ध्यान-अभाव अतिसक्रियता विकार (एडीएचडी) की दरें हाल के दशकों में विश्व स्तर पर बढ़ रही हैं, जो 8% तक बच्चों और किशोरों को प्रभावित करती हैं, और अक्सर वयस्कता तक जारी रहती हैं। जबकि एडीएचडी के लक्षणों को एक सदी से भी अधिक समय से पहचाना गया है, इस स्थिति को औपचारिक रूप से 1960 के दशक में स्वीकार किया गया था और 1980 में इसका वर्तमान नाम मिला, जिससे बढ़ती दरों के पीछे के कारण पूरी तरह से स्पष्ट नहीं हैं। यह रहस्य इस स्थिति में आगे के शोध की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

शोधकर्ता लंबे समय से एडीएचडी उपचार के लिए डोपामाइन सिग्नलिंग पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, लेकिन इस न्यूरोट्रांसमीटर की सटीक भूमिका अभी भी जांच के अधीन है। नेचर आउटलुक: एडीएचडी में प्रकाशित अध्ययनों के अनुसार, यह संबंध एक एकल मस्तिष्क रसायन की साधारण कमी से कहीं अधिक जटिल है। वैज्ञानिक यह पता लगा रहे हैं कि डोपामाइन मार्गों और रिसेप्टर संवेदनशीलता में भिन्नता एडीएचडी वाले व्यक्तियों में देखे गए विविध लक्षणों में कैसे योगदान कर सकती है।

दशकों से, लिंगों के बीच निदान दरों में एक महत्वपूर्ण असमानता मौजूद है। लड़कों का निदान लड़कियों की तुलना में दो से तीन गुना अधिक बार किया जाता है, जिससे लड़कियों को कम निदान के कारण नकारात्मक परिणामों का अधिक खतरा हो सकता है। विशेषज्ञ इस असंतुलन को दूर करने और लड़कियों में एडीएचडी की सटीक पहचान करने के लिए नैदानिक उपकरणों में सुधार करने के लिए वैज्ञानिक समुदाय से अधिक ध्यान देने का आह्वान करते हैं।

एडीएचडी निदान में वृद्धि को कई कारकों के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है, जिसमें बढ़ी हुई जागरूकता, नैदानिक मानदंडों में परिवर्तन और पर्यावरणीय प्रभाव शामिल हैं। माता-पिता और शिक्षकों के बीच बढ़ी हुई जागरूकता से मूल्यांकन के लिए अधिक रेफरल हो सकते हैं। समय के साथ नैदानिक मानदंडों का विस्तार भी निदान किए गए मामलों में वृद्धि में योगदान कर सकता है।

पर्यावरणीय कारकों, जैसे कि स्क्रीन टाइम में वृद्धि और कुछ विषाक्त पदार्थों के संपर्क में आना, की भी एडीएचडी की बढ़ती दरों में संभावित योगदानकर्ताओं के रूप में जांच की जा रही है। इन कारकों के मस्तिष्क के विकास और व्यवहार पर प्रभाव का निर्धारण करने के लिए अध्ययन चल रहे हैं।

एडीएचडी अनुसंधान की वर्तमान स्थिति में आनुवंशिकी, न्यूरोइमेजिंग और व्यवहारिक अध्ययन को शामिल करते हुए एक बहु-विषयक दृष्टिकोण शामिल है। शोधकर्ता बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने और उन पैटर्न की पहचान करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग कर रहे हैं जो एडीएचडी के अंतर्निहित कारणों पर प्रकाश डाल सकते हैं। एआई एल्गोरिदम शोधकर्ताओं को मस्तिष्क संरचना और कार्य में सूक्ष्म अंतरों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं जो स्थिति से जुड़े हो सकते हैं।

एडीएचडी अनुसंधान में भविष्य के विकास में किसी व्यक्ति की आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रोफ़ाइल के आधार पर व्यक्तिगत उपचार पर ध्यान केंद्रित करने की उम्मीद है। एआई-संचालित नैदानिक उपकरण एडीएचडी आकलन की सटीकता और दक्षता में भी सुधार कर सकते हैं, जिससे पहले और अधिक प्रभावी हस्तक्षेप हो सकते हैं।