研究人员更好地了解了最常用的多动症药物是如何起作用的
![(A) Data analysis pipeline. We first computed ALFF within the bilateral NAc and three brain networks implicated in ADHD: SN, DMN, and left and right FPN. Paired t-tests were used to examine the medication effects (ADHD in methylphenidate versus placebo conditions) and two-sample t-tests were used to examine the difference between ADHD and TD controls. Second, we conducted ALFF pattern similarity analysis (illustrated in detail in Panel B) to quantify the extent to which ALFF values are similar between children with ADHD and TD children, and examined whether children with ADHD whose post-medication spontaneous activity patterns are more similar to TD children would exhibit greater improvement in IIRV with medication. Third, we used classification analysis to test whether the multivariate pattern of ALFF in the NAc and the three brain networks could distinguish children with ADHD in medication or placebo conditions (primary cohort) and crucially whether this can be replicated in another independent dataset (replication cohort). (B) Overview of ALFF pattern similarity analysis between children with ADHD and TD controls. We first computed the correlation between ALFF values within SN or DMN from each child with ADHD and those from the mean ALFF map in the TD group. The correlation coefficient was standardized using Fisher’s r-to-z transformation. Next, we calculated methylphenidate-induced changes in the similarity measures of ALFF in the SN or DMN between ADHD-Placebo and ADHD-MPH conditions. Higher values indicate that medication leads to more TD-like spontaneous neural activity patterns. ADHD-MPH: children with attention-deficit/hyperactivity disorder under methylphenidate administration; ADHD-Placebo: children with attention-deficit/hyperactivity disorder under placebo; ALFF: amplitude of low-frequency fluctuations; DMN: default mode network; IIRV: intra-individual response variability; LFPN: left frontoparietal network; NAc: nucleus accumbens; RFPN: right frontoparietal network; ROI: region of interest; SN: salience network; TD: typically developing. Credit: Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging (2022). DOI: 10.1016/j.bpsc.2022.10.001 研究人员更好地了解了最常用的多动症药物是如何起作用的](https://scx1.b-cdn.net/csz/news/800a/2022/researchers-gain-a-bet.jpg)
几十年来,医生们一直用哌甲酯治疗患有注意力缺陷/多动障碍(ADHD)的儿童,哌甲酯是一种兴奋剂,以利他林和Concerta的形式出售,使其成为针对中枢神经系统的最广泛的处方药之一。人们可能会认为,到目前为止,研究人员应该知道哌醋甲酯是如何在大脑中起作用的,但对这种药物的作用机制知之甚少。现在,一项新的研究试图缩小这一差距,并了解哌醋甲酯如何与认知控制网络和注意力行为相互作用。
这项新研究发表在生物精神病学:认知神经科学和神经影像学.
研究人员所知道的是,患有多动症的人在控制注意力和目标导向行为的相互连接的大脑网络中,多巴胺信号活动比典型的人低。具体来说,哌醋甲酯被假设可以通过增加多巴胺水平来改善ADHD症状伏隔核(NAc)是多巴胺信号的中枢。
在这项新研究中,由Yoshifumi Mizuno医学博士、Weidong Cai博士和Vinod Menon博士领导的研究人员使用脑成像来探索苯甲酯对NAc和所谓的三重网络系统的影响,该系统在需要注意力自适应控制的行为中起着关键作用。
这三种网络包括显着网络、额顶网络和默认模式网络。在患有多动症的儿童的NAc和多个大脑网络中检测到异常活动,这表明该系统的调节异常可能是多动症症状的基础,纠正功能障碍可能会缓解这些症状。
“我们的研究结果在两个独立的队列中证明,哌醋甲酯改变了多动症儿童奖励和认知控制系统中的自发神经活动。药物引起的认知控制网络的变化导致更稳定持续的注意力。我们的研究结果揭示了哌醋甲酯治疗多动症的一种新的大脑机制,并为评估治疗结果的生物标志物开发提供了信息,”斯坦福大学医学院精神病学和行为科学系的Menon博士指出。
研究人员使用了功能性磁共振在27名患有多动症的儿童和49名正常发育的对照组中测量哌甲酯对自发大脑活动的影响。患有多动症的儿童在间隔一到六周的两次不同的访问中进行扫描——一次是在服用哌醋甲酯时,一次是在服用安慰剂时。(通常情况下,发育中的儿童不会接受药物治疗或安慰剂。)
在扫描仪之外,患有多动症的儿童还执行了一项评估持续注意力的标准化任务。此外,研究人员在第二个独立队列中测试了哌甲酯对自发大脑活动影响的可复制性。
毫不奇怪,服用药物的孩子在注意力任务上表现得更好。正如研究人员所假设的那样,当服用哌醋甲酯时,他们还发现NAc、显著性网络和默认模式网络中有更大的自发神经活动。服用药物后,在默认模式网络中显示出增强的大脑活动模式变化的ADHD儿童在服用药物后的注意力任务中表现得更好。
研究结果在两个独立的队列中重复,进一步证明哌醋甲酯可能通过其对NAc和三重网络认知系统的作用来缓解ADHD症状。
卡梅隆卡特,医学博士,编辑生物精神病学:认知神经科学和神经影像学他说:“研究结果使用了广泛使用的静息状态功能磁共振成像技术,证实了哌甲酯对多动症儿童注意力的积极影响,并揭示了可能的作用机制,通过改善协调的大脑网络活动和增强大脑NAc区域多巴胺效应的关键作用。”
这项工作促进了研究人员对多动症如何影响大脑中的认知控制网络以及如何影响的理解哌醋甲酯与这些网络交互来改变行为。这些发现可以指导未来的工作大脑成像作为临床治疗反应有用的生物标志物。