Scăderea conectivității funcționale a creierului la adolescenții cu dependență de internet (2013)

Introducere

Dependența de Internet a fost din ce în ce mai recunoscută atât în ​​public, cât și în comunitatea științifică din întreaga lume [1], deși este o stare relativ nouă, iar caracteristicile sale psihopatologice și mecanismele neurobiologice rămân slab înțelese. Studiile neuroimagistice recente au raportat schimbări semnificative în funcția și structura creierului asociate dependenței de internet. Majoritatea acestor studii au utilizat imagistica prin rezonanță magnetică funcțională (fMRI) efectuată în timpul sarcinilor și au implicat regiuni frontale și striatale și, într-o mai mică măsură, cortexul parietal și insulă [2]-[5]. În plus, utilizând tomografia cu emisie de pozitroni (PET), Kim și colab. (2011) a constatat scăderea disponibilității receptorului D2 al dopaminei în caudatul bilateral și putamenul drept [6], și Hou și colab. (2012) folosind tomografia computerizata cu emisie fotonica unica (SPECT) a constatat o scadere a nivelului de expresie a transportorului striatal al dopaminei la adultii cu dependenta de internet [7]. Aceste constatări sunt compatibile cu modelele teoretice actuale ale tulburărilor de dependență, care cuprind nu numai dependența de substanțe, ci și dependența de comportament (de exemplu, jocurile de noroc patologice), care evidențiază patologia circuitelor fronto-striatale [8], precum și insula [9], [10]. Studiile RMN structural de către Zhou și colab. (2011) și Yuan și colab. (2011) au sugerat împreună anomalii ale substanței gri în regiunile creierului, inclusiv cortexul prefrontal [11], [12], și un studiu de imagistică prin tensor difuzie realizat de Lin și colab. (2012) au raportat anomalii de substanță largă la adolescenții cu dependență de internet [13]. În cele din urmă, Liu și colab. (2010) a constatat o omogenitate regională diferită în dependența de internet [14], care este la cunoștința noastră singura constatare fMRI de stare de odihnă în literatura de specialitate cu privire la această tulburare [15]. Autorii au investigat omogenitatea temporală în semnalul Blood-Oxygen-Dependent (BOLD) al fiecărui voxel cu cel al celor mai apropiați vecini vecini 26 într-un mod voxel-wise.

Starea de repaus fMRI este o tehnică imagistică relativ nouă pentru investigarea corelațiilor interregionale ale activității creierului spontan, înregistrată ca cineva se află liniștit în scaner, fără a fi angajat într-o anumită sarcină [16]. Abordarea oferă o metodă robustă pentru cartografierea sistemelor funcționale bine definite [17], [18]. Măsurile privind starea de repaus sunt fiabile [19], [20], sub control genetic [21]-[23], și sa gândit să indice o proprietate intrinsecă a organizării funcționale a creierului [24], sub rezerva anumitor restricții [25]. În combinație cu tehnicile teoretice grafice, starea de repaus fMRI oferă un mijloc puternic de investigare a organizării pe scară largă a dinamicii funcționale a creierului și a perturbării acesteia în condiții psihopatologice [26].

În acest studiu, am folosit datele fMRI de stare de odihnă pentru a identifica diferențele de conectivitate funcțională între un set cuprinzător de regiuni distincte ale creierului cortical și subcortic 90 la indivizi și adolescenți sănătoși cu dependență de internet, concentrându-se asupra indivizilor implicați în jocuri excesive online între subtipurile propuse din această tulburare [27]. De asemenea, am efectuat o analiză a tulburărilor topologice de rețea [28] pentru a evalua dacă diferențele între grupuri în ceea ce privește puterea de conectivitate au fost asociate în continuare cu o reconfigurare globală a interacțiunilor funcționale [26], așa cum s-a raportat în multe alte tulburări psihiatrice [29], [30].

Pe baza constatărilor structurale și funcționale anterioare ale neuroimagistice în dependența de internet [3], [4], [6], [7], [15], împreună cu modelele teoretice stabilite de tulburări de dependență de substanțe [8], [9], am presupus că adolescenții cu dependență de internet ar prezenta o conectivitate interregională modificată între regiunile frontale și striatale, cu o eventuală implicare suplimentară a cortexului parietal și a insulei.

Materiale și metode

Declarație de etică

Acest studiu a fost aprobat de comisia de evaluare instituțională pentru subiecți umani de la Universitatea Națională din Seul. Toți adolescenții și părinții lor au furnizat consimțământul scris în scris înainte de intrarea în studiu. Studiul a fost realizat în conformitate cu Declarația de la Helsinki.

Participanții

Doisprezece adolescenți de sex masculin drepți cu dependență de internet și 11 cu dreptaciune și potrivire de gen [31] controale sănătoase au participat la acest studiu. Diagnosticul dependenței de internet a fost stabilit utilizând Young Scale de dependență de Internet (YIAS), care constă din articole 20, fiecare bazându-se pe o scară Likert cu punct 5, care evaluează gradul de probleme cauzate de utilizarea internetului [32], Kiddie-Schedule pentru tulburări afective și schizofrenie - prezent și versiune pe viață (K-SADS-PL), un instrument semi-structurat de interviu cu validitate și fiabilitate stabilită, care ne-a permis să excludem alte tulburări psihiatrice [33], [34]. Participanții cu dependență de internet s-au limitat la cei care au raportat că au experimentat componente tipice ale dependenței (toleranța, retragerea, preocuparea cu jocurile online, încercările repetate de a reduce sau opri jocurile online, influența negativă asupra încercărilor de reducere a jocurilor online și neglijând relații sau activități importante din cauza jocurilor online) [35], [36]. Toți participanții cu dependență de internet au raportat jocuri excesive online printre subtipurile propuse ale acestei tulburări. Aceleași instrumente au fost aplicate la recrutarea adolescenților sănătoși. Au fost de asemenea evaluate coeficienŃa informaŃiei și a informaŃiei demografice (IQ) a tuturor participanŃilor (a se vedea Tabelul 1).

Descarcă: 

 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (21KB)

• TIFF

  imagine originală (58KB)

Tabelul 1. Caracteristicile demografice și clinice ale participanților.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.t001

Preluarea datelor și prelucrarea imaginilor

Imaginile fMRI de stare de repaus au fost achiziționate pe un scanner 3T Siemens (Siemens Magnetom Trio Tim Syngo MR B17, Germania) cu următorii parametri: timpul de repetare (TR) 2700 ms; timpul de ecou (TE) 30 ms; matrice de achiziție 64 × 64; câmp vizual (FOV) 192 × 192 mm²; unghi de înclinare 90 °; dimensiunea voxelului 3.0 mm × 3.0 mm × 3.0 mm; felii 40. Timpul total de achiziție a fost de 6 min 45 sec. A fost utilizată o bobină de cap și mișcarea capului a fost minimizată prin umplerea spațiului gol din jurul capului cu material burete și fixarea maxilarului inferior cu o bandă.

Preprocesarea imaginilor fMRI a fost efectuată utilizând Asistentul de prelucrare a datelor pentru fMRI de stare de repaus (DPARSF) [37], care se bazează pe cartografiere parametrică statistică (SPM8) și fMRI de analiză a datelor de odihnă (REST). Primele imagini 5 din fiecare subiect au fost aruncate, iar imaginile 145 rămase au fost corectate pentru sincronizarea felicitărilor și ajustate la primul volum pentru a corecta artefactele de mișcare. Toți participanții au prezentat mai puțin de 0.5 mm de deplasare și 0.5 ° de rotație în parametrii lor de mișcare 6. În plus, cele două grupuri nu au fost semnificativ diferite (p<0.05) în cei patru parametri de mișcare a capului, sugerați recent de Van Dijk și colab. [38]: adică, deplasarea medie a capului (dependență de internet: 0.04 ± 0.01 mm, control: 0.04 ± 0.01 mm), deplasare maximă a capului (dependență de internet: 0.18 ± 0.14 mm, control: 0.17 ± 0.07 mm), numărul de micro (> 0.1 mm ) mișcări (nu mai mult de 2 pentru toți participanții, cu excepția a două persoane din grupul de dependență de internet având 5 și 6 micro mișcări) și rotația capului (dependență de internet: 0.04 ± 0.01 °, control: 0.04 ± 0.00 °). Înainte de normalizarea spațială, a fost creat un șablon de creier asociat vârstei și sexului pe baza datelor din Studiul RMN NIH privind dezvoltarea normală a creierului, folosind Template-O-Matic [39]. Imaginile noastre fMRI au fost normalizate folosind acest șablon personalizat și netezite cu un kernel gaussian semi-maxim de 6 mm. Datele au fost apoi deturnate, iar fluctuațiile de frecvență joasă (0.01-0.08 Hz) au fost filtrate pentru a detecta semnalele din materia cenușie și a reduce efectul zgomotului. Șase parametri de mișcare a capului, semnale de materie albă și semnale de fluid cefalorahidian au fost reglate de la semnalul BOLD filtrat. În cele din urmă, reziduurile acestei regresii au fost extrase din regiunile creierului 90 (noduri) bazate pe atlasul automat de etichetare anatomică (AAL) [40]și s-au calculat asocierile pe perechi rezultând o matrice de conectivitate 90 la 90 pentru fiecare subiect. Coeficientul de corelație al lui Pearson (zero lag) a fost utilizat pentru a cuantifica fiecare asociere pe perechi. Rețineți că semnalul global nu a fost inclus ca o covariație de neplăcere, asigurându-se că proporția corelațiilor negative a fost minimă.

Analiza datelor

Statisticile bazate pe rețea (NBS) [41], [42] a fost utilizat pentru a identifica rețelele regionale de creier care prezintă o diferență semnificativă între grupuri în conectivitatea funcțională interregională. În mod specific, a fost efectuat un test t pentru a testa o diferență între grupuri în coeficientul de corelație la fiecare pereche regională unică 90 × (90-1) / 2 = 4005. Rețele interconectate, denumite în mod formal ca grafice, au fost identificate între conexiunile cu o statistică t care depășesc pragul de t = 3.0. Valoarea p a fost calculată pentru mărimea fiecărei componente care a rezultat, utilizând testarea permutării (permutări 20000). Fiecare permutare implică amestecarea aleatorie a grupurilor de etichete și identificarea mărimii acestora cea mai mare interconectată, dând astfel o distribuție empirică nulă a dimensiunilor maxime ale componentelor [43]. O valoare p corectată de FWE a fost estimată pentru fiecare rețea interconectată ca proporție de permutații care au dat o rețea interconectată mai mare sau una de dimensiuni egale. Cele două ipoteze alternative (dependență> controale și dependență <controale) au fost evaluate independent. Toți acești pași au fost efectuați utilizând pachetul software NBS, care este distribuit în mod liber ca parte a Brain Connectivity Toolbox (http://www.brain-connectivity-toolbox.net/) sau NITRC (http://www.nitrc.org/projects/nbs/). Pentru a evalua reproductibilitatea oricăror constatări semnificative la atlase alternative [44], analiza de mai sus a fost repetată separat cu atlasul AAL substituit cu două atlase alternative pentru parcelarea cortexului în regiuni care nu se suprapun; și anume, atlasul structural al Institutului de Neurologie din Montreal (MNI) (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/data/atlas-descriptions.html) și o parcellare aleatorie cuprinzând regiunile 120 [45]. Atlasul MNI este o parcelare grosieră reprezentând opt regiuni anatomice pe emisfera cerebrală, facilitând astfel caracterizarea conectivității inter-lobare.

Apoi, am testat diferențele dintre grupuri în măsurile de rețea bazate pe grafice [28]; și anume, coeficientul mediu de grupare, lungimea traseului caracteristic și raportul de lumină redusă. Interpretarea acestor măsuri în ceea ce privește complexitatea și organizarea creierului poate fi găsită în literatura foarte recentă [26], [30], [46]-[49]. Matricile de conectivitate au fost inițial binarizate în raport cu un set de densități de conectare fixe, variind de la 10% la 30% [28]. Măsurile de rețea au fost calculate la fiecare densitate utilizând funcția adecvată furnizată în caseta de instrucțiuni privind conectivitatea creierului. Coeficientul de grupare și lungimea traseului caracteristic au fost normalizate în raport cu un ansamblu de rețele aleatorii 20 generate folosind algoritmul de rewire Maslov-Sneppen [50]. Diferențele între grupuri au fost apoi evaluate la fiecare densitate utilizând un test t cu două fețe.

În cele din urmă, coeficientul de grupare și lungimea căii au fost calculate local pentru fiecare dintre regiunile 90. A fost folosit și un t-test bidirecțional pentru a testa diferențele între grupuri în aceste măsuri specifice regiunii. Rata de descoperire falsă (FDR) [51] a fost folosit pentru a corecta comparații multiple din familia de densități și regiuni ale rețelei.

REZULTATE

Participant Caracteristici

Toți participanții au fost bărbați drepți. Nu sa constatat nici o diferență semnificativă în ceea ce privește vârsta și IQ între cele două grupuri, iar scorul YIAS a fost semnificativ mai mare în grupul de dependență de internet (Tabelul 1).

Diferențe de grup în conectivitate funcțională

BNS a identificat o singură rețea care prezintă în mod semnificativ (p<0.05, corectat de FWE) a scăzut conectivitatea la adolescenții cu dependență de internet comparativ cu controalele. Această rețea afectată cuprinde 59 de legături, implicând 38 de regiuni diferite ale creierului (Figura 1). Rețeaua a fost generalizată atunci când atlasul AAL a fost înlocuit cu două atlase alternative pentru parcelarea cortexului în regiuni care nu se suprapun (a se vedea Figura S1). În ciuda variației considerabile a numărului total de regiuni care conțin aceste atlasuri (AAL: 90, MNI: 16, aleator: 120), consistența remarcabilă a fost evidentă în structura rețelei globale. Dimensiunea rețelei se aștepta la o creștere a rezoluției atlasului (adică numărul total de regiuni), generând o configurație mai complexă. Cu toate acestea, regiunile corticale și sub-corticale (și lobii corespondenți) implicați au fost larg răspândite în cele trei atlase. Cifrele au fost vizualizate cu vizualizatorul BrainNet Viewer (http://www.nitrc.org/projects/bnv/).

Descarcă: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (3.47MB)

• TIFF

  imagine originală (3.16MB)

Figura 1. Rețea de conectivitate funcțională scăzută a creierului la adolescenți cu dependență de internet.

Punctele roșii reprezintă centroizii stereotactici ai regiunilor cerebrale (noduri) definite de Atlasul automat de etichetare anatomică (AAL), iar liniile albastre reprezintă legături suprathreshold (t = 3.0) care cuprind rețeaua afectată identificată cu statistica bazată pe rețea (NBS)p<0.05, corectată în funcție de componentă). Vederea axială ilustrează implicarea conexiunilor interhemisferice (adică conexiunile care se încrucișează între emisfera dreaptă și cea stângă). Vederea sagitală ilustrează implicarea lobilor frontali, temporali și parietali în rețeaua afectată.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g001

Urmând Fornito și colab. [52], Regiunile AAL au fost clasificate în lobi majori corespunzători (de exemplu, frontal, temporal, parietal), iar proporția de legături care leagă aceste diviziuni la scară largă a fost cuantificată pentru fiecare pereche de lobi. Conexiunile temporo-parietale s-au dovedit a fi afectate, însă lobul occipital nu a fost inclus în rețeaua afectată. Majoritatea conexiunilor care au fost reduse în grupul de dependență de internet au implicat legături între regiunile subcortice și cortexul frontal (~ 24%) și parietal (~ 27%) (Figura 2). Pentru a înțelege mai bine care regiuni subcortice pot contribui la această constatare, am examinat conectivitatea fiecărui lob cortic și fiecare regiune subcortică separat în rețeaua NBS (Figura S2). Această analiză a arătat că regiunile subcortice includ hipocampus, globus pallidus și putamen. Nucleul amigdală și caudat nu au fost incluse în rețeaua afectată. Putamenul bilateral a fost regiunea subcorticală cea mai extensivă implicată, prezentând conexiuni scăzute cu toți cei trei lobi cerebrali majori implicați. Acest model a fost replicat folosind atlasul MNI, din care rețeaua rezultată a inclus numai putamen și insula, în plus față de lobii frontali, parietali și temporali; nucleul caudat și lobul occipital nu au fost incluse în rețeaua afectată.

Descarcă:  

 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (153KB)

• TIFF

  imagine originală (508KB)

Figura 2. Proporția conexiunilor afectate de dependența de internet care leagă perechi distincte de diviziuni cerebrale largi.

Numărul de legături care implică fiecare pereche de diviziuni este normalizat prin numărul total de legături pereche. Rețineți că hipocampul, globusul pallidus și putamen au fost atribuite categoriei subcorticale, iar gyrusul anterior cingulate a fost atribuit categoriei frontale. Nucleul amigdală și caudat nu au fost incluse în rețeaua perturbată și astfel nu a fost nevoie să se atribuie aceste regiuni unui lob. Putamenul, bilateral, a fost regiunea subcorticală cea mai extensivă implicată, prezentând conexiuni scăzute cu toți cei trei lobi cerebrali majori implicați.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g002

Nu am identificat nicio rețea cu conectivitate crescută în grupul de dependență de internet. Nu sa constatat o corelație semnificativă între conectivitatea funcțională în rețeaua identificată și scorul YIAS, fie în grupul de dependență de internet, fie în controale.

Diferențe de grup în topologia rețelei

Nu s-a observat nici o diferență între grupuri în coeficientul mediu de grupare, lungimea traseului caracteristic sau raportul de lumină redusă la oricare dintre densitățile de rețea investigate (p<0.05, corectat prin FDR) (Figura 3). În plus, nici o diferență între grupuri în măsurile locale (specifice regiunii) nu a supraviețuit corecției FDR pentru comparații multiple. Aplicarea unei corecții false pozitive mai puțin stricte p<(1/90) = 0.011 [53] pentru a explora efectele nivelului de tendință care au dus la diferențe între grupuri în coeficientul de grupare locală și la lungimea căii locale care apare predominant în lobii occipitaliTabele S1 și S2).

Descarcă: 

 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (1.57MB)

• TIFF

  imagine originală (1.87MB)

Figura 3. Parametrii mici ai conectivității funcționale cerebrale la adolescenți cu dependență de internet.

doi: 10.1371 / journal.pone.0057831.g003

Discuție

Dovezile privind scăderea conectivității funcționale cerebrale au fost găsite la adolescenții cu dependență de internet. În concordanță cu modelele actuale care subliniază rolul patologiei cortico-subcorticală în dependență [54], 24% dintre conexiunile din rețeaua modificată care diferențiază indivizii dependenți și controalele sănătoase au implicat legături între regiunile frontale și subcorticale. O zonă suplimentară asociată cu 27% subcorticală și parietală, cu dovezi mai limitate de implicare a insulei, din nou în concordanță cu dovezile recente ale implicării acestor regiuni în dependență. Rețineți că analiza noastră oferă un test riguros al modelelor de dependență cortico-subcorticală, deoarece a inclus măsuri de conectivitate funcțională pereche între diferite regiuni 90 distribuite în creier. Faptul că sistemele cortico-subcortice au apărut ca o patologie proeminentă utilizând această analiză complet bazată pe date oferă un sprijin puternic pentru implicarea acestor sisteme în dependența de internet. Mai mult, concluziile noastre indică faptul că dependența de internet prezintă caracteristici neurobiologice în comun cu alte tulburări de dependență și că regiunile subcortice, în special, pot reprezenta situsurile de bază ale patologiei rețelei cerebrale. O notă importantă este opinia Institutului Național pentru Abuzul de Droguri conform căreia dependențele comportamentale ar putea fi modele relativ pure de dependență, ținând seama de faptul că aceste condiții nu sunt contaminate de efectele substanțelor [55]. În timp ce studiul numeroaselor alte tulburări de dependență este invariabil confundat de efectele toxice secundare ale abuzului de substanțe, dependența de internet este diagnosticată comportamental și oferă astfel un model mai bine orientat pentru studierea dependenței care nu are efecte pe termen lung asupra medicamentelor.

În acest studiu, BNS a fost utilizat cu dimensiunea rețelei măsurată în funcție de amploarea sa; adică numărul total de conexiuni care cuprind rețeaua. Această măsură de dimensiune nu este potrivită pentru a detecta efectele focale care implică conexiuni izolate, izolate, care nu formează în mod colectiv o rețea. Pentru a testa acest tip de diferențe focale între grupuri, analiza BNS a repetat testarea pentru diferențele de masă componentă, mai degrabă decât dimensiune. Statisticile de masă oferă o sensibilitate mai mare la efectele focale, intense decât testarea diferențelor de dimensiune a componentelor. În plus, am înregistrat și pragul unor comparații pe margini, utilizând FDR, care va fi foarte sensibil la efectele focale de mare intensitate. Nu s-au evidențiat diferențe semnificative între grupuri, fie prin statisticile FDR, fie prin statisticile de masă, sugerând că conectivitatea aberantă în dependența de internet cuprinde o rețea distribuită care implică mai multe regiuni corticale și subcortice.

Dat fiind faptul că proprietățile rețelei creierului sunt cunoscute a fi sensibile la alegerea modelului de parcelare, am investigat mai multe scheme de parcelare alternative pentru a evalua reproductibilitatea oricăror constatări la modificările definițiilor nodale [45], [56], [57]. Acest lucru ne-a permis să excludem posibilitatea ca anumite constatări să se datoreze doar unei poziționări statistice favorabile a nodurilor, dar nu reproductibile cu alte parcelări bine cunoscute.

Iîn contrast cu scăderea puterii conectivității funcționale, parametrii topologici nu au evidențiat diferențe semnificative între grupuri. Chiar și atunci când am efectuat mai multe analize exploratorii pe baza unui control mai puțin strict împotriva erorilor de tip I, rezultatele au arătat o posibilă diferență topologică, implicând în principal lobul occipital, care nu a fost afectat de analiza BNS. Astfel, în timp ce dependența de internet a fost asociată cu o scădere generală și semnificativă a conectivității funcționale în circuitele cortico-subcortice, această scădere nu a fost asociată cu o întrerupere globală în topologia rețelei funcționale a creierului. Acest studiu demonstrează că diferențele pe scară largă în conectivitatea funcțională pot exista în absența unor modificări ale măsurilor topologice de bază. Se poate părea remarcabil faptul că diferențele de rezistență a conectivității au fost atât de răspândite în absența oricăror diferențe topologice semnificative. Cu toate acestea, este important să remarcăm că topologia și puterea de conectivitate sunt proprietăți distincte ale conexomului și anomaliile nu trebuie să implice anomalii în cealaltă. Constatări similare au fost observate la alte tulburări [52], [58]. Observăm totuși că diferențele de grup în unele proprietăți topologice au tendința spre semnificație statistică. Analiza unui eșantion mai mare poate permite puterea necesară pentru a declara aceste efecte semnificative. Rezultatele noastre sugerează că modificările topologice pot fi mai subtile decât cele observate pentru măsurile de conectivitate funcțională.

Printre conexiunile 59 incluse în rețeaua modificată, 25 au fost conexiuni interhemisferice, iar 34 au fost intrahemispherice, indicând implicarea conexiunilor cu rază lungă de acțiune și cu rază scurtă de acțiune la nivelul creierului. Având în vedere că dependența de internet este o stare de sănătate mintală recent recunoscută, cu conceptul și criteriile de diagnosticare încă evazive și nedeterminate, poate că ar fi surprinzător să găsim o rețea atât de afectată în creierul acestor subiecte. Recent, Lin și colab. (2012) a investigat integritatea materiei albe a creierului la adolescenti cu dependenta de internet folosind imagistica tensor difuzie si a descoperit o scadere pe scara larga a anizotropiei fractionale (FA) la nivelul creierului, fara o suprafata cu FA mai mare in grupul de dependenta de internet [13]. Astfel de rezultate implică o posibilă bază anatomică pentru tulburările funcționale observate în eșantionul nostru, o ipoteză care ar putea fi testată utilizând imaginile fMRI combinate și imaginile ponderate prin difuzie la aceiași participanți [59].

În ceea ce privește numărul mare de conexiuni interhemisferice găsite în rețeaua modificată, comunicarea interhemisferică eficientă a fost considerată de mult timp importantă în funcțiile creierului [60]-[63]. Cu toate acestea, relativ puține studii neuroimagistice de dependență au abordat integrarea funcțională dintre emisferele bilaterale. Recent, Kelly și colab. (2011) a observat conectivitate funcțională interhemispherică redusă la adulții dependenți de cocaină [64]. Ei au arătat implicarea primară a unei rețele fronto-parietale, cu o relativă economie a regiunilor temporale, rezultate care paralel constatările noastre. Desi autorii au discutat descoperirea in principal ca reflectand efectele pe termen lung ale expunerii cocainei cronice, au mentionat de asemenea posibilitatea ca conectivitatea functionala interhemispherica redusa sa fi precedat expunerea la cocaina ca o vulnerabilitate la tulburarile de dependenta. Rezultatele noastre sugerează că aceste schimbări interhemisphere reflectă fie o vulnerabilitate pentru tulburările de dependență, fie o corelație neuronală a comportamentului generic de dependență, mai degrabă decât a fi secundare consumului prelungit de droguri, având în vedere că dependența în eșantionul nostru a fost definită în termeni pur comportamentali. Aceste posibilități ar putea fi evaluate prin testarea similitudinilor fenotipice dintre rudele neafectate ale persoanelor cu tulburări de dependență de droguri sau de comportament.

Interesant, a fost raportat un model similar de reducere a conectivității funcționale a stării de odihnă între regiunile frontale și parietale atât la persoanele dependente de cocaină, cât și la heroinăs [64], [65]. Într-o recenta recenzie, Sutherland et al. (2012) a sugerat că reducerea conectivității în circuitele fronto-parietale ar putea fi o componentă centrală în rețeaua de control cognitiv afectată a populațiilor dependente de droguri [54]. Constatarea noastră în dependența de internet susține de asemenea ideea că reducerea conectivității funcționale între regiunile frontale și parietale ar putea fi o caracteristică comună în diferite tipuri de dependență, sugerând prezența unui fenotip comun care nu este o consecință secundară a consumului de droguri. În plus, o investigație recentă a conectivității funcționale a întregului creier în schizofrenie a arătat schimbări fronto-temporale, mai degrabă decât fronto-parietale sau frontal-striatale [52], în conformitate cu modelele patofiziologice clasice ale tulburării [66]. Desigur, cea mai remarcabilă constatare a studiului de față este că dependența de internet a fost asociată cu patologia circuitelor striatale în special, un sistem frecvent implicat în alte tulburări de dependență, sugerând un fenotip neurobiologic comun. Identificarea circuitelor striate alterate care se suprapun cu cele ale tulburărilor de dependență bine stabilite ar putea fi utilă pentru a testa dacă modelul de dependență este un cadru teoretic adecvat pentru înțelegerea tulburării [67], [68]. Cu toate acestea, dacă o deteriorare relativ mai puternică a conectivității funcționale fronto-parietale și fronto-striatale ar putea fi în mare măsură specifice tulburărilor de dependență rămâne încă în discuție. Sunt necesare studii viitoare care să compare direct diferite tulburări pentru a stabili specificitatea.

Una dintre cele mai interesante constatări din studiul actual a fost implicarea puternică a putamenului. Această structură a creierului este cunoscută a modula mai mulți neurotransmițători, incluzând dopamina, iar funcția dopaminergică striatală blândă a fost puternic implicată ca unul din mecanismele biologice cheie ale tulburărilor de dependență [8]. Dopamina este un modulator cheie al funcției putamen și poate juca un rol important în tulburările de conectivitate funcțională observate în acest studiu. Acest lucru este în concordanță cu dovezile recente că transportorul striatal de dopamină și disponibilitatea receptorilor D2 sunt modificate în cazul persoanelor dependente de internet [6], [7] și că modularea genetică și farmacologică a nivelurilor de dopamină a creierului poate avea un impact profund asupra modelelor de conectivitate funcțională [69]-[71]. Luând în considerare aceste rapoarte anterioare și mecanismul neurobiologic propus al dependenței implicând funcția dopaminergică striatală bluntată [8], înțelegerea efectelor dopaminei asupra rețelei identificate ca prezentând conectivitate funcțională modificată în studiul prezent va reprezenta o cale importantă de urmat în înțelegerea corelațiilor neurobiologice ale dependenței de internet.

Constatarea noastră că putamenul a fost regiunea subcortică cea mai extensivă implicată în rețeaua funcțională redusă, care păstrează nucleul caudat, este, de asemenea, interesantă. Ambele structuri fac parte din striatum, care, la rândul său, face parte din structurile subcortice. Putamenul este de obicei considerat o regiune a creierului asociată cu activitatea motrică și, mai puțin frecvent, a fost implicată în adăugarea de substanțe decât caudatul. Dintre activitățile motrice, o secvență bine învățată de mișcări repetitive ale degetelor sa dovedit a fi asociată cu activarea în putamen [72]-[76]. Persoanele care suferă de dependența de internet pot suferi o frecvență mult mai mare a anumitor comportamente pe o perioadă lungă de timp, care includ manipularea repetitivă a mouse-ului și a tastaturii, iar aceste experiențe le pot afecta creierul. Prin urmare, conectivitatea aberantă care rezultă din putamen poate indica o caracteristică specifică a dependenței de internet. Cu toate acestea, întrucât nu am măsurat gradul de manipulare a degetului la participanții noștri, implicarea unei conectivități funcționale mai scăzute decât cea a putamenului în legătură cu manipularea mouse-ului / tastaturii rămâne deschisă cercetării viitoare. Alternativ, implicarea putamenului în constatările noastre poate reflecta rolul său în procesele cognitive care sunt împărtășite cu caudatul și care sunt afectate de dependență, cum ar fi procesarea recompenselor [77], [78].

Un alt punct demn de discuție este lipsa unei conectivități funcționale sporite în grupul de dependență de internet. Deși ne-am așteptat în principal să găsim conectivitate funcțională scăzută în grupul de dependență, de fapt, nu am exclus posibilitatea de a observa o conectivitate funcțională crescută, în special având în vedere ipoteza că adolescenții cu dependență de internet ar putea să arate un efect practic datorită activităților online excesive [79]-[82]. O posibilă explicație pentru constatarea negativă ar putea fi faptul că mărimea micului eșantion nu a avut puterea de a detecta această creștere legată de practică a conectivității funcționale. Cu toate acestea, nu este încă stabilită în totalitate dacă performanța cognitivă în anumite sarcini sau severitatea anumitor psihopatologii se manifestă prin scăderea sau creșterea conectivității funcționale [83], [84]. O altă considerație ar trebui să fie faptul că efectul utilizării internetului excesiv pe termen lung ar putea influența diferențiat creierul în funcție de subpopulație. De exemplu, o subpopulație numită profesioniști jucători de jocuri online se angajează în activități intensive de internet, își petrece în mod similar perioade lungi de practică a jocurilor online și, probabil, se comportă mai bine în aceste jocuri decât în ​​cazul persoanelor dependente de internet și totuși nu pare a fi dependentă, după cum reiese din scorul YIAS semnificativ mai mic [85]. Prin urmare, s-ar putea ipoteza că efectele practicii în activitățile de internet se manifestă diferit în funcție de individ.

Studiul prezent are câteva limitări importante. În primul rând, dimensiunea eșantionului a fost destul de mică, ceea ce ne-a limitat probabil puterea de a detecta corelații semnificative între conectivitatea funcțională și scorurile YIAS. Astfel, concluzia actuală trebuie reprodusă într-un eșantion mai mare de participanți cu dependență de internet și controale. Este, totuși, demn de remarcat faptul că mărimea eșantionului nostru a fost comparabilă în ansamblu cu cea a studiilor anterioare privind neuroimaginarea funcțională a dependenței de internet. Eșantionul nostru a fost unic, deoarece majoritatea studiilor anterioare se bazau pe adulți [2]-[7]. În al doilea rând, criteriile de diagnosticare pentru dependența de internet nu sunt încă stabilite în mod solid, deși concluziile noastre indică o potențială bază neurobiologică pentru această tulburare putativă. În al treilea rând, deși am exclus tulburările psihice comorbide utilizând K-SADS-PL, s-ar putea să existe simptome de nivel sub-prag ale condițiilor mentale comorbide. În al patrulea rând, colectarea unei game mai largi de informații clinice, cum ar fi obiceiurile de dormit, ne-a îmbogățit datele și am îmbunătățit contribuția noastră la literatura de specialitate [86], [87]. În cele din urmă, designul studiului transversal limitează interpretarea unei relații cauzale între conectivitatea funcțională redusă și dezvoltarea dependenței de internet. Trebuie remarcat faptul că mișcarea capului a apărut ca o confuzie importantă în neuroimaginarea funcțională [38], [88]. Propunerea de mișcare a fost evaluată în mod cuprinzător în acest studiu, utilizând o serie de măsuri de rotație și displacement propuse recent [38]. Nu sa constatat nici o diferență semnificativă între grupuri pentru oricare dintre măsurile de mișcare a capului.

In rezumat, rezultatele acestui studiu sugerează că adolescenții cu dependență de internet afectează conectivitatea funcțională a creierului în absența tulburărilor mari ale topologiei rețelei. Rețeaua modificată a arătat o implicare extensivă a conexiunilor interhemesferice pe distanțe lungi, precum și a legăturilor intrahemispherice cu rază scurtă de acțiune în întreaga creier. Regiunile subcortice ale creierului pot juca un rol important în această rețea modificată, în special pe putamen, care a prezentat scăderi ale conexiunilor cu toți cei trei lobi cerebrale implicați.

informatii justificative

Figure_S1.tif

• 1 / 4

smochinacțiune

Descarca

Rețea de conectivitate funcțională a creierului scăzută la adolescenți cu dependență de internet (folosind atlasuri diferite).Punctele roșii reprezintă centroizii stereotactici ai regiunilor cerebrale (noduri) definite de atlasul structural (A) al Montreal Institute of Neurological Institute (MNI) și de atlasul de parcellare aleatorie (B) și liniile albastre reprezintă legături suprathreshold (t = 2.1 și respectiv 3.0) rețea identificată cu statisticile bazate pe rețea (NBS) (p<0.05, corectată în funcție de componentă).

Figura S1.

Rețea de conectivitate funcțională a creierului scăzută la adolescenți cu dependență de internet (folosind atlasuri diferite).Punctele roșii reprezintă centroizii stereotactici ai regiunilor cerebrale (noduri) definite de atlasul structural (A) al Montreal Institute of Neurological Institute (MNI) și de atlasul de parcellare aleatorie (B) și liniile albastre reprezintă legături suprathreshold (t = 2.1 și respectiv 3.0) rețea identificată cu statisticile bazate pe rețea (NBS) (p<0.05, corectată în funcție de componentă).

(TIF)

Figura S2.

Proporția conexiunilor afectate de dependența de internet care leagă perechi distincte de diviziuni cerebrale largi (detaliate pentru regiunile subcorticale).Numărul de legături care implică fiecare pereche de diviziuni este normalizat prin numărul total de legături pereche.

(TIF)

Tabelul S1.

Coeficientul de grupare locală.Acest tabel prezintă rezultatele la nivel de tendință cu o corecție falsă pozitivă mai puțin stringentă p<(1/90) = 0.011; niciun rezultat nu a supraviețuit corecției standard a ratei de descoperire falsă pentru comparații multiple.

(DOC)

Tabelul S2.

Lungimea căii locale.Acest tabel prezintă rezultatele la nivel de tendință cu o corecție falsă pozitivă mai puțin stringentă p<(1/90) = 0.011; niciun rezultat nu a supraviețuit corecției standard a ratei de descoperire falsă pentru comparații multiple.

(DOC)