Pan de Nannan1 †, Yongxin Yang2 †, Xin Du1, Xin Qi1, Guijin Du3, Zhang Yang1, Xiaodong Li3* e 
Quan Zhang1*- 1Departamento de Radiologia e Tianjin Key Laboratory of Functional Imaging, Hospital Geral da Universidade Médica de Tianjin, Tianjin, China
- 2Departamento de Psicologia, Hospital Linyi Fourth People, Linyi, China
- 3Departamento de Radiologia, Hospital Popular de Linyi, Linyi, China
Com o desenvolvimento da Internet, é cada vez maior o número de adolescentes que pratica jogos online em excesso, o que acarreta efeitos adversos nos indivíduos e na sociedade. Estudos anteriores demonstraram volume alterado de substância cinzenta (GMV) em indivíduos com transtorno de jogos na Internet (IGD), mas a relação entre a tendência de IGD e GMV em todo o cérebro ainda não é clara em adolescentes. No presente estudo, imagens anatômicas com alta resolução foram realizadas em 67 adolescentes do sexo masculino que jogavam online; e o teste de vício em Internet de Young (IAT) foi realizado para testar a tendência de IGD. A FMRIB Software Library (FSL) foi usada para calcular as correlações baseadas em voxel entre o GMV e o escore IAT após o controle para idade e anos de educação. Os GMVs do giro pós-central bilateral (postCG), do giro pré-central bilateral (preCG), do pré-cuneiforme direito, do córtex intermediário posterior esquerdo (pMCC), do lobo parietal inferior esquerdo (IPL) e do giro frontal médio direito (MFG) foram negativamente correlacionados com a pontuação do IAT. A correlação ainda existia entre a pontuação do IAT e os GMVs do pós-CG bilateral, do preCG esquerdo, do pMCC esquerdo e do MFG direito após controlar o tempo total de jogo online. Quando os participantes foram divididos em dois grupos de acordo com a pontuação IAT, os GMVs dessas regiões cerebrais relacionadas ao IAT foram menores no subgrupo de pontuação IAT alta (pontuação IAT> 50) do que no subgrupo de pontuação IAT baixa (pontuação IAT ≤50). Nossos resultados sugeriram que os GMVs das regiões cerebrais envolvidas no processo sensório-motor e no controle cognitivo estavam associados à tendência do IGD. Essas descobertas podem levar a novos alvos para prevenir e tratar a IGD.
Introdução
Nas últimas décadas, a Internet desempenhou um papel importante em nossa vida. No entanto, cada vez mais adolescentes navegam na Internet e jogam jogos on-line em excesso, o que resulta em efeitos adversos nos próprios adolescentes e na sociedade. Um estudo epidemiológico demonstrou que o distúrbio de jogos na Internet (IGD), um subtipo de dependência da Internet (IA) (1), era um problema de saúde mental muito comum entre os adolescentes chineses (2). Portanto, cada vez mais estudos focaram no neuromecanismo da IGD e objetivaram contribuir para a prevenção e tratamento da IGD.
A neuroimagem estrutural do cérebro poderia ser usada para investigar mecanismos cerebrais sobre traços individuais de personalidade (3-5). Estudos estruturais anteriores descobriram que indivíduos com IGD tinham anormalidades estruturais na substância cinzenta (GM), tais como diminuição do volume de matéria cinzenta (GMV) ou densidade GM em múltiplas áreas corticais e subcorticais (6-11) e aumento do GMV nas regiões frontal e temporal (8, 12). Esses estudos sugeriram que múltiplas áreas cerebrais nas regiões frontal, temporal, parietal e subcortical, como o estriado ventral, estavam associadas à AI, o que contribuiu para o entendimento dos neuromecanismos da AI. No entanto, a maioria dos estudos anteriores focalizou apenas o IA ou IGD diagnosticado por um questionário clínico, como o Internet addiction test (IAT), e comparou as diferenças de comportamento e função e estrutura cerebral entre os indivíduos IGD e controles saudáveis. De fato, nem todos os indivíduos que jogam on-line sofrem com o IGD (13). Portanto, a investigação das correlações estruturais em jogadores de jogos online com diferentes níveis de tendência à IGD, não apenas os indivíduos com diagnóstico de IGD, é necessária.
Recentemente, três estudos se concentraram diretamente nas associações neurais da tendência à AI. Wen e Hsieh (14) exploraram a relação entre as conexões funcionais cerebrais e o nível de AI em um grupo de adultos jovens (19-29 anos) e encontraram que duas redes consistiam principalmente de regiões frontais correlacionadas com a tendência de IA. Li et al. (15) relataram que a estrutura e a conectividade funcional do córtex pré-frontal dorsolateral direito correlacionaram-se positivamente com o escore IAT em um grupo de adultos jovens saudáveis (18-27 anos). Um estudo de Kühn (16) revelou que o GMV das regiões do cérebro dentro da rede frontoestriada se correlacionou com o uso excessivo da Internet avaliado pelo escore do IAT. Além disso, estudos anteriores também demonstraram que as mudanças no GMV estavam relacionadas à gravidade do vício em jogos online nos indivíduos com IGD. Por exemplo, um estudo de Weng et al. demonstraram que os GMVs do córtex orbitofrontal direito e ínsula bilateral estavam positivamente correlacionados com a gravidade do vício em jogos online nos indivíduos com IGD (7). Cai et al. relatado aumento do GMV do nucleus accumbens foi associado com o escore IAT nos indivíduos IGD (17). Um estudo de Zhou et al. mostraram que o GMV mais baixo no córtex orbitofrontal direito estava relacionado à maior gravidade do vício em videogames on-line nos gamers da Internet (18). Esses estudos demonstraram que as estruturas e funções cerebrais estavam associadas ao nível de AI. No entanto, a relação entre a tendência de IGD e o GMV em todo o cérebro ainda não foi claramente avaliada em adolescentes (14-18 anos). O adolescente entre 14 e 18 anos de idade está em um período crítico de desenvolvimento psicológico e é propenso a dependência e efeitos adversos (19, 20). Muitos estudos sobre o vício em substâncias prestaram muita atenção a adolescentes com idade entre 14 e 18 (21, 22). Um estudo de amostra ampla demonstrou que o IGD é muito comum em estudantes chineses do ensino fundamental e médio, com uma incidência de 22.5% entre os alunos que jogam jogos on-line (2). Portanto, é mais necessário investigar as correlações estruturais do cérebro com a tendência de IGD em adolescentes (14-18 anos).
Além disso, estudos anteriores demonstraram que o jogo online a longo prazo poderia levar a reorganização estrutural do cérebro em jogadores de jogos online (12, 23, 24). Os GMVs no córtex pré-frontal ventrolateral, no córtex pré-frontal dorsolateral, na área motora suplementar e no córtex cingulado rostral anterior foram correlacionados com a duração do jogo online nos adolescentes com IA (6, 25). Portanto, vale a pena estudar se a duração do jogo online afeta a relação entre o GMV e a tendência ao IGD.
No presente estudo, foram recrutados adolescentes masculinos 67 (14-18 anos) que jogaram jogos online. A análise de correlação baseada em voxel foi conduzida para detectar as regiões cerebrais associadas ao escore IAT antes e depois do controle do tempo total de jogo online. Com base nos estudos anteriores, os circuitos pré-frontais estriados estão intimamente relacionados ao vício. O estriado ventral participou do processo de aprendizagem e recompensa do hábito envolvido no vício (26, 27), e o efeito de controle reduzido do córtex pré-frontal sobre o processo de recompensa é um dos mecanismos do vício (28, 29). Portanto, hipotetizamos que a tendência de IGD pode estar associada às regiões cerebrais relacionadas ao controle cognitivo (córtex pré-frontal) e ao processo de recompensa (estriado ventral). Este estudo pode levar a novos alvos para prevenir e tratar a IGD em adolescentes.
Materiais e Métodos
Assuntos
Sessenta e sete adolescentes destros (14 – 18 anos de idade, média 15.54 ± 0.14) que jogaram jogo online foram recrutados neste estudo. Vinte participantes do 67 foram os estudantes de uma Escola de Saúde e 47 de 67 participantes foram os adolescentes cujos pais os levaram a um psiquiatra por causa de possível IGD. Todos os participantes receberam educação nos anos 6 – 12, variando da escola primária à escola secundária. Todos os participantes gastaram mais de 80% do tempo online em jogos online. Apenas adolescentes do sexo masculino foram incluídos neste estudo porque um número relativamente pequeno de mulheres joga jogos online e sofre de IGD (2, 30). Os critérios de exclusão incluíram o seguinte: abuso de álcool ou dependência de drogas; existência de qualquer doença neurológica ou psiquiátrica, como insônia, enxaqueca, zumbido e transtorno do déficit de atenção e hiperatividade; história de doença física, como trauma cerebral, tumor cerebral ou epilepsia, avaliada de acordo com avaliações clínicas e registros médicos; Contradição MRI; e anormalidades visíveis na RM convencional. O presente estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética do Hospital Geral da Universidade de Medicina de Tianjin, e todos os participantes e seus responsáveis forneceram consentimento informado por escrito, de acordo com as diretrizes institucionais.
Questionário
O teste de dependência da Internet foi usado para avaliar a gravidade da tendência à IGD neste estudo. O IAT é composto por itens 20 e as respostas dessas perguntas foram descritas como 1 – 5 (1 = “raramente” para 5 = “sempre”) (31). A pontuação total dos itens 20 mede a gravidade da dependência da Internet. A experiência de jogar online foi avaliada via um questionário de auto-relato que questionou a duração e a quantidade de brincadeiras. O tempo total de jogo online foi calculado como horas por dia multiplicado pelos dias de jogos online. O Quociente de Inteligência (QI) de todos os participantes foi testado usando as Matrizes Progressivas da Standard Raven. A ansiedade e a depressão foram digitadas usando-se a escala de autoavaliação de ansiedade (SAS) e a escala de autoavaliação de depressão (SDS).
MRI estrutural
As imagens estruturais foram obtidas usando um scanner Siemens 3.0 T (Magnetom Verio, Siemens, Erlangen, Alemanha). Uma série de imagens anatômicas sagitais de alta resolução 192 foram obtidas usando uma seqüência tridimensional ponderada volumétrica de gradiente-eco preparada por magnetização volumétrica T1 com os seguintes parâmetros: TR = 2000 ms, ET = 2.34 ms, TI = 900 ms, ângulo de inclinação = 9 °, FOV = 256 mm × 256 mm, espessura de corte = 1 mm, tamanho da matriz = 256 × 256.
Análise de Morfometria Baseada em Voxel (VBM)
Todas as imagens estruturais foram pré-processadas com a caixa de ferramentas VBM81 do SPM8 (Departamento de Wellcome da Imaging Neuroscience, Londres, Reino Unido)2 em execução no MATLAB R2010a (Math Works Inc., Sherborn, MA, EUA). Correção geométrica tridimensional foi realizada durante a reconstrução das imagens. Depois disso, as imagens nativas individuais de todos os participantes foram segmentadas em GM, substância branca (WM) e líquido cefalorraquidiano (LCR), e os segmentos GM foram normalizados para o modelo do Instituto Neurológico de Montreal pelo registro anatômico difomomórfico através de álgebra de mentira exponencial ( DARTEL) (32) As imagens GM registradas foram então moduladas dividindo o campo Jacobiano do warp para corrigir a expansão ou contração local. O kernel gaussiano isotrópico de 8 mm de largura total na metade do máximo foi adotado para suavizar as imagens GM moduladas. A imagem média de GM normalizado de todos os participantes foi usada para criar uma máscara de GM cujo limite foi definido em um valor de 0.3 (pixels com valores de fração GM computados> 30% foram selecionados). Em seguida, a máscara GM foi usada como uma máscara explícita para a análise estatística para excluir os pixels com valores de probabilidade GM baixos.
Análise Estatística
A análise de regressão múltipla baseada em voxel foi realizada para explorar a correlação entre o GMV e a pontuação IAT em todos os participantes após o controle da idade e anos de estudo. A abordagem de permutação não paramétrica (33) foi realizado pela ferramenta randomize comandada na FMRIB Software Library (FSL)3. A análise de realce de cluster livre de limiares (TFCE) foi realizada porque combina a extensão e a altura do cluster em uma estatística e não requer uma escolha arbitrária de um limiar de formação de cluster (34). A correlação entre o GMV e o escore IAT foi avaliada usando testes não-paramétricos baseados em permutação com permutações aleatórias 5,000. O limiar estatístico para significância foi definido em P <0.01. Para esclarecer se a duração do jogo online afetou a correlação entre o GMV e o IAT, a análise de regressão múltipla baseada no Voxel foi conduzida novamente ao adicionar o tempo total de jogo online como uma covariável incômoda.
Os clusters com correlação entre o GMV e a pontuação IAT foram definidos como regiões de interesse (ROIs), e o GMV médio dentro de cada ROI foi extraído. A análise de correlação baseada no ROI foi conduzida entre o GMV médio e a pontuação do IAT após o controle de idade e anos de educação. Em seguida, todos os participantes foram divididos em dois subgrupos, o grupo de alta pontuação IAT (pontuação IAT> 50, N = 30) e o baixo grupo de escores IAT (escore IAT ≤50, N = 37). A diferença no GMV entre os dois subgrupos foi testada pela análise do Modelo Linear Geral, controlando a idade e os anos de estudo. Os níveis de significância foram ambos P <0.05.
Resultados
Os participantes tiveram uma pontuação mediana de 46 no IAT que foi usado para avaliar a tendência IGD. Os participantes gastaram em média 5.5 h / dia jogando jogos on-line e duraram meses médios 56. As características clínicas e demográficas estão listadas na Tabela 1.
tabela 1. Características do participante.
A análise de correlação voxel revelou que os GMVs dos giros pós-centrais bilaterais (postCG), dos giros pré-central bilaterais (preCG), o precuneus direito, o córtex midcingulado posterior esquerdo (pMCC), o lobo parietal inferior esquerdo (IPL), e giro frontal médio direito (MFG) correlacionaram-se significativamente com o escore IAT (Figura 1; Mesa 2). Figura 2 mostra as correlações baseadas em ROI entre o GMV e o escore IAT. Após o tempo total de jogo on-line ter sido adicionado como uma covariável, a correlação ainda existia entre o IAT e o GMV do postCG bilateral, o preCG esquerdo, o pMCC esquerdo e o MFG direito (Figura 3; Mesa 3).
Figura 1. Regiões cerebrais que apresentam correlações estruturais negativas com a pontuação do teste de dependência da Internet (IAT) em jogadores adolescentes de jogos online. O escore IAT foi negativamente correlacionado com os volumes de substância cinzenta (GMVs) dos giros pós-centrais bilaterais, os giros precentrais bilaterais, o precuneus direito, o córtex cingulado médio esquerdo, o lóbulo parietal inferior esquerdo e o giro frontal médio direito. Os números abaixo das imagens são as coordenadas do Instituto Neurológico de Montreal em z-eixo. A barra de cores representa o −log p.
tabela 2. As regiões do cérebro mostraram correlações estruturais com o escore do teste de dependência da Internet (IAT).
Figura 2. Análise de correlação baseada em regiões de interesse (ROI) entre o volume de substância cinzenta (GMV) e o escore do teste de dependência da Internet (IAT). O resíduo foi utilizado porque a idade e os anos de escolaridade foram controlados durante a análise de correlação.
Figura 3. As regiões do cérebro que apresentam correlações estruturais negativas com a pontuação do teste de dependência da Internet (IAT) em jogadores de jogos on-line adolescentes depois de controlar o tempo total de jogo online. O escore IAT foi negativamente correlacionado com os volumes de substância cinzenta (GMVs) dos giros pós-centrais bilaterais, do giro pré-central esquerdo, do córtex cingulado médio posterior esquerdo e do giro frontal médio direito. Os números abaixo das imagens são as coordenadas do Instituto Neurológico de Montreal em z-eixo. A barra de cores representa o −log p.
tabela 3. As regiões mostraram correlações estruturais com a pontuação do teste de dependência da Internet (TAI) após o controle do tempo total de jogo online.
Como visto na tabela 4, quando os participantes foram divididos em dois subgrupos de acordo com a pontuação IAT, o subgrupo com pontuação IAT alta (pontuação IAT> 50) teve GMV inferior nas sete das oito regiões em comparação com o subgrupo com grupo de pontuação IAT baixa (pontuação IAT ≤ 50) (P <0.05).
tabela 4. Comparações baseadas em regiões de interesse (ROI) do volume de substância cinzenta (GMV) entre os dois subgrupos.
Discussão
No presente estudo, a associação entre a tendência de GMV e IGD foi avaliada em todo o cérebro em adolescentes jogadores de jogos online. Depois de controlar o efeito do tempo total de jogo online, os GMVs do postCG bilateral, o preCG esquerdo, o pMCC esquerdo e o MFG direito ainda estavam negativamente correlacionados com a tendência de IGD. Os adolescentes com menor GMV nas regiões cerebrais relacionadas ao processo sensório-motor e controle cognitivo apresentaram maior tendência à IGD.
Era consistente com a hipótese de que o GMV no MFG, como parte do córtex pré-frontal envolvido em controles cognitivos (35, 36), foi negativamente correlacionada com a tendência IGD. Anormalidades estruturais e funcionais foram amplamente relatadas em indivíduos com IGD (37-40). Por exemplo, menos ativação no córtex pré-frontal foi encontrada na IA (40). Estudos anteriores demonstraram a menor densidade GM e GMV no córtex pré-frontal nos indivíduos IGD (37, 39). Menor amplitude de flutuação de baixa frequência dentro do MFG direito também foi revelada nos indivíduos IGD (41). A ativação anormal no córtex pré-frontal também foi encontrada em indivíduos dependentes de drogas, como os usuários de maconha e os usuários de cocaína em abstinência (42-44). Alterações similares na conectividade funcional do córtex pré-frontal foram reveladas nos indivíduos com dependência de álcool e nos indivíduos com IGD (45, 46). Esses estudos demonstraram que a condição estrutural ou funcional do córtex pré-frontal estava associada à dependência. Neste estudo, o GMV do MFG direito foi negativamente correlacionado com o escore IAT, e foi menor no subgrupo de escore IAT elevado do que no subgrupo de escore IAT baixo. A anormalidade estrutural no MFG direito pode levar ao comprometimento do controle cognitivo em jogadores de jogos online. Como resultado, os jogadores de jogos on-line não conseguiam controlar seus problemáticos jogos online e exibiam uma tendência maior para o IGD.
Incongruente com a hipótese, não encontramos o GMV do estriado ventral correlacionando com o escore IAT. O estriado ventral é uma região crítica relacionada ao vício e geralmente apresenta ativação anormal em indivíduos com dependência (26, 27). Em nosso estudo, nos concentramos em adolescentes jogadores de jogos online, mas não apenas os indivíduos IGD, o que pode ser uma possível explicação para o resultado negativo do estriado ventral. No entanto, esse resultado negativo deve ser verificado no estudo futuro com grande tamanho da amostra.
Inesperadamente, o preCG, o postCG e o pMCC envolvidos no processo sensório-motor mostraram correlações negativas com o escore do IAT. O preCG desempenhou um papel importante no planejamento e condução motora (47). A adolescência é um período crítico do desenvolvimento neural e está sujeita a ser afetada pelos fatores ambientais. Estudos anteriores demonstraram que o uso de álcool e drogas pode alterar o GMV no cérebro em desenvolvimento de adolescentes (48). Um estudo mostrou que o uso mais prolongado da metanfetamina foi associado à redução do GMV no preCG (49). Em nosso estudo, o GMV de preCG foi menor no subgrupo de escore IAT alto do que no subgrupo de escore IAT baixo. Considerando prevenção e supressão da ação é conceitualmente associada com o córtex motor primário (50), a diminuição do GMV do preCG pode estar relacionada à tendência do IGD. O postCG consiste no córtex sensorial primário e está envolvido na integração da informação sensorial (24). A correlação negativa entre o GMV do postCG e o escore IAT significa o menor GMV dessa região em indivíduos com maior escore do IAT. A conectividade de função anormal do postCG foi encontrada em adolescentes com IGD (51). A diminuição do GMV e a espessura cortical do postCG também foram reveladas, respectivamente, em usuários de heroína (52) e adolescentes com vício em jogos online (53). O postCG prejudicado pode levar a anormalidade no recebimento, processamento e integração de sinais relevantes ao corpo e pode não orientar o comportamento em andamento relacionado à excitação, atenção, estresse, recompensa e condicionamento e, finalmente, associado ao vício (54). Neste estudo, correlações estruturais negativas para o escore IAT também foram encontradas no pMCC esquerdo. O pMCC exibe ampla conectividade funcional com regiões cerebrais envolvidas na rede sensório-motora (55, 56) e tem papel importante no processamento da integração sensório-motora e controle motor (57). As áreas sensório-motoras não apenas controlam os aspectos básicos do movimento, mas também podem moldar o comportamento humano (58). As propriedades funcionais da rede sensório-motora podem ser relevantes para comportamentos automatizados / compulsivos no vício (59). As deficiências do córtex sensório-motor também foram relatadas em indivíduos com dependência de cocaína (60, 61) e ingestão de álcool (62). Tomados em conjunto, a redução dos GMVs dentro do preCG, postCG e do pMCC pode ter associação com as anormalidades da rede sensório-motora, e ainda associada à tendência de IGD.
No presente estudo, as correlações negativas entre o escore IAT e os GMVs do preCG / postCG direito, o IPL esquerdo e o precuneus direito desapareceram após o controle do efeito do tempo total de jogo online. O preCG / postCG estava envolvido no processo sensório-motor (63); o IPL e o precuneus direito estavam intimamente relacionados com o processamento visual e intencional (64-66). O processo de jogo exige que os jogadores prestem atenção total à pequena alteração na tela por um longo período e prejudiquem sua capacidade visual (65), que pode ter relação com a redução do GMV nas regiões relacionadas à atenção visual. Estudos anteriores demonstraram diminuição do GMV de precuneus (8) e diminuição da espessura cortical do IPL (53) nos indivíduos com vício em jogos online. Nossos resultados indicaram que a redução do GMV em algumas regiões cerebrais relacionadas à atenção visual e processo sensório-motor foi influenciada pelo tempo total de jogo online, ou seja, teve um efeito cumulativo de jogar online.
Várias limitações devem ser observadas em nosso estudo. Primeiro, embora algumas correlações tenham sido reveladas entre o GMV cerebral e o escore IAT, a causalidade não pode ser esclarecida nesta análise de correlação. O GMV mais baixo observado nos adolescentes com maior escore no IAT pode ser resultado do excesso de jogos online ou de uma condição preexistente que é sensível ao IGD. Em segundo lugar, o IAT é um questionário subjetivo e são necessários métodos mais objetivos para avaliar a tendência à IGD. Terceiro, o tempo total de jogar online era apenas uma medida provável e pode não ser suficientemente preciso. Quarto, não poderíamos descartar o efeito do gênero de jogo nos resultados, que devem ser considerados no estudo futuro. Finalmente, apenas adolescentes do sexo masculino foram recrutados em nosso estudo. Portanto, os presentes achados estão restritos a jogadores adolescentes do sexo masculino.
Conclusão
Neste estudo, a correlação estrutural com a tendência IGD foi investigada em um grupo de adolescentes jogadores de jogos online. O GMV das regiões cerebrais relacionadas ao processo sensório-motor e ao controle cognitivo foi associado ao escore IAT. O menor GMV das regiões relacionadas ao processo sensório-motor e ao controle cognitivo pode atribuir à alta tendência de IGD, o que pode levar a novos alvos para prevenir e tratar o IGD em adolescentes.
Declaração de ética
O presente estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética do Hospital Geral da Universidade de Medicina de Tianjin, e todos os participantes e seus responsáveis forneceram consentimento informado por escrito, de acordo com as diretrizes institucionais.
Contribuições do autor
NP, YY, XL e QZ projetaram pesquisa. XQ, XD, GD, YZ e QZ realizaram pesquisas. YY estava envolvido na avaliação clínica. NP, YZ, GD e QZ analisaram os dados. NP, YZ, XL, YY e QZ escreveram o artigo.
Declaração de conflito de interesse
Os autores declaram que a pesquisa foi realizada na ausência de quaisquer relações comerciais ou financeiras que possam ser interpretadas como um potencial conflito de interesses.
Notas de rodapé
Referências
1. Bloqueio JJ. Problemas para o DSM-V: vício em Internet. Am J Psychiatry (2008) 165(3):306–7. doi:10.1176/appi.ajp.2007.07101556
2. Li Y, X Zhang, Lu F, Zhang Q, Wang Y. vício em Internet entre alunos do ensino fundamental e médio na China: um estudo de amostra nacionalmente representativa. Cyberpsychol Behav Soc Netw (2014) 17(2):111–6. doi:10.1089/cyber.2012.0482
3. Hayakawa YK, Sasaki H, Takao H, Mori H, N Hayashi, Kunimatsu A, et al. Anormalidades cerebrais estruturais em mulheres com depressão subclínica, reveladas por morfometria baseada em voxel e imagem por tensor de difusão. J afetam Disord (2013) 144(3):263–8. doi:10.1016/j.jad.2012.10.023
4. Takeuchi H, Y Taki, Y Sassa, Hashizume H, Sekiguchi A, Nagase T, et al. Volume regional de cinza e substância branca associado à interferência de Stroop: evidências da morfometria baseada em voxel. Neuroimage (2012) 59(3):2899–907. doi:10.1016/j.neuroimage.2011.09.064
5. Liu F, W Guo, Yu D, Q Gao, Gao K, Xue Z, et al. Classificação de diferentes respostas terapêuticas do transtorno depressivo maior com o método de análise multivariada de padrões baseado em exames de RM estruturais. PLoS One (2012) 7(7):e40968. doi:10.1371/journal.pone.0040968
6. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, L Zhao, Yang X, et al. Anormalidades da microestrutura em adolescentes com transtorno de dependência de internet. PLoS One (2011) 6(6):e20708. doi:10.1371/journal.pone.0020708
7. Weng CB, Rian Qian, Fu XM, B Lin, Han XP, Niu CS, et al. Anormalidades da matéria cinzenta e da substância branca no vício em jogos online. Eur J Radiol (2013) 82(8):1308–12. doi:10.1016/j.ejrad.2013.01.031
8. Sol Y, Sol J, Zhou Y, Ding W, Chen X, Zhuang Z, e outros. Avaliação das alterações microestruturais in vivo da substância cinzenta utilizando o DKI na dependência de jogos na Internet. Behav Brain Funct (2014) 10:37. doi:10.1186/1744-9081-10-37
9. Ko CH, Hsieh TJ, Wang PW, Lin WC, Yen CF, Chen CS, et al. Alterou a densidade da substância cinzenta e interrompeu a conectividade funcional da amígdala em adultos com distúrbios de jogos na Internet. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psiquiatria (2015) 57:185–92. doi:10.1016/j.pnpbp.2014.11.003
10. Lin X, Dong G, Q Wang, Du X. Cinza anormal e volume de substância branca em 'viciados em jogos na Internet'. Behavior Behavior (2015) 40:137–43. doi:10.1016/j.addbeh.2014.09.010
11. Zhou Y, Lin FC, YS Du, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR, et al. Anormalidades da substância cinzenta na dependência da Internet: um estudo de morfometria baseado em voxel. Eur J Radiol (2011) 79(1):92–5. doi:10.1016/j.ejrad.2009.10.025
12. Kuhn S, Gleich T., Lorenz RC, Lindenberger U, Gallinat J. Jogar super mario induz a plasticidade estrutural do cérebro: alterações na substância cinzenta resultantes do treinamento com um videogame comercial. Psiquiatria Mol (2014) 19(2):265–71. doi:10.1038/mp.2013.120
13. Przybylski AK, Weinstein N, Murayama K. Desordem do jogo da Internet: investigando a relevância clínica de um fenômeno novo. Am J Psychiatry (2017) 174(3):230–6. doi:10.1176/appi.ajp.2016.16020224
14. Wen T, Hsieh S. A análise baseada em rede revela conectividade funcional relacionada à tendência do vício em Internet. Frente Neurosci (2016) 10:6. doi:10.3389/fnhum.2016.00006
15. Li W, Li Y, Yang W, Zhang Q, Wei D, Li W, et ai. Estruturas cerebrais e conectividade funcional associadas a diferenças individuais na tendência da Internet em adultos jovens saudáveis. Neuropsychologia (2015) 70:134–44. doi:10.1016/j.neuropsychologia.2015.02.019
16. Kuhn S, Gallinat J. Brains on-line: correlatos estruturais e funcionais do uso habitual da Internet. Viciado em Biol (2015) 20(2):415–22. doi:10.1111/adb.12128
17. Cai C, Yuan K, Yin J, D Feng, Bi Y, Li Y, et al. A morfometria do estriado está associada a déficits de controle cognitivo e gravidade dos sintomas no distúrbio de jogos na Internet. Behaviour Imaging do cérebro (2016) 10(1):12–20. doi:10.1007/s11682-015-9358-8
18. Zhou F, C Montag, Sariyska R, B Lachmann, Reuter M, Weber B, et al. Déficits orbitofrontais da substância cinzenta como marcadores do distúrbio do jogo pela Internet: evidências convergentes de um delineamento longitudinal transversal e prospectivo. Viciado em Biol (2017) doi: 10.1111 / adb.12570
19. Ac-Nikolic E, Zaric D, Niciforovic-Surkovic O. Prevalência do vício em Internet entre escolares em Novi Sad. Srp Arh Celok Lek (2015) 143(11–12):719–25. doi:10.2298/SARH1512719A
20. Gonzalvez MT, Espada JP, Orgiles M, Morales A, Sussman S. Dependência da nicotina como mediadora dos efeitos do projeto EX para reduzir o consumo de tabaco em estudiosos. Frente psicol (2016) 7:1207. doi:10.3389/fpsyg.2016.01207
21. Colby SM, Nargiso J, T. Tevyaw TO, Barnett NP, Metrik J, Lewander W, et ai. Entrevista motivacional reforçada versus aconselhamento breve para a cessação do tabagismo em adolescentes: resultados de um ensaio clínico randomizado. Behavior Behavior (2012) 37(7):817–23. doi:10.1016/j.addbeh.2012.03.011
22. Thanki D, Domingo-Salvany A, G Barrio Anta, Sánchez Manez A, Llorens Aleixandre N., JM Suelves, et al. A escolha de questões de instrumentos de triagem: o caso de rastreio do consumo de cannabis problemático na população espanhola de adolescentes. Viciado em ISRN (2013) 2013:723131. doi:10.1155/2013/723131
23. Kuhn S, Romanowski A, Schilling C, Lorenz R, Morsen C, Seiferth N, et al. A base neural do videogame. Psiquiatria Transl (2011) 1:e53. doi:10.1038/tp.2011.53
24. Tanaka S, Ikeda H, Kasahara K, Kato R, Tsubomi H, Sugawara SK, et al. Volume parietal posterior direito maior em especialistas em videogames de ação: um estudo comportamental e baseado em morfometria baseada em voxel (VBM). PLoS One (2013) 8(6):e66998. doi:10.1371/journal.pone.0066998
25. Lee D, Namkoong K, Lee J, Jung YC. Volume anormal de massa cinzenta e impulsividade em adultos jovens com distúrbios de jogos na Internet. Viciado em Biol (2017) doi: 10.1111 / adb.12552
26. Ashby FG, Turner BO, Horvitz JC. Contribuições de gânglios corticais e basais para a aprendizagem do hábito e automaticidade. Tendências Cogn Sci (2010) 14(5):208–15. doi:10.1016/j.tics.2010.02.001
27. Volkow ND, Wang GJ, JS Fowler, Tomasi D, Telang F. Vício: Além do circuito de recompensa de dopamina. Proc Natl Acad Sci EUA (2011) 108(37):15037–42. doi:10.1073/pnas.1010654108
28. Walter M, Wang Y, Yin Y, YW Sun, Y de Zhou, Chen X, e outros. Diminuição da conectividade funcional inter-hemisférica do lobo pré-frontal em adolescentes com distúrbio de jogos na Internet: um estudo preliminar usando fMRI em estado de repouso. PLoS One (2015) 10(3):e0118733. doi:10.1371/journal.pone.0118733
29. Koob GF, Volkow ND. Neurocircuito da dependência. Neuropsychopharmacology (2009) 35(1):217–38. doi:10.1038/npp.2009.110
30. Yu L, Shek DT. Vício em Internet em adolescentes de Hong Kong: um estudo longitudinal de três anos. J Pediatr Adolesc Gynecol (2013) 26(3 Suppl):S10–7. doi:10.1016/j.jpag.2013.03.010
31. KS jovem. Preso na rede: como reconhecer os sinais da dependência da Internet - e uma estratégia vencedora para a recuperação. Avaliação (1998) 21(6):713–22.
32. Ashburner J. Um algoritmo rápido de registro de imagens difeomórficas. Neuroimage (2007) 38(1):95–113. doi:10.1016/j.neuroimage.2007.07.007
33. Nichols TE, Holmes AP. Testes de permutação não paramétricos para neuroimagem funcional: um primer com exemplos. Hum Brain Mapp (2002) 15(1):1–25. doi:10.1002/hbm.1058
34. Smith SM, Nichols TE. Aprimoramento de cluster livre de limite: resolvendo problemas de suavização, dependência de limite e localização na inferência de cluster. Neuroimage (2009) 44(1):83–98. doi:10.1016/j.neuroimage.2008.03.061
35. Rd MDA, Cohen JD, Stenger VA, Carter CS. Dissociação do papel do córtex pré-frontal dorsolateral e cingulado anterior no controle cognitivo. Ciência (2000) 288(5472):1835. doi:10.1126/science.288.5472.1835
36. Yuan P, Raz N. Córtex pré-frontal e funções executivas em adultos saudáveis: uma meta-análise de estudos de neuroimagem estrutural. Neurosci Biobehav Rev (2014) 42(5):180–92. doi:10.1016/j.neubiorev.2014.02.005
37. Wang H, Jin C, Yuan K, Shakir TM, Mao C, Niu X, et al. A alteração do volume de massa cinzenta e do controle cognitivo em adolescentes com distúrbio de jogo na internet. Behaviour Front Neurosci (2015) 9:64. doi:10.3389/fnbeh.2015.00064
38. Liu GC, Yen JY, CY Chen, Yen CF, CS Chen, Lin WC, et al. Ativação cerebral para inibição de resposta sob distração de jogo em transtorno de jogo na Internet. Kaohsiung J Med Sci (2014) 30(1):43–51. doi:10.1016/j.kjms.2013.08.005
39. Choi J, Cho H, JY Kim, DJ Jung, Khn Ahn, Kang HB, et al. Alterações estruturais no córtex pré-frontal medeiam a relação entre o transtorno do jogo na Internet e o humor deprimido. Sci Rep (2017) 7(1):1245. doi:10.1038/s41598-017-01275-5
40. Seok JW, Lee KH, Sohn S e Sohn JH. Substratos neurais de tomada de decisão arriscada em indivíduos com dependência de internet. Aust NZJ Psiquiatria (2015) 49(10):923–32. doi:10.1177/0004867415598009
41. Park SY, Kim SM, Roh S, Soh MA, Lee SH, Kim H, et al. Os efeitos de um programa de tratamento de realidade virtual para o vício em jogos online. Programas Comput Methods Biomed (2016) 129:99–108. doi:10.1016/j.cmpb.2016.01.015
42. Bolla K, Ernst M, Kiehl K, Mouratidis M, Eldreth D, Contoreggi C, e outros. Disfunção cortical pré-frontal em usuários abstinentes de cocaína. J Clin Neuropsiquiatria Neurose (2004) 16(4):456. doi:10.1176/jnp.16.4.456
43. Bolla KI, Eldreth DA, Matochik JA, Cadete JL. Substratos neurais de decisão defeituosa em usuários abstinentes de maconha. Neuroimage (2005) 26(2):480–92. doi:10.1016/j.neuroimage.2005.02.012
44. Bolla KI, Eldreth DA, ED de Londres, Kiehl KA, Mouratidis M, Contoreggi C, e outros. Disfunção do córtex orbitofrontal em usuários abstinentes de cocaína realizando uma tarefa de tomada de decisão. Neuroimage (2003) 19(3):1085. doi:10.1016/S1053-8119(03)00113-7
45. Ge X, Sun Y, Han X, Y Wang, Ding W, Cao M, et al. Diferença na conectividade funcional do córtex pré-frontal dorsolateral entre fumantes com dependência de nicotina e indivíduos com transtorno de jogo na Internet. BMC Neurosci (2017) 18(1):54. doi:10.1186/s12868-017-0375-y
46. Han JW, Han DH, Bolo N, Kim B, Kim BN, Renshaw PF. Diferenças na conectividade funcional entre dependência de álcool e desordem de jogos na Internet. Behavior Behavior (2015) 41:12–9. doi:10.1016/j.addbeh.2014.09.006
47. Nock NL, Dimitropolous A, Tkach J, Frasure H, Von Gruenigen V. Redução da ativação neural a estímulos alimentares de alto teor calórico em sobreviventes obesos de câncer endometrial após uma intervenção comportamental no estilo de vida: um estudo piloto. BMC Neurosci (2012) 13:74. doi:10.1186/1471-2202-13-74
48. Squeglia LM, Grey KM. Álcool e drogas e o cérebro em desenvolvimento. Curr Psychiatry Rep (2016) 18(5):46. doi:10.1007/s11920-016-0689-y
49. Hall MG, Alhassoon OM, Stern MJ, Wollman SC, CL Kimmel, Perez-Figueroa A, et al. Anormalidades da substância cinzenta na cocaína versus pacientes dependentes de metanfetaminas: uma meta-análise de neuroimagem. Am J Drogas Álcool Abuso (2015) 41(4):290–9. doi:10.3109/00952990.2015.1044607
50. Stinear CM, Coxon JP, Byblow WD. Córtex motor primário e prevenção de movimentos: onde a parada atende. Neurosci Biobehav Rev (2009) 33(5):662–73. doi:10.1016/j.neubiorev.2008.08.013
51. Zhang JT, Yao YW, Li CS, Zang YF, Shen ZJ, Liu L, e outros. Alterada conectividade funcional em estado de repouso da ínsula em adultos jovens com distúrbio de jogos na Internet. Viciado em Biol (2016) 21(3):743–51. doi:10.1111/adb.12247
52. Gardini S, Venneri A. Redução da substância cinzenta na ínsula posterior como uma vulnerabilidade estrutural ou diátese à dependência. Brain Res. Bol. (2012) 87(2–3):205–11. doi:10.1016/j.brainresbull.2011.11.021
53. Yuan K, Cheng P, T Dong, Y Bi, Xing L, Yu D, et al. Anormalidades da espessura cortical no final da adolescência com vício em jogos online. PLoS One (2013) 8(1):e53055. doi:10.1371/journal.pone.0053055
54. Paulus MP, Stewart JL. Interocepção e toxicodependência. Neurofarmacologia (2014) 76 (Pt B): 342 - 50. doi: 10.1016 / j.neuropharm.2013.07.002
55. Picard N, Strick PL. Áreas motoras da parede medial: uma revisão de sua localização e ativação funcional. Cereb Cortex (1996) 6(3):342–53. doi:10.1093/cercor/6.3.342
56. Yu C, Y de Zhou, Y de Liu, T de Jiang, Dong H, Zhang Y, e outros. A segregação funcional do córtex cingulado humano é confirmada pela parcela neuroanatômica baseada em conectividade funcional. Neuroimage (2011) 54(4):2571–81. doi:10.1016/j.neuroimage.2010.11.018
57. Wang D, Y Zhou, Zhuo C, Win Qin, Zhu J, Liu H, et al. Conectividade funcional alterada das sub-regiões de cingulado na esquizofrenia. Psiquiatria Transl (2015) 5:e575. doi:10.1038/tp.2015.69
58. Casartelli L, Chiamulera C. O caminho motor: implicações clínicas de entender e modelar ações com o sistema motor em autismo e dependência de drogas. Cogn Affect Behav Neurosci (2016) 16(2):191–206. doi:10.3758/s13415-015-0399-7
59. Gremel CM, Lovinger DM. Códigos dos núcleos associativo e sensório-motor nos gânglios basais nos efeitos de drogas abusadas. Genes Cérebro Behaviour (2017) 16(1):71–85. doi:10.1111/gbb.12309
60. Porrino LJ, Lyons D, Smith HR, Daunais JB, Nader MA. A auto-administração de cocaína produz um envolvimento progressivo dos domínios límbico, de associação e sensório-motor estriado. J Neurosci (2004) 24(14):3554–62. doi:10.1523/JNEUROSCI.5578-03.2004
61. Hanlon CA, Wesley MJ, Roth AJ, MD Miller, Porrino LJ. Perda de lateralidade em usuários crônicos de cocaína: uma investigação da fMRI do controle sensório-motor. Psychiatry Res (2010) 181(1):15–23. doi:10.1016/j.pscychresns.2009.07.009
62. Nikolaou K, Critchley H, Duka T. O álcool afeta os substratos neuronais da inibição da resposta, mas não do processamento perceptivo dos estímulos, sinalizando uma resposta de parada. PLoS One (2013) 8(9):e76649. doi:10.1371/journal.pone.0076649
63. White LE, Andrews TJ, Hulette C, Richards A, Groelle M. Paydarfar J, et al. Estrutura do sistema sensório-motor humano. I: morfologia e citoarquitetura do sulco central. Cereb Cortex (1997) 7(1):18–30. doi:10.1093/cercor/7.1.18
64. Cavanna AE, Trimble MR. O precuneus: uma revisão de sua anatomia funcional e correlatos comportamentais. Cérebro (2006) 129(Pt 3):564–83. doi:10.1093/brain/awl004
65. Feng Q, Chen X, Sol J, Zhou Y, Sol Y, Ding W, et al. Comparação do nível de voxel da ressonância magnética de perfusão com marcação arterial em adolescentes com dependência de jogos na Internet. Behav Brain Funct (2013) 9(1):33. doi:10.1186/1744-9081-9-33
66. DL vencido, Huettel SA, Salão WG, Rubin DC. Ativação em circuitos neurais mesolímbicos e visuoespaciais provocados por sinais de fumo: evidências de ressonância magnética funcional. Am J Psychiatry (2002) 159(6):954–60. doi:10.1176/appi.ajp.159.6.954
;