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MINERVA PSICHIATRICA

Rivista di Psichiatria, Psicologia e Psicofarmacologia


Official Journal of the Italian Society of Social Psychiatry
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  ADHD: LA SINDROME DA DEFICIT DI ATTENZIONE E IPERATTIVITÀ: DALL’INFANZIA ALL’ETÀ ADULTA


Minerva Psichiatrica 2013 December;54(4):267-79

lingua: Inglese

Neuroimaging del disturbo da deficit di attenzione/iperattività

Cortese S. 1, 2, Angriman M. 3

1 Child Neuropsychiatry Unit, G. B. Rossi Hospital Department of Life Science and Reproduction Verona University, Verona, Italy;
2 Phyllis Green and Randolph Cowen Institute for Pediatric Neuroscience Child Study Center of the NYU Langone Medical Center, New York, NY, USA;
3 Child Neurology and Neurorehabilitation Unit Department of Pediatrics Central Hospital of Bolzano, Bolzano, Italy


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Lo scopo di questo lavoro è quello di effettuare una revisone della letteratura nell’ambito del neuroimaging del disturbo da deficit di attenzione/iperattività (attention-deficit/hyperactivity disorder, ADHD), con particolare riferimento agli studi di risonanza magnetica nucleare di tipo strutturale e funzionale. La review si focalizza in particolar modo sulgi studi di “voxel based morphometry”, “diffusion tensor imaging”, risonanza magnetica funzionale “task-based” e in “resting state”. Complessivamente, la letteratura mostra disfunzioni fronto-parietali, striatali, talamiche, e cerebellari nell’ADHD, ma anche interazioni disfunzionali tra il “default-mode network” e networks regolatori di tipo “top-down”, nonché nella corteccia visiva e corteccia sensomotoria. Pertanto, il modello classico della fisiopatologia dell’ADHD focalizzato sui circuiti fronto-striatali dovrebbe essere ampliato ed includere una più ampia serie di interazioni disfunzionali all’interno e tra differenti networks cerebrali del cervello. Inoltre, gli studi di neuroimaging attualmente disponibili mostrano che i trattamenti farmacologici dell’ADHD e, possibilmente, gli approcci non farmacologici, tendono a normalizzare le anomalie cerebrali strutturali e funzionali. Attualmente, i risultati degli studi di neuroimaging non hanno una diretta applicazione nella pratica clinica quotidiana a livello del singolo paziente, ma è possibile che l’introduzione di tecniche di “machine learning”, in particolare “support vector machine”, possano contribuire all’estensione dell’uso del neuroimaging nella pratica clinica quotidiana in termini di predizione della diagnosi per i casi complessi e, in modo forse ancora più importante, la predizione dell’outcome e della risposta al trattamento.

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