주의력결핍 과잉행동장애(ADHD) 발병률은 최근 수십 년간 전 세계적으로 증가하여 아동 및 청소년의 최대 8%에 영향을 미치고 있으며, 종종 성인기까지 이어진다. ADHD 증상은 1세기 이상 인지되어 왔지만, 이 질환은 1960년대에 공식적으로 인정받았고 1980년에 현재의 이름을 얻었으며, 발병률 증가의 원인은 완전히 명확하지 않다. 이러한 미스터리는 이 질환에 대한 추가 연구의 필요성을 강조한다.
연구자들은 오랫동안 도파민 신호 전달을 ADHD 치료의 표적으로 삼았지만, 이 신경전달물질의 정확한 역할은 여전히 연구 중이다. Nature Outlook: ADHD에 발표된 연구에 따르면, 그 연관성은 단순한 뇌 화학 물질 결핍보다 더 복잡하다. 과학자들은 도파민 경로와 수용체 민감도의 변화가 ADHD 환자에게서 관찰되는 다양한 증상에 어떻게 기여하는지 탐구하고 있다.
수십 년 동안 성별 간 진단율에 상당한 격차가 존재해 왔다. 남아는 여아보다 2~3배 더 많이 진단받고 있으며, 이는 여아의 과소 진단으로 인한 부정적인 결과의 위험을 높일 수 있다. 전문가들은 이러한 불균형을 해결하고 여아의 ADHD를 정확하게 식별하기 위한 진단 도구를 개선하기 위해 과학계의 더 많은 관심을 촉구한다.
ADHD 진단 증가는 인지도 증가, 진단 기준 변경, 환경적 영향 등 여러 요인에 기인할 수 있다. 부모와 교육자 사이의 인지도 증가는 평가를 위한 의뢰 증가로 이어질 수 있다. 시간이 지남에 따른 진단 기준의 확대 또한 진단 사례 증가에 기여할 수 있다.
스크린 타임 증가 및 특정 독소 노출과 같은 환경적 요인도 ADHD 발병률 증가의 잠재적 요인으로 조사되고 있다. 이러한 요인이 뇌 발달 및 행동에 미치는 영향을 확인하기 위한 연구가 진행 중이다.
ADHD 연구의 현재 상황은 유전학, 신경 영상 및 행동 연구를 통합하는 다학제적 접근 방식을 포함한다. 연구자들은 인공지능(AI)을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 ADHD의 근본적인 원인을 밝힐 수 있는 패턴을 식별하고 있다. AI 알고리즘은 연구자들이 이 질환과 관련된 뇌 구조 및 기능의 미묘한 차이를 식별하는 데 도움을 줄 수 있다.
ADHD 연구의 미래 발전은 개인의 유전적 및 환경적 프로필을 기반으로 한 맞춤형 치료에 초점을 맞출 것으로 예상된다. AI 기반 진단 도구는 또한 ADHD 평가의 정확성과 효율성을 향상시켜 더 빠르고 효과적인 개입으로 이어질 수 있다.
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