Työskentelymuistin hermopohja ADHD:ssä: kuormitus versus monimutkaisuus

lisätietoja:ali.ma@wecistanche.com

Prerona Mukherjeea, *, Tadeus Hartanto, Ana-Maria Iosifa, J. Faye Dixonb, a

Stephen P. Hinshaw, Murat Pakyurekc, Wouter van den Bosa, Amanda E. Guyerd ja ,f

Samuel M. McClureg, Julie B. Schweitzera, Catherine Fassbender a, h

Psychiatry and Behavioral Sciences ja MIND Institute, University of California, Davis, 2825 50th St., Sacramento, CA 95817, USA

b Kansanterveystieteiden laitos, Kalifornian yliopisto, Davis, Davis, CA 95616, USA

c Psykologian laitos, Kalifornian yliopisto, Berkeley, 3rd Floor, Berkeley Way West Building, 2121 Berkeley Way West, Berkeley, CA 94720, USA d Kehityspsykologian laitos, Amsterdamin yliopisto, Nieuwe Achtergracht 129-B, 1018 WS Amsterdam, Alankomaat

e Department of Human Ecology, University of California, Davis, 1 Shields Ave, Davis, CA 95616, USA

f Center for Mind and Brain, University of California, Davis, 267 Cousteau Pl, Davis, CA 95618, USA

g Psykologian laitos, Arizona State University, Tempe, AZ 85287, USA

h School of Psychology, Dublin City University, DCU Glasnevin Campus, Dublin 9, Irlanti

Cistanche ja cistanche deserticola ma voivat parantaa muistia

A B S T R A C T

Työskentelymuisti(WM) puutteet ovat avainasemassa tarkkaavaisuushäiriössä (ADHD). Siitä huolimatta, WM ei ole yleisesti heikentynyt ADHD:ssa. Lisäksi ADHD:n WM-puutteiden hermoperustaa ei ole lopullisesti osoitettu, ja se liittyy alueisiin, mukaan lukien esiotsakuori, pikkuaivot ja häntä. Nämä ristiriidat voivat liittyä WM-kapasiteetin käsitteellisiin käsitteisiin, kuten kuormitus (informaation määrä) verrattuna toiminnan monimutkaisuuteen (huolto-palautus tai manipulointi). Esimerkiksi neurotyyppisiin (NT) yksilöihin verrattuna monimutkaiset WM-toiminnot voivat heikentyä ADHD:ssa, kun taas yksinkertaisemmat toiminnot säästyvät. Vaihtoehtoisesti kaikki toiminnot voivat heikentyä suuremmilla kuormilla. Tässä vertailimme näiden kahden WM-kapasiteetin komponentin: kuormitus ja toiminnallinen monimutkaisuus ADHD:n ja NT:n välillä, käyttäytymisen ja hermoston vaikutusta. Oletimme, että WM-kuormituksen vaikutus olisi suurempi ADHD:ssä ja hermoaktivaatio muuttuisi. Osallistujat (ikähaarukka 12–23 vuotta; 50 ADHD (18 naista); 82 NT (41 naista)) muistivat kolme tai neljä kohdetta (kuormitus) eteen- tai taaksepäin järjestyksessä (toiminnallinen monimutkaisuus) toiminnallisen magneettikuvauksen aikana. Diagnoosin ja tehtävän vaikutuksia verrattiin suorituskykyyn ja hermoston sitoutumiseen. Käyttäytymisessä havaitsimme merkittäviä vuorovaikutuksia diagnoosin ja kuormituksen välillä sekä diagnoosin, kuormituksen ja monimutkaisuuden välillä. Hermostollisesti havaitsimme vuorovaikutuksen diagnoosin ja kuormituksen välillä oikeasta aivojuoviosta sekä diagnoosin ja kompleksisuuden välillä oikeasta pikkuaivosta ja vasemmasta takaraivosta. ADHD-ryhmä osoitti hypoaktivaatiota verrattuna NT-ryhmään suuremman kuormituksen ja monimutkaisemman aikana. Tämä informoi nuorten ja nuorten aikuisten, joilla on ADHD, WM:hen liittyvien toiminnallisten ongelmien mekanismeja (esim. akateeminen suorituskyky) ja korjaavia toimenpiteitä (esim. WM-koulutus).

1. Esittely

Tarkkailuvaje-hyperaktiivisuushäiriö (ADHD) on yleinen, varhain alkava hermoston kehityshäiriö, jonka arvioitu esiintyvyys on 5–6 prosenttia ja joka jatkuu usein aikuisikään asti (Asherson et al., 2016). Huomattava ADHD-vaje toimiimuisti(WM), joidenkin tutkimusten mukaan WM voi olla keskeinen ADHD:n vajaatoiminta (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2001). WM-vammat liittyvät avainoireisiin, kuten tarkkaamattomuuteen ja yliaktiivisuuteen ADHD:ssa (Orban et al.,

2018; Rapport et ai., 2009; Campez et ai., 2020). WM-kapasiteetti viittaa kykyyn ylläpitää tai manipuloida tietoa henkisesti havaintosyötteen jälkeen (Baddeley et al., 1974). WM:hen liittyvillä heikentymillä voi kieltämättä olla syvällinen vaikutus moniin toimintoihin, jotka vaikuttavat elämänalueisiin, kuten akateemisiin saavutuksiin (Simone et al., 2018; Fried et al., 2019), tunteiden käsittelyyn (Groves et al., 2020), sosiaaliset suhteet (Kofler ym., 2011). Siksi kattavammalla ymmärryksellä WM-peräisestä ADHD:n heikkenemisestä voi olla tärkeitä seurauksia.

Yksi WM-tutkimuksen monimutkaisista tekijöistä on erot WM-rakenteiden määrittelyssä. Jotkut WM-teoriat tekevät eron ylläpidon ja manipuloinnin välillä, ja vain manipulointi luokitellaan todelliseksi WM:ksi, jolloin ylläpito on yksinkertaisesti muistamista (Rapport et al., 2013), kun taas toiset pitävät molempia monimutkaisempina WM-operaatioina (D'Esposito et al., 1999). Rypma et ai., 2002; Jolles et ai., 2011). WM:ään tallennetun tiedon tarkkuus vähenee, kun tiedoille suoritettavien toimintojen monimutkaisuus lisääntyy (esim. ylläpito versus manipulointi). Samanlainen negatiivinen vaikutus WM:ään havaitaan, kun ylläpidettävän tiedon (eli kuormituksen) määrä kasvaa. Siten kuormitus, toiminnan monimutkaisuus tai molemmat voivat vaikuttaa WM-kapasiteettiin.

Erilaisia ​​WM-rakenteiden hermopohjan selittämiseen on ehdotettu erilaisia ​​malleja. Eräs WM-malli esittää, että ylläpito ja manipulointi perustuvat erilaisiin verkkoihin frontaalisessa ja parietaalisessa aivokuoressa. Ylläpidon uskotaan rekrytoivan ventraalisemman verkoston, kun taas manipuloinnissa käytetään lisäksi enemmän dorsaalisia alueita (D'Esposito et al., 1999; Crone et al., 2006). Suuremmilla kuormituksilla ylläpidon on kuitenkin osoitettu sitovan myös selkäverkkoja (Rypma et al., 2002; Miller, 1956; Braver ym., 1997; Tan ym., 2006; Jaeggi ym., 2009; Zarahn et al. al., 2005). Siten manipulointi voidaan nähdä enemmän kuormitettuna WM-tehtävänä kuin irrotettavana komponenttina, jolla on omistettu aivoverkosto. Hyvin harvat tutkimukset ovat testanneet tätä vertaamalla suoraan ylläpitoa suuremmalla kuormituksella manipulointiin (Jolles et al., 2011; Veltman et al., 2003; Cannon et al., 2005). Kahdessa tällaisessa tutkimuksessa havaittiin, että ylläpito korkeammalla kuormituksella rekrytoi samanlaisia ​​alueita kuin manipulaatio, mukaan lukien dorsolateraalinen prefrontaalinen aivokuori (DLPFC) (Veltman et al., 2003; Cannon et al., 2005), kun taas toisessa ei löytynyt DLPFC:n rekrytointia manipulaatioon (Jolles et al. , 2011). Muut työt osoittavat, että WM-kapasiteettia, erityisesti kykyä suorittaa manipulointia, tukee vastaava DLPFC-aktivaatio ja se lisääntyy iän myötä (Jolles et al., 2011; Crone ym., 2006; Federico et al., 2014).

WM-vajeet ovat avainasemassa ADHD:ssa (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2001). WM liittyy ADHD-oireisiin (Rapport et al., 2009), ja WM-vajeet jatkuvat aikuisikään asti (Alderson et al., 2013). Siitä huolimatta, WM ei ole yleisesti heikentynyt ADHD:ssa (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008; Gathercole ja Alloway, 2006; Vance et al., 2013; Kofler et al., 2019; Nigg, 2005) , ja tätä heterogeenisyyttä ei täysin ymmärretä. Muita vaikeuttavia tekijöitä voivat olla mahdollisuus, että ADHD:n WM-vammat voivat olla modaalispesifisiä. On mahdollista, että spatiaalinen WM saattaa vaikuttaa enemmän kuin sanallinen (Martinussen et al., 2005). Äskettäisessä meta-analyysissä kuitenkin havaittiin, että sanallinen WM vaikuttaa ADHD:hen (Ramos et al., 2020). Muut teoriat viittaavat siihen, että WM voi vaikuttaa enemmän henkilöillä, joilla on tarkkaavaisuusoireita (Martinussen ja Tannock, 2006), mutta WM-puutteet liittyvät myös hyperaktiivisiin/impulsiivisiin oireisiin (Kofler et al., 2019).

Tässä tutkimuksessa ehdotamme, että ADHD:hen liittyvät WM:n muutokset voivat riippua siitä, määritetäänkö WM-kapasiteetti kuormituksen ja/tai monimutkaisuuden perusteella. Siten monimutkaisiin WM-operaatioihin, kuten manipulointiin, voi olla vaikutusta ADHD:ssa, kun taas yksinkertaisemmat toiminnot, kuten ylläpito-palauttaminen, saattavat vaikuttaa vähemmän, kuten Parkinsonin taudin kaltaisissa olosuhteissa (Lewis et al., 2003). Vaihtoehtoisesti sekä manipulointi että ylläpito suuremmilla kuormilla voivat heikentyä, kuten on havaittu skitsofreniassa (Cannon et al., 2005; Hill et al., 2010).

ADHD:n WM-puutteiden hermosto voi edelleen edistää havaintojen heterogeenisyyttä ADHD:n WM-vammoista. Aivoverkostoja, jotka tukevat WM:tä neurotyyppisillä (NT) yksilöillä, on tutkittu laajasti, ja vaikka prefrontaalista aivokuorta (PFC), parietaalista aivokuorta (PC), täydentävää motorista aluetta (SMA) ja supertemporaalisia alueita (D'Esposito et al., 1999) on tutkittu laajasti. ) ovat klassisesti yhteydessä WM:ään, viimeaikaiset tutkimukset viittaavat siihen, että pikkuaivoalueilla (Tomlinson et al., 2014; Steinlin, 2007) ja striataalisilla alueilla (O'Reilly ja Frank, 2006; Darki ja Klingberg, 2015) on olennainen rooli WM-käsittelyssä. Aivojuovio liittyy PFC:n tiedon portittamiseen (Chatham ja Badre, 2015; McNab ja Klingberg, 2008), ja siksi se on kriittinen WM-kapasiteetille (esim. ylläpito), kun taas pikkuaivot ovat monimutkaisempia (Marvel ja Desmond, 2012). ) (esim. manipulointi). Rakenteellisia eroja on raportoitu sekä hännän (Vaidya, 2012; Valera ym., 2007; Hoogman ym., 2017) että pikkuaivoissa (Steinlin, 2007; Vaidya, 2012; Valera ym., 2007; Baldaçara et al. al., 2008; Berquin et ai., 1998; Giedd et ai., 2001; Casey et al., 2007) ADHD:ssa verrattuna NT:hen, ja tärkeimmät arviot ADHD:n WM-häiriöistä ovat ehdottaneet fronto-striato-pikkuaivoverkostoja. voi olla avainrooli ADHD:n WM-vajeissa (Martinussen et al., 2005; Giedd et al., 2001; Castellanos et al., 2002; Durston, 2003; Bollmann et al., 2017). Siten ADHD:n WM-häiriöt voivat johtua joko kuormituksen lisääntymisestä tai monimutkaisuudesta, mikä johtuu eroista aivojuovio- tai pikkuaivojärjestelmien rekrytoinnissa frontaalisten verkkojen yhteydessä. Siksi WM-suorituskyvyn erojen tutkimisen lisäksi ADHD:n WM-häiriöiden hermoperustan tutkiminen, joko kuormituksen tai monimutkaisuuden aiheuttamana, mahdollistaisi ADHD:n WM-erojen paikan tunnistamisen.

Vertaaksemme suoraan eri WM-kapasiteetin määritelmien vaikutusta ADHD:ssa, testasimme WM-kuorman (pieni vs. korkea) ja monimutkaisuuden (huolto-palautus vs. manipulointi) vaikutusta yhtenäisessä fMRI-paradigmassa ADHD-potilaiden ryhmässä. ja NT-kontrolliryhmä. Oletimme, että WM-suorituskyky heikkenisi ADHD-ryhmässä NT-ryhmään verrattuna ja että tähän suorituskyvyn eroon liittyisi muutoksia WM:hen liittyvässä hermoaktivaatiossa. Lisäksi aiempien käyttäytymistutkimusten tulosten perusteella, joissa tutkittiin WM-kuormituksen vaikutusta ADHD:hen (esim. Bollmann et al., 2017; Weigard ja Huang-Pollock, 2017); oletimme, että ADHD-potilaiden lisääntynyt kuormitus johtaisi suhteettoman suureen laskuun WM-suorituskyvyssä verrattuna NT:ihin monimutkaisuudesta riippumatta, ja että tähän liittyisi lisääntynyt fronto-striato-pikkuaivoverkkojen rekrytointi.

ADHD:n vaikutuksen spesifisyyden ymmärtäminen WM-kapasiteettiin (monimutkaisuus vs. kuormitus) voisi selvittää, mitkä WM-vaikeuden näkökohdat ovat haaste ADHD-potilaille. Lisäksi se voisi antaa tietoa henkilökohtaisten WM-koulutustoimenpiteiden suunnittelusta ohjaamalla ponnisteluja kohti tiettyjä WM-toimintojen näkökohtia. Kuten aikaisemmassa työssä ehdotettiin, ulkoisen tallennustilan, vihjeiden tai uuden tiedon asteittainen lisääminen voi vähentää WM-kuormitusta ja näihin näkökohtiin keskittyvät interventiot voivat olla hyödyllisempiä (Martinussen et al., 2005).

2. Materiaali ja menetelmät

2.1. Osallistujat

2.1.1. Osallistujan tiedot

Keräsimme kuvantamistietoja (katso seuraavat osiot tietoja kuvantamisparametreista ja rekrytointiyksityiskohdista) 78 nuorelta ja nuorelta aikuiselta (AYA), joilla oli yhdistetty ADHD-esitys (eli jotka osoittavat sekä tarkkaamattomuuden että hyperaktiivisuuden/impulsiivisuuden kohonneita oireita) ja vertailun. ryhmä 86 NT AYA, osa pitkittäistä tutkimusta. Rekrytoimme osallistujia Kalifornian yliopistosta Davisista (UCD), MIND Institute -pohjaisesta oppiaineiden rekrytointijärjestelmästä, UCD:stä ja paikallisista psykiatrisista ja neurokehityshäiriöiden klinikoista, UCD-kampuksen ilmoitustauluista ja yhteisöstä kohdistetun mainoslehtisten ja sosiaalisen median avulla. media. 20 ADHD-osapuolta ja neljä NT-osallistujaa suljettiin pois huonon käyttäytymistarkkuuden vuoksi (määritelty alle kaksi standardipoikkeamaa alle keskimääräisen suorituskyvyn kaikissa osallistujissa ja kaikissa olosuhteissa) ja 8 ADHD-osallistujaa johtuen liiallisesta pään liikkeestä skannauksen aikana (määriteltynä yli 25 prosenttia tilavuuksista jätetty pois, koska tilavuus-tilavuus-liikeraja on ylitetty 1 mm). Analysoimme MRI-tietoja jäljellä olevilta osallistujilta, mukaan lukien 50 ADHD- ja 82 NT-osallistujaa.

Osallistujat olivat 12–23-vuotiaita ja 41/41 ja 18/32 naista/miestä NT- ja ADHD-ryhmissä (taulukko 1). ADHD-osallistujista 28:lle oli tällä hetkellä määrätty piristävää lääkettä (12 metyylifenidaattia, 16 amfetamiinia) ja kahdelle ei-stimuloivaa lääkitystä. Osallistujille määrätty lääkitys kesti 48–96 tuntia

lääkeloma ennen toiminnallisia magneettikuvauksia (fMRI) määräävän lääkärin suostumuksella, mikä vastaa viittä määrätyn lääkkeen puoliintumisaikaa. Katso lisätietoja osallistujien sosioekonomisesta asemasta kohdasta Lisätiedot.

2.1.2. Diagnostiset menettelyt

Kaksi lisensoitua psykologia tiimissämme (JBS ja JFD) arvioi seulontatiedot määrittääkseen kelpoisuuden tutkimukseen Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders – 5th Edition (DSM 5) perusteella. Vanhempien (Conner-3 Parent Rating Scale – CPRS-3) ja opettajien arviointiasteikko (Conners-3 Teacher Rating Scale – CTRS-3) (Conners, 2008) valmistuivat, kun taas aikuisilla osallistujilla oli Conners' Adult ADHD Rating Scale (CAARS), jonka vanhempi, puoliso tai läheinen ystävä (pääasiassa vanhemmat täyttivät nämä) täytti CAARS:n tarkkailijalomakkeen osallistujasta. ADHD:n esiintyminen lapsuudessa aikuisilla ADHD-osallistujilla varmistettiin myös (tai poissaolo NT:n osalta) vanhempien suorittamilla retrospektiivisillä luokitusasteikoilla Barkley Adult ADHD Rating Scale-IV:llä (BAARS-IV). Tiimimme laillistettu psykologi haastatteli edelleen vanhempia selventääkseen diagnoosia (tai sen puuttumista) tarvittaessa. Katso alla akateemisten oppimisvaikeuksien seulontamenettelyt.

2.1.3. Tutkimuksen sisällyttämis-/poissulkemiskriteerit

Tutkimukseen osallistumiskriteerit edellyttivät osallistujien olevan 12–25-vuotiaita, tyypillisesti kehittyviä NT-ryhmälle tai täyttämään ADHD-, yhdistetyn tai hyperaktiivisen/impulsiivisen esityksen DSM{2}}-kriteerit ADHD-ryhmän osalta. (Kaikki tämän tutkimuksen ADHD-ryhmän osallistujat täyttivät yhdistetyn esityksen kriteerit; ei yhtään hyperaktiivisen/impulsiivisen esityksen kriteerit). Tutkimuksen poissulkemiskriteerit sisälsivät (a) Full Scale IQ -pisteet < 80="" (iq-pisteet="" perustuivat="" weschlerin="" älykkyysasteikkoon="" lapsille="" (wisc-iv;="" n="91)" tai="" wechsler="" adult="" intelligence="" scale="" -asteikkoon="" (wais;="" n="" {{6)="" }}),="" iästä="" riippuen);="" (b)="" positiivinen="" testi="" matemaattisen="" tai="" lukutaidon="" oppimisvaikeudelle="" (wechsler="" individual="" achievement="" test="" –="" third="" edition="" (wiat-iii)="" pisteet="">< 80);="" (c)="" vanhemman="" ilmoittama="" päävamman,="" neurologisen="" häiriön="" tai="" vakavan="" lääketieteellisen="" ongelman="" historia;="" (d)="" määrätyt="" psykoaktiiviset="" lääkkeet="" adhd-lääkkeiden="" lisäksi="" (eli="" piristeet="" tai="" atomoksetiini);="" (e)="" täyttää="" dsm-kriteerit="" minkä="" tahansa="" muun="" akselin="" i="" diagnoosin="" osalta="" adhd:n,="" oppositioisen="" uhmahäiriön="" tai="" käyttäytymishäiriön="" lisäksi;="" f)="" positiivinen="" huumeseulonta="" laittomien="" huumeiden="" varalta="" kuvausistunnon="" päivänä;="" g)="" positiivinen="" raskaustesti="" (nainen);="" h)="" mahdolliset="">

Saimme tietoon perustuvan kirjallisen vanhempien suostumuksen ja suostumuksen/lapsen suostumuksen kaikilta osallistujilta. UCD Institutional Review Board hyväksyi hankkeen.

2.2. Kuvantaminen

Käytimme kuvantamiseen Siemens 3T TIM Trio MRI-skanneria (Siemens Medical, Erlangen, Saksa), jossa oli 32-kanavapääkäämi. T2* toiminnallisia kuvia hankittiin (vokselin koko=3,4 mm × 3,4 mm × 3,4 mm, viipaleen paksuus=3,4 mm isotrooppinen, 36 lomitettua viipaletta, toistoaika (TR)=2 .0 s, viritysaika (TE)=25 ms, kääntökulma=90◦ , matriisi 64 × 64, näkökenttä (FOV)=220 mm). WM-tehtävä sisälsi neljä ajoa, joista jokainen käsitti 182 osaa. Lisäksi kerättiin MPRAGE-anatominen skannaus (TR {{20}},9 s, TE=3,06 ms, FOV=256 mm, matriisi=256 × 256, kääntökulma=7◦ , viipaleen paksuus=1 mm, 208 viipaletta). Kokeelliset ärsykkeet esiteltiin käyttämällä E-Prime 2.0:aa (Psychology Software Tools, Inc., Sharpsburg, PA).

2.3. Paradigma

Osallistujat esittivät version KuvatilauksestaMuistiParadigma (Crone et al., 2006) käyttäen tapahtumaan liittyvää suunnittelupohjaista kokeellista paradigmaa (kuva 1.1). Tässä tehtävässä jokainen neljästä ajosta koostui 4000 ms:n kiinnitysjaksosta, jota seurasi 15 koetta. Jokainen kokeilu alkoi koodauslohkolla, joka koostuu neljästä kuvasta, jotka näytetään 1000 ms:n välein. Kuormaa vaihdeltiin korvaamalla neljäs kuva tähdellä kolmessa kuormituskokeessa, jotka osallistujia kehotettiin jättämään huomiotta. Tätä seurasi 5000 ms:n käskylohko, jonka aikana osallistujia käskettiin muistamaan asiat esitetyssä järjestyksessä (eli eteenpäin; F) tai päinvastaisessa järjestyksessä (eli taaksepäin; B). Tämä oli tärkein mielenkiinnon jakso, koska silloin objekteja joko ylläpidettiin (eteenpäin) tai manipuloitiin (käänteinen järjestys). Kiinnitysjakson (1000 ms) jälkeen tapahtui koetuskatkos, jonka aikana osallistujat muistuttivat aiemmin esitellyt esineet 8000 ms jakson aikana. Jokaista koetta seurasi 4000 ms, 6000 ms, 8000 ms (keskiarvo 6000 ms) kokeiden välinen aika. Olosuhteet jaettiin satunnaisesti ajon aikana.

2.4. Käyttäytymissuorituskykyanalyysi

Käytimme SAS-versiota 9.4. (SAS Institute Inc., Cary, NC) analysoimaan käyttäytymissuorituskykyä. Johdimme keskimääräisen tarkkuuden ja reaktioajan 3 kohteen (3F ja 3B), 4 kohteen (4F ja 4B), eteenpäin (3F ja 4F) ja taaksepäin (3B ja 4B) kokeille. Analyysit suoritettiin käyttämällä sekavaikutteisia lineaarisia malleja (Laird ja Ware, 1982), koska tietoja kerättiin toistuvasti jokaisesta yksilöstä tehtävän olosuhteissa (monimutkaisuus ja kuormitus). Tämän lähestymistavan etuna on kyky mallintaa suoraan heterogeenisiä variansseja (ryhmien tai ehtojen välillä). Testasimme

Kuva 1. Kokeellinen paradigma ja käyttäytymissuorituskyky. 1.1. Kokeellinen paradigma. Jokaista neljästä ajosta edelsi 4000 ms:n kiinnitysjakso, jota seurasi 15 koetta. Jokainen kokeilu alkoi koodauslohkolla, joka koostui neljästä kiinnitysparista, jota seurasi kohde, 1000 ms:n ajan. Kuormaa vaihdeltiin korvaamalla neljäs kuva tähdellä kolmessa kuormituskokeessa, jotka osallistujia kehotettiin jättämään huomiotta. Tätä seurasi 5000 ms:n käskylohko, jonka aikana osallistujia käskettiin palauttamaan asiat esille esitysjärjestyksessä (eli eteenpäin) tai päinvastaisessa järjestyksessä (eli taaksepäin). Tämä oli tärkein mielenkiinnon jakso, koska silloin objekteja joko ylläpidettiin (eteenpäin) tai manipuloitiin (käänteinen järjestys). Kiinnitysjakson (1000 ms) jälkeen seurasi 8000 ms mittainen koetinlohko, jonka aikana osallistujia pyydettiin muistamaan aiemmin esitellyt esineet. Jokaista koetta seurasi 4000 ms, 6000, 8000 ms (keskiarvo 6000 ms) kokeiden välinen aika. 1.2. Käyttäytymissuorituskyky. Diagnoosin, monimutkaisuuden ja kuormituksen välinen vuorovaikutus oli merkittävä (p=0.048). Löysimme merkittävän vuorovaikutuksen diagnoosin ja kuormituksen välillä (p=0.04), mutta emme diagnoosin ja monimutkaisuuden välillä (p=0.62). ADHD-potilaat aiheuttavat enemmän virheitä kuin NT kaikissa olosuhteissa. Molemmat ryhmät reagoivat vähemmän tarkasti vaikeampiin tehtäviin – joko lisääntyneen kuormituksen (4 vs. 3) tai lisääntyneen monimutkaisuuden vuoksi (taaksepäin vastaan ​​eteenpäin tai manipulointi vs. ylläpito), mutta ADHD:n tarkkuus verrattuna NT-ryhmään osoitti suuremman tarkkuuden heikkenemisen lisääntyneen. ladata.

erot tarkkuudessa monimutkaisuuden (manipulaatio vs. huolto), kuormituksen (4 vs. 3) ja diagnoosin (ADHD vs. NT) kanssa tekijöinä. Malli sisälsi kiinteät vaikutukset diagnoosille, kuormitukselle, monimutkaisuuteen, ikään (keskiarvokeskeinen), kuormituksen, monimutkaisuuden ja diagnoosin, kuormituksen ja diagnoosin, monimutkaisuuden ja diagnoosin, kuormituksen ja iän, monimutkaisuuden ja iän välisille vuorovaikutuksille. Tutkimme myös iän neliöllistä vaikutusta. Mukana oli myös satunnaisia ​​vaikutuksia jokaiselle osallistujalle.

2.5. Kuvantamisanalyysi

2.5.1. Esikäsittely

Analysoimme fMRI-dataa käyttämällä FSL:ää ja AFNI:tä (Cox, 1996). Jokaisen skannauksen kaksi ensimmäistä tilavuutta hylättiin signaalin vakauttamiseksi. Ajoille tehtiin ei-aivopoisto, ennen kuin ne kohdistettiin yksilön T1-painotettuun rakenteelliseen MR-kuvaan ja muunnettiin Montrealin neurologisen instituutin (MNI) tilaan. Rekisteröinnissa käytettiin FMRIBin Linear Image Registration Tool -työkalua (Greve ja Fischl, 2009). Tasoitus käyttämällä 4 mm:n täysleveyttä puolimaksimissa (FWHM) Gaussian-suodattimella ja normaali-

sointi suoritettiin kuten aiemmissa tutkimuksissamme (Fassbender et al., 2011). Vokselin koko oli 2 mm3. Tilavuudet, jotka ylittivät 1 mm:n tilavuuden välisen liikkeen, jätettiin jatkoanalyysin ulkopuolelle. Osallistujat, joiden volyymit jäivät pois yli 25 prosenttia, suljettiin pois.

2.5.2. Taantumisanalyysi

Yleiset lineaariset mallianalyysit sopivat hemodynaamisiin vasteisiin boxcar-aktivointitoiminnolla käyttäen kunkin tilan alkamisaikoja. Liikkumisparametrit sisällytettiin myös haitallisiksi muuttujiksi. Regressorit mallintavat koodaus-, ohje-, palautus- ja käsittelyjaksot.

2.5.3. Ryhmän sisäinen ja välinen analyysi

Tunnistaaksemme kussakin ryhmässä WM:n monimutkaisuuden ja kuormituksen mukaan rekrytoidut aivoalueet iän vaikutus huomioon ottaen, suoritimme lineaarisen sekavaikutelmamallinnusanalyysin, jonka 3dLME toteutti AFNI:ssä, koko aivojen tasolla. Mallissamme kiinteät vaikutukset olivat diagnoosi, monimutkaisuus ja kuormitus. Otimme mukaan vuorovaikutuksia diagnoosin, monimutkaisuuden ja kuormituksen, diagnoosin ja monimutkaisuuden, diagnoosin ja kuormituksen, iän ja kuormituksen, iän ja monimutkaisuuden, iän ja diagnoosin välillä. Osallistujaa käsiteltiin satunnaisena sieppaajana. Ikä sisällytettiin kovariaatiksi.

Suoritimme Monte Carlo -simulaatioita monien vertailujen korjaamiseksi vokselitason p-arvolla 0.005, jolloin klusterin vähimmäiskoko on 182 vokseliä, joka vaaditaan merkitsevän todennäköisyyden saavuttamiseksi 0,05. sattumalta säilynyt klusteri. Simulaatiot laskettiin käyttämällä 3dClustSim autokorrelaatiofunktiota (ACF) välttäen Gaussin kohinan jakautumista koskevia oletuksia (Cox et al., 2017). Parametriarviot merkittävistä klustereista, jotka johtuivat ANCOVA:sta, poimittiin ja piirrettiin (vain esittelyä varten), jotta ne edustavat ryhmien ja tehtäväolosuhteiden välisiä eroja iän mukaan.

Varmistaaksemme, että pään liike ei vaikuttanut ryhmien eroihin, vertasimme keskimääräisiä liikeparametreja (laskettu x-, y-, z-suuntien liikkeen neliöiden summan neliöjuuresta) ryhmien välillä käyttämällä riippumattomien näytteiden t-testejä (kaksisuuntaisia, yhtäläisiä variansseja ei oletettu). Merkittävää ryhmäeroa ei löytynyt (t=-0.12, df=102.26, p=0.90).

3. Tulokset

3.1. Käyttäytyminen

Taulukossa 2 ja kuvassa 1.2 on yhteenveto käyttäytymisanalyysien tuloksista, joissa testattiin monimutkaisuuden ja kuormituksen vaikutuksia tarkkuuteen. Kuten taulukko osoittaa, diagnoosin, monimutkaisuuden ja kuormituksen välinen vuorovaikutus oli merkittävä (p=0.048). Löysimme merkittävän vuorovaikutuksen diagnoosin ja kuormituksen välillä (p=0.04), mutta emme diagnoosin ja monimutkaisuuden välillä (p=0.62). Löysimme merkittävän iän vaikutuksen (p=0.03). Iän ja kuormituksen yhteisvaikutus oli merkittävä (p < 0,001).="" testasimme="" myös="" iän="" neliöllisen="" vaikutuksen="" suorituskykyyn,="" mutta="" se="" ei="" ollut="" merkittävä="" (p="Taulukko">

Lineaarisen sekavaikutelmamallianalyysin parametriarviot ryhmien välisestä tarkkuudesta (NT vs. ADHD), monimutkaisuudesta (manipulaatio vs. ylläpito tai taaksepäin vastaan ​​eteenpäin) ja kuormitukselle (4 vs. 3), iän kovariaattina. Vertailuluokat olivat neurotyypillisiä diagnoosille, ylläpito monimutkaisuuden kannalta ja 3 kohdetta kuormitukselle.

0.06), joten sitä ei sisällytetty termiksi fMRI-datan analyyseihin.

3.2. Aivojen aktivointi

3.2.1. Tehtävän tilan vaikutukset

Neurokuvantamisanalyysejä varten aloitimme testaamalla kuormituksen ja monimutkaisuuden päävaikutuksia osallistujien kesken, ja tunnistimme aiemmin WM:hen liittyneet alueet, mukaan lukien ventrolateral ja dorsolateral PFC, striatum ja pikkuaivot. Kuormituksen ja monimutkaisuuden päävaikutusten konjunktioanalyysi identifioi suuret osat takaraivosta, parietaalista, keskimmäisestä temporaalisesta gyrusesta, precentraalisesta gyrussta, DLPFC:stä, pikkuaivoista ja aivojuoviosta kahdenvälisesti. Lisäksi monimutkaisuuden pääasiallinen vaikutus sisälsi suuret klusterit mediaalisessa PFC:ssä, bilateraalisessa precuneuksessa ja pikkuaivoissa. Kuorman pääasiallinen vaikutus sisälsi lisäksi molemminpuolisen niskakyrskyn, aivojuovion, vasemman VLPFC:n ja oikean esikeskuksen gyrusin. Diagnoosin pääasiallinen vaikutus sisälsi klusterin pikkuaivoissa, jonka aktiivisuuden huippu oli laskussa. Iän päävaikutus osoitti suuria, merkittäviä klustereita, joiden huiput olivat vasemmassa linssimuotoisessa tumassa, mukaan lukien bilateraalinen häntäpää, molemminpuolinen pikkuaivo, joka ulottuu uvulan ja kulmen yli, bilateral inferior frontal gyrus (IFG), precentral gyrus, keskimmäinen otsapyörre ja bilateral inferior parietaalilohko (kuva 2.1, taulukko 3.1).

3.2.2. Ryhmän sisäiset tehosteet

Kummassakin ryhmässä kuormituksen ja monimutkaisuuden vaikutustestit identifioivat merkittävää aktivaatiota kahdenvälisesti standardeilla WM-alueilla, mukaan lukien lateraalinen PFC, parietaalinen aivokuori, striatum ja pikkuaivo (kuva 2.2, taulukko 3.2).

3.2.3. Vuorovaikutukset: ryhmä × tehtävä-ehto

Emme löytäneet merkittävää kolmisuuntaista vuorovaikutusvaikutusta (ryhmä × kuorma × monimutkaisuus). Merkittävä ryhmän ja monimutkaisuuden vuorovaikutusvaikutus havaittiin oikeasta pikkuaivosta ja vasemmasta lingual gyrusista. Löysimme myös merkittävän ryhmän ja kuorman vuorovaikutusvaikutuksen oikeanpuoleisessa häntäpäässä (kuva 3, taulukko 3.3).

3.2.4. Vuorovaikutukset: ikä × tehtävä-kunto

Vasemmassa paracentraalisessa lohkossa oli merkittävä iän ja kuormituksen vuorovaikutus sekä oikeanpuoleisessa hännän rehussa ja kompleksisuudessa (taulukko 3.4).

3.2.5. Vuorovaikutukset: ikä × ryhmä

Iän ja ryhmän välinen vuorovaikutus ei ollut merkittävä.

4. Keskustelu

WM-vajeita on raportoitu laajalti ADHD:ssa (Alderson et al.,

Kuva 2. Päätehosteet ja ryhmän sisäiset tehosteet – kaikissa kuvissa näkyy prosentuaalinen signaalin muutos (vastaa beeta-arvoja) aivokuvien päällä, kynnysarvo p < 0,005,

klusteri korjattu p < 0.05.="" kaikki="" aktivointikuvat="" konjunktiota="" lukuun="" ottamatta="" käyttävät="" lämpökarttoja="" näyttämään="" positiivista="" aktivaatiota="" vaihtelevalla="" intensiteetillä="" punaisesta="" keltaiseen="" ja="" negatiivista="" aktivaatiota="" sinisen="" sävyissä="" 2.1.="" kuorman="" tärkeimmät="" vaikutukset="" (4="" vs.="" 3),="" monimutkaisuus="" (taaksepäin="" vs.="" eteenpäin)="" ja="" kahden="" päävaikutuksen="" yhdistelmä.="" konjunktiokartalla="" näkyy="" kuorma="" keltaisella,="" toiminta="" syaanilla="" ja="" kahden="" pääefektin="" päällekkäisyys="" vihreällä,="" 2.2.="" kuorman="" vaikutus="" (4="" vs.="" 3)="" erikseen="" nt:lle,="" kuorman="" vaikutus="" (4="" vs.="" 3)="" erikseen="" adhd:lle,="" monimutkaisuuden="" vaikutus="" (taaksepäin="" vs.="" eteenpäin)="" erikseen="" nt:lle="" ja="" monimutkaisuuden="" vaikutus="" (taakse="" vs.="" eteenpäin)="" erikseen.="" adhd:lle.="" (tämän="" kuvan="" selitteen="" väriviittausten="" tulkitsemiseksi="" lukijalle="" viitataan="" tämän="" artikkelin="">

2013), ja ne on yhdistetty oireisiin (Rapport ym., 2009) sekä toiminnallisiin tuloksiin (Simone ym., 2018; Fried et al., 2019; Kofler ym., 2011; Orban ym. 2018; Rapport et ai., 2009; Campez ym., 2020). WM-vamman on myös osoitettu jatkuvan aikuisikään asti (Alderson et al., 2013). Siitä huolimatta, että ADHD:ssa on WM:hen liittyviä häiriöitä, on epäselvää, johtuvatko nämä WM-vajeet WM-kuormituksen lisääntymisestä tai toiminnan monimutkaisuudesta vai molemmista. Muutosta hermoaktivaatiossa, joka liittyy WM-kuormituksen lisääntymiseen verrattuna aivojen aktivaatioon, joka vastaa suurempaa toiminnan monimutkaisuutta, ei myöskään tunneta ADHD:ssa verrattuna NT:hen.

Tuloksemme osoittavat, että kaikissa olosuhteissa ADHD-potilaat aiheuttavat enemmän virheitä kuin NT. Molemmat ryhmät vastasivat epätarkemmin vaikeampiin tehtäviin – joko lisääntyneen kuormituksen (4 vs. 3) tai suuremman monimutkaisuuden vuoksi (taaksepäin vs. edelleenlähetys tai manipulointi vs. ylläpito). Kuitenkin ADHD-ryhmässä kuormituksen kasvulla oli suurempi vaikutus WM-suorituskyvyn tarkkuuteen verrattuna NT-ryhmään.

Neuraalitiedot osoittivat, että kaikki osallistujat värväsivät aivoalueita, jotka tyypillisesti liittyvät WM:hen, kuten PFC, PC, SMA, ylivoimainen temporaalinen gyrus (D'Esposito et al., 1999), pikkuaivot (Tomlinson et al., 2014; Steinlin). , 2007) ja striataaliset alueet (O'Reilly ja Frank, 2006; Darki ja Klingberg, 2015). Aktiivisuus näillä alueilla lisääntyi sekä kuormituksen että monimutkaisuuden lisääntyessä, mikä viittaa merkittävään yhteiseen hermoarkkitehtuuriin näiden WM-kapasiteetin osien välillä. Tuloksemme viittaavat siihen, että ylläpito kohonneella kuormituksella sekä manipulointi vaikuttivat DLPFC:hen molemmissa ryhmissä, kuten aikaisemmissa tutkimuksissa (Veltman et al., 2003; Cannon et al., 2005). Löysimme myös merkittävän vuorovaikutusvaikutuksen toiminnallisen monimutkaisuuden ja ryhmän välillä pikkuaivoissa ja kielessä sekä kuorman ja ryhmän välillä striatumissa. Vaikka yksinkertaisemmissa olosuhteissa, kuormituksessa tai monimutkaisuudessa, NT-ryhmällä ei ole merkittävästi erilaista aktivaatiota kuin ADHD-ryhmässä, suuremman kuormituksen tai monimutkaisuuden vuoksi NT-ryhmä lisää aktivaatiota näillä alueilla, merkittävästi enemmän kuin ADHD-ryhmä. Yhdessä suorituskyvyn ja aivojen aktivaatioerot osoittavat, että ADHD-potilaat eivät pysty nopeuttamaan aivojen aktivaatiota tietyillä keskeisillä aivoalueilla, kun tehtävän vaikeus kasvaa, mutta tähän liittyy käyttäytymissuorituskyvyn heikkeneminen verrattuna NT:hen, vain lisääntyneen WM kuorma. Tämä viittaa siihen, että kuormalla voisi olla suurempi vaikutus kuin monimutkaisuus ADHD:n WM:ään. Vastaavasti havaitsimme myös merkittävän vuorovaikutuksen ryhmän, kuorman ja kompleksisuuden välillä käyttäytymisen tarkkuuden kannalta, mikä voisi heijastaa tätä eroa kuormituksen ja monimutkaisuuden vaikutuksissa kahden ryhmän välillä, mutta emme löytäneet vastaavaa vuorovaikutusvaikutusta aivojen aktivaatiossa.

Eri ryhmissä vanhemmat osallistujat reagoivat tarkemmin kaikkiin sairauksiin, mikä on johdonmukaista yleisen havainnon kanssa, että WM paranee iän myötä (Jolles et al., 2011; Crone et al., 2006). Lisäksi tehtävän tarkkuus laski vähemmän vastauksena vanhempien tehtäväkuormituksen lisääntymiseen nuorempiin osallistujiin verrattuna molemmissa ryhmissä. Useat aivojen alueet osoittivat iän vaikutuksia, mukaan lukien bilateraalinen häntäpää, pikkuaivot ja jotkin etuosat ja alemmat parietaalialueet. Löysimme merkittävän vuorovaikutuksen kuormituksen ja iän välillä vasemmassa paracentraalisessa lohkossa ja monimutkaisuuden ja iän välillä oikeassa hässäksessä. Mikään alue ei osoittanut merkittävää vuorovaikutusta ryhmän ja iän kanssa, mikä osoittaa, että ikä ei vaikuta näihin kahteen ryhmään eri tavalla tässä analyysissä.

Kielellinen gyrus on liitetty monimutkaisten kuvien (Machielsen et al., 2000) tai sanojen (Mechelli et al., 2000) koodaamiseen. Aikaisempi fMRI

Huomautus: DLPFC dorsolateraalinen prefrontaalinen aivokuori, VLPFC ventrolateral prefrontaalinen aivokuori, VMPFC ventromedialinen etuaivokuori, MFG Middle Frontal Gyrus, IFG Inferior Frontal Gyrus, ITG Inferior Temporal Gyrus, MTG Middle Temporal Gyrus, STG Superior Temporal Gyrus, STG Superior Temporal Loferi Gyrus, SPL Superior Parietal Lobule -tutkimukset WM:stä ADHD:ssa ovat osoittaneet aktivaatioeroja lingual gyrusissa. Eron suunta on kuitenkin sekalainen, mikä saattaa johtua käytetyn tehtävän eroista.

Tuloksemme osoittavat, että hännän ja pikkuaivot voivat olla tärkeässä roolissa ADHD:n WM-häiriöissä kuormituksen ja monimutkaisuuden osalta. Aivojuovion ja pikkuaivojen vaikutusta WM:ään on korostettu aiemmissa tutkimuksissa (Tomlinson et al., 2014; O'Reilly ja Frank, 2006; Lewis et al., 2004; Middleton ja Strick, 1994; Watson et al., 2014). Aivojuovion oletetaan hallitsevan tiedonkulkua WM:ään (O'Reilly ja Frank, 2006), ja fMRI:n WM-tehtävät ovat osoittaneet hännän (Lewis et al., 2004) ja pikkuaivojen (Tomlinson et al., 2014) värväämistä. Pikkuaivojen vaurioita on myös liitetty WM-vaurioihin (Tomlinson et al., 2014). Tutkimme edelleen pikkuaivoklusterin toiminnallista jakautumista, kuten osoitti (Buckner et al., 2011), jossa pikkuaivot jaettiin avainverkkoihin yhdistämisen perusteella käyttämällä Yeo{10}}-verkkokehystä (Yeo et al. , 2011). Pikkuaivotulostemme huippu oli suurimmassa osassa

Kuva 3. Vuorovaikutusvaikutukset aivojen aktivaatioon ryhmän (NT vs. ADHD) ja WM-monimutkaisuuden (manipulaatio vs. ylläpito) välillä sekä ryhmän ja kuorman välillä (3 vs. 4) – kaikissa kuvissa näkyy prosentuaalinen signaalin muutos (vastaa beeta-arvoja) aivojen päällä kuvat, kynnysarvo p < 0.005="" klusteri="" korjattu="" p="">< 0,05.="" kaikki="" aktivointikuvat="" konjunktiota="" lukuun="" ottamatta="" käyttävät="" lämpökarttoja,="" joissa="" positiivinen="" aktivointi="" on="" punainen="" ja="" negatiivinen="" aktivointi="" sinisenä.="" kaaviot="" näyttävät="" parametriarviot="" merkittävistä="" klustereista,="" jotka="" on="" poimittu="" ja="" piirretty="" vain="" esittelytarkoituksiin.="" merkittäviä="" vuorovaikutuksia="" ryhmän="" ja="" monimutkaisuuden="" välillä="" oikeassa="" pikkuaivossa="" ja="" vasemmassa="" kielessä,="" sekä="" ryhmä="" ja="" kuorma="" oikeanpuoleisessa="" insulassa="" ja="" häntäpäässä,="" jotka="" on="" johdettu="" käyttämällä="" afni:n="" 3dlme:tä.="" olemme="" näyttäneet="" sarjan="" vierekkäisiä="" siivuja="" osoittaaksemme="" suurten="" klustereiden="" laajuuden,="" erityisesti="" sen,="" joka="" ulottuu="" insulan="" huipulta="" hännän="" poikki.="" (tämän="" kuvan="" selitteen="" väriviittausten="" tulkitsemiseksi="" lukijalle="" viitataan="" tämän="" artikkelin="">

vahvasti yhteydessä näkyvyysverkkoihin. Tämä suuri klusteri ulottui kuitenkin myös limbisiin, visuaalisiin, sensorimotorisiin verkkoihin ja frontoparietaalisiin ohjausverkkoihin. Limbiset, visuaaliset ja sensorimotoriset verkostot liittyvät emotionaaliseen, visuaaliseen ja motoriseen käsittelyyn. Esiintymisverkosto liittyy tärkeiden ärsykkeiden priorisointiin ja rekrytoi asianmukaiset toiminnalliset verkostot (Menon ja Uddin, 2010; Bressler ja Menon, 2010). Frontoparietaalinen ohjausverkko on ohjausverkko, joka on vuorovaikutuksessa tehtävien ja muiden verkostojen kanssa ja hallitsee niitä tavoitteiden tukemiseksi (Marek ja Dosenbach, 2018).

Johtuen aivojuovion ehdotetusta roolista tiedon portittamisessa WM:ään (Chatham ja Badre, 2015; McNab ja Klingberg, 2008), tuloksemme osoittavat, että ADHD-ryhmän kyvyttömyys lisätä aivojuovion aktiivisuutta kuormituksen avulla voi viitata epäonnistumiseen skaalata suorituskykyä. Koska pikkuaivot liittyvät tehtävien suorittamiseen, joilla on suurempi WM-monimutkaisuus (Marvel ja Desmond, 2012), pikkuaivojen pienempi aktivaatio monimutkaisempaa ADHD-ryhmässä saattaa tarkoittaa kyvyttömyyttä lisätä tämän alueen rekrytointia vastaamaan suurempaa monimutkaisuutta. Emme kuitenkaan näe tämän heijastuvan suoritukseen, mikä saattaa johtua manipulointitehtävän aiheuttamasta suuremmasta vaikeudesta, erityisesti suurella kuormituksella, kaikille osallistujille.

Fronto-striato-pikkuaivoverkkojen merkitystä ADHD:ssa eri modaliteeteissa on korostettu toistuvasti (Martinussen et al., 2005; Valera et al., 2007; Hoogman et al., 2017; van Ewijk et al., 2012; Giedd et ai., 2001; Casey et ai., 2007; Castellanos et ai., 2002). Erityisesti tilavuuden pienenemistä on havaittu pikkuaivoissa (Valera ym., 2007; Baldaçara et ai., 2008; Berquin et ai., 1998; Wyciszkiewicz et ai., 2017; Seidman et al., 2005) ja häntäpäässä (Valera) et ai., 2007, Castellanos et ai., 2002, Seidman et ai., 2005, Frodl ja Skokauskas, 2012); sekä alhaisempi valkoisen aineen eheys frontostriatal-pikkuaivoverkostoissa (Nagel et al., 2011) ADHD-lapsilla verrattuna NT:hen. Toiminnallisesti sekä ADHD:sta kärsivien lasten (Martinussen et al., 2005) että aikuisten (Alderson et al., 2013) WM-tutkimuksissa on eroja fronto-striato-pikkuaivoverkostojen rekrytoinnissa. FMRI-tutkimuksissa havaittiin aliaktivaatiota WM-tehtävien aikana pikkuaivoissa (Mackie et al., 2007), hässäksessä (Martinussen et al., 2005; Fassbender et al., 2011; Roman-Urestarazu et al., 2016) tai molemmissa (Massat) et al., 2012) ADHD-lapsilla verrattuna NT:hen. Aikuisilla, joilla on ADHD, olemme aiemmin osoittaneet positroniemissiotomografian avulla lisäävän alueellista aivoverenkiertoa hajautetuilla alueilla, mukaan lukien pikkuaivot, verrattuna NT:hen (Schweitzer et al., 2004). Toinen aikuisten ADHD:n WM-tutkimus raportoi pikkuaivojen aliaktivoitumisesta huolimatta siitä, että WM-suorituskyky ei heikentynyt (Mechelli et al., P. Mukherjee et al. 2000). Siten löytöjämme hässäkästä ja pikkuaivoista tukevat aiemmat merkit niiden merkityksestä ADHD:ssa ja WM:ssä. Erot tutkimusten välillä voivat johtua osallistujien iästä, suorituskyvystä ja tehtävän vaikeudesta.

Tutkimuksemme vahvuus oli mukaanottokriteereissämme, jotka johtivat suhteelliseen homogeenisuuteen ADHD-ryhmämme kliinisissä oireissa; Kaikkien osallistujien edellytettiin osoittavan kliinisesti heikentävää impulsiivisuutta muiden ADHD-oireiden lisäksi. Tämän tutkimuksen mahdollinen rajoitus on tiukat kriteerit, joiden mukaan suljetaan pois osallistujat, joilla on heikko suorituskyky (eli liian vähän oikeita kokeita), mikä saattaa vääristää tuloksiamme kohti paremmin suoriutuvia ADHD-henkilöitä, mikä rajoittaa kliinisiä vaikutuksia. Tämä kompromissi vaadittiin, jotta aivojen aktivaatiota voitaisiin verrata luotettavammin suurimmalle osalle väestöstämme. Koska tämä tutkimus on osa pitkittäistutkimusta, päätimme käyttää myös tehtävää, jonka ehto on, että kuormitus antoi tilaa osallistujien suorituskyvyn parantamiseen (eli 4-kuormitus), kun osallistujamme kypsyvät ja kaikki saavuttavat aikuisiän, kun 3. kohdetehtävä voi johtaa suorituskykyyn kattotehosteella. Koska tämänhetkiset tietomme ovat poikkileikkausleikkauksia, tulevan työn tulisi myös tutkia, kuinka toimeenpanotoiminnan ja frontostriataalisen pikkuaivojärjestelmän väliset suhteet vaihtelevat pitkittäissuunnassa työskentelyn kehityksen mukaan.muistija muut kriittiset toiminnot. Pyrimme tutkimaan näitä kysymyksiä jatkossa pitkittäistietokantamme kasvaessa.

Ryhmiemme välillä oli merkittävä ero älyllisessä toiminnassa, kun ADHD-ryhmä testasi alemmalla älyllisellä tasolla kuin NT-ryhmämme. Häiriö liittyy heikompaan kognitiiviseen kykyyn ja täyden mittakaavan älyllinen osamäärä (FSIQ) on usein merkittävästi pienempi ADHD:ssa kuin neurotyyppisissä kontrolleissa (Frazier et al., 2004). Tämä ei ole yllättävää työnämuistija muut prosessit, jotka vaativat huomiota IQ-testin aikana, todennäköisesti alentavat älykkyysosamäärää ja siten sen hallitseminen todennäköisesti ylittäisi ADHD:n hallinnan tilastollisessa mallissa. Tärkeää on, että sekä ADHD- että NT-osallistujien ryhmän älykkyysosamäärät olivat keskiarvosta korkeaan keskiarvoon, joten emme usko, että älyllisen toiminnan erot todennäköisesti haittasivat ADHD-ryhmää suuresti.

WM-vajeet ovat avainasemassa ADHD:ssa (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2001). WM liittyy ADHD-oireisiin (Rapport et al., 2009), ja WM-vajeet jatkuvat aikuisikään asti (Alderson et al., 2013). Siitä huolimatta, WM ei ole yleisesti heikentynyt ADHD:ssa (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008; Gathercole ja Alloway, 2006; Vance et al., 2013; Kofler et al., 2019; Nigg, 2005) ja tätä heterogeenisyyttä ei täysin ymmärretä. Muita vaikeuttavia tekijöitä voivat olla mahdollisuus, että ADHD:n WM-vammat voivat olla modaalispesifisiä. On mahdollista, että spatiaalinen WM saattaa vaikuttaa enemmän kuin sanallinen (Martinussen et al., 2005); Äskettäisessä meta-analyysissä kuitenkin havaittiin, että sanallinen WM vaikuttaa ADHD:hen (Ramos et al., 2020). Muut teoriat viittaavat siihen, että WM voi vaikuttaa enemmän henkilöillä, joilla on tarkkaavaisuusoireita (Martinussen ja Tannock, 2006), mutta WM-puutteet liittyvät myös hyperaktiivisiin/impulsiivisiin oireisiin (Kofler et al., 2019).

Merkittävä varoitus ADHD:n WM-tutkimuksissa on ADHD:n WM-puutteiden löydösten heterogeenisuus (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008; Gathercole ja Alloway, 2006; Vance et al., 2013; Kofler et al. , 2019; Nigg, 2005). Vaikka suurin osa aiemmista WM-tutkimuksista havaitsi ADHD:n puutteita (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2001), jotkin tutkimukset eivät ole löytäneet mitään heikentymistä (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008). Gathercole ja Alloway, 2006; Vance et ai., 2013; Kofler et ai., 2019; Nigg, 2005). Tätä heterogeenisyyttä ei täysin ymmärretä. Yksi syy tulosten eroihin voi olla se, että WM ja ADHD ovat sekä monimutkaisia ​​että heterogeenisia rakenteita (Martinussen ja Tannock, 2006; Castellanos et al., 2002; Fosco et al., 2020) ja kognitiivisten tehtävien erityispiirteet voivat perustua häiriöihin. vaihteleva koko. Esimerkiksi joissakin tutkimuksissa WM-vammat liittyvät enemmän ADHD:n huomioimattomiin oireisiin (Martinussen ja Tannock, 2006), kun taas toisten mukaan ne liittyvät enemmän hyperaktiivisiin/impulsiivisiin oireisiin (Kofler et al., 2019). Lisäksi WM on monikomponenttinen järjestelmä, ja yksi WM:n tärkeimmistä malleista sisältää toimialueen yleisen keskusohjauskomponentin, joka ohjaa suoritettavia toimintoja, ja verkkoaluekohtaisen tallennuskomponentin (fonologinen vs. visuospatiaalinen). (Martinussen ja Tannock, 2006; Castellanos et al., 2002; Fosco ym., 2020). Äskettäisessä tutkimuksessa, jossa tarkasteltiin keskushallinnon osakomponentteja: uudelleenjärjestämistä, päivitystä ja kaksoiskäsittelyä ADHD:ssa, havaittiin merkittävimmät häiriöt uudelleenjärjestelyssä, kun taas päivitys- ja kaksoiskäsittelykyvyt olivat keskimääräisiä tai parempia useimmilla ADHD-potilailla (Fosco et al. , 2020). Siitä huolimatta Fosco ja kollegat havaitsivat myös ADHD:n oireiden vakavuuden liittyvän keskusjohtajien kykyihin yhdistettynä, mikä korosti jaettujen prosessien tärkeyttä keskeisten toimeenpanon alakomponenttien välillä (Fosco et al., 2020). Tätä monimutkaistaa WM-modaalisuus. Paikallinen WM voi vaikuttaa enemmän kuin sanallinen WM ADHD:ssa, kuten peruskatsauksen mukaan (Martinussen et al., 2005). Meta-analyysissä kuitenkin havaittiin, että sanallinen WM vaikuttaa ADHD:hen (Ramos et al., 2020). Tässä tutkimuksessa olemme keskittyneet verbaaliseen WM:ään henkilöillä, joilla on yhdistetty esitysdiagnoosi, joka sisältää sekä tarkkaavaisia ​​että hyperaktiivisia oireita, ja vertailimme WM:n monimutkaisuuden vaikutusta, joka määritellään WM:ssä olevien tietojen manipuloimiseksi yksinkertaisen ylläpidon sijaan. WM-kuorma, joka liittyy WM-kuormana olevan tiedon määrään. ADHD:n ymmärtämisen kannalta merkityksellisten WM-mittojen purkaminen on vielä alkuvaiheessa, mutta työmme sopii kasvaneeseen kirjallisuuteen, jonka tavoitteena on rajata epänormaalin ja normaalin WM-toiminnan alueita.

Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka ADHD:ssa vaikuttaa WM:hen, kirjallisuus on ristiriitaista ADHD:n ja WM:n välisen suhteen luonteesta (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008). Toisin sanoen ei tiedetty, vaikuttaako kaikkiin WM-toimintoihin suuremmilla kuormituksilla vai vain monimutkaisempiin toimintoihin, kuten manipulointiin. Useimmat aiemmat ADHD:n WM-tutkimukset ja erityisesti aivojen kuvantamistutkimukset ovat keskittyneet ylläpitoon (Martinussen et al., 2005; Roman-Urestarazu et al., 2016; Massat et al., 2012), eikä missään ole verrattu ylläpitoa suoraan. ja manipulointi ja erilaiset kuormat samassa kokeessa. Huomasimme, että ADHD:ssa AYA:ssa ei vaikuta vain monimutkaisempiin toimintoihin, kuten manipulointiin, vaan myös ylläpitoon suuremmilla kuormilla. Osoitammekin, että ADHD:ssa suuremman kuormituksen vaikutus käyttäytymiseen on enemmän kuin lisääntynyt monimutkaisuus, vaikka molemmilla on vaikutusta hermostoon, ja ADHD-ryhmä aliaktivoi pikkuaivot monimutkaisemman ja kaudaatin suuremman kuormituksen vuoksi. Nämä havainnot parantavat käsityksemme spesifisyyttä ADHD:n WM-vajeista selvittämällä, mitkä WM-vaikeuden näkökohdat ovat haastavampia ADHD:tä sairastaville. Tämä puolestaan ​​​​saattaisi auttaa korjaavien toimenpiteiden suunnittelussa.

Rahoitus

Tätä työtä tukivat Kansallisen mielenterveysinstituutin apurahat R01 MH091068 (Schweitzer) ja U54 HD079125 (Abbeduto).

Taloudelliset tiedotteet

Tohtori Hinshaw saa kirjojen rojaltit Oxford University Pressiltä ja St. Martin's Pressiltä. Mr. Hartanto ja Drs. Mukherjee, Fassbender, Iosif, van den Bos, Guyer, Pakyurek, McClure ja Schweitzer eivät ilmoittaneet kilpailevia etuja.

CRediT-tekijän panosilmoitus

Prerna Mukherjee: käsitteellisyys, metodologia, ohjelmistot, muodollinen analyysi, tietojen kuratointi, tutkinta, kirjoittaminen - alkuperäinen luonnos, kirjoittaminen - tarkistus ja editointi, visualisointi, projektinhallinta. Tadeus Hartanto: Tutkinta, ohjelmistot, tietojen kuratointi. Ana-Maria Iosif: Muodollinen analyysi, kirjoittaminen - arvostelu ja editointi. J. Faye Dixon: Tutkimus, kirjoittaminen - arvostelu ja editointi. Stephen P. Hinshaw: Kirjoittaminen - arvostelu ja editointi. Murat Pakyurek: Tutkinta. Wouter van den Bos: Kirjoittaminen - arvostelu ja editointi Amanda E. Guyer: Kirjoittaminen - arvostelu ja editointi. Samuel McClure: Käsitteellisyys, metodologia, kirjoittaminen - arvostelu ja editointi, valvonta. Julie B. Schweitzer: Käsitteellistäminen, tutkinta, kirjoittaminen - arvostelu ja editointi, valvonta, rahoituksen hankinta, projektinhallinta. Catherine Fassbender: käsitteellisyys, metodologia, tutkimus, kirjoittaminen - tarkastelu ja editointi, visualisointi, valvonta, projektinhallinta.

Kiitokset

Haluamme kiittää kaikilta tutkimukseen osallistuneiltamme sekä Catrina A. Calubilta, Erin Calfeelta, Lauren Boylelta, Laurel Cavallolta, Maria BE Bradshawlta, Jessica Nguyenilta, Steven J. Rileyltä ja tohtori J. Daniel Raglandilta ystävällistä tukea. .

Liite A. Lisätiedot

Tämän artikkelin lisätiedot löytyvät verkosta osoitteesta https://doi. org/10.1016/j.nicl.2021.102662.