北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室王延培副研究员团队联合英国南安普顿大学研究者在Biological Psychiatry:CNNI发表综述论文“Advances and challenges of the delayed brain development hypothesis for ADHD: Evidence from Behavior, the Brain, and Genes”。该研究系统整合行为、脑电、脑影像、动物模型及遗传学多层次证据，提出具有脑区特异性和多轨迹异质性的注意缺陷多动障碍（ADHD）发育滞后解释框架，剖析现有研究的核心瓶颈，为理解ADHD的发展规律和个体差异提供新视角，并给出面向精准研究的方法学路线图。

ADHD 是儿童青少年阶段最常见的神经发育障碍。经典的脑发育滞后假说认为，ADHD 并非大脑出现完全偏离常态的异常发育，而是整体成熟节奏滞后，个体行为、脑结构、脑功能表现出比实际年龄更年幼的特征。自 Shaw 团队里程碑式皮层发育研究发表之后，该假说被学界广泛引用。但近十年来相关研究进展趋于停滞，缺少贯通行为-脑-遗传多维度的系统性梳理，很多关键科学问题悬而未决：哪些能力可以实现发育追赶、哪些缺陷会长期持续？不同个体是否经历相同的脑发育滞后进程？

整合多层次证据明确假说的解释边界

团队系统梳理跨层级研究证据发现：在行为层面，部分ADHD儿童在运动协调、注意和空间工作记忆等方面呈现与更低年龄儿童相似的表现，一些纵向研究也观察到后续追赶。但多动及部分抑制控制困难未呈现一致的改善过程，提示不同功能具有不同的发展路径（图1）。

图1 注意表现的年龄差异。红色为ADHD组，绿色为对照组。来源：Berger等（2013）。

脑电研究发现ADHD 群体部分脑电指标符合成熟滞后特征。尤其是睡眠脑电 δ 功率的发育峰值、最大下降速率对应的年龄整体推迟，为理解脑功能发育滞后提供了纵向实证依据（图2）。

图2 睡眠脑电的纵向变化。ADHD组δ功率的拟合峰值及最大下降速率对应年龄均相对推后。来源：Darchia等（2022）。

皮层发育的经典磁共振研究证实，ADHD 儿童皮层厚度达到发育峰值的时间显著晚于典型发育对照组，以前额叶脑区延迟最为突出（图3）；功能影像同样观察到部分注意相关脑网络存在成熟滞后现象。但白质、胼胝体、小脑等脑结构的研究结果并不完全支持 “全脑统一滞后” 模式，存在明显脑区差异。

图3 皮层成熟滞后的脑区差异。图中展示皮层厚度达到峰值的年龄分布及不同区域的成熟进程。来源：Shaw等（2007）。

动物模型为检验发育过程提供了实验手段；遗传及表观遗传研究提示，不同症状轨迹可能具有差异化的生物学背景，但遗传如何经由脑成熟过程最终塑造行为表型，还缺少直接证据。

提出脑区特异性与多轨迹异质性解释框架

本综述最重要的理论贡献是把笼统的 “脑发育滞后” 细化为脑区特异性 + 多类发育轨迹的解释框架：部分高级认知相关区域可能明显滞后，某些初级感觉运动区域则保持相对典型的成熟进程；不同功能可能逐渐追赶、长期保持差距，或呈现非线性变化（图4）。群体平均结果会掩盖大量个体异质性，不能简单用单一 “发育滞后” 概括全部 ADHD 个体。研究提出，需要回答的核心问题不再是 “ADHD 是不是脑发育滞后”，而是：哪些个体、哪些脑区、哪些指标出现滞后，随年龄形成何种进展模式，最终对应何种临床结局。

图4 不同发展轨迹示意。实线为典型发育，虚线为ADHD相关轨迹，依次展示暂时性滞后、持续性滞后、非连续性滞后和发育偏离。来源：Doehnert等（2010）。

聚焦关键挑战提出未来研究路径

文章明确指出当前领域四大尚未解决的核心科学挑战：第一，现有模型尚不能完整解释全部ADHD发育滞后现象；第二，发育时间上的滞后是否同时伴随神经发育峰值幅度下降尚不明确；第三，部分发育轨迹能否在成年前实现 “追赶成熟”， 仍存在重大争议；第四，ADHD 个体间异质性巨大，不同个体发育滞后模式、幅度存在显著个体差异。针对上述瓶颈，团队提出四条未来研究路径：开展高密度长期纵向队列追踪，捕捉关键转折、追赶与持续滞后的动态过程；构建多模态脑龄和发育进程模型，量化脑发育状态、发展位置及变化速度；针对脑区、指标和个体层面的异质性，开展异质性发育轨迹建模，识别基于发育模式的神经亚型；引入疾病进展建模量化 ADHD 发育滞后严重程度，实现具体分层。这些路径将理论争议转化为可检验的实证问题，有望推动 ADHD 向亚型分层、精准干预方向发展，为抓住关键干预窗口提供科学依据。

论文第一作者为北京师范大学2023级博士生研究生马磊磊，通讯作者为王延培副研究员，合作者包括英国南安普顿大学Charlotte Walton教授、北京师范大学研究生曹钰杰、博士生刘宁宇（已毕业）和本科生孙乔一。研究得到了脑科学与类脑智能技术国家科技重大专项(2021ZD0200500)、国家自然科学基金（32200873）、中国博士后科学基金（2022M720487）和中央高校基本科研业务费（2022NTST13）支持。