Psiquiatria Frente. 2018 Apr 23; 9: 154. doi: 10.3389 / fpsyt.2018.00154. eCollection 2018.
Liu L1,2, Yao YW2, Li CR3,4, Zhang JT2, Xia CC5, Lan J1, Ma SS1, Zhou N1, Fang XY1.
Sumário
Distúrbio de jogos na Internet (IGD) é caracterizado por déficits cognitivos e emocionais. Estudos anteriores relataram a co-ocorrência de IGD e depressão. No entanto, a pesquisa existente em imagens cerebrais concentrou-se amplamente em déficits cognitivos na DGI. Poucos estudos abordaram a comorbidade entre os sintomas da DGI e depressão e mecanismos neurais subjacentes. Aqui, nós investigamos sistematicamente esse problema combinando um estudo de levantamento longitudinal, um estudo transversal de conectividade funcional em estado de repouso (rsFC) e um estudo de intervenção. Modelos de regressão autorregressiva em um conjunto de dados longitudinais de estudantes universitários mostraram que a gravidade e a depressão da IGD são reciprocamente preditivas. No nível neural, os indivíduos com IGD exibiram aumento de rsFC entre a amígdala esquerda e o córtex pré-frontal dorsolateral direito (DLPFC), giro frontal e pré-central inferior, em comparação com participantes controle, e a conectividade amigdala-frontoparietal na linha basal previu redução negativa nos sintomas de depressão após uma intervenção psicoterapêutica. Além disso, após a intervenção, os indivíduos com IGD mostraram diminuição da conectividade entre a amígdala esquerda e o giro frontal médio esquerdo e giro pré-central, em comparação com o grupo sem intervenção. Essas descobertas juntas sugerem que a IGD pode estar intimamente associada à depressão; rsFC aberrante entre as redes de emoção e controle executivo pode estar subjacente à depressão e representar um alvo terapêutico em indivíduos com IGD. Nome do registro: O mecanismo comportamental e cerebral do IGD; URL: https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02550405).; Número de registro: NCT02550405)..
PALAVRAS-CHAVE:
amígdala; depressão; fMRI; transtorno de jogo na internet; conectividade funcional em estado de repouso; córtex cingulado anterior subgenual
PMID: 29740358
PMCID: PMC5924965
DOI: 10.3389 / fpsyt.2018.00154
URL: https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02550405;
Número de registro: NCT02550405.
Introdução
Os vícios comportamentais e os transtornos por uso de substâncias compartilham muitas manifestações clínicas, incluindo comorbidades como depressão [1]. O vício em internet (IA) tem sido considerado um vício comportamental putativo. Distúrbio de jogos na Internet (IGD), como forma mais prevalente de AI, foi incluído na quinta edição do Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais (DSM-5) como uma condição que justifica um estudo mais aprofundado [2]. As doenças psiquiátricas foram convencionalmente consideradas entidades categoricamente distintas. No entanto, na iniciativa de Critérios de Domínio de Pesquisa (RDoC), os marcadores neurobiológicos de disfunções cognitivas e emocionais são considerados de importância significativa na classificação diagnóstica e podem ser compartilhados entre condições neuropsiquiátricas [3]. Em particular, a imagem cerebral forneceu uma ferramenta eficiente na identificação desses marcadores neurais. Estudos anteriores examinaram as bases neurais de deficiências cognitivas, como o controle inibitório deficiente e a tomada de decisão mal-adaptativa em IGD.4, 5]. No entanto, disfunções emocionais (por exemplo, depressão) e os mecanismos neurais subjacentes nessa população permaneceram em grande parte incertos, apesar da alta comorbidade de IGD e depressão.
Depressão sintomas freqüentemente ocorrem em indivíduos com IA / IGD [6]. Uma meta-análise relatou uma proporção significativamente maior de pacientes com depressão em indivíduos com IA (26.3%) do que em controles saudáveis (11.7%) [7]. Estudos em IGD também relataram maiores tendências depressivas em indivíduos com risco para ou com IGD, bem como redução na depressão durante a remissão de IGD [8-10]. No entanto, esses achados transversais não esclareceram a direcionalidade entre IA / IGD e depressão [11, 12]. Um estudo prospectivo ajudaria a revelar ainda mais a inter-relação entre os sintomas de IGD e depressão.
A fMRI em estado de repouso surgiu como uma ferramenta amplamente utilizada para investigar a atividade cerebral intrínseca [13, 14] e disfunção cerebral em muitos distúrbios neuropsiquiátricos, incluindo IGD e transtorno depressivo maior (MDD) [15, 16]. É importante ressaltar que o IGD e o MDD parecem compartilhar alterações de conectividade funcional no estado de repouso (rsFC) na rede emocional, compreendendo a amígdala e o córtex cingulado anterior subgenual (sgACC). Especificamente, a amígdala contribui para a detecção e integração de informações interceptativas e autonômicas e estímulos emocionais, e para a formação e armazenamento de memórias negativas de emoções.11, 15, 17-19]. O sgACC desempenha um papel crítico na regulação da excitação em resposta a estímulos emocionais e outros estímulos salientes [20, 21]. Estudos anteriores relataram interações mal-adaptativas da amígdala com regiões da rede de controle executivo, incluindo o córtex pré-frontal lateral (PFC), em conexão com respostas excessivas a estímulos negativos, tanto em MDD [22-24] e IGD [25]. O sgACC é central para a regulação afetiva [15, 22] e a patogênese da depressão [15, 26]. Interligado ao sgACC e à amígdala, o PFC faz parte do circuito de controle de tarefas que regula a emoção [27]. Os pacientes com TDM mostraram conectividade elevada entre o sgACC e o CPF dorsomedial dorsomedial, em associação com a ruminação auto-dirigida excessiva [28, 29]. O aumento da conectividade do sgACC-PFC também foi encontrado em indivíduos com dependência de drogas [30, 31]. Assim, examinar as conectividades funcionais entre a amígdala, o sgACC e o PFC, bem como sua relação com a gravidade da depressão e dependência, pode revelar fenótipos neurais críticos da IGD.
Além disso, estudos prévios mostraram que as intervenções comportamentais são eficazes para melhorar a gravidade da dependência [32, 33] e sintomas de depressão em indivíduos com IGD ou IA em geral [34-36]. O exame de como as intervenções comportamentais influenciam a conectividade de rede emocional e suas associações com a redução dos sintomas de depressão e dependência forneceriam evidências adicionais em apoio a substratos neurais compartilhados de IGD e depressão.
No presente estudo, apresentamos os resultados de uma pesquisa longitudinal de ano 4 para explorar a inter-relação entre a gravidade dos sintomas de depressão e dependência em IGD. Além disso, para elucidar as redes neurais subjacentes à depressão em indivíduos com IGD, realizamos um estudo transversal de rsFC enfocando a amígdala e o sgACC. Finalmente, examinamos como o tratamento comportamental melhora a depressão e corrige a disfunção do circuito em conexão com a depressão em indivíduos com IGD. Baseado em evidências comportamentais prévias [11, 12, 37], nós hipotetizamos uma relação bidirecional entre a severidade passada e futura dos sintomas de vício / depressão na Internet. Além disso, com base em estudos neuropsiquiátricos anteriores [25, 38], nós hipotetizamos que indivíduos com IGD mostrariam sintomas de depressão e alteraram rsFC de amígdala e sgACC com regiões da rede de controle executivo, o que poderia ser aliviado pela intervenção comportamental para IGD.
Materiais e Métodos
Participantes
Para o Estudo 1, os dados foram coletados como parte de um estudo longitudinal do uso da Internet por estudantes universitários em uma universidade em Pequim, em quatro ondas, começando no ano de 2011. Por meio de uma ferramenta de pesquisa online, uma coorte de universitários do primeiro ano os alunos foram avaliados anualmente. Todos os participantes forneceram consentimento informado por escrito e foram compensados financeiramente por seu tempo, de acordo com um protocolo aprovado pelo Comitê de Revisão Institucional da Escola de Psicologia da Universidade Normal de Pequim.
Os participantes da pesquisa foram incluídos no estudo apenas se tivessem jogado jogos on-line e gastado em média mais de 20% do seu tempo diário usando a Internet para jogar durante cada um dos quatro anos consecutivos de onde os dados foram tirados. De um total de estudantes 2,182, 1,619 (mulheres 1,253, homens 366) não atenderam aos critérios de inclusão e foram excluídos do estudo. A taxa de exclusão de mulheres (90.99%) foi superior à dos homens (45.47%) (χ2 = 550.056, P <0.001). Assim, foram obtidas pesquisas de um total de 563 alunos (124 mulheres e 439 homens) para o estudo. A idade deles variou de 16 a 21 anos (média ± SD = 18.31 ± .89) no tempo 1.
Os estudos 2 e 3 foram partes de um projeto maior de desenvolvimento e avaliação de uma intervenção comportamental para IGD. Os participantes foram recrutados via Internet e anúncios publicados em universidades locais, com os seguintes critérios de inclusão: (1) pontuação> 67 no CIAS [39]; (2)> 14 horas por semana jogando na Internet, por um período mínimo de 1 ano. Os critérios de inclusão para participantes de controle saudável (HC) foram: (1) uma pontuação <60 no CIAS; (2) nunca ter passado mais de 2 horas por semana jogando na Internet. Todos os participantes eram homens destros. Os critérios de exclusão foram qualquer uso atual ou prévio de substâncias ilegais e jogos de azar (incluindo jogos de azar online), qualquer história de doença psiquiátrica ou neurológica e uso atual de medicamentos psicotrópicos, conforme avaliado por uma entrevista semiestruturada. Um total de 76 indivíduos com IGD e 41 HCs participaram do Estudo 2. Para o Estudo 3, 63 indivíduos com IGD foram recrutados, entre os quais 44 concordaram em participar de uma intervenção comportamental de craving (grupo CBI +) e os demais 19 estavam no grupo de controle (Grupo CBI−) devido ao seu horário de trabalho. Vinte e três indivíduos dentro do grupo CBI + participaram de fMRI em estado de repouso antes e após CBI. Dezesseis de 19 CBI− foram digitalizados de forma semelhante nos mesmos pontos de tempo. Os estudos 2 e 3 foram aprovados pelo Comitê de Revisão Institucional do Laboratório Estadual de Neurociência Cognitiva e Aprendizagem da Universidade Normal de Pequim.
Medidas
Para o estudo 1, 2 e 3, medimos a gravidade do vício em Internet entre jogadores de faculdades usando a Chinese Internet Addiction Scale (CIAS; 40), que consiste em itens 26 em uma escala Likert de ponto 4 avaliando as dimensões 5 de sintomas / consequências incluindo uso compulsivo, abstinência, tolerância e problemas de relacionamento interpessoal e gerenciamento de saúde / tempo. A confiabilidade e validade do CIAS foram demonstradas anteriormente para estudantes universitários [40], e no experimento atual, os coeficientes alfa de Cronbach dessa escala foram de 0.933 a 0.950 nos quatro pontos de tempo. Para o Estudo 1, medimos os sintomas depressivos usando os treze itens da Lista de Verificação de Sintomas (SCL-90) [41] Esses itens foram avaliados em uma escala de 1 (nunca verdadeiro) a 4 (sempre verdadeiro). No experimento atual, os coeficientes alfa de Cronbach para essa escala foram de 0.888 a 0.936 nos quatro pontos de tempo. Nos estudos 2 e 3, os sintomas de depressão dos participantes foram medidos usando o Inventário de Depressão de Beck (BDI) [42].
Aquisição de dados de ressonância magnética
Para os estudos 2 e 3, a aquisição e o pré-processamento de dados por ressonância magnética foram detalhadamente descritos em estudos anteriores [33]. Resumidamente, os dados de fMRI em estado de repouso foram obtidos em um scanner 3.0 T Siemens Trio no Brain Imaging Center, Universidade Normal de Pequim. Os parâmetros para os dados do EPI foram: tempo de repetição = 2,000 ms, tempo de eco = 30 ms, ângulo de inclinação = 90 °, campo de visão = 200 × 200 mm2, matriz de aquisição = 64 × 64, tamanho do voxel = 3.1 × 3.1 × 3.5 mm3, fatia = 33, ponto de tempo = 200. Uma varredura T1-wighted também foi adquirida com os seguintes parâmetros: tempo de repetição = 2,530 ms, tempo de eco = 3.39 ms, ângulo de inclinação = 7 °, campo de visão = 256 × 256 mm2, tamanho de voxel = 1 × 1 × 1.33 mm3, número de fatia = 144.
Desejo de Intervenção Comportamental (CBI)
O CBI foi desenvolvido com base em uma intervenção comportamental desenvolvida anteriormente [33]. Processos psicológicos complexos entrelaçados com disfunção emocional [43], o desejo pode desempenhar um papel crítico no desenvolvimento e manutenção do IGD. Intervenções que ajudam indivíduos a lidar e reduzir o desejo podem promover resultados positivos e prevenir recaídas (veja a seção de Métodos de Materiais Suplementares para mais detalhes).
Análise Estatística
Modelagem Autorregressiva de Variação Cruzada
Para o estudo 1, empregamos modelagem autorregressiva de desfasamento cruzado (ACLM) para avaliar as relações longitudinais e recíprocas entre a gravidade da dependência e os sintomas depressivos. O ACLM é adequado para examinar as relações entre dois constructos ao longo do tempo. No ACLM, o parâmetro autorregressivo representa quão bem uma medida anteriort prevê a medida posterior de y(t + 1)e o parâmetro cross-lagged representa como uma medida anterior zt prevê uma medida posterior de y(t + 1) acima e além da medida anterior de yt [44, 45]. O ACLM tem sido amplamente utilizado na investigação das inter-relações temporais da clínica, incluindo sintomas de dependência [37, 46, 47]. O conjunto de modelos autorregressivos de cross-lag foram testados no Mplus 7.4 [48]. O Mplus usa o método de estimativa de máxima verossimilhança de máxima informação (FIML) para lidar com dados perdidos (ver Materiais Suplementares para mais detalhes). O SPSS 20.0 foi utilizado para estatística descritiva.
Testando invariância ao longo do tempo
O ACLM incluiu oito construções: depressão e gravidade do vício em Times 1, 2, 3 e 4. Em cada ponto do tempo, as subescalas do CIAS constituíram a variável latente de gravidade do vício em Internet, e a gravidade da depressão foi indexada pelo escore de subescala de depressão do SCL-90. Para avaliar os efeitos autorregressivos e de defasagem cruzada, examinamos a invariância configural, métrica (carga) e estrutural sequencialmente. Comparamos os índices de ajuste de modelo de quatro modelos aninhados (Tabela 1).
tabela 1. Comparação dos modelos autorregressivos de desfasamento cruzado.
O modelo 1 serviu como o modelo base sem restrições de invariância para testar a invariância configural. No Model 2, testamos a invariância métrica restringindo que as cargas fatoriais sejam iguais ao longo do tempo (Tabela S2), para garantir que as construções tenham o mesmo significado em cada ponto de tempo [50, 51]. No Modelo 3, restringimos os caminhos de desfasagem cruzada para a severidade da depressão (T) 
gravidade do vício (T + 1) e gravidade do vício (T) a gravidade da depressão (T + 1) seja igual ao longo do tempo, respectivamente. Finalmente, no Model 4, restringimos os caminhos auto-regressivos para que a depressão e a gravidade do vício ao longo do tempo sejam iguais (Figura 1). Em seguida, comparamos os índices de ajuste de modelo de todos os quatro modelos sequencialmente para selecionar o melhor modelo. O χ2 valor, o índice de ajuste comparativo (CFI), o índice de Tucker-Lewis (TLI) e o erro quadrático médio de aproximação (RMSEA) foram aplicados para comparar ajuste de modelo [49].
Figura 1. A análise de regressão de desfasamentos cruzados. Indicamos a invariância métrica, invariância configural e invariância de covariância de erro ao longo do tempo usando letras nos caminhos. Os números são coeficientes de caminho padronizados (*P <0.05; ***P <0.001).
Análise Estatística de Dados Comportamentais
No estudo 2, duas amostras tOs testes foram conduzidos para comparar a dependência e a gravidade da depressão entre os grupos IGD e HC. Análises de variância (ANOVAs) com medidas repetidas foram usadas no estudo 3 para examinar os efeitos do CBI nas características do jogo na Internet, com o grupo (CBI + e CBI-) como um fator entre-sujeito e sessão (baseline e segundo teste) como um fator dentro do assunto.
Pré-processamento de dados de ressonância magnética
Os dados foram pré-processados e analisados usando a versão DPABI 1.2 (http://rfmri.org/dpabi) e SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm). Os primeiros volumes 10 foram descartados. Os dados individuais do EPI foram corrigidos em tempo parcial. Participantes cujo movimento da cabeça excedesse 3.0 mm na translação ou 3 ° em rotação (sujeitos 2 IGD) foram excluídos. Reduzimos ainda mais os possíveis confusos do movimento da cabeça com a correção Friston-24. Regredimos os sinais do líquido cefalorraquidiano e da substância branca para reduzir possíveis efeitos de artefatos fisiológicos. Os dados do EPI foram então normalizados para o espaço do Montreal Neurological Institute (MNI). Foi utilizado um filtro espacial de 4 mm de largura total em metade do núcleo gaussiano. Subsequentemente, um filtro temporal de passagem de banda (0.01 – 0.10 Hz) foi aplicado para reduzir os desvios de baixa frequência e ruído de alta frequência.
Cálculos do rsFC
Sementes ACC e amígdalas subgênitas bilaterais foram identificadas a partir de um atlas de parcelação baseado em conectividade [52], e do atlas da área de Brodmann (área de Brodmann 34, ver Figura S1). A série temporal média dentro de cada semente foi regredida contra voxels de todo o cérebro para gerar mapas de correlação cruzada. Os coeficientes de correlação foram convertidos em escores Z com a transformada r a z de Fisher.
Comparamos o rsFC dos grupos IGD e HC no sgACC e amígdala para o Estudo 2, e comparamos as mudanças rsFC entre os grupos CBI + e CBI− ([rsFC na segunda varredura] - [rsFC na linha de base]) no Estudo 3 com dois -amostra t-testes e os mapas de diferenças de grupo foram corrigidos por meio da teoria de campo aleatório de Gauss (GRFT), nível de voxel P <0.001 combinado com nível de cluster P <0.05 corrigido para erro familiar).
Dentro do grupo IGD no Estudo 2, conduzimos ainda análises de regressão baseadas em ROI para examinar as relações entre BDI, pontuação CIAS e rs-FC, com as ROIs identificadas a partir de comparações entre grupos de todo o cérebro. Relatamos ativações cerebrais significativas dentro das ROIs corrigidas por meio de GRFT com nível de voxel P <0.005 e nível de cluster P <0.05 (PSVC-FWE <0.05).
Para o Estudo 3, análises de regressão baseadas em ROI foram conduzidas dentro do grupo CBI + para examinar as relações entre as mudanças no BDI e no escore CIAS e o rsFC alterado, conforme identificado a partir das duas amostras t-testes (nível de voxel P <0.005 e nível de cluster P <0.05; PSVC-FWE <0.05).
Resultados
Estudo 1: Um Levantamento Longitudinal da Depressão e Gravidade do Vício em Jogadores da Internet
As correlações bivariadas demonstraram estabilidade moderada das mesmas variáveis nas quatro ondas, correlações concorrentes significativas entre as variáveis dentro de cada onda e correlações longitudinais significativas entre as ondas (ver Tabela S1). Especificamente, ao longo das quatro ondas, a gravidade do vício em Internet mais cedo foi associada com depressão mais alta mais tarde (r 's variando de 0.19 a 0.27, P <0.01), e maior depressão mais cedo foi associada a maior gravidade do vício mais tarde (r 's variando de 0.25 a 0.30, P <0.01).
Para testar relações bidirecionais entre dependência e gravidade da depressão, primeiro ajustamos o Modelo 1 sem quaisquer covariáveis ou restrições. O modelo adequado para este modelo básico foi bom [χ2(210)
= 441.049, P <0.001, CFI = 0.972, RMSEA = 0.044, SRMR = 0.070]. O Modelo 1 serviu como o modelo base para comparação com modelos mais restritos, onde cada um dos caminhos cross-lag foi restrito para ser igual entre as medições. Consistente com nossas hipóteses, o Modelo 2 mostrou melhor ajuste do que o Modelo 1 com melhor RMSEA, mas nenhuma diferença significativa em χ2, Valores CFI e TLI [Δχ2(12)
= 10.912, P > 0.05; ΔCFI <0.01, ΔTLI <0.01]. Assim, a invariância métrica do vício em Internet foi apoiada, sugerindo que a gravidade do vício foi compreendida e avaliada pelos jogadores online como sendo a mesma ao longo dos 4 anos. Em segundo lugar, o Modelo 3 foi melhor em comparação com o Modelo 2, com RMSEA ligeiramente melhor, mas mesmo CFI, TLI e χ2 valor. Ou seja, os efeitos cruzados das duas relações [depressão / gravidade do vício (T) dependência / gravidade da depressão (T + 1)] foram idênticos ao longo dos anos 4. Em seguida, o modelo 4 diferiu do modelo 3 em χ2 mas não outros índices de ajuste (ΔCFI <0.01, ΔTLI <0.01, ΔRMSEA <0.01), sugerindo que cada efeito autorregressivo das duas variáveis era estável e idêntico ao longo dos 4 anos. O modelo 4 foi então selecionado como modelo final para este estudo.
mesa 2 lista os coeficientes de caminho do Modelo 1 e 4 e mostra que a gravidade dos sintomas de dependência de Internet e depressão foi correlacionada positivamente ao longo do tempo. Além disso, o impacto da depressão na gravidade do vício (β = 0.118, 0.126, 0.127) foi maior do que o impacto da gravidade do vício na depressão (β = 0.070, 0.066, 0.070). Juntos, esses resultados fornecem medidas estatísticas da inter-relação temporal entre depressão e gravidade do vício.
tabela 2. Estimativas de parâmetros do modelo básico e do modelo ARCL 6.
Estudo 2: Correlatos Neurais da Depressão em Distúrbios do Jogo na Internet
Características demográficas e de jogos na Internet de indivíduos com IGD e HC
Indivíduos com IGD e HC não diferiram em idade, educação ou uso de álcool e medidas de tabagismo. Como esperado, indivíduos com IGD relataram maior IDB (8.78 ± 5.54 vs. 2.85 ± 3.64; t = 6.91, P <0.001) e escores CIAS mais altos (78.46 ± 8.40 vs. 43.49 ± 9.64; t = 20.27, P <0.001), em comparação com indivíduos HC (Tabela S3).
Diferenças de rsFC entre indivíduos com IGD e HC
Em comparação com HC, os indivíduos com IGD mostraram rsFC significativamente maior entre a amígdala esquerda e DLPFC direita (Figura 2 e mesa 3). No entanto, não foram observadas diferenças significativas entre os grupos para a amígdala direita ou sementes bilaterais de sgACC. Usando um critério mais liberal (nível de voxel P <0.005 e nível de cluster P <0.05), os indivíduos IGD mostraram rsFC significativamente maior entre o sgACC esquerdo e o DLPFC direito (Figura S2 e Tabela S4).
Figura 2. Conectividade funcional em estado de repouso em indivíduos com IGD e HC (UMA) e associação com depressão no grupo IGD (B).
tabela 3. Locais de sementes e regiões mostrando diferenças significativas na conectividade entre indivíduos com IGD e HC (GRFT, nível de voxel P <0.001 e nível de cluster P <0.05).
Relacionamentos de Cérebro-Comportamento
Dentro do grupo IGD, o escore de depressão foi negativamente correlacionado com a conectividade entre a amígdala esquerda e o DLPFC direito (MNI: 57, 9, 30; r = −0.35; Figura 2). Não houve correlação significativa entre a gravidade do vício e a amígdala esquerda - conectividade DLPFC direita.
Estudo 3: Os Efeitos da Intervenção Comportamental na Depressão e as Bases Neurais da Eficácia Terapêutica
Características demográficas e de jogos na Internet
ANOVA com medidas repetidas mostrou um grupo (CBI + e CBI−) por interação de sessão (primeira e segunda avaliações) para a gravidade de IGD [F(1, 59) = 22.62, P <0.001] e pontuação BDI [F(1, 59) = 7.89, P <0.01] (Tabela 4). Comparado com o grupo controle, o grupo de intervenção mostrou reduções significativas em ambos os escores CIAS e depressão após o tratamento.
tabela 4. Comparações de variáveis medidas entre o grupo CBI + e o grupo CBI− nos momentos de antes e depois da intervenção.
Alterações no rsFC nos grupos CBI + e CBI−
Comparado com o grupo CBI−, o grupo CBI + mostrou rsFC significativamente reduzido da amígdala esquerda com giro precral esquerdo e DLPFC, após a intervenção (Figura 3A e mesa 5). No entanto, não foram observadas diferenças significativas entre os grupos para a amígdala direita ou sementes bilaterais de sgACC. Com um critério mais liberal (nível de voxel P <0.005 e nível de cluster P <0.05), indivíduos CBI + mostraram conectividade funcional diminuída significativamente entre o sgACC esquerdo e o giro pós-central esquerdo (Figura S3 e Tabela S5).
Figura 3. Resultados no estudo 3. Comparações das alterações do rsFC ([rsFC no segundo exame] - [rsFC no início do estudo]) entre os grupos CBI + e CBI− na amígdala esquerda com MFG, giro pré-central e SFG (UMA); Associação negativa entre o CF da amígdala esquerda e DLPFC direito no início do estudo com alteração do escore de depressão no grupo CBI + (B); É mostrado um gráfico de dispersão da correlação entre o escore alterado dos valores de BDI e beta para o cluster sobrevivente no rsFC da amígdala-DLPFC na linha de base (C).
tabela 5. Locais de sementes e regiões que mostram diferenças significativas na conectividade entre os grupos CBI + e CBI− (GRFT, nível de voxel P <0.001 e nível de cluster P <0.05).
Relacionamentos de Cérebro-Comportamento
Embora não tenham sido observadas associações significativas entre alterações do rsFC e níveis de depressão ou gravidade do vício no grupo CBI +, a conectividade entre a amígdala esquerda e o DLPFC direito no início do estudo foi negativamente associada à alteração do escore de depressão ([Pós-Pré], MNI: 42, 15, 27, r = 0.63; SVC; Figuras 3B, C) no grupo CBI +. No entanto, a associação não foi mais significativa quando controlada para a gravidade da depressão na linha de base.
Discussão
Nós avaliamos a relação entre os sintomas de depressão e dependência e os mecanismos neurais subjacentes através da combinação de um estudo de levantamento longitudinal, um estudo transversal de conectividade funcional em estado de repouso (rsFC) e um estudo de intervenção. De um modo geral, a dependência da Internet e a depressão mantêm uma relação bidireccional entre os jogadores da Internet, uma vez que as gravidades da dependência e da depressão influenciam-se reciprocamente ao longo de um período de 4 anos. Ao comparar diretamente indivíduos com indivíduos com IGD e HC, descobrimos que o grupo IGD mostrou maior gravidade da depressão e amygdala-DLPFC rsFC, com a força da conectividade negativamente associada à depressão no grupo IGD. Além disso, indivíduos com IGD mostraram redução da gravidade da depressão e rsFC entre a amígdala e DLPFC após receber uma intervenção comportamental para IGD. Interações aberrantes entre as redes de controle emocional e executivo podem contribuir para os sintomas de depressão na DGI, e intervenções direcionadas a essas aberrações podem aliviar os sintomas da dependência da Internet e da depressão. Juntas, essas descobertas fornecem forte suporte para que os vícios em jogos na Internet e os sintomas de depressão estejam intimamente inter-relacionados.
Os resultados são consistentes com a hipótese de que os sintomas de dependência e depressão dos jogadores de Internet são influenciados reciprocamente um pelo outro. Especificamente, a gravidade da depressão / dependência de Internet em um momento anterior prediz positivamente a gravidade da dependência / depressão em um momento posterior. Assim, a gravidade do vício e da depressão em jogadores online está bidirecionalmente relacionada, consistente com os achados em outros transtornos de dependência [53, 54]. Embora estudos anteriores tenham revelado maior depressão entre jogadores online [5, 16, 55, 56], bem como relações recíprocas entre depressão e gravidade da dependência usando dados longitudinais [57], os resultados atuais são os primeiros a demonstrar uma relação bidirecional estável entre sintomas de depressão e dependência em jogadores de Internet. A relação bidirecional pode transparecer porque os indivíduos (1) lidam com seus problemas emocionais jogando jogos na Internet [2, 58]; (2) jogos prolongados na Internet induzem depressão devido à falta ou à retirada de relacionamentos da vida real [58, 59]. Além disso, alguns fatores compartilhados, como eventos biológicos, sociais ou da primeira infância, podem aumentar o risco de depressão e IGD, bem como sua associação [58, 60]. Além disso, o impacto da depressão na gravidade do vício parece ser maior do que o impacto do vício sobre a depressão, uma questão que requer mais investigação.
No nível neural, comparado com HC, o grupo IGD mostrou rsFC significativamente maior entre a amígdala esquerda e o DLPFC direito, o que foi negativamente associado com a gravidade da depressão dentro do grupo IGD. A amígdala desempenha um papel crucial no processamento emocional, reconhecimento e formação de memória [11, 17, 19]. É importante ressaltar que a reatividade da amígdala pode ser modulada pelo CPF, e a interação neural aberrante entre essas duas regiões tem sido caracterizada em depressão. Além disso, a reatividade da amígdala pode ser modulada pelo CPF, e a interação neural aberrante entre essas duas regiões tem sido caracterizada em depressão. Por exemplo, o rsFC mais fraco entre a amígdala e o CPF foi demonstrado em estudos anteriores em estado de repouso em depressão [23, 24, 61], IGD [25] e abuso de álcool [62]. A diminuição da conectividade funcional da PFC-amígdala durante tarefas relacionadas à emoção também foi relatada no TDM [27, 38, 63]. O DLPFC apóia o controle cognitivo e afetivo [64e a conectividade alterada entre o DLPFC e a amígdala pode estar associada a dificuldades ou interrupções na regulação negativa da emoção. Em contraste com a maioria dos estudos anteriores em MDD, os resultados atuais mostraram conectividade elevada entre DLMPa e amígdala. A ad-hoc A explicação é que os participantes do IGD podem continuar a jogar como uma estratégia de enfrentamento para escapar das emoções negativas [58, 61], envolvendo o DLPFC no controle da emoção negativa, que pode estar relativamente intacta em indivíduos com IGD [65], em relação àqueles com MDD. Deve-se observar que os indivíduos com IGD com sintomas de depressão mais altos mostraram menor conectividade entre a amígdala e o DLPFC, sugerindo que a relação entre depressão e conectividade da amígdala-DLPFC pode não ser linear. Assim, indivíduos com IGD com sintomas de depressão mais baixos podem aumentar o controle pré-frontal sobre a atividade da amígdala para lidar com problemas emocionais, mas essa modulação não foi tão eficaz ou mesmo interrompida naqueles com sintomas mais graves de depressão. Juntos, a direcionalidade das alterações na conectividade centrada na amígdala requer mais pesquisas, com considerações cuidadosas de metodologia, gravidade da depressão, heterogeneidade funcional das sub-regiões pré-frontais e os efeitos dos tratamentos com medicação ”.
Consistente com aqueles de uma meta-análise de intervenções comportamentais em IGD [34], o atual estudo de intervenção mostrou redução significativa nos sintomas de dependência de Internet e depressão no grupo CBI + após receber intervenção em comparação com o grupo CBI−. Além disso, o grupo CBI + mostrou rsFC reduzida da amígdala com regiões corticais frontais. Assim, o CBI parece normalizar a conectividade da amígdala-DLPFC, reduzindo diretamente a saliência dos estímulos emocionais negativos, de modo que os indivíduos com DGI necessitam de menos recursos cognitivos para a regulação emocional. Em conjunto, esses achados sugerem que as interações funcionais entre a amígdala e DLPFC podem servir como um potencial marcador neurobiológico dos sintomas de depressão na IGD e alvo candidato para intervenções clínicas.
Ao contrário dos resultados do MDD [15, 29, 64], nenhuma alteração significativa de rsFC centrada no sgACC foi encontrada em indivíduos com IGD, nem o efeito do CBI na remediação de rsFC entre o sgACC e o córtex pré-frontal. Uma possível explicação foi que, no estudo 2 e 3, foram excluídos indivíduos com DGI com depressão grave para controlar possíveis fatores de confusão, e a desconexão da sgACC pode não se manifestar em indivíduos com depressão menos grave. Outra possibilidade diz respeito aos diferentes mecanismos subjacentes aos sintomas de depressão mais elevados em indivíduos com DGI e pacientes com TDM, um assunto a ser investigado por estudos de indivíduos com diagnósticos únicos e comórbidos. No entanto, deve-se notar que os resultados mostraram padrões de rede semelhantes entre o sgACC e a amígdala, o que foi consistente com estudos em MDD de que rsFC aberrante de rede afetiva se sobrepôs no córtex pré-frontal [23, 29].
O estudo revelou uma relação bidirecional entre depressão e gravidade da dependência, bem como seus mecanismos neurais subjacentes na IGD. No mínimo, essas descobertas fornecem evidências de um importante fenótipo neural - um possível RDoC [3] - da IGD. Esses resultados também podem lançar uma nova luz sobre o desenvolvimento de intervenções mais eficazes para a IGD. A disfunção emocional, incluindo a depressão, é considerada um importante alvo terapêutico nos vícios, devido à sua associação com a recaída.66]. Com base nos achados atuais, depressão e outras disfunções emocionais devem ser levadas em conta ao projetar intervenções e avaliar os resultados terapêuticos para IGD. Por exemplo, abordagens como o feedback neurológico da fMRI em tempo real [67] para modular o rsFC da amígdala e do sgACC pode efetivamente melhorar os sintomas de IGD e depressão e complementar outras intervenções para alcançar melhores resultados.
Algumas limitações devem ser observadas. Primeiro, o Study 1 usou a subescala do SCL-90, enquanto o Study 2 e o 3 usaram o BDI para medir a depressão. Embora ambos sejam ferramentas de avaliação amplamente utilizadas com boas propriedades psicométricas, os achados permaneceram confirmados por estudos que utilizaram medidas consistentes. Em segundo lugar, o IGD é um dos subtipos mais estudados de IA. No entanto, deve-se ter cautela para generalizar esses achados para outros subtipos de IA (por exemplo, vício em cibersexo) [68]. Terceiro, o presente estudo se concentrou em jovens adultos. A adolescência é outro período crítico para o desenvolvimento de ambos os IGD e muitos problemas emocionais, incluindo depressão [69]. Há uma necessidade urgente de estudos futuros para examinar a comorbidade entre IGD e depressão e os mecanismos neurais subjacentes em adolescentes. Quarto, os achados atuais não esclarecem a relação causal entre depressão e IGD. Estudos duplo-cegos, randomizados, controlados por placebo, usando uma combinação de fMRI e drogas antidepressivas, podem abordar diretamente essa questão. Quinto, no Estudo 3, os indivíduos IGD não foram aleatoriamente designados para os grupos CBI + e CBI−. Assim, não podemos excluir possíveis fatores de confusão, como motivação para receber tratamento sobre os achados comportamentais e de imagem atuais. Finalmente, determinamos o IGD de acordo com as pontuações do CIAS e o tempo de jogo semanal. No entanto, tal definição baseada em sintomas pode não ter uma base teórica sólida e correr o risco de patologizar comportamentos comuns [70]. Assim, novas ferramentas de diagnóstico baseadas em uma definição operacional adequada de IGD e considerando critérios críticos exclusivos são recomendadas para estudos futuros.
Em conclusão, usando uma combinação de pesquisa longitudinal, fMRI e estudos de intervenção, relatamos que os sintomas de dependência da Internet e depressão estavam altamente correlacionados com influências recíprocas entre os jogadores da Internet. Indivíduos com IGD apresentaram maior conectividade amígdala-DLPFC, que foi negativamente associada com sintomas de depressão, e tais alterações, bem como conectividade fronto-cingulado foram diminuídas após uma intervenção comportamental para IGD. Em conjunto, os sintomas de depressão alta e a disfunção do circuito fronto-cingulato-amígdala devem ser levados em consideração para a classificação diagnóstica de IGD e o desenvolvimento de intervenções para IGD.
Contribuições do autor
J-TZ e X-YF foram responsáveis pelo conceito e design do estudo; LL, C-CX, JL e S-SM contribuíram para a prática de intervenção e aquisição de dados; Y-WY, LL, J-TZ e CL auxiliaram na análise de dados e interpretação dos achados; LL e Y-WY elaboraram o manuscrito. J-TZ, CL e X-YF forneceram revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual. Todos os autores revisaram e aprovaram criticamente a versão final do manuscrito submetido para publicação.
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.
Agradecimentos
Agradecemos a todos os participantes por participarem do nosso estudo. Este trabalho foi apoiado pela Fundação Nacional de Ciência Natural da China (No. 31170990, No. 81100992, No. 31700966); os Fundos Fundamentais de Pesquisa para as Universidades Centrais (nº 2017XTCX04); uma concessão do NIH (no. K02DA026990); e uma subvenção da Fundação de Ciência Pós-Doutoral da China (No. 2017M620655).
Material suplementar
O Material Complementar deste artigo pode ser encontrado online em: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyt.2018.00154/full#supplementary-material
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Palavras-chave: amígdala, depressão, fMRI, distúrbio de jogos pela internet, conectividade funcional em estado de repouso, córtex cingulado anterior subgenual
Citação: Liu L, Yao Y, Li CR, Zhang JT, Xia CC, J Lan, Ma SS, Zhou N e Fang XY (2018) A comorbidade entre transtorno de jogo na Internet e depressão: inter-relação e mecanismos neurais. Frente. Psiquiatria 9: 154. doi: 10.3389 / fpsyt.2018.00154
Recebido: 26 janeiro 2018; Aceito: 04 April 2018;
Publicado: 23 April 2018.
Editado por:
Yasser Khazaal, Université de Genève, Suíça
Revisados pela:
Qinghua HeUniversidade do sudoeste, China
Aviv M. Weinstein, Universidade de Ariel, Israel
Copyright © 2018 Liu, Yao, Li, Zhang, Xia, Lan, Ma, Zhou e fang. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos do Licença Creative Commons Attribution (CC BY). O uso, distribuição ou reprodução em outros fóruns é permitido, desde que o (s) autor (es) original (ais) e o proprietário dos direitos autorais sejam creditados e que a publicação original desta revista seja citada, de acordo com a prática acadêmica aceita. Não é permitida a utilização, distribuição ou reprodução que não esteja em conformidade com estes termos.
* Correspondência: Jin-Tao Zhang, [email protegido]
Xiao-Yi Fang, [email protegido]
†Esses autores contribuíram igualmente para este trabalho.
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