenzione durante l'induzione ,, ,. Nella ricerca sulle alterazioni dell'omogeneità regionale (Reho) dell'attività cerebrale a riposo in soggetti con IGA,, è stato aumentato Reho nel cervelletto posteriore sinistro. Ciò suggerisce che il cervelletto svolge un ruolo importante nella brama indotta dall'IGA, specialmente durante la preparazione, l'esecuzione, la memoria di lavoro,e processi a motore fine modulati da sistemi extrapiramidali. Abbiamo rilevato un aumento di FC nel cervelletto posteriore bilaterale, ma una correlazione negativa nel lobo anteriore del cervelletto destro con punteggi CIAS. Sebbene le posizioni fossero diverse, in termini di funzioni del cervelletto, c'era una distinzione più importante lungo la dimensione da mediale a laterale. Pertanto, questa tesi non può essere confermata nel presente studio e deve essere esaminata da uno studio di follow-up.

Il giro temporale medio bilaterale mostrava una FC maggiore nei soggetti con IGA, ma il giro temporale inferiore destro mostrava una diminuzione della FC. Il giro temporale inferiore è uno dei livelli più alti del flusso ventrale di elaborazione audio e visiva ed è associato alla rappresentazione di caratteristiche di oggetti complessi,. Dong et al. hanno trovato Reho diminuito nel giro temporale inferiore, e hanno scritto che il ReHo diminuito nelle regioni cerebrali visive e uditive può suggerire che la diminuzione della sincronizzazione nei soggetti con IGA può essere il risultato di una lunga durata del gioco. ,. I nostri risultati sono parzialmente coerenti con questa ipotesi, che dovrebbe essere studiata in studi futuri.

Abbiamo trovato una FC diminuita nel lobulo parietale inferiore bilaterale e la FC del lobo parietale superiore sinistro compreso il PCC era correlata negativamente con i punteggi CIAS. Vari studi hanno trovato che il lobo parietale ha un coinvolgimento concertato in compiti visuospaziali. I cambiamenti di posizione dell'oggetto osservato possono portare ad una forte attivazione bilaterale della corteccia parietale superiore,. Olson et al.,,scoperto che il lobo parietale ha svolto un ruolo dominante nella memoria a breve termine. Inoltre, alcuni ricercatori hanno ipotizzato che la corteccia parietale possa svolgere un ruolo nel regolare l'attenzione o nel bloccare le risposte motorie durante i compiti di inibizione della risposta,, ,.

La connettività con il PCC era correlata positivamente con i punteggi CIAS nel precuneus destro, nel giro cingolato posteriore, nel talamo, nel caudato, nel nucleo accumbens, nella SMA e nel giro linguale. La maggior parte di queste regioni fa parte del sistema di ricompensa,. Il precuneus è associato a immagini visive, attenzione e recupero della memoria. Partecipa al processo visivo e integra i ricordi correlati. La ricerca suggerisce che il precuno è attivato da segnali di gioco, integra memorie recuperate e contribuisce alla brama indotta dai cue per i giochi online,. Come componente centrale del DMN proposto, il PCC è implicato nei processi attenzionali. Precedenti studi hanno dimostrato che i neuroni PCC rispondono alla ricezione, all'ampiezza e all'orientamento visivo-spaziale ,, ,. Studi precedenti hanno scoperto che il talamo svolge un ruolo importante nell'elaborazione della ricompensa , e comportamenti diretti all'obiettivo, insieme a molte altre funzioni cognitive e motorie ,. Dong et al.,, trovato circuiteria talamo-corticale anormale in soggetti con IGA, suggerendo implicazioni per la sensibilità della ricompensa. L'attivazione dello striato è stata segnalata durante la predizione della ricompensa, tenendo traccia degli errori di predizione della ricompensa e in paradigmi di gioco più complessi ,, , Recentemente, è stato proposto che il corpo striato sia coinvolto nella codifica dello stimolo saliente piuttosto che avere un ruolo esclusivo nell'elaborazione del premio di per sé,. La preparazione delle azioni per la ricompensa potrebbe modulare l'attività nelle regioni del cervello come lo striato dorsale.,-,. Gli studi sull'inibizione della risposta mediante fMRI hanno rilevato che la pre-SMA è fondamentale per la selezione di comportamenti appropriati, tra cui l'esecuzione appropriata e l'inibizione di risposte inappropriate ,.

Il giro linguale è un'area visiva. In precedenza abbiamo rilevato differenze nella densità della materia grigia nel giro linguale in soggetti sani rispetto a quelli con IAD ,, ,. Questa area associativa visiva è stata implicata nella schizofrenia,-,. Uno studio, ha dimostrato un aumento della gyrification e ridotto spessore corticale del giro linguale, che ha esteso precedenti scoperte di morfologia aberrante della regione linguale nella schizofrenia,. Il parahippocampo destro e il giro linguale hanno dimostrato di essere coinvolti in reti dominate da emisferi giusti che mediano funzioni emotive ,. Inoltre, Seiferth et al. , ha dimostrato che il giro linguale destro era iperattivato durante la discriminazione emotiva nei soggetti ad alto rischio.

Anomalie nella FC del PCC con mPFC e ACC non sono state trovate nel presente studio. Questo può essere in parte attribuibile alla limitata dimensione del campione e alla lieve gravità della IAD nei partecipanti rispetto ai soggetti che abbiamo esaminato in precedenza ,, ,, ,.

Limitazioni dello studio

Ci sono diverse limitazioni che dovrebbero essere menzionate in questo studio. Innanzitutto, la diagnosi di IAD si basava principalmente sui risultati di questionari auto-segnalati, che potevano causare una classificazione di errore. In secondo luogo, la dimensione del campione era relativamente piccola, il che poteva ridurre la potenza delle analisi statistiche e ostacolare la generalizzazione dei risultati. A causa di questa limitazione, i risultati riportati dovrebbero essere considerati preliminari e dovrebbero essere replicati in studi futuri con campioni di dimensioni maggiori. In terzo luogo, come studio trasversale, i nostri risultati non dimostrano chiaramente se le caratteristiche psicologiche hanno preceduto lo sviluppo di IAD o sono state una conseguenza dell'uso eccessivo di Internet. Pertanto, i futuri studi prospettici dovrebbero chiarire le relazioni causali tra IAD e misure psicologiche. Infine, per chiarire la neurobiologia condivisa della dipendenza da sostanze e delle dipendenze comportamentali come l'IGA, dovrebbero essere condotte ulteriori ricerche su pazienti di entrambe le popolazioni cliniche.

Conclusioni

Questo documento descrive uno studio preliminare della FC negli adolescenti con IGA. I nostri risultati hanno suggerito che gli adolescenti con IGA presentavano diversi schemi di attività neuronale allo stato di riposo. Le alterazioni erano parzialmente coerenti con quelle che sono state segnalate in pazienti con dipendenza da sostanze. Pertanto, questi risultati supportano l'ipotesi che l'IGA come dipendenza comportamentale possa condividere anomalie neurobiologiche simili con altri disturbi da dipendenza.