Diminuição da conectividade cerebral funcional em adolescentes com vício em internet (2013)

Introdução

O vício em internet tem sido cada vez mais reconhecido tanto em público quanto na comunidade científica em todo o mundo. [1], embora seja uma condição relativamente nova e suas características psicopatológicas e mecanismos neurobiológicos permaneçam pouco compreendidos. Estudos recentes de neuroimagem relataram mudanças significativas na função e estrutura cerebral associadas ao vício em internet. A maioria desses estudos utilizou imagens de ressonância magnética funcional (fMRI) realizadas durante as tarefas, e implicaram regiões frontais e estriatais e, em menor escala, o córtex parietal e ínsula. [2]-[5]. Além disso, usando tomografia por emissão de pósitrons (PET), Kim et al. (2011) encontrou diminuição da disponibilidade do receptor dopaminérgico D2 em caudado bilateral e putâmen direito [6]e Hou et al. (2012) usando tomografia computadorizada de emissão de fóton único (SPECT) encontrou diminuição do nível de expressão do transportador de dopamina do estriado em adultos com dependência de internet [7]. Esses achados estão de acordo com os modelos teóricos atuais dos transtornos de dependência, compreendendo não apenas a dependência de substâncias, mas também a dependência comportamental (por exemplo, jogo patológico), que enfatizam a patologia dos circuitos frontoestriatais. [8], assim como a ínsula [9], [10]. Estudos estruturais de ressonância magnética por Zhou et al. (2011) e Yuan et al. (2011) sugeriram, juntos, anormalidades na substância cinzenta em regiões do cérebro, incluindo o córtex pré-frontal [11], [12]e um estudo de imagem de tensores de difusão por Lin et al. (2012) relataram anormalidades da substância branca em adolescentes com dependência de internet [13]. Por fim, Liu et al. (2010) encontrou homogeneidade regional alterada no vício em internet [14], que é do nosso conhecimento o único achado de fMRI em estado de repouso na literatura sobre esse distúrbio [15]. Os autores investigaram a homogeneidade temporal do sinal do Nível Sangüíneo-Oxigênio-Dependente (BOLD) de cada voxel com os voxels vizinhos 26 mais próximos, de maneira voxel.

A fMRI em estado de repouso é uma técnica de imagem relativamente nova para investigar as correlações inter-regionais da atividade cerebral espontânea, gravado como alguém deitado tranquilamente no scanner sem estar envolvido em uma tarefa específica [16]. A abordagem fornece um método robusto para mapear sistemas funcionais bem definidos [17], [18]. As medidas do estado de repouso são confiáveis [19], [20]sob controle genético [21]-[23]e pensado para indexar uma propriedade intrínseca da organização funcional do cérebro [24], sujeito a certas ressalvas [25]. Em combinação com técnicas teóricas de grafos, a fMRI em estado de repouso oferece um meio poderoso para investigar a organização em grande escala da dinâmica funcional do cérebro e sua ruptura em condições psicopatológicas. [26].

Neste estudo, usamos dados de ressonância magnética funcional para mapear diferenças na conectividade funcional entre um conjunto abrangente de regiões cerebrais corticais e subcorticais distintas em indivíduos saudáveis ​​e adolescentes com dependência de internet, focando em indivíduos envolvidos em jogos on-line excessivos entre os subtipos propostos. desta desordem [27]. Também realizamos uma análise dos distúrbios topológicos da rede [28] avaliar se quaisquer diferenças entre grupos na força de conectividade foram ainda associadas a uma reconfiguração global de interações funcionais [26], como foi relatado em muitos outros transtornos psiquiátricos [29], [30].

Baseado em achados prévios de neuroimagem estrutural e funcional na dependência da internet [3], [4], [6], [7], [15], juntamente com os modelos teóricos estabelecidos de distúrbios da dependência química [8], [9], nós hipotetizamos que os adolescentes com vício em internet mostrariam conectividade inter-regional alterada entre regiões frontais e estriatais, com um possível envolvimento adicional do córtex parietal e ínsula.

Materiais e Métodos

Declaração de ética

Este estudo foi aprovado pelo conselho de revisão institucional para seres humanos na Universidade Nacional de Seul. Todos os adolescentes e seus pais forneceram consentimento informado por escrito antes da entrada no estudo. O estudo foi conduzido de acordo com a Declaração de Helsinque.

Participantes

Doze adolescentes do sexo masculino destros com vício em internet e 11 destro e pareados por gênero [31] controles saudáveis ​​participaram deste estudo. O diagnóstico de vício em internet foi estabelecido usando a Young Internet Addiction Scale (YIAS), que consiste de itens 20, cada um baseado em uma escala Likert de ponto 5, avaliando o grau de problemas causados ​​pelo uso da internet. [32], e o Programa Infantil para Transtornos Afetivos e Esquizofrenia-Presente e Versão da Vida (K-SADS-PL), uma ferramenta de entrevista diagnóstica semiestruturada com validade e confiabilidade estabelecidas, que nos permitiu excluir outros transtornos psiquiátricos [33], [34]. Os participantes com vício em internet limitaram-se àqueles que relataram ter experimentado componentes típicos do vício (isto é, tolerância, retraimento, preocupação com jogos online, repetidas tentativas frustradas de reduzir ou parar jogos online, influenciaram negativamente o humor ao tentar reduzir o jogo online e negligenciando relações ou atividades importantes por causa de jogos online) [35], [36]. Todos os participantes com vício em internet relataram jogos on-line excessivos entre os subtipos propostos dessa desordem. Os mesmos instrumentos foram aplicados no recrutamento de adolescentes saudáveis. Informações demográficas e quociente de inteligência (QI) de todos os participantes também foram tabela 1).

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Tabela 1. Características demográficas e clínicas dos participantes

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.t001

Aquisição de Dados e Processamento de Imagens

As imagens de fMRI em estado de repouso foram adquiridas num scanner 3T Siemens (Siemens Magnetom Trio Tim Syngo MR B17, Alemanha) com os seguintes parâmetros: tempo de repetição (TR) 2700 ms; tempo de eco (TE) 30 ms; matriz de aquisição 64 × 64; campo de visão (FOV) 192 × 192 mm²; ângulo de virada 90 °; tamanho do voxel 3.0 mm × 3.0 mm × 3.0 mm; fatias 40. O tempo total da aquisição foi 6 min 45 seg. Uma bobina de cabeça foi usada e o movimento da cabeça foi minimizado preenchendo o espaço vazio em torno da cabeça com material de esponja e fixando a mandíbula com uma fita.

O pré-processamento de imagens de ressonância magnética funcional foi realizado utilizando o Assistente de Processamento de Dados para fMRI em estado de repouso (DPARSF) [37], que é baseado no Mapeamento Paramétrico Estatístico (SPM8) e no Kit de Ferramentas de Análise de Dados fMRI em estado de repouso (REST). As primeiras imagens 5 em cada assunto foram descartadas, e as imagens 145 restantes foram corrigidas para o timing da fatia e realinhadas para o primeiro volume, a fim de corrigir os artefatos de movimento. Todos os participantes mostraram menos de 0.5 mm de deslocamento e 0.5 ° de rotação nos seus parâmetros de movimento da cabeça 6. Além disso, os dois grupos não foram significativamente diferentes (p<0.05) nos quatro parâmetros de movimento da cabeça recentemente sugeridos por Van Dijk et al. [38]: isto é, deslocamento médio da cabeça (vício em internet: 0.04 ± 0.01 mm, controle: 0.04 ± 0.01 mm), deslocamento máximo da cabeça (vício em internet: 0.18 ± 0.14 mm, controle: 0.17 ± 0.07 mm), número de micro (> 0.1 mm) ) movimentos (não mais do que 2 para todos os participantes, exceto para dois indivíduos no grupo de dependência de internet com 5 e 6 micromovimentos) e rotação da cabeça (dependência de internet: 0.04 ± 0.01 °, controle: 0.04 ± 0.00 °). Antes da normalização espacial, um modelo de cérebro compatível com idade e gênero foi criado com base em dados do Estudo de Desenvolvimento Normal do Cérebro do NIH, usando o Template-O-Matic [39]. Nossas imagens de fMRI foram normalizadas usando este modelo personalizado e suavizadas com um kernel Gaussiano de meia largura máxima de 6 mm. Os dados foram então retificados e flutuações de baixa frequência (0.01 – 0.08 Hz) foram filtradas para detectar sinais da massa cinzenta e reduzir o efeito do ruído. Seis parâmetros de movimento da cabeça, sinais da substância branca e sinais do líquido cefalorraquidiano foram regredidos a partir do sinal BOLD filtrado. Finalmente, os resíduos desta regressão foram extraídos de regiões do cérebro 90 (nós) com base no atlas Automated Anatomical Labeling (AAL) [40], e associações de pares foram calculadas resultando em uma matriz de conectividade de 90 por 90 para cada assunto. O coeficiente de correlação de Pearson (defasagem zero) foi usado para quantificar cada associação de pares. Observe que o sinal global não foi incluído como uma covariável incômoda, garantindo que a proporção de correlações negativas fosse mínima.

Análise de Dados

A estatística baseada em rede (NBS) [41], [42] foi usado para identificar redes cerebrais regionais que mostram uma diferença significativa entre grupos na conectividade funcional inter-regional. Especificamente, foi realizado um teste t para testar uma diferença entre grupos no coeficiente de correlação em cada um dos pares regionais únicos 90 × (90-1) / 2 = 4005. Redes interconectadas, formalmente conhecidas como componentes do gráfico, foram então identificados entre as conexões com uma estatística t excedendo um limite de t = 3.0. Um valor de p corrigido pelo erro de família (FWE) foi calculado para o tamanho de cada componente resultante usando testes de permutação (permutações 20000). Cada permutação envolveu aleatoriamente o agrupamento dos rótulos do grupo e a identificação do tamanho do maior rede interconectada, produzindo assim uma distribuição nula empírica de tamanhos máximos de componentes [43]. Um valor p corrigido por FWE foi estimado para cada rede interconectada como a proporção de permutações que resultaram em uma rede interconectada maior ou de tamanho igual. As duas hipóteses alternativas (dependência> controles e dependência <controles) foram avaliadas independentemente. Todas essas etapas foram realizadas usando o pacote de software NBS, que é distribuído gratuitamente como parte do Brain Connectivity Toolbox (http://www.brain-connectivity-toolbox.net/) ou NITRC (http://www.nitrc.org/projects/nbs/). Avaliar a reprodutibilidade de quaisquer descobertas significativas em atlas alternativos [44], a análise acima foi repetida separadamente com o atlas AAL substituído por dois atlas alternativos para dividir o córtex em regiões não sobrepostas; nomeadamente, o atlas estrutural do Instituto Neurológico de Montreal (MNI) (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/data/atlas-descriptions.html) e uma parcela aleatória composta por regiões 120 [45]. O atlas MNI é uma parcela grossa representando oito regiões anatômicas por hemisfério cerebral, facilitando a caracterização da conectividade interlobar.

Em seguida, testamos as diferenças entre grupos nas principais medidas de rede baseadas em gráficos [28]; ou seja, o coeficiente médio de agrupamento, o comprimento do caminho característico e a razão de pequeno-mundo. A interpretação dessas medidas em termos de complexidade e organização cerebral pode ser encontrada em literatura muito recente. [26], [30], [46]-[49]. As matrizes de conectividade foram primeiro binarizadas em relação a um conjunto de densidades de conexão fixa, variando de 10% a 30% [28]. As medidas de rede foram calculadas em cada densidade usando a função apropriada fornecida na Brain Connectivity Toolbox. O coeficiente de agrupamento e o comprimento do caminho característico foram normalizados em relação a um conjunto de redes aleatórias 20 geradas usando o algoritmo de religação de Maslov-Sneppen [50]. As diferenças entre os grupos foram então avaliadas em cada densidade usando um teste t bilateral.

Finalmente, o coeficiente de agrupamento e o comprimento do caminho foram calculados localmente para cada uma das regiões 90. Um teste t bilateral também foi usado para testar as diferenças entre os grupos nessas medidas específicas da região. A taxa de descoberta falsa (FDR) [51] foi usado para corrigir múltiplas comparações em toda a família de densidades de rede e regiões.

Resultados

Características do participante

Todos os participantes eram homens destros. Nenhuma diferença significativa foi encontrada em idade e QI entre os dois grupos, e YIAS foi significativamente maior no grupo de dependência de internet (tabela 1).

Diferenças de grupo na conectividade funcional

O NBS identificou uma única rede mostrando significativamentep<0.05, corrigido com FWE) diminuiu a conectividade em adolescentes com dependência de internet em comparação com os controles. Esta rede afetada compreendia 59 links, envolvendo 38 regiões diferentes do cérebro (Figura 1). A rede foi amplamente replicada quando o atlas AAL foi substituído por dois atlas alternativos para dividir o córtex em regiões não sobrepostas (ver Figura S1). Apesar da considerável variação no número total de regiões que compõem estes atlas (AAL: 90, MNI: 16, aleatório: 120), consistência notável foi evidente na estrutura geral da rede. O tamanho da rede deve aumentar com a resolução do atlas (ou seja, o número total de regiões), dando origem a uma configuração mais complexa. No entanto, as regiões corticais e sub-corticais (e os lobos correspondentes) implicados foram amplamente replicadas nos três atlas. As figuras foram visualizadas com o BrainNet Viewer (http://www.nitrc.org/projects/bnv/).

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Figura 1. Painel do Rede de diminuição da conectividade funcional cerebral em adolescentes com dependência de internet.

Os pontos vermelhos representam os centróides estereotáxicos das regiões cerebrais (nós) definidos pelo atlas de Rotulação Anatômica Automática (AAL), e as linhas azuis representam os elos supra-limiares (t = 3.0) que compõem a rede afetada identificada com a estatística baseada em rede (NBS)p<0.05, corrigido por componentes). A visão axial ilustra o envolvimento de conexões inter-hemisféricas (ou seja, conexões que se cruzam entre os hemisférios direito e esquerdo). A vista sagital ilustra o envolvimento dos lobos frontal, temporal e parietal na rede afetada.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g001

Seguindo Fornito et al. [52], As regiões AAL foram categorizadas em lobos principais correspondentes (por exemplo, frontal, temporal, parietal) e a proporção de conexões que ligam essas divisões de grande escala foi quantificada para cada par de lobos. As conexões fronto-temporo-parietais foram afetadas, mas o lobo occipital não foi incluído na rede afetada. A maioria das conexões que foram reduzidas no grupo de vício em internet envolveu ligações entre regiões subcorticais e córtices frontais (~ 24%) e parietais (~ 27%) (Figura 2). Para entender melhor quais regiões subcorticais podem estar contribuindo para esse achado, examinamos a conectividade entre cada lobo cortical e cada região subcortical separadamente na rede NBS (Figura S2). Esta análise revelou que as regiões subcorticais incluíam hipocampo, globo pálido e putâmen. A amígdala e o núcleo caudado não foram incluídos na rede afetada. O putâmen bilateral foi a região subcortical mais extensivamente envolvida, mostrando diminuição das conexões com os três principais lobos cerebrais envolvidos. Esse padrão foi replicado usando o atlas MNI, do qual a rede resultante incluía somente putâmen e ínsula, além dos lobos frontal, parietal e temporal; o núcleo caudado e o lobo occipital não foram incluídos na rede afetada.

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Figura 2. Painel do Proporção de conexões afetadas no vício em internet ligando pares distintos de amplas divisões cerebrais.

O número de elos envolvendo cada par de divisões é normalizado pelo número total de elos de pares.Note-se que o hipocampo, globo pálido e putâmen foram atribuídos à categoria subcortical, e o giro cingulado anterior foi atribuído à categoria frontal. A amígdala e o núcleo caudado não foram incluídos na rede interrompida e, portanto, não houve necessidade de atribuir essas regiões a um lobo. O putâmen, bilateralmente, foi a região subcortical mais extensamente envolvida, mostrando diminuição das conexões com os três principais lobos cerebrais envolvidos.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g002

Nós não identificamos nenhuma rede com maior conectividade no grupo de vício em internet. Não foi encontrada correlação significativa entre a conectividade funcional na rede identificada e o escore YIAS, seja no grupo de dependência de internet ou nos controles.

Diferenças de grupo na topologia de rede

Nenhuma diferença entre grupos foi observada no coeficiente de agrupamento médio, no comprimento do caminho característico ou na razão de pequeno-mundo em qualquer das densidades de rede investigadas (p<0.05, corrigido por FDR) (Figura 3). Além disso, nenhuma diferença entre grupos nas medidas locais (específicas da região) sobreviveu à correção de FDR para comparações múltiplas. Aplicando uma correção de falso positivo menos rigorosa p<(1/90) = 0.011 [53] A fim de explorar os efeitos do nível de tendência, obtiveram-se diferenças entre os grupos no coeficiente de agrupamento local e o comprimento do caminho local apareceu predominantemente nos lobos occipitais (Tabelas S1 e S2).

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Figura 3. Painel do Parâmetros do mundo pequeno da conectividade funcional cerebral em adolescentes com dependência de internet.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g003

Discussão

Evidência de diminuição da conectividade funcional do cérebro foi encontrada em adolescentes com dependência de internet. Consistente com os modelos atuais enfatizando o papel da patologia cortico-subcortical no vício [54], 24% das conexões na rede alterada diferenciando indivíduos dependentes e controles saudáveis ​​envolviam ligações entre regiões frontais e subcorticais. Um adicional 27% áreas subcorticais e parietais ligadas, com evidências mais limitadas para o envolvimento da ínsula, novamente consistente com evidências recentes de um envolvimento dessas regiões na dependência. Note-se que a nossa análise fornece um teste rigoroso de modelos corticulo-subcorticais de dependência, uma vez que incluiu medidas de conectividade funcional pareada entre 90 diferentes regiões distribuídas por todo o cérebro. O fato de que os sistemas cortico-subcorticais surgiram como uma patologia proeminente usando essa análise completamente baseada em dados fornece forte suporte para o envolvimento desses sistemas na dependência da internet. Além disso, nossos achados indicam que o vício em internet compartilha características neurobiológicas em comum com outros transtornos aditivos, e que regiões subcorticais, em particular, podem representar os principais centros de patologia da rede cerebral. Uma nota importante é a visão do Instituto Nacional sobre Abuso de Drogas de que os vícios comportamentais podem ser modelos relativamente puros de dependência, levando em conta que essas condições não são contaminadas pelos efeitos das substâncias. [55]. Considerando que o estudo de muitos outros transtornos de dependência é invariavelmente confundido por efeitos de toxicidade secundária do abuso de substâncias, o vício em internet é diagnosticado comportamentalmente e, portanto, fornece um modelo mais direcionado para o estudo da dependência que é livre de efeitos de drogas a longo prazo.

Neste estudo, o NBS foi utilizado com tamanho de rede medido com base em sua extensão; ou seja, o número total de conexões que compõem a rede. Essa medida de tamanho não é adequada para detectar efeitos focais envolvendo conexões isoladas e isoladas que não formam coletivamente uma rede. Para testar esses tipos de diferenças focais entre grupos, a análise NBS consistiu em testes repetidos para diferenças na massa do componente e não no tamanho. A estatística de massa fornece maior sensibilidade a efeitos focais e intensos do que testes para diferenças no tamanho do componente. Além disso, também comparamos as comparações de borda usando o FDR, que será muito sensível a efeitos focais de alta intensidade. Nenhuma diferença significativa entre grupos foi aparente com as estatísticas de FDR ou de massa, sugerindo que a conectividade aberrante na dependência de internet engloba uma rede distribuída envolvendo várias regiões corticais e subcorticais.

Dado que as propriedades da rede cerebral são conhecidas por serem sensíveis à escolha do modelo de parcelas, investigamos vários esquemas alternativos de parcelas, a fim de avaliar a reprodutibilidade de quaisquer descobertas para alterações nas definições nodais. [45], [56], [57]. Isso nos permitiu descartar a possibilidade de que certos achados foram meramente devido a um posicionamento estatisticamente favorável dos nós, mas não reprodutíveis com outros parcelas bem conhecidos.

IEm contraste com a diminuição da força da conectividade funcional, os parâmetros topológicos não revelaram diferenças significativas entre os grupos. Mesmo quando realizamos mais análises exploratórias com base em controle menos rigoroso contra o erro tipo I, os resultados indicaram possível diferença topológica envolvendo principalmente o lobo occipital, que não foi afetado na análise NBS. Assim, enquanto o vício em internet estava associado a uma diminuição generalizada e significativa da conectividade funcional em circuitos cortico-subcorticais, essa diminuição não foi associada a uma ruptura global na topologia da rede funcional cerebral. Este estudo demonstra que diferenças difundidas na conectividade funcional podem existir na ausência de alterações nas medidas topológicas básicas. Pode parecer notável que as diferenças na força da conectividade fossem tão generalizadas na ausência de diferenças topológicas significativas. No entanto, é importante observar que a topologia e a força de conectividade são propriedades distintas do conectoma e anormalidades em uma não implicam em anormalidades na outra. Achados semelhantes foram observados em outros distúrbios [52], [58]. Notamos, no entanto, que as diferenças de grupo em algumas propriedades topológicas tendem para significância estatística. A análise de uma amostra maior pode fornecer o poder necessário para declarar esses efeitos significativos. Nossos resultados sugerem que alterações topológicas podem ser mais sutis do que aquelas observadas para medidas de conectividade funcional.

Entre as conexões 59 incluídas na rede alterada, 25 foram conexões inter-hemisféricas e 34 foram intra-hemisféricas, apontando para o envolvimento de conexões de longo alcance e de curto alcance em todo o cérebro. Dado que o vício em internet é uma condição de saúde mental recém-reconhecida, com seu conceito e critérios diagnósticos ainda indescritíveis e indeterminados, talvez seja surpreendente encontrar uma rede tão extensamente afetada no cérebro desses indivíduos. Recentemente, Lin et al. (2012) investigou a integridade da substância branca cerebral em adolescentes com dependência de internet usando imagens de tensores de difusão, e encontrou uma diminuição generalizada na anisotropia fracionada (AF) em todo o cérebro sem área de maior FA no grupo de dependência de internet [13]. Tais resultados implicam uma possível base anatômica para os distúrbios funcionais observados em nossa amostra, uma hipótese que poderia ser testada usando fMRI combinada e imagem ponderada em difusão nos mesmos participantes [59].

Em relação ao grande número de conexões inter-hemisféricas encontradas na rede alterada, a comunicação inter-hemisférica eficiente tem sido considerada importante nas funções cerebrais [60]-[63]. No entanto, relativamente poucos estudos de neuroimagem da dependência abordaram a integração funcional entre os hemisférios bilaterais. Recentemente, Kelly et al. (2011) observaram reduzida conectividade funcional inter-hemisférica em adultos dependentes de cocaína [64]. Eles mostraram envolvimento primário de uma rede fronto-parietal, com uma relativa preservação das regiões temporais, resultados que se assemelham aos nossos achados. Embora os autores tenham discutido a descoberta principalmente como refletindo os efeitos a longo prazo da exposição crônica à cocaína, eles também mencionaram a possibilidade de que a conectividade funcional inter-hemisférica reduzida possa ter precedido a exposição à cocaína como uma vulnerabilidade aos transtornos de dependência. Nossos resultados sugerem que essas mudanças inter-hemisféricas refletem uma vulnerabilidade para distúrbios de dependência ou um correlato neural de comportamento aditivo genérico, em vez de ser secundário ao uso prolongado de drogas, dado que a dependência em nossa amostra foi definida em termos puramente comportamentais. Essas possibilidades poderiam ser avaliadas testando-se semelhanças fenotípicas entre parentes não afetados de indivíduos com distúrbios de dependência de drogas ou comportamentais.

Curiosamente, um padrão semelhante de diminuição da conectividade funcional em estado de repouso entre as regiões frontal e parietal foi relatado tanto em indivíduos dependentes de cocaína quanto em heroína.s [64], [65]. Em uma revisão recente, Sutherland et al. (2012) sugeriu que a diminuição da conectividade nos circuitos fronto-parietais pode ser um componente central na rede de controle cognitivo prejudicada das populações dependentes de drogas [54]. Nosso achado no vício em internet também apóia a noção de que a diminuição da conectividade funcional entre regiões frontal e parietal pode ser uma característica comum entre diferentes tipos de dependência, sugerindo a presença de um fenótipo compartilhado que não é uma conseqüência secundária do uso de drogas. Além disso, uma investigação recente da conectividade funcional do cérebro inteiro na esquizofrenia mostrou proeminente fronto-temporal ao invés de fronto-parietal ou fronto-estriatal mudanças [52], consistente com os modelos fisiopatológicos clássicos do transtorno [66]. É claro que a descoberta mais notável do presente estudo é que o vício em internet foi associado à patologia dos circuitos estriados em particular, um sistema comumente implicado em outros transtornos aditivos, sugerindo um fenótipo neurobiológico compartilhado.. A identificação de circuitos estriados alterados sobrepostos aos de distúrbios aditivos bem estabelecidos pode ser útil para testar se o modelo de dependência é uma estrutura teórica apropriada para a compreensão do distúrbio. [67], [68]. No entanto, se um comprometimento relativamente mais forte da conectividade funcional fronto-parietal e frontoestriatal poderia ser amplamente específico para transtornos de dependência ainda permanece em questão. Futuros estudos comparando diretamente diferentes distúrbios são necessários para estabelecer especificidade.

Um dos achados mais interessantes do presente estudo foi o forte envolvimento do putâmen. Esta estrutura cerebral é conhecida por modular vários neurotransmissores, incluindo a dopamina, e a função dopaminérgica estriada embotada tem sido fortemente implicada como um dos principais mecanismos biológicos dos distúrbios de dependência. [8]. A dopamina é um modulador chave da função do putâmen e pode desempenhar um papel importante nos distúrbios da conectividade funcional observados neste estudo. Isso é consistente com evidências recentes de que o transporte de dopamina no estriado e a disponibilidade do receptor D2 é alterado em pessoas com dependência de internet [6], [7] e que a modulação genética e farmacológica dos níveis de dopamina no cérebro pode exercer um profundo impacto nos padrões de conectividade funcional [69]-[71]. Tendo em conta estes relatórios anteriores e o mecanismo neurobiológico proposto de dependência que envolve a função dopaminérgica estriada embotada [8], compreender os efeitos da dopamina na rede identificada como apresentando conectividade funcional alterada no presente estudo representará um importante caminho a seguir na compreensão dos correlatos neurobiológicos do vício em internet.

Nosso achado de que o putâmen era a região subcortical mais extensamente envolvida na rede funcional diminuída, poupando o núcleo caudado, também é interessante. Ambas as estruturas fazem parte do estriado, que por sua vez faz parte das estruturas subcorticais. O putâmen é tipicamente considerado uma região do cérebro associada à atividade motora, e tem sido menos implicado na adição de substâncias do que o caudado.. Dentre as atividades motoras, uma sequência bem aprendida de movimentos repetitivos dos dedos tem se mostrado associada à ativação no putâmen [72]-[76]. As pessoas que sofrem de dependência da internet podem passar por uma frequência muito maior de certos comportamentos durante um longo período de tempo, que incluem a manipulação repetitiva do mouse e do teclado, e essas experiências podem afetar o cérebro. Portanto, a conectividade aberrante decorrente do putâmen talvez indique uma característica específica do vício em internet. No entanto, como não medimos o grau de manipulação dos dedos em nossos participantes, a implicação de conectividade funcional diminuída, em vez de aumentada, envolvendo o putâmen em relação à manipulação do mouse / teclado permanece aberta a pesquisas futuras. Alternativamente, o envolvimento do putâmen em nossos achados pode refletir seu papel nos processos cognitivos que são compartilhados com o caudado e que estão prejudicados no vício, como o processamento de recompensa. [77], [78].

Outro ponto digno de discussão é a ausência de qualquer conectividade funcional aumentada no grupo de vício em internet. Embora esperássemos principalmente encontrar uma conectividade funcional diminuída no grupo de dependência, de fato, não excluímos a possibilidade de observar também uma maior conectividade funcional, particularmente considerando a hipótese de que adolescentes com vício em internet podem mostrar um efeito de prática devido a atividades on-line excessivas [79]-[82]. Uma possível explicação para o resultado negativo poderia ser que nosso pequeno tamanho da amostra não tinha o poder de detectar esse aumento relacionado à prática na conectividade funcional. No entanto, ainda não está totalmente estabelecido se o desempenho cognitivo em certas tarefas ou gravidade de certas psicopatologias se manifesta como conectividade funcional diminuída ou aumentada [83], [84]. Outra consideração deve ser que o efeito do uso excessivo da Internet a longo prazo pode influenciar diferencialmente o cérebro de acordo com a subpopulação. Por exemplo, uma subpopulação chamada profissional de jogadores online se envolve em atividades intensivas de internet, gasta períodos de tempo muito longos praticando jogos online e provavelmente tem um desempenho melhor nesses jogos do que pessoas com vício em internet, e ainda parece não ser viciado como evidenciado pela pontuação YIAS significativamente menor [85]. Portanto, pode-se supor que os efeitos da prática nas atividades da internet talvez se manifestem de maneira diferente dependendo do indivíduo.

O presente estudo tem algumas limitações importantes. Primeiro, o tamanho da amostra foi muito pequeno, o que provavelmente limitou nosso poder de detectar correlações significativas entre a conectividade funcional e os escores do YIAS. Assim, a descoberta atual precisa ser replicada em uma amostra maior de participantes com vício em internet e controles. É, no entanto, digno de nota que o tamanho da nossa amostra foi em geral comparável ao dos estudos anteriores de neuroimagem funcional do vício em internet. Nossa amostra foi única, pois a maioria dos estudos anteriores era baseada em adultos [2]-[7]. Segundo, os critérios diagnósticos para o vício em internet ainda não estão solidamente estabelecidos, embora nossos achados apontem para uma possível base neurobiológica para esse distúrbio putativo. Terceiro, embora tenhamos excluído transtornos mentais comórbidos usando o K-SADS-PL, os sintomas do nível sub-limiar das condições mentais comórbidas ainda podem estar presentes. Em quarto lugar, a coleta de uma gama mais ampla de informações clínicas, como hábitos de sono, pode ter enriquecido nossos dados e melhorado nossa contribuição para a literatura. [86], [87]. Por fim, o desenho do estudo transversal limita a interpretação de uma relação causal entre a diminuição da conectividade funcional e o desenvolvimento do vício em internet. Deve-se notar que o movimento da cabeça emergiu como uma importante confusão na neuroimagem funcional [38], [88]. A movimentação da cabeça foi avaliada de forma abrangente neste estudo usando uma série de medidas rotacionais e de deslocamento recentemente propostas [38]. Nenhuma diferença significativa entre os grupos foi encontrada para qualquer uma das medidas de movimento da cabeça consideradas.

IEm resumo, os resultados deste estudo sugerem que os adolescentes com dependência de internet exibem conectividade funcional cerebral alterada na ausência de perturbações grosseiras da topologia de rede. A rede alterada mostrou um extenso envolvimento de conexões inter-hemisféricas de longo alcance, bem como de ligações intrahemisféricas de curto alcance em todo o cérebro. As regiões subcorticais do cérebro podem desempenhar um papel importante nesta rede alterada, particularmente o putâmen, que mostrou conexões diminuídas com os três principais lobos cerebrais envolvidos.

Informações de Apoio

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Rede de diminuição da conectividade funcional cerebral em adolescentes com dependência de internet (usando diferentes atlas).Os pontos vermelhos representam os centróides estereotáxicos das regiões do cérebro (nós) definidos pelo atlas estrutural do Instituto Neurológico de Montreal (MNI) e atlas de parcelas aleatórias (B), e as linhas azuis representam as ligações supra-limítrofes (t = 2.1 e 3.0, respectivamente) rede identificada com a estatística baseada em rede (NBS) (p<0.05, corrigido por componentes).

Figura S1.

Rede de diminuição da conectividade funcional cerebral em adolescentes com dependência de internet (usando diferentes atlas).Os pontos vermelhos representam os centróides estereotáxicos das regiões do cérebro (nós) definidos pelo atlas estrutural do Instituto Neurológico de Montreal (MNI) e atlas de parcelas aleatórias (B), e as linhas azuis representam as ligações supra-limítrofes (t = 2.1 e 3.0, respectivamente) rede identificada com a estatística baseada em rede (NBS) (p<0.05, corrigido por componentes).

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Figura S2.

Proporção de conexões afetadas na dependência da internet ligando pares distintos de divisões cerebrais amplas (detalhadas para regiões subcorticais).O número de links envolvendo cada par de divisões é normalizado pelo número total de links de pares.

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Tabela S1.

Coeficiente de agrupamento local.Esta tabela mostra resultados de nível de tendência com correção de falso positivo menos rigorosa p<(1/90) = 0.011; nenhum resultado sobreviveu à correção da taxa de descoberta falsa padrão para comparações múltiplas.

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Tabela S2.

Comprimento do caminho local.Esta tabela mostra resultados de nível de tendência com correção de falso positivo menos rigorosa p<(1/90) = 0.011; nenhum resultado sobreviveu à correção da taxa de descoberta falsa padrão para comparações múltiplas.

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