Qinghua He

Facultatea de Psihologie, Universitatea Southwest, Beibei, Chongqing, China

Brain and Creativity Institute și Departamentul de Psihologie, Universitatea din California de Sud, Los Angeles, CA SUA

Lin Xiao

Brain and Creativity Institute și Departamentul de Psihologie, Universitatea din California de Sud, Los Angeles, CA SUA

Gui Xue

Laboratorul național cheie de neuroștiințe cognitive și învățare & IDG/Institutul McGovern pentru cercetarea creierului, Universitatea normală din Beijing, Beijing, China

Savio Wong

Departamentul Educație Specială și Consiliere, Institutul de Educație din Hong Kong, Hong Kong, China

Susan L Ames

School of Community and Global Health, Claremont Graduate University, Claremont, CA SUA

Susan M Schembre

Departamentul de Științe Comportamentale, Universitatea din Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX SUA

Antoine Bechara

Brain and Creativity Institute și Departamentul de Psihologie, Universitatea din California de Sud, Los Angeles, CA SUA

Abstract

fundal

Pierderea autocontrolului sau incapacitatea de a rezista mâncărilor tentante/recompensante și dezvoltarea unor obiceiuri alimentare mai puțin sănătoase pot fi explicate prin trei sisteme neuronale cheie: (1) un sistem de striat hiper-funcționare condus de indicii recompensatoare externe; (2) un sistem decizional și de control al impulsurilor care funcționează hipo; și (3) un sistem de insulă modificat implicat în traducerea semnalelor homeostatice și interoceptive în conștiință de sine și ceea ce poate fi experimentat subiectiv ca sentiment.

Metode

Prezentul studiu a examinat activitatea din două dintre aceste sisteme neuronale atunci când subiecții au fost expuși la imagini cu alimente bogate în calorii versus alimente cu conținut scăzut de calorii utilizând imagistica prin rezonanță magnetică funcțională (IRMF) și a corelat această activitate cu aportul alimentar, evaluat prin rechemare de 24 de ore . Treizeci de tineri (IMC mediu = 23,1 kg/m 2, interval = 19,1 - 33,7; vârstă = 19,7 ani, interval = 14 - 22) au fost scanate utilizând RMN în timp ce efectuau sarcini go/nogo specifice alimentelor.

Rezultate

Din punct de vedere comportamental, participanții au apăsat mai ușor un buton de răspuns atunci când testele de mers au constat în repere alimentare cu conținut ridicat de calorii (sarcină HGo) și au apăsat mai puțin butonul de răspuns atunci când testele de probă au constat în repere alimentare cu conținut scăzut de calorii (sarcină LGo). Acest răspuns obișnuit la indicii cu alimente bogate în calorii a fost mai mare la persoanele cu IMC mai mare și la persoanele care ar fi consumat mai multe alimente bogate în calorii. Inhibarea răspunsului la indicii de alimente bogate în calorii a fost cea mai dificilă pentru persoanele cu un IMC mai mare și pentru persoanele care, după cum se spune, consumă mai multe alimente bogate în calorii. Rezultatele fMRI au confirmat ipotezele noastre că (1) sistemul „obișnuit” (striatul drept) a fost mai activat ca răspuns la indicii cu alimente bogate în calorii în timpul studiilor de mers decât studiile de alimentație cu conținut scăzut de calorii și activitatea sa corelată cu IMC-ul participanților, precum și consumul lor de alimente bogate în calorii; (2) sistemul prefrontal a fost mai activ în studiile nogo decât în ​​studiile go, iar această activitate a fost invers corelată cu IMC și consumul de alimente bogate în calorii.

Concluzii

Folosind un design transversal, descoperirile noastre contribuie la creșterea înțelegerii bazei neuronale a pierderii capacității de autocontrol în fața unor repere tentante de mâncare. Deși proiectarea nu permite inferențe cu privire la faptul că deficitele de control inhibitor și hiper-receptivitatea regiunilor de recompensă sunt factori individuali de vulnerabilitate pentru supraalimentare, sau rezultatele unei supraalimentări obișnuite.

Material suplimentar electronic

Versiunea online a acestui articol (doi: 10.1186/1475-2891-13-92) conține materiale suplimentare, care sunt disponibile utilizatorilor autorizați.

fundal

Supraponderalitatea și obezitatea, exprimate ca indice de masă corporală peste nivelul normal (IMC> 24,9 kg/m 2), reprezintă o provocare pentru sănătatea publică la nivel mondial. În Statele Unite, aproape 70% dintre adulți sunt supraponderali sau obezi [1]. Excesul de greutate și obezitatea sunt asociate cu un risc crescut de boli cardiovasculare/metabolice, precum și cu unele tipuri de cancer [2]. Deși nu există o explicație clară a cauzei principale a supraponderalității și a obezității, creșterea excesivă în greutate este rezultatul cunoscut al dezechilibrelor energetice pozitive cronice care favorizează caloriile consumate față de caloriile consumate [3]. Astfel, este important să se identifice mecanismele de bază care se referă la comportamentele asociate cu aportul excesiv de energie pentru a aborda obezitatea epidemică. Multe cercetări efectuate până în prezent au explorat influențele subiacente ale mecanismelor genetice, hormonale și metabolice legate de obezitate și aportul alimentar [4-9]. Mai puține studii au căutat să înțeleagă mecanismele neuronale care stau la baza, și potențial modificabile, care motivează deciziile cu privire la „ce” și „cât” să mănânce [10-19].

Prezentul studiu a folosit tehnici funcționale de imagistică prin rezonanță magnetică (fMRI) pentru a investiga activitatea creierului legată de sistemele neuronale descrise mai sus în timpul sarcinilor go/nogo specifice alimentelor, constând în indicii alimentare cu conținut ridicat și cu conținut scăzut de calorii. Mai exact, am testat ipoteze legate de activitățile sistemelor neuronale impulsive (striatum) și reflexive (prefrontale) ca răspuns la imagini cu indicii alimentare bogate în calorii versus calorii scăzute și am raportat aceste activități la aportul alimentar. Participanții au fost adolescenți și adulți tineri care reprezintă un grup interesant de studiat având în vedere maturarea relativ întârziată a cortexului prefrontal [66-68] și, ca urmare, potențialul de a face alegeri alimentare defavorabile. Într-adevăr, această populație are tendința de a face alegeri alimentare mai puțin sănătoase.

Metode

Participanți

tabelul 1

Statistici descriptive ale tuturor măsurilor de comportament și aportului alimentar

MeanSDRangeGifer diferență
IMC (kg/m 2 ) 23.13.019.1-33.7t = 1,67, p =, 11
IQ 117,59.5103-136t = .85, p = .40
SOPT 65.13.556-70t = .31, p = .76
Rating Foame 2.62.01-4t = .86, p = .40
Alimente cu conținut scăzut de calorii NDSR 2.41.6.1-7,5t = 2,76, p 1 A). În timpul primei vizite, participanților (și un părinte pentru cei sub 18 ani) li s-a cerut să completeze și să semneze formularul (formularele) de consimțământ și să completeze SCID și sarcinile comportamentale. Participanții au fost apoi programați să se întoarcă pentru sesiunea de scanare fMRI. Douăzeci și șase de subiecți și-au finalizat scanarea dimineața între ora 10 și 11 dimineața și doar 4 subiecți au fost scanați după-amiaza din cauza restricțiilor de programare. Participanții au fost rugați să se abțină de la orice activitate fizică intensă înainte de scanare timp de 24 de ore. Participanții au fost rugați să mănânce normal și să ia masa obișnuită înainte de a ajunge la sesiunea fMRI. Înainte de scanarea IRMF, înălțimea și greutatea au fost evaluate folosind proceduri standard, a fost efectuată o rechemare dietetică de 24 de ore, iar participanții și-au evaluat nivelul foamei pe o scară variind de la 1 (deloc flămând) la 10 (foarte flămând) pentru a se asigura că participantul nu se afla într-o stare privată. Subiecții care au acordat un rating de foame> 5 au fost rugați să își reprogrameze scanarea și să se întoarcă după ce au consumat pentru prima dată o masă normală. Astfel, toți participanții scanați și-au evaluat foamea ca ≤ 4, cu un scor mediu de 2,6.

rezista

Proiectarea studiului. A) Schema procedurii. Participanții au fost rugați să viziteze laboratorul pentru două sesiuni: o sesiune de comportament și o sesiune fMRI. B) Ilustrația sarcinilor go/nogo specifice alimentelor legate de eveniment 1) Sarcina nogo cu calorii scăzute/Sarcina nogo cu alimente bogate în calorii (sarcina LGo) și 2) Sarcina nogo cu alimente bogate în calorii/Sarcina nogo cu alimente cu conținut scăzut de calorii (HGo sarcină). Participanții au fost rugați să apese un buton cât mai curând posibil la probele de mers (imagini cu legume în sarcina LGo și poze cu gustări în sarcina HGo) și să rețină răspunsul la încercările nogo (imagini cu gustări în sarcina LGo și imagini cu legume în sarcina HGo). Ordinea sarcinilor a fost contrabalansată între subiecți. SCID: interviu clinic structurat pentru DSM-IV; WASI: Scara prescurtată de inteligență Wechsler; SOPT: sarcină de indicare auto-ordonată; IMC: indicele de masă corporală; NDSR: sistem de date nutriționale pentru cercetare; RMN: imagistica prin rezonanță magnetică funcțională; ITI: interval intertribal.

Măsuri

Sarcini de comportament

Participanții au fost rugați să îndeplinească două sarcini comportamentale (vezi Tabelul 1). Scala prescurtată Wechsler of Intelligence WASI, [70] a fost utilizată ca estimare pentru coeficientul de inteligență, iar SOPT Self-Ordered Pointing Task, [71] a fost folosit ca un indice al memoriei de lucru și al funcționării executive.

Aport alimentar

O singură rechemare dietetică personală de 24 de ore a fost efectuată de personalul de cercetare instruit folosind o metodă multipass facilitată de sistemul de date nutriționale pentru software-ul de cercetare NDSR, [72, 73]. Toate rechemările au fost raportate pentru o zi săptămânală. Software-ul include un modul de evaluare a suplimentelor alimentare, astfel încât aportul de nutrienți atât din surse alimentare, cât și din surse suplimentare să poată fi capturat și cuantificat. Pe baza raportului privind totalul nutrienților NDSR, nicio persoană nu a fost identificată ca raportând un aport total de energie neverosimil (7000 kcal), așa cum a sugerat un studiu anterior [74]. Porțiile zilnice totale de alimente cu conținut scăzut de calorii și alimente bogate în calorii au fost calculate prin însumarea aportului total de fructe și legume (porții/zi) și aportul total de alimente grase și alimente îndulcite cu zahăr (porții/zi), respectiv. Pentru analize, consumul de alimente scăzut și bogat în calorii (porții/zi) a fost ajustat în funcție de calorii pentru aportul total de energie, după cum se estimează prin rechemarea dietei, și sunt raportate ca porții la 1000 kcals (porții/1000 kcals). Ajustarea caloriilor a fost efectuată pentru a se asigura că nivelurile mai ridicate de aport nu au fost artefacte ale cheltuielilor de energie mai mari, în funcție de vârstă sau niveluri ridicate de activitate.

sarcini fMRI

Participanții au efectuat două sarcini go/nogo specifice alimentelor în scaner, după cum urmează: 1) o activitate alimentară cu conținut scăzut de calorii și o activitate nogo cu alimente bogate în calorii (sarcină LGo) și 2) activitate alimentară cu conținut ridicat de calorii și alimente cu conținut scăzut de calorii nogo task (sarcină HGo). Această paradigmă go/nogo permite examinarea inhibării răspunsurilor prepotente la produsele alimentare apetisante. Participanții au fost rugați să apese un buton cât mai curând posibil la probele de probă (imagini cu alimente cu conținut scăzut de calorii în sarcina LGo și imagini cu alimente cu conținut ridicat de calorii în sarcina HGo) și să refuze răspunsurile la studiile nogo (imagini cu alimente bogate în calorii în Sarcina LGo/HNogo și imaginile cu alimente cu conținut scăzut de calorii în sarcina HGo/LNogo). Exemple de imagini alimentare cu conținut scăzut de calorii au inclus castraveți, țelină, broccoli și morcovi. Exemple de imagini cu alimente bogate în calorii au inclus bare de ciocolată, prăjituri, înghețată și chipsuri de cartofi. Toate imaginile alimentelor observate sunt disponibile în mod obișnuit în viața de zi cu zi (Figura 1 B).

Fiecare sarcină a constat din 120 de probe go (75%) și 40 de studii nogo (25%). Studiile Nogo au fost prezentate în ordine pseudo-randomizată, concepute astfel încât studiile Nogo să apară cu probabilitate egală după 1 - 5 prezentări consecutive ale procesului Go și nu au apărut două studii Nogo consecutiv. Fiecare stimul a fost prezentat timp de 500 ms, urmat de o cruce de fixare timp de 1,5 - 4 secunde cu o medie de 2,5 s. Secvența a fost optimizată pentru eficiența proiectării folosind un program intern. Fiecare sarcină a durat 8 minute. Ordinea a două versiuni ale sarcinilor go-nogo a fost contrabalansată între subiecte.

Urmând teoria detectării semnalului, s-a calculat rata de lovire, rata de alarmă falsă, indicele de sensibilitate d '(d ′ = rata Zhits - rata de alarmă Zfalse) și tendința de decizie C [C = - 0,5 × (rata Zhits + rata de alarmă Zfalse)] pentru fiecare sarcină. De asemenea, s-a calculat timpul mediu de reacție pentru testele go și testele nogo (numai teste cu alarmă falsă) pentru fiecare sarcină. Timpul de reacție pentru studiile de mers a servit ca un indice pentru răspunsul obișnuit la stimuli, cu timpi de reacție mai lungi care indică un răspuns mai puțin obișnuit; în timp ce prejudecata de decizie C a servit ca un indice de inhibare a răspunsului, cu valori mai mari care indică un control inhibitor mai bun.

protocol fMRI

Înainte de procedura de scanare, participanții au examinat toți stimulii utilizați în sarcini și au fost informați de un asistent de cercetare cu privire la categoria căreia îi aparținea fiecare stimul. În timpul scanării IRMF, participanții s-au așezat în decubit dorsal pe patul scanerului pentru a vizualiza sarcina proiectată înapoi pe un ecran printr-o oglindă atașată la bobina capului. Plăcuțele de spumă au fost utilizate pentru a minimiza mișcarea capului. Prezentarea stimulului și sincronizarea tuturor stimulilor și evenimentelor de răspuns au fost realizate folosind Matlab (Mathworks) și Psychtoolbox (http://www.psychtoolbox.org) pe un computer compatibil IBM. Răspunsurile participanților au fost colectate online folosind un buton compatibil RMN.

Imagistica fMRI a fost efectuată într-un scaner de 3 T Siemens MAGNETOM Team/Trio din Centrul de imagistică pentru neuroștiințe cognitive Dana și David Dornsife de la Universitatea din California de Sud. Scanarea funcțională dependentă de nivelul oxigenului din sânge (BOLD) a folosit o secvență de gradient z-shim echo EPI (echo planer imaging) cu PACE (corecție prospectivă de achiziție). Această secvență specifică este dedicată reducerii pierderilor de semnal în zonele prefrontale și orbitofrontale. Opțiunea PACE poate ajuta la reducerea impactului mișcării capului în timpul achiziției de date. Parametrii sunt: ​​TR/TE = 2000/25 ms; unghi de basculare = 90 °; Dimensiunea matricei 64 × 64 cu rezoluție 3 × 3 mm 2. Treizeci și unu de felii axiale de 3,5 mm au fost folosite pentru a acoperi întregul cortex cerebral și cea mai mare parte a cerebelului fără spațiu. Feliile au fost înclinate aproximativ 30 ° în sensul acelor de ceasornic de-a lungul planului AC-PC pentru a obține semnale mai bune în cortexul orbitofrontal. Scanarea structurală anatomică ponderată T1 a fost efectuată (TR/TE = 1950/2,26 ms; unghi de rasturnare 7 °; 176 felii sagittale; rezoluție spațială = 1 × 1 × 1,95 mm) în scopul înregistrării.

analiza RMN

Preprocesarea imaginilor și analiza statistică au fost efectuate folosind pachetul FSL (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl). Imaginile RMN au fost realizate pentru a compensa micile mișcări reziduale ale capului care nu au fost capturate de secvența PACE [75]. Parametrii mișcării translaționale nu au depășit niciodată 1 voxel în orice direcție pentru niciun participant. Datele au fost netezite spațial folosind un nucleu gaussian de 5 mm cu lățime completă și jumătate maximă (FWHM). Datele au fost filtrate folosind un filtru neliniar de trecere înaltă cu o secțiune de 100 de secunde.

A fost utilizată o procedură de înregistrare în doi pași prin care imaginile EPI au fost înregistrate mai întâi la imaginea structurală MPRAGE și apoi în spațiul MNI standard, folosind transformări afine [75]. Înregistrarea de la imaginea structurală MPRAGE la spațiul standard a fost perfecționată în continuare folosind înregistrarea neliniară FNIRT [76, 77]. Analizele statistice au fost efectuate în spațiul de imagine nativ, cu hărțile statistice normalizate la spațiul standard înainte de analizele de nivel superior. Datele au fost modelate la primul nivel folosind un model liniar general (GLM) în cadrul modulului FILM al FSL. Activarea creierului în fiecare studiu a fost modelată pentru testele de mers și picior, respectiv la nivelul subiectului unic. Testele legate de erori (ratări și alarme false) au fost modelate împreună ca o variabilă de neplăcere. Debutul evenimentelor a fost implicat cu funcția de răspuns hemodinamic canonic (HRF, dublu-gamma) pentru a genera regresori utilizați în GLM. Derivații temporali au fost incluși ca covariabile fără interes pentru a îmbunătăți sensibilitatea statistică. Evenimentele nule nu au fost modelate în mod explicit și, prin urmare, au constituit o linie de bază implicită. Cei șase parametri de mișcare au fost, de asemenea, incluși ca covariabile în model.

masa 2

Măsuri comportamentale din sarcina go/nogo specifică alimentelor