Conectividade funcional em estado de repouso da rede padrão alterada em adolescentes com vício em jogos pela Internet (2013)

Introdução

Na última década, pesquisas acumularam sugerindo que o uso excessivo da Internet pode levar ao desenvolvimento de um vício comportamental. [1]. O vício em internet (IA) é considerado uma séria ameaça à saúde mental, e o uso excessivo da Internet tem sido associado a uma variedade de conseqüências psicossociais negativas. Usando o Questionário de Diagnóstico de Young [YDQ][2], Sinmoes et al. verificaram que 11% de adolescentes com 12 a 18 anos na Grécia preenchiam os critérios para IA [3]. Cao e Su descobriram que 2.4% dos adolescentes na China foram classificados como tendo IA [4]. Shek et al. [5] relataram que 19.1% dos adolescentes chineses de Hong Kong tinham AI. Assim, a IA é prevalente em todas as sociedades orientais e ocidentais, indicando que é uma desordem global digna de mais atenção [6].

Recentemente, o “vício comportamental não relacionado à substância” foi proposto em psiquiatria [7]. Ao contrário da crença comum de que a dependência é específica à dependência de drogas e substâncias químicas, o termo “dependência” tem sido usado para se referir a uma série de comportamentos excessivos, como jogos de azar.[8]jogo de videogame[9], sexo e outros comportamentos. Embora tais vícios comportamentais não envolvam um químico tóxico ou substância, um grupo de pesquisadores propôs que alguns aspectos centrais do vício comportamental são semelhantes aos do vício químico ou substância.[10]. Outros afirmaram que indivíduos com dependência comportamental compartilham certos sintomas com e terão consequências semelhantes para pessoas viciadas em álcool e outras drogas, incluindo comportamentos compulsivos.

Transtorno de dependência de internet (IAD) é um problema de saúde mental digno de mais investigação científica. De fato, a prevalência de DAI tem recebido tanta atenção que deve ser incluída no DSM-V[11]. Os estudos de neuroimagem oferecem uma vantagem sobre as pesquisas tradicionais e as abordagens de pesquisa comportamental, pois permitem distinguir áreas cerebrais específicas envolvidas no desenvolvimento e manutenção do vício. Neste estudo, utilizamos ressonância magnética funcional em estado de repouso (fMRI) para investigar a rede de modo padrão (DMN) em adolescentes com IGA. Os objetivos deste estudo foram 1) para investigar a conectividade funcional (FC) em estado de repouso da rede padrão alterada, 2) para examinar se quaisquer alterações são consistentes com aquelas observadas nos pacientes com dependência química e 3) para determinar se há alguma relações entre FC alterada e medidas comportamentais e de personalidade em indivíduos com DAI.

Materiais e Métodos

Assuntos

Todos os indivíduos foram recrutados do Departamento de Psiquiatria Infantil e Adolescente do Centro de Saúde Mental de Xangai. Eles eram 14 para 17 anos de idade. Nós imaginamos dezessete sujeitos cujos comportamentos correspondiam aos critérios do DSM-IV para IA de acordo com o critério modificado do Questionário de Diagnóstico para Dependência da Internet (ou seja, o YDQ) por Beard [12]. Vinte e quatro indivíduos saudáveis, pareados por idade e sexo, sem história pessoal ou familiar de transtornos psiquiátricos também foram visualizados como grupo controle. Todos os sujeitos eram destros e nenhum deles fumava.

Um questionário de informação básica foi usado para coletar informações demográficas, como sexo, idade, ano final de escolaridade concluído e horas de uso da Internet por semana. Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética do Hospital Ren Ji da Faculdade de Medicina da Universidade Jiao Tong de Xangai. Os participantes e seus pais ou responsáveis ​​legais foram informados sobre os objetivos de nosso estudo antes que os exames de ressonância magnética (RM) fossem realizados. Consentimento informado completo e por escrito foi obtido dos pais ou responsáveis ​​legais de cada participante.

Critérios de inclusão e exclusão

Todos os indivíduos foram submetidos a um exame físico simples, incluindo medidas de pressão arterial e freqüência cardíaca, e foram entrevistados por um psiquiatra sobre sua história médica de problemas nervosos, motores, digestivos, respiratórios, circulatórios, endócrinos, urinários e reprodutivos. Eles foram então selecionados para transtornos psiquiátricos com o Mini International Neuropsychiatric Entrevista para Crianças e Adolescentes (MINI-KID)[13]. Os critérios de exclusão incluíram uma história de abuso ou dependência de substâncias, hospitalização prévia para transtornos psiquiátricos ou uma história de grandes transtornos psiquiátricos, como esquizofrenia, depressão, transtorno de ansiedade e episódios psicóticos. Os sujeitos com DAI não foram tratados com psicoterapia ou qualquer medicação.

O questionário de diagnóstico para IA foi adaptado dos critérios do DSM-IV para o jogo patológico de Young [2]. O YDQ que usamos consistiu em oito perguntas “sim” ou “não” traduzidas para o chinês. Ele incluiu as seguintes perguntas: (1) Você se sente absorvido na Internet, indexado por lembrar de atividade on-line anterior ou o desejo para a próxima sessão online? (2) Você se sente satisfeito com seu uso da Internet se aumentar sua quantidade de tempo online? (3) Você não conseguiu controlar, reduzir ou encerrar o uso da Internet repetidamente? (4) Você se sente nervoso, temperamental, deprimido ou sensível ao tentar reduzir ou interromper o uso da Internet? (5) Você fica online mais tempo do que o pretendido originalmente? (6) Você correu o risco de perder uma oportunidade significativa de relacionamento, emprego, educação ou carreira por causa da Internet? (7) Você mentiu para seus familiares, terapeuta ou outros para esconder a verdade de seu envolvimento com a Internet? (8) Você usa a Internet como uma maneira de escapar de problemas ou de aliviar um estado de ânimo ansioso (por exemplo, sentimentos de desamparo, culpa, ansiedade ou depressão)? Young afirmou que cinco ou mais respostas “sim” às oito perguntas indicam um usuário dependente. Mais tarde, barba e lobo [12] modificou os critérios do YDQ para declarar que os respondentes que responderam “sim” às questões 1 através do 5 e pelo menos uma das três perguntas restantes deveriam ser classificados como sofrendo de IA.

Avaliações comportamentais e de personalidade

Quatro questionários foram usados ​​para avaliar as características comportamentais e de personalidade dos participantes, a saber, a Escala de Dependência de Internet de Chen (CIAS).[14], Escala de ansiedade de auto-avaliação (SAS)[15]Escala de Depressão de Auto-avaliação (SDS) [16]e Escala de Impulsividade Barratt-11 (BIS-11) [17]. Todos os questionários foram inicialmente construídos em inglês e depois traduzidos para o chinês.

Aquisição de ressonância magnética

A ressonância magnética foi realizada utilizando um scanner de ressonância magnética 3T (GE Signa HDxt 3T, EUA). Uma bobina de cabeça padrão com acolchoamento de espuma foi usada para restringir o movimento da cabeça. Durante a ressonância magnética de repouso, os sujeitos foram instruídos a manter os olhos fechados, permanecer imóveis, ficar acordados e não pensar em nada em particular. Uma seqüência eco-planar eco-gradiente foi usada para imagem funcional. Trinta e quatro fatias transversais [tempo de repetição (TR) = 2000 ms, tempo de eco (TE) = 30 ms, campo de visão (FOV) = 230 × 230 mm, 3.6 × 3.6 × 4 mm tamanho do voxel] alinhados ao longo da comissura anterior linha de comissuras -posterior foram adquiridas. Cada exame de fMRI durou 440 s. Várias outras sequências também foram adquiridas, incluindo (1) uma sequência de eco de gradiente de aquisição rápida magnetizada 1D ponderada por T3 ponderada por T9.4 [TR = 4.6 ms, TE = 15 ms, ângulo de inclinação = 256 °, FOV = 256 x 155 mm fatias, 1 × 1 × 1 mm tamanho do voxel], (2) sequências de eco de campo rápido ponderadas por T1 axiais [TR = 331 ms, TE = 4.6 ms, FOV = 256 x 256 mm, 34 fatias, 0.5 x 0.5 mm voxel tamanho], e (4) sequências T3W turbo spin-eco [TR = 2 ms, TE = 3013 ms, FOV = 80 × 256 mm, 256 fatias, 34 × 0.5 × 0.5 mm tamanho do voxel].

A análise de imagens

Dois-amostra t-testes foram usados ​​para comparações de grupo para examinar as diferenças demográficas entre os dois grupos, e χ²-testes foram usados ​​para comparações de gênero. Um bicaudado pO valor de 0.05 foi considerado estatisticamente significativo para todas as análises.

Varreduras estruturais de ressonância magnética do cérebro (imagens ponderadas com T1 e T2) foram inspecionadas por dois neuroradiologistas experientes. Nenhuma anormalidade grosseira foi observada em nenhum dos grupos. O pré-processamento funcional da ressonância magnética foi realizado utilizando o Assistente de Processamento de Dados para o estado de repouso fMRI 2.0 (YAN Chao-Gan, http://www.restfmri.net), que é integrado com o conjunto de ferramentas MRIcroN (Chris Rorden, http://www.mricro.com), mapeamento paramétrico estatístico (SPM5; Departamento Wellcome da Imaging Neuroscience, Londres, Reino Unido) e o Kit de Ferramentas para Análise de Dados fMRI em estado de repouso (software REST V1.8, Song et al., http://www.restfmri.net).

Os primeiros volumes 10 de cada série temporal funcional foram descartados devido à instabilidade do sinal inicial de ressonância magnética e à adaptação inicial dos participantes à situação. Os dados de cada varredura fMRI continham pontos de tempo 220, e as imagens 210 remanescentes foram pré-processadas. Posteriormente, as imagens foram corrigidas quanto ao tempo da fatia e realinhadas à primeira imagem pela correção do movimento da cabeça do corpo rígido (dados do paciente exibindo movimento maior que 1 mm com máxima x, you z, ou 1 ° rotação máxima sobre os três eixos foram descartados). Nenhum participante foi excluído por causa do movimento. As imagens funcionais foram normalizadas no espaço estereotáxico padrão do Instituto Neurológico de Montreal (MNI). Os volumes normalizados foram reamostrados para um tamanho de voxel de 3 mm 3 mm 3 mm. As imagens eco-planas foram suavizadas espacialmente usando um filtro Gaussiano isotrópico de 4 mm de largura total a metade do máximo.

As séries temporais em cada voxel foram deduzidas para corrigir o desvio linear ao longo do tempo. Nove covariáveis ​​incômodas (preditores de séries temporais para sinal global, substância branca, líquido cefalorraquidiano e os seis parâmetros de movimento) foram sequencialmente regredidos a partir das séries temporais.[18], [19]. Posteriormente, a filtragem temporal (0.01 – 0.08 Hz) foi aplicada às séries temporais de cada voxel para reduzir o impacto de desvios de baixa frequência e ruído de alta frequência[8], [20]-[22]

O modelo PCC, que consistia nas áreas 29, 30, 23 e 31 da Brodmann, foi selecionado como a região de interesse (ROI) usando o software WFU-Pick Atlas[23]. A série temporal do sinal dependente do nível de oxigenação no sangue nos voxels dentro da região de sementes foi calculada em média para gerar as séries temporais de referência. Para cada sujeito e região de sementes, um mapa de correlação foi produzido calculando os coeficientes de correlação entre as séries temporais de referência e as séries temporais de todos os outros voxels cerebrais. Os coeficientes de correlação foram convertidos para z valores usando Fisher z-transforma para melhorar a normalidade da distribuição[22]. O indivíduo z-scores foram inseridos no SPM5 para uma amostra única t-teste para determinar as regiões do cérebro com conectividade significativa para o PCC dentro de cada grupo. Escores individuais também foram inseridos no SPM5 para análise de efeito aleatório e duas amostras t-testes para identificar as regiões que exibem diferenças significativas na conectividade com o PCC entre os dois grupos. Correção de comparação múltipla foi realizada usando o programa AlphaSim no pacote de software Analysis of Functional Neuroimages, como determinado por simulações de Monte Carlo. Mapas estatísticos das duas amostras t-test foram criados usando um limite combinado de p<0.05 e um tamanho mínimo de cluster de 54 voxels, produzindo um limite corrigido de p<0.05. As regiões que exibem diferenças estatisticamente significativas foram mascaradas nos modelos cerebrais MNI. O CIAS desenvolvido por Chen contém 26 itens em uma escala Likert de 4 pontos. Sua pontuação total varia de 26 a 104 e representa a gravidade do vício em Internet. Estudos anteriores mostraram que pacientes com IA têm controle de impulso prejudicado [24]. Portanto, imagens de contraste representando áreas de correlação entre atividade na região de sementes e escores CIAS e BIS-11 e horas de uso da Internet por semana (horas) foram geradas para os indivíduos 17 com IGA para avaliar as relações entre a gravidade dos sintomas IGA, impulsividade e conectividade PCC, usando um limiar de p<0.05 AlphaSim corrigido.

Resultados

Medidas demográficas e comportamentais

tabela 1 lista as medidas demográficas e comportamentais para os sujeitos IGA e controle. Não houve diferenças significativas nas distribuições de idade, sexo e anos de educação entre os dois grupos. Os indivíduos com IGA realizaram mais horas de uso da Internet por semana (p <0.0001) e apresentaram maiores escores de CIAS (p <0.0001) e BIS-11 (p = 0.01) do que os controles. Não foram encontradas diferenças nas pontuações do SAS ou SDS entre os grupos.

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Tabela 1. Características demográficas e comportamentais dos participantes incluídos.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t001

Análise entre grupos da conectividade PCC

Uma análise entre grupos foi realizada usando um teste t de duas amostras em SPM5. Comparado com o grupo controle, os indivíduos com IGA exibiram aumento da CF no lobo posterior do cerebelo bilateral e no giro temporal médio. O lóbulo parietal inferior bilateral e o giro temporal inferior direito exibiram conectividade diminuída (tabela 2 e Figura 1).

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Figura 1. Painel do Diferenças significativas entre grupos na conectividade funcional entre indivíduos controles saudáveis ​​e aqueles com IGA.

Em comparação com o grupo controle, os indivíduos com IGA exibiram aumento de FC no lobo posterior do cerebelo bilateral e no giro temporal médio. Várias regiões também exibiram conectividade diminuída, incluindo o lóbulo parietal inferior bilateral e o giro temporal inferior direito. (p<0.05, corrigido para AlphaSim). As barras de pontuação t são mostradas à direita. Vermelho indica IGA> controles e azul indica IAD

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.g001

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Tabela 2. Diferenças significativas entre grupos na conectividade funcional entre regiões cerebrais específicas e o córtex cingulado posterior.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t002

Correlação entre conectividade PCC e pontuações CIAS e BIS-11 e horas de uso da Internet por semana em indivíduos com IGA

A conectividade com o PCC foi positivamente correlacionada com os escores do CIAS nos precuneus direitos, giro cingulado posterior, tálamo, caudado, nucleus accumbens, área motora suplementar (SMA) e giro lingual, e foi negativamente correlacionada no lobo anterior do cerebelo direito e esquerdo lóbulo parietal superior (tabela 3 e Figura 2). Não houve correlação significativa entre a conectividade com os escores do PCC e do BIS-11 ou as horas de uso da Internet por semana.

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Figura 2. Painel do As regiões cerebrais em que a conectividade funcional com o PCC se correlacionou com as pontuações da CIAS significativamente nos sujeitos com IGA.

(p<0.05, corrigido para AlphaSim).

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.g002

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Tabela 3. Regiões cerebrais em que a conectividade funcional com o PCC se correlacionou com os escores do CIAS nos sujeitos com IGA.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t003

Nota: A parte direita da figura representa o lado esquerdo do paciente. PCC = córtex cingulado posterior; IGA = vício em jogos pela Internet; CIAS = Escala de dependência de Internet de Chen.

Discussão

Acumulando pesquisas sugere que o uso excessivo da Internet pode levar ao desenvolvimento de um vício comportamental [25], [26]. Pessoas que experimentam IAD apresentam características clínicas que incluem desejo, abstinência e tolerância[11], [27]impulsividade aumentada [28]e desempenho cognitivo prejudicado em tarefas que envolvem tomada de decisão arriscada[29]. Alguns destes sintomas têm sido tradicionalmente associados a vícios relacionados a substâncias [30]. O IA compreende um espectro heterogêneo de atividades na Internet que pode resultar em doenças, como jogos, compras, jogos de azar ou redes sociais. O jogo representa uma parte da construção postulada de IA, e o vício em jogos parece ser a forma de IA mais estudada até hoje. [31]. Nos últimos anos, o IAD se tornou mais prevalente em todo o mundo e o reconhecimento de seu impacto devastador sobre os usuários e a sociedade aumentou rapidamente. No entanto, o mecanismo neurobiológico da DAI ainda não foi completamente elucidado.

Alguns pesquisadores apóiam a afirmação de que o IAD compartilha anormalidades neurobiológicas semelhantes com outros transtornos aditivos. Hou et al.[32] Os níveis de expressão do transportador de dopamina (DAT) encontrado no corpo estriado foram significativamente menores em indivíduos com DAI usando tomografia computadorizada de emissão de fóton 99mTc-TRODAT-1. DATs desempenham um papel crítico na regulação dos níveis de dopamina sináptica do estriado [33]e foram utilizados como marcadores dos terminais de dopamina [34]. Um número reduzido de DATs de membrana celular pode possivelmente refletir uma perda pronunciada do terminal dopaminérgico do estriado ou prejuízos no sistema dopaminérgico do cérebro, o que também foi encontrado no vício relacionado à substância. [35]. Porque o aumento da dopamina extracelular no estriado está associado a descrições subjetivas de recompensa, como alta e euforia [36], indivíduos com DAI também podem sentir euforia com os níveis extracelulares de dopamina no aumento do estriado. Pacientes com jogo patológico demonstraram alto nível de dopamina no estriado ventral durante o jogo[37]. Estudos de tomografia por emissão de pósitrons encontraram aumento da liberação de dopamina no corpo estriado durante videogame [38].

Alguns pesquisadores [39]-[44] aplicaram fMRI em estado de repouso em pacientes com dependência de substância para entender melhor seus mecanismos e ajudar a explicar seus déficits comportamentais e neuropsicológicos. Diversos estudos identificaram regiões-chave do cérebro que supostamente participam de distúrbios de dependência, como o núcleo accumbens [45], estriado dorsal e córtex pré-frontal (CPF) [46], [47]. Os resultados fornecidos por Zhang et al.[39] mostraram diferenças no padrão de ativação entre indivíduos saudáveis ​​e dependentes de heroína, em regiões incluindo o córtex orbitofrontal (OFC), giro cingulado, regiões frontais e para-límbicas como o córtex cingulado anterior (ACC), regiões hipocampais / para-hipocampal, amígdala, caudado, putâmen, ínsula posterior e tálamo. Essas regiões estão envolvidas em redes cerebrais que sustentam a recompensa, motivação, aprendizado e memória, e o controle de outros circuitos. Tanabe et al.[40]descobriram que o consumo de nicotina foi associado com a diminuição da atividade em regiões dentro do DMN e aumento da atividade em regiões extra-estriadas. Eles sugeriram que esses efeitos da nicotina, na ausência de estímulos visuais ou processamento com esforço, sugerem que seus efeitos cognitivos podem envolver uma mudança de redes que processam informações internas para aquelas que processam informações externas. Outro estudo relatou que os fumantes tinham maior acoplamento versus não fumantes entre as redes fronto-parietal e medial pré-frontal do córtex (mPFC). Fumantes com o maior acoplamento fronto-parietal mPFC-esquerdo tiveram a maior reatividade ao estímulo do fumo do estriado dorsal, conforme medido durante um paradigma de reatividade ao estímulo do fumo da fMRI[41]. Um estudo realizado por Ko CH et al., [48] avaliaram correlatos cerebrais de desejo induzido por sugestão para jogar jogos online em sujeitos com IGA. Seus resultados mostraram que o córtex pré-frontal dorsolateral bilateral (DLPFC), precuneus, para-hipocampo esquerdo, cingulado posterior e cingulado anterior direito foram ativados em resposta às dicas de jogo no grupo IGA de uma maneira mais forte do que no grupo controle. Assim, esses achados sugerem que os fundamentos neurobiológicos da IGA são semelhantes aos dos transtornos por uso de substâncias.

Baseado no modelo proposto por Volkowet al.,[49] um número de sistemas neurobiológicos pode mediar o desejo de jogar induzido por pistas. Estes incluem áreas de processamento visual, como o lobo occipital ou precuneus, que ligam pistas de jogos a informações internas e sistemas de memória que incluem o hipocampo, para-hipocampo ou amígdala e que fornecem memórias emocionais e informações contextuais para as pistas do jogo. Eles também incluem sistemas de recompensa, como o sistema límbico e o cingulado posterior, que permitem a avaliação de informações relacionadas ao jogo e fornecem expectativas e recompensas significativas, e incluem sistemas de motivação como o lóbulo frontal cingulado anterior e orbital que controla o desejo de jogar . Finalmente, esses sistemas incluem sistemas executivos, como o DLPFC e o córtex pré-frontal, que permitem formar um plano para ficar online para jogos.

Encontramos indivíduos com IGA exibindo aumento da FC no lobo posterior do cerebelo bilateral e no giro temporal médio. O lóbulo parietal inferior bilateral e o giro temporal inferior direito exibiram conectividade diminuída em comparação com o grupo controle. A conectividade com o PCC foi correlacionada positivamente com os escores do CIAS, que estão relacionados com a gravidade do IGA, no precuneus direito, giro cingulado posterior, tálamo, caudado, nucleus accumbens, área motora suplementar e giro lingual. Eles estavam correlacionados negativamente com o lobo anterior do cerebelo direito e o lobo parietal superior esquerdo.

As funções do cerebelo não se limitam ao movimento e equilíbrio, como também desempenha um papel importante nos processos emocionais e cognitivos [50], [51]. Recebe informações de sistemas sensoriais e outras partes do cérebro e integra essas informações para afinar a atividade motora[52]. O cerebelo posterior é predominantemente envolvido na regulação cognitiva[53], processamento de sinal e armazenamento de processos relevantes de memória auditivo-verbal[54]. O fluxo sanguíneo (rCBF) aparentemente aumenta no cerebelo quando o desejo é induzido por um sinal de cocaína [55]. Paradiso e Takeuchi afirmaram que a ativação do cerebelo pode estar relacionada a processos emocionais e atenção durante a indução de pistas. [56], [57]. Em pesquisa sobre alterações na homogeneidade regional (Reho) da atividade cerebral em estado de repouso em sujeitos com IGA[58], houve aumento de Reho no cerebelo posterior esquerdo. Isto sugere que o cerebelo desempenha um papel importante no desejo induzido pelo IGA, especialmente durante a preparação, execução, memória de trabalho[59]e processos motor-finos modulados por sistemas extrapiramidais. Encontramos aumento da CF no cerebelo bilateral bilateral, mas correlação negativa no lobo anterior do cerebelo direito com escore da CIAS. Embora os locais fossem diferentes, em termos de funções do cerebelo, havia uma distinção mais importante ao longo da dimensão medial-lateral. Como tal, esta afirmação não pode ser confirmada no presente estudo e precisa ser investigada por um estudo de acompanhamento.

O giro temporal médio bilateral apresentou aumento de CF nos sujeitos com IGA, mas o giro temporal inferior direito apresentou FC diminuído. O giro temporal inferior é um dos níveis mais altos do fluxo ventral de processamento de áudio e visual e está associado à representação de características complexas do objeto.[60]. Dong et al. encontraram diminuição de Reho no giro temporal inferior, e eles escreveram que o ReHo diminuído em regiões cerebrais visuais e auditivas pode sugerir que a diminuição da sincronização em indivíduos com IGA pode ser o resultado de uma longa duração de jogo [58]. Nossos resultados são parcialmente consistentes com essa hipótese, que deve ser investigada em estudos futuros.

Encontramos FC diminuída no lóbulo parietal inferior bilateral, e a FC do lóbulo parietal superior esquerdo incluindo o PCC foi negativamente correlacionada com os escores do CIAS. Vários estudos descobriram que o lobo parietal tem um envolvimento combinado em tarefas visuoespaciais. Alterações de posição do objeto observado podem levar a forte ativação bilateral do córtex parietal superior[61]. Olson et al.[62]descobriu que o lobo parietal desempenhou um papel dominante na memória de curto prazo. Além disso, alguns pesquisadores levantaram a hipótese de que o córtex parietal pode desempenhar um papel na regulação da atenção ou na retenção de respostas motoras durante as tarefas de inibição da resposta.[63], [64].

A conectividade com o PCC foi positivamente correlacionada com os escores do CIAS no precuneus direito, giro cingulado posterior, tálamo, caudado, nucleus accumbens, SMA e giro lingual. A maioria dessas regiões faz parte do sistema de recompensas[65]. O precuneus está associado a imagens visuais, atenção e recuperação de memória. Participa no processo visual e integra memórias relacionadas. Pesquisas sugerem que o precuneus é ativado por dicas de jogos, integra memórias recuperadas e contribui para o desejo induzido por pistas para jogos online.[66]. Como componente central do DMN proposto, o PCC está implicado nos processos de atenção. Estudos anteriores demonstraram que os neurônios do PCC respondem ao recebimento de recompensa, magnitude e orientação visual-espacial [67], [68]. Estudos anteriores descobriram que o tálamo desempenha um papel importante no processamento de recompensas [69] e comportamentos dirigidos por objetivos, juntamente com muitas outras funções cognitivas e motoras [70]. Dong et al.[71] encontraram um circuito tálamo-cortical anormal em sujeitos com IGA, sugerindo implicações para a sensibilidade à recompensa. A ativação do corpo estriado foi relatada durante a previsão de recompensas, acompanhando erros de previsão de recompensa e em paradigmas de jogo mais complexos [72], [73] Recentemente, foi proposto que o striatum está envolvido na codificação da saliência do estímulo, em vez de ter um papel exclusivo no processamento de recompensas per se[74]. A preparação de ação para recompensa poderia modular a atividade em regiões do cérebro, como o estriado dorsal.[75]-[77]. Estudos de inibição de resposta usando fMRI constataram consistentemente que a pré-SMA é crítica para a seleção de comportamentos apropriados, incluindo a execução apropriada e inibição de respostas inadequadas. [78].

O giro lingual é uma área visual. Anteriormente, encontramos diferenças na densidade da substância cinzenta no giro lingual em indivíduos saudáveis ​​em comparação àqueles com DAI. [79], [80]. Esta área associativa visual foi implicada na esquizofrenia[80]-[83]. Um estudo[83] demonstraram aumento da girificação e redução da espessura cortical do giro lingual, o que ampliou os achados anteriores de morfologia aberrante da região lingual na esquizofrenia[84]. Demonstrou-se que o para-hipocampo e o giro lingual estão envolvidos em redes dominadas pelo hemisfério direito, mediando funções emocionais. [85]. Além disso, Seiferth et al. [86] mostraram que o giro lingual direito estava hiperativado durante a discriminação emocional em sujeitos de alto risco.

Anormalidades na CF do PCC com o mPFC e ACC não foram encontradas no presente estudo. Isso pode ser atribuído, em parte, ao tamanho limitado da amostra e à gravidade leve da DAI nos participantes, em comparação com os sujeitos que examinamos anteriormente. [25], [48], [57].

Limitações do estudo

Existem várias limitações que devem ser mencionadas neste estudo. Primeiro, o diagnóstico de DAI baseou-se principalmente em resultados de questionários autorreferidos, o que poderia causar alguma classificação de erro. Em segundo lugar, o tamanho da amostra foi relativamente pequeno, o que poderia reduzir o poder das análises estatísticas e dificultar a generalização dos resultados. Devido a essa limitação, os resultados relatados devem ser considerados preliminares e devem ser replicados em estudos futuros com amostras maiores. Terceiro, como estudo transversal, nossos resultados não demonstram claramente se as características psicológicas precederam o desenvolvimento de DAI ou foram conseqüência do uso excessivo da Internet. Portanto, futuros estudos prospectivos devem esclarecer as relações causais entre DAI e medidas psicológicas. Por fim, para elucidar a neurobiologia compartilhada da dependência de substâncias e vícios comportamentais, como o IGA, novas pesquisas que investigam pacientes de ambas as populações clínicas devem ser conduzidas.

Conclusões

Este artigo descreve um estudo preliminar de FC em adolescentes com IGA. Nossos resultados sugerem que adolescentes com IGA exibiram diferentes padrões de estado de repouso da atividade neuronal. As alterações foram parcialmente consistentes com aquelas que foram relatadas em pacientes com dependência de substâncias. Portanto, esses resultados apóiam a hipótese de que a IGA como vício comportamental pode compartilhar anormalidades neurobiológicas semelhantes com outros transtornos aditivos.