Oparte na zadaniach badania fMRI porównujące ADHD-C i grupę kontrolną wykazały zmniejszoną aktywację i nieprawidłową łączność w regionach związanych z przetwarzaniem uwagi wzrokowej (Vance i in., 2007; Li i in., 2012).

Projekcje glutaminergiczne do i z różnych podregionów czołowych do prążkowia biorą udział w regulacji różnych zachowań kompulsywnych, w tym stereotypii w ASD [100].Rozregulowanie glutaminergii i rozwój cech autystycznych zostały powiązane z mutacjami w kilku genach (tj. SHANK, NLGN3, NLGN4 i UBE3A) zaangażowanych w tworzenie i utrzymywanie synaps [96].Upośledzona homeostaza dopaminy, noradrenaliny i serotoniny znajduje odzwierciedlenie w zmienionych wzorcach snu, nastroju i zachowaniu pacjentów z ASD [97,101].U osób z autyzmem zaobserwowano zmniejszone uwalnianie dopaminy w korze przedczołowej i zmniejszoną odpowiedź neuronalną w jądrze półleżącym [96].Najnowsza hipoteza mówi, że zachowania autystyczne wynikają z dysfunkcji układu dopaminergicznego śródmózgowia w następujący sposób: dysfunkcja obwodu mezokortykolimbicznego (MCL) jest odpowiedzialna za deficyty społeczne, podczas gdy dysfunkcja obwodu nigrostriatalnego (NS) skutkuje stereotypowymi zachowaniami (ryc. 4).Mówiąc bardziej szczegółowo, zmiany sygnalizacyjne w szlaku dopaminergicznym MCL prowadzą do hipoaktywacji układu nagrody, upośledzając podejmowanie decyzji opartych na wysiłku dla nagród u osób z autyzmem.Zaobserwowano, że dysfunkcja szlaku NS, który kontroluje zachowania motoryczne ukierunkowane na cel, uwięziła osoby z autyzmem w pętlach bezcelowych, stereotypowych wzorców zachowań.Na nasilenie zachowań stereotypowych zauważono11, na które wpływ miały polimorfizmy genów receptora dopaminy 3, receptora dopaminy 4 i transportera dopaminy [102]. Kilka innych hipotez dotyczyło udziału dodatkowych NT w ASD, w tym acetylocholiny, acetylocholiny, oksytocyny, oksytocyny, wazopresyny, wazopresyny, oreksyny, oreksyny i endogennych endogennych opioidów opioidowych [96,97].

Grzbietowa sieć uwagi składa się z obustronnej bruzdy śródciemieniowej oraz przedniego pola oka i umożliwia odgórną kontrolę uwagi przestrzennej [6, 65, 66]. Z drugiej strony sieć uwagi istotności/brzusznej składa się z części obustronnego dolnego zakrętu czołowego/przedniej wyspy, połączenia skroniowo-ciemieniowego i tylnej przyśrodkowej kory czołowej i jest zwykle zaangażowana w zadania wymagające uwagi skupionej na zewnątrz [67]. Uważa się, że segregacja sieci między trybem domyślnym a sieciami zadaniowymi działa jako bufor chroniący przed zakłóceniem procesów uwagi przez wewnętrznie generowane poznanie [68] i wiąże się z lepszą wydajnością w zadaniach związanych z uwagą i funkcjami wykonawczymi [8, 69, 70], podczas gdy pozytywna łączność lub koaktywacja tych sieci wiąże się z zanikami uwagi i błądzeniem myślami [10, 69, 71, 72]. Deficyty uwagi są jedną z kluczowych domen upośledzenia ADHD, a wcześniejsze prace z wykorzystaniem paradygmatów uwagi grzbietowej i istotności/brzusznej uwagi zależnej od sieci wykazały zmniejszoną dezaktywację sieci trybu domyślnego u osób z ADHD w porównaniu z grupą kontrolną i upośledzoną wydajność [35, 65]. Nasze wyniki są zgodne z dominującymi modelami nieprawidłowości sieciowych związanych z zaburzeniem, które sugerują ważną rolę zmniejszonej segregacji trybu domyślnego w zaburzeniach poznawczych i behawioralnych, które charakteryzują ADHD [2, 3, 7, 73].

Nie jest jasne, dlaczego cholinergiczne śródmózgowie podstawy mózgowia nie jest zwykle w pełni zaangażowane podczas wykonywania zadania.Ponieważ wpływ VNS na wykonanie zadań był najsłabszy u zwierząt osiągających najlepsze wyniki, możliwe jest, że stopień aktywacji cholinergicznej jest głównym predyktorem indywidualnych zdolności przetwarzania sensorycznego i szybkości uczenia się percepcyjnego

Nasze odkrycia rozszerzają wyniki z poprzedniego badania (Munn i in., 2021), ponieważ podstawowa łączność strukturalna między układem cholinergicznym i noradrenergicznym wiąże się ze zdolnością do zachowania równowagi między spłaszczonym i pogłębionym krajobrazem energetycznym mózguNasze odkrycia sugerują, że podstawowa siła łączności między węzłami neuromodulacyjnymi powoduje modulację dynamicznej topologii sieci, w której początkowo po aktywności fazowej LC istnieje mniejsze prawdopodobieństwo dużych odchyleń ("pogłębionych studni") w krajobrazie atraktorów mózgu w porównaniu z wzajemnymi połączeniami między LC i nbMSiła połączeń strukturalnych między LC i nbM była odwrotnie proporcjonalna do aktywności fazowej po nbM, co wskazuje, że silniejsze połączenie między ośrodkami neuromodulacyjnymi ułatwia niższe zapotrzebowanie na energię krajobrazu atraktora, aby przejść do trudnych stanów mózgu po aktywności nbM Powielamy i rozszerzamy wcześniejsze prace, które pokazują silny związek między rosnącym systemem pobudzenia a dynamiczną rekonfiguracją na poziomie sieci w ludzkim mózguNasze wyniki podkreślają znaczenie podstawowej łączności strukturalnej między układem cholinergicznym i noradrenergicznym w ułatwianiu rekonfiguracji topologii sieci, co może mieć ważne implikacje w zrozumieniu roli wstępującego systemu pobudzenia w ułatwianiu adaptacyjnej rekonfiguracji neuronalnej w funkcji wymagań poznawczych

Sieć sensomotoryczna obejmuje obszary funkcjonalne w pierwszorzędowej korze ruchowej, korze obręczy, korze przedruchowej i dodatkowym obszarze motorycznym.14 Obejmuje również korę pierwotną i czuciową w płacie ciemieniowym. Podczas gdy neuronauka zna lokalizacje regionów planowania motorycznego od końca XIX wieku, wykorzystując najnowsze Dane konektomiczne z projektu Human Connectome Project15 doprowadziła do bardziej anatomicznego zrozumienia motorycznych i somatycznych obszarów funkcjonalnych mózgu.   WIDOK OSIOWY WIDOK SAGITTAL WIDOK KORONALNY Bliskie interakcje z innymi sieciami mózgowymi Jako przetwornik mózgu, sieć sensomotoryczna ściśle współpracuje z innymi głównymi sieci mózgowe w celu realizacji kluczowych procesów. Działa równolegle: Podsieć słuchowa16 dla słuchu Układ wzrokowy17 dla wzroku Układ limbiczny dla zmysłu węchu18 i smak19 Sieć istotności do przetwarzania zachowań i nagród20 Centralna sieć wykonawcza do przetwarzania zadań21 Grzbietowa sieć uwagi do planowania i sterowania złożonymi funkcjami motorycznymi22,23 A także Sieć w trybie domyślnym w przypadku14 lub choroba psychiczna24 Razem poszczególne węzły w tych systemach mają wspólne funkcjonalne połączenia, które składają się na nasze zmysły i kierują naszymi działaniami. Jednak mogą również prowadzić do chorób psychicznych lub fizycznych, gdy stają się nadaktywne lub niedostateczn

Prowadzą do myślenia: "Chcę coś zjeść", a CEN ustawia wtedy motywację, aby wstać i poszukać czegoś do jedzenia. Ponieważ CEN wykonuje ten wewnętrzny dysk, jest również odpowiedzialny za Twoje subiektywne preferencje i wybory.Kiedy docierasz do kuchni, widzisz miskę jabłek i słoik ciasteczek. Możesz pomyśleć sobie: "Wolę ciasteczka", ponieważ są one Twoimi preferencjami.7 Jednak po rozważeniu swoich opcji ostatecznie decydujesz: "Wybieram jabłko", ponieważ zdecydowałeś się dokonać zdrowszego wyboru.7Chociaż jest to zbyt uproszczony przykład, CEN jest w stanie przetwarzać motywacje, preferencje i wybory, od nieskomplikowanych (jabłka kontra ciasteczka) do złożonych (przewidywanie ruchów w grze w szachy lub analizowanie giełdy).7Warto również zauważyć, że podczas gdy inne sieci – takie jak sieć sensomotoryczna i układ limbiczny – przetwarzają zewnętrzne bodźce i bodźce w oparciu o surowe dane wejściowe i emocje. CEN ma wtedy możliwość uwzględnienia tych instynktownych bodźców, zmiennych niezależnych lub bodźców8 dokonywać wyborów i kierować dalszymi działaniami. Odkrycie CEN

Jako radar mózgu, brzuszna sieć uwagi (czasami określana jako wzrokowo-przestrzenna sieć uwagi) jest często aktywowana w stosunku do innej głównej sieci uwagi, Grzbietowa sieć uwagi (DAN). Tam, gdzie DAN może być uważany za "soczewkę", odpowiedzialną za skupienie i skierowanie uwagi na istotny bodziec, VAN odgrywa bardziej wyraźną rolę w kierowaniu naszej uwagi, gdy wprowadzane są nowe informacje. Wyobraź sobie, że spacerujesz po ogrodzie w upalny letni dzień. Spacerując po tym ogrodzie, twoja uwaga może skupiać się wyłącznie na wąchaniu róż, jednak o wiele bardziej prawdopodobne jest, że twoją uwagę przyciągną po drodze nowe, bardziej istotne informacje: brzęczenie pszczół, ciepło na karku i inne wskazówki, które pojawiają się podczas twojej podróży, które należy zinterpretować, aby w pełni zrozumieć twoją sytuację. Furgonetka jest Sieć mózgowa umożliwiając tę interpretację, a także komunikując się z innymi sieciami mózgowymi, takimi jak Limbicznego system wizualnyi sieci słuchowe, umożliwia nam ogarnięcie całego otoczenia. Ludzki mózg stale odbiera bodźce sensoryczne, a rolą VAN jest żonglowanie naszą uwagą między tymi informacjami i zapewnienie, że nie zaniedbujemy reagowania na ważne informacje przestrzenne, sensoryczne lub poznawcze. Rzeczywiście, niemożność ułatwienia tego jest ogólnie klasyfikowana jako "zaniedbanie przestrzenne".

Pola oka czołowego (FEF) to obszar znajdujący się w korze czołowej, a dokładniej w obszarze Brodmanna 8 lub BA8[1] mózgu naczelnych. U ludzi można dokładniej powiedzieć, że leży w regionie wokół przecięcia środkowego zakrętu czołowego z zakrętem przedśrodkowym, składającym się z części czołowej i ciemieniowej. [2] FEF jest odpowiedzialny za sakkadowe ruchy gałek ocznych w celu percepcji pola widzenia i świadomości, a także za dobrowolne ruchy gałek ocznych. FEF komunikuje się z mięśniami zewnątrzgałkowymi pośrednio poprzez siatkowatą formację przyśrodkowego mostu. Zniszczenie FEF powoduje odchylenie oczu w stronę ipsilateralną.

Grzbietowa sieć uwagi (DAN), znana również anatomicznie jako grzbietowa sieć czołowo-ciemieniowa (D-FPN), to wielkoskalowa sieć mózgowa ludzkiego mózgu, która składa się głównie z bruzdy śródciemieniowej (IPS) i przedniego pola oka (FEF). [2][3] Jest nazwany i najbardziej znany ze swojej roli w dobrowolnym ukierunkowaniu uwagi wzrokowo-przestrzennej. [4][5] Ponieważ zauważono, że IPS i FEF są aktywowane podczas wielu zadań wymagających uwagi, sieć ta była czasami określana jako sieć zadaniowa, aby skontrastować ją z siecią negatywną lub siecią trybu domyślnego. [6] Jednak ta dychotomia jest obecnie uważana za mylącą, ponieważ sieć trybu domyślnego może być aktywna w niektórych zadaniach poznawczych. [7]

Bruzda śródciemieniowa (IPS) znajduje się na bocznej powierzchni płata ciemieniowego i składa się z części ukośnej i poziomej. IPS zawiera szereg funkcjonalnie odrębnych podregionów, które były intensywnie badane przy użyciu zarówno neurofizjologii pojedynczej komórki u naczelnych[1][2], jak i neuroobrazowania funkcjonalnego człowieka. [3] Jego główne funkcje są związane z koordynacją percepcyjno-ruchową (np. kierowanie ruchami gałek ocznych i sięganie) oraz uwagą wzrokową, która pozwala na wizualne wskazywanie, chwytanie i manipulowanie przedmiotami, które mogą przynieść pożądany efekt. Uważa się również, że IPS odgrywa rolę w innych funkcjach, w tym w przetwarzaniu symbolicznych informacji liczbowych[4], wzrokowo-przestrzennej pamięci roboczej[5] i interpretowaniu intencji innych. [6][niewiarygodne źródło medyczne?]

Sieć trybu domyślnego (DMN), związana z wewnętrznie zorientowanymi stanami psychicznymi, jest hamowana przez ACh podczas zadań zorientowanych na cel zewnętrzny.

Istnieją istotne dowody na to, że osoby z zespołem nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi (ADHD) mają pamięć roboczą poniżej średniej[1,2,3] i trudności z hamowaniem odpowiedzi[4,5,6]. Deficyty te można wytłumaczyć zmniejszoną aktywacją w obszarach mózgu, takich jak grzbietowo-boczna kora przedczołowa (DLPFC), przednia kora zakrętu obręczy (ACC), tylna kora ciemieniowa (PPC), brzuszno-boczna kora przedczołowa (VLPFC), wyspa wzgórza i prążkowie, które okazały się różnić u osób z ADHD w metaanalizach funkcjonalnego rezonansu magnetycznego zadania kontroli hamowania, pamięci roboczej i uwagi[7,8,9]

Móżdżek od dawna jest związany z funkcjami domeny motorycznej, takimi jak kontrola chodu i adaptacja ruchowa.Kilka badań nad łącznością anatomiczną i funkcjonalną wykazało, że móżdżek jest wzajemnie połączony z różnymi regionami korowymi i podkorowymi, obsługującymi wiele domen funkcjonalnych [6, 11, 28, 29, 44, 46, 50, 73], umożliwiając móżdżkowi wpływanie na procesy afektywne, takie jak ocena emocji, poprzez modyfikację aktywności w odpowiednich szlakach.Aby zrozumieć te afektywne sieci mózgowe i dynamiczne procesy sprzężenia zwrotnego/sprzężenia zwrotnego, które generują i rozpoznają emocje, kluczowe znaczenie ma zrozumienie wkładu i organizacji móżdżku, co może prowadzić do lepszego podejścia klinicznego do choroby lub urazu móżdżku.Inna, nie wykluczająca się wzajemnie, teoria funkcji móżdżku kładzie nacisk na czasową koordynację zdarzeń, w której precyzyjnie uczy się i sekwencjonuje dane wejściowe i wyjściowe, aby wykonać dobrze dostrojone reakcje [12, 33, 34], w tym sekwencje społeczne, w których trzeba mentalizować przekonania innej osoby, aby poprawnie przewidzieć jej działanie [39, 43], takie jak uprawianie sportu lub poszukiwanie zagubionego przedmiotu. Chociaż teorie te zostały opracowane głównie w odniesieniu do funkcji motorycznych, w dużej mierze jednolita architektura neuronalna półkul móżdżku sugeruje, że móżdżek pełni porównywalną funkcję we wszystkich domenach [64, 65], w tym w przetwarzaniu emocji.Zaproponowano, że móżdżek nie musi wykonywać tylko jednego rodzaju obliczeń, ale raczej, wykorzystując unikalne algorytmy neuronowe [19], może wykonywać wiele funkcji w różnych zadaniach

Naturalistyczne dane kontrolne MTA wykazały, że ponad 60% dzieci z ADHD typu mieszanego miało zmienny przebieg objawów z, w terminologii klinicznej, powtarzającymi się okresami remisji i nawrotów – nawet jeśli ten pierwszy był konserwatywnie definiowany jako brak (a) istotnych objawów ADHD, (b) upośledzenia i (c) leczenia w ciągu ostatnich sześciu miesięcy (Sibley i wsp., 2021).Jeśli chodzi o konkretne czynniki ryzyka, obszerna literatura została niedawno podsumowana w ogólnym przeglądzie metaanaliz; autorzy ocenili wiarygodność powiązań między ADHD a szeregiem różnych ekspozycji środowiskowych na podstawie wartości p, wielkości próby i jednorodności wyników.Zidentyfikowano dziewięć stowarzyszeń o wysokiej wiarygodności.Kilka innych mniejszych skojarzeń uznano za wiarygodne (p < 001,<>), w tym poziom ołowiu we krwi dziecka, poziom magnezu we krwi dziecka, stres matki w czasie ciąży i ekspozycję matki na selektywny inhibitor wychwytu zwrotnego serotoniny (SSRI) podczas ciąży.

. Problemy ze snem w ADHD wiążą się z niższą jakością życia, gorszym funkcjonowaniem rodziny oraz zwiększonym ODD i depresją (Lunsford-Avery, Krystal i Kollins, 2016). ERD zwiększa się po utracie snu (Short, Booth, Omar, Ostlundh i Arora, 2020). ERD i SCT są skorelowane ze złym snem w nocy i sennością w ciągu dnia (Fredrick et al., 2022; LunsfordAvery i in., 2016).

Zarówno ERD, jak i SCT przyczyniają się do upośledzenia związanego z ADHD (Becker i in., 2016; Faraone i in., 2019). ERD związane z ADHD wiąże się z obniżoną jakością życia (QoL), upośledzeniem społecznym i gorszymi wynikami edukacyjnymi/zawodowymi u dzieci i dorosłych (Faraone i in., 2019). SCT wiąże się z wycofaniem społecznym, objawami internalizacyjnymi (zwłaszcza depresją) i gorszymi wynikami funkcjonalnymi (Becker i in., 2016). SCT i ERD, choć statystycznie i klinicznie odrębne, są często skorelowane (Becker i in., 2016). Jednak ERD rozszczepia się szczególnie z nadpobudliwością/impulsywnością (Faraone i in., 2019), a SCT z nieuwagą (Becker i in., 2016).

Jednym z trudnych aspektów badań nad drażliwością i jej przydatnością w identyfikacji wczesnego ryzyka psychopatologii jest fakt, że objawy behawioralne, takie jak napady złości, mogą być przykładami typowego rozwoju odpowiedniego do wieku lub mogą być potencjalnym markerem klinicznego zagrożenia (Wakschlag i in., 2012).W celu opracowania miar, które odróżniają normatywną drażliwość od klinicznie istotnej, naukowcy wykorzystali wymiarowe miary zachowań związanych z drażliwością w grupach uczestników o pełnym zakresie nasilenia drażliwościBadania te wykazały, że oceny wymiarowe mają dobrą czułość i swoistość w odróżnianiu rozwoju normatywnego od klinicznie istotnej drażliwości predykcyjnej podłużnego prawdopodobieństwa rozpoznania zaburzenia DSM (Wakschlag i in., 2015; Wiggins i in., 2018).Negatywność N2 w EEG może odróżnić przedszkolaki o wysokim i niskim poziomie zachowań destrukcyjnych (Grabell i in., 2017), a aktywność kory przedczołowej mierzona za pomocą fNIRS jest skorelowana z drażliwością i elastycznością poznawczą u dzieci w wieku przedszkolnym (Li i in., 2017)Znaczenie tych odkryć neurokognitywnych i neurofizjologicznych u dzieci w wieku przedszkolnym polega na tym, że objawy drażliwości można odwzorować na określone domeny RDoC i obwody mózgowe, nawet zanim dziecko spełni kryteria diagnostyczne DSM.Umożliwienie badaniom uwolnienia się od ograniczeń diagnozy klinicznej może otworzyć pole do odkrycia nowych relacji, które nie były oczywiste przy użyciu kategorii diagnostycznych do definiowania grup badawczych

Umieszczenie w bazie danych NLM nie oznacza poparcia lub zgody na zawartość przez NLM lub National Institutes of Health.Dowiedz się więcej: Zrzeczenie się odpowiedzialności PMC | Informacja o prawach autorskich PMC.Ostateczna wersja tego artykułu jest dostępna na stronie J Child Psychiatry.Patrz komentarz w tomie 63 na stronie 377WprowadzenieW 2009 roku Narodowy Instytut Zdrowia Psychicznego (NIMH) uruchomił inicjatywę Research Domain Criteria (RDoC), której strategicznym celem jest ułatwienie nowatorskich podejść badawczych do klasyfikacji zaburzeń psychicznychByło to motywowane potrzebą zajęcia się problemem naukowym, że dziedzina ta zrównała choroby psychiczne z zespołami opartymi na klinicznie obserwowanych kryteriach diagnostycznych, które nie były dobrze powiązane z mechanizmami neuronalnymi i psychologicznymi.Zwołano grupy ekspertów dla każdej z domen i, korzystając z aktualnych danych i dowodów empirycznych, zaproponowano sugestie dotyczące rozgraniczenia każdej domeny w użyteczne konstrukty oparte na wspólnych dowodach dotyczących funkcjonalnego wymiaru zachowania i implementacji obwodu lub systemu neuronowego.Dostarczyły one elementów, które były istotne dla każdej "jednostki analizy".Matryca jest postrzegana jako zasób pomagający w formułowaniu wstępnych pytań naukowych i projektowaniu, a nie jako ograniczenie zakresu badań naukowychRysunek ten jest wizualną reprezentacją struktury RDoC.Chociaż macierz nie obejmuje rozwoju jako domeny lub konstruktu, zrozumienie trajektorii rozwojowych w różnych fazach życia stanowi krytyczną kwestię, która jest nieodłącznie związana z ramami RDoC.W fundamentalnym rozdziale RDoC stwierdzono: "Jeden bardzo istotny aspekt dotyczy procesów rozwojowych, postrzeganych jako krytyczne z wielu powodów" (Cuthbert i Insel, 2013, s. 1078)Jak wyjaśniono w innym wczesnym artykule: "Konceptualizacja RDoC obejmuje procesy rozwojowe i interakcje ze środowiskiem jako wymiary ortogonalne, które powinny informować o hipotezach i wnioskach wynikających ze struktury organizacyjnej RDoC.Ich nieobecność w matrycy wynika jedynie z ograniczeń reprezentacji dwuwymiarowej i nie powinna być błędnie interpretowana jako wskazująca, że te ważne względy nie są istotne dla ram badawczych RDoC" (Morris i Cuthbert, 2012, s. 33).Autorzy przyglądają się wpływowi, jaki RDoC wywarł na portfel finansowanych grantów w NIMH, a także wpływowi na całą dziedzinę – pod względem wpływu badań, rozwoju leczenia, projektowania badań i skupienia się na szkoleniach dla pokolenia naukowców

Niedawne badania inspirowane RDoC wykazały, że umiejętności wykonawczej pamięci roboczej (EWM) można konceptualizować jako promowanie elastyczności selektywnej uwagi mierzonej zadaniami wymagającymi zmiany lub aktualizacji uwagi (Błędowski i in., 2010) – nadając stabilność reprezentacjom WM poprzez odfiltrowywanie zbędnych, rozpraszających informacji lub tłumienie zakłóceń informacji nieinformacyjnych.Te deficyty behawioralne zadań EWM są zdecydowanie najsilniejszymi deficytami WM w ADHD, silniejszymi niż deficyty w przechowywaniu WM.Może to być jeden z powodów, dla których trening przechowywania WM nie wykazał korzyści klinicznych.Niewielka liczba badaczy zaczęła koncentrować wysiłki związane z opracowywaniem leczenia na ukierunkowaniu tych umiejętności EWM, aby określić, czy pośredniczą one w poprawie wyników klinicznych (Kofler i in., 2018; Kofler i in., 2020; Stevens i in., 2016)

Tak jak praca ze starszymi dziećmi i młodzieżą koncentrowała się na procesach nagradzania i kontroli poznawczej, tak samo te domeny zostały zbadane u dzieci w wieku przedszkolnym na początku lub podczas kolejnych wizyt kontrolnych. Na przykład Dougherty i in. (2018) stwierdzili, że dzieci, które miały cięższy poziom drażliwości w przedszkolu, miały zmienioną łączność ciała migdałowatego i brzusznego prążkowia z innymi obszarami kory mózgowej podczas zadania opóźnienia bodźca pieniężnego niż dzieci z łagodną drażliwością przedszkolną. Wysoki poziom frustracji w badaniach bez nagrody był również związany z wyższymi poziomami aktywacji bocznej kory przedczołowej mierzonymi za pomocą funkcjonalnej spektroskopii bliskiej podczerwieni (fNIRS) u dzieci w wieku 3-5 lat (Perlman i in., 2014). Podobnie, wyższe wyniki utraty temperamentu wiązały się z większą amplitudą N2 w EEG i zmniejszoną dokładnością no-go podczas prób frustracji u dzieci w wieku 4-7 lat (Deveney i in., 2019). Niektóre badania koncentrowały się na kontroli poznawczej i elastyczności poznawczej, mierzonej za pomocą zadań Go/No Go lub Stroopa. Negatywność N2 w EEG może odróżnić przedszkolaki o wysokim i niskim poziomie zachowań destrukcyjnych (Grabell i in., 2017), a aktywność kory przedczołowej mierzona za pomocą fNIRS jest skorelowana z drażliwością i elastycznością poznawczą u dzieci w wieku przedszkolnym (Li i in., 2017). Znaczenie tych odkryć neurokognitywnych i neurofizjologicznych u dzieci w wieku przedszkolnym polega na tym, że objawy drażliwości można odwzorować na określone domeny RDoC i obwody mózgowe, nawet zanim dziecko spełni kryteria diagnostyczne DSM. Te markery biobehawioralne mogą w znaczący sposób odróżnić normatywne poziomy drażliwości u małych dzieci od klinicznie istotnych poziomów drażliwości, które są skorelowane z neuronalnymi i behawioralnymi wskaźnikami ryzyka. Eksplozja pasywnych, zdalnych czujników umożliwia obecnie jeszcze wcześniejsze badanie fizjologicznych korelatów drażliwości i podatności na psychopatologię poprzez ułatwienie zbierania wokalizacji niemowląt, zmienności rytmu serca, snu i aktywności motorycznej (Wakschlag i in., 2014).

Drażliwość dziecięca – przykład nieswoistości objawowejDrażliwość jest najczęstszym powodem, dla którego dzieci są przywożone na izbę przyjęć lub do oceny ambulatoryjnej (Brotman i in., 2006; Collishaw i in., 2010; Kelly i in., 2010; Leibenluft i inni, 2003; Peterson i inni, 1996; Stringaris i in., 2009). Drażliwość we wczesnym dzieciństwie często utrzymuje się wraz z wiekiem dzieci (Dougherty i in., 2013; Wiggins i in., 2014), przewiduje późniejsze choroby psychiczne (Brotman i in., 2006; Copeland i in., 2014; Stringaris i in., 2009) oraz gorsze wyniki społeczno-ekonomiczne (Brotman i in., 2006). Jednak obecność drażliwych objawów jest skorelowana z wieloma diagnozami z Podręcznika diagnostycznego i statystycznego (DSM), w tym manią, chorobą afektywną dwubiegunową, dużym epizodem depresyjnym, uogólnionym zaburzeniem lękowym, ADHD, zaburzeniem opozycyjno-buntowniczym i destrukcyjnym zaburzeniem rozregulowania nastroju. Obecność drażliwości w wielu chorobach psychicznych utrudnia jej przydatność jako biomarkera diagnostycznego lub predykcyjnego. Warsztaty NIMH na temat drażliwości u dzieci (luty 2014 r.) i Pierwszy Kongres na temat drażliwości u dzieci (wrzesień 2015 r.) zidentyfikowały potrzebę transdiagnostycznych, wielowymiarowych badań nad drażliwością w celu lepszej charakterystyki fenotypu drażliwości i głębszego zrozumienia leżących u podstaw procesów biologicznych i psychospołecznych, w celu zidentyfikowania biomarkerów diagnostycznych i reagujących na leczenie oraz celów interwencji (Avenevoli i wsp., 2015). W latach następujących po tych fundamentalnych spotkaniach wielu badaczy wykorzystało ramy badawcze RDoC, aby przejść od opartych na objawach, kategorycznych ocen drażliwości do miar wymiarowych mających na celu odkrycie biotypów przydatnych do klasyfikacji, przewidywania klinicznego i eksperymentalnych terapii.Jednym z trudnych aspektów badań nad drażliwością i jej przydatnością w identyfikacji wczesnego ryzyka psychopatologii jest fakt, że objawy behawioralne, takie jak napady złości, mogą być przykładami typowego rozwoju odpowiedniego do wieku lub mogą być potencjalnym markerem klinicznego zagrożenia (Wakschlag i in., 2012). Podłużna obserwacja kohorty 3-latków ze znaczną drażliwością była predyktorem rozpoznań klinicznych w wieku 6 lat (Dougherty i in., 2013) i 9 lat (Dougherty i in., 2015). W celu opracowania miar, które odróżniają normatywną drażliwość od klinicznie istotnej, naukowcy wykorzystali wymiarowe miary zachowań związanych z drażliwością (np. łatwo sfrustrowane lub destrukcyjne napady złości) w grupach uczestników o pełnym zakresie nasilenia drażliwości. Badania te wykazały, że oceny wymiarowe mają dobrą czułość i swoistość w odróżnianiu rozwoju normatywnego od tego, co się dzieje. klinicznie istotna drażliwość predykcyjna podłużnego prawdopodobieństwa rozpoznania zaburzenia DSM (Wakschlag i in., 2015; Wiggins i in., 2018). Nacisk RDoC na domeny i konstrukty funkcjonalne był szczególnie pomocny w identyfikacji podstawowych procesów, które mogą nadawać predyspozycje rozwojowe do psychopatologii (Wakschlag i in., 2014).

Klasycznie, badania skoncentrowane na uwadze wykazały, że osoby z ADHD wykazują deficyty w kilku różnych formach uwagi (np. uwaga ukryta, uwaga selektywna, uwaga podtrzymywana i zdolność uwagi) (Barkley, 1997); jednak dowody wskazują, że lepiej myśleć o tym jako o deficycie z regulacją uwagi (Hinshaw, 2018). Dowody behawioralne potwierdzają pogląd, że ADHD może być w rzeczywistości niezdolnością do oderwania uwagi od nieodpartych bodźców lub hiperfokusem (Hinshaw, 2018), a prace neuroobrazowe pokazują intruzje sieci w stanie spoczynku i trybie domyślnym, gdy powinny być zaangażowane sieci skoncentrowane na uwadze (Raichle i Snyder, 2007).

Dynamiczny model aktywności funkcji BGAby zbadać, w jaki sposób BG kontroluje ruchy dobrowolne, autorzy od dawna badają reakcję GPi / SNr wywołaną stymulacją korową, która, jak się przypuszcza, naśladuje pobudzenie korowe w celu zainicjowania ruchów dobrowolnych ( ryc. 1 ).Stymulacja elektryczna w korze ruchowej i korze przedczołowej indukuje reakcję trójfazową składającą się z wczesnego wzbudzenia ( ryc. 1 B, magenta), hamowania i późnego wzbudzenia w GPi / SNr małp, gryzoni i prawdopodobnie ludzi.W każdym ze składników pośredniczą odpowiednio pośrednie szlaki korowo-podwzgórzowe (STN)-GPi / SNr , korowo-prążkowane (Str) -GPi / SNr bezpośrednie i korowo- podwzgórze zewnętrzne (GPe)-STN- GPi / SNr ( ryc . 1 A ) . [ 4,5,6,7,8 ] . _ _ _ _Kiedy mają zostać zainicjowane ruchy dobrowolne, sygnały drogą hiperbezpośrednią docierają najpierw do GPi / SNr , hamują aktywność wzgórzowo-korową, resetują aktywność korową związaną z trwającymi ruchami i przygotowują się do działania.Sygnały drogą bezpośrednią docierają do GPi / SNr , odhamowują aktywność wzgórzowo-korową i wyzwalają odpowiedni ruch w odpowiednim czasie.Sygnały drogą pośrednią docierają do GPi / SNr , hamują aktywność wzgórzowo-korową i zatrzymują ruch uwalniany drogą bezpośrednią.Bodźce hamujące szlakiem bezpośrednim kończą się na stosunkowo małym, ograniczonym obszarze w GPi / SNr ( ryc. 1 C, kolor niebieski) , podczas gdy bodźce pobudzające szlakami hiperbezpośrednimi i pośrednimi kończą się na dużym obszarze[ 9,10 ], tworząc w ten sposób organizacja przestrzenna centrum hamującego i otoczenie pobudzające w GPi / SNr . Zahamowanie w obszarze środkowym wyzwoli wybrany ruch, podczas gdy wzbudzenie w obszarze otaczającym będzie w sposób ciągły hamowało inne niezamierzone ruchy.Aktywacja ścieżki hiperbezpośredniej i pośredniej tłumiła ruchy, podczas gdy aktywacja ścieżki bezpośredniej ułatwiała ruchy.[ 4 , 7 , 8 , 11 , 12 ].Autorzy badali, jak wzorce odpowiedzi indukowanej korowo w GPi / SNr zmieniają się w różnych modelach zaburzeń ruchowych ( ryc. 2 , naniesione w płaszczyźnie hiperkinetyczno-hipokinetycznej i hipertoniczno-hipotonicznej) i chcieliby omówić ich patofizjologię w oparciu o analizę dynamiczną model działania

Wyodrębniliśmy współrzędne nasion i efektów międzygrupowych. Każde ziarno zostało następnie sklasyfikowane w sieci nasion według jego lokalizacji w obrębie wcześniejszych parcelacji 7-sieciowych. Następnie,zbiorcze metaanalizy przeprowadzono dla sieci w trybie domyślnym( DMN ),sieć czołowo-ciemieniowa( FPN ) i sieć afektywna ( AN ) oddzielnie, ale nie dlabrzuszna sieć uwagi( VAN ),grzbietowa sieć uwagi( DAN ), sieć somatosensoryczna ( SSN ) i sieć wizualna ze względu na brak badań podstawowych.Wyniki pokazały, że ADHD charakteryzowało się hiperłącznością między FPN a regionami DMN i AN, a także obniżoną łącznością między FPN a regionami VAN i SSN. Odkrycia te nie tylko potwierdzają potrójny model patofizjologii związany z ADHD , ale także rozszerzają ten model, podkreślając zaangażowanie SSN iAN w mechanizmach interakcji sieciowych, które mogą wyjaśniać nadpobudliwość ruchową i objawy impulsywne.

Co najważniejsze, badania optogenetyczne (Gritton i in., 2016 ) wykazali, że cholinergicznestany przejściowezachowanie powodujące: optogenetyczne hamowaniestany przejściowepodczas prób sygnałowych zmniejszała liczbę trafień, ale nie wpływała na prawidłowe odrzucenia, podobnie jak skutki zmian cholinergicznych ( Mcgaughy i in., 1996 ). Ponadto optogenetyczne wytwarzanie cholinergicznestany przejściowepodczas sygnalizowanych prób, które w związku z tym zbiegły się z okazjonalną nieobecnością wygenerowaną endogennie lub zastąpiły jąstany przejściowe, zwiększone współczynniki wykrywalności (lub trafień). Co jeszcze bardziej uderzające, optogenetycznie generowany cholinergicznystany przejściowepodczas prób niewskazanych (lub ślepych), podczas których są endogennestany przejściowenie są przestrzegane, drastycznie wzrósł odsetek fałszywych alarmów, czyli fałszywych twierdzeń o obecności sygnału w próbach niesygnałowych, z ϳ20% do prawie 50% (Gritton i in., 2016 ).Następnie wykazaliśmy, że siła behawioralna stanów przejściowych cholinergicznych wynika z generowania oscylacji o wysokiej częstotliwości w korze mózgowej, które utrzymują się poza okresem sygnalizacji i wymagają muskarynowego receptora acetylocholiny M1( mAChR ) stymulacja ( Howe i in., 2017 ). Zatem szybko, fazowo iprecyzyjnie zsynchronizowana presynaptyczna sygnalizacja cholinergiczna może powodować stosunkowo długotrwałe efekty postsynaptyczne( Hangya i in., 2015 ; Martinez-Rubio i in., 2018 ; Urban-Ciecko i in., 2018 ) (patrz także Studium przypadku 2 poniżej).

Jak szczegółowo omówiono wcześniej ( Sarter i Kim, 2015 ; Sarter i in., 2016b ), czasy narastania cholinergicznegostany przejściowe, zazwyczaj ponad 0,2–0,5 s po bodźcu lub zdarzeniu wywołującym przejściowe skutki, są ściśle skorelowane z zachowaniem. Natomiast stosunkowo opóźniony o kilka sekund moment szczytowych amplitud prądów cholinowych odzwierciedla konkurencyjne procesy komórkowe (produkcja i hydroliza ACh w porównaniu z klirensem choliny), a zatem jest mało prawdopodobne, aby wskazywało na szczytowe uwalnianie ACh. Biorąc pod uwagę ograniczenia związane z pomiarami, prawdopodobnie nie można twierdzić, że dowody uzyskane metodami elektrochemicznymi ujawniają „prawdziwą” czasową rozdzielczość sygnalizacji synaptycznej. Istotna jest jednak obecność substancji cholinergicznych drugiej zasadystany przejściowe, związane z konkretnymi zachowaniami i próbami zadaniowymi, w przeciwieństwie do nichdo minutowych zmian związanych ze stosunkowo trwałymi stanami „pobudzenia”, wskazuje, że cholinergiczna przejściowa sygnalizacja, przynajmniej w korze mózgowej, jest wystarczająca do wspierania operacji poznawczych.

mózgu.Istnieją przekonujące dowody sugerujące, że równowaga między integracją a segregacją jest już częściowo przesiąknięta strukturą szkieletu połączeń istoty białej kory mózgowej( Park i Friston, 2013 ; Sporns, 2013 ). W

natomiastukład cholinergicznypośredniczy w sieci segregowanejtopologiapoprzez zlokalizowane selektywne projekcje do kory ( Zaborszky i in., 2015 ) poprzez selektywne zwiększanie pobudliwości docelowych regionów w sieciach rozproszonych w inny sposób (Połysk, 2019 ; Thiele i Bellgrove, 2018 ).Uważa się, że mechanizm ten pomaga udoskonalić stabilność stanów mózgu, co w kontekście funkcji poznawczych może pomóc w wyjaśnieniudlaczego układ cholinergiczny wiąże się ze zwiększoną precyzją uwagi( Hasselmo i Sarter, 2011 ; Schmitz i Duncan, 2018 ).

Dla kontrastu zaobserwowaliśmy znaczącą odwrotną korelację aktywności fazowej po nbM (po 11TR, > 8s) pomiędzy siłą łączności między LC i nbM a krajobrazem energetycznym (EnbM) ( ryc. 4 C), co wskazuje, że po Wybłyski fazowe nbM , posiadające silne połączenia między LC i nbM , umożliwiają łatwiejsze przejście (tzn. do przejścia do wcześniej rzadkiego stanu mózgu potrzebna jest mniejsza energia). Największe korelacje widać pomiędzy ELC na początku początkowego spadku dużych MSD na początku TR i spadkiem dużych MSD przy dużych TR dla krajobrazu EnbM. Zatem siła łączności strukturalnej między LC i nbM jest powiązana z największą zmianą energii dla danego MSD sygnału BOLD po aktywności fazowej LC lub nbM – tj. topografia krajobrazu atraktorów koreluje z siłą łączności strukturalnej .

Co ciekawe, pomimo podobnych mechanizmów działania, noradrenergiczne iukłady cholinergicznesą powiązane z odrębnymi sygnaturami poznawczymi:układ cholinergicznypowiązano z selekcją uwagi, wzmocnionym wykrywaniem sygnałów, kodowaniem pamięci i specyficznością poznawczą ( Hasselmo i Sarter, 2011 ; Noudoost i Moore, 2011 ), podczas gdy układ noradrenergiczny bierze udział w koordynowaniu pobudzenia ( Samuels i Szabadi, 2008 ), optymalizując równowagę pomiędzy wykonanie zadania ( Aston-Jones i Cohen, 2005 ) wykrywanie istotności (Sara i Bouret, 2012 ) oraz zachowania eksploracyjne (Sara i Bouret, 2012 ).

W ten sposób udało nam się ustalić, czy podstawowa siła wBiała materiausprawnienia między LC i nbM odnoszą się do zmieniających się w czasie rekonfiguracji na poziomie siecitopologiapo wybuchach aktywności neuromodulacyjnej. WagaBiała materiapołączenia między LC i nbM były dodatnio skorelowane ze stopniem integracji na poziomie sieci po relacji LC do impulsów fazowych nbM ( ryc. 3 ; po lewej).Wyniki te sugerują, że silna łączność między LC anbM umożliwia sieci przejście w kierunku podwyższonego poziomu integracji po szczytach LC w stosunku do aktywności nbM

Co ciekawe, neurony cholinergiczne w podstawnej części przodomózgowia otrzymują rozległe, pobudzające (tj. za pośrednictwem Gq) projekcje synaptyczne z LC , ale nie wysyłają projekcji z powrotem ( Hajszán i Zaborszky, 2002 ; Smiley i in., 1999 ; Zaborszky i in., 1993 ). , co sugeruje zależną relację topologiczną, której implikacje funkcjonalne pozostają słabo poznane.

Oprócz zmiany siecitopologia, noradrenergiczny iukłady cholinergicznemoże również wpływać na stan mózgudynamikaz upływem czasu, w sposób dobrze ujęty w koncepcji krajobrazu atraktorów teorii systemów dynamicznych ( John i in., 2022 ). W skrócie, podejście to tworzy niskowymiarową topologiczną reprezentację zmian w sieciach neuronowych na poziomie systemówdynamikagdzie prawdopodobieństwo wystąpienia stanu mózgu (natychmiastowa aktywność neuronowa) można powiązać ze statystyczną „energią” wymaganą do osiągnięcia tego stanu – na przykład powszechny (rzadki) stan mózgu byłby powiązany z niską (wysoką) energią . Podobnie jak kontur wije się po lądzie, indywidualne trajektorie w przestrzeni stanów reprezentują unikalne, indywidualne stany poznawcze.Korzystając z tych ram,odkryliśmy, że w następstwie rozbłysków fazowych LC krajobraz atraktorów uległ spłaszczeniu(w odniesieniu do odpoczynkudynamika) –mózg wszedł w stan, który obniżył wcześniej przejścia wysokoenergetyczne( Ryc. 1 C) (Munn i in., 2021 ). Natomiast rozbłyski fazowe nbM pogłębiły lokalne studnie krajobrazu atraktorów ( ryc. 1 F), co sugeruje, że mózg był zamknięty w określonym stanie (ryc. 1 F).Munn i in., 2021 ). Pomimo tych powiązań, jak dotąd niewiele badań wykazało związek między tymi efektami a różnicami indywidualnymiBiała materiasiła połączeń między ośrodkami noradrenergicznymi i cholinergicznymi oraz ich rola w zarządzaniu dynamicznym mózgiemtopologia.

Niedawne badania sugerują, że złożone zdolności poznawcze wynikają ze zdolności mózgu do adaptacyjnej rekonfiguracji struktury sieciowej w odpowiedzi na zmieniające się bodźce i konteksty zadań( Cohen i D'Esposito, 2016 ; Shine i in., 2016 ).Analiza teoretyczna grafów umożliwiła pomiar dynamicznej złożoności mózgu poprzez cechy aktywności sieciowej na poziomie systemowym w ramach solidnych ram matematycznych( Rubinow i Sporns, 2010 ).Te zmiany w topologii sieci przebiegają wzdłuż osi określonej przez dwie skrajności:segregowane państwa, w których regiony są silnie połączone z innymi regionami w ramach zwartych „społeczności” i słabo powiązane poza tymi społecznościami, orazpaństwa zintegrowane, które odnoszą się do silnych powiązań funkcjonalnych pomiędzy regionami różnych społeczności( Sporny, 2013 ). Obecnie istnieje wiele dowodów z szeregu badań wykazujących rekonfigurację sieci mózgowej jako funkcję wydajności poznawczej ( Basett i in., 2011 , 2015 ; Braun i in., 2015 ; Fransson i in., 2018 ; Hearne i in., 2017 ; Ito i in. in., 2020 ; Mohr i in., 2016 ; Patil i in., 2021 ; Shine i Poldrack, 2018). Stąd elastyczność mózgu w zakresie przełączania się między segregacją izintegrowane państwa są z natury ważne dla zrozumieniafunkcja mózgu, Aleleżący u podstaw mechanizm neuronowy, który powoduje elastyczność stanów mózgu, jest słabo poznany.

chociaż struktura mózgu w jakiś sposób określa podstawowe możliwości funkcjonalne, istnieją krytyczne cechy neuroanatomii, które są mniej podatne na identyfikację za pomocą tradycyjnych podejść, a które są wymagane do pełnego określenia zasad rządzących złożonymi, adaptacyjnymi funkcjami mózgu.

Pomimo tych postępów, dokładnie jak liczne i różnorodne funkcjeludzki mózgwyłaniające się ze złożonych ograniczeń konektomu strukturalnego pozostaje słabo poznany. Na przykład, chociaż istnieją istotne dowody na związek między łącznością strukturalną i funkcjonalną (Mišić i in., 2016; Seguin i in., 2020 ; Shen i in., 2015 ; Suárez i in., 2020; Zimmermann i in., 2016 ), połączenia aksonalne między regionami nie może być wykorzystywane wyłącznie do wyciągania wnioskówfunkcja mózgu( Honey i in., 2009 ; Uddin, 2013 ). Sugeruje to, żechociaż struktura mózgu w jakiś sposób określa podstawowe możliwości funkcjonalne, istnieją krytyczne cechy neuroanatomii, które są mniej podatne na identyfikację za pomocą tradycyjnych podejść, a które są wymagane do pełnego określenia zasad rządzących złożonymi, adaptacyjnymi funkcjami mózgu.

Kora wyspowa otrzymuje dane wejściowe zarówno z neuronów LC-NE, jak i neuronów przedczołowych NE (Robertson i in., 2013).Korzystając z metod śledzenia wirusowo-genetycznego, Schwarz i in. (2015) byli w stanie wyjaśnić projekcje aferentne do LC.Projekcje aferentne pochodzą z wielu miejsc, w tym z obszarów kory mózgowej i ciała migdałowatego.

Jądra cholinergiczne i projekcjeACh jest syntetyzowany i uwalniany w ośmiu pierwotnych jądrach w mózgu naczelnych.Cztery z tych jąder znajdują się w pniu mózgu i śródmózgowiu i rzutują na wzgórze, jądra śródmózgowia wytwarzające dopaminę, międzyszypułkowe jądra pnia mózgu i górne colliculi.Dwa z tych jąder cholinergicznych pnia mózgu i śródmózgowia, jądro szypułkowe (PPT) i jądro nakrywki bocznej (LDT), odgrywają kluczową rolę w obwodach pobudzenia i snu, z gęstymi projekcjami do siatkowatej formacji pnia mózgu i jąder przekaźnikowych wzgórza (Steriade i in. 1990; Steriade i wsp. 1988; Yeomans 2012).Pozostałe cztery jądra cholinergiczne obejmują podstawę przodomózgowia (BF) i rzutują na opuszkę węchową, hipokamp, ciało migdałowate i korę.Cztery odrębne jądra składające się na BF rozróżnia się na podstawie wzorów projekcyjnych.Jądro podstawne Meynerta (CH4) zawiera >90% neuronów cholinergicznych i unerwia cały płaszcz korowy i ciało migdałowate.

Potwierdzenie wcześniejszych ustaleń Niniejsza metaanaliza uzasadnia spójny wzorzec wielkoskalowych zaburzeń sieci mózgowych w ADHD, w którym FPN odgrywa kluczową rolę w regulacji funkcji innych sieci (ryc. 3). Nasze odkrycie niezrównoważonej łączności między FPN a regionami DMN i VAN (określanymi również jako "SN") wspiera dobrze znany model dysfunkcji potrójnej sieci patofizjologii związanej z wieloma zaburzeniami psychicznymi (Menon, 2011), w tym ADHD, i może leżeć u podstaw objawów nieuwagi, które charakteryzują ADHD