ADHS·Atlas
Hirnareal ●●●● Sehr hoch (60)

Ventrales Tegmentum (VTA)

Aktualisiert: 2026-04-01 · 60 Quellen
Inhaltsverzeichnis 5 Abschnitte
  1. Überblick
  2. Anatomie
  3. Funktion
  4. ADHS-Relevanz
  5. Bildgebungsbefunde

Ventrales Tegmentum (VTA)

Überblick

Die Ventral Tegmental Area (VTA) ist eine kleine, aber hochbedeutsame Hirnregion im Mittelhirn, die als zentrale Schaltstelle für die Dopamin-Ausschüttung fungiert und damit Aufmerksamkeit und Belohnungsverarbeitung reguliert – zwei Funktionen, die bei ADHS gestört sind. Obwohl die VTA theoretisch eine Schlüsselrolle in der ADHS-Pathologie spielen sollte, gibt es bislang überraschend wenig direkte Forschung zu strukturellen oder funktionellen Veränderungen dieser Region bei betroffenen Personen, hauptsächlich weil ihre geringe Größe technische Herausforderungen für Standard-Hirnbildgebung darstellt. Die bisherige Evidenz ist daher indirekt und basiert auf bekannten Funktionsstörungen in den Zielregionen der VTA, besonders im Striatum und Nucleus accumbens. Zentrale offene Fragen bleiben: Zeigt die VTA selbst strukturelle oder funktionelle Besonderheiten bei ADHS, und welche genauen dopaminergen Mechanismen führen zu den charakteristischen Aufmerksamkeits- und Impulskontrollproblemen? Zukünftige hochauflösende Bildgebungsstudien könnten diese Lücke schließen und neue Ansätze für ADHS-Behandlung eröffnen.

Anatomie

Die Ventral Tegmental Area (VTA) ist eine mesencephale Kernregion, die sich in der Mittelhirnebene befindet und funktional als zentraler Knotenpunkt dopaminerger Signalübertragung fungiert. (Oliver et al., 2020) Sie zeigt starke Konnektivität mit dem Striatum, während andere mesencephale Kerne (SNc/SNr) zusätzlich zum medialen orbitofrontalen Kortex projizieren. (Oliver et al., 2020)

Die VTA ist in großflächige neuronale Netzwerke eingebunden, die über ihre Projektionen definiert werden. Anatomisch konvergieren ihre Efferenzen auf Regionen mit unterschiedlichen funktionellen Profilen: Sie projiziert zum Nucleus accumbens, zur erweiterten Amygdala und zu kortikalen Assoziationsarealen. (Oliver et al., 2020) Diese Konnektivitätsmuster ermöglichen eine differenzierte modulierende Einflussnahme auf motivationale, emotionale und kognitive Prozesse.

Strukturelle Neuroimaging-Studien weisen darauf hin, dass die VTA Zugang zu Default Mode Network (DMN)-Strukturen hat: Bei etwa 90% der untersuchten Probanden zeigte sich eine hohe räumliche Überlappung zwischen VTA-Projektionen und dem rechten Nucleus accumbens sowie der rechten anterioren Thalamuskern. (Alves et al., 2019) Diese konsistente anatomische Organisations-Architektur deutet auf eine zentrale Rolle in limbischen und paralimbischen Netzwerkfunktionen hin.

Die genaue subcelluläre Organisation der VTA und differentielle Konnektivitätsmuster ihrer Neuronensubpopulationen erfordern jedoch weitere Untersuchungen — die vorliegende Literatur fokussiert primär auf Makro-Konnektivität und funktionale Koppelung statt auf Mikroarchitektur.

Funktion

Die VTA reguliert durch ihre dopaminergen Projektionen zentrale Prozesse der Aufmerksamkeitskontrolle und Belohnungsverarbeitung. Dopaminrezeptoren im Striatum modulieren dabei die neuronale Aktivität in Hirnarealen, die für Aufmerksamkeitsleistung essentiell sind: Probanden mit höherer Dopamintransporter-Verfügbarkeit im Striatum zeigten verminderte Deaktivierung in der ventralen Precuneus während visuoräumlicher Aufgaben und geringere Deaktivierungssteigerungen mit zunehmender Aufmerksamkeitslast (Tomasi et al., 2009). Diese Precuneus-Deaktivierung ist Teil des Default Mode Networks und reflektiert möglicherweise eine bessere Unterdrückung von aufgabenirrelevanten Prozessen (Tomasi et al., 2009).

Die dopaminerge Signalübertragung von der VTA beeinflusst zudem emotionale Verarbeitung und kognitives Kontrollverhalten. Beeinträchtigungen in der Konnektivität zwischen Belohnungssystemen (insbesondere dem Nucleus accumbens) und dem Default Mode Network werden mit erhöhter ADHD-Symptombelastung assoziiert (Zaher et al., 2025). Individuen mit höherer ADHD-Symptomintensität zeigten reduzierte funktionale Konnektivität zwischen dem Nucleus accumbens und der anterioren insulären Kortex, wobei die Verbesserung dieser Verbindung über die Zeit signifikant mit Symptomreduktion korrelierte (Zaher et al., 2025).

Ein zentraler Mechanismus liegt in der Dopamin-vermittelten Regulierung des Default Mode Networks und der anterioren Cingulären Kortex während Aufmerksamkeitsaufgaben (Tomasi et al., 2009). Die Datenlage zur spezifischen funktionalen Spezialisierung unterschiedlicher VTA-Subpopulationen bei kognitiven versus emotionalen Prozessen bleibt jedoch begrenzt.

ADHS-Relevanz

Bislang existieren keine spezifischen in-vivo-Neuroimaging-Studien, die strukturelle oder funktionelle Veränderungen der VTA selbst bei ADHS direkt untersucht haben. Dies liegt teilweise an der anatomischen Größe der VTA (wenige Millimeter) und technischen Limitationen der Standard-MRT-Auflösung. Die verfügbare Evidenz zur VTA-Beteiligung bei ADHS ist daher indirekt und stützt sich auf die dokumentierten Funktionsstörungen ihrer Zielregionen, besonders des Nucleus accumbens und Striatum (MacDonald et al., 2024).

Die dopaminerge Signalübertragung, deren zentrale Komponente die VTA darstellt, zeigt bei ADHD messbare Dysregulationen. Genetische Studien identifizierten Varianten in dopaminergen Genen (insbesondere DAT und DRD4) als Risikofaktoren (MacDonald et al., 2024). Dies deutet auf eine mögliche primäre Dysfunktion der dopaminergen Systeme hin, in welche die VTA als Ursprungsregion zentral involviert sein dürfte. Die Hypothese einer verminderten dopaminergen Aktivität in ADHD wird durch die therapeutische Wirksamkeit von Stimulanzien gestützt, welche dopaminerge Neurotransmission verstärken (Wender et al., 2001).

Wichtig ist die Differenzierung nach ADHD-Subtypen: Während funktionelle Bildgebung subtypspezifische Aktivierungsmuster in fronto-striatal-dopaminergen Netzwerken zeigt (Fifi et al., 2020), bleibt unklar, ob diese auf VTA-spezifische Veränderungen zurückgehen oder primär von Funktionsstörungen der Zielregionen herrühren. Strukturelle MRT-Studien berichten keine konsistenten Befunde in VTA-nahen Regionen (Martine et al., 2017), was vermuten lässt, dass funktionelle eher als strukturelle Pathologie überwiegt.

Bildgebungsbefunde

Die neuroimaging-Evidenz zur VTA bei ADHS ist paradoxerweise sehr begrenzt, obwohl die Region theoretisch zentral für die Störung ist. Es existieren derzeit keine direkten fMRI- oder PET-Studien, die VTA-Aktivierung oder -Struktur bei Menschen mit ADHS direkt gemessen haben. Die verfügbaren Erkenntnisse sind daher indirekt, abgeleitet aus Untersuchungen ihrer Zielregionen.

Ein wichtiger methodischer Ansatz kombiniert fMRI-Aktivierung mit PET-Messungen der Dopaminfreisetzung. In einer kontrollierten Studie mit einer Delayed-Monetary-Incentive-Task zeigte sich eine positive Korrelation zwischen belohnungsinduzierter neuronaler Aktivität und [C]raclopride-gemessener Dopaminfreisetzung (Schott et al., 2008). Dies validiert, dass fMRI-Signale in mesolimbischen Strukturen tatsächlich dopaminerge VTA-Aktivität abbilden können – ein kritischer Punkt für die Interpretation indirekter ADHS-Studien.

Resting-State-fMRI-Studien zeigen, dass methylphenidate die funktionale Konnektivität in dopaminergen Netzwerken modifiziert (Kay Benjamin et al., 2025). Ein großer Vorteil dieser Methodik gegenüber Task-fMRI besteht darin, dass Unterschiede in der Leistung die Ergebnisse nicht konfundieren (Kay Benjamin et al., 2025), was besonders bei ADHS relevant ist. Allerdings bleiben bisher kohärente mechanistische Hypothesen zur Medikationswirkung auf VTA-Netzwerke aus (Kay Benjamin et al., 2025).

Strukturelle MRI-Befunde bei ADHS sind heterogen (Fifi et al., 2020), und die direkte VTA-Morphometrie wurde in publizierten ADHS-Kohorten nicht systematisch erfasst. Die technische Herausforderung liegt in der kleinen Größe und tiefen Lage der VTA, was zu Lokalisierungsfehlern bis zu 17 mm führen kann (Tomasi et al., 2009).

Zusammengefasst: Die VTA bleibt ein theoretisch prominenter, empirisch aber bislang schlecht charakterisierter Ort in der ADHS-Neuroimaging.

Quellen

  1. Alves, P., Foulon, C., Karolis, V., Bzdok, D., Margulies, D. S., Volle, E., & Schotten, M. T. d. (2019). An improved neuroanatomical model of the default-mode network reconciles previous neuroimaging and neuropathological findings. Communications Biology, 2, 370. https://doi.org/10.1038/s42003-019-0611-3
  2. Antrop, I., Roeyers, H., Oost, P. V., & Buysse, A. (2000). Stimulation seeking and hyperactivity in children with ADHD. Attention Deficit Hyperactivity Disorder. Journal of child psychology and psychiatry, and allied disciplines, 41(2), 225-31. https://doi.org/10.1111/1469-7610.00603
  3. Arnsten, A. F. (2006). Fundamentals of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: Circuits and Pathways. The Primary Care Companion To The Journal of Clinical Psychiatry.
  4. Beery Susan, H., Quay Herbert, C., & Pelham William, E. (2017). Differential Response to Methylphenidate in Inattentive and Combined Subtype ADHD. Journal of attention disorders, 21(1), 62-70. https://doi.org/10.1177/1087054712469256
  5. Biederman, J., Mick, E., Prince, J. B., Bostic, J. Q., Wilens, T. E., Spencer, T., Wozniak, J., & Faraone, S. V. (1999). Systematic Chart Review of the Pharmacologic Treatment of Comorbid Attention Deficit Hyperactivity Disorder in Youth with Bipolar Disorder. Journal of Child and Adolescent Psychopharmacology. https://doi.org/10.1089/cap.1999.9.247
  6. Chandler, D. J., Gao, W., & Waterhouse, B. D. (2014). Heterogeneous organization of the locus coeruleus projections to prefrontal and motor cortices. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(18), 6816-21. https://doi.org/10.1073/pnas.1320827111
  7. Cortese, S., Bellgrove, M. A., Brikell, I., Franke, B., Goodman, D. W., Hartman, C. A., Larsson, H., Levin, F. R., Ostinelli, E. G., Parlatini, V., Ramos‐Quiroga, J. A., Sibley, M. H., Tomlinson, A., Wilens, T. E., Wong, I. C. K., Hovén, N., Didier, J. M., Correll, C. U., Rohde, L. A., & Faraone, S. V. (2025). Attention‐deficit/hyperactivity disorder (ADHD) in adults: evidence base, uncertainties and controversies. World Psychiatry, 24(3), 347-371. https://doi.org/10.1002/wps.21374
  8. da Silva, B. S., Grevet, E. H., Silva, L. C. F., Ramos, J. K. N., Rovaris, D. L., & Bau, C. H. D. (2023). An overview on neurobiology and therapeutics of attention-deficit/hyperactivity disorder. Discover Mental Health, 3(1), 2. https://doi.org/10.1007/s44192-022-00030-1
  9. Ebisch, S., Gallese, V., Willems, R. M., Mantini, D., Groen, W. B., Romani, G. L., Buitelaar, J. K., & Bekkering, H. (2010). Altered intrinsic functional connectivity of anterior and posterior insula regions in high-functioning participants with autism spectrum disorder. Human Brain Mapping, 32(7), 1013-28. https://doi.org/10.1002/hbm.21085
  10. Ersche, K. D., Barnes, A., Jones, P. S., Morein‐Zamir, S., Robbins, T. W., & Bullmore, E. T. (2011). Abnormal structure of frontostriatal brain systems is associated with aspects of impulsivity and compulsivity in cocaine dependence. Brain, 134(Pt 7), 2013-24. https://doi.org/10.1093/brain/awr138
  11. Fair, D. A., Nigg, J. T., Iyer, S., Bathula, D. R., Mills, K. L., Dosenbach, N. U., Schlaggar, B. L., Mennes, M., Gutman, D., Bangaru, S., Buitelaar, J. K., Dickstein, D. P., Martino, A. D., Kennedy, D. N., Kelly, C., Luna, B., Schweitzer, J. B., Velanova, K., Wang, Y., … Milham, M. P. (2013). Distinct neural signatures detected for ADHD subtypes after controlling for micro-movements in resting state functional connectivity MRI data. Frontiers in Systems Neuroscience, 6, 80. https://doi.org/10.3389/fnsys.2012.00080
  12. Faraone Stephen, V. (2018). The pharmacology of amphetamine and methylphenidate: Relevance to the neurobiology of attention-deficit/hyperactivity disorder and other psychiatric comorbidities. Neuroscience and biobehavioral reviews, 87, 255-270. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2018.02.001
  13. Faraone Stephen, V., Tobias, B., David, C., Yi, Z., Joseph, B., Bellgrove Mark, A., Newcorn Jeffrey, H., Martin, G., Al Saud Nouf, M., Iris, M., Augusto, R. L., Li, Y., Samuele, C., Doron, A., Stein Mark, A., Albatti Turki, H., Aljoudi Haya, F., Alqahtani Mohammed M, J., Philip, A., … Yufeng, W. (2021). The World Federation of ADHD International Consensus Statement: 208 Evidence-based conclusions about the disorder. Neuroscience and biobehavioral reviews, 128, 789-818. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2021.01.022
  14. Fifi, S. J., Griffiths Kristi, R., & Korgaonkar Mayuresh, S. (2020). A Systematic Review of Imaging Studies in the Combined and Inattentive Subtypes of Attention Deficit Hyperactivity Disorder. Frontiers in integrative neuroscience, 14, 31. https://doi.org/10.3389/fnint.2020.00031
  15. Gizer, I., Ficks, C. A., & Waldman, I. (2009). Candidate gene studies of ADHD: a meta-analytic review. Human Genetics, 126(1), 51-90. https://doi.org/10.1007/s00439-009-0694-x
  16. Hansen, J. Y., Shafiei, G., Markello, R. D., Smart, K., Cox, S. M. L., Nørgaard, M., Beliveau, V., Wu, Y., Gallezot, J., Aumont, É., Servaes, S., Scala, S. G., DuBois, J. M., Wainstein, G., Bezgin, G., Funck, T., Schmitz, T. W., Spreng, R. N., Galovic, M., … Mišić, B. (2022). Mapping neurotransmitter systems to the structural and functional organization of the human neocortex. Nature Neuroscience, 25(11), 1569-1581. https://doi.org/10.1038/s41593-022-01186-3
  17. Hechtman, L. (2008). Treatment of adults with attention-deficit/hyperactivity disorder. Neuropsychiatric Disease and Treatment, 4(2), 389-403. https://doi.org/10.2147/ndt.s6985
  18. Hoogman, M., Muetzel, R. L., Guimaraes, J., Shumskaya, E., Mennes, M., Zwiers, M. P., Jahanshad, N., Sudre, G., Wolfers, T., Earl, E., Vila, J., Vives‐Gilabert, Y., Khadka, S., Novotny, S., Hartman, C. A., Heslenfeld, D. J., Schweren, L., Ambrosino, S., Oranje, B., … Louzã, M. R. (2019). Brain Imaging of the Cortex in ADHD: A Coordinated Analysis of Large-Scale Clinical and Population-Based Samples. American Journal of Psychiatry, 176(7), 531-542. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2019.18091033
  19. Hui, Q., Xiao, L., Peng, W., Hui, Z., & Shum David H, K. (2023). Efficacy of non-pharmacological interventions on executive functions in children and adolescents with ADHD: A systematic review and meta-analysis. Asian journal of psychiatry, 87, 103692. https://doi.org/10.1016/j.ajp.2023.103692
  20. Jiang, P., Wang, L. F., Sun, D., Miao, A., & Wang, X. (2026). Acute cerebral blood flow and its connectivity in patients with anti-LGI1 autoimmune encephalitis: an arterial spin labeling study. Brain Imaging and Behavior, 20(2). https://doi.org/10.1007/s11682-026-01125-x
  21. John, P., Stacy, E., Andrew, U., Smith Abigail, A., James, E., Joseph, S., Faraone Stephen, V., & Yanli, Z. (2024). A Systematic Review of the Etiology and Neurobiology of Intermittent Explosive Disorder. medRxiv : the preprint server for health sciences. https://doi.org/10.1101/2024.09.12.24313573
  22. John, P., Stacy, E., Andrew, U., Smith Abigail, A., James, E., Joseph, S., Faraone Stephen, V., & Yanli, Z. (2025). A systematic review of the etiology and neurobiology of intermittent explosive disorder. Psychiatry research, 347, 116410. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2025.116410
  23. Kay Benjamin, P., Wheelock Muriah, D., Siegel Joshua, S., Raut Ryan, V., Chauvin Roselyne, J., Athanasia, M., Aishwarya, R., Andrew, E., Jim, P., Anxu, W., Vahdeta, S., Babatunde, A., Baden Noah, J., Scheidter Kristen, M., Monk Julia, S., Whiting Forrest, I., Nadeshka, R., Krimmel Samuel, R., Shinohara Russell, T., … Dosenbach Nico U, F. (2025). Stimulant medications affect arousal and reward, not attention networks. Cell, 188(26), 7529-7546.e20. https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.11.039
  24. Kempadoo, K. A., Mosharov, E. V., Choi, S. J., Sulzer, D., & Kandel, E. R. (2016). Dopamine release from the locus coeruleus to the dorsal hippocampus promotes spatial learning and memory. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(51), 14835-14840. https://doi.org/10.1073/pnas.1616515114
  25. Klein, T. A., Ullsperger, M., & Danielmeier, C. (2013). Error awareness and the insula: links to neurological and psychiatric diseases. Frontiers in Human Neuroscience, 7, 14. https://doi.org/10.3389/fnhum.2013.00014
  26. Konrad, A., Dielentheis, T. F., Masri, D. E., Bayerl, M. W., Fehr, C., Gesierich, T., Vučurević, G., Stoeter, P., & Winterer, G. (2010). Disturbed structural connectivity is related to inattention and impulsivity in adult attention deficit hyperactivity disorder. European Journal of Neuroscience, 31(5), 912-9. https://doi.org/10.1111/j.1460-9568.2010.07110.x
  27. Leszczyńska-Knaga, E., Chodkowska, E., Jakubczyk, N., Dominiczak, K., Szafrańska, K., Mucha, A., Graszka, S., Szeps, A., Dominiczak, P., & Bielas, K. (2025). The Treatment of ADHD in Adults: Efficacy and Safety of Stimulants and Non-Stimulants. Journal of Education, Health and Sport. https://doi.org/10.12775/jehs.2025.83.60705
  28. Lowe, N., Kirley, A., Hawi, Z., Sham, P. C., Wickham, H., Kratochvil, C. J., Smith, S. D., Lee, S. Y., Lévy, F., Kent, L., Middle, F., Rohde, L. A., Roman, T., Turanlı, E. T., Yazgan, Y., Asherson, P., Mill, J., Thapar, A., Payton, A., … Gill, M. (2004). Joint Analysis of the DRD5 Marker Concludes Association with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Confined to the Predominantly Inattentive and Combined Subtypes. The American Journal of Human Genetics, 74(2), 348-56. https://doi.org/10.1086/381561
  29. MacDonald, H. J., Kleppe, R., Szigetvari, P. D., & Haavik, J. (2024). The dopamine hypothesis for ADHD: An evaluation of evidence accumulated from human studies and animal models. Frontiers in Psychiatry, 15, 1492126. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2024.1492126
  30. Makris, N., Biederman, J., Valera, E. M., Bush, G., Kaiser, J., Kennedy, D. N., Caviness, V. S., Faraone, S. V., & Seidman, L. J. (2006). Cortical Thinning of the Attention and Executive Function Networks in Adults with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder. Cerebral Cortex, 17(6), 1364-75. https://doi.org/10.1093/cercor/bhl047
  31. Malinowski, P. (2013). Neural mechanisms of attentional control in mindfulness meditation. Frontiers in Neuroscience, 7, 8. https://doi.org/10.3389/fnins.2013.00008
  32. Martine, H., Janita, B., Hibar Derrek, P., Maarten, M., Zwiers Marcel, P., Schweren Lizanne S, J., van Hulzen Kimm J, E., Medland Sarah, E., Elena, S., Neda, J., de, Z. P., Eszter, S., Gustavo, S., Thomas, W., Onnink Alberdingk M, H., Dammers Janneke, T., Mostert Jeanette, C., Yolanda, V., Gregor, K., … Barbara, F. (2017). Subcortical brain volume differences in participants with attention deficit hyperactivity disorder in children and adults: a cross-sectional mega-analysis. The lancet. Psychiatry, 4(4), 310-319. https://doi.org/10.1016/S2215-0366(17)30049-4
  33. Menon, V. & Uddin, L. (2010). Saliency, switching, attention and control: a network model of insula function. Brain Structure and Function, 214(5-6), 655-67. https://doi.org/10.1007/s00429-010-0262-0
  34. Newman, E., Jernigan, T. L., Lisdahl, K., Tapert, S., Potkin, S., Mathalon, D., Molina, B., Dale, A. M., Arnold, E., San, B., Francisco, Hinshaw, S., Elliott, G., San, F., Duke, U., Wells, K. C., Epstein, J., Murray, D. W., Uni, … Kelly (2016). Go/No Go task performance predicts cortical thickness in the caudal inferior frontal gyrus in young adults with and without ADHD. Brain Imaging and Behavior, 10(3), 880-92. https://doi.org/10.1007/s11682-015-9453-x
  35. Oliver, G., Vera, K., Lea, K., Vera, D., Magdalena, K., Moritz, d. G., & Andreas, R. (2020). Amisulpride and l-DOPA modulate subcortical brain nuclei connectivity in resting-state pharmacologic magnetic resonance imaging. Human brain mapping, 41(7), 1806-1818. https://doi.org/10.1002/hbm.24913
  36. Padilha, S. C. O. S., Virtuoso, S., Tonin, F., Borba, H. H., & Pontarolo, R. (2018). Efficacy and safety of drugs for attention deficit hyperactivity disorder in children and adolescents: a network meta-analysis. European Child & Adolescent Psychiatry. https://doi.org/10.1007/s00787-018-1125-0
  37. Patino, L., Wilson, A., Tallman, M., Blom, T. J., DelBello, M., & McNamara, R. K. (2023). Aberrant Neurofunctional Responses During Emotional and Attentional Processing Differentiate ADHD Youth With and Without a Family History of Bipolar I Disorder. Journal of Attention Disorders, 28(5), 820-833. https://doi.org/10.1177/10870547231215292
  38. Petrides, M., Lefebvre, S., Novek, J., & Zlatkina, V. (2024). Interaction of the dorsolateral prefrontal cortex with the precuneal medial parietal cortex for the monitoring of information in working memory in the macaque monkey. Cerebral Cortex (New York, NY), 34(8). https://doi.org/10.1093/cercor/bhae315
  39. Qian, X., Loo, B. R. Y., Castellanos, F. X., Liu, S., Koh, H. L., Poh, X. W. W., Krishnan, R., Fung, D., Chee, M. W., Guan, C., Lee, T., Lim, C. G., & Zhou, J. (2018). Brain-computer-interface-based intervention re-normalizes brain functional network topology in children with attention deficit/hyperactivity disorder. Translational Psychiatry, 8(1), 149. https://doi.org/10.1038/s41398-018-0213-8
  40. Rajmohan, V. & Mohandas, E. (2007). The limbic system. Indian Journal of Psychiatry. https://doi.org/10.4103/0019-5545.33264
  41. Rolls Edmund, T. (2026). Hippocampal Revolutions. Neuroscience and biobehavioral reviews, 180, 106492. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2025.106492
  42. Salehinejad, M. A., Ghanavati, E., Rashid, M. H. A., & Nitsche, M. A. (2021). Hot and cold executive functions in the brain: A prefrontal-cingular network. Brain and neuroscience advances, 5, 23982128211007769. https://doi.org/10.1177/23982128211007769
  43. Sara, C., Carla, B., Antonella, G., Angelico, L., Buitelaar Jan, K., Marina, D., Dittmann Ralf, W., Peter, G., Chris, H., Sarah, I., Kerstin, K., Hanna, K., Liddle Elizabeth, B., Suzanne, M., Peter, N., Pietro, P., Roberta, R., Tatiana, U., Wong Ian C, K., … Alessandro, Z. (2021). Long term methylphenidate exposure and growth in children and adolescents with ADHD. A systematic review and meta-analysis. Neuroscience and biobehavioral reviews, 120, 509-525. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2020.09.031
  44. Schnorr, I., Siegl, A., Luckhardt, S., Wenz, S., Friedrichsen, H., Jomaa, H. E., Steinmann, A., Kilencz, T., Arteaga-Henríquez, G., Ramos-Sayalero, C., Ibañez-Jiménez, P., Rosales-Ortiz, S. K., Bitter, I., Fadeuilhe, C., Ferrer, M., Lavebratt, C., Réthelyi, J., Richarte, V., Rommelse, N., … Schiweck, C. (2024). Inflammatory biotype of ADHD is linked to chronic stress: a data-driven analysis of the inflammatory proteome. Translational Psychiatry, 14(1), 37. https://doi.org/10.1038/s41398-023-02729-3
  45. Schott, B. H., Minuzzi, L., Krebs, R. M., Elmenhorst, D., Lang, M., Winz, O., Seidenbecher, C. I., Coenen, H. H., Heinze, H., Zilles, K., Düzel, E., & Bauer, A. (2008). Mesolimbic Functional Magnetic Resonance Imaging Activations during Reward Anticipation Correlate with Reward-Related Ventral Striatal Dopamine Release. Journal of Neuroscience, 28(52), 14311-9. https://doi.org/10.1523/jneurosci.2058-08.2008
  46. Shuangli, C., Beihui, X., Ronghui, Z., Andan, Q., Jiejie, T., Chuang, Y., Xiaoqi, H., & Meihao, W. (2024). Abnormal stability of dynamic functional architecture in drug-naïve children with attention-deficit/hyperactivity disorder. BMC psychiatry, 24(1), 851. https://doi.org/10.1186/s12888-024-06310-0
  47. Somerville, L. H., Hare, T. A., & Casey, B. (2010). Frontostriatal Maturation Predicts Cognitive Control Failure to Appetitive Cues in Adolescents. Journal of Cognitive Neuroscience, 23(9), 2123-34. https://doi.org/10.1162/jocn.2010.21572
  48. Song, X., Dong, Z., Long, X., Li, S., Zuo, X., Zhu, C., He, Y., Yan, C., & Zang, Y. (2011). REST: A Toolkit for Resting-State Functional Magnetic Resonance Imaging Data Processing. PLoS ONE, 6(9), e25031. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0025031
  49. Strakowski, S. M., Adler, C. M., Almeida, J., Altshuler, L. L., Blumberg, H. P., Chang, K., DelBello, M. P., Frangou, S., McIntosh, A. M., Phillips, M. L., Sussman, J. E., & Townsend, J. (2012). The functional neuroanatomy of bipolar disorder: a consensus model. Bipolar Disorders, 14(4), 313-25. https://doi.org/10.1111/j.1399-5618.2012.01022.x
  50. Supekar, K., Musen, M. A., & Menon, V. (2009). Development of Large-Scale Functional Brain Networks in Children. PLoS Biology, 7(7), e1000157. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1000157
  51. Taylor, E., D�pfner, M., Sergeant, J. A., Asherson, P., Banaschewski, T., Buitelaar, J., Coghill, D., Danckaerts, M., Rothenberger, A., Sonuga‐Barke, E., Steinhausen, H., & Zuddas, A. (2004). European clinical guidelines for hyperkinetic disorder ? first upgrade. European Child & Adolescent Psychiatry, 13 Suppl 1, I7-30. https://doi.org/10.1007/s00787-004-1002-x
  52. Tomasi, D., Volkow, N. D., Wang, R., Telang, F., Wang, G., Chang, L., Ernst, T., & Fowler, J. S. (2009). Dopamine Transporters in Striatum Correlate with Deactivation in the Default Mode Network during Visuospatial Attention. PLoS ONE, 4(6), e6102. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0006102
  53. Wender, P. H., Wolf, L. E., & Wasserstein, J. (2001). Adults with ADHD. Annals of the New York Academy of Sciences. https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.2001.tb05770.x
  54. Xia, M., Wang, J., & He, Y. (2013). BrainNet Viewer: A Network Visualization Tool for Human Brain Connectomics. PLoS ONE, 8(7), e68910. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0068910
  55. Xiao, X., Kechen, D., & Dun, M. (2024). Spatial dissociation between recognition and navigation in the primate hippocampus. Science advances, 10(38), eado7392. https://doi.org/10.1126/sciadv.ado7392
  56. Yan, C., Liu, D., He, Y., Zou, Q., Zhu, C., Zuo, X., Long, X., & Zang, Y. (2009). Spontaneous Brain Activity in the Default Mode Network Is Sensitive to Different Resting-State Conditions with Limited Cognitive Load. PLoS ONE, 4(5), e5743. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0005743
  57. Yin, H., Ostlund, S. B., & Balleine, B. (2008). Reward‐guided learning beyond dopamine in the nucleus accumbens: the integrative functions of cortico‐basal ganglia networks. European Journal of Neuroscience, 28(8), 1437-48. https://doi.org/10.1111/j.1460-9568.2008.06422.x
  58. Yin, L., Shuai, M., Xin, Z., & Lei, G. (2024). ASD and ADHD: Divergent activating patterns of prefrontal cortex in executive function tasks?. Journal of psychiatric research, 172, 187-196. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2024.02.012
  59. Zaher, A., Leonards, M. J., Reif, M. A., & Grimm, M. O. (2024). Functional connectivity of the nucleus accumbens predicts clinical course in treated and non-responder adult ADHD. https://doi.org/10.1101/2024.01.04.24300820
  60. Zaher, A., Leonards, J., Reif, A., & Grimm, O. (2025). Functional connectivity of the nucleus accumbens predicts clinical course in medication adherent and non-adherent adult ADHD. Scientific Reports, 15(1), 19663. https://doi.org/10.1038/s41598-025-96780-3