Česká a slovenská psychiatrie

Časopis
Psychiatrické společnosti ČLS JEP
a Psychiatrickej spoločnosti SLS

souborný článek / review article

ISSN 1212-0383

NEUROBIOLOGIE HYPERKINETICKÉ PORUCHY POHLEDEM ZOBRAZOVACÍCH METOD

WHAT NEUROIMAGING TELLS ABOUT THE NEUROBIOLOGY OF THE HYPERKINETIC DISORDER

Tomáš Kašpárek^1,2, Pavel Theiner^1,2, Alena Filová¹

¹ Psychiatrická klinika FN Brno
² Psychiatrická klinika LF MU Brno

SOUHRN

Kašpárek T, Theiner P, Filová A. Neurobiologie hyperkinetické poruchy pohledem zobrazovacích metod

Cílem práce je shrnout současné nálezy u hyperkinetické poruchy získané pomocí zobrazovacích metod a interpretovat je v rámci recentních neurobiologických konceptů o stavbě a funkci mozku. Neurozobrazovací studie přinášejí velké množství informací, které v současné době umožňují rozšířit představy o neurobiologii hyperkinetické poruchy za její tradiční chápání jako projev fronto-striatální dysfunkce. Ukazují na poruchy několika dalších oblastí mozku, zejména předního cingula, dorzolaterálního i ventrolaterálního prefrontálního kortexu, orbitofrontálního kortexu, horních parietální oblastí, kaudáta, talamu, amygdaly a mozečku. Pozornost se přesunuje k systematickému pohledu na úrovni neuronálních sítí, pro které je klíčová konektivita mezi jednotlivými uzly i mezi jednotlivými sítěmi (jejímž korelátem je narušení traktů bílé hmoty i nedostatečná funkční spolupráce). Tomuto rozsáhlejšímu postižení odpovídá i klinický obraz nemoci, který se neomezuje pouze na narušení pozorností a hyperaktivitu. Z nálezů zobrazovacích metod též vyplývá neurobiologická heterogenita, tj. existence několika odlišných vzorců poruch, které se manifestují podobným klinickým obrazem, resp. k podobnému klinickému obrazu může vést dysfunkce v různých klíčových funkčních systémech. Zobrazovací studie také ukazují na neurobiologickou odlišnost změn u pacientů s ADHD v dospělosti oproti nálezům v dětství. Klinický význam takovýchto odlišností je však v současnosti nejasný. Hlubšímu porozumění mechanismů, které jsou v pozadí jednotlivých nálezů zobrazovacích metod, zatím brání nedostatek údajů o jejich neuropatologickém podkladu.

Klíčová slova: hyperkinetická porucha, zobrazovací metody, morfologie, funkce, konektivita, neuronální sítě

SUMMARY

Kašpárek T, Theiner P, Filová A. What neuroimaging tells about the neurobiology of the hyperkinetic disorder

The objectives of the paper are to review current findings of the neuroimaging methods in hyperkinetic disorder and to interpret them in the context of contemporary neurobiological concepts of brain structure and function. Neuroimaging brings about substantial body of evidence that enables rethinking of the neurobiology beyond the traditional concept of fronto-striatal dysfunction. Several other brain regions seems to be involved: dorso- and ventrolateral prefrontal cortex, orbitofrontal cortex, superior parietal regions, caudate, talamus, amygdala, and cerebellum. Attention shifts towards more systemic view at the level of neuronal nets with connectivity as a crucial factor. In hyperkinetic disorder findings of abnormal white matter tracts integrity as well as functional dysconnectivity were observed. This larger impairment is mirrored by the clinical manifestation of the disease that is much more complex than disorder of attention or hyperactivity Neurobiological heterogeneity of the hyperkinetic disorder is another concept that emerges from the neuroimaging findings. Imaging methods show also certain differences in the neurobiological impairment between children and adult patients; the clinical meaning of this finding is, however, unclear yet. Unfortunately, the lack of information on the neuropathological substrate of the neuroimaging findings prevents deeper understanding of their significance.

Key words: Hyperkinetic disorder, imaging methods, morphology, function, connectivity, neuronal networks

ÚVOD

Hyperkinetická porucha (v americkém diagnostickém systému je analogickou poruchou Attention-deficit/hyperactivity disorder, ADHD) je poměrně často se vyskytující neurovývojové onemocnění, s výrazným genetickým základem, které se manifestuje od dětského věku a projevuje se poruchou pozornosti, hyperaktivitou a impulzivitou jako jádrovými příznaky, ke kterým se postupně připojují další, sekundární potíže. Tradičně se mělo za to, že v dospívání dochází k úpravě potíží a že u dospělých je porucha vzácná. Recentní data však ukazují, že tomu tak není, že porucha ve většině případů perzistuje do dospělosti a dochází pouze ke změnám klinické manifestace v průběhu života, přičemž funkční postižení zůstává významné. Od dospívání již nápadně ubývá zjevné hyper aktivity, ale porucha pozornosti přetrvává, a navíc se téměř pravidelně objevují poruchy v emoční oblasti. Léčba tradičně vychází z teorií dokládajících dopaminergní (a noradrenergní) abnormalitu (katecholaminová teorie). Podávání stimulancií, která přímo ovlivňují hladinu dopaminu, má poměrně akutní nástup účinku, což tedy nejspíše odpovídá vyrovnání neurotransmiterové dysbalance. Pro zvládání příznaků tedy není nezbytná přestavba či reparace neuronálního substrátu. Nicméně vzorec kognitivní dysfunkce i úvahy o příčinách transmiterové nerovnováhy ukazují na neurobiologické postižení, tradičně chápané jako dysfunkce fronto-striatálních okruhů. Cílem této práce je shrnout současné nálezy u ADHD získané pomocí zobrazovacích metod a interpretovat je v rámci recentních neurobiolo-gických konceptů o stavbě a funkci mozku.

MORFOLOGIE MOZKU U ADHD

Skupinové rozdíly v morfologii mozku u ADHD

Meta-analýza volumetrických studií (hodnotí objem zvolené oblasti zájmu), zaměřených zejména na celý objem mozku, bazální ganglia, amygdalu, hipokampus, cerebellární oblasti ukázala nevýraznější redukci objemu ve vermis (standard mean difference, SMD = 0,67), celém cerebellu (SMD = 0,46), celém mozku (SMD = 0,5) a v pravostranném ne. caudatus (SMD = 0,34), nebylo však možné analyzovat možný vliv medikace.¹ Metaanalýza 7 voxel-based morfometrických studií nalezla redukci pouze v pravostranném putamen.² Novější metaanalýza 14 VBM studií u dětí i dospělých, využívající jiný statistický aparát hodnocení mnohorozměrných výsledků VBM studií (signed differential mapping, SDM), nalezla redukci šedé hmoty v pravostranném ne. caudatus a putamen.³ Obdobné výsledky publikovali Frodl a Skokauskas,⁴ kteří metaanalýzou sedmi ROI studií nalezli redukci kaudáta (d = 0,5), a SDM metaanalýzou 7 VBM studií navíc i redukci šedé hmoty v putamen a globus pallidus. Neléčené děti mají další změny v limbických oblastech, změny v bazálních gangliích se upravují s léčbou a věkem. Meta-analýzy VBM studií však doposud mají velké metodické nedostatky, zejména proto, že neslučují výsledky z jednotlivých studií ve všech voxelech, a neumožňují tedy detekci méně výrazných efektů zvýšením velikosti souboru. Umožňují pouze analýzu robustnosti pozitivních výsledků detekovaných jednotlivými studiemi, tj. kontrolují falešně pozitivní výsledky, nezlepšují však kontrolu falešně negativních nálezů - a ty jsou u ADHD významným problémem, protože individuální studie analyzují pouze malé vzorky subjektů a jejich statistická síla je velmi malá. Kromě změn detekovaných metaanalýzami existují také zprávy o redukci amygdaly,⁵ talamu,⁶ o abnormální asymetrii kaudáta a pallida,⁷ předního cingula,⁸ temporálního neokortexu⁹ i suplementární motorické kůry a primárních senzorimotorických oblastí.¹⁰ Asymetrie kaudáta má vztah k závažnosti poruch pozornosti.¹¹

Tloušťka kortexu je snížená v rozsáhlých oblastech mozku, zejména v oblasti mediálního (vč. předního cingula), superiorního prefrontálního a precentrálního kortexu,^12,13 stejně tak je snížená míra gyrifikace a plocha kortexu.

Obdobně jako u dalších duševních onemocnění tvoří morfologické postižení endofenotyp nemoci - změny jsou patrné i u zdravých příbuzných ADHD pacientů.¹⁴

Morfologie a genetika

Monuteaux et al.¹⁵ nalezli u dospělých pacientů s ADHD závislost objemu gyrus frontalis superior a cerebella na variabilitě genu pro dopaminový receptor ⁴. Se stejnou genetickou variabilitou (DRD4 7 repeat alela) u dětí s ADHD souvisí menší kortikální tloušťka orbitofrontálního, spodního prefrontálního a posteriorního parietálního kortexu, která se postupně normalizuje, což odpovídá i úpravě klinického stavu.¹⁶ Naopak DAT1 a DRD1 polymorfismy neměly vliv na kortikální morfologii.¹⁶ DAT 1 VNTR polymorfismus má naopak vliv na morfologii kaudáta: nositelé 9 opakování (9R alela) mají menší velikost než nositelé 10 opakování.¹⁷

Morfologie mozku, odpověd na léčbu a průběh ADHD

Shaw ukázal v longitudinální studii, že redukce kortikální tloušťky v mediálním prefrontálním kortexu je spojená s horším průběhem ADHD.¹² Neléčení pacienti mají oproti pacientům léčeným metylfenidátem tenčí kortex v levostranných dorzo- a ventrolaterálních prefrontálních oblastech.¹⁸ Léčba stimulancii a vzrůstající věk byly spojeny s normalizací objemu šedé hmoty v pravostranném nc. caudatus a putamen.³

INTEGRITA BÍLÉ HMOTY MOZKU U ADHD

Podkladem změn morfologie kortikálních i subkortikálních oblastí může být narušená komunikace s propojenými oblastmi. Narušení strukturální konektivity u ADHD pomocí studia integrity bílé hmoty a jejích traktů byla studována několika studiemi. Liston et al.¹⁹ v systematickém review 14 prací nalézají nejkonzistentnější změny v oblastech, kudy probíhají fronto-striatální spoje - corona radiata anterior - a dále v kortiko-kortikálních spojích, které propojují fronto-parietální oblasti - fasciculus longitudinalis superior. Recentní ALE metaanalýza 15 voxel-wise studií integrity traktů bílé hmoty pomocí hodnocení frakční anizotropie (FA) detekovala konzistentní změny v bílé hmotě pravostranné anteriorní corona radiata a forceps minor, v capsula interna bilaterálně a levostranného cerebella.²⁰

Individuální studie pozorovaly změny traktů v pravé premotorické, striatální oblasti, v pravém i levém cerebrálním pedunculu, levém pedunculus cerebellaris medius, v levém cerebellu,^9,21 v levém fornixu,²² cingulu, ²³ corpus callosum,²⁴ v pravostranné capsula interna anterior,²³ ve fasciculus longitudinalis inferior,²⁵ ale i v kortiko-spinálním traktu.²⁶ Tyto nálezy jsou méně konzistentní než změny v corona radiata anterior a superior longitudinal fasciculus¹⁹ a ukazují na doprovodnou heterogenitu postižení u jednotlivých subjektů.

Unikátní srovnání jedinců s ADHD a schizofrenií provedli Davenport et al.²² - pacienti se schizofrenií měli výraznější redukci FA v bilat. pedunculus cerebri, anteriorní i posteriorní části corpus callosum, v pravé přední corona radiata a fasciculus longitudinalis superior.

Některá data naznačují, že v pozadí přetrvávajících poruch anatomické konektivity mohou být změny neuronální plasticity, které jsou pod modulačním vlivem dopaminergního systému.¹⁹

FUNKCE MOZKU

Konektivita mozku má odraz v morfologii kortikálních i subkortikálních oblastí, zejména však v jejich funkci - Casey et al.²⁷ nalezli signifikantní korelaci mezi parametry integrity prefrontální bílé hmoty a aktivací gyrus frontalis inferior v průběhu úlohy testující řízení chování - go/no-go task - která dále korelovala s výkonem v testu. Nálezy funkčních studií také ukazují konzistentní vzorec změn u pacientů s ADHD. Bez ohledu na funkční paradigma ukazuje metaanalýza funkčních studií hypoaktivitu ve frontálních oblastech (dorzo-laterálním prefrontálním, spodní prefrontálním a orbitofrontálním kortexu), v předním cingulu (resp. přesněji v dorzální přední části středního cingula, daMCC, BA 24/32), horních parietálních oblastech, kaudátu a talamu.²⁸ Tyto nálezy odpovídají zejména aktivacím spojeným s pozorností. Specifická behaviorální paradigmata však ukazují na další specifické funkční poruchy vázané na několik dalších oblastí mozku. Změny cerebellární aktivity byly popsány v průběhu kognitivních paradigmat, ²⁹ testů zpracování času³⁰ i v průběhu klidového záznamu.³¹ I další oblasti mají odlišnou klidovou aktivitu: Zang et al.³² hodnotili klidovou aktivitu mozku pomocí podobnosti amplitudy nízkofrekvenčních oscilací mozku v klidu a nalezli snížení amplitudy v pravostranném gyrus frontalis inferior, levostranném senzorimotorickém kortexu a v mozkovém kmeni.

Vedle schopnosti adekvátně zapojit danou oblast v průběhu příslušného zpracování informací je pro správnou funkci mozku podstatná spolupráce jednotlivých uzlů funkčních sítí - tu je možno hodnotit pomocí parametru funkční konektivity. Funkční konektivitu (tj. různé způsoby analýzy podobnosti signálu mezi jednotlivými oblastmi) lze studovat v průběhu zatížení úkolem (task-based functional connectivity, TB-FCONN) nebo v klidovém stavu (resting-state functional connectivity, RS-FCONN). Vloet et al.³³ pozorovali narušenou TB-FCONN mezi frontálním a parietálním kortexem v průběhu interference řízení chování a mezi frontálním kortexem a cerebellem v průběhu diskriminace času. Studie hodnotící RS-FCONN se zaměřily zejména na oblasti tzv. default-mode network (DMN), tj. oblasti, které snižují svou aktivitu v průběhu na cíl zaměřené aktivity mozku a zvyšují ji v obdobích klidu. Narušenou konektivitu mezi oblastmi DMN popsalo několik studií^34,35 využívajících odlišné metody analýzy dat, vč. metod analýzy grafů.³⁶

Úprava funkční poruchy při léčbě

Změny funkce jsou spojeny s klinickým obrazem ADHD. Nejsilnějším důkazem pro to je normalizace změn, spojená s úpravou potíží, v souvislosti s léčbou. Léčba atomoxetinem vede ke zlepšení aktivity pravostranného dolního frontálního gyru a temporálních oblastí v průběhu kontroly inhibičních procesů.³⁷ Respondéři na metylfenidát vykazují v průběhu testu pozornosti výraznější aktivitu cingula (daMCC), dorzo-laterálního prefrontálního kortexu a parietálních oblastí; zvýšení aktivity v daMCC nejspíš zodpovídalo za léčebný efekt.³⁸ Existuje množství dalších důkazů pro normalizaci fronto-striatální a cerebelární aktivity po metylfenidátu.^39-42 Podobný efekt byl pozorován i po kognitivním tréninku.⁴³

Po podávání psychostimulancií byla také pozorována úprava TB-FCONN - zvýšení deaktivace DMN cestou normalizace vlivu ventrální části předního cingula na laterální prefrontální kortex v průběhu Stroopova testu,⁴⁴ zvýšení abnormálně nízké korelace mezi fronto-striatálními a fronto-cerebellárními oblastmi v průběhu motivační formy testu setrvalého výkonu.⁴⁵ Významným vedlejším nálezem Petersonovy studie⁴⁴ bylo, že zlepšení konektivity předcházelo změny symptomů v průběhu léčby metylfenidátem.

VÝVOJ MOZKU U ADHD

Celkový objem mozku je u ADHD konstantně menší (-3,2%) v průběhu vývoje od dětství do adolescence, což se týká všech kortikálních oblastí. K postupné úpravě dochází u původně přítomné redukce kaudáta, jak ukázala rozsáhlá desetiletá longitudinální studie 152 dětí s ADHD.²⁴ Výraznější změny jsou přítomny u nemedikovaných dětí a tíže morfologickych změn koreluje s tíží klinických příznaků.²⁴ Existují však i důkazy pro regionální odlišnosti ve zpomalení vývoje kortikální tloušťky (o 3 roky), zejména rozsáhlých frontálních a temporálních oblastí.¹² Remise onemocnění je spojena s normalizací vývoje.^12,46 Míra ztenčování kortexu v průběhu vývoje souvisí s tíží hyperaktivity a impulzivity.⁴⁷ Existují i údaje o abnormálním vývoji konektivity v default-mode síti,³⁶ jejíž jednotlivé části se v průběhu dětství a dospívání teprve propojují.

NEUROBIOLOGIEADHD V DOSPĚLOSTI

Malá VBM studie u mladých dospělých s ADHD (n = 31) nalezla redukci v pravostranném gyrus frontalis inferior, jehož velikost korelovala s pracovním tempem a behaviorální inhibicí.⁴⁸ Další studie detekovaly redukci šedé hmoty v předním cingulu.^49,50 Redukci tloušťky kortexu v daMCC a souvisejících oblastech cingulo-fronto-parietální sítě pozorovali Markis et al.⁵⁰ Recentně publikovaná metaanalýza 4 VBM studií detekovala konzistentní redukci šedé hmoty pouze v cingulu.⁴

Redukce FA ve fasciculus longitudinalis superior a v corona radiata anterior - konzistentní nález u ADHD v dětství - je přítomna i v dospělosti.^{51,
52} Dále byly popsány konzistentní změny v cingulu.^51,52 Snížená TB-CONN v průběhu zatížení pracovní paměti byla pozorována mezi ventrolaterálním prefrontálním kortexem, předním cingulem, horním parietálním kortexem a cerebellem a zároveň zvýšenou TB-CONN mezi gyrus frontalis inferior, dorzální částí předního cingula, gyrus frontalis superior a cuneem.⁵³ Obdobně je přítomná i u dospělých abnormální RS-CONN konektivita v default-mode síti; kromě narušení konektivity mezi oblastmi DMN bylo nalezeno i rozpojení mezi daMCC a DMN.⁵⁴

To znamená, že i když existují zprávy o tom, že některé abnormity CNS se s věkem mění - zejména morfologie bazálních ganglií - jiné, zejména kortikální dysfunkce, přetrvávají i v dospělosti. Otázkou zůstává, zda odlišné neurobiologické dysfunkce v dospělosti umožní adekvátní léčebnou odpovědna způsoby léčby, které jsou účinné v dětství, nebo bude nutné vyvinout přístupy nové. Na tuto otázku je však velmi obtížné odpovídat, protože neznáme přesný mechanismus, který je v pozadí nálezů zobrazovacích metod. K tomu nemáme dostatečné informace z post mortem histopatologických studií ani z animálních modelů, které by se zaměřovaly na změny neurotransmise, aktivity a skladby CNS v průběhu života.

CO TEDY ŘÍKAJÍ ZOBRAZOVACÍ METODY O NEUROBIOLOGII ADHD?

Jak tyto informace interpretovat na systémové úrovni, tj. jaký mají tyto změny význam?

Tradičně se u ADHD mluví o fronto-striatálních okruzích. Dorzální fronto-striatální spoje a s nimi spojené oblasti (DLPFC a dorzální striátum) jsou zapojené do řízení chování a kognice (behavioral control), např. pomocí inhibice odpovědi, přesouvání mezi strategiemi (switching) a plánování. U ADHD je opravdu popsána snížená aktivita DLPFC v průběhu kognitivního řízení.²⁸ Metaanalýza nálezů poruch řízení exekutivních funkcí nalezla signifikantní oslabení pro reakční čas při stop signálu (odpovídá inhibici odpovědi), pracovní paměti, plánování.⁵⁵ Effect size těchto změn je však pouze v pásmu středního efektu (d = 0,5-0,7). Podstatnější je, že další studie nenalezla významné poruchy řízení kognitivních funkcí u všech pacientů s ADHD (dokonce ani ne u většiny), a ta tedy nebude nezbytnou klíčovou abnormitou u tohoto onemocnění,⁵⁶ proto dochází ke změnám modelů ADHD, které nyní pracují s postižením většího množství kognitivních domén.

Zobrazovací metody také mluví o mnohem rozsáhlejším kortikálním i subkortikálním postižení. Mezi další okruhy patří fronto-cerebellární okruh. Ten je spojený se schopností odhadovat časově intervaly, časovat aktivity i vytvářet časové predikce.⁵⁷ Změny morfologie a funkce CRBL i frontocerebellární anatomické konektivity byly opakovaně popsány - viz výše, stejně jako zhoršení schopnosti odhadovat čas a řídit podle toho své chování.⁵⁸

Síť zapojená do zpracování odměny a motivace ("reward") zahrnuje ventrální spoje mezi ventrolaterálním, orbitofrontálním kortexem a striátem. Nedostatečné posílení (reinforcement) může vést k nedostatečné motivaci, nižší anticipaci odměny a impulzivnímu chování.⁵⁷ Scheres et al.⁵⁹ pozorovali nedostatečnou aktivitu ventrálního striáta v souvislosti s anticipací odměny, což odpovídá dysfunkci systému odměny u ADHD.

Mezi kortikální sítě zapojené do patogeneze ADHD patří cingulo-fronto-parietální kognitivně-pozornostní síť (CFP) - kterou tvoří dorzální přední část středního cingula (daMCC), dorzolaterální a ventrolaterální prefrontální kortex, parietální kortex. Spolu s premotorickým kortexem, striátem, talamem a mozečkem jsou součástí pozornostní a kognitivní sítě. Dysfunkce této sítě může u ADHD vést k nedostatečné detekci behaviorálně významných stimulů, k nedostatečné inhibici motorické aktivity a impulzivitě v důsledku nedostatečné reprezentace motivačních cílů, neschopnosti řídit chování dlouhodobými cíli nebo nedostatečného využívání zpětné vazby k modifikaci chování.⁶⁰ Role daMCC v patogenezi ADHD může být centrální - moduluje aktivitu dalších oblastí, u kterých byla pozorována dysfunkce. daMCC je spojeno s DLPFC, premotorickým kortexem, parietálním kortexem a striátem a je zapojeno v kognitivních (vč. pozornosti) a motorických funkcích a v systému odměny. Konkrétně je spojeno s detekcí klíčového stimulu, nového stimulu a chyby, s volbou odpovědi a s její inhibici a motivací. Je zapojeno do on-line monitorace chování a jeho přizpůsobování podle aktuálních potřeb mechanismem rozhodování na základě zpětné vazby (feedback based decision making); daMCC tvoří intrakortikální síť heterogenních elementů, které hodnotí odlišné stimuly v prostředí a jejich motivační význam a behaviorální charakteristiky a moduluje podle toho aktivitu výkonných oblastí, které zaměřují pozornost žádoucím směrem a řídí motorickou odpověď (pro review60). Další oblasti této sítě jsou podkladem funkcí významných pro patogenezi ADHD: ventrolaterální prefrontální kortex je zapojený i do inhibice chování⁶¹ spolu s dorzolaterálním prefrontálním kortexem se podílí na regulaci vigilance, selektivní a distribuované pozornosti, přesunech pozornosti, plánování, řízení exekutivních funkcí a pracovní paměti.⁶² Parietální kortex pak hraje důležitou roli v alokaci pozornostních zdrojů.

Existuje mnoho dalších modelů: Dosenbach mluví o interakci mezi CFP sítí a cingulo-operkulární sítí v řízení pozornosti: cingulo-operkulární síť je zodpovědná za udržení pozornosti, kdežto CFP za její přesouvání v souvislosti s behaviorálně významnými stimuly^63,64 Corbetta⁶⁵ argumentuje pro existenci inhibičního vlivu CFP sítě na pravostrannou ventrální fronto-parietální síť, která je zodpovědná za přerušení probíhající aktivity. Narušení inhibičního vlivu tedy povede k nesystematickému přerušování zaměřené pozornosti, a tedy k jádrovým příznakům ADHD. Nedostatečné přepínání mezi CFP a DMN sítěmi může vést k irelevantnímu přerušování cílené aktivity.

Nálezy změn amygdaly5 a vysoká frekvence komorbidních úzkostných poruch66 ukazují na významný podíl emočních změn u ADHD. Změnám v primární senzorické kůře10 odpovídají nálezy poruch senzorických, zejména taktilních funkcí.⁶⁷ Poruchy konektivity v DMN síti mohou vést k přetrvávání její aktivity i ve chvílích, kdy je třeba věnovat pozornostní zdroje na zacílenou kognitivní práci a interferovat tak se zaměřenou pozorností a systémem kognitivního řízení.

Z nálezů zobrazovacích metod též vyplývá neurobiologická heterogenita, tj. existence několika odlišných dysfunkcí, které se manifestují podobným klinickým obrazem, resp. k podobnému klinickému obrazu může vést dysfunkce v různých klíčových funkčních systémech. Otázka je, zda existují specifické podtypy spojené s typickou neurobiologickou dysfunkcí výše uvedených systémů. Tomu by mohly odpovídat nálezy heterogenity neuropsychologického postižení. Data-mining techniky odhalují tři clustery neuropsychologických abnormalit u ADHD: kognitivní/behaviorální řízení, zpracování času a motivace, které se u jednotlivých subjektů signifikantně nepřekrývaly68 Podobně systematické review nálezů poruch řízení exekutivních funkcí ukazuje, že ne všichni pacienti s ADHD vykazují jejich narušení,⁵⁶ jak by vyplývalo z teorií, které za klíčovou poruchu u tohoto onemocnění považují dysfunkci fronto-striatálních okruhů s vedoucí rolí poruchy řízení chování, resp. selhání behaviorálního inhibičního systému. Jak je ukázáno výše, změny v systému odměny mohou k poruchám pozornosti a impulzivitě vést taktéž.

ZÁVĚR

Neurozobrazovací studie přinášejí velké množství informací, které v současné době umožňují rozšířit představy o neurobiologii ADHD za její tradiční chápání jako projev fronto-striatální dysfunkce. Ukazují na poruchy několika dalších oblastí mozku, čemuž odpovídá i klinický obraz nemoci, z nálezů též vyplývá neurobiologická heterogenita, tj. existence několika odlišných vzorců změn, které se manifestují podobným klinickým obrazem, resp. kpodobnému klinickému obrazu může vést dysfunkce v různých klíčových funkčních systémech. Zobrazovací studie také ukazují na neurobiologickou odlišnost změn u pacientů s ADHD v dospělosti oproti nálezům v dětství. Klinický význam takovýchto odlišností je však v současnosti nejasný. K hlubšímu porozumění mechanismů, které jsou v pozadí jednotlivých nálezů zobrazovacích metod, potřebujeme znát jejich neuropatologický podklad, který je možné studovat v post mortem studiích a animálních modelech. Pozornost se přesunuje k systematickému pohledu na úrovni neuronálních sítí, pro které je klíčová konektivita mezi jednotlivými uzly i mezi jednotlivými sítěmi; současná data naznačují, že v pozadí přetrvávajících poruch konektivity mohou být změny neuronální plasticity, které jsou vedle dalšího i pod modulačním vlivem dopaminergního systému.

Seznam zkratek

ADHD - Attention-deficit/hyperactivity disorder
BA - Brodmannova area
CFP - cingulo-fronto-parietální
CNS - centrální nervový systém
CRBL - cerebellum
daMCC - dorzální přední část středního cingula
DAT - dopaminový transportér
DLPFC - dorzolaterální prefrontální kortex
DMN - default-mode network
DRD - dopaminový receptor
FA - frakční anizotropie
ROI - Region of Interest, oblast zájmu
RS-FCONN - resting-state functional connectivity, klidová funkční konektivita
SMD - standard mean difference
TB-FCONN - task-based functional connectivity, funkční konektivita v průběhu zátěže úkolem
VBM - voxel-based morfometrie
VNTR - Variable Number Tandem Repeat, variabilní počet opakování krátkých nukleotidových sekvencí - tandemů

LITERATURA

1. Valera EM, Faraone SV, Murray KE, Seidman LJ. Meta-analysis of structural imaging findings in attention-deficit/hyperactivity disorder. Biol Psychiatry 2007; 61 (12): 1361-1369.
2. Ellison-Wright I, Ellison-Wright Z, Bullmore E. Structural brain change in Attention Deficit Hyperactivity Disorder identified by meta-analysis. BMC Psychiatry 2008; 8: 51.
3. Nakao T, Radua J, Rubia K, Mataix-Cols D. Gray matter volume abnormalities in ADHD: voxel-based meta-analysis exploring the effects of age and stimulant medication. Am J Psychiatry 2011; 168 (11): 1154-1163.
4. Frodl T, Skokauskas N. Meta-analysis of structural MRI studies in children and adults with attention deficit hyperactivity disorder indicates treatment effects. Acta Psychiatr Scand 2012; 125 (2): 114-126.
5. Plessen KJ, Bansal R, Zhu H, Whiteman R, Amat J et al. Hippocampus and amygdala morphology in attention-deficit/hyperactivity disorder. Arch Gen Psychiatry 2006; 63 (7): 795-807.
6. Ivanov I, Bansal R, Hao X, Zhu H, Kellendonk C et al. Morphological abnormalities of the thalamus in youths with attention deficit hyperactivity disorder. Am J Psychiatry 2010; 167 (4): 397-408.
7. Uhlíkova P, Paclt I, Vaneckova M, Morcinek T, Seidel Z et al. Asymmetry of basal ganglia in children with attention deficit hyperactivity disorder. Neuro Endocrinol Lett 2007; 28 (5): 604-609.
8. Semrud-Clikeman M, Pliszka SR, Lancaster J, Liotti M. Volumetric MRI differences in treatment-naive vs chronically treated children with ADHD. Neurology 2006; 67 (6): 1023-1027.
9. Kobel M, Bechtel N, Specht K, Klarhofer M, Weber P et al. Structural and functional imaging approaches in attention deficit/hyperactivity disorder: does the temporal lobe play a key role? Psychiatry Res 2010; 183 (3): 230-236.
10. Duerden EG, Tannock R, Dockstader C. Altered cortical morphology in sensorimotor processing regions in adolescents and adults with attention- deficit/hyperactivity disorder. Brain Res 2012; 1445: 82-91.
11. Schrimsher GW, Billingsley RL, Jackson EF, Moore BD, 3rd. Caudate nucleus volume asymmetry predicts attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) symptomatology in children. J Child Neurol 2002; 17 (12): 877-884.
12. Shaw P, Lerch J, Greenstein D, Sharp W, Clasen L et al. Longitudinal mapping of cortical thickness and clinical outcome in children and adolescents with attention-deficit/hyperactivity disorder. Arch Gen Psychiatry 2006; 63 (5) : 540-549.
13. Narr KL, Woods RP, Lin J, Kim J, Phillips OR et al. Widespread cortical thinning is a robust anatomical marker for attention-deficit/hyperactivity disorder. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 2009; 48 (10): 1014-1022.
14. Durston S, Hulshoff Pol HE, Schnack HG, Buitelaar JK, Steenhuis MP et al. Magnetic resonance imaging of boys with attention-deficit/hyperactivity disorder and their unaffected siblings. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 2004; 43 (3): 332-340.
15. Monuteaux MC, Seidman LJ, Faraóne SV, Makris N, Spencer T et al. A preliminary study of dopamine D4 receptor genotype and structural brain alterations in adults with ADHD. Am J Med Genet B Neuropsychiatr Genet 2008; 147B (8): 1436-1441.
16. Shaw P, Gornick M, Lerch J, Adding-ton A, Seal J et al. Polymorphisms of the dopamine D4 receptor, clinical outcome, and cortical structure in attention-deficit/hyperactivity disorder. Arch Gen Psychiatry 2007; 64 (8): 921-931.
17. Durston S, Fossella JA, Casey BJ, Hulshoff Pol HE, Galvan A et al. Differential effects of DRD4 and DAT1 genotype on fronto-striatal gray matter volumes in a sample of subjects with attention deficit hyperactivity disorder, their unaffected siblings and controls. Mol Psychiatry 2005; 10 (7): 678-685.
18. Shaw P, Sharp WS, Morrison M, Eckstrand K, Greenstein DK et al. Psychostimulant treatment and the developing cortex in attention deficit hyperactivity disorder. Am J Psychiatry 2009; 166 (1): 58-63.
19. Liston C, Malter Cohen M, Teslovich T, Levenson D, Casey BJ. Atypical prefrontal connectivity in attention-deficit/hyperactivity disorder: pathway to disease or pathological end point? Biol Psychiatry 2011; 69 (12): 1168-1177.
20. van Ewijk H, Heslenfeld DJ, Zwiers MP, Buitelaar JK, Oosterlaan J. Diffusion tensor imaging in attention deficit/ hyperactivity disorder: a systematic review and meta-analysis. Neurosci Biobehav Rev 2012; 36 (4): 1093-1106.
21. Ashtari M, Kumra S, Bhaskar SL, Clarke T, Thaden E et al. Attention-deficit/hyperactivity disorder: a preliminary diffusion tensor imaging study. Biol Psychiatry 2005; 57 (5): 448-455.
22. Davenport ND, Karatekin C, White T, Lim KO. Differential fractional anisotropy abnormalities in adolescents with ADHD or schizophrenia. Psychiatry Res 2010; 181 (3): 193-198.
23. Pavuluri MN, Yang S, Kamineni K, Passarotti AM, Srinivasan G et al. Diffusion tensor imaging study of white matter fiber tracts in pediatrie bipolar disorder and attention-deficit/hyperactivity disorder. Biol Psychiatry 2009; 65 (7): 586-593.
24. Castellanos FX, Lee PP, Sharp W, Jeffries NO, Greenstein DK et al. Developmental trajectories of brain volume abnormalities in children and adolescents with attention-deficit/hyperactivity disorder. JAMA 2002; 288 (14) : 1740-1748.
25. Skranes J, Vangberg TR, Kulseng S, Indredavik MS, Evensen KA et al. Clinical findings and white matter abnormalities seen on diffusion tensor imaging in adolescents with very low birth weight. Brain 2007; 130 (Pt 3): 654-666.
26. Hamilton LS, Levitt JG, O'Neill J, Alger JR, Luders E et al. Reduced white matter integrity in attention-deficit hyperactivity disorder. Neuroreport 2008; 19 (17): 1705-1708.
27. Casey BJ, Epstein JN, Buhle J, Liston C, Davidson MC et al. Frontostriatal connectivity and its role in cognitive control in parent-child dyads with ADHD. Am J Psychiatry 2007; 164 (11): 1729-1736.
28. Dickstein SG, Bannon K, Castellanos FX, Milham MR The neural correlates of attention deficit hyperactivity disorder: an ALE meta-analysis. J Child Psychol Psychiatry 2006; 47 (10): 1051-1062.
29. Suskauer SJ, Simmonds DJ, Fotedar S, Blankner JG, Pekar JJ et al. Functional magnetic resonance imaging evidence for abnormalities in response selection in attention deficit hyperactivity disorder: differences in activation associated with response inhibition but not habitual motor response. J Cogn Neurosci 2008; 20 (3): 478-493.
30. Van Meel CS, Oosterlaan J, Heslenfeld DJ, Sergeant JA. Motivational effects on motor timing in attention-deficit/hyperactivity disorder. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 2005; 44 (5): 451-460.
31. Tian L, Jiang T, Wang Y, Zang Y, He Y et al. Altered resting-state functional connectivity patterns of anterior cin-gulate cortex in adolescents with attention deficit hyperactivity disorder. Neurosci Lett 2006; 400 (1-2): 39-43.
32. Zang YF, He Y, Zhu CZ, Cao QJ, Sui MQ et al. Altered baseline brain activity in children with ADHD revealed by resting-state functional MRI. Brain Dev 2007; 29 (2): 83-91.
33. Vloet TD, Gilsbach S, Neufang S, Fink GR, Herpertz-Dahlmann B et al. Neural mechanisms of interference control and time discrimination in attention-deficit/hyperactivity disorder. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 2010; 49 (4): 356-367.
34. Qiu MG, Ye Z, Li QY, Liu GJ, Xie B et al. Changes of brain structure and function in ADHD children. Brain Topogr 2011; 24 (3-4): 243-252.
35. Uddin LQ, Kelly AM, Biswal BB, Margulies DS, Shehzad Z et al. Network homogeneity reveals decreased integrity of default-mode network in ADHD. J Neurosci Methods 2008; 169 (1): 249-254.
36. Fair DA, Posner J, Nagel BJ, Bathula D, Dias TG et al. Atypical default network connectivity in youth with attention-deficit/hyperactivity disorder. Biol Psychiatry 2010; 68 (12): 1084-1091.
37. Chamberlain SR, Hampshire A, Muller U, Rubia K, Del Campo N et al. Atomoxetine modulates right inferior frontal activation during inhibitory control: a pharmacological functional magnetic resonance imaging study. Biol Psychiatry 2009; 65 (7): 550-555.
38. Bush G, Spencer TJ, Holmes J, Shin LM, Valera EM et al. Functional magnetic resonance imaging of methylphe-nidate and placebo in attention-deficit/ hyperactivity disorder during the multi-source interference task. Arch Gen Psychiatry 2008; 65 (1): 102-114.
39. Epstein JN, Casey BJ, Tonev ST, Davidson MC, Reiss AL et al. ADHD- and medication-related brain activation effects in concordantly affected parent-child dyads with ADHD. J Child Psychol Psychiatry 2007; 48 (9): 899-913.
40. Rubia K, Halari R, Cubillo A, Smith AB, Mohammad AM et al. Methyl-phenidate normalizes fronto-striatal underactivation during interference inhibition in medication-naive boys with attention-deficit hyperactivity disorder. Neuropsychopharmacology 2011; 36 (8): 1575-1586.
41. Rubia K, Halari R, Mohammad AM, Taylor E, Brammer M. Methylphe-nidate normalizes fronto cingulate underactivation during error processing in attention-deficit/hyperactivity disorder. Biol Psychiatry 2011; 70 (3): 255-262.
42. Rubia K, Halari R, Cubillo A, Mohammad AM, Brammer M et al. Methylphenidate normalises activation and functional connectivity deficits in attention and motivation networks in medication-naive children with ADHD during a rewarded continuous performance task. Neuropharmacology 2009; 57 (7-8): 640-652.
43. Hoekzema E, Carmona S, Tremols V, Gispert JD, Guitart M et al. Enhanced neural activity in frontal and cerebellar circuits after cognitive training in children with attention-deficit/hyperactivity disorder. Hum Brain Mapp 2010; 31 (12): 1942-1950.
44. Peterson BS, Potenza MN, Wang Z, Zhu H, Martin A et al. An FMRI study of the effects of psychostimulants on default-mode processing during Stroop task performance in youths with ADHD. Am J Psychiatry 2009; 166 (11): 1286-1294.
45. Rubia K, Smith AB, Halari R, Matsukura F, Mohammad M et al. Disorder-specific dissociation of orbitofrontal dysfunction in boys with pure conduct disorder during reward and ventrola-teral prefrontal dysfunction in boys with pure ADHD during sustained attention. Am J Psychiatry 2009; 166 (1): 83-94.
46. Mackie S, Shaw P, Lenroot R, Pierson R, Greenstein DK et al. Cerebellar development and clinical outcome in attention deficit hyperactivity disorder. Am J Psychiatry 2007; 164 (4): 647-655.
47. Shaw P, Gilliam M, Liverpool M, Weddle C, Malek M et al. Cortical development in typically developing children with symptoms of hyperactivity and impulsivity: support for a dimensional view of attention deficit hyperactivity disorder. Am J Psychiatry 2011; 168 (2): 143-151.
48. Depue BE, Burgess GC, Bidwell LC, Willcutt EG, Banich MT. Behavioral performance predicts grey matter reductions in the right inferior frontal gyrus in young adults with combined type ADHD. Psychiatry Res 2010; 182 (3): 231-237.
49. Seidman LJ, Valera EM, Makris N, Monuteaux MC, Boriel DL et al. Dorsolateral prefrontal and anterior cingulate cortex volumetric abnormalities in adults with attention-deficit/ hyperactivity disorder identified by magnetic resonance imaging. Biol Psychiatry 2006; 60 (10): 1071-1080.
50. Makris N, Biederman J, Valera EM, Bush G, Kaiser J et al. Cortical thinning of the attention and executive function networks in adults with attention-deficit/hyperactivity disorder. Cereb Cortex 2007; 17 (6): 1364-1375.
51. Makris N, Buka SL, Biederman J, Papadimitriou GM, Hodge SM et al. Attention and executive systems abnormalities in adults with childhood ADHD: A DT-MRI study of connections. Cereb Cortex 2008; 18 (5): 1210-1220.
52. Konrád A, Dielentheis TF, El Masri D, Bayerl M, Fehr C et al. Disturbed structural connectivity is related to inattention and impulsivity in adult attention deficit hyperactivity disorder. Eur J Neurosci 2010; 31 (5): 912-919.
53. Wolf RC, Plichta MM, Sambataro F, Fallgatter AJ, Jacob C et al. Regional brain activation changes and abnormal functional connectivity of the ventrolateral prefrontal cortex during working memory processing in adults with attention-deficit/hyperactivity disorder. Hum Brain Mapp 2009; 30 (7): 2252-2266.
54. Castellanos FX, Margulies DS, Kelly C, Uddin LQ, Ghaffari M et al. Cingulate-precuneus interactions: a new locus of dysfunction in adult attention-deficit/hyperactivity disorder. Biol Psychiatry 2008; 63 (3): 332-337.
55. Willcutt EG, Doyle AE, Nigg JT, Faraóne SV, Pennington BE Validity of the executive function theory of attention-deficit/hyperactivity disorder: a meta-analytic review. Biol Psychiatry 2005; 57 (11): 1336-1346.
56. Nigg JT, Willcutt EG, Doyle AE, Sonuga-Barke EJ. Causal heterogeneity in attention-deficit/hyperactivity disorder: do we need neuropsychologically impaired subtypes? Biol Psychiatry 2005; 57 (11): 1224-1230.
57. Durston S, van Belle J, de Zeeuw P. Differentiating frontostriatal and fronto-cerebellar circuits in attention-deficit/ hyperactivity disorder. Biol Psychiatry 2011; 69 (12): 1178-1184.
58. Zelaznik HN, Vaughn AJ, Green JT, Smith AL, Hoza B et al. Motor timing deficits in children with Attention-Deficit/Hyperactivity disorder. Hum Mov Sci 2012; 31(1): 255-265.
59. Scheres A, Milham MP, Knutson B, Castellanos FX. Ventral striatal hyporesponsiveness during reward anticipation in attention-deficit/hyperactivity disorder. Biol Psychiatry 2007; 61 (5): 720-724.
60. Bush G. Cingulate, frontal, and parietal cortical dysfunction in attention-deficit/hyperactivity disorder. Biol Psychiatry 2011; 69 (12): 1160-1167.
61. Aron AR, Fletcher PC, Bullmore ET, Sahakian BJ, Robbins TW Stop-signal inhibition disrupted by damage to right inferior frontal gyms in humans. Nat Neurosci 2003; 6 (2): 115-116.
62. Duncan J, Owen AM. Common regions of the human frontal lobe recruited by diverse cognitive demands. Trends Neurosci 2000; 23 (10): 475-483.
63. Dosenbach NU, Fair DA, Cohen AL, Schlaggar BL, Petersen SE. A dual-networks architecture of top-down control. Trends Cogn Sci 2008; 12 (3): 99-105.
64. Dosenbach NU, Fair DA, Miezin FM, Cohen AL, Wenger KK et al. Distinct brain networks for adaptive and stable task control in humans. Proc Natl Acad Sci U S A 2007; 104 (26): 11073-11078.
65. Corbetta M, Shulman GL. Spatial neglect and attention networks. Annu Rev Neurosci 2011; 34: 569-599.
66. Jarrett MA, Ollendick TH. A conceptual review of the comorbidity of attention-deficit/hyperactivity disorder and anxiety: implications for future research and practice. Clin Psychol Rev 2008; 28 (7): 1266-1280.
67. Mostofsky SH, Rimrodt SL, Schafer JG, Boyce A, Goldberg MC et al. Atypical motor and sensory cortex activation in attention-deficit/hyperactivity disorder: a functional magnetic resonance imaging study of simple sequential finger tapping. Biol Psychiatry 2006; 59 (1): 48-56.
68. Sonuga-Barke EJ. Disambiguating inhibitory dysfunction in attention-deficit/hyperactivity disorder: toward the decomposition of developmental brain phenotypes. Biol Psychiatry 2010; 67 (7): 599-601.

Celá stať v dokumentu PDF

Čes a slov Psychiatr 2013;109(2): 73 -80

Zpět