ADHD的神经标志物可以改善疾病的诊断

对于患有注意力缺陷/多动障碍(ADHD)的儿童，及时干预是关键。但诊断通常依赖于问卷调查和对儿童行为的观察，这是主观的，可能导致治疗延迟。

耶鲁大学的研究人员旨在建立一种更客观的ADHD测量方法，在一项新的研究中，他们报告了朝着这个方向迈出的重要一步。使用来自患有和没有ADHD的儿童的脑成像数据，他们确定了ADHD儿童的大脑结构和活动的差异，这些差异可以作为该疾病的神经标志物。

他们将在北美放射学会年度会议上展示他们的发现。

ADHD评估的主观性可能导致儿童被误诊或未被诊断，耶鲁大学医学院研究员，该研究的主要作者Huang Lin解释说。例如，给孩子的父母或照顾者的问卷可能会受到生活事件或压力的影响。

问卷还要求照顾者花足够的时间陪伴孩子，这意味着护理不太稳定的儿童可能未被诊断出来。随着人们年龄的增长，他们往往会表现出不同的症状，这使得老年人的诊断更加困难。

“当人们变老时，这种疾病的多动方面会减少，“林说，”这可能会使观察诊断变得更加困难，如果没有诊断，患有多动症的人可能会认为他们正在经历的是标准的。

Lin和她的同事使用了青少年大脑认知发展(ABCD)研究的数据，该研究包括来自美国各地的近12，000名儿童。参与者在9岁或10岁时加入研究;研究人员将继续跟踪他们的生物学和行为发育，直到成年早期，在未来几年内产生新的数据。研究参与者的人口统计数据反映了美国人口的人口统计数据。

“该研究小组代表了更多的美国人口，这意味着我们的研究结果也可以推广到美国人口，“林说。

研究人员使用测量7，805名9至10岁儿童大脑结构和功能的图像进行了全脑分析。他们发现，大脑的额叶皮层 - 负责冲动控制，注意力和工作记忆等功能的区域 - 在患有ADHD的儿童中比没有这种疾病的儿童更薄。

与记忆处理、警觉性和听觉处理相关的大脑网络在多动症儿童中也不同。此外，由从大脑的一部分投射到另一部分的神经纤维组成的白质在患有ADHD的儿童中更薄。这可能会对不同的大脑区域如何相互交流产生影响。

这些差异的普遍性令人惊讶，Lin说。

“我预计一些大脑区域会脱颖而出。但我们在整个大脑中看到了更全面的变化，“她说。

他们说，研究人员发现的模式在研究参与者中足够稳定，研究小组用它来训练机器学习算法，仅根据大脑图像预测谁患有ADHD - 这意味着它有望成为未来的诊断工具。

“该算法仍需要进一步验证，“Lin说，”但是一旦它准备好用于临床，将这种更客观的测量方法与已经在使用的评估相结合，可以让更多的儿童在未来得到准确的诊断。

研究结果还强调，多动症不仅仅是一种行为障碍。

“外化行为当然是ADHD的一部分，但也存在神经学相关性，“耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像助理教授，该研究的资深作者Sam Payabvash说。“更好地了解神经系统成分将有助于未来的诊断和治疗。

它还可以减少与精神疾病相关的耻辱感。

“如果你测量某人的血压并发现它很高，没有人会质疑这是一个应该解决的疾病。但是很多人质疑精神疾病的诊断，“林说，”能够像测量血压一样测量它可以帮助解决这种耻辱感。

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