Przetwarzanie w ADHD - Oprócz zmian w strukturach, łączność między tymi regionami mózgu może być nieprawidłowa w ADHD. Na przykład wykazano, że funkcjonalna łączność między ciałem migdałowatym a korą czołową, a także czołowo-skroniowo-potyliczną, jest upośledzona i związana z nieuwagą i nadpobudliwością w ADHD (Cocchi i in., 2012). Wewnętrzne sieci mózgowe na dużą skalę, takie jak sieć trybu domyślnego (DMN), sieć istotności (SN) i centralna sieć wykonawcza (CEN), wydają się funkcjonować inaczej u uczestników z ADHD (Cao i in., 2014; Carmona i in., 2015; Pereira i in., 2016). Jak wspomniano w powyższej sekcji dotyczącej ASD, dysfunkcja któregokolwiek lub wszystkich koncentratorów lub ich połączeń sieciowych może prowadzić do deficytów przetwarzania sensorycznego w ADHD.Innym wzorcem przetwarzania sensorycznego, który został zauważony w ADHD, jest tendencja do przetwarzania lokalnego i globalnego. Ta skłonność może być wspierana przez lokalną hiperłączność, ze zmniejszonymi połączeniami dalekiego zasięgu w całym mózgu (Cao i in., 2014; Cocchi i in., 2012). Na przykład Ahmadlou, Adeli i Adeli (2012) stwierdzili, że uczestnicy z ADHD wykazywali wysokie wzajemne połączenia między strukturami mózgu, ale charakterystyczna długość silnych połączeń była bardzo krótka. Wykazano, że DMN ma zmniejszoną łączność przednio-tylną u osób z ADHD (Cao i in., 2014). W kilku badaniach przedstawiono obrazowanie tensora dyfuzji (DTI; tj. integralność drogi istoty białej) dowody na nieprawidłową łączność w ADHD. Na przykład Cao i in. (2013) wykazali słabą łączność globalną z wysokim stopniem łączności lokalnej, co teoretycznie wiąże się z podobnymi deficytami funkcjonalnymi. Ponadto Hong i in., (2014) dostarczyli dowodów DTI na niedostateczną łączność między regionami czołowymi, prążkowiowymi i móżdżkiem, które prawdopodobnie można uznać za połączenia dalekiego zasięgu. Ogólnie rzecz biorąc, osoby z ADHD wydają się być bardzo narażone na nieprawidłowości sensoryczne, które mają tendencję do podążania za pewnymi wzorcami przetwarzania sensorycznego, które wydają się być pośredniczone przez dysfunkcję struktur podkorowych i korowych, a także ich połączeń.

Jednym z wzorców nieprawidłowości przetwarzania sensorycznego, który został zbadany w ADHD (i ASD), jest przeciążenie sensoryczne (Micoulaud-Franchi i in., 2015). Oznacza to, że wiele osób z ADHD często czuje się przytłoczonych ciągłą stymulacją sensoryczną, wynikającą z trudności w odfiltrowaniu niechcianych sygnałów i zwracaniu uwagi na istotne lub pożądane bodźce (MicoulaudFranchi i in., 2015). Tego typu wyzwanie z pewnością może przyczynić się do nieuwagi i nadpobudliwości. Niektórzy twierdzą, że takie deficyty mogą być podłożone upośledzeniem bramkowania czuciowego, prawdopodobnie pośredniczonym przez dysfunkcję zwojów podstawy w ADHD (Holstein i in., 2013; Micoulaud-Franchi i in., 2015; Sable i in., 2012).

Na przykład kilku badaczy przedstawiło neurofizjologiczne dowody na nieprawidłowości w korowych potencjałach wywołanych wzrokowych, które były związane zarówno z wczesnym wzrokowym przetwarzaniem sensorycznym, jak i późniejszym przetwarzaniem uwagi, takim jak filtrowanie, orientacja i hamowanie odpowiedzi (Kemner i in., 1996; Nazari i in., 2010; Perchet i inni, 2001; Woestenburg i inni, 1992; Yong-Liang i inni, 2000). Ponadto wykazano zwiększoną aktywność mózgu w stanie spoczynku u nastolatków z ADHD, w porównaniu z grupą kontrolną dopasowaną do wieku, w pierwotnej lub wtórnej korze wzrokowej, słuchowej i somatosensorycznej oraz wzgórzu przez Tian i in., (2008). Odkrycia takie jak te sugerują, że specyficzna dla zmysłów kora i miejsca podkorowe są prawdopodobnie w pewnym stopniu zaangażowane w nieprawidłowe przetwarzanie sensoryczne w ADHD.

Heterogeniczna prezentacja nieprawidłowości czuciowych w ADHD sugeruje, że supramodalne regiony mózgu są również zaangażowane w te objawy. Na przykład przerzedzenie kory mózgowej zostało zaproponowane jako marker ADHD (Narr i in., 2009). Podczas gdy kora asocjacyjna, w której zachodzi duża integracja sensoryczna, wykazywała ścieńczenie kory, pierwszorzędowe regiony czuciowe miały w dużej mierze typową grubość, co sugeruje neuronalny korelat upośledzenia integracji multisensorycznej w ADHD. Ponadto obszary, które są połączone z układami sensorycznymi i mają tendencję do modulacyjnego wpływu na korę czuciową, takie jak móżdżek (Cao, Shu, Cao, Wang i He, 2014; Czerkasowa i Hechtman, 2009; Davis i in., 2009; Goetz i in., 2014; Hong i in., 2014; Uddin i in., 2017), zwoje podstawy (Di Martino i in., 2013; Hong i in., 2014; Pereira i in., 2016), kora czołowa (Hong i in., 2014; Pereira i in., 2016; Uddin i in., 2017) i ciało migdałowate (Cocchi i in., 2012) regularnie wykazują nieprawidłowe funkcjonowanie w ADHD. Chociaż struktury te w dużej mierze nie zostały ocenione pod kątem nieprawidłowości sensorycznych, można wywnioskować, że mogą być zaangażowane w nieprawidłowe przetwarzanie sensoryczne w ADHD ze względu na ich połączenia z układami sensorycznymi, ich rolę w funkcjach wyższego rzędu, takich jak przewidywanie, hamowanie, reaktywność emocjonalna, przetwarzanie czasowe, integracja multisensoryczna i filtrowanie sensoryczne oraz ich prawdopodobny udział w dysfunkcjach sensorycznych w innych zaburzeniach. takich jak ASD. Co więcej, wzgórek górny (SC), który jest ważny dla integracji sensorycznej, wydaje się funkcjonować nietypowo u osób z ADHD (Panagiotidi i in., 2017). Możliwe jest, że problemy z integracją sygnałów z wielu modalności sensorycznych w pniu mózgu mogą prowadzić do dalszych nieprawidłowości w przetwarzaniu multisensorycznym na wyższych poziomach przetwarzania.

Ponadto wykazano, że nadmierna reaktywność sensoryczna (zwłaszcza dotykowa i słuchowa) jest związana z lękiem (jak w ASD; Ghanizadeh, 2011), deficyty uwagi (Micoulaud-Franchi i in., 2015; Panagiotidi i in., 2018; Pitzianti i in., 2016), nadpobudliwość (Lin i in., 2013) oraz adaptacyjne uczestnictwo w codziennych czynnościach życiowych w ADHD. Jest więc jasne, że pacjenci z ADHD z dużym prawdopodobieństwem będą wykazywać jakąś formę nietypowości sensorycznej, a wyzwania te są ściśle związane z innymi objawami ADHD. Jednak podobnie jak w przypadku różnych objawów uwagi i nadpobudliwości/impulsywności wykazywanych u pacjentów z ADHD, grupa ta jest niejednorodna pod względem prezentacji objawów czuciowych (Pfeiffer i in., 2014).

Gowan, 2014). W ten sposób dzieci z ADHD, ASD i zaburzeniami przetwarzania sensorycznego w pewnym stopniu się pokrywają (Yochman i in., 2013).Najczęstszym odkryciem dotyczącym nieprawidłowości czuciowych w ADHD jest to, że osoby z ADHD mają po prostu więcej objawów czuciowych niż typowa grupa kontrolna (Ben-Sasson i in., 2014; Bijlenga, Tjon-Ka-Jie, Schuijers i Kooij, 2017; Clince i in., 2015; Hern & Hynd, 1992; Iwanaga i inni, 2006; Micoulaud-Franchi i in., 2015; Miller i in., 2012; Pfeiffer i in., 2014). Często wyniki te uzyskuje się za pomocą raportu rodzica/opiekuna, takiego jak profil sensoryczny (Cheung i Siu, 2009; Dunn & Bennett, 2002; Ermer & Dunn, 1998; Mangeot i inni, 2001; Shimizu i in., 2014; Yochman i in., 2004, 2013). Osoby z ADHD wykazywały nieprawidłowości w przedsionku (Bhatara i in., 1978, 1981; Dunn & Bennett, 2002; Grossman & Lithgow, 2012; Mulligan, 1996; Ren i in., 2014), dotykowe (Cermak, 1988; Parush i in., 1997; Schaughency, 1987), wizualny (Dunn & Bennett, 2002; Engel-Yeger & Ziv-On, 2011; Nazari i in., 2010; Ren i in., 2014; Schaughency, 1987), węchowy (Engel-Yeger & Ziv-On, 2011; Lorenzen i in., 2016; Romanos i in., 2008) i słuchowe (Bijlenga i in., 2017; Cheung & Siu, 2009; Engel-Yeger & Ziv-On, 2011; Ghanizadeh, 2009) Sposoby. Ponadto przetwarzanie multisensoryczne wydaje się być wyzwaniem dla wielu osób z ADHD (Panagiotidi i in., 2017).

Jednym z obszarów mózgu, który może być interesujący w funkcjach uwagi w ASD, jest kora czołowo-wyspowa (FIC; Uddin & Menon, 2009; Uddin i in., 2013; Uddin, 2015). Obszar ten wydaje się być instrumentalny jako pośrednik między siecią trybu domyślnego (DMN; tj. siecią negatywną zadaniową) a centralną siecią wykonawczą (CEN; tj. siecią zadaniowo-dodatnią). W związku z tym FIC jest ważnym składnikiem sieci istotności (SN) – połączonych ze sobą regionów mózgu, które odgrywają zasadniczą rolę w wykrywaniu bodźców środowiskowych, które są istotne behawioralnie (Uddin i Menon, 2009; Uddin, 2015). FIC jest anatomicznie i funkcjonalnie wyspecjalizowany w odbieraniu informacji sensorycznych i przekazywaniu ich do CEN, gdzie można podejmować decyzje dotyczące bodźców. Biorąc pod uwagę tę rolę, jeśli FIC jest dysfunkcyjny, informacje sensoryczne mogą nigdy nie dotrzeć do ECN lub mogą zostać uszkodzone przed ich przybyciem, co prowadzi do zaangażowania alternatywnych systemów mózgowych (np. limbicznych) w przygotowanie odpowiedzi lub podjęcia błędnych decyzji w CEN z powodu niedokładnych danych wejściowych (Sridharan i in., 2008). W rzeczywistości ostatnie badania zarówno na zwierzęcych modelach ASD, jak i u ludzi dostarczyły dowodów na nieprawidłowości w DMN, CEN i SN w ASD oraz łączność między tymi sieciami (Abbott i in., 2016; Di Martino i in., 2009, 2014; Failla i in., 2017; Gogolla i in., 2014; Lynch i in., 2013; Uddin & Menon, 2009; Uddin i in., 2013). W porównaniu z obecnym przeglądem wykazano, że braki w łączności funkcjonalnej między DMN/CEN a SN są związane z nieprawidłowymi objawami czuciowymi w ASD (Abbott i in., 2016).Niektórzy sugerowali, że osoby z ASD wykazują hiperłączność w lokalnych regionach mózgu, ale hipołączność dalekiego zasięgu (Anderson i in., 2011; Courchesne & Pierce, 2005a, 2005b; Hull i in., 2017; Maximo i in., 2013; Paakki i in., 2010; Rudie i Dapretto, 2013). Rzeczywiście, nieprawidłowości w odcinkach istoty białej mózgu były regularnie wykazywane w ASD, zwłaszcza w osi przednio-tylnej, co jest istotne dla DMN i połączeń móżdżkowo-korowych (Maximo i in., 2013; Monk i in., 2009; Stein & Stanford, 2008). To pojęcie może prowadzić do izolowanych modułów przetwarzania, które nie komunikują się skutecznie z innymi częściami mózgu i mogą prowadzić do objawów behawioralnych, takich jak preferencja dla lokalnych aspektów sytuacji sensorycznych, kosztem bardziej globalnych cech (Robertson i Baron-Cohen, 2017).

Liczne doniesienia wskazują również na zwoje podstawy jako przyczyniające się do dysfunkcji czuciowych w ASD (Koziol et al., 2011; Hannant i in., 2016). Ponieważ w danym momencie jesteśmy bombardowani niezliczonymi bodźcami sensorycznymi, stajemy przed wyzwaniem wyboru, które z tych bodźców są istotne i pożądane. Wielu badaczy twierdzi, że interakcja kory mózgowej i zwojów podstawy jest niezbędna do rozwiązania tego problemu. Oznacza to, że zwoje podstawy wywierają przede wszystkim hamujący wpływ na mózg, a tym samym pomagają jako mechanizm selekcji uwagi, uwalniając hamowanie wzgórza w odpowiedzi na stymulację sensoryczną i umożliwiając uaktywnienie odpowiednich obszarów kory mózgowej (Koziol et al., 2011).

W ten sposób zwoje podstawy działają jak swego rodzaju brama między niższymi poziomami mózgu a korą mózgową (Frank et al., 2001; O'Reilly i Frank, 2006; Stocco i in., 2010). Jednym ze sposobów pomiaru tego typu funkcji są paradygmaty testowania bramkowania sensorycznego, w których EEG jest rejestrowane w postaci sparowanych bodźców sensorycznych. U osób z grupy kontrolnej amplituda odpowiedzi korowej na bodziec początkowy jest większa niż na bodziec drugi. Ta supresja jest traktowana jako marker zwiększonej aktywności hamującej w odpowiedzi na powtarzające się bodźce. Nieprawidłowości bramkowania czuciowego są związane zarówno z dysfunkcją zwojów podstawy (Prat i in., 2016), jak i brakiem równowagi pobudzenia/hamowania (Orekhova i in., 2008; Madsen i in., 2015; Hannant i in., 2016). Dostępna literatura na temat bramkowania sensorycznego w ASD przedstawia dowody na to, że niektórzy z ASD wykazują deficyty bramkowania sensorycznego, podczas gdy inni nie (Madsen i in., 2015; Oranje i in., 2013; Orekhova i in., 2008).

Wszystkie te możliwe skutki obniżonych zdolności predykcyjnych mogą negatywnie wpływać na funkcjonowanie społeczne, a także na przewidywanie stale niepewnych zdarzeń sensorycznych (Sinha i in., 2014). Takie zjawiska mogą również przyczyniać się do nietolerancji niepewności (tj. brak zdolności przewidywania może motywować do poszukiwania najbardziej przewidywalnych sytuacji), czego wynikiem mogą być nietypowo awersyjne reakcje na nieprzewidywalne bodźce (Gomot i Wicker, 2012; Neil i in., 2016). Tego typu wzorce zachowań są regularnie obserwowane u osób z ASD.

Opierając się na powyższym, móżdżek może być zaangażowany w dysfunkcję czuciową w ASD, chociaż jego specyficzna rola pozostaje nieuchwytna (Hannant et al., 2016). Jednak jedna z głównych teorii na temat tego, w jaki sposób móżdżek oddziałuje z funkcjami zwykle związanymi z korą mózgową, utrzymuje, że ma ona kluczowe znaczenie dla generowania wewnętrznych modeli aspektów środowiska (Stoodley, 2012). Te wewnętrzne modele są oparte na doświadczeniu i dostosowywane przez nie, a ostatecznie są wykorzystywane do przewidywania przyszłych zdarzeń (tj. Bayesowskie kodowanie predykcyjne; Baum i in., 2015; Ghajar & Ivry, 2009; Ito, 2008; Miall i King, 2008; Sinha i in., 2014). Przewidywania te można następnie wykorzystać do przygotowania niezbędnych systemów do reagowania na napływające informacje sensoryczne, co pozwala na bardzo elastyczne i płynne funkcjonowanie codzienne. W przeciwieństwie do tego, niedokładne przewidywania dotyczące bodźców sensorycznych mogą również prowadzić do nieprzyjemnego i nieprzystosowawczego funkcjonowania, takiego jak:1) przytłoczenie bodźcami sensorycznymi z powodu zmniejszonej zdolności do określenia/przewidzenia, jakie bodźce środowiskowe są interesujące, przy jednoczesnym filtrowaniu nieistotnych bodźców; 2) dezorientacja i niechęć do bodźców sensorycznych, ze względu na ich z natury nieprzewidywalną naturę; oraz 3) zbyt dosłowne postrzeganie i rozumienie wiecznego wkładu, wynikające z braku odgórnego wkładu w interpretację (Lawson, Rees i Friston, 2014; Miall i King, 2008; Pellicano & Burr, 2012).

W rzeczywistości najczęściej zgłaszane nieprawidłowości strukturalne w ASD znajdują się w tej strukturze (Courchesne i Allen, 1997; Courchesne, 1991; Courchesne, Yeung-Courchesne, Hesselink, & Jernigan, 1988; Courchesne, 1995; Kemper & Bauman, 1998; Kern, 2002; Pierce & Courchesne, 2001; Ritvo i inni, 1986) zmierzone zarówno w sekcji zwłok (Bailey i in., 1998; Bauman &Kemper, 2005; DiCicco-Bloom i inni, 2006) oraz obrazowanie in vivo (Philip i in., 2012; Vargas i inni, 2005) studia. Zmiany strukturalne obejmują utratę, zwyrodnienie i zmniejszenie rozmiaru komórek Purkinjego (Fatemi i in., 2002; Rogers i in., 2013), nieprawidłowości zarówno w istocie szarej, jak i białej oraz globalnej objętości móżdżku, różnice wielkości w robaku i nieprawidłowości obrazowania tensora dyfuzji w szypułkach móżdżku (D'Mello i Stoodley, 2015; Catani i in., 2008; Courchesne i in., 2011; Hashimoto i inni, 1995; Kemper & Bauman, 1998; Wang i in., 2014). Testy behawioralne przeprowadzane u osób z ASD również wskazują na móżdżek (Gowen i Miall, 2005; Freedman i Foxe, 2017). Wreszcie, dane z neuroobrazowania funkcjonalnego ujawniły dysfunkcję móżdżku w ASD, w tym wyniki, które wykazują nieregularne połączenia z wieloma układami czuciowymi i czołowymi obszarami mózgu (Gowen i Miall, 2005; Hoppenbrouwers i in., 2008; Hanaie i in., 2013).

Ten wzorzec nieprawidłowego przetwarzania czasowego w ASD może być związany z odkryciami z licznych doniesień, które dostarczają dowodów na zmienioną równowagę aktywności pobudzającej i hamującej w mózgach osób z ASD (Rubenstein i Merzenich, 2003). Badacze teoretyzowali i wykazali dowody na nadmiar glutaminianu, głównego neuroprzekaźnika pobudzającego w korze mózgowej, oraz niedobór GABA, głównego neuroprzekaźnika hamującego w mózgu, w ASD (Rubenstein, 2010). Nadmiar glutaminianu, w połączeniu ze zmniejszonym GABA, może prowadzić do nadpobudliwości w mózgach osób z ASD. Ponadto przetwarzanie czasowe, lokalna synchronizacja neuronalna i koordynacja czasowa różnych węzłów sieci korowych (np. jak w przetwarzaniu multisensorycznym) są pośredniczone przez funkcjonowanie GABA-ergiczne i wszystkie okazały się wadliwe w ASD (Klimesch i in., 2007; Thatcher i in., 2009).

Przetwarzanie w ASD — wiele problemów obserwowanych w przetwarzaniu sensorycznym obserwowanych w ASD wydaje się być związanych z przetwarzaniem multisensorycznym, a nie z funkcją prostą/jednosensoryczną (Baum i in., 2015; Marco i in., 2011). Aby zrozumieć złożone środowiska sensoryczne, w których zazwyczaj się znajdujemy, musimy być w stanie zarówno zintegrować bodźce sensoryczne, które pochodzą z tych samych lub podobnych źródeł, jak i oddzielić te, które pochodzą z różnych źródeł. Osoby z ASD często mają problemy z obiema tymi funkcjami. Kilka badań wykazało, że osoby z ASD nie odnoszą takich samych korzyści, jak ich rówieśnicy TD, z dodania wskazówek wizualnych w zadaniu percepcji mowy w hałasie (Foxe i in., 2015). Deficyt ten może być związany z innymi badaniami, które wykazały zmienione okno czasowe wiązania w ASD, co prowadzi do zmniejszonej zdolności pacjentów do integrowania sygnałów z różnych modalności sensorycznych, które pochodzą z tego samego źródła lub zdarzenia, tj. ruchu warg i dźwięków mowy (Noel i in., 2017; Stevenson i in., 2016; Wallace i Stevenson, 2014). Te behawioralne deficyty wielozmysłowe sugerują, że niedociągnięcia w neuronalnym przetwarzaniu czasowym leżą u podstaw dysfunkcji sensorycznych w ASD

Kora mózgowa w ASD - Próbując odkryć neuronalne pochodzenie nieprawidłowości sensorycznych w ASD, przeprowadzono badania nad układami sensorycznymi od peryferii do miejsc centralnych, przy użyciu zarówno metod behawioralnych, jak i fizjologicznych. Miejsca zmian zidentyfikowane w wielu z tych badań, choć zróżnicowane, wydają się być zlokalizowane centralnie, a nie peryferyjnie. Na przykład niedawne badanie profili słuchowych dzieci z ASD wykazało, że wyższy odsetek dzieci z ASD (55%) wykazywał kliniczne upośledzenie słuchu w porównaniu z zaledwie 6% dzieci rozwijających się typowo (TD) (Demopoulos i Lewine, 2016). Dalsza analiza wykazała, że większość loci tych zaburzeń pochodzi z poziomu pnia mózgu lub wyżej, a nie ze ślimaka.

Ogólna średnia SMD była kwadratowo związana z wiekiem, z większymi różnicami w sprawności neuropoznawczej u dzieci i dorosłych z ADHD w porównaniu ze zdrowymi grupami kontrolnymi i mniejszymi różnicami między grupami u nastolatków i młodych dorosłych. Był to nieoczekiwany wynik i chociaż możemy przedstawić pewne hipotezy wyjaśniające, dlaczego ten wynik się pojawił, nie możemy udawać, że rozumiemy, dlaczego nastolatki i początkujący dorośli wykazywali mniej deficytów neuropoznawczych. Jedna z hipotez głosi, że jest to wynikiem wysokiego wskaźnika remisji ADHD. Zgodnie z metaanalizą badań kontrolnych ADHD, tylko około 15% osób nadal spełnia pełne kryteria DSM-IV dla ADHD w wieku 25 lat, chociaż 65% nadal spełnia kryteria ADHD w częściowej remisji (Faraone i in., 2006). Może się zdarzyć, że osoby, które ostatecznie osiągną pełną remisję, nadal spełniają kryteria behawioralne ADHD w okresie dojrzewania i wchodzenia w dorosłość, ale ich sprawność neuropoznawcza jest bliższa ich rówieśnikom w tym samym wieku. Jednak w wieku 25 lat około 1/3 osób, które miały ADHD w dzieciństwie, osiągnęła pełną remisję i nie jest włączana do puli uczestników badań naukowych; w związku z tym można by oczekiwać większych różnic w wydajności neuropoznawczej między zdrowymi osobami z grupy kontrolnej a tą grupą dorosłych, którzy nadal spełniają kryteria ADHD, niż można by stwierdzić w okresie dojrzewania. Hipoteza ta może zostać przetestowana w badaniu podłużnym porównującym wydajność neuropoznawczą osób z ADHD z osobami zdrowymi z grupy kontrolnej od wczesnego okresu dojrzewania (około 12 roku życia) do dorosłości (w wieku 30 lat i starszych). Jeśli ta hipoteza jest prawdziwa, można by oczekiwać liniowego związku między wiekiem a różnicami w wydajności neurokognitywnej podczas porównywania oryginalnych kohort, zdefiniowanych przez obecność lub brak objawów ADHD w wieku około 12 lat. Różnice między grupami zmniejszyłyby się w okresie dojrzewania i wczesnej dorosłości i utrzymywały się w wieku dorosłym. Inny wzorzec pojawiłby się, gdyby grupa ADHD składała się tylko z osób obecnie objawowych. Jeśli porówna się tylko te osoby, które nadal zgłaszają objawy ADHD ze zdrowymi osobami z grupy kontrolnej, można by oczekiwać tej samej kwadratowej zależności obserwowanej w tym przeglądzie.

Średnia SMD, którą odnotowaliśmy dla hamowania odpowiedzi, jest najlepszym szacunkiem, biorąc pod uwagę heterogeniczność i kontrowersje nieodłącznie związane z badaniami, w których mierzono ten konstrukt. Jest to jeden z najczęściej badanych konstruktów w analizowanej przez nas literaturze, z wynikami 438 indywidualnych badań obejmujących ten kompozyt. Średnia SMD, którą znaleźliśmy (0,52) była taka sama, niezależnie od tego, czy była nieważona, czy ważona liczbą zagregowanych badań. Wyniki te potwierdzają elementy teorii Barkleya (1997): jasne jest, że hamowanie odpowiedzi jest upośledzone u osób z ADHD, podobnie jak pamięć robocza, kolejna kluczowa domena implikowana przez Barkleya. Niemniej jednak, gdyby hamowanie odpowiedzi było centralnym deficytem ADHD, a wszystkie inne funkcje byłyby wtórne do tego deficytu, można by oczekiwać większego średniego SMD w tej dziedzinie, zwłaszcza w porównaniu z innymi.

Jeśli chodzi o SSRT, *Lijffijt i współpracownicy (2005) skrytykowali wcześniejsze analizy SSRT, stwierdzając, że zmienna ta jest zbyt silnie skorelowana z czasem reakcji. Założyli, że opóźnienie sygnału stopu, które jest używane do obliczania teoretycznego SSRT, jest czystszą miarą hamowania odpowiedzi. Postawili hipotezę, że różnice w wydajności SSRT wskazują, że osoby z ADHD mają wolniejszy czas reakcji niż osoby z grupy kontrolnej, w przeciwieństwie do upośledzonego hamowania odpowiedzi. Wyniki niniejszego badania w przeważającej mierze obalają tę hipotezę. Czas reakcji miał najniższą średnią ważoną SMD. Co więcej, hipoteza *Lijffijt et al. (2005) sugerowałaby słabsze różnice w hamowaniu odpowiedzi, a nie na odwrót.

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).

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).

Wcześniejsze prace sugerowały, że cholina nie wydaje się być wrażliwa na leczenie metylofenidatem u dzieci [83]. Jednak analiza regionalnych widm mózgu w 2008 r. wykazała znacznie zmniejszony sygnał związków zawierających cholinę po leczeniu metylofenidatem [84]. Uważa się, że jest to zgodne z najnowszą hipotezą energetyczną ADHD - że niewystarczająca podaż mleczanu do oligodendrocytów prowadzi do upośledzenia syntezy kwasów tłuszczowych i tworzenia osłonki mielinowej, co może odpowiadać za obniżony poziom choliny [84,85].Według Wiguna i in. (2012) leczenie stymulantem (długo działającym metylofenidatem) przez 12 tygodni wydaje się indukować zmiany neurochemiczne (uważa się, że odzwierciedlają poprawę neuroplastyczności) w korze przedczołowej u dzieci [86]. W szczególności stosunek choliny do kreatyny zmniejszył się istotnie u dzieci (średnia wieku 8,5 roku) o 12,4% w prawej korze przedczołowej i o 16% w lewej korze przedczołowej [86]. Było to badanie pilotażowe, więc konieczne jest powtórzenie badań.

Dodatkowe badania dotyczyły suplementacji. W jednym randomizowanym, kontrolowanym badaniu podawano cholinę (1,25 g) dzieciom w wieku 2–5 lat z alkoholowymi zaburzeniami płodowymi (FASD).proszek dwuwinianu choliny dostarczający 513 mg/dobę choliny) lub placebo przez 9 miesięcy, z obserwacją 4 lata później (średni wiek 8,6 lat) [81]. W okresie obserwacji dzieci, które otrzymały cholinę, miały mniej objawów behawioralnych ADHD niż grupa placebo [81].Dzieci, którym podawano cholinę, miały również lepszą zdolność pamięci roboczej, pamięć werbalną, umiejętności wzrokowo-przestrzenne i inteligencję niewerbalną niż grupa placebo [81]. Borlase i wsp.(2020) badał wpływ leczenia mikroskładnikami odżywczymi na neurometabolity mózgu, ponieważ wydawały się one być zmienione u dzieci z ADHD, szczególnie w korze przedczołowej i prążkowiu [82]. Dzieci z ADHD (średnia wieku 10,8 lat, nieleczone, n = 27)otrzymywała codziennie mikroskładniki odżywcze lub placebo przez 10 tygodni [82]. Nie sprecyzowano, jakie mikroelementy lub dawki były zaangażowane, ale cholina została zidentyfikowana jako metabolit będący przedmiotem zainteresowania. W grupie leczonej obserwowano tendencję do obniżenia (poprawy) choliny w lewym i prawym prążkowiu, chociaż zmiany nie zostały uznane za istotne [82].Niektóre badania dotyczyły poziomu choliny w odniesieniu do podawania metylofenidatu.

Nasze wcześniejsze badania na modelu gryzoni wykazały, że rozwojowa ekspozycja na Mn może powodować trwałe upośledzenie uwagi, kontroli impulsów i funkcji sensomotorycznych podobne do ADHD.Deficyty te są 67 związane z niedoczynnością układu katecholaminergicznego w korze przedczołowej i prążkowiu -.Wykazano, że MCS poprawia funkcje poznawcze typowo rozwijających się dzieci[38,39,40] i modeli zwierzęcych41–49, 84

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).

W artykule "Neuromodulatory Influences on Integration and Segregation in the Brain" James Shine (2019) poinformował, że mózg opiera się na koordynacji wyspecjalizowanych regionów w celu uzyskania funkcji poznawczych, ale sposób, w jaki zachodzi ta interakcja, nie jest dobrze poznany. Neuronauka sieciowa sugeruje, że mózg działa dynamicznie, a dynamika jest niezbędna do przetrwania. Układy cholinergiczny i noradrenergiczny odgrywają rolę w równoważeniu segregacji i integracji w mózgu. Układ cholinergiczny promuje segregację poprzez selektywne zwiększanie aktywności w regionie docelowym, podczas gdy układ noradrenergiczny integruje aktywność między segregowanymi regionami. Systemy te współdziałają z innymi układami neuromodulacyjnymi, kształtując topologię sieci. Zrozumienie obwodów i interakcji tych systemów jest ważne dla zrozumienia funkcji mózgu i stanów chorobowych.

Ponieważ ADHD jest złożonym zaburzeniem, na które wpływają zarówno czynniki genetyczne, jak i środowiskowe, dostępność odpowiednich modeli zwierzęcych jest dużym krokiem w kierunku zrozumienia mechanizmu tego zaburzenia [14]. Dlatego badania molekularne i komórkowe z wykorzystaniem modeli zwierzęcych stanów patologicznych pomogą nam zrozumieć związane z tym mechanizmy u człowieka. W tym badaniu sugerujemy udział glejowego GABA u myszy GIT1 KO, ponieważ w astrocytach móżdżku występuje obniżony poziom GABA, co skutkuje mniejszym prądem hamującym tonik, w którym pośredniczy zmniejszone toniczne uwalnianie GABA, co prowadzi do wzrostu stosunku E / I i nadpobudliwości (ryc. 4).

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]

Neurony w LC uruchamiają się podczas zadań poznawczych, takich jak pamięć (uczenie się, konsolidacja off-line, odzyskiwanie), uwaga i percepcja, a zatem upośledzenie aktywności LC może być związane z niektórymi objawami w kontekście zaburzeń neuropoznawczych [15]. Co więcej, LC jest głównym regionem katecholaminergicznym dotkniętym chorobą Alzheimera (AD), z utratą neuronów do 70% i jednym z najwcześniejszych regionów dotkniętych odkładaniem się białka tau [16]. W chorobie Alzheimera układ NA może być związany z plastycznością synaptyczną, metabolizmem neuronalnym, przepuszczalnością bariery krew-mózg, sprzężeniem nerwowo-naczyniowym i zapaleniem nerwów [15]. Co więcej, zaburzenia układu NA mogą odpowiadać za behawioralne objawy demencji, takie jak pobudzenie, depresja i zaburzony cykl snu i czuwania w AD [16], a także depresja, lęk i halucynacje w otępieniu z ciałami Lewy'ego [17]. Coraz więcej dowodów wskazuje na to, że móżdżek odgrywa ważną rolę w zespole nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi (ADHD). ADHD wykazuje zwiększoną perfuzję móżdżku po leczeniu metylofenidatem, który aktywuje układ NA, a jego odpowiedź na leczenie jest skorelowana z perfuzją w analogicznym regionie [18]. Ligand PET transportera noradrenaliny, (S,S)-O-[11C]metyloreboksetyna i PET wykazywały zmniejszoną dostępność w prawych regionach czołowo-ciemieniowo-wzgórzowo-móżdżkowych u pacjentów z ADHD [19]. Wyniki te są interesujące, gdy weźmie się pod uwagę móżdżkowy poznawczy zespół afektywny [20], zwłaszcza z perspektywy farmakologicznej.

Do niedawna móżdżek był uważany za strukturę mózgu zaangażowaną głównie w kontrolę motorycznąPojemność pamięci roboczej, która jest ważna dla zdolności planowania pacjentów z zespołem nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi (ADHD), oceniono za pomocą wersji Tower of London-Freiburg, a wyniki nie wykazały istotnych różnic między pacjentami z ADHD a zdrowymi osobami z grupy kontrolnej (Mohamed i in., 2021)Wyniki pokazały, że pacjenci z ADHD wykazują upośledzone hamowanie w porównaniu ze zdrowymi osobami z grupy kontrolnej, jak doniesiono w różnych badaniach (Fabio i Caprì, 2017; Guo i in., 2021; Callahan i in., 2022)Podczas gdy niektóre testy sugerują upośledzenie elastyczności poznawczej, przełączania uwagi i pamięci roboczej, inne nie wykazują znaczących różnic między pacjentami z ADHD a zdrowymi osobami z grupy kontrolnejTest Trail Making Test-wersja Langensteinbachera nie wykazała upośledzenia elastyczności poznawczej i przełączania uwagi u pacjentów z ADHD (Mohamed i in., 2021)Elastyczność poznawczą i czas reakcji mierzono za pomocą Inwentarza Elastyczności Poznawczej i Iowa Gambling Task, wyniki były znacznie niższe u pacjentów z ADHD w porównaniu z grupą kontrolną (Roshani i in., 2020)Do oceny słuchowej pamięci roboczej wykorzystano zadanie sekwencjonowania liter/cyfr (Gold i in., 1997), a wyniki wykazały, że pacjenci z ADHD mieli znacznie niższe wyniki w porównaniu ze zdrowymi osobami z grupy kontrolnej (Aycicegi-Dinn i in., 2011)

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

Najnowsze dowody sugerują, że funkcja móżdżku jest bardziej ekspansywna [5,6,7], w tym przewidywanie nagrody [8,9,10,11,12], planowanie motoryczne [13,14,15,16] i nawigacja [17].Ta sama podstawowa struktura obwodu powtarza się w móżdżkuDoprowadziło to do wniosku, że móżdżek może kontrolować aktywność w innych częściach mózgu w sposób analogiczny do tego, jak móżdżek kontroluje efektory motoryczne [18].Móżdżek generuje sygnały predykcyjne, które pomagają kierować ruchem w kierunku pożądanych punktów końcowych [19,20].Autorzy dokonują syntezy najnowszych prac nad dynamiką móżdżku i kory nowej oraz proponują, że ruch ukierunkowany na cel jest przygotowywany poprzez kierowanie dynamiką kory nowej do określonych stanów aktywności reprezentujących określone przyszłe działania.Móżdżek uczy się wykorzystywać jeden wzorzec aktywności kory nowej, aby umożliwić sterowanie przejściami między stanami aktywności (ryc. 1).Przejścia między stanami aktywności umożliwiają elastyczne i odpowiednie plany motoryczne lub sekwencje reakcji.Stany aktywności w korze ruchowej reprezentują nadchodzące działania Obszary czołowe i motoryczne kory nowej są wymagane do wyboru odpowiednich ruchów ukierunkowanych na cel.Neurony kory ruchowej uaktywniają się setki milisekund przed rozpoczęciem ruchu [14,21,22,23,24,25,26].Proces planowania motorycznego można opisać jako wprowadzanie aktywności kory nowej do określonych punktów końcowych w przestrzeni aktywności.Trajektorie opisują przejścia między stanami aktywności kory nowej, 28 Interakcje całego mózgu między obwodami neuronalnymi

Złożona dynamika aktywności neuronalnej w korze nowej odzwierciedla integrację informacji zewnętrznych i wewnętrznych przed wyborem i wykonaniem określonych działań lub wyborów.Kora nowa wysyła dalekosiężne projekcje do wszystkich głównych podkorowych obszarów motorycznych, w tym do zwojów podstawy, śródmózgowia i móżdżku [1,2,3,4].Wyjścia tych struktur podkorowych zbiegają się głównie w jądrach wzgórza, które celują w obszary kory nowej zaangażowane w planowanie i wykonywanie ruchów.

Zespół proponuje, aby przyszłe badania mogły zbadać związek między indywidualną zmiennością społecznych zdolności poznawczych u osób z ASD a łącznością móżdżkowo-ciemieniową. Eksperymenty na myszach sugerują związek przyczynowo-skutkowy między tym obwodem a poznaniem społecznym. Obwód ten jest potencjalnym modelem do zrozumienia, w jaki sposób dysfunkcja obwodu przyczynia się do społecznych fenotypów poznawczych w zaburzeniach psychicznych. Nieinwazyjna manipulacja tym obwodem sprawia, że jest on obiecującym celem interwencji mających na celu poprawę społecznych deficytów poznawczych.

Analiza ta wykazała, że poznanie społeczne jest dodatnio skorelowane z funkcjonalną łącznością między lewym płatem ciemieniowym a innymi regionami sieci trybu domyślnego (DMN), w tym węzłami DMN zarówno w obustronnych płatach ciemieniowych, jak i obustronnym móżdżku

Zmiany stężenia oksyhemoglobiny w obu M1 wystąpiły około 10 minut po anodowym tDCS móżdżku, z tendencją do zwiększania się w okresie stymulacji, a nawet po zakończeniu stymulacji, co może sugerować, że wpływ na hemodynamikę neuronów może wymagać wystarczająco długotrwałej stymulacji. Inną fascynującą obserwacją jest to, że anodowy tDCS móżdżku zmniejszył stężenie oksyhemoglobiny

Jeśli wzgórze jest funkcjonalnym węzłem disynaptycznego obwodu DCN-BLA, spodziewalibyśmy się znaleźć aksony wejścia DCN odbierające neurony wzgórzowe w BLAW tym celu zobrazowaliśmy wycinki zawierające BLA z transsynaptycznych eksperymentów Cre (N = 5; Rysunek 4A).Odkrycie to sugeruje, że aksony neuronów wzgórzowych otrzymujące dane wejściowe móżdżku tworzą synapsy morfologiczne w BLA.Airyscan konfokalne obrazowanie warstw z eksperymentów z podwójnym znacznikiem (Figura 1) ujawniło znakowane fluorescencyjnie aksony DCN w kontakcie z neuronami, które były znakowane wstecznie z BLA zarówno w jądrach CM (ryc. 5B1, B2), jak i PF (ryc. 5B3-B5).W połączeniu z wynikami obrazowania (Figura 5), nasze wyniki elektrofizjologiczne silnie przemawiają za obwodem dynaptycznym DCN-BLA, który rekrutuje jądra CM / PF jako węzeł

Zidentyfikowaliśmy wewnątrzlaminarny klaster wzgórza i jądro MD jako odbiorców większości móżdżkowych danych wejściowych do wzgórza limbicznego (ryc. 2).Oprócz BLA zidentyfikowaliśmy projekcje aksonalne neuronów wzgórza odbierających wejście DCN w regionach limbicznych, takich jak rdzeń i powłoka jądra półleżącego oraz przednia kora obręczy / kory przedlimbicznej (Figura 4)

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

W miarę jak myszy poprawiały swoją wydajność w tym ukierunkowanym na cel zachowaniu, koherencja oscylacji theta (6-12 Hz) między hipokampem grzbietowym a Crus I selektywnie wzrosła (Watson i in., 2019), co sugeruje, że komunikacja między Crus I a hipokampem grzbietowym obejmuje związaną z zadaniem spójność oscylacji neuronalnych (Watson i in., 2019)

Móżdżek przechodzący: móżdżkowa koordynacja aktywności mózgowejW jaki sposób moc wyjściowa móżdżku wpłynęłaby na spójność oscylacji w dwóch obszarach kory mózgowej? Uważa się, że wzgórze odgrywa kluczową rolę w koordynacji oscylacji mózgu (Jones, 2001), w tym w modulacji ich koherencji (Guillery, 1995; Destexhe i inni, 1999; Saalmann, 2014), a zwłaszcza między mPFC a hipokampem grzbietowym (Hallock i in., 2016).Region ten nie współaktywował się z pojedynczym regionem móżdżku, ale zamiast tego współaktywował się z kilkoma nienakładającymi się regionami móżdżku, z których każdy reprezentował, które inne regiony korowe były jednocześnie aktywne (Liu i Duyn, 2013; Rysunek 5B)Pokazuje to, że specyficzne aktywacje ogniskowe w móżdżku odpowiadają rozproszonym wzorcom przestrzennym koaktywacji kory mózgowej, co sugeruje, że selektywna komunikacja międzyobszarowa jest ustanawiana między rozproszonymi sieciami w korze mózgowej, gdy pewne regiony móżdżku są aktywne.Kierunkowość tego związku nie jest znana i może reprezentować kodowanie koaktywacji mózgu przez móżdżek, indukcję koaktywacji mózgu przez móżdżek lub wzajemne oddziaływanie tych dwóch.

Ostatnie badania pokazują, że GC, które to otrzymują, wydają się być biofizycznie dostrojone do różnych informacji fazowych w ramach tego wejścia – wzdłuż głębokości warstwy GC neurony reagują preferencyjnie na sygnały wejściowe o rosnącej częstotliwości, tworząc w ten sposób gradient dostrojony do różnych faz w sygnale mostowo-móżdżkowym (Straub i in., 2020; Rysunek 4C).Włókna równoległe wykazują zależność od głębokości prędkości przewodzenia, przy czym głębsze GC przewodzą potencjały czynnościowe z większą prędkością (Straub i in., 2020)Modelowanie wykazało, że te właściwości GC razem prowadzą do bardziej precyzyjnych odpowiedzi komórek Purkinjego na dane wejście MF modulowane częstotliwością skoków

Proponujemy, opierając się na najnowszych odkryciach eksperymentalnych z naszych laboratoriów (McAfee i in., 2019) oraz innych (Popa i in., 2013; Lindeman i in., 2021), że móżdżek osiąga to poprzez kodowanie relacji fazowych trwających oscylacji neuronalnych w obszarach kory nowej i dostarczanie odpowiedniego do zadania sprzężenia zwrotnego, które promuje określone czasoprzestrzenne wzorce aktywacji gammaInterakcje te zapewniają selektywność "od góry do dołu" dla spójności międzypowierzchniowej.Spojrzenie na znane funkcjonalne i anatomiczne wzorce połączeń móżdżku z tej nowej perspektywy daje nowe możliwości rozwiązania kluczowych pytań dotyczących neuronalnego "języka" interakcji móżdżkowych

Czy obserwowane pobudzenie jest zatem oznaką przedczołowego deficytu hamującego leżącego u podstaw ADHD, czy raczej stanem niepokoju, minimalnym wyrazem dysfunkcji móżdżku, charakteryzującym etiologicznie odrębną jednostkę? Związek ASD ze zmianami w określonych regionach mózgu staje się coraz wyraźniejszy. Dotknięte regiony obejmują korę oczodołowo-czołową, górną bruzdę skroniową, zakręt wrzecionowaty, ciało migdałowate i móżdżek [12], a ten ostatni odgrywa rolę w procesach uczenia się, zapamiętywaniu, kilku funkcjach wykonawczych i poznaniu. Czy w świetle tych faktów zdiagnozowanie ADHD, zaburzenia związanego ze zmienioną korą przedczołową, w populacji osób z ASD nie byłoby ryzykowne?ADHD i ASD są opisywane jako często współwystępujące, dzielące pewne fenotypy poznawcze. Jednak ważne jest, aby móc prześledzić te wspólne cechy wstecz do wspólnej fizjopatologii i zidentyfikować fizjopatologiczne cechy chorób współistniejących, które mogą powodować dodatkowe deficyty neurofunkcjonalne. Chantiluke i wsp. [13] porównali funkcje przedczołowe w czterech grupach młodzieży z ASD, ADHD, współistniejącym ASD i ADHD lub żadnym z tych zaburzeń (grupa kontrolna) poprzez czasowe zadanie dyskontujące, przy użyciu fMRI. Odkryli anomalie wspólne dla grup niekontrolnych, a także odrębne cechy unikalne dla każdej z tych trzech grup. W porównaniu z grupami niewspółistniejącymi i kontrolnymi, grupa z chorobami współistniejącymi wykazywała unikalne i poważniejsze upośledzenia wpływające na boczną i brzuszno-przyśrodkową korę przedczołową, brzuszne prążkowie i przednią korę obręczy. Te fizjopatologiczne odkrycia sugerują, że współwystępowanie ASD i ADHD nie odpowiada zwykłemu połączeniu lub dodaniu obu zaburzeń: jest neurofunkcjonalnie odrębne i zasługuje na dalsze badania w celu dokładniejszej charakterystyki.Jak wykazali Lau-Zhu i wsp. [14], ASD i ADHD są związane z unikalnymi cechami przetwarzania uwagi. Badania potencjałów związanych ze zdarzeniami (ERP) – związane z kontrolą hamującą i monitorowaniem wydajności w ADHD [15,16,17] oraz przetwarzaniem społecznym lub emocjonalnym, a także funkcjonowaniem wykonawczym w ASD [18] – głównie z udziałem nastolatków wykazały wyraźne nieprawidłowe profile poznawcze dla ADHD i ASD . Oba zaburzenia są związane z nietypową alokacją zasobów uwagi i nietypowym monitorowaniem wydajności. Jednak leżące u ich podstaw strukturalne upośledzenie jest bardzo różne. Jeśli chodzi o uwagę, upośledzenie ADHD ma tendencję do odzwierciedlania trudności w wykrywaniu wskazówek, które w przeciwnym razie umożliwiłyby przewidywanie, podczas gdy upośledzenie ASD jest bardziej bezpośrednio związane ze zwiększoną zdolnością percepcyjną i słabszą orientacją na nowe dane wejściowe, z dłuższym zatrzymywaniem bodźców w pamięci roboczej i unikalnymi cechami społecznymi, emocjonalnymi i wykonawczymi. ADHD, w przeciwieństwie do ASD, jest bardziej bezpośrednio związane z upośledzonym hamowaniem. Należy pamiętać, że upośledzone hamowanie, podstawowa cecha fizjopatologiczna ADHD, nie była badana w kohortach pacjentów z ASD. Zaburzenia przetwarzania sensorycznego, takie jak te obserwowane w ASD, ostatecznie mają wpływ na procesy uwagi. Przyczyny niedoborów uwagi obserwowanych w tych dwóch zaburzeniach wydają się zatem bardzo różne.

Hochhauser i wsp. [10] opisali specyficzne cechy uwagi związane z interakcjami społecznymi u młodych dorosłych z ASD, które mogą być jednak konsekwencjami innej formy upośledzenia funkcji poznawczych. W kilku badaniach wykazano funkcje poznawcze1https://caddra.ca/pdfs/caddraGuidelines2011Rozdział02.pdf.cechy wpływające na umiejętności uwagi w populacji ASD, w tym trudności z wycofaniem się, znacznie większe przetwarzanie lokalnych szczegółów lub zwiększona percepcja, ale "ślepota kontekstu". Te elementy z kolei wpływają na szybkość przetwarzania. Szybkość przetwarzania nie jest zatem bezpośrednio upośledzona, ale raczej różnice w sposobie przetwarzania danych percepcyjnych mają wpływ na uwagę. Dlatego wydaje się, że bardziej odpowiednie byłoby mówienie o cechach uwagi ASD, a nie o anomaliach lub deficytach uwagi, odróżniając je w ten sposób od ADHD.Mayes i wsp. [11] wykazali, że destrukcyjne zaburzenie regulacji nastroju było niezwykle rozpowszechnione wśród dzieci z ASD, znacznie częściej niż wśród dzieci z ADHD i neurotypowych. Co więcej, 91% dzieci z objawami destrukcyjnych zaburzeń rozregulowania nastroju spełniało również kryteria zaburzeń opozycyjno-buntowniczych, co ujawnia bardzo wysoką częstość występowania zachowań eksternalizacyjnych w ASD. Obecność pobudzenia psychomotorycznego nie może być automatycznie przypisana nadpobudliwości ruchowej ADHD, ale sugeruje zaburzenie dysregulacji emocjonalnej bardziej bezpośrednio związane z behawioralnymi skutkami drażliwości.

Sprenger i wsp. [5] doszli do wniosku, że objawy autyzmu były istotnie bardziej nasilone, zwłaszcza w obszarze interakcji społecznych (ocenianych za pomocą skali reakcji społecznej i wywiadu diagnostycznego autyzmu), u pacjentów z podwójnym rozpoznaniem ASD-ADHD niż u osób z samym ASD. Jednak ten wniosek może również ilustrować częste kliniczne zamieszanie związane z tymi zaburzeniami: czy ciężki autyzm, który opisują, nie może być równie dobrze przyczyną bardziej objawowego deficytu uwagi, nie sugerując obecności ADHD? Podobnie Green i wsp. [6] stwierdzili, że objawy autystyczne były bardziej rozpowszechnione u dzieci z ADHD. W badaniu wzięto pod uwagę grupę dzieci w wieku od 6 do 10 lat podzieloną na podgrupę ADHD i podgrupę kontrolną bez ADHD. Wątpliwe wydaje się stwierdzenie, że objawy autystyczne są bardziej rozpowszechnione u pacjentów z ADHD bez uznania, że nasilenie ASD jest niezależnie od źródła wyraźnych niedoborów uwagi. W badaniu stwierdzono również, że intensywność objawów nadpobudliwości i impulsywności bezpośrednio wpływa na nasilenie objawów ASD, bez odwrotnego uwzględnienia, że nasilenie ASD może niezależnie wyjaśniać oznaki pobudzenia psychomotorycznego i niedoborów uwagi. Co więcej, wyniki nie różniły się w zależności od podtypu ADHD, co dodatkowo potwierdza hipotezę, że obserwowany deficyt uwagi i nadpobudliwość ruchowa są bardziej bezpośrednio wyjaśnione ciężkim autyzmem niż współistniejącym ADHD.Niektóre badania wykazały strukturalne różnice w funkcjach uwagi między pacjentami z ASD i ADHD, podczas gdy inne sugerują, że zaburzenia te wykazują identyczne niedobory [7, 8].Barnard-Brak [9] donosił o różnej zdolności do odróżniania osób z ASD od osób z ADHD na podstawie ich wyników w różnych zadaniach poznawczych, które oceniają trwałą uwagę. Jednak zadanie szybkiego nazywania liter, które uważa się za przewidywanie zdolności czytania powierzchownego i innych umiejętności czytania, ujawniło znaczące różnice między dziećmi z ASD i ADHD: te pierwsze spędzały więcej czasu nad zadaniem i osiągały lepsze wyniki. Tak więc interpretacja wyników w zadaniach poznawczo-uwagowych oceniających trwałą uwagę wymaga szczególnej ostrożności, aby uniknąć pomylenia tych dwóch zaburzeń. Badanie to podkreśliło również wpływ środowiska na wykonywanie zadań związanych z uwagą przez osoby z ASD: otoczenie, w którym osoby wykonują testy diagnostyczne, może mieć duży wpływ na wyniki.

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.

Wpływ życia z ADHDTradycyjnie badacze koncentrowali się na charakterystyce ADHD, a klinicyści na swoich wysiłkach terapeutycznych, przede wszystkim na podstawowych objawach; nieuwaga, nadpobudliwość i impulsywność. Jednak w ostatnich latach zaczęło dominować bardziej holistyczne i skoncentrowane na osobie skupienie się na wpływie życia z ADHD pod względem upośledzenia funkcjonalnego, jakości życia (QoL) i stygmatyzacji.Upośledzenie jest cechą definiującą ADHD i można je zaobserwować w wielu domenach – wyłaniając się ze złożonej interakcji między zdolnościami i niepełnosprawnościami danej osoby a kontekstem środowiskowym, w którym żyje i działa. Profile upośledzenia różnią się znacznie u osób z ADHD, ale podstawowe wyzwania funkcjonalne są szeroko rozpowszechnione (Bo€lte i in., 2018). W różnych kulturach ADHD negatywnie wpływa na relacje rówieśnicze i rodzeństwo (Ros i Graziano, 2018). ADHD wiąże się z ryzykownymi zachowaniami charakteryzującymi się wyższymi wskaźnikami ciąż wśród nastolatek, hazardu, wypadków i przedwczesnej śmierci (Shoham et al., 2021). Objawy nadpobudliwości i impulsywności korelują z podejmowaniem ryzyka, wypadkami i wykluczeniem społecznym przez rówieśników, podczas gdy objawy nieuwagi korelują z niskimi wynikami w nauce/zawodu i niską pewnością siebie (Willcutt i in., 2012). Upośledzenie utrzymuje się w wieku dorosłym w ponad połowie przypadków (Song i in., 2021) i jest pogarszane przez obecność innych schorzeń neurorozwojowych i psychicznych (Jangmo i in., 2021). Upośledzenie może być niedoceniane u kobiet w dzieciństwie (Mowlem et al., 2019), co może być związane z różnicami płci w profilach współwystępujących schorzeń (Rucklidge, 2010). Kobiety mogą również podejmować większe wysiłki, aby ukryć wyzwania i sprostać oczekiwaniom społecznym (de Schipper i in., 2015).Jakość życia i, co za tym idzie, dobre samopoczucie i satysfakcja z życia są znacznie zmniejszone w ADHD – chociaż istnieje duża zmienność międzyosobnicza. Ogólnie rzecz biorąc, samoocena globalnej jakości życia jest zmniejszona we wszystkich domenach życia i w czasie w porównaniu z typowo rozwijającymi się osobami, przy czym dotyczy to zarówno dzieci (Jonsson i in., 2017), jak i dorosłych (Lensing et al., 2015). Jakość życia jest bardziej zaburzona, gdy występują warunki współwystępujące (Klassen, Miller i Fine, 2004). Skutki ADHD są porównywalne z tymi obserwowanymi w poważnych schorzeniach pediatrycznych (Coghill i Hodgkins, 2016). Zmniejsza się również jakość życia rodziców i rodzeństwa (Peasgood i in., 2021).Osoby z ADHD mogą doświadczać uprzedzeń, stereotypów i dyskryminacji często z powodu etykiety diagnostycznej. Te formy stygmatyzacji, gdy są internalizowane, mogą prowadzić do poczucia wyobcowania, które zmniejsza poszukiwanie pomocy i obniża poczucie własnej wartości (Clement i in., 2015). Stygmatyzacja ADHD, napędzana błędnymi przekonaniami na temat jego przyczyn i dezinformacją na temat leków (Hinshaw i Scheffler, 2014), jest powszechna wśród rodziny, społeczeństwa i profesjonalistów (Lebowitz, 2016). Stygmatyzacja związana z ADHD jest bardziej wyraźna niż w przypadku specyficznych trudności w uczeniu się, ale mniej niż w przypadku choroby afektywnej dwubiegunowej (Kaushik et al., 2016). Używanie terminów biomedycznych przez klinicystów i naukowców (np. choroba, nieprawidłowość) w odniesieniu do doświadczenia odmienności może być stygmatyzujące, chociaż niektóre terminy, takie jak "pacjent", są nadal bardziej akceptowane w ADHD niż w innych stanach neurorozwojowych (np. Kenny i in., 2016).

. 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).

Perspektywy wymiarowe mogą ujawnić unikalne spostrzeżenia. Dane wyjściowe ABCD rfMRI zostały również zbadane wymiarowo (Karcher et al., 2021). Co ciekawe, stwierdzono, że zarówno ogólny czynnik psychopatologii, jak i czynnik neurorozwojowy, łączący nieuwagę, nadpobudliwość, impulsywność, niezdarność i powtarzające się zachowania, są związane ze zmniejszoną łącznością DMN (ta ostatnia ma silniejszy efekt), przy czym czynnik neurorozwojowy jest również związany z silniejszymi korelacjami między DMN oraz sieć cingulo-operkularna (istotność). Niemniej jednak te i inne zależności między mózgiem a zachowaniem stanowiły mniej niż 1% wariancji.

Wahania objawów i upośledzenia w czasie są bardzo częste. Pogląd, że ADHD występujące w dzieciństwie jest trwałym i stabilnym stanem, został ostatnio zakwestionowany w szczegółowej analizie jego trajektorii rozwojowych. Na przykład, 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). Sugeruje się, że ten nierówny profil jest wynikiem wzajemnego oddziaływania między zmieniającymi się w czasie wymaganiami środowiskowymi a leżącą u podstaw podatnością genetyczną (Sibley i in., 2021).

Badania podłużne wykazały, że impulsywność i nieuwaga są bardziej trwałe w całym rozwoju niż nadpobudliwość, zarówno w populacji ogólnej, jak i w próbkach klinicznych (Willcutt i in., 2012). Prezentacje DSM (nieuważny vs nadpobudliwy/impulsywny) nie są stabilne rozwojowo – odzwierciedlają bardziej przejściowe, ograniczone w czasie objawy zmiennego stanu niż rzeczywiste podtypy (Willcutt i in., 2012). Jeśli ADHD utrzymuje się do wczesnej dorosłości, wydaje się, że istnieje większa szansa na dalsze utrzymywanie się w późniejszym życiu (Karam i in., 2015). Poza podstawowymi objawami zachodzą zmiany we wzorcu współwystępujących schorzeń psychicznych w miarę wzrostu jednostek. Na przykład, podczas gdy w dzieciństwie zaburzenie opozycyjno-buntownicze (ODD) i zaburzenia zachowania (CD) są najczęstszymi stanami współwystępującymi z ADHD, używanie substancji psychoaktywnych oraz zaburzenia nastroju i lęku stają się częstszymi współwystępowaniami w wieku dorosłym (Franke i in., 2018). Determinanty utrzymywania się ADHD nie zostały ostatecznie ustalone. Metaanaliza czynników dziecięcych przewidujących utrzymywanie się ADHD w wieku dorosłym wykazała, że nasilenie objawów i współwystępowanie z zaburzeniami zachowania i dużymi zaburzeniami depresyjnymi były statystycznie istotnymi predyktorami (Caye i in., 2016). Czynniki genetyczne, takie jak historia rodzinna ADHD i ryzyko poligenowe ADHD, choć obiecujące, wymagają dalszych badań.

ADHD może być stanem o późnym początku. Pogląd, że ADHD jest zawsze stanem występującym w dzieciństwie, został zakwestionowany przez najnowsze dane z wielu krajów (np. Caye, Sibley, Swanson i Rohde, 2017; Sibley i in., 2018) sugerując, że niektóre osoby z diagnozą u nastolatków lub wczesnych dorosłych mają wariant choroby o późnym początku; chociaż istnieje spór co do dokładnych wskaźników ADHD o późnym początku, przy czym szacunki wahają się od około 30% do 87% osób z ADHD w wieku dorosłym (Breda i in., 2021). Dogłębna analiza sugeruje, że osoby z domniemanym wariantem o późnym początku mogą różnić się od swoich odpowiedników z dzieciństwa w istotny sposób. Wydaje się, że mają mniej poważne objawy i/lub mniejszą odpowiedzialność genetyczną za ADHD i/lub mogli żyć w bardziej wspierających rodzinach w dzieciństwie i/lub mieć wyższe IQ - lub kombinację tych czynników (Asherson i Agnew-Blais, 2019). Jest to jednak kolejny obszar, który wymaga dalszych badań. Te nowe dane dotyczące ADHD o późnym początku sugerują, że klinicyści powinni rozważyć możliwość rozpoznania ADHD w wieku dorosłym, nawet jeśli kliniczne progi nieuwagi i/lub nadpobudliwości/impulsywności objawów i/lub upośledzenia nie zostały osiągnięte w dzieciństwie

ADHD jest tradycyjnie konceptualizowane jako stan neurorozwojowy z początkiem we wczesnym dzieciństwie i stałym przebiegiem z ograniczoną remisją (Posner i in., 2020). Badania podłużne trajektorii rozwojowych ADHD od dziecka do dorosłego zapewniają kwalifikowane wsparcie dla tej charakterystyki, oferując jednocześnie bardziej zniuansowany i złożony obraz w odniesieniu do niektórych aspektów (Wootton i in., 2022). U większości osób, u których zdiagnozowano ADHD, objawy, a do pewnego stopnia upośledzenie, rzeczywiście pojawiają się po raz pierwszy we wczesnym dzieciństwie, nawet jeśli ich pierwsza formalna diagnoza jest w późniejszym okresie życia (Kieling i in., 2010). W rzeczywistości ADHD można wiarygodnie zdiagnozować w okresie przedszkolnym, kiedy nadpobudliwość i impulsywność są najbardziej widocznymi objawami, a niektóre deficyty neuropoznawcze związane z tym zaburzeniem są już wykrywalne (Shephard i in., 2022). Co więcej, chociaż ogólny obserwowalny poziom objawów spada w ciągu życia od dzieciństwa w populacji ogólnej (Wootton i in., 2022), większość osób, u których zdiagnozowano ADHD w dzieciństwie, nadal ma objawy i/lub upośledzenia wystarczające do postawienia diagnozy w okresie dojrzewania i wczesnej dorosłości (Breda i in., 2021; Faraone, Biederman, & Mick, 2006). W rzeczywistości badanie Multimodalnego leczenia ADHD (MTA), wykorzystujące dane zebrane w różnym wieku w całym rozwoju, sugeruje, że pełne wyzdrowienie/trwała remisja w okresie do dorosłości jest rzadka i występuje u mniej niż 10% osób z ADHD (Sibley i in., 2021).

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).

Jednym z głównych założeń RDoC jest jego użyteczność do badania heterogeniczności za pomocą jednej kategorii diagnostycznej. Ostatnie prace nad ADHD podkreślają tę zaletę. ADHD jest powszechnym i uporczywym zaburzeniem rozwojowym, które pojawia się we wczesnym dzieciństwie, charakteryzującym się nadmierną nieuwagą, nadpobudliwością lub impulsywnością (APA, 2013). Chociaż początek może nastąpić bardzo wcześnie w dzieciństwie, diagnoza ADHD jest zwykle ustalana w wieku szkolnym, co sprawia, że ADHD jest jedną z najczęstszych diagnoz w placówkach edukacyjnych (Matthews i in., 2014). Dzieci z ADHD częściej osiągają słabe wyniki w szkole (Loe i Feldman, 2007), są bardziej narażone na nadużywanie substancji (Adisetiyo i Gray, 2017), a także są bardziej narażone na rozwój kolejnych chorób psychicznych w wieku dorosłym (Hinshaw, 2018). Chociaż nazwa zaburzenia sugeruje, że problem jest z natury deficytem uwagi, przeprowadzono wiele prac, które pokazują, że deficyty doświadczane w ADHD mogą w rzeczywistości wpływać na więcej niż tylko ten jeden system (Nigg, Karalunas, Feczko i in., 2020) i istnieje duży stopień międzyosobniczej zmienności w manifestacji tych problemów (Hinshaw, 2018 r.; Kofler i in., 2013; Nigg i inni, 2002; Nigg, Karalunas, Feczko i in., 2020).

Spójność i niespójność czasowej struktury rdzeniowo-peryferyjnejAby 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)

Oszacowano na poziomie całego mózgu, zmienna w czasie społeczność osób z ADHD wykazywała nadmierną elastyczność w stanie spoczynku. Wynik ten pokazuje, że w strukturze społeczności pacjentów z ADHD nadal występuje dynamiczna rekonstrukcja w stanie spoczynku, a liczba rekonstrukcji jest zbyt częsta. Chociaż większa elastyczność jest uważana za pozytywną cechę w badaniach nad prawidłowymi funkcjami poznawczymi (Li i in., 2019; Pedersen i in., 2018), nadmierna rekonfiguracja sieci również wydaje się być oznaką choroby psychicznej.

Zbadaliśmy również rozkład węzłów rdzeń-obwód w każdym RSN z dwóch grup uczestników. W przypadku obszaru rdzenia skroniowego wyniki wskazują, że proporcja węzłów należących do sieci sensomotorycznej była najbardziej spójna w obu grupach, podczas gdy w sieci wzrokowej liczba węzłów w grupie ADHD była większa niż w grupie kontrolnej. W przeciwieństwie do tego, odsetek węzłów należących do DMN w grupie kontrolnej był większy niż w grupie ADHD, a u zdrowych osób obecne były węzły należące do sieci uwagi. W przypadku obwodowego obszaru skroniowego proporcja węzłów była bardziej spójna w sieci podkorowej. Liczba węzłów DMN u osób z ADHD była nieco wyższa niż w grupie kontrolnej, podczas gdy liczba węzłów należących do sieci uwagi i sieci sensomotorycznej była mniejsza niż w grupie kontrolnej (ryc. 7E).

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.

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

Na poziomie RSN zaobserwowaliśmy, że wartości elastyczności sieci uwagi, DMN i sieci podkorowej w grupie ADHD były znacznie wyższe niż w grupie kontrolnej. Obserwacja ta pokazuje, że niestabilność mózgu u pacjentów z ADHD objawia się głównie w tych trzech RSN. W poprzednich badaniach neurobiologicznych ADHD stwierdzono również, że te trzy funkcjonalne sieci są nieprawidłowe (Castellanos i Aoki, 2016; Lu i in., 2019; Wang & Li, 2015), zwłaszcza DMN (Castellanos & Proal, 2012; Uddin i in., 2008). Wei i in. (2017) stwierdzili w badaniu dynamicznej rekonstrukcji społeczności pacjentów z depresją, że nieprawidłowa elastyczność sieci krytycznych może upośledzać niezbędną integrację funkcji mózgu. Wykazano jednak, że zdolność do integracji funkcji mózgu jest związana z objawami ADHD (Qian i in., 2019).

(Cai i in., 2018; Kaboodvand i in., 2020; Mowinckel i in., 2017; Nomi i in., 2018). Na przykład, łącząc podejście z przesuwanym oknem i grupowanie k-średnich, Cai i in. (2018) stwierdzili, że w porównaniu ze zdrowymi ludźmi, pacjenci z ADHD mają więcej stanów mózgu, wykazują mniejszą trwałość i wykazują większą zmienność. Kaboodvand i in. (2020) wykazali, że czas trwania stabilnej synergii mózgu u pacjentów z ADHD jest znacznie krótszy niż w grupie kontrolnej.

W tym badaniu zbadaliśmy zmienne w czasie wzorce łączności sieciowej i zakłócenia sieci u dzieci, młodzieży i dorosłych pacjentów z ADHD przy użyciu ICA, okien przesuwnych i klastrowania K-średnich. Nasza analiza ujawniła następujące wyniki: (1) we wszystkich trzech grupach pacjentów z ADHD stwierdzono unikalne zmiany sieci stanów między sieciami stanu spoczynku, przy czym zakłócenia występowały głównie w sieciach funkcjonalnych niższego rzędu, w tym SMN, AUD, VN i CBN, podczas gdy sieci wyższego rzędu (DMN, SN, CEN i FPN) wykazywały raczej rzadką i niską łączność; (2) Uzyskano zmiany w wektorach stanów jako miarę zmian dynamicznych dla trzech grup, w tym średni czas przebywania, ułamek spędzonego czasu, liczbę przejść między stanami oraz całkowitą miarę przejścia według stopnia w stanie i poza nim; (3) Średni czas przebywania był dodatnio skorelowany z ogólnym nasileniem choroby i nasileniem nadpobudliwości tylko w grupie nastolatków, podczas gdy ułamek czasu był dodatnio skorelowany z ogólnym nasileniem w grupie dzieci i nasileniem nadpobudliwości w grupie nastolatków.

Pacjenci z ADHD, młodzieńczy pacjenci z ADHD wykazywali zwiększoną łączność sieciową między SMN i SC w stanie 2.

Młodzież a dzieci Rysunek 3A pokazuje istotne różnice (p < 0,01, skorygowane FDR) między grupami nastolatków i dzieci z ADHD. W porównaniu z dziecięcymi pacjentami z ADHD, młodzieńczy pacjenci z ADHD wykazywali zwiększoną łączność sieciową między DMN i CEN, DMN i SC oraz DMN i SN w stanie 1. W porównaniu do dziecka

Mapy przestrzenne ICN i ich przebiegów czasowych zostały zdekomponowane za pomocą GICA. Wybrane 50 ICN podzielono na dziewięć sieci w oparciu o ich właściwości anatomiczne i funkcjonalne, w tym sieć sensomotoryczną (SMN), sieć wzrokową (VN), sieć trybu domyślnego (DMN), centralną sieć wykonawczą (CEN), sieć móżdżku (CBN), sieć podkorową (SC), sieć słuchową (AUD), sieć czołowo-ciemieniowa (FPN) i sieć istotności (SN). Zidentyfikowane ICN z ich pikami aktywacji przypadały głównie na istotę szarą (rysunek uzupełniający 2).

Wcześniejsze prace wykorzystujące obszary zainteresowania oparte na zadaniach sugerują opóźnioną siłę w połączeniach czołowo-ciemieniowo-żebrowo-móżdżkowych w ADHD, z implikacjami głównie w sieciach czołowo-ciemieniowych, brzusznej uwagi i trybie domyślnym (Cortese i in., 2012; Hart i in., 2012, 2013).

. Podejście to ma na celu wyizolowanie określonych procesów poznawczych, które mogą być powiązane lub zmodyfikowane przez objawy lub leczenie ADHD. Jednak w ostatnim czasie pojawiło się ogromne zainteresowanie alternatywną metodą zwaną funkcjonalnym rezonansem magnetycznym w stanie spoczynku (rs-fMRI). Termin "stan spoczynku" jest mylący, ponieważ mózg nigdy nie jest w spoczynku (Stark i Squire, 2001; Raichle, 2006). Jest często używany do określenia procedury bezzadaniowej, w której uczestnicy są proszeni o leżenie nieruchomo w skanerze, z otwartymi lub zamkniętymi oczami i nie myślenie o niczym konkretnym. FMRI w stanie spoczynku daje miarę neurofizjologii mózgu, która nie jest zależna od procesów poznawczych ukierunkowanych na zadania. Co więcej, odkrycie sieci struktur mózgowych w trybie domyślnym, o której mówi się, że jest aktywna w stanie spoczynku i wykazuje dynamiczne ujemne korelacje z regionami związanymi z zadaniami, otworzyło nowe obszary badań (Raichle i in., 2001; Greicius i inni, 2003) i postawił interesujące pytania dotyczące nieprawidłowych wzorców aktywacji mózgu u pacjentów z ADHD.W warunkach stanu spoczynku sieci wewnętrzne uzyskane z rs-fMRI korelują z fluktuacjami sygnału BOLD o niskiej częstotliwości między regionami mózgu (Biswal i in., 1995; Fox i Raichle, 2007; Khundrakpam i in., 2016). Wykazano, że ludzki mózg jest funkcjonalnie zorganizowany w hierarchię wielkoskalowych sieci łączności (Meunier i in., 2009). U pacjentów z ADHD zaobserwowano nieprawidłową łączność funkcjonalną (FC) w trybie domyślnym, kontrolę wykonawczą, istotność i sieci związane z uwagą (Sidlauskaite i in., 2016; Bos i in., 2017). Mówi się, że sieci te są związane z objawami ADHD, takimi jak upośledzenie przetwarzania funkcji wykonawczych i rozproszenie uwagi (Francx i in., 2015; Zhao i in., 2017). Zaobserwowano również istotne różnice między dziećmi i młodzieżą z ADHD w trybie domyślnym i sieciach czołowo-ciemieniowych (Park i wsp., 2016), o których również mówi się, że są silnie związane z objawami ADHD (Buckner i wsp., 2008; Andrews-Hanna, 2012; Ptak, 2012). Te i kilka innych badań wykazało znaczące różnice zarówno między pacjentami z ADHD a zdrowymi osobami z grupy kontrolnej, jak i między grupami pacjentów z ADHD, ale większość z tych badań opiera się na założeniu, że FC jest statyczne przez cały czas skanowania, a zatem oblicza FC przy użyciu całego przebiegu czasowego. Mimo że statyczna funkcjonalna łączność sieciowa (sFNC) została wykorzystana do skutecznego określenia nieprawidłowości mózgu w ADHD i innych chorobach neurologicznych, zignorowano fakt, że różne aktywności neuronalne mogą wystąpić w różnych punktach w czasie.

Potwierdzenie wcześniejszych ustaleńOd góry do dołu, ROI1, ROI2, ROI4, ROI3 Pogrubione wpisy to współrzędne piku i środek wyodrębnionych określonych nasion. Wyniki te były zgodne z wcześniejszymi badaniami (Konrad & Eickhoff, 2010; Stoodley 2014; Wolf i in., 2009)

Nieprawidłową siłę rs-FC stwierdzono w szlakach wstępujących lub zstępujących oraz w równoległych szlakach obwodów móżdżku w ADHD.RS-FC między obustronnym móżdżkiem a skupiskami w prawym środkowym zakręcie obręczy i prawym tylnym płacie móżdżku pośredniczyły w korelacji między NRXN1-PRS a diagnozą ADHD.Podkreślono zaangażowanie móżdżku, środkowego zakrętu obręczy i zakrętu skroniowego, które są kluczowymi częściami obwodów sensomotorycznych, co sugeruje, że NRXN1 może zwiększać ryzyko ADHD poprzez regulację funkcji obwodów sensomotorycznych.

W porównaniu z HC, pacjenci z ADHD wykazywali znacznie zmniejszone dFC między prawym dAI z lewym środkowym zakrętem czołowym a lewym zakrętem zaśrodkowym oraz między prawym vAI z prawym podudziem móżdżku. Nie stwierdzono znaczenia w PI. Co więcej, nie uzyskano zwiększonego dFC między obiema grupami. Szczegółowe informacje na temat różnic dFC w poszczególnych grupach przedstawiono na rysunku 2 i w tabeli 2.

W porównaniu z HC, pacjenci z ADHD wykazywali znacznie zmniejszone dFC między dAI, vAI i PI a lewym wzgórzem, lewym przedklinkiem i prawym biegunem skroniowym. Nie wykryto zwiększonego stężenia dFC między obiema grupami. Szczegóły dotyczące wyników różnic międzygrupowych w dFC lewych podregionów wyspy przedstawiono na rycinie 3 i tabeli 2

Współczesne definicje mózgu społecznego zwykle obejmują dynamiczną i hierarchiczną strukturę obwodów uwikłanych w elementarne konstrukty bardziej zautomatyzowanych systemów, takich jak identyfikacja społecznie istotnych bodźców, a także względnie nakładające się obwody zaangażowane w operacje wyższego rzędu stanu psychicznego. Na przykład uczucia takie jak wstręt lub gniew były zasadniczo związane z siecią awersji, w której wyspa jest kluczowym elementem (Buckholtz i in., 2008). Oznacza to, że wyspa, wśród innych obszarów mózgu w sieci awersji, jest zapośredniczona w zachowaniach awersyjnych, takich jak unikanie obcych, którzy nie są godni zaufania. Badania wykazały również wpływ wyspy na "podejmowanie decyzji społecznych", które umożliwiają wybór elastycznych reakcji behawioralnych na innych (Rogers-Carter i Christianson, 2019). Dokładniej, kora wyspowa jest anatomicznie zlokalizowana, aby połączyć zintegrowane społeczne sygnały sensoryczne z siecią podejmowania decyzji społecznych, co skutkuje elastycznymi i adaptacyjnymi wynikami behawioralnymi dla bodźców społecznych i emocjonalnych. Zgodnie z tymi ustaleniami Belfi i in. (2015)

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).

Praktyki, które promują braki społeczne, mogą być bezpośrednim wynikiem diagnozowania objawów ADHD u przynajmniej niektórych niemowląt. Niektóre z kryteriów DSM-IV ADHD, takie jak "przeszkadzanie lub przeszkadzanie innym", nawet wyraźnie odnoszą się do złego zachowania społecznego (Lahey i in., 2005). Ogólnie rzecz biorąc, połączenie nadpobudliwości, impulsywności i nieuwagi może wpływać na zachowania społeczne. Chociaż dzieci z ADHD mają silne pragnienie interakcji z innymi, zazwyczaj mają trudności z dostosowaniem swojej postawy do otoczenia. Dwie cechy behawioralne są zazwyczaj związane z trudnościami społecznymi u dzieci z ADHD, a mianowicie nieprzyjemny, wrogi ton ich interakcji, a także ich nadpobudliwe/impulsywne zachowanie. Łamanie zasad, antagonistyczne i dominujące zachowania oraz stosowanie fizycznej i werbalnej wrogości to przykłady pierwszego aspektu. Działania te mogą stanowić bezpośrednie zagrożenie dla innych i udowodniono, że są istotnymi predyktorami negatywnych nominacji rówieśniczych zarówno u dzieci z ADHD, jak i bez ADHD. Przykłady drugiego aspektu obejmują niespokojne i inwazyjne zachowanie, które często jest niewłaściwe w obecnych warunkach i trudne do naprawienia (Lahey i in., 2005).