Conectarea funcțională la starea de repaus prestabilită a rețelei prestabilite la adolescenții cu dependență de jocuri pe internet (2013)

Introducere

În ultimul deceniu, s-au acumulat cercetări care sugerează că utilizarea excesivă a internetului poate duce la dezvoltarea unei dependențe comportamentale. [1]. Dependența de internet (IA) este considerată o amenințare serioasă pentru sănătatea mintală, iar utilizarea excesivă a internetului a fost legată de o varietate de consecințe psihosociale negative. Utilizarea chestionarului de diagnostic al lui Young [YDQ][2], Sinmoes et al. a constatat că 11% dintre adolescenții cu vârste între 12 și 18 ani din Grecia îndeplineau criteriile pentru AI [3]. Cao și Su au descoperit că 2.4% dintre adolescenții din China au fost clasificați ca având IA [4]. Shek și colab. [5] au raportat că 19.1% dintre adolescenții chinezi din Hong Kong au avut IA. În consecință, IA este răspândită în societățile orientale și occidentale, ceea ce indică faptul că este o tulburare globală care merită mai multă atenție. [6].

Recent, „dependența comportamentală fără substanțe” a fost propusă în psihiatrie [7]. Spre deosebire de credința comună că dependența este specifică dependenței de droguri și substanțe chimice, termenul „dependență” a fost folosit pentru a se referi la o serie de comportamente excesive, cum ar fi jocurile de noroc.[8], joc video[9], sex și alte comportamente. Deși astfel de dependențe comportamentale nu implică un intoxicant chimic sau o substanță, un grup de cercetători a susținut că unele aspecte de bază ale dependenței comportamentale sunt similare cu cele ale dependenței de substanțe chimice sau substanțe.[10]. Alții au afirmat că indivizii dependenți de comportament împărtășesc anumite simptome și vor experimenta consecințe similare persoanelor dependente de alcool și alte droguri, inclusiv comportamente compulsive.

Tulburarea de dependență de internet (IAD) este o problemă de sănătate mintală demnă de investigație științifică ulterioară. Într-adevăr, prevalența IAD a atras atât de multă atenție încât ar trebui inclusă în DSM-V[11]. Studiile de neuroimagistică oferă un avantaj față de abordările tradiționale de cercetare și cercetare comportamentală, deoarece fac posibilă distingerea anumitor zone ale creierului care sunt implicate în dezvoltarea și menținerea dependenței. În acest studiu, am folosit imagistica prin rezonanță magnetică funcțională în stare de repaus (fMRI) pentru a investiga rețeaua de mod implicit (DMN) la adolescenții cu IGA. Scopurile acestui studiu au fost 1) să investigheze modificarea conectivității funcționale ale rețelei implicite în starea de repaus (FC), 2) să examineze dacă modificările sunt în concordanță cu cele observate la pacienții cu dependență de substanțe și 3) să determine dacă există vreo modificare. relațiile dintre FC modificată și măsurile comportamentale și de personalitate la subiecții cu IAD.

Materiale și metode

Subiecții

Toți subiecții au fost recrutați de la Departamentul de Psihiatrie a Copilului și Adolescentului al Centrului de Sănătate Mintală din Shanghai. Aveau între 14 și 17 ani. Am fotografiat șaptesprezece subiecți ale căror comportamente corespundeau cu criteriile DSM-IV pentru IA conform Chestionarului de diagnosticare pentru dependența de internet (adică, YDQ) de către Beard. [12]. Douăzeci și patru de indivizi sănătoși de vârstă și sex, fără antecedente personale sau familiale de tulburări psihiatrice, au fost, de asemenea, imaginați ca grup de control. Toți subiecții erau dreptaci și niciunul dintre ei nu fuma.

Un chestionar de informații de bază a fost utilizat pentru a colecta informații demografice, cum ar fi sexul, vârsta, ultimul an de școlarizare finalizat și orele de utilizare a internetului pe săptămână. Acest studiu a fost aprobat de Comitetul de etică al Spitalului Ren Ji din Shanghai Jiao Tong University School of Medicine. Participanții și părinții sau tutorii lor legali au fost informați cu privire la obiectivele studiului nostru înainte de efectuarea examinărilor prin rezonanță magnetică (RMN). Consimțământul informat complet și scris a fost obținut de la părinții sau tutorii legali ai fiecărui participant.

Criterii de includere și excludere

Toți subiecții au fost supuși unui examen fizic simplu, inclusiv măsurători ale tensiunii arteriale și ale ritmului cardiac și au fost intervievați de un psihiatru cu privire la istoricul lor medical de probleme nervoase, motorii, digestive, respiratorii, circulatorii, endocrine, urinare și reproductive. Ei au fost apoi examinați pentru tulburări psihiatrice cu Mini Interviul Internațional Neuropsihiatric pentru Copii și Adolescenți (MINI-KID)[13]. Criteriile de excludere au inclus un istoric de abuz sau dependență de substanțe, spitalizare anterioară pentru tulburări psihiatrice sau antecedente de tulburări psihice majore, cum ar fi schizofrenia, depresia, tulburarea de anxietate și episoadele psihotice. Subiecții cu IAD nu au fost tratați cu psihoterapie sau alte medicamente.

Chestionarul de diagnostic pentru IA a fost adaptat după criteriile DSM-IV pentru jocurile de noroc patologice de către Young [2]. YDQ-ul pe care l-am folosit a constat din opt întrebări „da” sau „nu” traduse în chineză. Acesta a inclus următoarele întrebări: (1) Vă simțiți absorbit de Internet, așa cum este indexat prin amintirea activității online anterioare sau dorința pentru următoarea sesiune online? (2) Vă simțiți mulțumit de utilizarea internetului dacă vă măriți timpul online? (3) Nu ați reușit să controlați, să reduceți sau să renunțați la utilizarea internetului în mod repetat? (4) Vă simțiți nervos, temperamental, deprimat sau sensibil când încercați să reduceți sau să renunțați la utilizarea internetului? (5) Stai online mai mult decât s-a prevăzut inițial? (6) V-ați asumat riscul de a pierde o relație semnificativă, un loc de muncă, o oportunitate de educație sau de carieră din cauza internetului? (7) Ți-ai mințit membrii familiei, terapeutul sau alții pentru a ascunde adevărul implicării tale cu internetul? (8) Utilizați internetul ca o modalitate de a scăpa de probleme sau de a ameliora o stare de spirit anxioasă (de exemplu, sentimente de neputință, vinovăție, anxietate sau depresie)? Young a afirmat că cinci sau mai multe răspunsuri „da” la cele opt întrebări indică un utilizator dependent. Mai târziu, Barbă și lup [12] a modificat criteriile YDQ pentru a afirma că respondenții care au răspuns „da” la întrebările de la 1 la 5 și cel puțin una dintre celelalte trei întrebări trebuie clasificate ca suferind de IA.

Evaluări comportamentale și de personalitate

Au fost utilizate patru chestionare pentru a evalua caracteristicile comportamentale și de personalitate ale participanților, și anume Chen Internet Addiction Scale (CIAS)[14], Scala de anxietate cu autoevaluare (SAS)[15], Scala de depresie cu autoevaluare (SDS) [16]și Scala de impulsivitate Barratt-11 (BIS-11) [17]. Toate chestionarele au fost inițial construite în engleză și apoi traduse în chineză.

Imaging RMN

RMN a fost efectuat folosind un scaner RMN 3T (GE Signa HDxt 3T, SUA). A fost folosită o bobină de cap standard cu căptușeală din spumă pentru a restricționa mișcarea capului. În timpul stării de repaus fMRI, subiecții au fost instruiți să-și țină ochii închiși, să rămână nemișcați, să rămână treji și să nu se gândească la nimic anume. O secvență eco-planară de gradient-eco a fost utilizată pentru imagistica funcțională. Treizeci și patru de felii transversale [timp de repetiție (TR) = 2000 ms, timp de eco (TE) = 30 ms, câmp de vedere (FOV) = 230 × 230 mm, dimensiune voxel 3.6 × 3.6 × 4 mm] aliniate de-a lungul comisurii anterioare -s-au dobândit linia comisurii posterioare. Fiecare scanare fMRI a durat 440 s. Mai multe alte secvențe au fost, de asemenea, achiziționate, inclusiv (1) o secvență de eco gradient de achiziție rapidă pregătită cu magnetizare 1D sagitală ponderată T3 [TR = 9.4 ms, TE = 4.6 ms, unghi de răsturnare = 15°, FOV = 256 × 256 mm, 155 felii, dimensiune voxel 1 × 1 × 1 mm], (2) secvențe axiale de ecou rapid ponderate T1 [TR = 331 ms, TE = 4.6 ms, FOV = 256 × 256 mm, 34 felii, 0.5 × 0.5 × 4 mm dimensiunea voxelului] și (3) secvențe axiale T2W turbo spin-ecou [TR = 3013 ms, TE = 80 ms, FOV = 256 × 256 mm, 34 felii, dimensiune voxel 0.5 × 0.5 × 4 mm].

Analiza imaginilor

Două mostre t-testele au fost utilizate pentru comparații de grup pentru a examina diferențele demografice dintre cele două grupuri și χ²-s-au folosit teste pentru comparații de gen. Un cu două cozi p-valoarea de 0.05 a fost considerată semnificativă statistic pentru toate analizele.

Scanările RMN ale creierului structural (imagini ponderate T1 și T2) au fost inspectate de doi neuroradiologi cu experiență. Nu au fost observate anomalii grave în niciunul dintre grupuri. Preprocesarea RMN funcțională a fost efectuată folosind Asistentul de procesare a datelor pentru starea de repaus fMRI V 2.0 (YAN Chao-Gan, http://www.restfmri.net), care este integrat cu setul de instrumente MRIcroN (Chris Rorden, http://www.mricro.com), cartografierea parametrică statistică (SPM5; Wellcome Department of Imaging Neuroscience, Londra, Marea Britanie) și Resting-State fMRI Data Analysis Toolkit (software REST V1.8, Song et al., http://www.restfmri.net).

Primele 10 volume ale fiecărei serii de timp funcționale au fost aruncate din cauza instabilității semnalului RMN inițial și a adaptării inițiale a participanților la situație. Datele de la fiecare scanare fMRI au conținut 220 de puncte de timp, iar celelalte 210 de imagini au fost preprocesate. Imaginile au fost ulterior corectate pentru sincronizarea secțiunii și realiniate la prima imagine prin corecția mișcării capului cu corp rigid (datele pacientului prezintă o mișcare mai mare de 1 mm cu translație maximă în x, y, Sau z, sau 1° rotație maximă în jurul celor trei axe au fost eliminate). Niciun participant nu a fost exclus din cauza mișcării. Imaginile funcționale au fost normalizate în spațiul anatomic stereotaxic standard al Institutului Neurologic de la Montreal (MNI). Volumele normalizate au fost reeșantionate la o dimensiune voxel de 3 mm × 3 mm × 3 mm. Imaginile eco-planare au fost netezite spațial folosind un filtru izotrop Gaussian de 4 mm lățime completă la jumătate de maxim.

Seria temporală din fiecare voxel a fost retrasă pentru a corecta deviația liniară în timp. Nouă covariabile neplăcute (predictorii de serie de timp pentru semnalul global, substanța albă, lichidul cefalorahidian și cei șase parametri de mișcare) au fost regresate secvenţial din seria de timp.[18], [19]. Ulterior, filtrarea temporală (0.01–0.08 Hz) a fost aplicată seriilor temporale ale fiecărui voxel pentru a reduce impactul derivelor de joasă frecvență și al zgomotului de înaltă frecvență.[8], [20]-[22]

Șablonul PCC, care a constat din zonele 29, 30, 23 și 31 ale lui Brodmann, a fost selectat ca regiune de interes (ROI) folosind software-ul WFU-Pick Atlas[23]. Seria temporală a semnalului dependentă de nivelul de oxigenare din sânge în voxelii din regiunea semințelor a fost mediată pentru a genera seria temporală de referință. Pentru fiecare subiect și regiune de însămânțare, a fost produsă o hartă de corelație prin calculul coeficienților de corelație dintre seria temporală de referință și seria temporală de la toate celelalte voxeli ale creierului. Coeficienții de corelație au fost apoi convertiți în z folosind Fisher's z-transforma pentru a imbunatati normalitatea distributiei[22]. Individul z-score au fost introduse în SPM5 pentru un singur eșantion t-test pentru a determina regiunile creierului cu conectivitate semnificativă la PCC din cadrul fiecărui grup. Scorurile individuale au fost, de asemenea, introduse în SPM5 pentru analiza cu efect aleatoriu și pentru două eșantioane t-teste pentru identificarea regiunilor care prezintă diferențe semnificative de conectivitate la PCC între cele două grupuri. Corecția comparativă multiplă a fost efectuată utilizând programul AlphaSim din pachetul software Analysis of Functional Neuroimages, determinat de simulările Monte Carlo. Hărți statistice ale celor două eșantioane t- testele au fost create folosind un prag combinat de p<0.05 și o dimensiune minimă a clusterului de 54 de voxeli, producând un prag corectat de p<0.05. Regiunile care prezintă diferențe semnificative din punct de vedere statistic au fost mascate pe șabloanele de creier MNI. CIAS dezvoltat de Chen conține 26 de itemi pe o scară Likert de 4 puncte. Scorul său total variază de la 26 la 104 și reprezintă severitatea dependenței de internet. Studiile anterioare au arătat că pacienții cu IA au controlul impulsurilor afectate [24]. Prin urmare, pentru cei 11 subiecți cu IGA, au fost generate imagini de contrast reprezentând zone de corelație dintre activitatea din regiunea semințelor și scorurile CIAS și BIS-17 și orele de utilizare a Internetului pe săptămână (ore) pentru a evalua relațiile dintre severitatea simptomelor IGA, impulsivitate și conectivitate PCC, folosind un prag de p<0.05 AlphaSim corectat.

REZULTATE

Măsuri demografice și comportamentale

Tabelul 1 enumeră măsurile demografice și comportamentale pentru subiecții IGA și control. Nu au existat diferențe semnificative în distribuțiile de vârstă, sex și ani de educație între cele două grupuri. Subiecții cu IGA s-au angajat în mai multe ore de utilizare a internetului pe săptămână (p<0.0001) și au avut scoruri CIAS (p<0.0001) și BIS-11 (p = 0.01) mai mari decât martorii. Nu s-au găsit diferențe în scorurile SAS sau SDS între grupuri.

Descarcă: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (54KB)

• TIFF

  imagine originală (243KB)

Tabelul 1. Caracteristicile demografice și comportamentale ale participanților incluse.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t001

Analiza între grupuri a conectivității PCC

O analiză între grupuri a fost efectuată utilizând un test t cu două eșantioane în SPM5. În comparație cu grupul de control, subiecții cu IGA au prezentat FC crescut în lobul posterior al cerebelului bilateral și girusul temporal mediu. Lobulul lor parietal inferior bilateral și girusul temporal inferior drept au prezentat o conectivitate scăzută (Tabelul 2 și Figura 1).

Descarcă: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (4.27MB)

• TIFF

  imagine originală (4MB)

Figura 1. Diferențe semnificative între grupuri în conectivitatea funcțională între subiecții de control sănătoși și cei cu IGA.

În comparație cu grupul de control, subiecții cu IGA au prezentat FC crescut în lobul posterior al cerebelului bilateral și girusul temporal mediu. Mai multe regiuni au prezentat, de asemenea, conectivitate scăzută, inclusiv lobulul parietal inferior bilateral și girusul temporal inferior drept. (p<0.05, corectat AlphaSim). Barele t-score sunt afișate în dreapta. Roșu indică IGA> controale și albastru indică IAD

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.g001

Descarcă: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (53KB)

• TIFF

  imagine originală (239KB)

Tabelul 2. Diferențe semnificative între grupuri în conectivitatea funcțională între anumite regiuni ale creierului și cortexul cingulat posterior.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t002

Corelația dintre conectivitatea PCC și scorurile CIAS și BIS-11 și orele de utilizare a Internetului pe săptămână la subiecții cu IGA

Conectivitatea cu PCC a fost corelată pozitiv cu scorurile CIAS în precuneusul drept, girusul cingulat posterior, talamusul, caudat, nucleul accumbens, zona motorie suplimentară (SMA) și girusul lingual și a fost corelată negativ în lobul anterior și stâng al cerebelului drept. lobul parietal superior (Tabelul 3 și Figura 2). Nu a existat o corelație semnificativă între conectivitate cu scorurile PCC și BIS-11 sau cu orele de utilizare a Internetului pe săptămână.

Descarcă: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (2.55MB)

• TIFF

  imagine originală (2.57MB)

Figura 2. Regiunile creierului în care conectivitatea funcțională cu PCC s-a corelat cu scorurile CIAS în mod semnificativ la subiecții cu IGA.

(p<0.05, corectat AlphaSim).

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.g002

Descarcă: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (42KB)

• TIFF

  imagine originală (198KB)

Tabelul 3. Regiunile creierului în care conectivitatea funcțională cu PCC s-a corelat cu scorurile CIAS la subiecții cu IGA.

doi: 10.1371 / journal.pone.0059902.t003

Notă: Partea dreaptă a figurii reprezintă partea stângă a pacientului. PCC = cortex cingulat posterior; IGA = dependență de jocuri pe internet; CIAS = Chen Internet Addiction Scale.

Discuție

Acumularea cercetărilor sugerează că utilizarea excesivă a Internetului poate duce la dezvoltarea unei dependențe comportamentale [25], [26]. Persoanele care se confruntă cu IAD prezintă caracteristici clinice care includ pofta, sevrajul și toleranța[11], [27], impulsivitate crescută [28], și performanța cognitivă afectată în sarcinile care implică luarea de decizii riscante[29]. Unele dintre aceste simptome au fost în mod tradițional asociate cu dependențele legate de substanțe [30]. IA cuprinde un spectru eterogen de activități pe Internet care pot duce la boli, cum ar fi jocurile de noroc, cumpărăturile, jocurile de noroc sau rețelele sociale. Jocurile reprezintă o parte a constructului postulat de IA, iar dependența de jocuri pare a fi cea mai studiată formă de IA până în prezent. [31]. În ultimii ani, IAD a devenit mai răspândită la nivel mondial, iar recunoașterea impactului său devastator asupra utilizatorilor și societății a crescut rapid. Cu toate acestea, mecanismul neurobiologic al IAD nu a fost pe deplin elucidat.

Unii cercetători susțin afirmația că IAD împărtășește anomalii neurobiologice similare cu alte tulburări de dependență. Hou și colab.,[32] a constatat că nivelurile de expresie a transportorului de dopamină (DAT) în striat au fost semnificativ mai scăzute la persoanele cu IAD utilizând scanări ale creierului cu tomografie computerizată cu emisie de foton unic 99mTc-TRODAT-1. DAT joacă un rol critic în reglarea nivelurilor de dopamină sinaptică striatală [33]și au fost utilizați ca markeri ai terminalelor dopaminergice [34]. Un număr redus de DAT ale membranei celulare poate reflecta o pierdere pronunțată a dopaminei striatale sau deficiențe ale sistemului dopaminergic cerebral, care au fost găsite și în dependența legată de substanțe. [35]. Deoarece creșterea dopaminei extracelulare în striat este asociată cu descrieri subiective ale recompensei, cum ar fi mare și euforie [36], persoanele cu IAD pot experimenta, de asemenea, euforie pe măsură ce nivelurile extracelulare de dopamină în striatul crește. Pacienții cu jocuri de noroc patologice au demonstrat un nivel ridicat de dopamină în striatul ventral în timpul jocului de noroc[37]. Studiile imagistice cu tomografie cu emisie de pozitroni au descoperit o eliberare crescută de dopamină în striat în timpul jocurilor video [38].

Unii cercetători [39]-[44] au aplicat fMRI în stare de repaus la pacienții cu dependență de substanțe pentru a înțelege în continuare mecanismele acesteia și pentru a ajuta la explicarea deficitelor comportamentale și neuropsihologice. O serie de studii au identificat regiuni cheie ale creierului despre care se crede că participă la tulburările de dependență, cum ar fi nucleul accumbens [45], striatul dorsal și cortexul prefrontal (PFC) [46], [47]. Rezultatele furnizate de Zhang et al.,[39] au arătat diferențe de model de activare între subiecții dependenți de heroină și cei sănătoși, în regiuni inclusiv cortexul orbitofrontal (OFC), circumvoluția cingulată, regiunile frontale și para-limbice precum cortexul cingulat anterior (ACC), regiunile hipocampale/parahipocampale, amigdala, caudat, putamen, insula posterioară și talamus. Aceste regiuni sunt implicate în rețelele creierului care stau la baza recompensei, motivației, învățării și memoriei și controlul altor circuite. Tanabe și colab.,[40]a constatat că consumul de nicotină a fost asociat cu o activitate scăzută în regiunile din cadrul DMN și cu o activitate crescută în regiunile extra-striate. Ei au sugerat că aceste efecte ale nicotinei, în absența stimulilor vizuali sau a procesării cu efort, sugerează că efectele sale cognitive pot implica o schimbare de la rețelele care procesează informațiile interne la cele care procesează informațiile externe. Un alt studiu a raportat că fumătorii au avut o cuplare mai mare față de nefumători între rețelele fronto-parietală stângă și cortexul prefrontal medial (mPFC). Fumatorii cu cel mai mare cuplaj fronto-parietal stang-mPFC au avut cea mai mare reactivitate a semnalului de fumat din striatul dorsal masurat in timpul unei paradigme de reactivitate a semnalului de fumat fMRI[41]. Un studiu realizat de Ko CH et al., [48] au evaluat corelațiile cerebrale ale dorinței induse de indicii de a juca jocuri online la subiecții cu IGA. Rezultatele lor au arătat că cortexul prefrontal dorsolateral bilateral (DLPFC), precuneusul, parahipocampul stâng, cingulatul posterior și cingulatul anterior drept au fost activate ca răspuns la indicii de joc în grupul IGA într-un mod care a fost mai puternic decât în ​​grupul de control. Astfel, aceste constatări sugerează că bazele neurobiologice ale IGA sunt similare cu cele ale tulburărilor legate de consumul de substanțe.

Pe baza modelului propus de Volkowet al.,[49] o serie de sisteme neurobiologice pot media pofta de joc indusă de indicii. Acestea includ zone de procesare vizuală, cum ar fi lobul occipital sau precuneus, care leagă indicii de joc de informațiile interne și sisteme de memorie care includ hipocampul, parahipocampul sau amigdala și care oferă amintiri emoționale și informații contextuale pentru indicii de joc. Acestea includ, de asemenea, sisteme de recompensă, cum ar fi sistemul limbic și cingulatul posterior, care permit evaluarea informațiilor legate de jocuri și oferă așteptări și semnificație a recompensei și includ sisteme de motivare precum cingulatul anterior și lobul frontal orbital care controlează dorința de a juca. . În cele din urmă, aceste sisteme includ sisteme executive, cum ar fi DLPFC și cortexul prefrontal, care permit formarea unui plan pentru a intra online pentru jocuri.

Am descoperit că subiecții cu IGA au prezentat FC crescut în lobul posterior al cerebelului bilateral și girusul temporal mediu. Lobulul parietal inferior bilateral și girusul temporal inferior drept au prezentat o conectivitate scăzută în comparație cu grupul de control. Conectivitatea cu PCC a fost corelată pozitiv cu scorurile CIAS, care sunt legate de severitatea IGA, în precuneusul drept, girusul cingulat posterior, talamusul, caudat, nucleul accumbens, zona motorie suplimentară și girusul lingual. Au fost corelate negativ cu lobul anterior al cerebelului drept și cu lobulul parietal superior stâng.

Funcțiile cerebelului nu se limitează la mișcare și echilibru, deoarece joacă, de asemenea, un rol important în procesele emoționale și cognitive. [50], [51]. Primește input de la sistemele senzoriale și alte părți ale creierului și integrează aceste inputuri pentru a regla fin activitatea motrică[52]. Cerebelul posterior este implicat predominant în reglarea cognitivă[53], procesarea semnalului și stocarea proceselor relevante de memorie auditiv-verbală[54]. Fluxul sanguin (rCBF) crește aparent în cerebel atunci când pofta este indusă de un semnal de cocaină [55]. Paradiso și Takeuchi au susținut că activarea cerebeloasă poate fi legată de procesele emoționale și de atenție în timpul inducerii semnalului. [56], [57]. În cercetările privind modificările omogenității regionale (Reho) ale activității creierului în starea de repaus la subiecții cu IGA[58], a fost crescut Reho în cerebelul posterior stâng. Acest lucru sugerează că cerebelul joacă un rol important în pofta indusă de IGA, în special în timpul pregătirii, execuției, memoriei de lucru.[59], și procese motorii fine modulate de sisteme extrapiramidale. Am găsit FC crescut în cerebelul posterior bilateral, dar o corelație negativă în lobul anterior al cerebelului drept cu scorurile CIAS. Deși locațiile erau diferite, în ceea ce privește funcțiile cerebelului, a existat o distincție mai importantă de-a lungul dimensiunii medial-laterală. Ca atare, această afirmație nu poate fi confirmată în acest studiu și trebuie investigată printr-un studiu de urmărire.

Girusul temporal mediu bilateral a prezentat FC crescut la subiecții cu IGA, dar girusul temporal inferior drept a arătat o scădere a FC. Girusul temporal inferior este unul dintre nivelurile superioare ale fluxului ventral al procesării audio și vizuale și este asociat cu reprezentarea caracteristicilor complexe ale obiectului.[60]. Dong şi colab. au găsit o scădere a Reho în circumvoluția temporală inferioară și au scris că scăderea ReHo în regiunile cerebrale legate de vizual și auditiv poate sugera că scăderea sincronizării la subiecții cu IGA poate fi rezultatul unei durate lungi de joc. [58]. Rezultatele noastre sunt parțial în concordanță cu această ipoteză, care ar trebui investigată în studiile viitoare.

Am găsit o scădere a FC în lobulul parietal inferior bilateral, iar FC a lobulului parietal superior stâng, inclusiv PCC, a fost corelat negativ cu scorurile CIAS. Diverse studii au constatat că lobul parietal are o implicare concertată în sarcinile vizuale spațiale. Schimbările de poziție ale obiectului urmărit pot duce la o puternică activare bilaterală a cortexului parietal superior[61]. Olson și colab.,[62]a descoperit că lobul parietal a jucat un rol dominant în memoria de scurtă durată. În plus, unii cercetători au emis ipoteza că cortexul parietal poate juca un rol în reglarea atenției sau reținerea răspunsurilor motorii în timpul sarcinilor de inhibare a răspunsului.[63], [64].

Conectivitatea cu PCC a fost corelată pozitiv cu scorurile CIAS în precuneusul drept, girusul cingulat posterior, talamusul, caudat, nucleul accumbens, SMA și girusul lingual. Majoritatea acestor regiuni fac parte din sistemul de recompense[65]. Precuneusul este asociat cu imaginile vizuale, atenția și recuperarea memoriei. Ea participă la procesul vizual și integrează amintirile aferente. Cercetările sugerează că precuneusul este activat de indicii de joc, integrează amintirile recuperate și contribuie la pofta indusă de indicii pentru jocurile online.[66]. Ca o componentă centrală a DMN-ului propus, PCC este implicat în procesele atenționale. Studiile anterioare au demonstrat că neuronii PCC răspund la primirea recompensei, magnitudinea și orientarea vizual-spațială [67], [68]. Studiile anterioare au descoperit că talamusul joacă un rol important în procesarea recompensei [69] și comportamente direcționate către obiective, împreună cu multe alte funcții cognitive și motorii [70]. Dong și colab.,[71] au găsit circuite talamo-corticale anormale la subiecții cu IGA, sugerând implicații pentru sensibilitatea la recompensă. Activarea striatumului a fost raportată în timpul predicției recompensei, urmăririi erorilor de predicție a recompensei și în paradigme mai complexe de jocuri de noroc [72], [73] Recent, s-a propus ca striatul să fie implicat în codificarea proeminentei stimulului, mai degrabă decât să aibă un rol exclusiv în procesarea recompensei în sine.[74]. Pregătirea acțiunii pentru recompensă ar putea modula activitatea în regiuni ale creierului, cum ar fi striatul dorsal.[75]-[77]. Studiile de inhibare a răspunsului folosind fMRI au descoperit în mod constant că pre-SMA este esențială pentru selectarea comportamentelor adecvate, inclusiv executarea răspunsurilor adecvate și inhibarea răspunsurilor inadecvate. [78].

Girusul lingual este o zonă vizuală. Am găsit anterior diferențe în densitatea materiei cenușii în circumvoluția linguală la subiecții sănătoși în comparație cu cei cu IAD. [79], [80]. Această zonă asociativă vizuală a fost implicată în schizofrenie[80]-[83]. Un studiu[83] a demonstrat o girificare crescută și o grosime redusă a corticalului girusului lingual, ceea ce a extins descoperirile anterioare de morfologie aberantă a regiunii linguale în schizofrenie.[84]. S-a demonstrat că parahipocampul drept și girusul lingual sunt implicate în rețelele dominate de emisfera dreaptă care mediază funcțiile emoționale [85]. În plus, Seiferth și colab. [86] a arătat că girusul lingual drept a fost hiperactivat în timpul discriminării emoționale la subiecții cu risc ridicat.

Anomalii în FC al PCC cu mPFC și ACC nu au fost găsite în studiul de față. Acest lucru poate fi parțial atribuit dimensiunii limitate a eșantionului și severității ușoare a IAD la participanți în comparație cu subiecții pe care i-am examinat anterior. [25], [48], [57].

Limitările studiului

Există mai multe limitări care ar trebui menționate în acest studiu. În primul rând, diagnosticul de IAD s-a bazat în principal pe rezultatele chestionarelor auto-raportate, care ar putea cauza o anumită clasificare a erorilor. În al doilea rând, dimensiunea eșantionului a fost relativ mică, ceea ce ar putea reduce puterea analizelor statistice și ar putea împiedica generalizarea constatărilor. Datorită acestei limitări, rezultatele raportate ar trebui considerate preliminare și ar trebui să fie replicate în studii viitoare cu eșantion de dimensiuni mai mari. În al treilea rând, ca studiu transversal, rezultatele noastre nu demonstrează clar dacă trăsăturile psihologice au precedat dezvoltarea IAD sau au fost o consecință a utilizării excesive a Internetului. Prin urmare, studiile prospective viitoare ar trebui să clarifice relațiile cauzale dintre IAD și măsurile psihologice. În sfârșit, pentru a elucida neurobiologia comună a dependenței de substanțe și a dependențelor comportamentale, cum ar fi IGA, ar trebui efectuate cercetări suplimentare care investighează pacienții din ambele populații clinice.

Concluzii

Această lucrare descrie un studiu preliminar al FC la adolescenții cu IGA. Rezultatele noastre au sugerat că adolescenții cu IGA au prezentat diferite modele de stare de repaus ale activității neuronale. Modificările au fost parțial în concordanță cu cele care au fost raportate la pacienții cu dependență de substanțe. Prin urmare, aceste rezultate susțin ipoteza că IGA ca dependență comportamentală poate împărtăși anomalii neurobiologice similare cu alte tulburări de dependență.