أنماط الاتصال الهيكلي للدماغ تميز الوزن الطبيعي من الأشخاص ذوي الوزن الزائد (2015)

اربانا جوبتا,^a,b,c Emeran A. Mayer,^a,b,c,d كلوديا ب. سانميغيل,^a,b,c جون د. فان هورن,^f ديفيس وودورث,^a,g بنيامين إم,^a,g كونور فلينج,^a أوبري الحب,^a كيرستن تيليش,^a,b,c,e و جينيفر س. لابوس^a,b,c,*

معلومات المؤلف ► حقوق النشر ومعلومات الترخيص ►

2.1. المشاركين

كانت العينة الكلية مكونة من متطوعي 120 اليمني للتحكم الصحي المسجلين في دراسات التصوير العصبي في مركز بيولوجيا الأعصاب للتوتر بين 2010 و 2014. تم توظيف الموضوعات من خلال الإعلانات المنشورة في مجتمع جامعة كاليفورنيا لوس أنجلوس ولوس أنجلوس. تمتثل جميع الإجراءات لمبادئ إعلان هلسنكي وتمت الموافقة عليها من قبل مجلس المراجعة المؤسسية في جامعة كاليفورنيا (UCLA) (أرقام الموافقة 11-000069 و 12-001802). جميع المواد المقدمة مكتوبة المستنيرة. صنفت جميع المواد على أنها صحية بعد التقييم السريري الذي شمل تعديل Mini-International Neuropsychiatric Interview Plus 5.0 (شيهان وآخرون ، 1998). تضمنت معايير الاستبعاد تعاطي المخدرات ، والحمل ، والاعتماد على التبغ ، وجراحة البطن ، وعوامل الخطر الوعائية ، وجراحة فقدان الوزن ، وممارسة الرياضة المفرطة (أكثر من ساعة واحدة كل يوم وعدائي الماراثون) أو الأمراض النفسية. على الرغم من ارتباطه غالبًا بزيادة مؤشر كتلة الجسم ، فقد تم استبعاد الأشخاص المصابين بارتفاع ضغط الدم أو السكري أو متلازمة التمثيل الغذائي لتقليل عدم تجانس السكان. أيضًا ، تم استبعاد الأشخاص الذين يعانون من اضطرابات الأكل ، بما في ذلك اضطرابات الجهاز الهضمي أو الأكل مثل فقدان الشهية أو الشره المرضي للسبب نفسه. على الرغم من أن مؤشر كتلة الجسم = 1-25 يعتبر زائد الوزن ، فقد تم تحديده في دراستنا على أنه مجموعة مؤشر كتلة الجسم المرتفعة. تم اختيار الأشخاص ذوي الوزن الطبيعي بمؤشر كتلة الجسم <29.9 ، وفي دراستنا تم تحديدهم على أنهم مجموعة مؤشر كتلة الجسم الطبيعي. لم يتجاوز وزن أي شخص 25 رطل بسبب حدود الوزن عند التصوير بالرنين المغناطيسي.

2.2. خصائص العينة

تم الانتهاء من الاستبيانات قبل الفحص وتم استخدامها لقياس أعراض القلق والاكتئاب الحالية (مقياس القلق والاكتئاب في المستشفى (HAD)) (Zigmond و Snaith ، 1983). مقياس HAD هو مقياس ذاتي التقييم 14 - البند الذي يقيم القلق الحالي وأعراض الاكتئاب في الموضوعات في الأساس (Zigmond و Snaith ، 1983). بالإضافة إلى ذلك ، خضع هؤلاء الأشخاص في السابق لمقابلة نفسية منظمة (Mini International Neuropsychiatric Interview ، MINI) لقياس المرض النفسي السابق أو الحالي (شيهان وآخرون ، 1998).

2.3. اكتساب fMRI

2.4. fMRI التجهيز

2.4.1. التجزئة الهيكلية (المادة الرمادية) والتجزئة

تم إجراء تقسيم T1 والتجزئة الإقليمية باستخدام FreeSurfer (دايل وآخرون ، 1999; Fischl et al.، 1999, 2002) بعد التسميات الموصوفة في Destrieux وآخرون. (2010). لكل نصف كروي دماغي ، تم تصنيف مجموعة من التراكيب القشرية الثنائية 74 بالإضافة إلى هياكل 7 تحت القشرية والمخيخ. يتم عرض نتائج التجزئة من موضوع العينة في التين 2أ) تم تضمين هيكل إضافي واحد في منتصف الخط (جذع الدماغ الذي يتضمن أجزاء من الدماغ المتوسط ​​مثل المنطقة القطبية البطنية [VTA] والأغشية السوداء) ، لمجموعة كاملة من تحويلات 165 للمخ بالكامل. تم حساب أربعة مقاييس تمثيلية ممثلة لكل إتمام قشري: حجم المادة الرمادية (GMV) ، مساحة السطح (SA) ، سمك القشرة (CT) ، وتقوس متوسط ​​(MC). تم تصميم وتنفيذ سير العمل في معالجة البيانات في مختبرات التصوير العصبي (LONI) Pipeline (http://pipeline.loni.usc.edu).

 

رسم بياني 2

ألف - التقسيم الإنشائي ونتائج الإذابة و B. نتائج الألياف البيضاء المرتبطة بالتعطيلات الهيكلية من موضوع العينة. ج: التجزئة الهيكلية. ب: تجزئة المادة البيضاء.

2.5. المربعات الصغرى الجزئية المتفرقة - تحليل تمييزي (sPLS-DA)

من أجل تحديد ما إذا كان من الممكن استخدام علامات الدماغ للتنبؤ بحالة مؤشر كتلة الجسم المرتفع (الوزن الزائد مقابل الوزن الطبيعي) استخدمنا sPLS-DA. sPLS-DA هو شكل من أشكال انحدار PLS المتناثر ، لكن متغير الاستجابة قاطع ، يشير إلى عضوية المجموعة (Lê Cao، 2008a; Lê Cao et al.، 2009b, 2011). وقد ثبت أن spls-DA فعالة بشكل خاص مع عدد كبير من المنبئات ، وحجم العينة الصغير ، والخط المشترك العالي بين المتنبئين (Lê Cao، 2008a; Lê Cao et al.، 2009b, 2011). splS يزيد من تباين العينة بين مقاييس الدماغ وتناقض الفرق. SPLS في وقت واحد ينفذ اختيار متغير والتصنيف باستخدام معاقبة لاسو (Lê Cao et al.، 2009a). تعمل sPLS-DA باستخدام إطار خاضع للإشراف لتشكيل مجموعات خطية من تنبؤات تستند إلى عضوية الفئة. يقلل sPLS-DA من بُعدية البيانات من خلال إيجاد مجموعة من المكونات المتعامدة التي يتكون كل منها من مجموعة مختارة من الميزات أو المتغيرات. يشار إلى المكونات كتوقيعات دماغية. يحتوي كل متغير يشتمل على توقيع دماغ على "تحميل" مصاحب ، وهو مقياس للأهمية النسبية لمتغيرات التمييز في المجموعتين (Lê Cao et al.، 2008b). بالإضافة إلى ذلك ، تم حساب درجات الأهمية المتغيرة في الإسقاط (VIP) من أجل تقدير أهمية كل متغير مستخدم في نموذج PLS. تمثل درجة كبار الشخصيات مبلغًا مرجحًا لعمليات التحميل ، والتي تأخذ في الاعتبار التباين الموضح لكل توقيع. يساوي متوسط ​​نقاط VIP التربيعية 1. تعتبر التنبؤات مع كبار الشخصيات معاملات أكبر من واحد أهمية خاصة للتصنيف (Lê Cao et al.، 2008b).

2.6. تحاليل احصائية

3.1. خصائص العينة

العينة الإجمالية (N = 120) شمل 63 فردًا يعانون من زيادة الوزن (إناث = 32 ، ذكور = 31) ، متوسط ​​العمر = 28.77 عامًا ، SD = 9.76 ، و 57 فردًا بوزن طبيعي (إناث = 32 ، ذكور = 25) ، متوسط ​​العمر = 27.13 عامًا ، SD = 9.62. على الرغم من أن مجموعة الوزن الزائد تميل إلى أن يكون لديها مستويات أعلى من القلق والاكتئاب ، لم تكن هناك فروق ذات دلالة إحصائية في المجموعةF = .642 ، p = .425 ؛ F = .001 ، p = 980). يتم تلخيص الخصائص السريرية للعينة في الجدول 1.

 

الجدول 1

خصائص العينة.

3.2. تحليلات نمط متعدد المتغيرات باستخدام sPLS-DA

3.2.1. الربط التشريحي (المادة البيضاء)

درسنا ما إذا كان من الممكن استخدام الربط التشريحي للدماغ في المادة البيضاء للتمييز بين الأفراد الذين يعانون من الوزن الزائد من الأفراد ذوي الوزن الطبيعي. التين 3يصور الشخص الأفراد من العينة الممثلة في العلاقة بالتوقيعين في الدماغ ويصور القدرات التمييزية لمصنف المادة البيضاء. تم حساب مقاييس التصنيف الثنائي ودللت على حساسية 97٪ ، خصوصية 87٪ ، PPV من 88٪ ، NPV من 96٪. الجدول 2 يحتوي على قائمة اتصالات المادة البيضاء المستقرة التي تضم كل توقيع الدماغ التمييزي جنبا إلى جنب مع تحميل متغير ومعاملات لكبار الشخصيات.

 

رسم بياني 3

A. مصنف على أساس كثافة الألياف (المادة البيضاء). B. مصنف يعتمد على مورفولوجيا المادة الرمادية. ج: يصور القدرات التمييزية لمصنف كثافة الألياف (المادة البيضاء). ب: يصور القدرات التمييزية لمصنف المادة الرمادية. ...

 

الجدول 2

قائمة الاتصالات التشريحية التي تضم كل توقيع الدماغ التمييزي.

3.2.4. Morphometric تصنيف المادة الرمادية

درسنا ما إذا كان يمكن أن تستخدم morphometry الدماغ (حجم المادة الرمادية ، مساحة السطح ، سمك القشرة ، والانحناء يعني) للتمييز بين الأفراد يعانون من الوزن الزائد من الوزن الطبيعي. التين 3يصور B الأفراد من العينة الممثلة في العلاقة مع اثنين من توقيعات الدماغ ويصور القدرات التمييزية للمصنف morphometric. تم حساب مقاييس التصنيف الثنائي ودللت على حساسية 69٪ ، خصوصية 63٪ ، PPV من 66٪ ، NPV من 66٪. الجدول 3 يحتوي على قائمة من التدابير morphometric تضم كل تمييزية جنبا إلى جنب مع تحميل متغير ومعاملات VIP.

 

الجدول 3

القالب المورفولوجي الإقليمي يشمل كل توقيع دماغي.

4.1. التواقيع الدماغية القائمة على الربط التشريحي المرتبطة بـ BMI

في هذه الدراسة ، أظهرت خوارزمية التصنيف التي تتكون من اثنين من توقيعات الدماغ تعكس أنماط متميزة من الاتصال بالمنطقة قدرة واضحة على التمييز بين الأشخاص الذين يعانون من زيادة الوزن والأشخاص الطبيعيين في الوزن. معظم دراسات DTI في ارتفاع مؤشر كتلة الجسم الأفراد (شوت وآخرون ، 2014; Stanek وآخرون ، 2011; شو وآخرون ، 2013; ياو وآخرون ، 2010, 2014) قد ركزت على دراسة الفروق في خصائص انتشار المادة البيضاء بما في ذلك تباين الجزئي والانتشارية المتوسطة (التي تقيس سلامة مساحات المادة البيضاء) أو معاملات الانتشار الظاهرة (التي تقيس انتشار الماء في المسارات وتعكس تلف الخلايا). يمكن لجميع هذه التدابير توفير المعلومات المتعلقة بالتغيرات المحلية في البنية المجهرية البيضاء. في الدراسة الحالية ، ركزنا على مقاييس الـ DTI لكثافة الألياف الضوئية كمقياس لتقدير الترابط النسبي بين مناطق وشبكات الدماغ. لذلك ، في حين أن دراسات أخرى قامت بترجمة التغييرات في البنية المجهرية البيضاء ، فإنها لم تحدد الآثار المترتبة على هذه التغييرات من حيث الاتصال.

4.2. تواقيع دماغية المادة الرمادية المرافقة المرتبطة بمؤشر كتلة الجسم

كان التحليل الرملي للمادة الرمادية باستخدام بروفايلان مميزان قادرين على تحديد الوزن الزائد بشكل صحيح من الأفراد ذوي الوزن الطبيعي مع حساسية 69٪ وخصوصية 63٪. تتوافق هذه النتائج مع التقارير السابقة حول التخفيضات العالمية والإقليمية في حجم المادة الرمادية في مناطق معينة من الدماغ ضمن شبكة المكافآت والشبكات المرتبطة بها (Debette et al.، 2010; كيني ، 2011; كورث وآخرون ، 2013; Pannacciulli et al.، 2006; راجي وآخرون ، 2010). على النقيض من التصنيف المعتمد على DTI ، تشير هذه النتائج إلى قدرة متوسطة على التمييز بين مجموعتي مؤشر كتلة الجسم.

4.3. استخدام تحليلات نمط متعدد المتغيرات باستخدام sPLS-DA للتمييز بين الأشخاص ذوي الوزن الزائد والأوزان الطبيعية

إن النتائج المتعلقة بتغيرات مؤشر كتلة الجسم المرتبطة بكثافة الألياف بين شبكات الدماغ المختلفة ضمن شبكة المكافأة الموسعة ، تدعم الفرضية القائلة بأن زيادة مؤشر كتلة الجسم تؤدي إلى خلل في الربط التشريحي بين مناطق معينة في الدماغ. قد تعني هذه التعديلات التشريحية عدم فعالية أو عدم كفاءة الاتصال بين المناطق الرئيسية لشبكة المكافآت والشبكات ذات الصلة. على غرار العديد من التقارير الأخيرة التي وجدت تغييرات في الوزن والسمنة ذات الصلة في حجم المادة الرمادية (Debette et al.، 2010; كورث وآخرون ، 2013; Pannacciulli et al.، 2006; راجي وآخرون ، 2010) ، كنا أيضا قادرين على إيجاد اختلافات مورفولوجية مماثلة في الوزن الزائد مقارنة مع الأفراد الوزن الطبيعي. في الدراسة الحالية ، قمنا بتوسيع هذه الملاحظات من أجل التحقق من الارتباط بين حالة الوزن الزائد والاتصال التشريحي للدماغ ، وتطبيق sPLS-DA على البيانات المخية للدماغ للتمييز بين الوزن الزائد والمواضيع ذات الوزن الطبيعي. تشير دراسة مستعرضة حديثة باستخدام الانحدار اللوجستي الثنائي إلى أن توليفة التغيرات البنيوية في التلفيف الجانبي المداري الجانبي ، والتي تم قياسها بحجم المادة الرمادية ، ومستويات الدم للواسم الالتهابي (الفيبرينوجين) كانت قادرة على التنبؤ بالبدانة في حالة صغيرة عينة من الموضوعات الوزن العادي 19 و 44 يعانون من زيادة الوزن / السمنة. مع حساسية عالية (95.5٪) ، ولكن خصوصية منخفضة (31.6٪) (Cazettes et al.، 2011). تختلف دراستنا عن هذا التقرير في عدة جوانب ، بما في ذلك حجم العينة الأكبر ؛ استخدام نهج عبر التحقق من الصحة لتجنب الحل عينة محددة ، واستبعاد المواضيع مع ارتفاع ضغط الدم / داء السكري لإزالة مؤامرة محتملة ، وإدراج كل من حجم المادة الرمادية وكثافة المسالك بالألياف للتنبؤ بحالة الوزن الزائد.

4.4. القيود

على الرغم من أننا وجدنا اختلافات كبيرة بين الأفراد ذوي الوزن الطبيعي والوزن الزائد في كثافة الألياف ، فإننا لا نستطيع أن نستنتج من هذه النتائج التشريحية إلى الاختلافات في الاتصال الوظيفي (حالة الراحة). توفر هذه النتائج الوظيفية للربط القدرة على اكتشاف الاختلافات في تزامن نشاط الدماغ في مناطق غير متصلة مباشرة بمسالك المادة البيضاء. على الرغم من أننا قمنا بتكرار النتائج التي تم الإبلاغ عنها سابقا حول الاتصال التشريحي والاختلافات المورفولوجية بين زيادة الوزن / السمنة و BMI الطبيعي (كورث وآخرون ، 2013; راجي وآخرون ، 2010) ، فشلنا في مراقبة التغيرات في المناطق تحت القشرة الهامة تحت المهاد ، اللوزة ، و hippocampus. من الممكن أن يكون هذا الفشل ناتجًا عن حدود خوارزميات الإلغاء التلقائي المستخدمة في هذه الدراسة أو بسبب أن التحليلات تقتصر على الأفراد الذين يعانون من زيادة الوزن مقارنةً بالأفراد البدناء. سوف تحتاج الدراسات المستقبلية إلى عينات أكبر من أجل مقارنة الأفراد الذين يعانون من السمنة المفرطة ، والوزن الزائد ، والوزن الطبيعي ، والقدرة على إجراء تحاليل المجموعات الفرعية على أساس الجنس والعرق. نظرًا لنموذجنا الصغير نسبيًا ، فقد استخدمنا إجراءًا صارمًا للتحقق من الصحة الداخلية ، ومع ذلك ، يظل من الضروري اختبار الدقة التنبؤية لهذا المصنف في مجموعة بيانات مستقلة (Bray et al.، 2009). يجب أن تتناول الدراسات المستقبلية ارتباط هذه الاختلافات في تصوير الأعصاب بسلوكيات طعام محددة ، تفضيلات الأكل ، ومعلومات النظام الغذائي من أجل تفسير سياق وأهمية هذه النتائج. بما أن السمنة وحالة الوزن الزائد ترتبطان في كثير من الأحيان بأمراض مصاحبة مثل ارتفاع ضغط الدم والسكري ومتلازمة التمثيل الغذائي ، يجب أن تحلل التحليلات المستقبلية تأثيرات الاعتدال والارتباط لهذه العوامل على خوارزمية التصنيف.

4.5. ملخص واستنتاجات

باختصار ، تدعم نتائجنا الفرضية القائلة بأن زيادة الوزن ترتبط بتغير الاتصال (في شكل كثافة الألياف) بين مناطق معينة في الدماغ ، مما قد يعني عدم فعالية أو عدم كفاءة الاتصال بين هذه المناطق. على وجه الخصوص ، فإن انخفاض اتصال المناطق الدماغية المثبطة للجبهة في الدماغ مع دارة المكافأة يتسق مع غلبة آليات المتعة في تنظيم تناول الطعام (Gunstad وآخرون ، 2006, 2007, 2008, 2010). إن الآليات الكامنة وراء هذه التغييرات الهيكلية غير مفهومة بشكل جيد ، ولكنها قد تشمل عمليات neuroinflammatory و neuroplastic (Cazettes et al.، 2011) المتعلقة بالدرجة المنخفضة للالتهابات التي تم الإبلاغ عنها في الأفراد الذين يعانون من زيادة الوزن والسمنة (Cazettes et al.، 2011; Cox et al.، 2014; داس ، 2010; Gregor و Hotamisligil، 2011; غريفين ، 2006). تعتبر الأساليب المعتمدة على البيانات لتحديد تغيرات اللون الرمادي والأبيض في زيادة الوزن / السمنة أدوات واعدة لتحديد الارتباطات المركزية لزيادة مؤشر كتلة الجسم ولديها القدرة على تحديد المؤشرات الحيوية العصبية لهذا الاضطراب.

تم دعم هذا البحث جزئياً من المنح المقدمة من المعاهد الوطنية للصحة: ​​R01 DK048351 (EAM) و P50DK64539 (EAM) و R01 AT007137 (KT) و P30 DK041301 و K08 DK071626 (JSL) و R03 DK084169 (JSL). تم تقديم مسح تجريبي بواسطة مركز Ahmanson-Lovelace Brain Mapping Center ، UCLA.

• Bray S.، Chang C.، Hoeft F. تطبيقات تحليل تصنيف متعدد المتغيرات في تصوير الأعصاب التنموي للمجموعات الصحية والسريرية. أمامي. همهمة. Neurosci. 2009؛ 3: 32. 19893761 [مجلات]
• بروكس SJ ، Cedernaes J. ، Schiöth HB زيادة التنشيط قبل الجبهي والجاف في القفص الصدري مع تنشيط القشرة الجبهية الأمامية الجبهية وحزامية السفلى إلى صور الغذاء في السمنة: تحليل تلوي لدراسات الرنين المغناطيسي الوظيفي. بلوس واحد. 2013، 8 (4): e60393. 23593210 [مجلات]
• كالتون MA ، Vaisse C. تضييق دور المتغيرات المشتركة في الاستعداد الوراثي للبدانة. جينوم ميد. 2009، 1 (3): 31. 19341502 [مجلات]
• Cazettes F.، Cohen JI، Yau PL، Talbot H.، Convit A. Obesity-mediated التهاب قد يؤدي إلى تلف الدائرة الدماغية التي تنظم تناول الطعام. الدماغ الدقة. 2011، 1373: 101-109. 21146506 [مجلات]
• مركز السيطرة على الأمراض (CDC) زيادة الوزن والسمنة. 2014. أنا.
• شيانج MC ، Barysheva M. ، Toga AW ، Medland SE ، Hansell NK ، James MR ، McMahon KL ، de Zubicaray GI ، Martin NG ، Wright MJ ، Thompson PM BDNF gene effects on brain circuitry replicated in 455 twins. Neuroimage. 2011;55(2):448–454. [مجلات]
• Choquet H.، Meyre D. Genetics of obesity: what have learn؟ داء. علم الجينوم. 2011;12(3):169–179. 22043165 [مجلات]
• Connolly L.، Coveleskie K.، Kilpatrick LA، Labus JS، Ebrat B.، Stains J.، Jiang Z.، Tillisch K.، Raybould HE، Mayer EA Differences in brain response between lean and obese women to a sweetened drink. Neurogastroenterol. Motil. 2013;25(7):579-e460. 23566308 [مجلات]
• Cox AJ، West NP، Cripps AW Obesity، inflammation، and the gut microbiota. لانسيت السكري الغدد الصماء. 2014 25066177 [مجلات]
• Critchley HD، Nagai Y.، Gray MA، Mathias CJ Dissecting axes of autonom control in humans: insights from neuroimaging. Auton. Neurosci. 2011;161(1–2):34–42. 20926356 [مجلات]
• Dale AM، Fischl B.، Sereno MI Cortical based-analysis analysis. I. التقسيم وإعادة البناء السطحي. Neuroimage. 1999;9(2):179–194. 9931268 [مجلات]
• داس الأمم المتحدة السمنة: الجينات والدماغ والأمعاء ، والبيئة. التغذية. 2010;26(5):459–473. 20022465 [مجلات]
• Debette S.، Beiser A.، Hoffmann U.، Decarli C.، O'Donnell CJ، Massaro JM، Au R.، Himali JJ، Wolf PA، Fox CS، Seshadri S. الدهون الحشوية تترافق مع انخفاض حجم الدماغ في حالة صحية البالغين في منتصف العمر. آن. Neurol. 2010;68(2):136–144. 20695006 [مجلات]
• Destrieux C.، Fischl B.، Dale A.، Halgren E. Automatic parcellation of human cortical gyri and sulci using standard anatomical nomenclature. Neuroimage. 2010;53(1):1–15. 20547229 [مجلات]
• Dubois L.، Ohm Kyvik K.، Girard M.، Tatone-Tokuda F.، Pérusse D.، Hjelmborg J.، Skytthe A.، Rasmussen F.، Wright MJ، Lichtenstein P.، Martin NG Genetic and environmental contribution to weight الطول ، ومؤشر كتلة الجسم منذ الولادة وحتى سن 19: دراسة دولية لأكثر من زوجين 12,000. بلوس واحد. 2012، 7 (2): e30153. 22347368 [مجلات]
• السيد مصطفى JS ، Froguel P. من الجينات البدانة إلى مستقبل العلاج السمنة الشخصية. نات. القس Endocrinol. 2013;9(7):402–413. 23529041 [مجلات]
• Finkelstein EA، Trogdon JG، Cohen JW، Dietz W. الإنفاق الطبي السنوي الذي يُعزى إلى السمنة: التقديرات الخاصة بالدافع والخدمة. هيلث أف إن (ميلوود) 2009;28(5):w822–w831. 19635784 [مجلات]
• Fischl B.، Salat DH، Busa E.، Albert M.، Dieterich M.، Haselgrove C.، van der Kouwe A.، Killiany R.، Kennedy D.، Klaveness S.، Montillo A.، Makris N.، Rosen B.، Dale AM ​​تجزئة الدماغ: وضع العلامات الآلية للهياكل العصبية في الدماغ البشري. الخلايا العصبية. 2002;33(3):341–355. 11832223 [مجلات]
• Fischl B.، Sereno MI، Dale AM ​​Cortical surface-based analysis. الثاني: التضخم ، التسطيح ، ونظام الإحداثيات السطحي. Neuroimage. 1999;9(2):195–207. 9931269 [مجلات]
• García-García I.، Jurado M.Á، Garolera M.، Segura B.، Sala-Llonch R.، Marqués-Iturria I.، Pueyo R.، Sender-Palacios MJ، Vernet-Vernet M.، Narberhaus A.، Ariza M.، Junqué C. تعديلات على الشبكة البارزة في السمنة: دراسة الرنين المغناطيسي الوظيفي في حالة الراحة. همهمة. الدماغ ماب. 2013;34(11):2786–2797. 22522963 [مجلات]
• Greenberg JA، Boozer CN، Geliebter A. Coffee، diabetes والتحكم في الوزن. صباحا. جى كلين نوتر. 2006;84(4):682–693. 17023692 [مجلات]
• Gregor MF، Hotamisligil GS الآليات الالتهابية في السمنة. أنو. القس Immunol. 2011، 29: 415-445. 21219177 [مجلات]
• Griffin WS التهاب وأمراض تنكسية. صباحا. جى كلين نوتر. 2006;83(2):470S–474S. 16470015 [مجلات]
• Gunstad J.، Lhotsky A.، Wendell CR، Ferrucci L.، Zonderman AB Longitudinal examination of obesity and cognitive function: results from the Baltimore longitudinal study of aging. Neuroepidemiology. 2010;34(4):222–229. 20299802 [مجلات]
• ويرتبط Gunstad J. و Paul RH و Cohen RA و Tate DF و Gordon E. Obesity بعجز الذاكرة لدى البالغين في منتصف العمر. تأكل. تشوه الوزن. 2006;11(1):e15–e19. 16801734 [مجلات]
• Gunstad J.، Paul RH، Cohen RA، Tate DF، Spitznagel MB، Gordon E. Highly body mass index يرتبط مع الضعف التنفيذي لدى البالغين الأصحاء. ل compr. الطب النفسي. 2007;48(1):57–61. 17145283 [مجلات]
• Gunstad J.، Spitznagel MB، Paul RH، Cohen RA، Kohn M.، Luyster FS، Clark R.، Williams LM، Gordon E. Body mass index and neuropsychological function in healthy children and adolescents. شهية. 2008;50(2–3):246–251. 17761359 [مجلات]
• Irimia A.، Chambers MC، Torgerson CM، Van Horn JD Circular representation of human cortical networks for subject and population-level connect visual visualization. Neuroimage. 2012;60(2):1340–1351. 22305988 [مجلات]
• Jang SH، Lim HW، Yeo SS الاتصال العصبي للنواة المهادية داخل الإنترال في الدماغ البشري: دراسة انتساخية مقيدة للانتشار. Neurosci. بادئة رسالة. 2014، 579: 140-144. 25058432 [مجلات]
• Kahnt T.، Heinzle J.، Park SQ، Haynes JD The neural code of reward anticipation in human orbitofrontal cortex. بروك. NATL. أكاد. الخيال العلمي. الولايات المتحدة الأمريكية. 2010;107(13):6010–6015. 20231475 [مجلات]
• كيني PJ آليات المكافأة في السمنة: رؤى جديدة والاتجاهات المستقبلية. الخلايا العصبية. 2011;69(4):664–679. 21338878 [مجلات]
• كيلباتريك LA ، Coveleskie K. ، Connolly L. ، Labus JS ، Ebrat B. ، Stains J. ، Jiang Z. ، Suyenobu BY ، Raybould HE ، Tillisch K.، Mayer EA تأثير تناول السكروز على جذع الدماغ والتذبذبات الجوهرية المهاد في العجاف والنساء البدينات. الجهاز الهضمي. 2014;146(5):1212–1221. 24480616 [مجلات]
• Kullmann S.، Heni M.، Veit R.، Ketterer C.، Schick F.، Häring HU، Fritsche A.، Preissl H. The obese brain: association of body mass index and insulin sensitivity with resting state network functional connection connectionivity. همهمة. الدماغ ماب. 2012;33(5):1052–1061. 21520345 [مجلات]
• Kurth F.، Levitt JG، Phillips OR، Luders E.، Woods RP، Mazziotta JC، Toga AW، Narr KL Relationships between gray matter، body mass index، and waist circumference in healthy البالغ. همهمة. الدماغ ماب. 2013;34(7):1737–1746. 22419507 [مجلات]
• Lê Cao KA، Boitard S.، Besse P. Sparse PLS analysisant analysis: biologically relevant selection selection and graphical displays for multiclass problems. BMC Bioinformatics. 2011؛ 12: 253. 21693065 [مجلات]
• Lê Cao KA، González I.، Déjean S. integrOmics: a R package to unravel relations between two omics datasets. المعلوماتية الحيوية. 2009;25(21):2855–2856. 19706745 [مجلات]
• Lê Cao KA، Martin PG، Robert-Granié C.، Besse P. Sparse canonical methods for biological data integration: application to a cross-platform study. BMC Bioinformatics. 2009؛ 10: 34. 19171069 [مجلات]
• Lê Cao KA، Rossouw D.، Robert-Granié C.، Besse P. A Pls sparse for variable selection when integics omics data. القانون الأساسي. تطبيق ورقة. جينيه. مول. بيول. 2008، 7 (1): 35. 19049491 [مجلات]
• Lê Cao KA، Rossouw D.، Robert-Granié C.، Besse P. A Pls sparse for variable selection when integics omics data. القانون الأساسي. تطبيق ورقة. جينيه. مول. بيول. 2008، 7 (1): 35. 19049491 [مجلات]
• Loveman E.، Frampton GK، Shepherd J.، Picot J.، Cooper K.، Bryant J.، Welch K.، Clegg A. The clinical efficiance and cost-efficiency for long-term manage management schemes for adults: a systematic review . الصحة Technol. تقييم. 2011;15(2):1–182. 21247515 [مجلات]
• Menon V.، Uddin LQ Saliency، switching، attention and control: a network model of insula function. بنية الدماغ. وظي. 2010;214(5–6):655–667. 20512370 [مجلات]
• Mori S.، Crain BJ، VP Chacko، van Zijl PC تتبع ثلاثي الأبعاد للإسقاطات المحواري في الدماغ بواسطة التصوير بالرنين المغناطيسي. آن. Neurol. 1999;45(2):265–269. 9989633 [مجلات]
• Morrow JD، Maren S.، Robinson TE إن التباين الفردي في الميل لإضفاء البراعة على الحافز إلى جديلة تتنبأ به الميل إلى عزو السمات التحفيزية إلى جاذبية تافهة. Behav. الدماغ الدقة. 2011;220(1):238–243. 21316397 [مجلات]
• Pannacciulli N.، Del Parigi A.، Chen K.، Le DS، Reiman EM، Tataranni PA defin disnormalities in human obesity: a morphometric based based morphometric study. Neuroimage. 2006;31(4):1419–1425. 16545583 [مجلات]
• Purnell JQ، Lahna DL، Samuels MH، Rooney WD، Hoffman WF Loss of pon-to-hypothalamic white matter tracks in brainstem obesity. Int J Obes (Lond) 2014، 38: 1573-1577. 24727578 [مجلات]
• Raji CA، Ho AJ، Parikshak NN، Becker JT، Lopez OL، Kuller LH، Hua X.، Leow AD، Toga AW، Thompson PM Brain structure and obesity. همهمة. الدماغ ماب. 2010;31(3):353–364. 19662657 [مجلات]
• Rothemund Y.، Preuschhof C.، Bohner G.، Bauknecht HC، Klingebiel R.، Flor H.، Klapp BF Differential activation of the strivel of striatum by high-calorie visual food stimuli in obese persons. Neuroimage. 2007;37(2):410–421. 17566768 [مجلات]
• Seeley WW، Menon V.، Schatzberg AF، Keller J.، Glover GH، Kenna H.، Reiss AL، Greicius MD Dissociable intrinsic connectivity networks for brelling processing and executive control. J. نيوروسكي. 2007;27(9):2349–2356. 17329432 [مجلات]
• Seeley WW، Menon V.، Schatzberg AF، Keller J.، Glover GH، Kenna H.، Reiss AL، Greicius MD Dissociable intrinsic connectivity networks for brelling processing and executive control. J. نيوروسكي. 2007;27(9):2349–2356. 17329432 [مجلات]
• Sheehan DV، Lecrubier Y.، Sheehan KH، Amorim P.، Janavs J.، Weiller E.، Hergueta T.، Baker R.، Dunbar GC The Mini-International Neuropsychiatric Interview (MINI): development and validation of a structured diagnostic مقابلة نفسية للـ DSM-IV و ICD-10. جى كلين الطب النفسي. 1998;59(Suppl. 20):22–33. 9881538 [Quiz 34 – 57] [مجلات]
• Shott ME، Cornier MA، Mittal VA، Pryor TL، Orr JM، Brown MS، Frank GK Orbitofrontal cortex volume and brain reward response response in obesity. Int J Obes (Lond) 2014 25027223 [بك المادة الحرة] [مجلات]
• Stanek KM، Grieve SM، Brickman AM، Korgaonkar MS، Paul RH، Cohen RA، Gunstad JJ Obesity يرتبط مع انخفاض سلامة المادة البيضاء في البالغين الأصحاء. السمنة (الربيع الفضي) 2011;19(3):500–504. 21183934 [مجلات]
• Stice E.، Yokum S.، Burger KS، Epstein LH، Small DM يظهر الشباب المعرضين لخطر السمنة تفعيلًا أكبر للمناطق الحسية والجسدية للطعام. J. نيوروسكي. 2011;31(12):4360–4366. 21430137 [مجلات]
• Stoeckel LE، Weller RE، Cook EW، 3rd، Twieg DB، Knowlton RC، Cox JE Welfare Wake Wiffers on activation system in activation in activation of food of high-calorie foods. Neuroimage. 2008;41(2):636–647. 18413289 [مجلات]
• Sullivan EV، Rohlfing T.، Pfefferbaum A. Longitudinal study of callosal microstructure in the natural age aging brain using quantitative DTI fiber tracking. ديف. Neuropsychol. 2010;35(3):233–256. 20446131 [مجلات]
• Terranova L.، Busetto L.، Vestri A.، Zappa MA Bariatric surgery: cost cost effective and budget impact. الإجسام سمنة. عيادات. 2012;22(4):646–653. 22290621 [مجلات]
• Volkow ND، Frascella J.، Friedman J.، Saper CB، Baldo B.، Rolls ET، Mennella JA، Dallman MF، Wang GJ، LeFur G. Neurobiology of obesity: relations to addiction. Neuropsychopharmacology. 2004، 29: S29-S30.
• Volkow ND، Wang GJ، Baler RD Reward، dopamine and the control of food intake: implications for obesity. اتجاهات Cogn. الخيال العلمي. 2011;15(1):37–46. 21109477 [مجلات]
• Volkow ND، Wang GJ، Fowler JS، Telang F. Over -apping neuronal circuits in addiction and obesity: evidence of systems pathology. Philos. عبر. ر. Lond.، B، Biol. الخيال العلمي. 2008;363(1507):3191–3200. 18640912 [مجلات]
• منظمة الصحة العالمية (WHO) السمنة. 2014. أنا.
• Xu J.، Li Y.، Lin H.، Sinha R.، Potenza MN Body mass index يرتبط سلبًا مع سلامة المادة البيضاء في fornix و corpus callosum: دراسة التصوير الموسع للانتشار. همهمة. الدماغ ماب. 2013;34(5):1044–1052. 22139809 [مجلات]
• Yau PL، Javier DC، Ryan CM، Tsui WH، Ardekani BA، Ten S.، Convit A. Preliminary evidence for brain complications in obese adolescents with type 2 diabetes. Diabetologia. 2010;53(11):2298–2306. 20668831 [مجلات]
• Yau PL، Kang EH، Javier DC، Convit A. Preliminary evidence of idogn's brain disnormalities in uncomplicated adolescent obesity. السمنة (الربيع الفضي) 2014;22(8):1865–1871. 24891029 [مجلات]
• Zald DH اللوزة البشرية والتقييم العاطفي للمؤثرات الحسية. الدماغ الدقة. الدماغ الدقة. القس 2003;41(1):88–123. 12505650 [مجلات]
• Zigmond AS، Snaith RP قلق المستشفى وحجم الاكتئاب. Acta Psychiatr. Scand. 1983;67(6):361–370. 6880820 [مجلات]