L'imaging del tensore di diffusione dell'integrità strutturale della sostanza bianca è correlato all'impulsività negli adolescenti con disturbo del gioco su Internet (2017)

. 2017 ago; 7 (8): e00753.

Pubblicato online 2017 Jun 21. doi:  10.1002 / brb3.753

PMCID: PMC5561314

Astratto

Introduzione

Il disturbo da gioco su Internet (IGD) è solitamente definito come l'incapacità di un individuo di controllare i giochi su Internet con gravi conseguenze negative e l'impulsività dei tratti è stata vista come una caratteristica distintiva dell'IGD. Studi recenti hanno suggerito che l'integrità strutturale della materia bianca (WM) gioca un ruolo importante nella neuromediazione dell'impulsività di un individuo. Tuttavia, nessuno studio ha esaminato l'associazione tra integrità della WM e impulsività negli adolescenti IGD.

Metodi

In questo studio sono stati reclutati adolescenti 33 con controlli sani IGD e 32 (HC) e le differenze intergruppo nelle relazioni tra impulsività e valori di anisotropia frazionale (FA) nell'intero cervello WM sono state studiate utilizzando analisi di correlazione voxel-wise.

Risultati

I nostri risultati hanno rivelato differenze intergruppi significative nelle correlazioni tra impulsività e valori di FA del tratto corticospinale destro (CST) e del WM occipitale destro. I test basati sulla regione di interesse hanno rivelato che i valori FA di questi cluster erano positivi o insignificanti correlati con l'impulsività negli adolescenti IGD in contrasto con la correlazione significativamente negativa nelle HC.

Conclusioni

Questa correlazione alterata negli adolescenti IGD potrebbe riflettere potenziali cambiamenti microstrutturali WM che possono essere associati alla maggiore impulsività degli adolescenti IGD e fornire possibili bersagli terapeutici per gli interventi in questa popolazione.

parole chiave: imaging del tensore di diffusione, impulsività, disturbo del gioco su Internet, sostanza bianca

1. INTRODUZIONE

Il disturbo da gioco su Internet (IGD) è la forma più diffusa di dipendenza da Internet in Asia (p. Es., Cina e Corea) (Dong, Devito, Du e Cui, 2012) ed è definita come l'incapacità di un individuo di controllare i giochi su Internet con conseguenti conseguenze negative, come difficoltà psicologiche, sociali, scolastiche e / o lavorative nella propria vita (Cao, Su, Liu, & Gao, 2007; Giovane, 1998). Negli ultimi anni, e di notevole importanza pubblica, IGD è stata classificata nella sezione III, ovvero, condizioni per futuri studi, del Manuale Diagnostico e Statistico dei Disturbi Mentali, Quinta Edizione (DSM-5) (Associazione AP, 2013). Inoltre, è stato dimostrato che l'impulsività gioca un ruolo importante nello sviluppo e nella progressione dell'IGD. Alcuni ricercatori (Cao et al., 2007; Shapira, Goldsmith, Keck, Khosla e McElroy, 2000; Giovane, 1998) hanno suggerito che la dipendenza da Internet, incluso l'IGD, fosse un disturbo degli impulsi o fosse almeno correlato al controllo degli impulsi. Studi recenti (Cao et al., 2007; Chen et al., 2015; Ko et al., 2014, 2015; Luijten, Meerkerk, Franken, van de Wetering e Schoenmakers, 2015) hanno scoperto che gli adolescenti con dipendenza da IGD / Internet avevano una maggiore impulsività rispetto a quella dei controlli sani (HC). Studi comportamentali che utilizzano compiti relativi al controllo degli impulsi (p. Es., Paradigmi Go-NoGo, Go-Stop e / o Stroop) hanno dimostrato difficoltà di controllo comportamentale negli adolescenti IGD (Cao et al., 2007; Dong, Zhou e Zhao, 2010, 2011; Lin et al., 2012; Liu et al., 2014; Luijten et al., 2015). In un'indagine longitudinale prospettica, Gentile (Gentile et al., 2011) ha rivelato che l'impulsività era un fattore di rischio per lo sviluppo di IGD. Inoltre, secondo quanto riferito, impulsività e attenzione selettiva sono state coinvolte nella patogenesi dell'IGD, così come nella gravità dell'IGD in uno studio sul trattamento farmacologico dell'IGD (Song et al., 2016). Dato che la grande impulsività è una potenziale causa di comportamenti pericolosi (ad esempio, tentativi di suicidio e criminalità) negli adolescenti, sono previste indagini sui substrati neurali della maggiore impulsività degli adolescenti IGD.

Molti studi hanno rivelato correlazioni significative tra impulsività e strutture o funzioni di più regioni di materia grigia in soggetti sani (Boes et al., 2009; Brown, Manuck, Flory e Hariri, 2006; Cho et al., 2013; Dambacher et al., 2015; Farr, Hu, Zhang e Li, 2012; Gardini, Cloninger e Venneri, 2009; Matsuo et al., 2009; Muhlert e Lawrence, 2015; Schilling et al., 2012, 2013, 2013; Van den Bos, Rodriguez, Schweitzer e McClure, 2015). Negli ultimi anni, la tecnica di imaging del tensore di diffusione (DTI) mostra una grande promessa per valutare l'integrità dei tratti della materia bianca (WM) nel cervello umano (Guo et al., 2012, 2012) e l'integrità della materia bianca (WM) dei lobi bilaterali frontale e temporale era negativamente associata all'impulsività negli adolescenti sani (Olson et al., 2009). Studi relativi alla dipendenza hanno anche rivelato correlazioni significative tra una maggiore impulsività e l'integrità di molte regioni della WM. Ad esempio, Herting, Schwartz, Mitchell e Nagel (2010) hanno riportato una relazione dei valori di FA nel fascicolo longitudinale inferiore sinistro e nella radiazione ottica destra con maggiore impulsività come rilevato con un compito di attualizzazione ritardata nei giovani con storie familiari di abuso di alcol, il che suggerisce che la microstruttura della sostanza bianca interrotta può agire come un elemento intrinseco fattore di rischio per il disturbo da uso di alcol. Uno studio di Fortier et al. (2014) hanno scoperto che valori ridotti di FA in tutti i circuiti fronto-striatali possono mediare il comportamento impulsivo negli alcolisti astinenti. Inoltre, è stata dimostrata anche una relazione tra l'integrità della WM e l'abuso di droghe. Correlazioni negative tra maggiore impulsività e valori di FA del corpo calloso anteriore e WM frontale sono state trovate nei consumatori di cocaina (Moeller et al., 2005; Romero, Asensio, Palau, Sanchez e Romero, 2010). Questi risultati indicano che l'integrità interrotta di più regioni WM gioca un ruolo importante nel mediare una maggiore impulsività in condizioni di dipendenza.

Accumulando studi di neuroimaging hanno indicato i substrati neurali della maggiore impulsività degli adolescenti IGD. Recentemente, studi di neuroimaging funzionale hanno rivelato che gli adolescenti IGD mostrano attivazioni aberranti nella rete fronto-striatale, nell'area motoria supplementare, nella corteccia cingolata, nell'insula e nei lobi parietali durante l'esecuzione di compiti relativi al controllo degli impulsi rispetto agli HC (Chen et al., 2015; Ding et al., 2014; Dong et al., 2012; Ko et al., 2014; Liu et al., 2014; Luijten et al., 2015). Inoltre, una connettività efficace aberrante nella rete di inibizione della risposta (Li et al., 2014) e connettività funzionale alterata dello stato di riposo tra più regioni del cervello (Kim et al., 2015; Ko et al., 2015) è stato anche rivelato essere correlato all'impulsività negli adolescenti IGD. Inoltre, il nostro precedente studio sui correlati strutturali dell'impulsività ha rivelato che gli adolescenti IGD mostravano correlazioni ridotte tra impulsività e volumi di materia grigia nelle aree cerebrali coinvolte nell'inibizione comportamentale, nell'attenzione e nella regolazione delle emozioni rispetto agli HC (Du et al., 2016). Sebbene gli studi sulla DTI abbiano dimostrato alterazioni dell'integrità della WM negli adolescenti IGD rispetto agli HC (Dong, DeVito, Huang e Du, 2012; Jeong, Han, Kim, Lee e Renshaw, 2016; Lin et al., 2012; Weng et al., 2013; Xing et al., 2014; Yuan et al., 2011, 2016), la relazione tra impulsività e integrità della WM negli adolescenti IGD è in gran parte sconosciuta. Gli studi precedenti hanno rivelato che la dipendenza comportamentale è simile alla dipendenza da sostanze in termini di neuropsicologia e neurofisiologia (Alavi et al., 2012). Pertanto, abbiamo postulato che l'IGD, come dipendenza comportamentale, potrebbe anche portare alle relazioni alterate tra impulsività e integrità della WM come osservato in altre dipendenze (Fortier et al., 2014; Moeller et al., 2005; Romero et al., 2010).

In questo studio, abbiamo mirato a valutare la relazione tra impulsività e integrità WM basata sull'analisi DTI in una coorte di adolescenti IGD rispetto a HCs demograficamente corrispondenti. Sulla base di studi precedenti abbiamo ipotizzato che gli HC con un migliore controllo di impulsività abbiano una maggiore integrità WM (correlazione negativa), tuttavia, a causa delle caratteristiche di maggiore impulsività degli adolescenti IGD, l'integrità della WM dell'adolescente IGD avrebbe un incremento compensativo (alterato alla correlazione positiva) . Questo studio può portare nuove informazioni sulla presentazione neurobiologica dell'impulsività negli adolescenti IGD.

2. MATERIALI E METODI

2.1. Soggetti

Trentatré adolescenti maschi con IGD sono stati reclutati da aprile a dicembre 2014 dal centro di riabilitazione psicologica del Linyi Forth People's Hospital e trentadue HC maschi di pari età e istruzione sono stati inclusi nel nostro studio. Tutti i soggetti erano di mano destra. Agli adolescenti che hanno risposto al Young Diagnostic Questionnaire for Internet addition cinque o più risposte "sì" è stata diagnosticata la IGD (Young, 1998). Inoltre, a tutti gli adolescenti IGD in questo studio è stato richiesto di soddisfare due criteri di inclusione aggiuntivi, ovvero un tempo di gioco online di ≥4 ore / giorno e un punteggio del test di dipendenza da Internet di Young (IAT) ≥ 50. Nessuno degli HC nel nostro studio ha raggiunto il criterio diagnostico del Questionario diagnostico di Young per l'aggiunta di Internet, ha trascorso non più di 2 ore al giorno giocando a giochi online e ha avuto un punteggio IAT inferiore a 50. I criteri di esclusione per tutti i soggetti erano i seguenti: 1) qualsiasi diagnosi DSM ‐ IV Asse I basata sulla MINI ‐ International Neuropsychiatric Interview (MINI), (2) l'esistenza di malattie neurologiche o sequele neurologiche valutate con valutazioni cliniche e cartelle cliniche, o (3) uso di farmaci psicotropi o droghe abuso. Inoltre, il questionario è stato utilizzato per registrare il consumo di sigarette e alcol. Gli stati di ansia e depressione sono stati valutati utilizzando la Self ‐ Rating Anxiety Scale (SAS) e la Self ‐ Rating Depression Scale (SDS). È stata eseguita una batteria di test neuropsicologici per valutare i domini cognitivi dei partecipanti. I quozienti di intelligenza (QI) di tutti i partecipanti sono stati esaminati utilizzando le matrici progressive standard di Rawen. La memoria di lavoro è stata valutata con il test di intervallo di cifre in avanti e all'indietro e le memorie a breve e lungo termine sono state testate utilizzando il test di inclinazione verbale uditiva. La velocità di elaborazione delle informazioni è stata testata con il trail-making test (TMT-A). La funzione Execute è stata testata con TMT ‐ B. Il protocollo di questo studio è stato approvato dal Comitato Etico dell'Ospedale Generale dell'Università di Medicina di Tianjin e tutti i partecipanti e i loro tutori hanno fornito il consenso informato scritto secondo le linee guida istituzionali.

2.2. Valutazione dell'impulsività

The Barratt Impulsiveness Scale 11 (BIS-11) (Patton, Stanford e Barratt, 1995) è stato utilizzato per valutare l'impulsività di tutte le materie in questo studio. Il BIS-11 è una misura self-report progettata per valutare l'impulsività che consiste di oggetti 30 e comprende le seguenti tre sottoscale: Impulsività Attentional (AI, deficit dell'attenzione, pensieri rapidi e mancanza di pazienza cognitiva), Impulsività motoria (IM, impetuosa azione), e Impulsività non pianificatrice (NI, mancanza di orientamento futuro). Tutti gli oggetti hanno ricevuto risposta su una scala Likert 4 point (raramente / mai, occasionalmente, spesso e quasi sempre / sempre). La somma dei tre punteggi sottoscala è stata presa come Raw Impulsiveness (RI). I punteggi più alti riflettono maggiori livelli di impulsività.

2.3. Acquisizione dei dati

I dati DTI sono stati acquisiti utilizzando uno scanner Siemens 3.0 ‐ T (Magnetom Verio, Siemens, Erlangen, Germania) con sequenza di imaging planare spin-echo echo single-shot e i seguenti parametri: TR = 7000 ms, TE = 95 ms, flip angle = 90 °, FOV = 256 mm × 256 mm, dimensione matrice = 128 × 128, spessore fetta = 3 mm, 48 sezioni senza spazi, 64 direzioni di diffusione della codifica con valore ab di 1,000 s / mm2, e un volume è stato acquisito anche senza ponderazione di diffusione (b = 0 s / mm2). La sequenza di eco a gradiente rapida preparata per magnetizzazione volumetrica pesata in T1 è stata utilizzata per acquisire una serie di 192 immagini anatomiche sagittali contigue ad alta risoluzione con i seguenti parametri: TR = 2,000 ms, TE = 2.34 ms, TI = 900 ms, angolo di inversione = 9 °, FOV = 256 mm × 256 mm, spessore fetta = 1 mm e dimensione matrice = 256 × 256.

2.4. Elaborazione dati DTI

La preelaborazione DTI è stata eseguita utilizzando il toolbox di diffusione di FMRIB (FSL 4.0, http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl) e comprendeva le seguenti fasi: le distorsioni da correnti parassite e gli artefatti da movimento della testa in tutti i dati DTI sono stati corretti applicando l'allineamento affine di ciascuna immagine pesata in diffusione all'immagine non di diffusione; il cranio è stato rimosso dalle immagini DTI di ogni partecipante utilizzando il robusto strumento di estrazione del cervello (BET); e le mappe FA, diffusività radiale (RD) e diffusività assiale (AD) sono state quindi calcolate utilizzando il toolbox di diffusione FMRIB in FSL. I singoli indici di diffusione (FA, RD e AD) sono stati registrati nello spazio MNI utilizzando un metodo a due fasi. In primo luogo, le immagini b = 0 estratte dal cervello di ciascun soggetto sono state registrate con le sue immagini T1 utilizzando un metodo affine (12 parametri); quindi, le immagini T1 sono state registrate in modo affine nel modello T1 dello spazio MNI; infine, gli indici di diffusione sono stati scritti nello spazio MNI utilizzando i parametri affini generati dai passaggi precedenti e sono stati reslicati in 2 × 2 × 2 mm3. Le mappe normalizzate di FA, RD e AD sono state livellate con un kernel isotropico gaussiano di 6-mm a larghezza intera a metà massimo.

2.5. analisi statistica

Due campioni t- i test sono stati utilizzati per esaminare le differenze intergruppi in età, istruzione, tempo di gioco online (ore / giorno), punteggio IAT, punteggio SAS, punteggio SDS, punteggi BIS-11 e variabili cognitive utilizzando SPSS 18.0. Il test del chi quadrato è stato utilizzato per esaminare le differenze intergruppo nel tasso di fumo. Il livello di significatività è stato impostato a p <.05.

L'analisi statistica voxel-wise delle correlazioni tra impulsività e valori di FA è stata eseguita utilizzando il test non parametrico basato sulla permutazione di FSL con 5,000 permutazioni casuali. I valori FA sono stati considerati variabili dipendenti, punteggi di gruppo (HCs vs. IGD), BIS ‐ 11 (RI, AI, MI e NI) e le loro interazioni sono state considerate variabili indipendenti interessanti e età, punteggio SAS e SDS punteggio sono stati trattati come variabili confondenti. I punteggi BIS ‐ 11 (RI, AI, MI e NI) di ciascun soggetto sono stati sminuiti in ciascun gruppo prima dell'ingresso nel modello. Un template WM a priori binarizzato con una soglia> 0.3 è stato utilizzato come maschera per confinare l'analisi statistica all'interno delle regioni WM. In primo luogo, le correlazioni tra impulsività e valori FA di ciascun gruppo sono state stimate calcolando i coefficienti di regressione tra il valore FA di ciascun voxel all'interno della maschera WM ei punteggi BIS-11 (RI, AI, MI e NI). Successivamente, le differenze tra i gruppi nei coefficienti di regressione sono state confrontate nel modello. Il miglioramento del cluster privo di soglia (TFCE) è stato utilizzato per correggere confronti multipli (p <.05).

Le regioni con significative differenze intergruppo nelle correlazioni tra i valori FA e BIS-11 (RI, AI, MI e NI) sono state definite come regioni di interesse (ROI). I valori medi di FA nelle ROI sono stati quindi estratti. Le analisi di correlazione parziale basate sulla ROI tra i valori medi di FA e i corrispondenti punteggi BIS-11 (RI, AI, MI e NI) sono state eseguite anche in ciascun gruppo dopo aver controllato l'età e i punteggi SAS e SDS per convalidare i risultati del analisi voxel-wise. La correzione di Bonferroni è stata utilizzata per controllare i confronti multipli.

L'analisi statistica voxel-wise delle differenze intergruppo in FA, AD e RD è stata eseguita utilizzando il test non parametrico basato sulla permutazione di FSL con 5,000 permutazioni casuali. TFCE è stato utilizzato per correggere confronti multipli (p <.05).

3. RISULTATI

3.1. Dati demografici e clinici

Non ci sono state differenze significative tra gruppi in termini di età, istruzione, variabili cognitive o tasso di fumo. Nessuno dei soggetti ha consumato abitualmente alcol. Il tempo di gioco online (ore / giorno), il punteggio IAT, il punteggio SAS, il punteggio SDS e il punteggio BIS-11 (RI, AI, MI e NI) erano significativamente più alti nel gruppo IGD rispetto a quelli negli HC. Tutti i dati demografici e clinici sono elencati in Tabella 1.

Tabella 1 

Dati demografici e clinici

3.2. Confronto di correlazione Voxel-saggio

Le analisi di correlazione voxel-wise hanno rivelato che, nel gruppo HC, il punteggio RI era negativamente correlato con i valori di FA delle regioni bilaterali temporali, parietali e occipitali e della capsula interna destra. Il punteggio MI è stato negativamente correlato con i valori FA delle regioni bilaterali frontali, temporali, parietali e occipitali WM, corpo calloso e crus posteriore della capsula interna destra. I valori FA della capsula bilaterale esterna, il crus posteriore della capsula interna destra e le regioni WM occipitale e parietale destra hanno mostrato correlazioni negative con il punteggio NI (p <.05, correzione TFCE) (Figura 1). Non c'era alcuna correlazione significativa dei punteggi BIS-11 con i valori FA nell'intero WM nel gruppo IGD.

Figure 1  

Regioni cerebrali che mostrano correlazioni negative tra i valori FA e l'impulsività (RI, MI, NI) nelle HC

Le analisi di correlazione voxel-wise hanno rivelato che, rispetto alle HC, gli adolescenti di IGD esibivano una correlazione più alta tra il punteggio RI e i valori di FA della CST destra (al crus posteriore della capsula interna). Gli adolescenti di IGD hanno anche mostrato correlazioni più alte tra il punteggio NI e i valori FA della CST destra (al crus posteriore della capsula interna), e tra il punteggio NI e il valore FA della regione WM occipitale destra (p <.05, correzione TFCE) (Tabella 2, Figura 2). Non ci sono state differenze significative tra i gruppi nelle correlazioni dei punteggi di IA e MI con i valori di FA nell'intero WM.

Figure 2  

Regioni cerebrali che mostrano le alterate correlazioni tra i valori FA e BIS-11 (RI e NI) in adolescenti IGD rispetto alle HC. (a), la CST destra (al crus posteriore della capsula interna); (b), la CST giusta (nei crus posteriori ...

Tabella 2 

Regioni che mostrano differenze significative tra i gruppi nelle correlazioni tra i valori di FA e l'impulsività

3.3. Analisi della correlazione ROI-saggio

Tre cluster con significative differenze tra i gruppi nelle correlazioni tra i valori FA e l'impulsività sono stati definiti come ROI. Le analisi di correlazione basate sul ROI hanno rivelato correlazioni negative significative tra i punteggi BIS-11 (RI e NI) e i valori di FA entro tre ROI nelle HC (p <.05 / 6, correzione Bonferroni), mentre sono state osservate correlazioni positive significative tra i valori FA del CST destro e i punteggi BIS ‐ 11 (RI e NI) nel gruppo IGD (p <.05 / 6, correzione Bonferroni) (Figura 2). Non c'era alcuna correlazione significativa tra i valori FA della regione WM occipitale destra e i punteggi NI nel gruppo IGD.

3.4. Confronto intergruppo dei valori FA, RD e AD

Non ci sono state differenze significative tra intergruppi nei valori FA, RD o AD nei confronti intergruppi voxel-wise nell'intero WM.

4. DISCUSSIONE

In questo studio, sono state valutate le correlazioni alterate tra integrità della WM e impulsività negli adolescenti IGD. Negli HC, i valori FA di più regioni WM hanno mostrato correlazioni negative con l'impulsività, il che è coerente con i risultati di uno studio precedente riguardante le relazioni tra integrità della sostanza bianca e comportamento di sconto ritardato in soggetti giovani sani (Olson et al., 2009). Gli adolescenti di IGD hanno mostrato correlazioni positive o insignificanti tra l'impulsività e i valori FA della CST destra e della regione WM occipitale destra in contrasto con la correlazione significativamente negativa nelle HC.

Il CST contiene fibre che vanno dal primario motore, premotore, motore supplementare, somatosensoriale, parietale e cingolato alla colonna vertebrale e svolge un ruolo essenziale nel trasferimento di informazioni relative al motore, come il movimento volontario e il controllo motorio (Porter, 1985). Precedenti studi di neuroimaging hanno fornito prove che le regioni di proiezione CST svolgono un ruolo importante nel modulare l'impulsività in soggetti sani (Brown et al., 2006; Farr et al., 2012). Uno studio fMRI su bevitori sani ha rivelato che l'attivazione della regione motoria / premotoria frontale destra durante un compito di inibizione della risposta era inversamente correlata al punteggio di impulsività, il che indicava che la grande impulsività era correlata alla compromissione del sistema di controllo motorio (Weafer et al., 2015). Uno studio di Olson et al. (2009) hanno rivelato che valori di FA più elevati del CST destro erano associati a prestazioni meno impulsive nel compito di attualizzazione ritardata in adolescenti sani. Nel nostro studio, negli HC sono state trovate correlazioni negative tra impulsività e valori FA del CST destro, il che era coerente con i risultati degli studi di Olson. L'analisi della correlazione voxel-wise di Kelvin ha anche indicato che bassi valori di FA dei cru posteriori della capsula interna sono associati a una maggiore impulsività misurata dal BIS-11 nei consumatori cronici di cocaina (Lim et al., 2008). Questi risultati suggeriscono che le alterate correlazioni tra l'impulsività e i valori FA del CST negli adolescenti IGD potrebbero riflettere potenziali cambiamenti microstrutturali WM che possono essere associati alla maggiore impulsività degli adolescenti IGD.

Nel nostro studio, gli adolescenti IGD non hanno mostrato alterazioni significative nei valori FA, AD o RD rispetto agli HC, ma hanno mostrato correlazioni positive tra impulsività e valori FA in contrasto con la correlazione significativamente negativa negli HC. Ci sono due possibili spiegazioni per le correlazioni alterate tra impulsività e metriche DTI negli adolescenti IGD in assenza di cambiamenti metrici DTI. I fattori genetici contribuiscono allo sviluppo di IGD (Li, Chen, Li e Li, 2014). Gli adolescenti IGD arruolati nel nostro studio erano ancora nel processo di maturazione della WM, e diversi background genetici avrebbero potuto far sì che subissero lo sviluppo e la plasticità della WM in modi diversi rispetto ai soggetti sani (Giedd & Rapoport, 2010). Pertanto, diversi background genetici possono essere in parte responsabili delle correlazioni alterate tra impulsività e metriche DTI negli adolescenti IGD. Tuttavia, questa spiegazione richiede la conferma con studi genetici in futuro. Un'altra possibile spiegazione per le correlazioni alterate tra impulsività e metriche DTI negli adolescenti IGD è correlata all'effetto dell'IGD sulle microstrutture della WM. Una maggiore integrità della WM della CST negli individui IGD è stata dimostrata in studi precedenti (Jeong et al., 2016; Yuan et al., 2011; Zhang et al., 2015). Sebbene non vi fossero differenze significative tra i gruppi nelle metriche DTI della CST, sono state trovate correlazioni positive tra impulsività e valori FA negli adolescenti IGD, che indicano una tendenza tra gli adolescenti IGD ad avere valori FA relativamente più alti per l'inibizione dell'impulsività. Gli adolescenti IGD arruolati nel nostro studio non hanno avuto alterazioni significative nelle prestazioni cognitive, il che ha suggerito che IGD aveva un effetto sottotale sulla loro funzione cognitiva al momento dell'esame, ed è necessario uno studio longitudinale per confermare l'effetto dinamico dell'IGD sulle microstrutture della WM. Inoltre, molteplici studi fMRI sul controllo inibitorio negli adolescenti IGD hanno dimostrato una maggiore impulsività e un minore controllo inibitorio accompagnato da attivazioni cerebrali aberranti nel giro precentrale e nell'area motoria supplementare negli adolescenti IGD rispetto ai soggetti sani (Chen et al. 2015; Ding et al., 2014; Dong et al., 2012; Liu et al., 2014; Luijten et al., 2015). Presi insieme, questi risultati rendono plausibile postulare che gli stati funzionali e strutturali del sistema motorio, inclusi la corteccia e i tratti di fibra WM, fossero associati a una maggiore impulsività negli adolescenti IGD.

Inoltre, a differenza degli HC, le correlazioni tra impulsività e valori di FA della regione WM occipitale destra sono scomparse negli adolescenti IGD nel nostro studio. Negli adolescenti IGD sono stati evidenziati valori di FA aumentati della WM occipitale, che possono insorgere secondariamente a giochi online ripetitivi (Jeong et al., 2016). Il volume della materia grigia all'interno della corteccia occipitale era correlato positivamente con il punteggio di dipendenza da videogiochi e la quantità di videogiochi a vita (Kuhn & Gallinat, 2014). Inoltre, le prestazioni più rischiose nell'Iowa Gambling Task erano correlate alla ridotta integrità della WM occipitale in soggetti alcol dipendenti (Zorlu et al., 2013). È plausibile postulare che, come un tratto di trasferimento di informazioni visive, il WM subcorticale occipitale destro possa avere potenziali cambiamenti microstrutturali negli adolescenti IGD che hanno contribuito alla correlazione alterata tra impulsività e valori di FA.

Si devono inoltre notare alcune limitazioni di questo studio. In primo luogo, la struttura trasversale del nostro studio ci ha precluso di trarre conclusioni sulla relazione causale tra le correlazioni assenti e IGD. Per stabilire se le correlazioni assenti negli adolescenti IGD siano dovute a uno sviluppo strutturale anormale o secondario all'IGD preesistente, sono necessari studi genetici e studi longitudinali. In secondo luogo, solo gli adolescenti maschi sono stati inclusi nel nostro studio a causa della prevalenza sostanzialmente maggiore di IGD nei giovani maschi rispetto alle donne e ad altri gruppi di età. I nostri risultati dovrebbero essere considerati specifici per gli adolescenti maschi con IGD. Infine, la classificazione di IGD basata esclusivamente sulle misure di autovalutazione (YDQ e IAT), che non è sufficientemente appropriata, dovrebbe includere interviste cliniche più dettagliate per valutare IGD nella ricerca futura.

In conclusione, le correlazioni negative tra impulsività e valori di FA all'interno di più regioni WM negli HC indicavano un normale neuromeccanismo di controllo degli impulsi nei soggetti sani. Le correlazioni alterate tra impulsività e valori di FA del CST e della WM occipitale negli adolescenti IGD potrebbero riflettere potenziali cambiamenti microstrutturali della WM che possono essere associati alla maggiore impulsività degli adolescenti IGD. Secondo quanto riferito, l'impulsività e l'attenzione selettiva sono state coinvolte nella patogenesi dell'IGD e correlate alla gravità dell'IGD in uno studio sul trattamento farmacologico dell'IGD (Song et al., 2016). Il nostro studio ha inoltre definito le firme neurobiologiche per l'impulsività negli adolescenti IGD e ha implicato che il trattamento mirato a migliorare la correlazione alterata tra l'impulsività e l'integrità WM meriterebbe ulteriori indagini.

CONFLITTO D'INTERESSE

Nessuno dichiarato.

Note

Du X, Liu L, Yang Y, et al. L'imaging del tensore di diffusione dell'integrità strutturale della sostanza bianca è correlato all'impulsività negli adolescenti con disturbo da gioco su Internet. Brain Behav. 2017; 7: e00753 https://doi.org/10.1002/brb3.753

Informazioni sul collaboratore

Xiaodong Li, Email: moc.621@9189918dxl.

Quan Zhang, Email: moc.361@2190nauqgnahz.

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