La funzione prefrontale disfunzionale è associata all'impulsività nelle persone con disturbo da gioco su Internet durante un'attività di sconto del ritardo (2017)

Davanti. Psichiatria, 13 dicembre 2017 | https://doi.org/10.3389/fpsyt.2017.00287

Yifan Wang^1,2, Immagine Yanbo Hu³, Jiaojing Xu⁴, Hongli Zhou¹, Xiao Lin⁵, Xiaoxia Du⁶ ed Guangheng Dong^1,7*

¹Dipartimento di Psicologia, Università Normale di Zhejiang, Jinhua, Cina
²Scuola di psicologia e scienze cognitive, Università della Cina orientale normale, Shanghai, Cina
³Dipartimento di Psicologia, London Metropolitan University, Londra, Regno Unito
⁴Scuola di Psicologia, Southwest University, Chongqing, Cina
⁵Centro peking-Tsinghua per le scienze della vita, Università di Pechino, Pechino
⁶Dipartimento di Fisica, Shanghai Key Laboratory of Magnetic Resonance, East China Normal University, Shanghai, Cina
⁷Istituto di Scienze Psicologiche e del Cervello, Università Normale di Zhejiang, Jinhua, Cina

Il disturbo del gioco su Internet (IGD), definito come l'uso persistente dei giochi online con l'ignoranza delle conseguenze negative, ha sollevato sempre più diffuse preoccupazioni pubbliche. Questo studio mirava a chiarire i precisi meccanismi alla base di IGD confrontando il processo decisionale intertemporale tra partecipanti 18 IGD e 21 corrispondenti controlli sani (HC). Entrambi i dati comportamentali e fMRI sono stati registrati da un'attività di attualizzazione del ritardo. A livello comportamentale, l'IGD ha mostrato un tasso di sconto più elevato k di HC; e nel gruppo IGD, sia il tempo di reazione (ritardo - immediato) sia il tasso di sconto k erano significativamente correlati positivamente con la gravità di IGD. A livello neurale, l'IGD ha mostrato una riduzione delle attivazioni cerebrali nella corteccia prefrontale dorsolaterale e nel giro frontale inferiore bilaterale rispetto a HC durante gli studi di ritardo dell'esecuzione relativi a quelli immediati. Presi insieme, i risultati hanno suggerito che IGD ha mostrato deficit nel prendere decisioni e tendeva a perseguire la soddisfazione immediata. Il meccanismo sottostante deriva dall'abilità carente nel valutare tra ricompensa ritardata e soddisfazione immediata, e l'abilità ridotta nell'inibizione degli impulsi, che può essere associata alla disfunzione dell'attivazione prefrontale. Questi potrebbero essere il motivo per cui IGD continua a giocare ai giochi online nonostante le gravi conseguenze negative.

Introduzione

Il disturbo del gioco su Internet (IGD) ha sollevato sempre più diffuse preoccupazioni pubbliche. È definito come un uso ricorrente e persistente dei giochi online, che porta a una serie di conseguenze negative in termini di vita quotidiana e di salute mentale, come il coping maladattivo, la relazione interpersonale malata e la diminuzione dei risultati accademici (1, 2). Studi sperimentali e questionari hanno indicato che gli individui con IGD mostrano grandi somiglianze comportamentali e neuronali a quelli con dipendenze da droghe, abuso di sostanze e disturbi del gioco in molti aspetti, che coinvolgono sintomi psichiatrici comorbidi, controllo del comportamento e processo decisionale (3-5). Tuttavia, rispetto ai disturbi legati alla sostanza e alla dipendenza (es. Disturbo da abuso di alcool), una caratteristica significativa di IGD non è l'assunzione di sostanze o sostanze chimiche. A maggio 2013, IGD è stato elencato nella sezione "Risultati" del DSM-5 come condizione che giustifica ulteriori studi (6-8).

Il processo decisionale intertemporale si riferisce a situazioni in cui le persone hanno bisogno di scegliere tra due opzioni: una ricompensa immediata ma più piccola e una più ritardata ma più grande (9). Il Delay Discounting Task (DDT) è un paradigma ampiamente utilizzato nell'esplorazione del processo decisionale intertemporale e nella misurazione delle scelte impulsive (10), ma raramente utilizzato per rilevare il processo decisionale e la pianificazione di IGD. Quando il ritardo è più breve, le persone generalmente preferiscono la ricompensa più grande piuttosto che la più piccola; ma con un graduale aumento del ritardo, le persone spostano la loro preferenza alla ricompensa minore piuttosto che a quella più grande. Gli individui che spostano le loro preferenze verso premi più piccoli dopo ritardi più brevi sarebbero considerati più impulsivi di quelli che spostano le loro preferenze dopo ritardi più lunghi (11). Gli studi che utilizzano il DDT hanno scoperto che i premi ritardati tendono ad essere più fortemente scontati nei tossicodipendenti in relazione all'alcol (12), eroina (13), cocaina (14), metanfetamina (15) e giocatori d'azzardo patologici (16) rispetto ai controlli sani (HC). Inoltre, vi sono prove che gli individui con IGD sono più impulsivi degli utenti di giochi Internet ricreativi e di HC (17-20). Queste scoperte sollevano la possibilità che l'IGD, in accordo con i tossicodipendenti di droga e gioco d'azzardo, mostri la miopia per il futuro, cioè la preferenza per i premi a breve termine (ad esempio, i giochi su Internet) e l'ignoranza per perdite a lungo termine (ad esempio, relazioni sociali) .

I lavori precedenti con il DDT stabilivano i correlati neurali delle regioni cerebrali nel processo decisionale intertemporale e quindi proponevano un modello di doppia valutazione, che presupponeva che vi fossero due sistemi separati che contribuivano a tali decisioni (21, 22). Un sistema (chiamato "sistema β") includeva regioni di proiezione di dopamina mesolimbica e pesava i benefici immediati (cioè, il nucleo accumbens e la corteccia prefrontale mediale); l'altro sistema (chiamato "sistema δ") includeva le aree corticali prefrontali laterali e pesava le ricompense ritardate. Gli studi sull'imaging umano hanno anche esplorato le attivazioni cerebrali durante il processo di attualizzazione del ritardo nella dipendenza comportamentale e nei campioni di dipendenza dalla sostanza. I giocatori d'azzardo patologici hanno mostrato attività cerebrali elevate nella corteccia prefrontale dorsolaterale (DLPFC) e amigdala quando si selezionavano ricompense ritardate rispetto a HC (23). È stato segnalato che gli alcolici mostrano un aumento delle attività nel giro frontale inferiore (IFG), nell'insula e nell'area motoria supplementare insieme a una maggiore riduzione dei premi ritardati (24). I fumatori hanno anche esibito attivazioni cerebrali disfunzionali nell'IFG, nella DLPFC e nell'insula durante l'inibizione di ricompense immediate più piccole per ottenere quelle più grandi ritardate (25). La DLPFC ha dimostrato di essere coinvolta nell'inibizione comportamentale, nell'elaborazione della ricompensa e nel processo decisionale; l'IFG è anche critico per l'inibizione e il processo decisionale rischioso; inoltre, l'insula svolge un ruolo nella funzione cognitiva e nel controllo motorio (26-28). Nello specifico, la connettività funzionale alterata nel lobo bilaterale prefrontale è stata rilevata in IGD (29).

Sebbene precedenti ricerche abbiano rivelato deficit decisionali nella IGD, il meccanismo sottostante di alterata capacità di controllare i loro comportamenti rimane poco chiaro. Per esplorare le ragioni per cui le persone con IGD perseguono un'esperienza gratificante istantanea indipendentemente dai benefici a lungo termine, 21 HCs e 18 IGD sono stati reclutati per eseguire il DDT, che comprendeva una serie di selezioni tra premi monetari immediati più piccoli e ritardi monetari maggiori ritardati.

Il nostro studio precedente ha rilevato che i partecipanti con IGD erano inclini a correre dei rischi e hanno esibito una minore attivazione nell'IFG e un giro temporale superiore quando effettuavano scelte rischiose rispetto a HC (30). Uno studio che ha utilizzato il paradigma Go / No-Go con la distrazione dei giochi d'azzardo ha rilevato che l'IGD ha mostrato un'inibizione della risposta compromessa e attività cerebrali ridotte nella giusta DLPFC (31). Negli individui con IGD, la visualizzazione di stimoli correlati al gioco su Internet ha indotto in modo significativo un aumento delle attivazioni cerebrali nella corteccia prefrontale, nel lobulo parietale inferiore e nello striato (19, 20, 32). Questi risultati suggeriscono che le regioni del cervello associate al controllo cognitivo, al desiderio, al processo decisionale e alla ricompensa inducono effetti disfunzionali in virtù dell'uso frequente dei giochi su Internet in IGD. Pertanto, abbiamo ipotizzato che il gruppo IGD possa mostrare una tendenza comportamentale simile (miopia per il futuro) e modelli di attivazione cerebrale paralleli ai risultati in altri disturbi della dipendenza. A livello comportamentale, ci aspettavamo di osservare una maggiore riduzione dei premi ritardati in IGD rispetto a HC e una modulazione delle rappresentazioni ritardate della ricompensa dalla gravità di IGD. A livello neurale, ci aspettavamo che IGD mostrasse meno attivazioni cerebrali in quelle regioni del cervello (cioè DLPFC, IFG), che sono correlate alla valutazione di ricompense ritardate e all'inibizione degli impulsi. Ci aspettavamo anche che le attivazioni cerebrali fossero correlate con le prestazioni comportamentali nel gruppo IGD.

Materiali e Metodi

Partecipanti

L'esperimento è conforme al Codice Etico dell'Associazione Medica Mondiale (Dichiarazione di Helsinki). Il Human Investigations Committee della Zhejiang Normal University ha approvato questa ricerca. Tutti i partecipanti hanno firmato i moduli di consenso informato prima dell'esperimento. I partecipanti erano studenti maschi di mano destra (18 IGD e 21 HC) reclutati tramite pubblicità a Shanghai, in Cina. Sono stati inclusi solo i maschi a causa della maggiore prevalenza di IGD negli uomini rispetto a quella nelle donne. Esistevano diversi criteri di esclusione per la selezione dei partecipanti, inclusa la cronologia o disturbi neurologici o mentali attuali misurati da MINI intervista neuropsichiatrica internazionale e la scala degli stati dell'umore, storia o attuale malattia psichiatrica (ad esempio, depressione, schizofrenia) e storia di abuso di droghe (ad es. , cocaina, alcol) o qualsiasi altro tipo di dipendenze comportamentali misurate da interviste standard e strumenti di auto-segnalazione. Tutti i partecipanti non hanno riportato una storia di dipendenza comportamentale, abuso di sostanze e disturbi mentali. È importante sottolineare che nessuno di loro ha riportato lesioni cerebrali, interventi chirurgici al cervello e problemi di attenzione come il disturbo da deficit di attenzione e iperattività. Inoltre, a tutti i partecipanti è stato detto di non assumere sostanze 3 prima di iniziare l'esperimento, inclusi caffè, sigarette e alcol.

La diagnosi di IGD è stata determinata sulla base (1) di un test di dipendenza da Internet online di Young modificato (33), che enfatizzava su IGD (IAT, vedi Materiale Supplementare), (2) la scala diagnostica IGD a nove voci proposta basata su DSM-5 (34), e (3) i criteri per il tempo e la frequenza del gioco. Sia il questionario che i criteri sono stati precisamente tradotti in cinese per l'idoneità dei partecipanti. Per valutare criticamente i comportamenti di gioco e i sintomi IGD, abbiamo poi sostituito tutte le dichiarazioni delle attività online nel questionario originale con elementi specifici, come giochi o giochi online. La validità dello IAT modificato è stata testata e il coefficiente di affidabilità alfa del Cronbach era un accettabile 0.90. Lo IAT modificato è composto da articoli 20 associati ai giochi online tra cui dipendenza psicologica, uso compulsivo, ritiro, problemi correlati a scuola o al lavoro, sonno, famiglia e gestione del tempo. Per ogni articolo, i partecipanti sono stati istruiti a scegliere un numero dalla seguente scala: 1 = "Raramente" a 5 = "Sempre" o "Non applicabile". Il punteggio dello IAT modificato varia da 20 a 100, che rappresenta la gravità di IGD. I punteggi su 50 indicano problemi occasionali o frequenti di dipendenza da Internet e i punteggi su 80 indicano gravi problemi di dipendenza da Internet (35).

Le caratteristiche demografiche per entrambi i gruppi sono state mostrate in Tabella 1. IGD e HC non differivano in modo significativo per età e anni di istruzione. In questo studio, il gruppo IGD era composto da individui che (1) hanno ottenuto un punteggio superiore a 50 nello IAT modificato, (2) hanno soddisfatto almeno cinque dei nove criteri del DSM-5, (3) hanno trascorso almeno 2 ore in giochi online per giorno durante gli ultimi 2 anni e (4) hanno trascorso la maggior parte del tempo online giocando ai giochi online (> 80%). Tuttavia, il gruppo HC non ha soddisfatto i criteri sopra menzionati.

TABELLA 1

Tabella 1. Caratteristiche demografiche per partecipanti HC e IGD.

Compito e procedura

L'intera durata dell'attività è durata circa 15 min per ciascun partecipante. I partecipanti hanno dapprima esercitato le prove 20 per acquisire familiarità con l'attività prima di completare l'attività DDT nello scanner. Durante il compito, i partecipanti devono fare delle scelte tra una ricompensa immediata e una maggiore quantità di denaro con un tempo differito specificato (es. 10 Yuan contro 7 giorni dopo 12 Yuan, $ 1 equivale a circa 6.6 Yuan). Le quantità monetarie variavano da 12 a 15, 20, 30, 40 e 50 Yuan e il tempo di ritardo variava da 6 h a 1, 3, 7, 30 e 90 giorni. Quindi, c'erano prove 36 nel blocco 1 e l'attività consisteva in blocchi 2 in totale. Le prove in questo studio sono state presentate casualmente in E-prime (versione 2.0, Psychology Software Tool, Figura 1).

FIGURA 1

Figure 1 . La cronologia di una prova nell'attività di attualizzazione del ritardo. L'opzione immediata ma più piccola è fissata su 10 Yuan; nelle opzioni ritardate ma più grandi, gli importi monetari variavano da 12 a 15, 20, 30, 40 e 50 Yuan e il tempo di ritardo variava da 6 h a 1, 3, 7, 30 e 90 giorni. "Yuan" è l'unità di base del denaro in Cina.

A tutti i partecipanti è stato pagato un 40 Yuan garantito (≈ $ 6) per la partecipazione e una ricompensa extra (compresa tra 12 e 50 Yuan) che dipendeva dalle loro selezioni in attività DDT. Per suscitare la motivazione dei partecipanti alla risposta corretta, sono stati informati che avrebbero ricevuto pagamenti aggiuntivi in base alle loro prestazioni durante l'attività. Per esempio, se hanno selezionato i soldi fissi per il processo, allora guadagnerebbero 10 Yuan in contanti; se avessero selezionato l'opzione ritardata, avrebbero guadagnato quella somma di denaro in contanti dopo il corrispondente ritardo.

Analisi dei dati comportamentali

Il tasso di attualizzazione del ritardo è stato stimato per ciascun partecipante dal seguente modello iperbolico (36):

V = \frac{A}{(1 + k D)} .

(1)

Il V rappresenta il valore soggettivo della ricompensa ritardata; A è la quantità della ricompensa ritardata; D è la durata del ritardo alla consegna; e k è un parametro libero che indica la pendenza della curva di sconto. Più alto k i valori indicano uno sconto più rapido e una maggiore impulsività (37-39). Una procedura importante per la stima k il valore era determinare i punti di indifferenza, che erano i punti in cui la ricompensa fissa e la ricompensa ritardata erano di uguale valore soggettivo per un individuo. I punti di indifferenza sono stati calcolati attraverso una serie di differenti lunghezze di ritardo e importi monetari e sono stati inseriti nell'Eq. 1. C'erano due passaggi delle analisi dei dati comportamentali per il DDT. Nella prima fase, è stato utilizzato un programma non lineare di adattamento della curva (Origine 7.0) per determinare i valori ottimali di ciascun partecipante di k. Il secondo passo era eseguire una trasformazione 10 del log del k valori. La trasformazione del log è stata richiesta per questi dati a causa della loro distribuzione non normale (40, 41). Per esaminare il diverso tasso di sconto k di IGD e HC, un campione indipendente t il test è stato eseguito

Acquisizione e pre-elaborazione delle immagini

I dati fMRI sono stati raccolti utilizzando uno scanner 3T (Siemens Trio) con una sequenza di impulsi EPI T2 a gradiente-eco in sezioni 33 (sequenza interleaved, spessore 3-mm, tempo di ripetizione = 2,000 ms, tempo di eco (TE) = 30 ms, flip angolo 90 °, campo visivo 220 × 220 mm², matrice 64 × 64). Gli stimoli sono stati presentati da In vivo sistema sincrono (In vivo Azienda)¹ attraverso un monitor nella bobina frontale. Le immagini strutturali che coprono l'intero cervello sono state raccolte utilizzando una sequenza tridimensionale con richiamo gradiente tridimensionale pesata T1 (fette 176, angolo di inversione = 15 °, TE = 3.93 ms, spessore fetta = 1.0 mm, salto = 0 mm, tempo di inversione = 1100 ms, campo visivo = 240 × 240 mm e risoluzione nel piano = 256 × 256).

La pre-elaborazione delle analisi di imaging è stata effettuata tramite il pacchetto software SPM (Statistical Parametric Mapping) SPM5.² Le immagini sono state sincronizzate, riorientate e riallineate al primo volume. I volumi registrati in T1 sono stati quindi normalizzati su un modello T1 SPM e levigati spazialmente utilizzando un kernel gaussiano 6-mm pieno-metà-massimo.

Analisi di regressione di primo livello

Un modello lineare generale (GLM) è stato applicato per identificare il segnale di dipendenza del livello di ossigeno nel sangue (BOLD) in relazione a due condizioni: scelta della ricompensa più piccola immediata e scelta della ricompensa più grande ritardata. Le prove di errore sono state escluse. Il GLM è stato applicato indipendentemente a ciascun voxel per identificare i voxel che sono stati significativamente attivati per i tipi di eventi di interesse. Un filtro passa-alto (periodo di interruzione = 128 s) è stato applicato per migliorare il rapporto segnale-rumore filtrando il rumore a bassa frequenza.

Analisi di gruppo di secondo livello

L'analisi di secondo livello è stata eseguita a livello di gruppo. In primo luogo, abbiamo determinato quali voxel hanno mostrato un effetto principale di studi differiti rispetto a prove immediate all'interno di ciascun gruppo (IGD, HC). In secondo luogo, abbiamo verificato quali voxel differivano significativamente nel segnale BOLD tra IGD e HC [(IGD_ritardo - IGD_immediato) - (HC_ritardo - HC_immediato)]. Terzo, abbiamo identificato gruppi di voxel contigui significativi a una soglia non corretta p <0.05. Infine, abbiamo testato questi cluster per la correzione FWE a livello di cluster p <0.05 e la stima AlphaSim ha indicato che i cluster con 102 voxel contigui raggiungerebbero una soglia FWE effettiva p <0.05. Il kernel levigante era di 6.0 mm, che è stato utilizzato durante la simulazione di mappe di falsi positivi (rumore) tramite AlphaSim ed è stato stimato dai campi residui delle mappe di contrasto utilizzate nel campione t-Test.

Analisi di correlazione

L'analisi della correlazione è stata calcolata tra le attività cerebrali e le prestazioni comportamentali per testare la nostra ipotesi. Abbiamo inoltre effettuato analisi del ROI con regioni di semi da prove di ritardo del contrasto rispetto a prove immediate. Per ciascuna ROI, è stato ottenuto un valore beta rappresentativo calcolando la media del segnale di tutti i voxel all'interno della ROI. Le correlazioni tra la gravità di IGD, log k valori, tempo di reazione (RT) e sono stati calcolati i valori beta. La RT rappresenta la differenza tra la risposta alle opzioni ritardate e la risposta alle opzioni immediate (ritardo - immediato).

Risultati

Prestazioni comportamentali

Il risultato di un campione indipendente t-test ha suggerito che il k valore di IGD era superiore a quello di HC a un livello marginale significativo (t = 2.01, p = 0.05, d = 0.53). Il tasso di sconto medio k i valori e le corrispondenti SD per IGD e HC erano 0.19 ± 0.16 e 0.11 ± 0.14, rispettivamente (figura 2A), e ciò indica che IGD ha scontato i premi più ripidamente di HC (Figura 2B). Il R² valore per la funzione di sconto (0.88 per IGD e 0.71 per HC) indicava la varianza spiegata dall'Eq. 1. La RT (ritardo - immediato) di IGD era più lunga di HC, ma non ha raggiunto la significatività statistica (HC: -86 ± 213 ms, IGD: -56 ± 194 ms, t (1, 37) = 1.43, p = 0.11). Inoltre, la gravità di IGD era significativamente correlata positivamente con il log k valori (r = 0.552, p = 0.027; figura 3A) e RT (r = 0.530, p = 0.035; figura 3B) nel gruppo IGD. Ma le correlazioni tra queste variabili non hanno raggiunto un livello significativo nel gruppo HC.

FIGURA 2

Figure 2 . Ritardare le differenze di valore di sconto tra il disturbo da gioco su Internet (IGD) e il controllo sano (HC). (A) L'IGD ha mostrato più in alto k valore di HC. (B) Ritarda le funzioni di sconto per HC e IGD. I punti indicano punti indifferenti medi per i premi monetari in funzione del tempo di ritardo. R² rappresenta quanto è vicina la curva adattata dai punti dati effettivi. Innanzitutto, viene calcolata la variazione tra i punti dati e i valori medi. Nel montaggio dei minimi quadrati, la somma totale dei quadrati (TSS) comprende due parti: la variazione spiegata dalla regressione e quella non spiegata dalla regressione [la somma residua del quadrato (RSS)]. Poi il R² = 1 - RSS / TSS.

FIGURA 3

Figure 3 . Correlazione tra la gravità del disturbo da gioco su Internet (IGD) e le prestazioni comportamentali. (A) Correlazione tra la gravità di IGD e il registro k. (B) Correlazione tra la gravità della IGD e il tempo di reazione (ritardo - immediato). (I punteggi superiori a 3 SD sono stati considerati come valori anomali e sono stati esclusi da ulteriori analisi).

Risultati dell'immagine

Abbiamo confrontato i due gruppi in termini di differenze di segnale BOLD tra le scelte ritardate e le scelte immediate. Il confronto di gruppo ha suggerito che l'IGD mostrava differenze di segnale BOLD più piccole, tra scelta ritardata e scelta immediata, sulla sinistra DLPFC e IFG bilaterale rispetto a HC (Figura 4 e tabella 2), che era coerente con la nostra ipotesi. Tuttavia, l'IGD non ha mostrato alcun segnale BOLD più grande nell'intero cervello rispetto a HC. In ciascun gruppo, l'IGD ha mostrato maggiori attivazioni cerebrali nel giro cingolato anteriore e nelle attivazioni cerebrali inferiori nell'IFG sinistro e nel giro frontale mediale per le scelte ritardate rispetto alle scelte immediate; l'HC ha mostrato maggiori attivazioni cerebrali nel giusto IFG, giro orbitale e giro medio centrale per scelte ritardate rispetto alle scelte immediate (Figura 5 e tabella 3).

FIGURA 4

Figure 4 . Aree cerebrali che mostrano differenze nel disturbo da gioco su Internet (IGD) quando si confrontano con un controllo sano (HC) [(IGD_ritardo - IGD_immediato) - (HC_ritardo - HC_immediato)]. (A) L'IGD mostra un'attivazione cerebrale inferiore nella corteccia prefrontale dorsolaterale sinistra rispetto a HC. (B) L'IGD mostra un'attivazione cerebrale inferiore nell'IFG bilaterale rispetto a HC.

TABELLA 2

Tabella 2. Le attivazioni cerebrali cambiano tra IGD e HC (ritardo - immediato).

FIGURA 5

Figure 5 . Le attivazioni cerebrali cambiano tra le diverse condizioni nel disturbo da gioco su Internet (IGD) e il controllo sano (HC) (ritardo - immediato). (A) L'IGD ha mostrato una maggiore attivazione cerebrale nell'ACC e attivazioni cerebrali inferiori nel giro frontale inferiore sinistro (IFG) e nel giro frontale mediale (ritardo> immediato). (B) L'HC ha mostrato maggiori attivazioni cerebrali nell'IFG destro, nel giro orbitale e nel giro frontale medio (ritardo> immediato).

TABELLA 3

Tabella 3. Le attivazioni cerebrali cambiano tra le diverse condizioni in IGD e HC.

Risultati di correlazione

Le correlazioni tra i valori beta e le prestazioni comportamentali sono state analizzate all'interno di ciascun gruppo. Le attivazioni cerebrali nella DLPFC e IFG bilaterale erano tutte significativamente correlate positivamente con il log k valori in entrambi i gruppi (vedere i risultati in figura 6) e la correlazione tra il valore beta nel DLPFC e nel registro k nei due gruppi era significativamente diverso da un Fisher's Z test (z = 2.44, p <0.05). Nel gruppo IGD, le attivazioni cerebrali nell'IFG bilaterale (ritardo - immediato) erano positivamente correlate con la gravità dell'IGD, ma non hanno raggiunto il livello significativo (IFG sinistro: r = 0.478, p = 0.061; giusto IFG: r = 0.480, p = 0.060; figura 7); non sono state trovate correlazioni significative tra le attivazioni cerebrali e la gravità di IGD nel gruppo HC (p > 0.1). Inoltre, non c'erano correlazioni significative tra le attivazioni cerebrali e la RT in ciascun gruppo (p > 0.1).

FIGURA 6

Figure 6 . Correlazioni positive tra le attivazioni cerebrali nella corteccia prefrontale dorsolaterale (DLPFC) e nel giro frontale inferiore bilaterale (IFG) e registro k in entrambi i gruppi.

FIGURA 7

Figure 7 . Correlazione tra la gravità del disturbo da gioco su Internet (IGD) e le attivazioni cerebrali nel giro frontale inferiore bilaterale (IFG). (A) Correlazione tra attivazione IFG di picco sinistro (ritardo - immediato) e gravità di IGD. (B) Correlazione tra l'attivazione dell'IFG di picco a destra (ritardo - immediato) e la gravità di IGD. (Punteggi superiori a 3 SD sono stati considerati come valori anomali e sono stati esclusi da ulteriori analisi).

Discussione

Coerentemente con le nostre ipotesi, l'IGD ha mostrato un tasso di sconto più elevato k e meno attivazioni cerebrali di HC. I risultati precedenti hanno indicato che il gruppo IGD era più impulsivo e poteva avere capacità decisionali carenti, il che era in linea con il nostro studio precedente (42). In particolare, abbiamo scoperto che la DLPFC sinistra e l'IFG bilaterale erano più disattivate negli studi in cui la IGD ha selezionato i premi ritardati rispetto a HC, che può fornire evidenze per comprendere ulteriormente i meccanismi alla base di IGD.

Capacità carente nella valutazione della ricompensa ritardata in IGD

Confrontato con HC, IGD ha mostrato attivazioni cerebrali inferiori nella DLPFC sinistra quando si scelgono le opzioni ritardate. Coerentemente con questo risultato, lo studio di Hoffman et al. Ha rilevato che i soggetti dipendenti dalla metanfetamina mostravano un'attivazione inferiore nella DLPFC rispetto a quella di HC nelle decisioni ritardate (43). Secondo la modalità dual-system, il sistema δ, che comprendeva la DLPFC, veniva usato principalmente per pesare i premi ritardati (21, 22). I ricercatori hanno anche scoperto che la DLPFC risponde principalmente ai ritardi dei premi ritardati e l'attivazione nella DLPFC è negativamente correlata all'aumento dei tempi di ritardo (44). In particolare, vi è evidenza che il DLPFC svolge un ruolo fondamentale nella codifica degli attributi di più predizioni di ricompensa in un valore integrato (45).

Pertanto, le attività cerebrali relativamente ridotte nella DLPFC osservate in IGD possono indicare che IGD ha potenziali deficit nel valutare le grandezze e i ritardi dei benefici. Non sono riusciti a integrare completamente tutte le informazioni delle scelte, il che porterebbe a una minore capacità decisionale, anche con tempi decisionali più lunghi. Inoltre, uno studio sullo stato di riposo ha identificato che gli individui con IGD mostrano una ridotta forza funzionale di connettività tra il DLPFC e il caudato, suggerendo una modulazione efficace compromessa della DLPFC sui premi (46), che sono anche osservati nelle popolazioni di abuso di sostanze (47). Un'altra spiegazione dei risultati è che potrebbe esserci una soglia minima di attivazione della DLPFC per consentire agli individui di scegliere la ricompensa ritardata. L'attivazione al di sotto della soglia minima si collegherebbe con le decisioni per la ricompensa immediata piuttosto che con quella ritardata. Poiché l'IGD ha un'attivazione inferiore della DLPFC, raggiunge la soglia minima a ritardi più brevi rispetto a HC.

Inoltre, la RT era correlata positivamente con la gravità di IGD, indicando che quanto più grave era la IGD, tanto più tempo era necessario per fare delle scelte. I risultati della correlazione hanno supportato la spiegazione che l'IGD ha mostrato una capacità di valutazione carente delle caratteristiche ritardate in una certa misura. Per riassumere, abbiamo dedotto che l'IGD si concentra inconsciamente sui guadagni a breve termine, che potrebbero essere associati alla scarsa capacità di valutazione della ricompensa.

Inibizione Impulso Impulso nel processo decisionale in IGD

Oltre al ruolo noto nell'elaborazione dei premi, la DLPFC, in quanto area di associazione di ordine superiore, è anche responsabile delle funzioni esecutive quali l'inibizione della risposta e il processo decisionale multi-attributo (48, 49). In particolare, gli studi hanno dimostrato che l'attività nella DLPFC migliorerà quando gli individui esercitano l'autocontrollo (50). Inoltre, è stata osservata una ridotta attivazione cerebrale dell'IFG in IGD durante l'elaborazione di inibizione nella presente ricerca. È stato notato che l'IFG è coinvolto nel controllo cognitivo e nell'inibizione degli impulsi (51, 52). Inoltre, l'IFG è responsabile dell'autocontrollo e dell'inibizione delle risposte prepotenti per rinunciare alla gratificazione immediata e alla ricerca di interessi a lungo termine (53-55). Criticamente, l'IFG è stato anche identificato come una struttura cruciale nel processo di creazione di un'associazione flessibile tra risultati e azioni vantaggiose (56). In generale, il DLPFC e l'IFG svolgono un ruolo essenziale nello sviluppo dell'autocontrollo e dell'inibizione degli impulsi. In questo studio, il segnale BOLD più basso nell'IFG bilaterale e nella DLPFC può riflettere che la capacità compromessa per IGD di controllare i loro comportamenti e inibire il loro impulso.

Le attività cerebrali alterate nella DLPFC e IFG sono state riportate in ricerche precedenti, che rivelano la bassa capacità di inibizione dell'impulso in risposta a ricompense immediate in IGD. Il compito di attualizzazione probabilistico ha rilevato che l'IGD mostrava un alto livello di impulsività e un segnale BOLD diminuito nell'IFG rispetto sia agli HC che agli utenti di giochi ricreativi (18, 57). Durante il processo decisionale rischioso, l'IGD ha mostrato una modulazione alterata della DLPFC bilaterale quando si assumevano scelte rischiose (58). Inoltre, abbiamo anche scoperto che le attivazioni cerebrali nella DLPFC e IFG bilaterale erano positivamente correlate al log k valori, suggerendo che l'IGD con maggiore attivazione locale per la DLPFC e l'IFG era più impulsivo. Sebbene attribuito a uno sforzo extracognitivo dall'attivazione prefrontale, l'IGD non può controllarsi efficacemente per scegliere la ricompensa ritardata nel processo di selezione.

Inoltre, è stata trovata una correlazione positiva tra la gravità di IGD e il log k valori, suggerendo che le persone con IGD che mostravano sintomi IGD più gravi erano anche più impulsive. Un'altra correlazione positiva tra la gravità dell'IGD e l'attivazione del cervello nell'IFG bilaterale potrebbe indicare che quanto più grave era l'IGD, tanto maggiori erano gli sforzi da intraprendere per selezionare le decisioni ritardate. Inoltre, il controllo esecutivo e il circuito di ricompensa sono stati rilevati in IGD (42), che è parallelo alle nostre scoperte. Prendendo in considerazione tutti, i risultati hanno suggerito che l'IGD ha dimostrato una deficienza nella valutazione della ricompensa e nell'inibizione degli impulsi, che potrebbe essere associata alla disfunzione dell'attivazione prefrontale. Questi risultati sono coerenti con una precedente meta-analisi degli studi di fMRI, implicando che l'attivazione prefrontale disfunzionale gioca un ruolo importante nel meccanismo neurobiologico di IGD (59).

Limiti

C'erano diversi limiti da notare. In primo luogo, solo i partecipanti maschi sono stati reclutati in questo studio, quindi ulteriori studi dovrebbero far luce sulle donne partecipanti. In secondo luogo, per facilitare la difficoltà dei compiti e lasciare che i partecipanti si concentrassero sul processo decisionale, non abbiamo bilanciato le posizioni delle opzioni immediate e delle opzioni ritardate, che potrebbero potenzialmente influenzare i risultati.

Conclusione

In sintesi, questo studio ha suggerito che IGD mostrava tassi di sconto più elevati e attività cerebrali alterate nella DLPFC e IFG. Il meccanismo potrebbe risiedere nella loro compromissione sia nella valutazione della capacità ritardata della ricompensa che nella capacità di inibizione dell'impulso nel processo decisionale, che è stata associata alla disfunzione della funzione prefrontale. Questo potrebbe essere un motivo per cui preferiscono la soddisfazione immediata a maggiori ritardi in ritardo. Più in generale, i risultati della nostra ricerca forniscono anche informazioni sul motivo per cui IGD continua a giocare online anche quando si trovano di fronte a gravi conseguenze negative causate da un eccessivo coinvolgimento nei giochi su Internet.

Dichiarazione etica

Contributi degli autori

YW ha contribuito alla programmazione sperimentale, alla raccolta dei dati e alle analisi dei dati e ha scritto la prima bozza del manoscritto. GD ha progettato questa ricerca. YH e GD hanno rivisto e migliorato il manoscritto. JX, HZ, XL e XD hanno contribuito alla programmazione sperimentale e alla raccolta dei dati. Tutti gli autori hanno contribuito e hanno approvato il manoscritto finale.

Dichiarazione di conflitto di interessi

Gli autori dichiarano che la ricerca è stata condotta in assenza di relazioni commerciali o finanziarie che potrebbero essere interpretate come un potenziale conflitto di interessi.

Ringraziamenti

Questa ricerca è stata sostenuta dalla National Science Foundation of China (31371023).

Finanziamento

I finanziatori non hanno avuto alcun ruolo nella progettazione dello studio, nella raccolta e analisi dei dati, nella decisione di pubblicare o nella preparazione del manoscritto.

Materiale supplementare

Il materiale supplementare per questo articolo può essere trovato online all'indirizzo http://www.frontiersin.org/article/10.3389/fpsyt.2017.00287/full#supplementary-material.

Le note

Riferimenti

1. Király O, Nagygyörgy K, Griths MD, Demetrovics Z. Gioco online problematico. Dipendenze comportamentali. New York, NY: Elsevier (2014).

Google Scholar

2. Ko CH. Disordine di gioco su Internet. Curr Addict Rep (2014) 1(1):177–85. doi:10.1007/s40429-014-0030-y