Neuropsychologia. Febbraio 2015 16. pii: S0028-3932 (15) 00080-9. doi: 10.1016 / j.neuropsychologia.2015.02.019.
Li W1, Li Y2, Yang W1, Wei D1, Li W3, Hitchman G1, Qiu J4, Zhang Q5.
Astratto
La dipendenza da Internet (IA) incorre in costi sociali e finanziari significativi sotto forma di effetti collaterali fisici, deterioramento accademico e professionale e gravi problemi di relazione. La maggior parte degli studi precedenti sui disturbi da dipendenza da Internet (IAD) si sono concentrati su anomalie strutturali e funzionali, mentre pochi studi hanno analizzato simultaneamente le alterazioni strutturali e funzionali del cervello sottostanti le differenze individuali nelle tendenze IA misurate dai questionari in un campione sano.
Qui abbiamo combinato le informazioni strutturali (volume della materia grigia regionale, rGMV) e funzionali (connettività funzionale a riposo, rsFC) per esplorare i meccanismi neurali alla base di IAT in un ampio campione di giovani adulti sani 260. I risultati hanno mostrato che i punteggi IAT erano significativamente e positivamente correlati con rGMV nella corteccia prefrontale dorsolaterale destra (DLPFC, un nodo chiave della rete di controllo cognitivo, CCN), che potrebbe riflettere il funzionamento ridotto del controllo inibitorio.
Più interessante, le diminuite anticorrelazioni tra la DLPFC destra e la corteccia prefrontale mediale / corteccia cingolata anteriore rostrale (mPFC / rACC, un nodo chiave della rete in modalità predefinita, DMN) sono state associate a punteggi IAT più elevati, che potrebbero essere associati a una ridotta efficienza di il CCN e il DMN (ad es., riduzione del controllo cognitivo e dell'auto-monitoraggio).
Inoltre, l'effetto di interferenza Stroop era positivamente associato al volume della DLPFC e ai punteggi IA, nonché alla connettività tra DLPFC e mPFC, che indicava inoltre che le variazioni di rGMV nella DLPFC e la diminuzione delle anticonnessioni tra DLPFC e mPFC possono rispecchiare il controllo inibitorio e l'efficienza cognitiva ridotti legati alla dipendenza.
Questi risultati suggeriscono che la combinazione di informazioni strutturali e funzionali può fornire una base preziosa per un'ulteriore comprensione dei meccanismi e della patogenesi della IA.
PAROLE CHIAVE:
Rete di controllo cognitivo; Rete in modalità predefinita; Dipendenza da Internet; Connettività funzionale allo stato di riposo; Morfometria a base di voxel
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