W modelu funkcjonalnej pamięci roboczej przypuszcza się, że nadpobudliwość w ADHD służy jednemu z dwóch podstawowych celów: (a) zwiększaniu dobrze udokumentowanej hipoaktywacji kory przedczołowej u dzieci z ADHD podczas wykonywania czynności akademickich (Mann i in. 1992) i poznawczych (Dickstein i in. 2006), które wymagają pamięci roboczej; oraz, w bardziej ograniczonej liczbie sytuacji, (b) zakończenie postrzeganej awersji działań wymagających funkcji poznawczych poprzez zachowanie ucieczki lub unikanie (Rapport i in. 2009). Model ten przewiduje zatem pozytywny związek między aktywnością motoryczną dużą a wydajnością w kontekście zaangażowania w zadania (uważne zachowanie).

N30 SEP szczyt.Pik N30 odzwierciedla integrację czuciową [60] zarówno w pętlach korowych, jak i podkorowych, w tym w zwojach podstawy, wzgórzu, obszarach przedruchowych, dodatkowym obszarze motorycznym i pierwotnej korze ruchowej [60, 77,78,79]. Pik ten odzwierciedla SMI [60]. Zmiany w N30 odzwierciedlają deficyty somatosensorycznej sieci synaptycznej w odpowiedzi na bodźce sensoryczne [79]. Techniki lokalizacji źródłowej zlokalizowały generatory neuronowe N30 w czterech różnych lokalizacjach, w tym w przeciwległej pierwotnej korze somatosensorycznej, korze przedczołowej, zakręcie obręczy i obustronnej wtórnej korze somatosensorycznej [80]. Ogólnie rzecz biorąc, kora przedczołowa jest źródłem neuronalnym o największej aktywności podczas opóźnienia N30 [80]. Ze względu na swoje nadrzędne zaangażowanie w SMI, szczyt N30 SEP dostarcza bezcennych informacji dotyczących aktywności neuronalnej w tych regionach podczas procesów związanych z SMI.Wyniki obecnego badania wykazały, że N30 zmniejszył się u osób z ADHD i wzrósł w neurotypowych kontrolach po uczeniu się motorycznym. Wyniki kontroli są zgodne z wcześniejszymi pracami, w których odnotowano wzrost akwizycji posilnikowej N30 [42, 44]. Wzrost ten jest związany ze zwiększoną pobudliwością w szlakach związanych z uczeniem się motorycznym [44]. Jednak odkrycia związane z grupą ADHD są nowe. Jednym z wyjaśnień zmniejszenia N30 widocznego u osób z ADHD, w porównaniu z grupą kontrolną neurotypową, może być wynik dysfunkcyjnej struktury neuronalnej i obwodów przedczołowych regionów mózgu związanych z ADHD, takich jak hipoaktywacja w sieciach czołowo-prążkowiowych [81]. Może to prowadzić do osłabienia wczesnych procesów SMI. Istotną cechą neuronalną związaną z ADHD jest zmieniona aktywność neuronalna w przedczołowych obszarach mózgu, która jest często odnotowywana jako wykazująca hipoaktywację, wśród innych unikalnych cech neuronalnych [19, 82, 83]. Zmniejszenie N30 u osób z ADHD w obecnej pracy może być wynikiem zmienionej łączności w obrębie i między regionami mózgu, które współpracują z regionami przedczołowymi, takimi jak sieć czołowo-prążkowiowa [84].

Pośrednicząca rola GWMR była wyraźniejsza u dzieci z ADHD w porównaniu z neurotypowymi rówieśnikami. Wcześniejsze odkrycia wykazały, że młodzi dorośli z wyższym BMI wykazują różne nieprawidłowości w mózgu, w tym zwiększoną mielinizację wewnątrzkorową w regionach zaangażowanych w przetwarzanie somatosensoryczne i kontrolę hamującą (Dong i in., 2021). Rozszerzamy te ustalenia, pokazując, że niski GWMR w lewym IFC, obustronnym ACC, MCC i wyspie częściowo odpowiadał za upośledzoną kontrolę interferencji u dzieci z ADHD. Może to wynikać z konsekwencji nieprawidłowości strukturalnych dla podstawowych funkcji mózgu. IFC, ACC i MCC stanowią część poznawczej sieci kontrolnej i są rekrutowane w obliczu wymagań hamujących (Niendam i in., 2012). Dowody z obrazowania źródłowego sugerują, że w szczególności ACC przyczynia się do wydajności behawioralnej w zadaniu Flankera poprzez swoją rolę w monitorowaniu i wykrywaniu konfliktów wywołanych przez nieprzystające bodźce (Siemann i in., 2016). Jednak pośredniczący efekt GWMR może rozciągać się na inne funkcje poznawcze, biorąc pod uwagę, że ACC zaproponowano optymalizację alokacji kontroli poznawczej w oparciu o ocenę ogólnej oczekiwanej wartości kontroli (Shenhav i in., 2016). Wyspa charakteryzuje się niezależną od zadania hiperaktywacją, która często rozszerza się do ACC i prawdopodobnie odzwierciedla autonomiczną odpowiedź układu nerwowego na wyzwanie poznawcze (Gasquoine, 2014).

Niski GWMR, który znaleźliśmy u dzieci z ADHD, odzwierciedla bardziej podobną intensywność sygnału istoty szarej i białej. Podobny wzorzec stwierdzono w korze przed- i postcentralnej, a także w częściach kory czołowej u dzieci wykazujących problemy psychiczne i niskie zdolności poznawcze (Norbom i in., 2019). Indywidualne różnice w psychopatologii mogą być wrażliwe na GWMR, ponieważ jest odwrotnie proporcjonalny do wewnątrzkorowej mieliny i zawartości wody na bazie mieliny odpowiednio na obrazach T1 i T2. Wyższe kory asocjacyjne są mniej zmielinizowane w porównaniu z pierwotnymi korami asocjacyjnymi (Glasser i in., 2013). Badania śledzące GWMR w różnym wieku wykazały, że trwa mielinizacja wewnątrzkorowa, która rozciąga się poza okres dojrzewania (Grydeland i in., 2013), z przedłużającym się spadkiem GWMR w korze asocjacyjnej, w szczególności charakteryzującym normalne strukturalne dojrzewanie mózgu (Lewis i in., 2018; Westlye i in., 2010). Niski GWMR w IFC i IPL wskazuje na nietypowo wysoką mielinizację wewnątrzkorową u dzieci z ADHD. Regionalna specyfika i kierunek współczynników sprawiają, że efekt nadrabiania zaległości jest prawdopodobny, ale kontrola zakłóceń nadal różniła się między grupami w okresie obserwacji. Jest to dodatkowo poparte wynikami stosunku T1/T2 wskazującymi na wzrost mielinizacji wewnątrzkorowej wraz z wiekiem, ale odwrotny związek z ogólnymi zdolnościami poznawczymi w regionach, w tym w korze czołowej i ciemieniowej (Norbom i in., 2020).

Nietypowo wysoki poziom mieliny wewnątrzkorowej może powodować szkodliwy wpływ na sprawność poznawczą ze względu na jej zdolność do hamowania tworzenia synaps i zmniejszania plastyczności neuronów (Snaidero i Simons, 2017). Ponadto deficyty w kontroli zakłóceń mogą być również związane ze zmienioną aktywnością sieci, biorąc pod uwagę, że łączność funkcjonalna jest wyższa między obszarami o podobnych wewnątrzkorowych poziomach mieliny (Huntenburg i in., 2017). Dzieci z ADHD wykazywały niski GWMR w IFC i IPL, ale niski GWMR jest oczekiwany tylko dla pierwotnej kory asocjacyjnej w tej grupie wiekowej (Glasser i in., 2013) Związek między aktywnością sieci a podobną mielinizacją wewnątrzkorową może częściowo wyjaśniać profile nadmiernej łączności związanej z ADHD podczas zadania Flankera (Michelini i in., 2019).

W obecnej metaanalizie funkcji afektywnych w móżdżku, połączono ogniska aktywacji z 80 badań neuroobrazowania w celu zidentyfikowania regionów, które mogą być aktywowane przez jawne i/lub ukryte zadania przetwarzania emocji.Wyniki całego mózgu zidentyfikowały wspólną aktywację związaną z emocjami w obustronnym ciele migdałowatym, wyspie, korze potylicznej, górnym móżdżku i prawym dolnym / środkowym zakręcie czołowym, zgodnie z wcześniejszymi doniesieniami.Analiza aktywacji w obrębie móżdżku dla wyraźnych zadań emocjonalnych zidentyfikowała skupiska w tylnych półkulach móżdżku, robaku i lewym płatku V/VI, które prawdopodobnie były aktywowane w różnych badaniach, podczas gdy zadania niejawne aktywowały klastry, w tym obustronny płat VI / Crus I / II, prawy Crus II / płat VIII, płat przedni VI i płatki I-IV / V.Bezpośrednie porównanie tych kategorii zidentyfikowało pięć klastrów w móżdżku dla połączenia zadań jawnych i niejawnych, a także trzy klastry aktywowane znacznie bardziej dla zadań jawnych emocji w porównaniu z zadaniami niejawnymi, a jeden klaster aktywowany bardziej dla zadań niejawnych niż jawnych.Opierając się na zaobserwowanym wzorcu wyników, odkrycia te nie potwierdzają przewidywanej dysocjacji aktywacji w zrazikach półkuli bocznej w porównaniu z robakiem w przypadku zadań emocjonalnych wymagających odpowiednio uwagi jawnej lub utajonej.Niniejsze badanie potwierdza i aktualizuje wcześniejsze metaanalizy wskazujące na rozproszoną aktywację tylnego móżdżku podczas obu rodzajów przetwarzania emocji w regionach, które mogą być związane z sieciami kory nowej wspierającymi funkcje poznawcze / wykonawcze, mentalizowanie i przetwarzanie istotności.Praca ta podkreśla potrzebę zapewnienia przez naukowców pokrycia neuroobrazowego móżdżku i omówienia aktywacji móżdżku w odniesieniu do procesów afektywnych i poznawczych związanych z tym zadaniem, aby lepiej scharakteryzować, w jaki sposób móżdżek kształtuje zdrowe i kliniczne funkcjonowanie afektywne

Wyniki metaanalizy GingerALE całego mózgu ujawniły sześć klastrów, które prawdopodobnie zostały aktywowane podczas wszystkich badań emocji w połączonej analizie: obustronne ciało migdałowate, prawy środkowy zakręt czołowy, obustronna dolna kora potyliczna rozciągająca się do górnego móżdżku i lewy zakręt przyhipokampowy/wzgórze (rysunek uzupełniający S1 / tabela S1).Kontrasty badawcze podzielono na dwie kategorie, aby dokładniej zbadać wkład móżdżku, gdy uwaga jest skierowana wyraźnie na emocjonalne elementy bodźca, w porównaniu z sytuacją, gdy uwaga jest skierowana gdzie indziej, a treść emocjonalna jest przetwarzana niejawnie.Kategoria uwagi jawnej obejmowała 67 kontrastów z 36 badań przeprowadzonych na 1427 uczestnikach, co dało 661 ognisk w całym mózgu.Kategoria uwagi ukrytej obejmowała 68 kontrastów z 42 badań przeprowadzonych na 1277 uczestnikach, co dało 708 ognisk w całym mózgu.Czterech badań nie udało się zaklasyfikować ani do kategorii jawnych, ani ukrytych i zostały one wyłączone z tych analiz, podczas gdy dwa badania obejmowały oddzielne kontrasty dla zadań jawnych i niejawnych i zostały włączone do obu kategorii

Móżdżek pośredniczy w przejściach między stanami aktywności kory nowej Poza wykazaniem jego konieczności, badania te nie wyjaśniły, jaką konkretną funkcję pełni pętla korowo-móżdżkowa podczas planowania motorycznego.Aktywność wejściowa kory nowej może reprezentować sygnały czuciowe, motoryczne lub wewnętrzne, umożliwiając móżdżkowi kojarzenie różnych kontekstowych danych wejściowych ze specyficznymi sygnałami nagrody lub uczenia za pośrednictwem włókien pnących w celu kształtowania aktywności wyjściowej w jądrach móżdżku.Jądra móżdżku z kolei mogą wywierać określony wpływ na www.sciencedirect.comWpływ fastigialPo prawej, odrębne jądra móżdżku wpływają na aktywność kory ruchowej w określonych wymiarach przestrzeni aktywności.Przejścia między stanami aktywności mogą być wyuczone przez mechanizmy plastyczności w móżdżku i mogą być wyzwalane przez aktywność wejściową kory nowej związaną z bodźcem sensorycznym, aktualnym stanem motorycznym lub nieoczekiwanymi zaburzeniami.Wyjścia móżdżku są kierowane przez odrębne jądra móżdżku, które celują w różne, ale nakładające się na siebie części wzgórza [15,82] (ryc. 3), tworząc równoległe pętle korowo-móżdżkowe [44].Komunikacja specyficzna dla wymiaru [83] może pozwolić różnym jądrom móżdżku na zróżnicowany wpływ na aktywność w korze ruchowej związanej z różnymi działaniami.Zgodnie z tą ideą, w niedawnym badaniu Gao i wsp. zbadano wpływ aktywności fastigialnej i zębatej na dynamikę ALM związaną z planowaniem motorycznym kierunkowego ruchu języka [15].Zarówno perturbacje fastigialne, jak i zębate powodowały zmiany aktywności w ALM.Perturbacja jądra fastigialnego wpłynęła na aktywność ALM, która zniosła selektywność kierunku ruchu języka wzdłuż wymiaru kodowania.W oddzielnym badaniu przeprowadzonym przez Chabrola i wsp. zbadano myszy poruszające się po korytarzu, oczekując nagrody, i stwierdzono, że jądro zębate może napędzać aktywność przygotowawczą ALM [14]Te zróżnicowane zaangażowanie jąder móżdżku w różne zachowania może wynikać z zróżnicowanych interakcji wzdłuż wymiarów aktywności.Jądro zębate może wpływać na kierunek niektórych rodzajów ruchu [15,84], podczas gdy jądro zębate sygnalizuje pilność/czas nadchodzących działań [14,50,85].Pozostaje do ustalenia, czy wiele równoległych pętli korowo-móżdżkowych wpływa na aktywność w określonych wymiarach istotnych dla zadania podczas planowania motorycznego.Czy móżdżek może wpływać na przejścia między stanami aktywności poprzez uczenie się (a) Warunkowanie mrugania oczami

Roscoe Brady (2020) poinformował w "Połączenia móżdżkowo-korowe są powiązane z poznaniem społecznym transdiagnostycznie", że zaburzenia psychotyczne charakteryzują się upośledzeniem społecznych procesów poznawczych, co wiąże się z gorszym funkcjonowaniem społeczności. W badaniu zbadano związek między łącznością mózgową a poznaniem społecznym u osób z zaburzeniami psychotycznymi i neurotypowymi osobami z grupy kontrolnej. Wyniki pokazały, że funkcjonalna łączność między lewym płatem ciemieniowym a innymi regionami sieci trybu domyślnego, w tym móżdżkiem, była dodatnio skorelowana ze społecznymi zdolnościami poznawczymi. Zależność tę zaobserwowano zarówno u uczestników neurotypowych, jak i u osób z zaburzeniami psychotycznymi. Odkrycia sugerują, że łączność móżdżkowo-ciemieniowa może być potencjalnym celem terapeutycznym dla poprawy poznania społecznego.

Jak wspomniano wcześniej, ten rodzaj upośledzenia jest analogiczny do tego, co obserwuje się w układzie sensomotorycznym szczurów, gdy jądra wyjściowe móżdżku są zahamowane, a spójność między korą czuciową i ruchową jest zakłócona, podczas gdy przetwarzanie miejscowe pozostaje nienaruszone (Popa i in., 2013).Ten rodzaj upośledzenia jest analogiczny do tego, co obserwuje się w układzie sensomotorycznym szczurów, gdy jądra wyjściowe móżdżku są zahamowane, przy czym spójność między korą czuciową i ruchową jest zakłócona, podczas gdy przetwarzanie lokalne pozostaje nienaruszone (Popa i in., 2013)Inne niedawne badanie wykazało, w jaki sposób zachowanie podobne do ASD u myszy jest powiązane z aktywnością w określonych projekcjach korowych móżdżkowo-wzgórzowo-przedczołowych (Kelly i in., 2020).Odkrycia te sugerują bezpośredni związek między deficytami funkcji móżdżku a deficytami w regulacji dopaminy w korze czołowej, która jest powszechnie uważana za kluczową przyczynę schizofrenii

Aby lepiej zrozumieć nieprawidłową organizację sieci mózgowej u pacjentów z ADHD, przeanalizowaliśmy strukturę rdzenia skroniowego i obwodowego i zbadaliśmy, czy rdzeń skroniowy i regiony obwodowe były spójne między grupami. Używając 20% punktu odcięcia, stwierdziliśmy, że dynamiczna sieć mózgowa pacjentów z ADHD i zdrowych ludzi ma zarówno konsekwentnie zidentyfikowany rdzeń skroniowy, jak i spójną strukturę obwodową skroniową (Figura 7A); jednak każda grupa ma również swój własny specyficzny rdzeń skroniowy i obszar peryferyjny skroniowy (Figura 7B i C). Warto zauważyć, że istnieją dwa węzły, prawy grzbietowo-boczny górny zakręt czołowy i lewy przyśrodkowy zakręt czołowy oczodołowy, które są uważane za rdzeń skroniowy w grupie kontrolnej, podczas gdy u pacjentów z ADHD są to skroniowe węzły obwodowe. Ponadto odkryliśmy również, że płat czołowy pacjentów z ADHD wykazywał tendencję do zmniejszania się węzłów rdzeniowych i zwiększania węzłów obwodowych, co jest dokładnie odwrotne u zdrowych ludzi (Figura 7D). Specyficzne regiony mózgu zawarte w sieci rdzeniowo-obwodowej skroniowej grupy pacjentów i grupy kontrolnej przedstawiono w Tabeli 4.Unikalny rdzeń skroniowy lub obwodowy region mózgu u pacjentów z ADHD.Unikalny rdzeń skroniowy lub obwodowy region mózgu w grupie kontrolnej.Węzeł rdzenia skroniowego w grupie kontrolnej, który staje się skroniowym węzłem obwodowym w grupie ADHD.

Jak widać na rysunku 3, porównując średnią elastyczność, spójność i rozłączność RSN między obiema grupami, stwierdziliśmy, że elastyczność i spójność były istotnie różne w sieci uwagi (elastyczność: t(90) = 2,621, p (FDR) = 010,90; kohezja: t(2) = 780,0117, p (FDR) = 90,3), DMN (elastyczność: t(304) = 001,90, p (FDR) = 3,086; spójność: t(0117) = 90,2, p (FDR) = 512,014) i sieć podkorowa (elastyczność: t(90) = 2,863, p (FDR) = 0117,<>; kohezja: t(<>) = <>,<>, p (FDR) = <>,<>). Ponadto, w porównaniu z osobami zdrowymi, u pacjentów z ADHD zaobserwowano tendencję do wzrostu zarówno elastyczności, jak i spójności. Jednak rozłączność nie wykazała różnicy między obiema grupami w żadnym z RSN. Wszystkie te wyniki uzyskano podczas kontroli wielokrotnych porównań (FDR).Aby zrozumieć, czy elastyczność, spójność i rozłączność są związane z nasileniem objawów ADHD, zbadaliśmy ich korelacje z wynikami Skali Samooceny Dorosłych (ASRS) na poziomie całego mózgu i RSN / regionów mózgu, które znacznie różniły się między grupami. Nie stwierdzono istotnych korelacji na poziomie całego mózgu ani między różnymi RSN. Jednak wyniki elastyczności prawego grzbietowo-bocznego górnego zakrętu czołowego (r = 284,006, p = 222,034) i lewego górnego zakrętu czołowego oczodołu górnego (r = 5,237, p = 023,246) były istotnie dodatnio skorelowane z wynikami ASRS (ryc. 018). W przypadku kohezji, na poziomie węzła, zarówno prawy grzbietowo-boczny górny zakręt czołowy (r = 6,<>, p = <>,<>), jak i prawy przyśrodkowy górny zakręt czołowy (r = <>,<>, p = <>,<>) były istotnie dodatnio skorelowane z wynikami ASRS (ryc. <>).

Po drugie, na poziomie RSN zarówno u pacjentów, jak i osób zdrowych, obszary rdzenia skroniowego są związane z procesami wzrokowymi i motorycznymi, podczas gdy skroniowe obszary peryferyjne są zaangażowane w DMN, kontrolę uwagi i funkcje wykonawcze. Odkrycie to jest zgodne z wnioskami z poprzednich badań (Betzel i in., 2017; Harlalka i in., 2019). Jednak w różnych typach badań proporcja struktury czasowej rdzeń-obwód w każdym RSN jest różna (Telesford i in., 2016). Proporcja węzłów rdzeniowych i węzłów obwodowych w różnych RSN odzwierciedla wpływ ADHD na funkcje RSN, a funkcje te mogą być niezbędne do utrzymania normalnej fizjologicznej aktywności mózgu w spoczynku.

Aby zbadać rolę, jaką regiony mózgu odgrywają w utrzymaniu normalnej aktywności fizjologicznej, przeanalizowaliśmy strukturę rdzenia skroniowego i obwodowego. Po pierwsze, na poziomie węzłów chłonnych ważnym odkryciem jest to, że osoby z ADHD wykazują rosnące regiony rdzenia i zmniejszające się regiony obwodowe w płacie czołowym, w przeciwieństwie do cech osób zdrowych. Co ciekawsze, prawy grzbietowo-boczny górny zakręt czołowy i lewy przyśrodkowy zakręt czołowy oczodołowy są uważane za skroniowe węzły rdzeniowe u zdrowych ludzi, podczas gdy w grupie ADHD służą jako obwód skroniowy. Regiony rdzenia czasowego są uważane za krytyczne dla wykonywania stabilnych funkcji, podczas gdy regiony peryferyjne są uważane za związane z elastyczną adaptacją (Cai i in., 2018; Telesford i in., 2016). W badaniu podłużnym pojedynczego osobnika w spoczynku wykazano, że średnia elastyczność płata czołowego jest stosunkowo niska (Betzel i in., 2017). Nieprawidłowości te po raz kolejny udowadniają, że płat czołowy pacjentów z ADHD rzeczywiście wykazuje stan nieuporządkowany i niestabilny. Stany te mogą wskazywać, że niektóre obszary mózgu pacjentów z ADHD mają problemy z przetwarzaniem informacji, co prowadzi do braku prawidłowego funkcjonowania.

Na poziomie węzła prawy grzbietowo-boczny górny zakręt czołowy i prawy przyśrodkowy górny zakręt czołowy różniły się istotnie między obiema grupami i oba były dodatnio skorelowane z wynikami skali. Wyniki te sugerują, że różnice w dynamicznej rekonstrukcji społeczności pacjentów z ADHD objawiają się głównie różnicami w skoordynowanym ruchu (spójności) obszarów mózgu, a mózgi pacjentów wykazują częstsze sparowane ruchy. Spójność i rozłączność mogą dostarczyć bardziej szczegółowych informacji na temat dynamicznych zmian w sieci. Te dwa wskaźniki zostały wykorzystane w badaniach nad rekonstrukcją sieci autyzmu i dostarczyły wiarygodnych wyników, wskazujących, że choroba wpływa również na sposób, w jaki węzły zmieniają społeczności (Harlalka i in., 2019). Rozróżnienie między tymi typami przebudowy sieci pozwala lepiej zrozumieć, w jaki sposób choroba wpływa na procesy neurofizjologiczne w mózgu, które towarzyszą zmianom poznawczym.

Zbadaliśmy również różnice w elastyczności między obiema grupami na poziomie węzła. W szczególności regiony mózgu o znaczących różnicach w elastyczności obejmowały prawy grzbietowo-boczny górny zakręt czołowy, lewy górny zakręt czołowy oczodołu, lewy przyśrodkowy zakręt czołowy oczodołowy i prawy przyśrodkowy górny zakręt czołowy. Wcześniejsze badania wykazały, że u pacjentów z ADHD występuje zaburzenie połączenia między tymi regionami mózgu a innymi regionami mózgu (Li i in., 2014). Najwyraźniej wszystkie te obszary znajdują się w płacie czołowym. Płat czołowy był jednym z najwcześniejszych obszarów związanych z objawami ADHD. W szczególności grzbietowo-boczna kora przedczołowa, która jest związana z planowaniem, pamięcią roboczą i przetwarzaniem uwagi, jest najczęściej zgłaszanym obszarem funkcjonalnym ADHD

Kora oczodołowo-czołowa (OFC), ciało migdałowate i kora skroniowa (głównie górna bruzda skroniowa-STS) okazały się podstawowymi elementami tak zwanego "mózgu społecznego" na początku lat 1990. (Brothers, 1990). Następnie wykazano, że inne obszary, takie jak przyśrodkowa kora przedczołowa (mPFC) i przednia kora zakrętu obręczy (ACC), są podstawowe dla funkcjonowania społecznego i dlatego zostały włączone do początkowego rdzenia (Frith i Frith, 2006; Bickart i in., 2014).

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.