Modelagem preditiva baseada no conectoma da sintomatologia da dependência da Internet

A sintomatologia da dependência da Internet (IAS) é caracterizada por padrões persistentes e involuntários de uso compulsivo da Internet, levando a prejuízos significativos tanto no bem-estar físico quanto mental. Aqui, uma abordagem de modelagem preditiva baseada no conectoma foi aplicada para decodificar IAS a partir da conectividade funcional em estado de repouso do cérebro inteiro em uma população saudável. Os resultados mostraram que a IAS poderia ser prevista pela conectividade funcional entre o córtex pré-frontal com o cerebelo e o lobo limbico, assim como as conexões do lobo occipital com o lobo limbico e o lobo insular. As arestas identificadas associadas à IAS exibem generalizabilidade na previsão da IAS dentro de uma amostra independente. Além disso, encontramos que a rede única de contribuição, que previu a IAS em contraste com as redes de previsão da sintomatologia do transtorno por uso de álcool (o espectro de sintomas e comportamentos associados ao transtorno por uso de álcool), compreendia de forma proeminente conexões envolvendo o lobo occipital e outros lobos. A abordagem atual orientada por dados fornece a primeira evidência das características cerebrais preditivas da IAS com base na organização das redes intrínsecas do cérebro, avançando assim nossa compreensão da base neurobiológica da suscetibilidade ao transtorno de dependência da Internet (IAD), e pode ter implicações para a intervenção oportuna de pessoas potencialmente em risco de IAD.