Neuralna osnova radne memorije kod ADHD-a: opterećenje naspram složenosti

za više informacija: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 e, ,f

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

a Odsjek za psihijatriju i bihevioralne nauke i Institut MIND, Univerzitet Kalifornije, Davis, 2825 50th St., Sacramento, CA 95817, SAD

b Odsjek za nauke o javnom zdravlju, Univerzitet Kalifornije, Davis, Davis, CA 95616, SAD

c Odsjek za psihologiju, Univerzitet Kalifornije, Berkeley, 3. sprat, Berkeley Way West Building, 2121 Berkeley Way West, Berkeley, CA 94720, SAD d Odsjek za razvojnu psihologiju, Univerzitet u Amsterdamu, Nieuwe Achtergracht 129-B, 1018 WS Amsterdam, Holandija

e Odsjek za ljudsku ekologiju, Univerzitet Kalifornije, Davis, 1 Shields Ave, Davis, CA 95616, SAD

f Centar za um i mozak, Univerzitet Kalifornije, Davis, 267 Cousteau Pl, Davis, CA 95618, SAD

g Odsjek za psihologiju, Arizona State University, Tempe, AZ 85287, SAD

h Fakultet psihologije, Gradski univerzitet u Dablinu, DCU Glasnevin Campus, Dublin 9, Irska

Cistanche i cistanche deserticola ma mogu poboljšati pamćenje

A B S T R A C T

Radnimemorija(WM) deficiti su ključni za poremećaj pažnje i hiperaktivnost (ADHD). Ipak, WM nije univerzalno oštećen kod ADHD-a. Osim toga, neuronska osnova za WM deficite kod ADHD-a nije konačno utvrđena, pri čemu su uključeni regioni uključujući prefrontalni korteks, mali mozak i kaudat. Ove kontradikcije mogu biti povezane sa konceptualizacijama WM kapaciteta, kao što je opterećenje (količina informacija) naspram operativne složenosti (održavanje-poziv ili manipulacija). Na primjer, u odnosu na neurotipične (NT) osobe, složene WM operacije mogu biti oštećene kod ADHD-a, dok su jednostavnije operacije pošteđene. Alternativno, sve operacije mogu biti otežane pri većim opterećenjima. Ovdje smo uporedili uticaj ove dvije komponente WM kapaciteta: opterećenje i operativnu složenost, između ADHD-a i NT, bihejvioralno i neuralno. Pretpostavili smo da bi utjecaj WM opterećenja bio veći kod ADHD-a, te da bi se neuronska aktivacija promijenila. Učesnici (raspon starosti 12–23 godine; 50 ADHD (18 žena); 82 NT (41 žena)) su se prisjetili tri ili četiri objekta (opterećenje) naprijed ili nazad (operativna složenost) tokom skeniranja funkcionalnom magnetskom rezonancom. Efekti dijagnoze i zadatka su upoređeni na performanse i neuronsko angažovanje. U ponašanju, otkrili smo značajne interakcije između dijagnoze i opterećenja, te između dijagnoze, opterećenja i složenosti. Neuralno, pronašli smo interakciju između dijagnoze i opterećenja u desnom strijatumu, te između dijagnoze i složenosti u desnom malom mozgu i lijevom okcipitalnom girusu. ADHD grupa je pokazala hipoaktivaciju u poređenju sa NT grupom tokom većeg opterećenja i veće složenosti. Ovo informiše mehanizme funkcionalnih problema vezanih za WM kod adolescenata i mladih odraslih osoba sa ADHD-om (npr. akademski učinak) i korektivne intervencije (npr. WM-trening).

1. Uvod

Poremećaj pažnje i hiperaktivnosti (ADHD) je čest neurorazvojni poremećaj ranog početka, sa procijenjenom prevalencijom od 5-6 posto, koji često perzistira u odrasloj dobi (Asherson et al., 2016.). Izražen deficit kod ADHD-a djelujememorija(WM), s nekim istraživanjima koja sugeriraju da WM može biti osnovno oštećenje ADHD-a (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2001). Oštećenja WM-a povezana su s ključnim simptomima kao što su nepažnja i hiperaktivnost kod ADHD-a (Orban et al.,

2018; Rapport et al., 2009; Campez et al., 2020.). WM kapacitet se odnosi na sposobnost mentalnog održavanja ili manipulisanja informacijama, nakon perceptivnog unosa (Baddeley et al., 1974). Neosporno je da oštećenja povezana s WM-om mogu imati dubok utjecaj na različite funkcije, utječući na područja života, kao što su akademska postignuća (Simone et al., 2018; Fried et al., 2019), obrada emocija (Groves et al., 2020), društveni odnosi (Kofler et al., 2011). Stoga, sveobuhvatnije razumijevanje oštećenja vezanih za WM kod ADHD-a može imati važne implikacije.

Jedan od faktora koji komplikuju WM istraživanja su razlike u definisanju WM konstrukata. Neke WM teorije prave razliku između održavanja i manipulacije, kvalificirajući samo manipulaciju kao pravi WM, pri čemu je održavanje jednostavno opoziv (Rapport et al., 2013), dok druge smatraju da su obje WM operacije različite složenosti (D'Esposito et al., 1999. Rypma et al., 2002., Jolles et al., 2011.). Vjernost informacija pohranjenih u WM-u se smanjuje kako se povećava složenost operacija koje se izvode na informacijama (npr. održavanje nasuprot manipulaciji). Sličan negativan efekat na WM se primećuje kako se količina održavanih informacija (tj. opterećenje) povećava. Dakle, na kapacitet WM-a može uticati opterećenje, operativna složenost ili oboje.

Predloženi su divergentni modeli da bi se objasnila neuronska osnova različitih WM konstrukcija. Jedan model WM postavlja da se održavanje i manipulacija oslanjaju na različite mreže u frontalnom i parijetalnom korteksu. Smatra se da održavanje regrutuje više ventralnu mrežu, dok se manipulacija dodatno oslanja na više dorzalnih regija (D'Esposito et al., 1999; Crone et al., 2006). Međutim, pri većim opterećenjima, pokazalo se i da održavanje uključuje dorzalne mreže (Rypma et al., 2002; Miller, 1956; Braver et al., 1997; Tan et al., 2006; Jaeggi et al., 2009; Zarahn et al. al., 2005.). Prema tome, manipulacija bi se mogla percipirati kao WM zadatak s velikim opterećenjem, a ne kao komponenta koja se može odvojiti s namjenskom mrežom mozga. Vrlo malo studija je ovo testiralo direktnim poređenjem održavanja pri većem opterećenju s manipulacijom (Jolles et al., 2011; Veltman et al., 2003; Cannon et al., 2005). Dvije takve studije su otkrile da održavanje pri većem opterećenju regrutuje slične regije kao i manipulacija, uključujući dorsolateralni prefrontalni korteks (DLPFC) (Veltman et al., 2003; Cannon et al., 2005), dok druga nije pronašla DLPFC regrutaciju za manipulaciju (Jolles et al. , 2011). Drugi radovi pokazuju da je WM kapacitet, posebno sposobnost izvođenja manipulacije, podržan odgovarajućom aktivacijom DLPFC-a i raste s godinama (Jolles et al., 2011; Crone et al., 2006; Federico et al., 2014).

Deficiti WM su ključni u ADHD-u (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2001). WM je povezan sa simptomima ADHD-a (Rapport et al., 2009.), a deficiti WM perzistiraju u odrasloj dobi (Alderson et al., 2013.). Ipak, WM nije univerzalno oštećen kod ADHD-a (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008; Gathercole i Alloway, 2006; Vance et al., 2013; Kofler et al., 2019; Nigg, 2005) , a ova heterogenost nije u potpunosti shvaćena. Drugi faktori koji komplikuju mogu uključivati ​​mogućnost da WM oštećenja kod ADHD-a mogu biti specifična za modalitet. Moguće je da bi prostorni WM mogao biti više pogođen nego verbalni (Martinussen et al., 2005). Međutim, nedavna meta-analiza je pokazala da verbalni WM utiče na ADHD (Ramos et al., 2020). Druge teorije sugeriraju da WM može biti više pogođen kod osoba sa simptomima nepažnje (Martinussen i Tannock, 2006), ali deficiti WM su također povezani s hiperaktivnim/impulzivnim simptomima (Kofler et al., 2019).

U trenutnoj studiji, predlažemo da promjene WM-a povezane s ADHD-om mogu ovisiti o tome da li je WM kapacitet definiran opterećenjem i/ili složenošću. Dakle, složene WM operacije, kao što je manipulacija, mogu biti pogođene ADHD-om, dok bi jednostavnije operacije, kao što je održavanje-poziv, mogle biti manje pogođene, kao u stanjima poput Parkinsonove bolesti (Lewis et al., 2003). Alternativno, i manipulacija i održavanje pri većim opterećenjima mogu biti narušeni, kao što je uočeno kod šizofrenije (Cannon et al., 2005; Hill et al., 2010).

Neuralna osnova za WM deficite kod ADHD-a mogla bi dodatno doprinijeti heterogenosti u nalazima u vezi s WM oštećenjima kod ADHD-a. Mreže mozga koje podržavaju WM kod neurotipičnih (NT) pojedinaca su opširno proučavane, a dok su prefrontalni korteks (PFC), parijetalni korteks (PC), dopunsko motorno područje (SMA) i superiorna temporalna područja (D'Esposito et al., 1999. ) su klasično povezane s WM, nedavne studije sugeriraju da cerebelarni (Tomlinson et al., 2014; Steinlin, 2007) i strijatalni regioni (O'Reilly i Frank, 2006; Darki i Klingberg, 2015) igraju bitnu ulogu u obradi WM. Strijatum je povezan sa informacijama o ulazu u PFC (Chatham i Badre, 2015; McNab i Klingberg, 2008), i stoga je kritičan za WM kapacitet (npr. održavanje) dok je mali mozak angažovan sa povećanom složenošću (Marvel i Desmond, 2012. ) (npr. manipulacija). Prijavljene su strukturne razlike i u kaudatu (Vaidya, 2012; Valera et al., 2007; Hoogman et al., 2017) i malom mozgu (Steinlin, 2007; Vaidya, 2012; Valera et al., 2007; Baldaçara i dr., 2007; Baldaçara et al., 2007); sar., 2008; Berquin et al., 1998; Giedd et al., 2001; Casey et al., 2007) u ADHD-u, u poređenju sa NT, i ključni pregledi WM oštećenja kod ADHD-a sugeriraju fronto-striato-cerebelarne mreže mogu igrati ključnu ulogu u deficitima WM kod ADHD-a (Martinussen et al., 2005; Giedd et al., 2001; Castellanos et al., 2002; Durston, 2003; Bollmann et al., 2017). Prema tome, WM oštećenja kod ADHD-a mogu biti uzrokovana povećanjem opterećenja ili složenošću, preko razlika u angažovanju striatalnih ili cerebelarnih sistema u vezi sa frontalnim mrežama. Stoga bi, pored istraživanja razlika u performansama WM, ispitivanje neuronske osnove za WM oštećenja kod ADHD-a, bez obzira da li ih pokreće opterećenje ili složenost, omogućilo identifikaciju lokusa za WM razlike u ADHD-u.

Da bismo direktno uporedili uticaj različitih definicija WM kapaciteta na ADHD, testirali smo efekat WM opterećenja (nisko naspram visokog) i složenosti (održavanje-poziv nasuprot manipulacije) u okviru jedinstvene fMRI paradigme, u grupi osoba sa ADHD-om. i NT kontrolnu grupu. Pretpostavili smo da će performanse WM biti oslabljene u ADHD-u u poređenju sa NT grupom i da će ova razlika u performansama biti praćena promjenama u neuralnoj aktivaciji vezanoj uz WM. Nadalje, na osnovu rezultata prethodnih bihevioralnih studija koje su ispitivale uticaj WM opterećenja na ADHD (npr. Bollmann et al., 2017; Weigard i Huang-Pollock, 2017); pretpostavili smo da bi, za pojedince sa ADHD-om, povećanje opterećenja rezultiralo neproporcionalnim smanjenjem performansi WM u poređenju sa NT, bez obzira na složenost, i da bi to bilo popraćeno povećanim angažovanjem fronto-striato-cerebelarne mreže.

Razumijevanje specifičnosti utjecaja ADHD-a na WM kapacitet (složenost naspram opterećenja) moglo bi razjasniti koji aspekti WM poteškoća predstavljaju izazov za one sa ADHD-om. Osim toga, mogao bi dati informaciju dizajnu personaliziranih WM intervencija obuke usmjeravajući napore ka specifičnim aspektima WM operacija. Kao što je predloženo u ranijem radu, korištenje eksterne memorije, znakova ili postepeno dodavanje novih informacija može smanjiti opterećenje WM-a, a intervencije usmjerene na ove aspekte mogu biti korisnije (Martinussen et al., 2005).

2. Materijal i metode

2.1. Učesnici

2.1.1. Detalji učesnika

Prikupili smo slikovne podatke (pogledajte sljedeće odjeljke za informacije o parametrima snimanja i pojedinostima o regrutaciji) od 78 adolescenata i mladih odraslih osoba (AYA) s kombiniranom prezentacijom ADHD-a (tj. demonstriranjem povišenih simptoma i nepažnje i hiperaktivnosti/impulzivnosti) i poređenjem grupa 86 NT AYA, dio longitudinalne studije. Angažovali smo učesnike sa Univerziteta Kalifornije, Davis (UCD), sistema za regrutaciju subjekata baziranog na institutu MIND, UCD i ambulantnih klinika za psihijatrijske i neurorazvojne poremećaje u zajednici, oglasnih ploča UCD kampusa i zajednice putem ciljanog oglašavanja na letcima i društvenim mrežama. medija. Dvadeset učesnika sa ADHD-om i četiri NT učesnika isključeno je zbog niske tačnosti ponašanja (definisane kao manje od dve standardne devijacije ispod srednjeg učinka za sve učesnike i sve uslove), a 8 učesnika ADHD-a zbog prekomernog pokreta glave tokom skeniranja (definisano kao više od 25 posto volumena izostavljenih zbog prekoračenja granice kretanja volumena u volumen od 1 mm). Analizirali smo MRI podatke preostalih učesnika, uključujući 50 ADHD i 82 NT učesnika.

Učesnici su bili od 12 do 23 godine i uključivali su 41/41 i 18/32 žena/muškaraca u NT i ADHD grupama, respektivno (Tabela 1). Od učesnika ADHD-a, 28 je trenutno dobilo stimulativne lijekove (12 metilfenidata, 16 amfetamina) i dva nestimulirajuća lijeka. Učesnicima kojima je prepisan lijek trebalo je 48-96 sati

odmor za lijekove prije skeniranja funkcionalne magnetne rezonancije (fMRI), uz odobrenje liječnika koji ih je propisao, što odgovara pet poluživota prepisanog lijeka. Pogledajte odjeljak Dopunske informacije za informacije o socioekonomskom statusu učesnika.

2.1.2. Dijagnostičke procedure

Dva licencirana psihologa u našem timu (JBS i JFD) procijenili su podatke skrininga kako bi utvrdili podobnost za studiju na osnovu Dijagnostičkog i statističkog priručnika za mentalne poremećaje – 5. izdanje (DSM 5). Roditelj (Conner-3 Parent Rating Scale – CPRS-3) i skale ocjenjivanja nastavnika (Conners-3 Teacher Rating Scale – CTRS-3) (Conners, 2008) su završene, dok odrasli učesnici su imali Connersovu ADHD skalu za ocjenjivanje odraslih (CAARS) sa roditeljem, supružnikom ili bliskim prijateljem (prvenstveno su ih popunili roditelji) koji su ispunili obrazac za posmatranje CAARS-a na učesniku. Prisustvo ADHD-a u djetinjstvu za odrasle učesnike ADHD-a je također potvrđeno (ili odsustvo za NT) putem retrospektivnih skala ocjenjivanja koje su ispunili roditelji na Barkley Adult ADHD Rating Scale-IV (BAARS-IV). Licencirani psiholog iz našeg tima dodatno je intervjuisao roditelje kako bi po potrebi razjasnio dijagnozu (ili njeno odsustvo). U nastavku pogledajte procedure skrininga za smetnje u akademskom učenju.

2.1.3. Kriterijumi za uključivanje/isključivanje u studiju

Kriterijumi za uključivanje u studiju zahtijevali su da učesnici budu u dobi između 12-25 godina, da se obično razvijaju za NT grupu ili da ispunjavaju DSM-5 kriterije za ADHD, kombinovanu ili hiperaktivnu/impulzivnu prezentaciju za ADHD grupu. (Svi učesnici u ovoj studiji ADHD grupe su ispunili kriterijume za kombinovanu prezentaciju; nijedan za hiperaktivnu/impulzivnu prezentaciju). Kriterijumi za isključenje iz studije su uključivali (a) IQ rezultat pune skale < 80="" (iq="" rezultat="" je="" zasnovan="" na="" weschlerovoj="" skali="" inteligencije="" za="" djecu="" (wisc-iv;="" n="91)" ili="" wechslerovoj="" skali="" inteligencije="" odraslih="" (wais;="" n="" {{6="" }}),="" zavisno="" od="" starosti);="" (b)="" pozitivan="" test="" na="" smetnje="" u="" učenju="" matematike="" ili="" čitanja="" (wechslerov="" test="" individualnih="" postignuća="" –="" treće="" izdanje="" (wiat-iii)="" rezultati="">< 80);="" (c)="" bilo="" koju="" istoriju="" traume="" glave,="" neurološkog="" poremećaja="" ili="" većeg="" medicinskog="" problema="" koju="" su="" prijavili="" roditelji;="" (d)="" propisane="" psihoaktivne="" lijekove="" osim="" adhd="" lijekova="" (tj.="" stimulanse="" ili="" atomoksetin);="" (e)="" ispunjavanje="" dsm="" kriterija="" za="" bilo="" koju="" drugu="" dijagnozu="" osi="" i="" osim="" adhd-a,="" opozicionog="" prkosnog="" poremećaja="" ili="" poremećaja="" ponašanja;="" (f)="" pozitivan="" pregled="" droge="" na="" dan="" sesije="" snimanja="" za="" zabranjene="" droge;="" (g)="" pozitivan="" test="" na="" trudnoću="" (žena);="" (h)="" sve="" kontraindikacije="" za="" magnetnu="">

Dobili smo informirani pismeni pristanak roditelja i pristanak/pristanak djeteta od svih učesnika. Institucionalni odbor za reviziju UCD-a odobrio je projekat.

2.2. Imaging

Za snimanje smo koristili Siemens 3T TIM Trio MRI skener (Siemens Medical, Erlangen, Njemačka) sa 32-glavnom zavojnicom kanala. Dobijene su funkcionalne slike T2* (veličina voksela=3.4 mm × 3.4 mm × 3.4 mm, debljina preseka=3.4 mm izotropna, 36 isprepletenih rezova, vrijeme ponavljanja (TR)=2 .0 s, vrijeme pobude (TE)=25 ms, ugao okretanja=90◦ , matrica 64 × 64, vidno polje (FOV)=220 mm). Zadatak WM-a uključivao je četiri ciklusa, od kojih se svaki sastojao od 182 toma. Dodatno, prikupljeno je MPRAGE anatomsko skeniranje (TR {{20}}.9 s, TE=3.06 ms, FOV=256 mm, matrica=256 × 256, ugao preokreta=7◦ , debljina kriške=1 mm, 208 kriški). Eksperimentalni stimulansi su predstavljeni pomoću E-Prime 2.0 (Psychology Software Tools, Inc., Sharpsburg, PA).

2.3. Paradigma

Učesnici su izveli verziju Narudžbe slikaMemorijaParadigma (Crone et al., 2006) koristeći eksperimentalnu paradigmu zasnovanu na dizajnu vezanom za događaje (slika 1.1). U ovom zadatku, svaka od četiri runde sastojala se od perioda fiksacije od 4000 ms, nakon čega je slijedilo 15 pokušaja. Svaka proba je započela blokom kodiranja, koji se sastoji od četiri slike koje se prikazuju u intervalima od 1000 ms. Opterećenje je variralo zamjenom četvrte slike zvjezdicom u 3 pokusa opterećenja, koje su učesnici dobili instrukcije da ignorišu. Nakon toga je uslijedio blok instrukcija od 5000 ms, tokom kojeg je učesnicima rečeno da se prisjete stavki prikazanim redoslijedom (tj. naprijed; F) ili obrnutim redoslijedom (tj. nazad; B). Ovo je bio glavni period interesovanja jer je to bilo kada bi se objekti ili održavali (napredni red) ili manipulisali (obrnuti redosled). Nakon perioda fiksacije (1000 ms), dogodio se blok sonde, tokom kojeg su se učesnici prisjetili objekata koji su prethodno bili predstavljeni u periodu od 8000 ms. Interval između pokušaja od 4000 ms, 6000 ms, 8000 ms (prosječno 6000 ms) je uslijedio nakon svakog ispitivanja. Uslovi su nasumično raspoređeni unutar serije.

2.4. Analiza performansi ponašanja

Koristili smo SAS verziju 9.4. (SAS Institute Inc., Cary, NC) za analizu performansi ponašanja. Izveli smo prosječnu tačnost i vrijeme reakcije za pokuse s 3 stavka (3F i 3B), 4 stavke (4F i 4B), naprijed (3F i 4F) i nazad (3B i 4B). Analize su vršene korišćenjem linearnih modela mešovitih efekata (Laird i Ware, 1982) pošto su podaci prikupljani više puta za svakog pojedinca u svim uslovima zadatka (složenost i opterećenje). Prednost ovog pristupa je mogućnost direktnog modeliranja heterogenih varijansi (po grupama ili uslovima). Testirali smo za

Slika 1. Eksperimentalna paradigma i performanse ponašanja. 1.1. Eksperimentalna paradigma. Svakom od četiri ciklusa prethodio je period fiksacije od 4000 ms, nakon čega je uslijedilo 15 pokušaja. Svaki pokušaj je počinjao blokom kodiranja, koji se sastojao od četiri para fiksiranja, nakon čega je slijedila stavka u trajanju od 1000 ms. Opterećenje je variralo zamjenom četvrte slike zvjezdicom u 3 pokusa opterećenja, koje su učesnici dobili instrukcije da ignorišu. Nakon toga je uslijedio blok instrukcija od 5000 ms, tokom kojeg je učesnicima rečeno da se prisjete stavki prikazanim redoslijedom (tj. naprijed) ili obrnutim redoslijedom (tj. unazad). Ovo je bio glavni period interesovanja jer je to bilo kada bi se objekti ili održavali (napredni red) ili manipulisali (obrnuti redosled). Nakon perioda fiksacije (1000 ms), uslijedio je blok sonde od 8000 ms, tokom kojeg se od učesnika tražilo da se prisjete objekata koji su prethodno bili predstavljeni. Interval između pokušaja od 4000 ms, 6000, 8000 ms (prosječno 6000 ms) je uslijedio nakon svakog ispitivanja. 1.2. Performanse ponašanja. Interakcija između dijagnoze, složenosti i opterećenja je bila značajna (p=0.048). Pronašli smo značajnu interakciju između dijagnoze i opterećenja (p=0.04), ali ne i dijagnoze i složenosti (p=0.62). Pojedinci sa ADHD-om proizvode više grešaka, u poređenju sa NT, u različitim uslovima. Obje grupe su manje precizno odgovorile na teže zadatke – bilo zbog povećanog opterećenja (4 naspram 3) ili povećane složenosti (unazad naspram naprijed, ili manipulacije nasuprot održavanja), ali ADHD, naspram NT grupe, pokazala je veći pad tačnosti zbog povećane opterećenje.

razlike u preciznosti sa složenošću (manipulacija naspram održavanja), opterećenjem (4 naspram 3) i dijagnozom (ADHD naspram NT) kao faktorima. Model je uključivao fiksne efekte za dijagnozu, opterećenje, složenost, starost (srednje-centrirano), interakcije između opterećenja, složenosti i dijagnoze, opterećenja i dijagnoze, složenosti i dijagnoze, opterećenja i starosti, složenosti i starosti. Takođe smo ispitali kvadratni efekat starosti. Uključeni su i slučajni efekti za svakog učesnika.

2.5. Analiza slike

2.5.1. Prethodna obrada

Analizirali smo fMRI podatke koristeći FSL i AFNI (Cox, 1996). Prva dva volumena iz svakog skeniranja su odbačena radi stabilizacije signala. Ispitivanja su podvrgnuta uklanjanju mozga prije usklađivanja sa T1-ponderiranom strukturnom MR slikom pojedinca i transformacija u prostor Montrealskog neurološkog instituta (MNI). Za registraciju je korišten FMRIB-ov alat za registraciju linearnih slika (Greve i Fischl, 2009). Zaglađivanje, korištenjem 4 mm pune širine na pola maksimuma (FWHM) Gaussov filter, i normalizacija

zacije su izvedene kao u našim prethodnim studijama (Fassbender et al., 2011). Veličina voksela je bila 2 mm3. Zapremine koje prelaze kretanje volumena prema zapremini veće od 1 mm isključene su iz dalje analize. Učesnici sa više od 25 posto izostavljenih količina su isključeni.

2.5.2. Regresiona analiza

Općenite analize linearnog modela uklapaju hemodinamske odgovore s funkcijom aktivacije boxcar koristeći vrijeme početka svakog stanja. Parametri kretanja su također uključeni kao neugodne varijable. Regresori su modelirali periode kodiranja, instrukcija, opoziva i manipulacije.

2.5.3. Analiza unutar i između grupa

Da bismo identifikovali regione mozga koji su regrutovani za WM složenost i opterećenje u svakoj grupi, uzimajući u obzir uticaj starosti, sproveli smo linearnu analizu modeliranja mešovitih efekata, koju je implementirao 3dLME u AFNI, na nivou celog mozga. Fiksni efekti u našem modelu bili su dijagnoza, složenost i opterećenje. Uključili smo interakcije između dijagnoze, složenosti i opterećenja, dijagnoze i složenosti, dijagnoze i opterećenja, starosti i opterećenja, starosti i složenosti, starosti i dijagnoze. Učesnik je tretiran kao nasumično presretnuti. Starost je uključena kao kovarijanta.

Proveli smo Monte Carlo simulacije da ispravimo višestruka poređenja sa p-vrijednošću na nivou voksela od 0.005, što je rezultiralo minimalnom veličinom klastera od 182 voksela koja je potrebna za postizanje vjerovatnoće od 0,05 značajnog klaster preživjeli slučajno. Simulacije su izračunate korištenjem 3dClustSim s autokorelacijskom funkcijom (ACF), izbjegavajući pretpostavke o raspodjeli Gaussovog šuma (Cox et al., 2017). Procjene parametara iz značajnih klastera, koje su rezultat ANCOVA, su ekstrahovane i nacrtane (samo za demonstraciju), kako bi se predstavile razlike između grupa i uslova zadatka, uzimajući u obzir starost.

Kako bismo osigurali da na razlike u grupama ne utiče kretanje glave, uporedili smo prosječne parametre kretanja (izračunate iz kvadratnog korijena zbira kvadrata kretanja u smjerovima x, y, z) između grupa, koristeći t-testove nezavisnih uzoraka (dvostrani, jednake varijanse se ne pretpostavljaju). Nije pronađena značajna grupna razlika (t=-0.12, df=102.26, p=0.90).

3. Rezultati

3.1. Ponašanje

Tabela 2 i slika 1.2 sumiraju rezultate testiranja bihevioralnih analiza za efekte složenosti i opterećenja na tačnost. Kao što tabela ilustruje, interakcija između dijagnoze, složenosti i opterećenja bila je značajna (p=0.048). Pronašli smo značajnu interakciju između dijagnoze i opterećenja (p=0.04), ali ne i dijagnoze i složenosti (p=0.62). Pronašli smo značajan uticaj starosti (p=0.03). Interakcioni efekat starosti i opterećenja bio je značajan (p < 0,001).="" također="" smo="" testirali="" kvadratni="" efekat="" starosti="" na="" performanse,="" ali="" nije="" bio="" značajan="" (p="Tabela">

Procjene parametara iz analize modela linearnih mješovitih efekata za tačnost između grupa (NT naspram ADHD), složenost (manipulacija naspram održavanja, ili unazad u odnosu na naprijed) i opterećenje (4 naspram 3), s godinama kao kovarijantom. Referentne kategorije su bile neurotipične za dijagnozu, održavanje zbog složenosti i 3 stavke za opterećenje.

0.06) i stoga nije uključen kao pojam u fMRI analizama podataka.

3.2. Aktivacija mozga

3.2.1. Efekti uslova zadatka

Za analizu neuroimajdžinga, započeli smo testiranjem glavnih efekata opterećenja i složenosti među učesnicima, i identifikovali smo regione koji su prethodno bili povezani sa WM, uključujući ventrolateralni i dorsolateralni PFC, strijatum i mali mozak. Konjunkcijska analiza glavnih efekata opterećenja i složenosti identificirala je velike dijelove okcipitalnog, parijetalnog, srednjeg temporalnog girusa, precentralnog girusa, DLPFC-a, malog mozga i striatuma bilateralno. Dodatno, glavni efekat složenosti uključivao je velike klastere u medijalnom PFC-u, bilateralnom prekuneusu i malom mozgu. Glavni efekat opterećenja je dalje uključivao bilateralni okcipitalni girus, striatum, lijevi VLPFC i desni precentralni girus. Glavni efekat dijagnoze uključivao je klaster u malom mozgu, sa vrhunskom aktivnošću u padu. Glavni učinak starosti pokazao je velike, značajne klastere s vrhovima u lijevom lećastom jezgru, uključujući bilateralni kaudat, bilateralni mali mozak koji se proteže preko uvule i kulmena, bilateralni donji frontalni vijug (IFG), precentralni girus, srednji frontalni girus i bilateralni inferiorni parijetalna lobula (slika 2.1, tabela 3.1).

3.2.2. Efekti unutar grupe

Unutar obje grupe, testovi za učinak opterećenja i složenosti identificirali su značajnu bilateralnu aktivaciju u standardnim WM regijama, uključujući lateralni PFC, parijetalni korteks, strijatum i mali mozak (Slika 2.2, Tabela 3.2).

3.2.3. Interakcije: grupa × uslov-zadatak

Nismo pronašli značajan trosmjerni efekat interakcije (grupa × opterećenje × složenost). Značajan interakcijski efekat grupe i složenosti pronađen je u desnom malom mozgu i lijevom jezičnom girusu. Takođe smo pronašli značajan interakcijski efekat grupe i opterećenja u desnom kaudatu (slika 3, tabela 3.3).

3.2.4. Interakcije: starost × uslov-zadatak

Postojao je značajan interakcijski efekat starosti i opterećenja u levom paracentralnom lobulu, i krme i složenosti u desnom kaudatu (Tabela 3.4).

3.2.5. Interakcije: dob × grupa

Nije bilo značajnog interakcijskog efekta starosti i grupe.

4. Diskusija

Nedostaci WM su široko prijavljeni kod ADHD-a (Alderson et al.,

Slika 2. Glavni efekti i efekti unutar grupe – sve slike pokazuju postotak promjene signala (ekvivalentno beta vrijednostima) prekrivenih slikama mozga, sa pragom p < 0.005,

klaster ispravljen na p < 0.05.="" sve="" aktivacijske="" slike="" osim="" konjukcije="" koriste="" toplotne="" karte="" da="" pokažu="" pozitivnu="" aktivaciju="" različitog="" intenziteta="" od="" crvene="" do="" žute="" i="" negativnu="" aktivaciju="" u="" nijansama="" plave="" 2.1.="" glavni="" efekti="" opterećenja="" (4="" prema="" 3),="" složenost="" (unazad="" naspram="" naprijed)="" i="" spoj="" dva="" glavna="" efekta.="" mapa="" konjunkture="" prikazuje="" opterećenje="" žutom="" bojom,="" rad="" cijan,="" a="" preklapanje="" dva="" glavna="" efekta="" zelenom,="" 2.2.="" efekat="" opterećenja="" (4="" naspram="" 3)="" odvojeno="" za="" nt,="" efekat="" opterećenja="" (4="" naspram="" 3)="" odvojeno="" za="" adhd,="" efekat="" složenosti="" (unazad="" naspram="" unapred)="" odvojeno="" za="" nt="" i="" efekat="" složenosti="" (unazad="" naspram="" unapred)="" odvojeno="" za="" adhd.="" (za="" tumačenje="" referenci="" na="" boju="" u="" legendi="" ove="" slike,="" čitalac="" se="" upućuje="" na="" web="" verziju="" ovog="">

2013), a povezani su sa simptomima (Rapport et al., 2009.) kao i funkcionalnim ishodima (Simone et al., 2018.; Fried et al., 2019.; Kofler et al., 2011.; Orban et al., 2018; Rapport et al., 2009; Campez et al., 2020). Takođe se pokazalo da oštećenja WM perzistiraju u odrasloj dobi (Alderson et al., 2013). Ipak, uprkos istaknutosti oštećenja vezanih za WM kod ADHD-a, nejasno je da li su ovi deficiti WM vođeni povećanjem opterećenja WM ili operativnom složenošću, ili oboje. Promjena neuronske aktivacije koja prati povećanje WM opterećenja, u odnosu na aktivaciju mozga koja odgovara većoj operativnoj složenosti, također nije poznata, u ADHD u odnosu na NT.

Naši rezultati pokazuju da u svim uslovima, osobe sa ADHD-om proizvode više grešaka u poređenju sa NT. Obje grupe su manje precizno odgovorile na teže zadatke – bilo zbog povećanog opterećenja (4 naspram 3) ili veće složenosti (nazad u odnosu na prosljeđivanje, ili manipulacija nasuprot održavanja). Međutim, u ADHD grupi, povećanje opterećenja imalo je veći uticaj na tačnost WM performansi u poređenju sa NT grupom.

Neuralni podaci su pokazali da su svi učesnici regrutirali regije mozga koje su tipično povezane sa WM, kao što su PFC, PC, SMA, gornji temporalni girus (D'Esposito et al., 1999), mali mozak (Tomlinson et al., 2014; Steinlin , 2007) i strijatalne regije (O'Reilly i Frank, 2006; Darki i Klingberg, 2015). Aktivnost u ovim oblastima se povećavala kako sa povećanjem opterećenja tako i sa većom složenošću, što ukazuje na značajnu zajedničku neuronsku arhitekturu između ovih aspekata WM kapaciteta. Naši rezultati sugeriraju da je održavanje pri povećanom opterećenju, kao i manipulacija, uključilo DLPFC u obje grupe, kao u prethodnim studijama (Veltman et al., 2003; Cannon et al., 2005). Također smo otkrili značajan efekat interakcije između operativne složenosti i grupe u malom mozgu i u jezičnom girusu, te između opterećenja i grupe u striatumu. Dok u jednostavnijim uslovima, opterećenju ili složenosti, NT grupa nema značajno različitu aktivaciju od ADHD grupe, za veće opterećenje ili veću složenost, NT grupa povećava aktivaciju u ovim regionima, znatno više od ADHD grupe. Zajedno, razlike u performansama i aktivaciji mozga pokazuju da oni s ADHD-om ne uspijevaju povećati aktivaciju mozga u određenim ključnim regijama mozga kako se povećava težina zadatka, ali to je praćeno smanjenjem performansi ponašanja, u poređenju sa NT, samo za povećanje WM opterećenje. Ovo sugerira da opterećenje može imati veći utjecaj od složenosti na WM kod ADHD-a. U skladu s tim, također smo pronašli značajnu interakciju između grupe, opterećenja i složenosti za preciznost ponašanja, što bi moglo odražavati ovu razliku u efektima opterećenja i složenosti između dvije grupe, ali nismo pronašli odgovarajući efekat interakcije u aktivaciji mozga.

U grupama, stariji učesnici su preciznije odgovorili na sva stanja, u skladu sa zajedničkim nalazom da se WM poboljšava sa godinama (Jolles et al., 2011; Crone et al., 2006). Uz to, tačnost zadataka je manje opala kao odgovor na povećanje opterećenja zadatka za starije u odnosu na mlađe učesnike, u obje grupe. Nekoliko regija mozga pokazalo je efekte starosti, uključujući bilateralni kaudat, mali mozak i neke frontalne regije i inferiorne parijetalne regije. Pronašli smo značajnu interakciju između opterećenja i starosti u lijevom paracentralnom lobulu, te između složenosti i starosti u desnom kaudatu. Nijedan region nije pokazao značajne interakcije sa grupom i uzrastom, što ukazuje da ove dve grupe nisu drugačije pogođene godinama u ovoj analizi.

Jezični girus je povezan sa kodiranjem složenih slika (Machielsen et al., 2000) ili riječi (Mechelli et al., 2000). Ranije fMRI

Napomena: DLPFC dorsolateralni prefrontalni korteks, VLPFC ventrolateralni prefrontalni korteks, VMPFC ventromedijalni prefrontalni korteks, MFG srednji frontalni girus, IFG donji frontalni girus, ITG donji temporalni girus, MTG srednji temporalni vijug, MTG srednji temporalni girus, STG Superirus prednji prednji paroferior, prednji parni GSFirus, prednji parni lonac Gyrus, SPL Superior Parietal Lobule studije WM u ADHD-u su pokazale aktivacijske razlike u jezičnom girusu. Međutim, smjer razlike je mješovit, što može biti posljedica razlika u zadatku koji se koristi.

Naši rezultati pokazuju da kaudat i mali mozak mogu igrati važnu ulogu u WM oštećenjima kod ADHD-a, za opterećenje i složenost. Doprinos striatuma i malog mozga WM-u je naglašen u ranijim studijama (Tomlinson et al., 2014; O'Reilly i Frank, 2006; Lewis et al., 2004; Middleton i Strick, 1994; Watson et al., 2014). Pretpostavlja se da striatum kontrolira protok informacija u WM (O'Reilly i Frank, 2006), a fMRI WM zadaci su pokazali regrutaciju kaudata (Lewis et al., 2004) i malog mozga (Tomlinson et al., 2014). Oštećenje cerebelara je takođe povezano sa oštećenjima WM (Tomlinson et al., 2014). Dalje smo istražili funkcionalnu parcelaciju klastera malog mozga kao što su pokazali (Buckner et al., 2011), gdje je mali mozak parceliran na osnovu povezanosti s ključnim moždanim mrežama, koristeći Yeo{10}} mrežni okvir (Yeo et al. , 2011). Vrhunac naših cerebelarnih rezultata bio je u dijelu najviše

Slika 3. Efekti interakcije na aktivaciju mozga između grupe (NT protiv ADHD) i složenosti WM (manipulacija naspram održavanja) i između grupe i opterećenja (3 naspram 4) – sve slike pokazuju postotak promjene signala (ekvivalent beta vrijednosti) prekrivenog na mozgu slike, prag na p < 0.005="" klaster="" ispravljen="" na="" p="">< 0,05.="" sve="" aktivacijske="" slike="" osim="" spoja="" koriste="" toplotne="" karte,="" s="" pozitivnom="" aktivacijom="" u="" crvenoj="" i="" negativnom="" aktivacijom="" u="" plavoj.="" grafikoni="" pokazuju="" procjene="" parametara="" iz="" značajnih="" klastera,="" izdvojene="" i="" nacrtane="" samo="" u="" svrhu="" demonstracije.="" značajne="" interakcije="" između="" grupe="" i="" složenosti="" u="" desnom="" malom="" mozgu="" i="" lijevom="" jezičnom="" girusu,="" kao="" i="" grupe="" i="" opterećenja="" u="" desnoj="" insuli="" i="" kaudatu="" izvedene="" korištenjem="" 3dlme="" u="" afni.="" prikazali="" smo="" niz="" susjednih="" isječaka="" kako="" bismo="" demonstrirali="" opseg="" velikih="" klastera,="" posebno="" onog="" koji="" se="" proteže="" od="" vrha="" insule="" preko="" repa.="" (za="" tumačenje="" referenci="" na="" boju="" u="" legendi="" ove="" slike,="" čitalac="" se="" upućuje="" na="" web="" verziju="" ovog="">

visoko povezan sa mrežama istaknutih. Međutim, ovaj veliki klaster se također proširio na limbičke, vizualne, senzomotorne mreže i frontoparijetalne kontrolne mreže. Limbičke, vizualne i senzomotoričke mreže povezane su s emocionalnom, vizualnom i motoričkom obradom. Mreža istaknutosti je povezana sa davanjem prioriteta istaknutim stimulansima i regrutuje odgovarajuće funkcionalne mreže (Menon i Uddin, 2010; Bressler i Menon, 2010). Frontoparijetalna kontrolna mreža je kontrolna mreža koja komunicira i upravlja zadacima i drugim mrežama kako bi podržala ciljeve (Marek i Dosenbach, 2018).

Zbog predložene uloge striatuma u unosu informacija u WM (Chatham i Badre, 2015; McNab i Klingberg, 2008), naši rezultati pokazuju nesposobnost ADHD grupe da pojača strijatalnu aktivnost s opterećenjem može ukazivati ​​na neuspjeh u povećati performanse. Kako je mali mozak povezan sa obavljanjem zadataka veće kompleksnosti WM-a (Marvel i Desmond, 2012), niža aktivacija malog mozga za veću složenost u ADHD grupi može predstavljati nemogućnost da se poveća zapošljavanje ove regije kako bi odgovaralo većoj složenosti. Međutim, ne vidimo da se to odražava na performanse, koje bi mogle biti vođene većom poteškoćom koju predstavlja zadatak manipulacije, posebno pri velikom opterećenju, za sve učesnike.

Važnost fronto-striato-cerebelarne mreže u ADHD-u, u različitim modalitetima, više puta je naglašena (Martinussen et al., 2005; Valera et al., 2007; Hoogman et al., 2017; van Ewijk et al., 2012; Giedd et al., 2001; Casey et al., 2007; Castellanos et al., 2002). Konkretno, zapažene su volumetrijske redukcije u malom mozgu (Valera et al., 2007; Baldaçara et al., 2008; Berquin et al., 1998; Wyciszkiewicz et al., 2017; Seidman et al., 2005) i caeraal. et al., 2007., Castellanos et al., 2002., Seidman et al., 2005., Frodl i Skokauskas, 2012.); zajedno sa nižim integritetom bijele tvari u frontostriatalno-cerebelarnim mrežama (Nagel et al., 2011) kod djece sa ADHD-om, u poređenju sa NT. Funkcionalno, WM studije kako djece (Martinussen et al., 2005.) tako i odraslih (Alderson et al., 2013.) sa ADHD-om pokazuju razlike u regrutaciji fronto-striato-cerebelarne mreže. FMRI studije su otkrile nedovoljnu aktivaciju tokom WM zadataka u malom mozgu (Mackie et al., 2007.), kaudatu (Martinussen et al., 2005.; Fassbender et al., 2011.; Roman-Urrestarazu et al., 2016.) ili oboje (Massat et al., 2012) kod djece sa ADHD-om, u poređenju sa NT. Kod odraslih osoba s ADHD-om, prethodno smo demonstrirali korištenjem pozitronske emisione tomografije, povećan regionalni cerebralni protok krvi u više raspoređenim regijama, uključujući mali mozak, u poređenju sa NT (Schweitzer et al., 2004). Druga WM studija kod odraslih ADHD je prijavila nedovoljnu aktivaciju cerebelara, uprkos tome što nema smanjenja performansi WM (Mechelli et al., P. Mukherjee et al. 2000). Stoga su naši nalazi u kaudatu i malom mozgu potkrijepljeni prethodnim indikacijama njihovog značaja u ADHD i WM. Razlike u rezultatima između studija mogu biti zbog starosti učesnika, učinka i težine zadatka.

Snaga naše studije leži u našim kriterijima uključivanja koji su rezultirali relativnom homogenošću kliničkih simptoma u našoj ADHD grupi; Od svih učesnika se tražilo da pokažu klinički slabu impulzivnost, pored ostalih simptoma ADHD-a. Potencijalno ograničenje ove studije su strogi kriterijumi isključivanja učesnika sa niskim performansama (tj. premalo ispravnih ispitivanja), koji bi mogli da pristrasne naše rezultate prema osobama sa boljim performansama sa ADHD-om, ograničavajući kliničke implikacije. Ovaj kompromis je bio potreban da bi se aktivacija mozga pouzdanije uporedila za većinu naše populacije. Kako je ova studija dio longitudinalne studije, također smo odabrali da koristimo zadatak s uvjetom gdje je opterećenje dalo prostora učesnicima da poboljšaju performanse (tj. 4 opterećenje) kako naši sudionici sazrijevaju i svi dosegnu odraslu dob, kada 3 zadatak predmeta može rezultirati performansama s efektom plafona. Kako su naši trenutni podaci poprečni, budući rad bi također trebao istražiti kako odnosi između izvršne funkcije i frontostriatalno-cerebelarnog sistema kod ADHD-a variraju uzdužno s razvojem u odnosu na rad.memorijai druge kritične funkcije. Cilj nam je istražiti ova pitanja u budućnosti kako naš longitudinalni skup podataka raste.

Postojala je značajna razlika u intelektualnom funkcionisanju između naših grupa sa ADHD grupa koja je testirala na nižem intelektualnom nivou od naše NT grupe. Poremećaj je povezan sa nižom kognitivnom sposobnošću i puni intelektualni kvocijent (FSIQ) često je značajno niži kod ADHD-a nego kod neurotipičnih kontrola (Frazier et al., 2004). Ovo nije iznenađujuće jer radimemorijai drugi procesi koji zahtijevaju pažnju tokom IQ testa vjerovatno će sniziti IQ rezultat i stoga bi njegova kontrola vjerovatno nadmašila kontrolu nad ADHD-om u statističkom modelu. Važno je da su grupni koeficijent inteligencije i za ADHD i za NT učesnike bio u rasponu od prosjeka do visokog prosjeka, i stoga ne mislimo da su razlike u intelektualnom funkcionisanju vjerovatno u velikoj mjeri dovele ADHD grupu u nepovoljniji položaj.

Deficiti WM su ključni u ADHD-u (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2001). WM je povezan sa simptomima ADHD-a (Rapport et al., 2009.), a deficiti WM perzistiraju u odrasloj dobi (Alderson et al., 2013.). Ipak, WM nije univerzalno oštećen u ADHD-u (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008; Gathercole i Alloway, 2006; Vance et al., 2013; Kofler et al., 2019; Nigg i 2005), ova heterogenost nije u potpunosti shvaćena. Drugi faktori koji komplikuju mogu uključivati ​​mogućnost da WM oštećenja kod ADHD-a mogu biti specifična za modalitet. Moguće je da bi prostorni WM mogao biti više pogođen nego verbalni (Martinussen et al., 2005); međutim, nedavna meta-analiza je pokazala da verbalni WM utiče na ADHD (Ramos et al., 2020). Druge teorije sugeriraju da WM može biti više pogođen kod osoba sa simptomima nepažnje (Martinussen i Tannock, 2006), ali deficiti WM također su povezani s hiperaktivnim/impulzivnim simptomima (Kofler et al., 2019).

Značajno upozorenje WM studija u ADHD-u je heterogenost u nalazima WM deficita kod ADHD-a (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008; Gathercole i Alloway, 2006; Vance et al., 2013; Kofler et al. , 2019; Nigg, 2005). Iako većina prethodnih studija o WM pronalazi deficite u ADHD-u (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2001), neke studije nisu uspjele pronaći bilo kakvo oštećenje (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008. ; Gathercole i Alloway, 2006; Vance et al., 2013; Kofler et al., 2019; Nigg, 2005). Ova heterogenost nije u potpunosti shvaćena. Jedan od razloga za disparitet u rezultatima može biti taj što su WM i ADHD i složeni i heterogeni konstrukti (Martinussen i Tannock, 2006; Castellanos et al., 2002; Fosco et al., 2020), a specifičnosti kognitivnih zadataka mogu se oslanjati na oštećenja različite veličine. Na primjer, neke studije otkrivaju da su oštećenja WM-a više povezana s nepažljivim simptomima ADHD-a (Martinussen i Tannock, 2006), dok druge nalaze da su povezana više s hiperaktivnim/impulzivnim simptomima (Kofler et al., 2019). Dodatno, WM je višekomponentni sistem, a jedan od najvažnijih modela WM-a uključuje centralnu izvršnu komponentu generalno u domenu, koja kontroliše koje će se operacije izvoditi, i komponentu za skladištenje specifičnu za domen (fonološku nasuprot vizualno-prostornu) (Martinussen i Tannock, 2006; Castellanos et al., 2002; Fosco et al., 2020). Nedavna studija koja je ispitivala podkomponente centralne izvršne vlasti: preuređivanje, ažuriranje i dvostruka obrada kod ADHD-a, otkrila je najizraženija oštećenja u ponovnom redoslijedu, dok su sposobnosti ažuriranja i dvostruke obrade bile prosječne ili superiorne kod većine osoba s ADHD-om (Fosco et al. , 2020.). Ipak, Fosco i kolege su također otkrili da je ozbiljnost simptoma ADHD-a povezana sa sposobnostima centralne izvršne vlasti, uzete zajedno, naglašavajući važnost zajedničkih procesa u podkomponentama centralne izvršne vlasti (Fosco et al., 2020). Ovo je dodatno komplikovano WM modalitetom. Prostorni WM može biti više pogođen nego verbalni WM kod ADHD-a, kao što sugerira temeljni pregled (Martinussen et al., 2005). Međutim, meta-analiza je otkrila da verbalni WM utiče na ADHD (Ramos et al., 2020). U trenutnoj studiji, fokusirali smo se na verbalni WM kod pojedinaca sa kombinovanom dijagnozom prezentacije, sa simptomima nepažnje i hiperaktivnosti, i uporedili smo efekat kompleksnosti WM-a, definisanog kao bilo koje manipulacije informacijama koje se čuvaju u WM-u za razliku od jednostavnog održavanja, u odnosu na WM opterećenje, koje se odnosi na količinu informacija kao WM opterećenje. Razotkrivanje tačno koje dimenzije WM-a su relevantne za razumijevanje ADHD-a još uvijek je u nastajanju, ali naš rad se uklapa u razvijenu literaturu koja ima za cilj da razgraniči područja abnormalne i normalne WM funkcije.

U zaključku, iako je WM pod utjecajem ADHD-a, literatura je pomiješana u pogledu prirode odnosa između ADHD-a i WM-a (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008). Odnosno, nije bilo poznato da li su sve WM operacije pogođene većim opterećenjima ili su pogođene samo složenije operacije, kao što je manipulacija. Većina prethodnih studija o WM-u kod ADHD-a, a posebno studija snimanja mozga, bile su fokusirane na održavanje (Martinussen et al., 2005; Roman-Urrestarazu et al., 2016; Massat et al., 2012), a nijedna nije direktno upoređivala održavanje i manipulacija i različita opterećenja unutar istog eksperimenta. Otkrili smo da u AYA sa ADHD-om ne utiču samo složenije operacije kao što je manipulacija, već i održavanje pri većim opterećenjima. Zaista, pokazujemo da je bihevioralni utjecaj većeg opterećenja više od povećane složenosti, kod ADHD-a, iako oba pokazuju utjecaj na neuro, s ADHD grupom koja nedovoljno aktivira mali mozak za veću složenost i kaudat za veće opterećenje. Ovi nalazi poboljšavaju specifičnost našeg razumijevanja deficita WM kod ADHD-a objašnjavajući koji aspekti WM poteškoća su veći izazov za one sa ADHD-om. Ovo bi zauzvrat moglo poslužiti za osmišljavanje korektivnih intervencija.

Finansiranje

Ovaj rad je podržan od strane Nacionalnog instituta za mentalno zdravlje grantova R01 MH091068 (Schweitzer) i U54 HD079125 (Abbeduto).

Finansijska objava

Dr. Hinshaw prima tantijeme za knjige od Oxford University Pressa i St. Martin's Pressa. g. Hartanto i dr. Mukherjee, Fassbender, Iosif, van den Bos, Guyer, Pakyurek, McClure i Schweitzer navode da nema suprotstavljenih interesa.

CrediT izjava o autorskom doprinosu

Prerna Mukherjee: konceptualizacija, metodologija, softver, formalna analiza, kuriranje podataka, istraživanje, pisanje - originalni nacrt, pisanje - pregled i uređivanje, vizualizacija, administracija projekta. Tadeus Hartanto: Istraživanje, softver, prikupljanje podataka. Ana-Maria Iosif: Formalna analiza, pisanje - recenzija i uređivanje. J. Faye Dixon: Istraživanje, pisanje - recenzija i uređivanje. Stephen P. Hinshaw: Pisanje - recenzija i uređivanje. Murat Pakyurek: Istraga. Wouter van den Bos: Pisanje - recenzija i uređivanje Amanda E. Guyer: Pisanje - recenzija i uređivanje. Samuel McClure: Konceptualizacija, metodologija, pisanje - recenzija i uređivanje, supervizija. Julie B. Schweitzer: konceptualizacija, istraživanje, pisanje - pregled i uređivanje, nadzor, pribavljanje sredstava, administracija projekta. Catherine Fassbender: konceptualizacija, metodologija, istraživanje, pisanje - pregled i uređivanje, vizualizacija, nadzor, administracija projekta.

Priznanja

Željeli bismo zahvaliti na ljubaznoj podršci svih naših učesnika u istraživanju, kao i Catrina A. Calub, Erin Calfee, Lauren Boyle, Laurel Cavallo, Maria BE Bradshaw, Jessica Nguyen, Steven J. Riley i dr. J. Daniel Ragland .

Dodatak A. Dodatni podaci

Dodatni podaci za ovaj članak mogu se naći na mreži na https://doi. org/10.1016/j.nicl.2021.102662.