Brain Res Bull. Aug 2009 14;79(6):388-95. doi: 10.1016/j.brainresbull.2009.05.016.
Stoeckel LE1, Kim J, Weller RE, Cox JE, EW 3rd bişirin, Horwitz B.
mücərrəd
Şişman qadınlarda qida istəklərinə qarşı şişirdilmiş reaktivlik, nüvələrin böyüdülməsini, amigdala və orbitofrontal korteksi ehtiva edən hiperaktiv bir mükafat sistemi ilə vasitəçilik edildiyi görünür. Hazırkı tədqiqat, qida görüntülərinə cavab olaraq mükafatla əlaqəli beyin aktivləşdirməsində 12 obez və 12 normal çəkili qadınlar arasındakı fərqlərin əsas mükafat şəbəkəsi bölgələri arasındakı funksional qarşılıqlı dəyişikliklər ilə izah oluna biləcəyini araşdırmaq üçün funksional maqnetik rezonans görüntüləməsindən (fMRI) istifadə edilmişdir.
Yüksək və aşağı kalorili qida şəkillərinə cavab olaraq nüvələrin böyüdülməsi, amigdala və orbitofrontal korteks arasında şəbəkə əlaqələrində qrup fərqlərinin olub olmadığını yoxlamaq üçün iki addımlı bir yol təhlili / Ümumi Xətti Model yanaşması istifadə edilmişdir. Normal çəki idarələri ilə müqayisədə həm yüksək, həm də aşağı kalorili qida istəklərinə cavab olaraq obez qrupda anormal əlaqə mövcud idi.
Nəzarətlərlə müqayisədə obez qrupda amigdalanın hər iki orbitofrontal korteksdə və nüvə akumbenslərində aktivasiya modulyasiyasında nisbi bir çatışmazlıq var idi, lakin orbitofrontal korteksin nüvə akumbenslərində aktivasiya modulyasiyasının həddindən artıq təsiri. Amigdalanın çatışmaz proqnozları, bir yeməyin mükafat dəyərinin təsirli / emosional aspektlərinin suboptimal modulyasiyasına və ya əlaqəli işarənin motivasion qabarıqlığına, orbitofrontal korteksin nüvə accumbens bağlantısına artan bir qidaya cavab olaraq yemək yemə sürətinin artmasına səbəb ola bilər. replika.
Beləliklə, mükafatlandırma sisteminin daha da aktivləşməsi deyil, həm də bu şəbəkədəki bölgələrin qarşılıqlı münasibətlərindəki fərqlərin obez şəxslərdə qidaların nisbətən artan motivasiya dəyərinin artmasına səbəb ola biləcəyi mümkündür.
Piylənmənin etiologiyası qismən qidalarla, xüsusən də yüksək yağlı, enerji sıx qidalarla əlaqəli şişirdilmiş reaksiyalarla izah olunur (məsələn, [12]). Şişman şəxslərdə bu stimulların artan həvəsləndirici qabiliyyətliliyi mexanizmi, nüvələrin böyüdülməsi / ventral striatum (NAc), amigdala (AMYG) və orbitofrontal korteks (OFC) daxil olan hiperaktiv bir mükafat sistemi ola bilər. Əvvəlki funksional maqnetik rezonans görüntüləmə (fMRI) tədqiqatı normal çəkili şəxslərə nisbətən şişmanlarda yüksək kalorili qida görünüşlərinə cavab olaraq bu bölgələrin artan aktivliyini tapdı ([77]; Əncir 1). Şişman insanları və ya daha çox BMİ-ni qida stimullarına məruz qoyan digər tədqiqatlar da bu bölgələrdə anormal aktivləşmə nümunələrini tapdı ([22], [23], [28], [43], [68]), eləcə də digərləri ([40], [68]). Yüksək kalorili qidalarla əlaqəli stimuli, bu növ qidaların evdə olmayan yemək üçün həddən artıq motivasiyaya səbəb ola bilər ([10], [11], [53]). Yemək istehlak etmək üçün həddindən artıq qeyri-evostatik istək təşviq hissləri və ya "istəyən" adlandırılmışdır və əsasən NAc, AMYG və OFC daxil olan mezokortikolimbik dopamin sistemi ilə tənzimlənir.6]).
İnsan fMRI tədqiqatlarının əksəriyyəti, müxtəlif makroskopik beyin bölgələrinin funksional xüsusiyyətlərini aşkar etmək üçün kütləvi birtərəfli statistik analiz yanaşmasından istifadə edir. Müstəntiqlər tez-tez bu bölgələrin müəyyən bir funksiyanı yerinə yetirmək üçün necə qarşılıqlı fəaliyyət göstərdiyini izah etmək üçün bir qrup bölgənin funksional ixtisaslaşması haqqında məlumatları birləşdirirlər. Lakin, bu cür təhlillərdən əldə edilə bilən yeganə etibarlı empirik əsaslı nəticələr, bu bölgələrin funksional şəkildə qarşılıqlı əlaqəsi ilə deyil, müəyyən bir beyin bölgəsindəki aktivliyin dərəcəsi və dərəcəsi ilə əlaqədardır. Bağlantı təhlili tədqiqatçılara beyin bölgələrinin şəbəkələrinin bilişsel və davranış funksiyalarını necə yerinə yetirdiyini öyrənməyə imkan verir (məs. [34]). Qeyd etmək vacibdir ki, ənənəvi aktivləşdirmə işlərindən alınan nəticələr birbaşa bağlantı tədqiqatlarına keçmir. Yəni, ölçülmüş fərqlər ola bilər bal gücündə qruplar arasında beyin aktivləşdirilməsi, lakin qrup fərqi yoxdur keçidvə əksinə (məsələn, [52]).
Yol analizi, struktur tənlik modelləşdirməsinin bir növü, əlaqəli beyin bölgələrinin müəyyən bir dəsti arasındakı istiqamət əlaqələrini araşdırmaq üçün funksional neyroimaginga tətbiq olunan çoxşaxəli, fərziyyə əsaslı bir yanaşmadır ([51]). Bu təsirli bağlantı analizi üçün bir üsuldur, bu vəziyyətdə başqa bir bölgədəki aktivləşmə dəyişiklikləri nəticəsində meydana gələn bir beyin bölgəsinin aktivləşməsində dəyişiklik deməkdir. Yol modelləri əsasında hazırlanmışdır a priori A → B, A bölgəsindəki dəyişikliklərin fərz edildiyi bir səbəb quruluşunu fərz edir və güman edir səbəb B bölgəsindəki dəyişikliklər (məsələn, [69]). Şəbəkə modelindəki beyin bölgələri adətən əvvəlki funksional neyroimaging tədqiqatları əsasında seçilir və bu bölgələr arasındakı əlaqələr adətən məlum olan neyroanatomik bağlantılar əsasında, əsasən heyvan ədəbiyyatından, növlər arasında beyin bölgələrində homologiyanı fərz etdikdən sonra müəyyən edilir.69]). Yol təhlili istifadə edərək hesablanmış parametr parametrləri modeldəki bölgələr arasındakı istiqamət yollarının kəmiyyətini ifadə edir. Bu yol əmsallarından sonra vəzifə şəraitindəki dəyişikliklərə cavab olaraq subyektlər arasındakı bağlantılar və ya Ümumi Xətti Model (GLM) çərçivəsində (məsələn, [44], [64]).
NAc, AMYG və OFC mükafatlandırma sisteminin bir hissəsi olaraq birlikdə fəaliyyət göstərir. Bu bölgələr arasında güclü anatomik əlaqə mövcuddur (bax.) Əncir 2; AMYG → OFC: [7], [16], [30], [38], [60], [65], [71], AMYG → NAc: [30], [38], [71] və OFC → NAc: [7], [16], [17], [30], [38], [56], [60], [65], [71]). NAc, AMYG və OFC-in, qida şəkillərini, xüsusən də yüksək kalorili qida görüntülərini izləyərkən normal çəki idarələri ilə müqayisədə şişmanlarda daha güclü olduğu aydındır ([77]), bu bölgələrdə aktivləşmənin bəzi ümumi əsas mükafat prosesinə (məsələn, təşviqetmə qabiliyyəti və ya mükafata yaxınlaşmaq və istehlak etmək motivi) aid olub-olmadığı və ya fərqli proseslərin (məsələn, hedoniklər və ya mükafat və ya zövq komponentləri və / / və ya öyrənmək) bu aktivləşdirmə nümunəsi üçün hesabı (bax [8] bu fərqli mükafat proseslərinin müzakirəsi üçün). Hər NAc, AMYG və OFC çox sayda funksional xüsusiyyətlərə malikdir. NAc / ventral striatum, mükafatlandırma ilə əlaqəli emal, homeostatik mexanizmlər və motor çıxışı (məsələn, [41]), lakin mükafat dəyəri üçün kod da verə bilər ([57]). OFC, qida və qida nişanlarının multimodal sensor hissələrini kodlaya bilər ([10], [11]). Birlikdə, AMYG və OFC, qida ilə əlaqəli stimullar həvəsləndirmə qabiliyyətini və ya digər motivasiya xüsusiyyətlərini əldə etdikləri assosiativ proseslərə vasitəçilik edə bilərlər (məsələn, [6], [31]), həm də hedonic dəyəri üçün kod, aşağıdan yuxarıya doğru AMYG və yuxarıdan aşağıya doğru proseslər vasitəsilə OFC ([7]).
Bu araşdırmada, Stoeckel et al-in fMRI məlumatlarından istifadə etdik. [77] və iki mərhələli bir yol təhlili üstəgəl yüksək səviyyəli və aşağı kalorili qidaların görünüşünə cavab olaraq bu strukturların birlikdə işlədiyini müəyyən etmək üçün sadə bir şəbəkədəki əsas mükafat strukturlarının (NAc, AMYG və OFC) qarşılıqlı təsirini araşdırmaq üçün GLM yanaşması. fərqli olaraq obez və normal çəki dərəcəsi olan şəxslərdə. Modelimizdə göstərildiyi kimi yüksək və aşağı kalorili qida şəkillərinə cavab olaraq beyin bölgələri arasında təsirli əlaqə tapacağını gözlədik. Bundan əlavə, obez qrupumuzda qidaların bu şəxslər üçün motivasiya potensialının niyə artdığını izah etməyə kömək edə biləcək bir sıra dəyişdirilmiş təsirli bağlantı tapacağını gözlədik.
Materiallar və metodlar
Yol təhlili üçün istifadə edilən məlumatlar Stoeckel et al. [77]. Yol təhlilinin metodlarını müzakirə edən bölmə istisna olmaqla, aşağıdakı məlumatlar Stoeckel et al. [77].
İştirakçılar
İştirakçılar 12 obez (Bədən Kütlə indeksi, BMI = 30.8 - 41.2) və Alabama Universitetindən Birmingham (UAB) icmalarından işə qəbul edilmiş 12 normal çəkili (BMI = 19.7 - 24.5) qadın idi. Orta yaş (obez: 27.8, SD = 6.2; nəzarət: 28, SD = 4.4), etnik (obez: 7 afro-amerikalı, 5 qafqazlı; nəzarət: 6 afro-amerikalı, 6 qafqazlı), təhsil üzrə qrup fərqi yox idi. (obez: 16.7 il, SD = 2.2; nəzarət: 17.2, SD = 2.8) və ya menstruasiya dövrünün orta günü (obez: 6.8 gün, SD = 3.1, nəzarət: 5.7 gün, SD = 3.3, hamısı follikulyar fazada) ). İştirakçılar UAB qəzetində yerləşdirilmiş reklamlarla və UAB şəhərciyində müxtəlif yerlərdə yerləşdirilmiş broşuralarla işə qəbul edildi. Tədqiqatın məqsədinin qidalar və nəzarət şəkilləri kimi müxtəlif obyektlərin vizual şəkillərinə cavab olaraq müxtəlif BMI-lərin "ac" iştirakçılarında beyin fəaliyyətinin qanunauyğunluqlarına baxmaq olduğu bildirildi. Fərdlər, pozitiv bir qidalanma anamnezi, aktiv pəhriz və ya bir kilo vermə proqramına qatılan və ya çəkisi> 305 düym (138 sm) olan çəki> 64 lirə (163 kq) daxil olmaqla bir çox sağlamlıqla əlaqəli kriteriyalara əsasən xaric edildi. skaner məhdudiyyətlərinə görə. Tədqiqat prosedurları və risklər izah edildikdən sonra bütün iştirakçılar yazılı məlumatlı bir razılıq imzaladılar. Bütün prosedurlar UAB-da İnsan İstifadəsi üçün İnstitusional İnceleme Şurası tərəfindən nəzərdən keçirilmiş və təsdiq edilmişdir.
Stimuli
Görünüş sessiyası zamanı istifadə olunan stimullar bütün ardıcıl ölçülü, qətnamə və işıqlı 252 rəngli şəkillərdən ibarət idi ([77]). 168 qida şəkilləri, hər biri 84 unikal görüntülərdən ibarət olan aşağı kalorili və yüksək kalorili kateqoriyalara bölündü. Aşağı kalorili qida şəkilləri, buxarda bişmiş tərəvəz və qızardılmış balıq kimi az yağlı maddələrdən ibarət idi. Yüksək kalorili qidalar, ilk növbədə, cheesecake və ya pizza kimi yağlarda çox olan maddələr idi. Nəzarət stimulları makiyaj, model, yaş və rəng baxımından çox fərqli olan avtomobillərin görüntülərindən ibarət idi. Avtomobil şəkilləri, Stoeckel et al. Nəticələrinə əsasən aşağı kalorili görünüşləri xoşagəlmələrə uyğunlaşdıran orta dərəcədə maraqlı bir idarəetmə stimulu kimi nəzərdə tutulmuşdur. [77], yüksək kalorili qidalar daha yüksək qiymətləndirilir.
Qaydası
BMI'nin təsdiqlənməsi və digər təhsil meyarlarının yoxlanılması üçün hərtərəfli müayinədən sonra iştirakçıların fMRI sessiyasına təyin olundu. 7-8 AM arasında normal bir səhər yeməyi yeməyi, ancaq nahar etməyi və yalnız su istehlak etməyi tapşırdılar ki, 8-9 PM arasında görünməzdən əvvəl təxminən 3-5 saat oruc tutdular, subyektiv aclıq dərəcələrində qrup fərqləri yox idi.
İştirakçılar maqnitdə olanda, vizual stimullar bir blok dizayn formatında təqdim edildi, görüntüləmə seansına cəmi altı 3: 09 min çalışır. Hər qaçış hər iki avtomobil (C), aşağı kalorili qidalar (LC) və iştirakçılara təqdim olunan yüksək kalorili qidalar (HC) olan iki 21 s dövrdən ibarət idi. Hər bir 21 s yemək dövrü və ya avtomobil şəkillərində hər biri 2.5 s üçün yeddi fərdi şəkil təqdim edildi. 0.5 s boşluq şəkilləri ayırdı, bir 9 s boşluq dövrləri ayırdı. Bütün boşluqlar fiksasiya çarxı olan boz boş bir ekrandan ibarət idi. Hər qaçış, altı qaçış boyunca cəmi 63 həcm üçün 378 cilddən ibarət idi, bunlardan hər biri avtomobil, aşağı kalorili qidalar və yüksək kalorili qida məruz qalması zamanı əldə edilmişdir. Vizual görüntülər VPM proqramı ilə işləyən bir noutbuk kompüteri tərəfindən təqdim edildi ([18]). Şəkillər, iştirakçının başının arxasındakı bir ekrana proyeksiya edilmiş və baş lövhəsinə əlavə olunmuş 45 ° tək səthli arxa proyeksiya güzgüsü vasitəsilə baxılmışdır. İştirakçılara iştirak etdikləri üçün maddi kompensasiya verildi. Bütün prosedurlar UAB-ın İnsan istifadəsi üçün institusional baxış heyəti tərəfindən nəzərdən keçirilmiş və təsdiq edilmişdir.
MHİ alınması və emalı
Funksional MHİ məlumatları, həssaslıq kodlaşdırması (SENSE) baş sarğı ilə təchiz olunmuş Philips Intera 3T ultra qısa buruq maqnit istifadə edərək əldə edilmişdir. Şəkillər, bir vuruşlu T2 * çəkili gradient-echo EPI nəbz ardıcıllığından istifadə edərək toplanmışdır. 30 mm interslice boşluğu, 3 × 85 ölçüsünə qədər düzəldilmiş və 30 ilə yenidən qurulmuş 4 eksenel dilimlər üçün 1 mm qalınlığı olan TE = 80 msec, TR = 79 sek və 128 ° əyilmə bucağı istifadə etdik. × 128 × 230 mm FOV. İlk dörd tarama, maqnitin sabit vəziyyətə gətirilməsinə imkan vermək üçün atıldı.
SPM2 proqram paketi (Wellcome Dept. Imaging Neuroscience, London, Böyük Britaniya) istifadə edilərək məlumatlar əvvəlcədən işlənmişdir (hərəkət düzəldilməsi, SPM6 EPI şablonunu istifadə edərək MNI koordinat sisteminə normallaşdırma və 2 mm FWHM Gauss filtri ilə hamarlamaq). Düzəlişdən əvvəl hərəkətin tərcümə hərəkətində <2 mm və fırlanma hərəkətində <2 ° olduğu hərəkəti daxil edən kriteriyalara cavab verən heç bir məlumat toplusu olmadı [77]).
Məlumatların təhlili
fMRI məlumatları
Blok dizaynlı qan oksigen səviyyəsindən asılı (BOLD) cavablar SPM2-da tətbiq olunduğu kimi voksel əsasında vokseldə Ümumi Xətti Model çərçivəsində təhlil edilmişdir.27]). Beyin aktivləşdirilməsinin vaxt kursu, kanonik hemodinamik cavab funksiyası (HRF) və müvəqqəti törəmə funksiyası ilə birləşdirilmiş bir qutu funksiyası ilə modelləşdirilmişdir. Aşağı tezlikli axıntıları çıxarmaq üçün məlumatlar yüksək ötürücü (1 / 128 Hz) idi. FMRI modelinin səhv müddətində avtokorrelyasiyaların düzəldilməsi üçün ilk sifarişli avtoreqressiv model də tətbiq edilmişdir.
Statistik təhlil üçün həm mövzu daxilində, həm də mövzu arasında dəyişkənliyin nəzərə alınması üçün iki mərhələli təsadüfi effekt proseduru istifadə edilmişdir. Birincisi, yüksək kalorili və aşağı kalorili qidalara uyğun vaxt nöqtələri arasındakı fərqləri yoxlamaq üçün hər bir fərdi iştirakçının fMRI məlumatları parametr qiymətləndirmələrinin statistik ziddiyyətlərini yaratmaq üçün istifadə edilmişdir. Əvvəlki tədqiqatın nəticələri ([77]) obez qrupun yüksək kalorili qidalara daha çox aktivasiya və aşağı kalorili qidalara nəzarət etməklə mükafatla əlaqəli aktivasiya nümunələrində qrup fərqlərini tapdı. Daha sonra qida> nəzarət stimulları kontrastı maraq bölgələrimiz (ROI) üçün qrup maksimumunun lokalizasiyası üçün qrup daxilində müqayisələr üçün ikinci səviyyəli bir nümunə t-test analizlərinə daxil edildi: ikitərəfli NAc, AMYG və orta OFC (p <.05, düzəldilməyib).
AMYG və OFC üçün ROI, WFU Pickatlas və AAL və Talairach Daemon atlaslarından istifadə edərək müəyyən edilmişdir ([47], [49], [79]). NAc bu kitabxanalarda mümkün olmadığından, müvafiq fMRI tədqiqatlarından voxel yer ölçülərinin orta hesabla müəyyənləşdirilmiş bir voxel yerində mərkəzləşdirilmiş WFU Pickatlas ilə 6 mm radiusda bir dairə çəkdik.1], [54], [58]). Aktivləşdirilmiş voksellərin bölgə yerinin təsnifatı WFU Pikatlas və insan beyni atlasından istifadə edərək məlumatların vizual yoxlanılması ilə təsdiq edilmişdir ([48]).
Yol təhlili
Maksimum ehtimal qiymətləndirmə yolu ilə eyni vaxtda olan reqressiya tənliklərindən istifadə edərək hesablanmış dəyişənlər (ROI) arasındakı əlaqələrin (təsirli əlaqələrin) gücünü və istiqamətini müəyyənləşdirmək üçün yol təhlili istifadə edilmişdir. Bu, effektiv bağlantı öyrənmək üçün istifadə olunan ən çox yayılmış modelləşdirmə yanaşmalarından biridir ([69]). Kim et al kimi oxşar bir metodu təqib edərək iki addımlı bir yol təhlili / GLM yanaşmasını istifadə etdik. [44]. Hər bir iştirakçı üçün: (1) ROI modelə daxil olmaq üçün seçildi, (2) zaman seriyası məlumatları iki vəzifə şərtləri (yüksək və aşağı kalorili qidalar), (3) üçün xülasə ilə əlaqəli iki qrupa bölündü. Hər bir ROI üçün hər bir vəziyyət üçün məlumatlar çıxarıldı, (4) ROI-lərin qarşılıqlı əlaqələrini, (5) nisbət-kovarianlığı (tarama həcmlərinin sayı X ROIs sayı) matrisi hesablandı və bir vəziyyət təyin edildi; (6) modellərdə ROI arasındakı əlaqələrin yol əmsalları maksimum ehtimal qiymətləndirmə yolu ilə qiymətləndirilmişdir. Təkrarlanan ölçülər ANOVA, daha sonra hər bir şəxs üçün modellərdən gələn yol əmsallarından istifadə edərək qrup daxilində (yəni vəziyyət) və qrup əlaqələri arasındakı fərqləri müəyyən etmək üçün istifadə edilmişdir.
Model spesifikasiyası
Modelə daxil olan bölgələr (OFC, AMYG və NAc) "motivli dövrə" adlandırılanların tərkib hissələridir ([63mezokortikolimbik dopamin sistemini əhatə edən]6], [36], [39], [45], [63], [66], [73], [80], [83]). Modeldəki bağlantılar qismən bu şəbəkədəki quruluşların anatomik bağlantısı əsasında müəyyən edilmişdir, eyni zamanda metodoloji məhdudiyyətləri nəzərə alaraq (məsələn, fMRI-nin müvəqqəti həlli və struktur tənlik modelləşdirməsindən istifadə edərək rekursiv olmayan modellərlə eyniləşdirmə problemi; [7], [30], [38], [60], [65], [71]; Əncir 2). Etibarlı yol əmsalı dəyərlərini qiymətləndirmək üçün modelin rekursiv olması şərt idi (yəni, qarşılıqlı yollar modelə daxil edilməmişdir).
Hər bir mövzu üçün eyni yol modeli qurulmuşdur. Mövzulararası dəyişkənliyə imkan vermək üçün, hər yarımkürə üçün hər bölgənin dəqiq koordinatlarını, hər iştirakçının statistik xəritəsinin yerli maksimumundan 12 mm-dək qrupda (eyni anatomik bölgədə) qidalar> avtomobillərin ziddiyyətindən (eyni anatomik bölgədə) müəyyən etdik. p <.05, düzəldilməmiş; [52]). Bölgələrin MNI koordinatları NAc, sol (x, y, z) idi: −6, 10, −10 [nəzarət] və −10, 14, −6 [obez]; NAc sağ, (x, y, z): 6, 10, −10 [nəzarət] və 6, 12, −10 [obez]; AMYG, sol (x, y, z): −26, −2, −20 [nəzarət] və −20, 0, −24 [obez]; AMYG, sağ (x, y, z): 22, 0, −20 [nəzarət] və 24, 2, −24 [obez]; OFC, sol (x, y, z): −22, 36, −10 [nəzarət] və −22, 30, −14 [obez]; OFC, sağ (x, y, z): 26, 36, −14 [nəzarət] və 26, 30, −4 [obez]. Hər bir bölgə üçün, zaman seriyasının əsas eigenvariate, mövzuya uyğun yerli maksimumda mərkəzləşdirilmiş 4-mm sferadan alındı. Müdir (yəni 1)st) eigenvariate, radiusda 4 mm sahəyə daxil olan bütün süxurların fərqliliyinə əsaslanaraq, tədarükçülərə ağırlıqlı orta ağırlığa bənzər bir nəticədir.
Bölgə vaxt seriyası məlumatları (əsas eigenvariate dəyərləri) sonra iki məlumat toplusuna ayrıldı: (1) yüksək kalorili qidalar və (2) aşağı kalorili qidalarla əlaqəli vaxt nöqtələri. Hemodinamik geriliyi hesablamaq üçün, iki şərtimizin başlanğıc və ofset arasındakı bir 6 s (2 TR) fizioloji gecikməsini düşündük və əldə etdiyimiz məlumatları buna görə düzəlddik ([32]). Nəticədə hər bir iştirakçı üçün hər bir vəziyyət (yüksək və aşağı kalorili qidalar) üçün iki 84 (tarama həcmlərinin sayı) X 6 (ROIs sayı) məlumat matrisləri meydana gəldi.
Yol parametrləri qiymətləndirmələri
Bir yol modeli, hər bir iştirakçı üçün müstəqil olaraq həm yüksək kalorili, həm də aşağı kalorili qidalar üçün məlumat matrisinə uyğundur. Sərbəst yol əmsalları, fMRI məlumatlarından müşahidə olunan bir korrelyasiya matrisi ilə LISREL proqramı (Versiya 8, SSI Scientific Software) istifadə edərək model tərəfindən proqnozlaşdırılan bir korrelyasiya matrisi arasındakı uyğunsuzluğu minimuma endirməklə qiymətləndirilmişdir. Hər iki yarımkürə daxilində (sol və sağ) hər bir əlaqə üçün (AMYG → OFC, OFC → NAc və AMYG → NAc) hər bir əlaqə üçün standart parametr parametrləri (reqressiyadakı β-lərə bənzər) və ya yol əmsalları (yüksək və aşağı-) hər bir iştirakçı üçün kalorili qidalar) sonrakı analizlər üçün SPSS-ə idxal edilmişdir. Faktorların qrup (obez və nəzarətə qarşı), qida kateqoriyası (yüksək kalorili ilə müqayisədə) və yarımkürə olduğu üç əlaqənin hər biri üçün qarışıq model ANOVA aparıldı. Bu bir araşdırma işi olduğu üçün, omnibus modelləri ən azı əhəmiyyətli dərəcədə yaxın təsirlər göstərdiyi müddətdə xüsusi yol əmsallarının əhəmiyyətini yoxladıq (p <0.10). Hər qrup üçün, yüksək və aşağı kalorili qida modellərindəki yol əmsallarının sıfırdan əhəmiyyətli dərəcədə fərqli olub olmadığını müəyyənləşdirmək üçün bir nümunə t-testi istifadə olundu və bu da əlaqəni göstərdi. Qrup daxilində (yüksək kalorili və aşağı kalorili qidalar) və qrup arasındakı müqayisələrdə (yüksək kalorili və aşağıda piylənmə ilə müqayisədə nəzarət) hər yarımkürə (sol və sağ) üçün yol əmsalı fərqlərini yoxlamaq üçün cüt-cüt müqayisələr aparıldı. -kalori qidalar, müstəqil olaraq). Qrupda müqayisə üçün cüt t-testlər və qrup arasında müqayisə üçün müstəqil t-testlər istifadə edilmişdir.
Nəticələr
Təxmini yol əmsallarının hamısı, obez qrup üçün sıfırdan və hər iki yarımkürə üçün həm yüksək həm də aşağı kalorili qida modellərində təyin olunan əlaqə modelinə uyğun olaraq nəzarət əhəmiyyətli dərəcədə fərqlidir (p dəyərləri <0.001; Cədvəl 1).
Qruplararası müqayisələr
OFC → NAc
OFC → NAc bağlantısı üçün qrupun əsas təsiri olmadı, baxmayaraq ki, bir tendensiya var idi (F [1,22] = 3.70, p = 0.067), obez qrup üçün (0.53 ± 0.06) idarəetmə ilə müqayisədə daha çox əlaqəni göstərir. (0.41 ± 0.06). X qrupu lateral qarşılıqlı münasibətdə bir tendensiya olmasına baxmayaraq, əhəmiyyətli bir X qrup kateqoriyası və ya bir qrup X kateqoriya X yanallıq qarşılıqlı əlaqəsi yox idi (p = 0.059). OFC → NAc-dən sol tərəf yol əmsalları, həm yüksək, həm də aşağı kalorili qidalar üçün obez qrupda əhəmiyyətli dərəcədə yüksək idi (p dəyərləri <.03; Əncir 3).
AMYG → OFC
Qrupun əsas təsiri var idi ki, AMYG → OFC-dən orta əlaqə obez iştirakçılar üçün (0.64 ± 0.07) nəzarətlə müqayisədə daha az idi (0.84 ± 0.07), bu reaksiya olaraq bu strukturlar arasında beyin aktivləşdirilməsində nisbətən daha güclü bir istiqamətli əlaqəni göstərir. nəzarətdəki qidalar (F [1,22] = 4.46, p = 0.046). X kateqoriyasına görə lateral qarşılıqlı təsir qrupuna doğru bir meyl (p = 0.066) olmasına baxmayaraq, kateqoriyaya görə və ya yanal qarşılıqlı təsir qrupuna görə əhəmiyyətli bir qrup yox idi. Sonrakı təhlillər yol katsayılarının ikitərəfli və aşağı kalorili qidalar üçün sağ AMYG → sağ OFC-dən yüksək kalorili qidalar üçün nəzarətdə əhəmiyyətli dərəcədə daha yüksək olduğunu göstərdi (p dəyərləri <.05; Əncir 3).
AMYG → NAc
Orta AMYG → NAc bağlantısı üçün qrupun əsas təsiri var idi ki, obez qrup üçün (0.35 ± 0.05) nəzarət iştirakçılarına nisbətən daha zəif əlaqə mövcud idi (0.49 ± 0.05; F [1,22] = 6.00, p = 0.023 ). X qrupu lateral qarşılıqlı münasibətdə bir tendensiya olmasına baxmayaraq, əhəmiyyətli bir X qrup kateqoriyası və ya bir qrup X kateqoriya X yanallıq qarşılıqlı əlaqəsi yox idi (p = 0.09). Cüt müqayisələr sol tərəf yol əmsallarının həm yüksək həm də aşağı kalorili qidalar üçün nəzarət üçün əhəmiyyətli dərəcədə daha yüksək olduğunu göstərdi (p dəyərləri <.05; Əncir 3).
Yüksək və aşağı kalorili qida şəraitinin qrup halında müqayisəsi
Yuxarıdakı yüksək kalorili qidalar kateqoriyasının müqayisəsi üçün AMYG → OFC'nin yol əmsalı daha yüksək idi (sol: p = 0.007, sağ: p = 0.002; bax) Əncir 4). Yol əmsallarının heç biri obez qrupdakı yüksək və aşağı kalorili qida şərtləri arasında ciddi şəkildə fərqlənmədi.
Müzakirə
Əvvəlki tədqiqatlar göstərdi ki, qida istəkləri, xüsusilə yüksək kalorili qidalarla əlaqəli olanlar, NAc, AMYG və OFC daxil olmaqla beyin bölgələrində hiperaktivliyi tetikleyir və obez şəxslərdə motivasiya və emosional proseslər üçün vasitəçilik etməyi və ya ən azı kodu (məsələn, [68], [77]). Bu işdə, obez və normal çəki qrupları arasında və yüksək və aşağı kalorili qida görünüşlərinə cavab olaraq NAc, AMYG və OFC arasında şəbəkə əlaqələrində fərqlərin olub olmadığını yoxladıq. Bu mükafat şəbəkəsində beyin bölgələrinin qarşılıqlı təsirini ölçmək üçün funksional neyroimaging istifadə edərək ilk insan bağlantısı araşdırması olduğunu qeyd etmək vacibdir. Normal çəki idarələri ilə müqayisədə həm yüksək, həm də aşağı kalorili qida istəklərinə cavab olaraq obez qrupda boş bir əlaqə tapdıq. Xüsusilə, obez qrupun həm AMC, həm də NAc'ın AMYG modulu aktivləşdirilməsində nisbi bir çatışmazlıq olduğu ortaya çıxdı, lakin OFC'nin NAc'ın aktivləşdirilməsinin modulyasiyasının həddindən artıq təsirinə meyl var. Beləliklə, yalnız deyil böyük Mükafat sisteminin aktivləşdirilməsi həm də fərqliliklər qarşılıqlı əlaqə Bu şəbəkədəki bölgələrin obez insanlarda qidaların nisbi artmasına səbəb ola bilər.
Mükafat modeli
NAc, AMYG və OFC arasındakı bütün yol əlaqələri həm obez qrupda həm yüksək, həm də aşağı kalorili qida modelləri üçün və bu bölgələr arasındakı məlum anatomik əlaqələrə uyğundur normal çəki nəzarətində əhəmiyyətli idi ([7], [16], [17], [30], [38], [56], [60], [65], [71]). Bu şəbəkə, ventral tegramal bölgə tərəfindən həvəsləndirilmiş nadir hadisələrə cavab olaraq bu dövrə dopamin buraxır ([9], [39], [71]). Bununla birlikdə göstərildiyi kimi NAc, AMYG və OFC arasındakı proqnozlar Əncir 2 glutamaterjikdir ([39], [71]).
Bu NAc, AMYG və OFC mükafat şəbəkəsi, motivasiya ilə əlaqəli stimullara cavab olaraq davranışı aktivləşdirmək və yönləndirmək üçün düşünülmüş daha böyük bir "motivli dövrənin" alt mühitidir ([39], [63]). Xüsusilə NAc, AMYG və OFC, həm ümumi, həm də qida ilə əlaqəli motivasiya proseslərinə töhfə verən əhəmiyyətli mükafatlarla əlaqəli funksiyalara malikdir ([6], [10], [11], [36], [39], [45], [63], [66], [73], [80], [83]). NAc / ventral striatum 'limbik-motor' interfeysi olaraq konseptləşdirilmişdir ([55]) və Pavlovianın kondisioneri, təşviq qabiliyyəti və mükafatın mövcudluğu, dəyəri və konteksti ilə əlaqəli olduğu görünür ([13], [15], [21]). Bu bölgə, opioid vasitəçiliyi ilə işləyən mexanizmlər vasitəsilə ventral pallidum ilə birlikdə hedonik dəyər üçün kod verə bilər ([9], [10], [11], [74], [75]). NAc / ventral striatum da ümumi həvəsləndirici hadisə üçün kod kimi görünür (məsələn, [14]) daxil olan mükafatla əlaqəli siqnalların iyerarxik qurulmasına imkan verəcəkdir. Qida mükafatı üçün, NAc / ventral striatum, qidalarla əlaqəli hissələrin kodlanmasında (qida istehlakına qarşı) üstünlük təşkil etdiyini göstərir və motivasiya vəziyyətini tənzimləmək üçün homeostatik və qeyri-homeostatik siqnalları birləşdirə bilər ([42], [76]). Bu bölgə mövcud ərzaq stimullarının nisbi mükafat dəyərini də kodlaşdıra bilər ([57]). AMYG-nin motivasiya ilə əlaqəli assosiativ proseslərdə iştirak etdiyi görünür ([61], [62]). Daha ümumi təsirləndirici və həvəsləndirici xüsusiyyətlər üçün kodlaşdırma ilə yanaşı, AMYG fəaliyyəti qida ilə əlaqəli stimulların spesifik xüsusiyyətləri ilə əlaqələndirilə bilər ([2]). OFC mükafat dəyərinin hedonik təcrübəyə çevrilməsi üçün əsas bölgə kimi görünür ([46]), mükafatın müvəqqəti və müəyyənlik xüsusiyyətlərini emal etmək14]) və AMYG ilə birlikdə motivasiya ilə əlaqəli təlim proseslərində iştirak edir ([24], [59]). Bu OFC qida nişanlarına multimodal cavab göstərir ([67]) və insula korteksində gustatory emalından sonra 'üçüncü dad bölgəsi' olaraq xatırlandı ([10], [11]).
Bağlantıdakı qrup fərqlərinin əhəmiyyəti
OFC → NAc
Şişman qadınlar həm yüksək, həm də aşağı kalorili qidalar üçün edilən nəzarətdən daha çox sol yarımkürədə OFC → NAc bağlantısını göstərdilər. Bu şəxs obez qrupda bu şəxslərdə NAc içərisində artan OFF aktivliyini qida şəkilləri və Dopamin (DA) funksiyasının birləşməsi ilə gücləndirmiş ola bilər. Horvitz [33] DA'nın OFC'dən NAc'a qədər olan glutamatergik mükafat girişlərini təmin etməsini təklif etdi. Buna görə, NAc içərisində yüksək DA funksiyası olduqda, OFC daxilindəki yüksək səviyyələr NAc fəaliyyətinin daha da artmasında daha təsirli olur. Piylənmədə DA-nın rolu mübahisəlidir ([20], [29], [81]), dolayı dəlillər, orta dərəcədə şişman şəxslərə mükafat sistemi daxilində DA funksiyasının yüksəldiyini göstərir (məsələn, [20]), nümunəmizdə olanlar kimi. Fərz edirik ki, OFC → NAc yolu qida replikası, daha çox suqəbuledici və yüksək BMI arasında təklif olunan müsbət münasibətlərin açarı ola bilər ([25], [78]) səbəbiylə NAc'ın çıxış yolları ilə OFC'nin vasitəçiliyi ilə ifraz olunan subyektiv mükafat dəyərinin güclü bir şəkildə bağlanmasına görə. Nəhayət, piylənmə və narkotik asılılığı arasında təklif olunan paralellər səbəbindən (məsələn, [82]), diqqətəlayiqdir ki, bağımlılık araşdırmaçıları, tənzimlənməmiş PFC (OFC daxil olmaqla) → NAc sinaptik glutamat ötürülməsini narkotiklə əlaqəli istəklərə cavab olaraq dərmanlara artan motivasiyanı izah etməsini təklif etdilər ([37], [39]).
AMYG → OFC və AMYG → NAc
Piylənmə iştirakçılarında yoxlamalarla müqayisədə AMYG-dən həm OFC, həm də NAc-a enən yol əmsallarını tapdıq. Bu fərqlər yüksək kalorili qidalar üçün AMYG → OFC ikitərəfli və aşağı kalorili qidalar üçün sağ yarımkürədə əhəmiyyətli idi. AMYG → NAc bağlantısı həm yüksək kalorili, həm də aşağı kalorili qidalar üçün sol yarımkürədəki obez qrupda daha aşağı idi. Piylənmə üçün bu qrup fərqlərinin aktuallığı bəlli olmasa da, AMYG-dən bu quruluşlara azaldılmış bağlantıların mükafat dəyərinin yenilənməsində çevikliyini poza biləcəyi mümkündür. AMİG-də əsas mükafatlarla əlaqəli stimullar həvəsləndirici dəyər əldə edə biləcəyi əsas təlim ([5]). AMYG → OFC proyeksiyası əsas motivasiya ilə əlaqəli əsas assosiativ məlumatı, subyektiv dəyəri müəyyənləşdirmək və sonrakı instrumental seçim davranışına təsir etmək üçün AMYG-dən istifadə edən məlumatları OFC-ə ötürə bilər ([15]). Bu yolun mükafat dəyərinin dəyişdirilməsinin vacibliyinə misal olaraq Baxter və həmkarları [3] rhesus macaques, AMYG və OFC arasındakı əlaqə pozulduqdan sonra mükafat devalvasiya tapşırığı zamanı davranışlarını dəyişdirə bilmədiklərini tapdı. Bir nəticə nəticəsi öyrənmə paradiqması, Schoenbaum və həmkarları [70] AMYG → OFC yolunu lezyon yolu ilə pozması, replikanın assosiativ xüsusiyyətlərindən fərqli olaraq, sensora cavab olaraq daha çox selektiv OFC neyronu atəş etməsi ilə nəticələndi. Yeməkli davranışa gəldikdə, obez iştirakçılarda çatışmayan AMYG → OFC əlaqəsi, qida qəbulu davranışında elastikliyi asanlaşdırmaq üçün bu mənşələrin subyektiv mükafat dəyərinin yenilənməsi üçün vacib olan qida və qida mənşəli əsas affektiv / emosional dəyərin suboptimal köçürülməsini göstərə bilər. Normal çəkili şəxslərlə müqayisədə, piylənmiş şəxslərə verilən qidaların və qida istəklərinin həssas xüsusiyyətləri ilə qidaların və qida nişanlarının mükafat dəyəri daha güclü ola bilər. Bundan əlavə, qidaların və yemək nişanlarının həssas idarəedici mükafat dəyəri dəyişən mükafat şərtləri qarşısında daha az işlənə bilər.
AMYG → OFC bağlantısına bənzər olaraq, AMYG → NAc'dan olan obezdə çatışmaz bir əlaqə, qidaların və ya yemək nişanlarının (AMYG) mükafat dəyərinin modullanmasına xidmət edən əsas hedonik siqnalın digər siqnallarla uyğunlaşdırılmadığını göstərə bilər (məsələn, motivasiya) , homeostatik) uyğun qəbuledici davranış müəyyən edilməmişdən əvvəl ([84]).
Məhdudiyyətlər və xəbərdarlıqlar
- FMRI-də yol analizindən istifadə etməklə bir modelin göstərilməsi çətin ola bilər, çünki bölgələr arasındakı əlaqələrin sayı və birləşməsi modelə daxil olan hər bir əlavə bölgə ilə əhəmiyyətli dərəcədə artır, bu da yol əmsallarını etibarlı hesablamağı və tapıntıların şərhini çətinləşdirir. Məsələn, bu yarımkürədə 3 bölgəsi olan (cəmi 6 bölgələr) bu araşdırmada var k = N(N + 1) / 2 = 21 dərəcə hər məlumat dəsti (k = Test edilmiş iki model üçün 42 dərəcə sərbəstlik) maraqların təsirini qiymətləndirmək üçün ayrılmışdır. Hər iki modeldə hər bölgə ilə əlaqəli dəyişiklikləri qiymətləndirmək üçün on iki dərəcə sərbəstlik istifadə olunur (hər modeldə 6 bölgə × 2 modellər). İlə minimum Modeldəki hər bir yol üçün parametr dəyərlərini qiymətləndirmək üçün lazım olan 5 məlumat nöqtələrindən ([4]), bu hər biri 30 bölgəsi olan iki model üçün maksimum 6 təxmin edilən yol buraxır (hər model üçün 15 təxmin edilən yol). Bu, yol təhlili istifadə edərək sınaqdan keçirilə bilən modelin mürəkkəbliyini məhdudlaşdırır və modellərimizə interhemisferik əlaqələri daxil etməməyi seçdiyimiz bir səbəbdir.
- Hipotez edilmiş bir modeldəki bağlantılar arasındakı qrup fərqlərini birbaşa yoxlamaq üçün iki mərhələli SEM / GLM yanaşmasını seçdik və hər qrupda modelin uyğunluğunu müqayisə etməkdə maraqlı deyildik. Bu yanaşma ənənəvi fMRI-dən fərqlidir və yol analizi metodologiyasını "yığılmış model yanaşması" adlandıran tapşırıqlar və ya qruplar arasındakı uyğunluğu müqayisə edir ([50]). Bununla birlikdə Protzner və McIntosh [64] bu yaxınlarda bildirmişdir ki, yol analizindən istifadə edərək etibarlı parametr qiymətləndirmələri yaratmaq üçün mütləq model uyğun məlumatları tələb olunmur.
- Bu araşdırmanın başqa bir məhdudiyyəti, hər bir qrup üçün istifadə edilən kiçik nümunə ölçüləri səbəbindən modellərimizdə qiymətləndirilən yol əmsalları arasındakı fərqləri aşkar etmək gücünə aiddir. Daha böyük qrup ölçüləri ilə, trend səviyyəmizdəki tapıntılar, ehtimal ki, statistik əhəmiyyətə çatacaqdı.
- Biz mükafatla əlaqəli bir çox prosesin vasitəçiliyini təklif edən mezokortikolimbik dövrə daxilindəki dopamin mənbəyi olan ventral tegramal bölgəni (VTA) daxil etmədik ([26], [35], [72]), VTA kimi beyin sistemi bölgələrində aktivləşdirməni aşkar edən BOLD fMRI ilə əlaqəli metodoloji məhdudiyyətlər səbəbindən modelimizdə ([19]).
Nəticələr və Xülasə
Xülasə, neyroimaging tədqiqatımız, AMYG-dən OFC və NAc-a bağlantı azalmış və bu iştirakçılarda OFC → NAc-də bağlantı artırılmış, nəzarət ilə müqayisədə obez şəxslərdə aberrant mükafat şəbəkəsi bağlantısı tapmışdır. Bu nəticələr, qidalara cavab olaraq həddən artıq şişirdilmiş mükafat sisteminin aktivləşdirilməsinin deyil, həm də bu şəbəkədəki bölgələr arasında obez şəxslərdə anormal bir qarşılıqlı əlaqənin olduğunu göstərir. Xüsusilə, şişman insanlarda həddindən artıq qidalanmanın iki mexanizm tərəfindən təsirləndiyini düşünürük: (1) artan OFC → NAc bağlantısı qidaları istehlak etmək üçün yüksək sürətə səbəb ola bilər və AMYG-dən (2) çatışmaz bağlantı affektiv / emosional suboptimal modulyasiya ilə nəticələnə bilər. Bir qida və ya qida aspektləri mükafat dəyəri. Yemək qəbulundan sonra qidaların və ya qida sapmalarının devalvasiyasını xəbərdar etmək üçün müvafiq affektiv / emosional məlumat olmadan, yüksəksürətli sürücü hiperfagiya və artan kilo verən homeostatik mexanizmləri aşa bilər. Etiraf edim ki, sadə bir mükafat şəbəkəsini sınadıq. Mükafat sistemindəki bağlantıları və bu bölgələrin hipotalamusda və beyin sistemindəki homeostatik mexanizmlərlə, eləcə də prefrontal korteksdə qida qəbuluna nəzarət idrak mexanizmləri ilə qarşılıqlı təsirini araşdırmaq üçün əlavə tədqiqatlar lazımdır. Ayrı-ayrı fərqlilik və interoseptiv və eksteroetseptiv amillərin bu mükafat şəbəkəsini necə mükafatlandırma mexanizmlərinin həzm etmə davranışına necə təsir etdiyini daha yaxşı anlamaq üçün necə müəyyənləşdirmək maraqlı olacaq.
Minnətdarlıq
NIH-NIDCD İntramural Tədqiqat Proqramı tərəfindən dəstəklənir, Milli Tədqiqat Resursları Mərkəzi, Procter və Gamble Co tərəfindən GCRC qrant M01 RR-00032 və Fəaliyyət Görünüşünün İnkişafı Mərkəzinin (CDFI) resursları.
Dəyişikliklər
Yayımcının Rədd cavabı: Bu dərc üçün qəbul edilmiş edilmiş edilməmiş əlyazmanın bir PDF faylıdır. Müştərilərimizə xidmət olaraq, bu əlyazmanın bu erkən versiyasını təqdim edirik. Əlyazma, surətini çıxarmaq, tərtib etmək və son sübut şəklində dərc edildikdən sonra ortaya çıxan sübutların nəzərdən keçirilməsini təmin edəcəkdir. Xatırlayın ki, istehsal prosesi zamanı məzmuna təsir göstərə biləcək səhvlər aşkar edilə bilər və jurnala aid olan bütün hüquqi rəddlər aiddir.
Maraqların münaqişəsi
Müəlliflər bəyan edirlər ki, onların rəqib maliyyə maraqları yoxdur.
References
;
