Addict Behav. 2018 Oct 16; 90: 62-70. doi: 10.1016 / j.addbeh.2018.10.019.
Wang M1, Zheng H1, Du X2, Dong G3.
Astratto
OGGETTI:
Comprendere le basi neurali alla base del disturbo da gioco su Internet (IGD) è essenziale per la diagnosi e il trattamento di questo tipo di dipendenza comportamentale. Connettività funzionale a riposo a riposo aberrante (rsFC) della rete in modalità predefinita (DMN) è stata riportata in soggetti con IGD. Poiché rsFC non è un'analisi direzionale, la connettività effettiva all'interno del DMN in IGD rimane poco chiara. Qui, abbiamo impiegato la modellazione causale dinamica spettrale (spDCM) per esplorare questo problema.
METODI:
I dati fMRI dello stato di riposo sono stati raccolti da 64 IGD (età: 22.6 ± 2.2) e 63 utenti di giochi Internet ricreativi ben abbinati (RGU, età: 23.1 ± 2.5). Dati di serie temporali medi basati su Voxel estratti dalle regioni del cervello 4 all'interno della DMN (corteccia prefrontale mediale, mPFC, corteccia cingolata posteriore, PCC, lobulo parietale inferiore bilaterale, IPL sinistro / IPL destro) di due gruppi durante lo stato di riposo sono stati utilizzati per l'analisi spDCM.
RISULTATI:
Rispetto a RGU, IGD ha mostrato una ridotta connettività effettiva dall'mPFC al PCC e dall'IPL sinistro all'MPFC, con una ridotta auto connessione nel PCC e l'IPL sinistro.
CONCLUSIONI:
Lo spDCM potrebbe distinguere le modifiche nell'architettura funzionale tra due gruppi in modo più preciso rispetto a rsFC. I nostri risultati suggeriscono che la ridotta connettività eccitatoria dal mPFC al PCC può essere un biomarcatore cruciale per IGD. Il futuro intervento cerebrale dovrebbe prestare attenzione alla disregolazione nei circuiti IPL-mPFC-PCC.
PAROLE CHIAVE: Rete in modalità predefinita; Connettività efficace; Disordine di gioco in Internet; Corteccia prefrontale mediale; Modellizzazione causale dinamica spettrale
PMID: 30366150
;