Patrucini di a cunnessione strutturale di u cereu diferenze u pesu normale da temi perpesu (2015)

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astrattu

fondo

E cambiamenti in a cumpunente hedonica di cumportamenti ingestivi sò stati implicati cum'è fattore di risicu per a patofisiulugia di u persunale chì sovrapunà u obesu. L'evidenza di neuroimaging da parte di individui cun un indice di massa corporea in crescita suggerisce alterazioni strutturali, funzionali è neurochimiche in a rete di ricompensa estesa e reti associate.

Ghjova

Applicà una analisi di u mudellu multivariata per distinguere i pesi normali è u sughjettu di u pesu, basatu nantu à e misure di grisu è di biancu.

mètudi

Immagini strutturali (N = 120, sovrappesu N = 63) è l'imaghjini tensori di diffusione (DTI) (N = 60, sovrappesu N = 30) sò stati ottenuti da sughjetti di cuntrollu sani. Per u campionu tutale l'età media per u gruppu in sovrappesu (femine = 32, maschi = 31) era 28.77 anni (SD = 9.76) è per u gruppu di pesu normale (femine = 32, maschi = 25) era 27.13 anni (SD = 9.62 ). A segmentazione regiunale è a parcellazione di l'imaghjini cerebrali hè stata effettuata cù Freesurfer. A trattografia deterministica hè stata effettuata per misurà a densità di fibre normalizate trà e regioni. Un approcciu di analisi di mudelli multivariati hè statu adupratu per esaminà se e misure cerebrali ponu distingue u sovrappesu da l'individui di pesu normale.

Risposte alla lingua

1. Classificazione bianca-materia: L'algoritmu di classificazione, basatu nantu à firme di 2 con e cunnessioni regionali 17, ha raggiunto 97% di precisione in discrimine individui in sovrappeso da individui a peso normale. Per e dui firme di u cervellu, una maghjina cunnessione cum'è indice di a densità di fibre aumentata hè stata osservata in u pesu cumparatu cù u pesu normale trà e regioni di rete premiata è regioni di u cuntrollu esecutivu, eccitazione emozionale, è reti somatosensoriali. À u cuntrariu, u mudellu oppositu (diminuzione di densità di fibre) hè statu trovatu trà a corticale prefrontale ventromediale è a pula anteriore, è trà u taràmu è e regioni di cuntrollu di cuntrollu esecutivu. 2. Classificazione di materia grigia: L'algoritmu di classificazione, basatu di firme di 2 cù caratteristiche morfologiche 42, hà ottenutu una precisione 69% à discernà u pesu di u pesu normale. In e dui firme di u cervellu sò associate a regioni di a ricumpensa, di u salience, di u cuntrollu esecutivo è di e rette di eccitazione emotiva bascia valori morfologichi in individui in sovrappesu paragonati à l'individui di pesu normali, mentre u mudellu contrapurtu hè vistu per e regioni di u reta somatosensorial.

cuegghiè

1. L'aumento di u BMI (cioè i sughjetti di surduzione) hè assuciata cù cambiamenti distinti in materia grassa è densità di fibre di u cervellu. 2. L'algoritmi di classificazione basati sulla connettività a materia bianca coinvolgente regioni di a ricompensa è di rete associata pò identificà bersagli specifici per studi meccanistici e futuri sviluppi di medicinali destinati a comportamenti ingestivi anomali e in sovrappeso / obesità.

Segni: Obesità, Sovrappeso, Materia grigia morfologica, Connettività biancu di materia anatomica, Rete di ricompense, Analisi multivariata, Algoritmu di classificazione
Abbreviazioni: HC, cuntrollu sane; BMI, indice di massa corporea; HAD, scala d'ansietà è Depressione; TR, tempu di ripetizione; TE, echo time; FA, angulu di rotazione; GLM, mudellu generale linearu; DWI, MRI pesate da diffusione; FOV, campu di vista; GMV, volume di materia grigia; SA, à a superficie; CT, spessu corticale; MC, significa curvatura; DTI, imaging di tensori di diffusione; FACT, l'assegnazione di fibre per seguitu continuu; SPSS, pacchetto statisticu per e scienze sociali; ANOVA, analisi di varianza; FDR, tasso di falò scuperta; sPLS-DA, sparse parziali i minimi piazze per analisi di discriminazione; VIP, impurtanza variabile in a proiezione; PPV, valore prognozitu pozitivu; NPV, valore prognosticu negativu; VTA, area tegmentale ventrale; OFG, gyrus orbitofrontale; PPC, cortex parietale posteriore; dlPFC, dorsolateral prefrontal cortex; vmPFC, corteccia prefrontale ventromediale; aMCC, mid coricatura anteriore cingulata; sgACC, sottgiudice corticatura cingulata anteriore; ACC, corteccia cingulata anteriore

1.0. Ineducazione

L'organizazioni mundiali di a sanità stà chì quasi mezu miliarinu di adulti sò obesi è più di u dopu di adulti anu pesu troppu, contribuendu à l'incrudu di malatie, cume u diabete, malattie cardiovascolari, è u cancer, è chì porta à a morte di almeno 2.8 milioni di individui ogni annu (Organizazione Mondiale di a Salute (OMS), 2014). Solo in l'America, finu à 34.9% adulti sò obesi è duie volte più adulti (65%) sò in sovrappesu o obesiCentre for Disease Control (CDC), 2014). U fattivu ecunomicu è sanitaru di esse in sovrappesu è obese continua à elevà i costi di sanità à quandu 78.5 miliardi di dollari (Finkelstein et al., 2009), è miliardi di dollari continuanu à esse spesi per trattamenti è interventi inefficaci (Loveman et al., 2011; Terranova et al., 2012). Malgradu i vari sforzi diretti à identificà a fisiopatologia sottostante di u peso eccessivo è obesità, a cunniscenza attuale resta insuffisiva.

U fattore ambientale è geneticu ghjucula un rolu in u sviluppu di l'umani esse in sovrappesu è obesi (Calton è Vaisse, 2009; Choquet è Meyre, 2011; Dubois et al., 2012; El-Sayed Moustafa è Froguel, 2013). Studii recenti di neuroimaging anu avutu dimustratu chì l'indice di massa corporeu superiore (IMC) hè assuciatu cù alterazioni di u funziunamentu (task è u stato di riposa) (Connolly et al., 2013; Garcia-Garcia et al., 2013; Kilpatrick et al., 2014; Kullmann et al., 2012), morfometria di materia grigia (Kurth et al., 2013; Raji et al., 2010), è proprietà di materia bianca (Shott et al., 2014; Stanek et al., 2011), suggerendu un pudente rolu di u cervellu in a fisiopatologia di u sovrapunimentu è l'obesità (Das, 2010). Questi studii ponenu assai in parte regioni di a rete di ricompense (Kenny, 2011; Volkow et al., 2004; Volkow et al., 2008; Volkow et al., 2011), è trè reti strettamente cunnessi relativi à a salienza (Garcia-Garcia et al., 2013; Morrow et al., 2011; Seeley et al., 2007a), cuntrollu esecutivu (Seeley et al., 2007b), è l'eccitazione emotiva (Menon è Uddin, 2010; Zald, 2003) (Fig. 1).

Fig. 1 

Regioni di a rete premiata è reti associati. 1. Ricavà una rete: ipotalamo, corticala orbitofrontale (OFC), nucleo accumbens, putamen, area tegmentale ventrale (VTA), sostanza nigra, regioni midbrain (caudate, pallidum, hippocampus). 2. Salience ...

U studiu attuale hà scopu di pruvà l'ipesezzione generale chì e interazzioni trà regioni di queste reti differeghje trà e persone in sovrappesu paragunate à l'individui di pesu normali, è anu applicatu analisi di grandi dimensioni di u trattatu di u neuro-imaging di dati, visualisation è analisi di u mudellu multivariata per test sta ipotesi. A dispunibilità di pipelines di elaborazione dati più efficaci è computazione intensi è algoritmi statistichi permette una caratterizazione morfologica è anatomica più larga di u cervellu in individui cun BMI elevati paragunati à l'individui cu pesu normale. L'analisi di classificazione di i sesti multivariati furnisce i mezi per esaminà u mudellu distribuitu di e regioni chì discerniscenu u sovrapunimentu, paragunatu à l'individui di u pesu normale.

In questu studiu, un algoritmu di apprendimentu tutelatu hè appliquatu à e misure di morfometria cerebrale naziunale è di densità di fibre di materia bianca (una misura di a connettività trà regioni specifiche di u cervellu) per testà l'ipotesi chì u status di u pesu hè associatu cù disegni distinti o firma cerebrale a ricompensa, i salienti, u cuntrollu di e cissioni è e rette di eccitazione emotiva. I risultati suggèrenu chì a connettività regionale, è menu a morfometria di u cervellu, pò esse aduprata per discrimina u pesu cum'è l'individui di u pesu normale. I risultati furnizanu un algoritmu di prognosi basatu annantu à l'imaging cerebrale multimodale è identificà obiettivi specifici per ulteriori investigazioni meccanentichi.

2.0. Metodi

2.1. Parteċipanti

U campione totale era compositu di volontarii 120 scervoni di cuntrollu sanu (HC) volti à studii di neuroimagghia in u Centru di Neurobiologia di u Stress tra 2010 è 2014. I soggetti sò stati recrutati per mezu di publicità postate in a comunità UCLA è di Los Angeles. Tutte e procedure sò rispettate i principii di a Declarazione di Helsinki è sò stati approvati da u Cunsigliu di Revisione Istituzionale in UCLA (numeri d'approvazione 11-000069 è 12-001802). Tutti i sughjetti anu avutu permessu informatu scrittu. Tutti i sughjetti sò stati classificati cum'è sani dopu una valutazione clinica chì includia una Mini-International Intervista Neuropsichiatric Plus Plus 5.0 (Sheehan et al., 1998). I criteri di esclusione includenu abusu di sostanze, gravidanza, dipendenza da tabacchi, chirurgia addominale, fattori di rischio vascolare, chirurgia di perdita di pesu, esercitazione eccessiva (più di 1 ora ogni ghjornu è corridori di maratona) o malattia psichiatrica. Ancu se spessu assuciatu cù un BMI aumentatu, i sughjetti cun ipertensione, diabete o sindrome metabolicu sò stati esclusi per riduce l'eterogeneità di a pupulazione. Inoltre, i sughjetti cun disordini alimentari, cumpresi disordini digestivi o alimentari cum'è anorexia o bulimia nervosa sò stati esclusi per a stessa ragione. Ancu se un BMI = 25-29.9 hè cunsideratu in sovrappesu, in u nostru studiu hè statu identificatu cum'è u gruppu altu BMI. I sughjetti di pesu normale sò stati recrutati à un BMI <25, è in u nostru studiu hè statu identificatu cum'è u gruppu BMI normale. Nisun sughjettu superava 400 lb per via di limiti di pesu di scansione MRI.

2.2. Caratteristiche di a mostra

I questioni validati sò stati completati prima di scansione è sò stati impiegati per misurà i sintomi di ansia è dipressione attuali (scala d'angoia è depressione (HAD)) (Zigmond è Snaith, 1983). A scala HAD hè una scala di autovalutazione di l'oggetto 14 chì valuri i sintomi di ansia è dipressione attuali in soggetti à a basa (Zigmond è Snaith, 1983). Inoltre, i sughjetti avianu in precedenza passatu una intervista psichiatrica strutturata (Mini International Neuropsychiatric Interview, MINI) per misurà a malattia psichiatrica attuale o passata (Sheehan et al., 1998).

2.3. acquisizione fMRI

2.3.1. MRI strutturale (materia grigia)

Temi (N = 120, BMI elevatu N = 63) sò stati scannati nantu à un 3.0 Tesla Siemens TRIO dopu chì un scout sagittale hè statu adupratu per posizionà a testa. Scans strutturali sò stati ottenuti da 4 diverse sequenze di acquisizione aduprendu un protocolu ad alta risoluzione tridimensionale ponderatu T3, sagittale preparatu à magnetizazione rapida (MP-RAGE) è dettagli di scansione sò: 1. Tempo di ripetizione (TR) = 1 ms, tempu di echu (TE) = 2200 ms, flip angle (FA) = 3.26, 9 mm3 dimensione voxel. 2. TR = 2200 ms, TE = 3.26 ms, FA = 20, 1 mm3 dimensione voxel. 3. TR = 20 ms, TE = 3 ms, FA = 25, 1 mm3 dimensione voxel. 4. TR = 2300 ms, TE = 2.85 ms, FA = 9, 1 mm3 dimensione voxel. L'influenza di u protocollo d'acquisizione nantu à e differenze in u volume di materia grigia totale (TGMV) hè statu valutatu. In particulare, u mudellu lineari generale (GLM) hè statu applicatu per determinà l'influenze di u protocollo nantu à u TGMV controllendu per l'età. I risultati indichi chì tutti i protocolli ùn eranu micca simuli à l'altru (a)F(3) = 6.333, p = .053).

2.3.2. Connettività anatomica (biancu) MRI

Un sottogruppu di u campu originale (N = 60, BMI elevatu N = 30) sò stati sottumessi à MRI diffusione (DWI) secondu dui protocolli d'acquistu paragunabili. Specificamente, i DWI sò stati acquistati in 61 o 64 direzzioni non lineari cun b = 1000 s / mm2, cù 8 o 1 b = 0 s / mm2 imaghjini, rispettivamente. Entrambi i protocolli avianu un TR = 9400 ms, TE = 83 ms, è campu di vista (FOV) = 256 mm cù una matrice d'acquisizione di 128 × 128, è un spessore di fetta di 2 mm per pruduce 2 × 2 × 2 mm3 vosselli isotropi.

2.4. elaborazione di fMRI

2.4.1. Segmentazione strutturale (materia grigia) è parcellazione

A segmentazione di l'immagine di T1 è a parcellimentazione righjunale sò state realizate cù FreeSurfer (Dale et al., 1999; Fischl et al., 1999, 2002) seguendu a nomenclatura descritta in Destrieux et al. (2010). Per ogni emisfera cerebrale, un inseme di strutture corticali bilaterali 74 sò stati etichettati in più di e strutture subcorticali 7 è u cerebellule. I risultati di segmentazione di un sughjettu campione sò mostrati in Fig. 2A. hè ancu inclusa una struttura media a linea mediana (u stemma cerebrale chì include parti di u midbrain, cume a zona tegmentale ventrale [VTA] è a sostanza nigra) per un set completo di parcellazioni 165 per tuttu u cervellu. Quatre misure morfologiche rapprisentive sò state calcolate per ogni parcellazione corticale: u volume di materia grigia (GMV), a superficie (SA), u spessu corticale (CT), è a curvatura media (MC). I flussi di travagghiu di trasformazione dati sò stati cuncipitati è implementati à u Laboratorio di Pipeline Neuroimaging (LONI) (http://pipeline.loni.usc.edu).

Fig. 2 

A. risultati di segmentazione strutturale è parcellazione è B. risultati di fibra bianca-materia assuciata à parcellazioni strutturali da un sughjettu di campione. A: Segmentazione strutturale. B: Segmentazione di materia bianca.

2.4.2. Connettività anatomica (biancu)

E immagini ponderate da a diffusione (DWI) sò state corrugate per u muvimentu è aduprate per calculà i tensori di difusione chì eranu rializilati rotativamente à ogni voxel. L'immagini di tensore di diffusione sò state realinate basate sull'interpolazione trilinearia di tensori trasformati in i ceppi, cum'è descritta in Chiang et al. (Chiang et al., 2011) è resampled à una risoluzione isotropica di voxel (2 × 2 × 2 mm3). I flussi di lavoro per l'elaborazione di i dati sò stati creati cù u pipeline LONI.

A connectività a materia bianca per ogni sughjettu hè stata stima tra e regioni di u cervellu 165 identificate nantu à e immagini strutturali (Fig 2B) utilizu u trattografia di fibre DTI. A trattografia hè stata fatta via l'algoritimu Fiber Assignment by Continuous Tracking (FACT) (Mori et al., 1999) usando TrackVis (http://trackvis.org) (Irimia et al., 2012). A stima finale di a connettività di a bianca materia tra ognuna di e regioni di u cervellu hè stata determinata basatu annantu à u numeru di tratti di fibre chì si intersecanu cù ogni regione, normalizata da u numaru totale di tratti di fibra in u cervellu. Quest'informazione hè stata dunque usata per a classificazione successiva.

2.5. Sparse minori quadrate parziali - analisi di discrimine (sPLS-DA)

Per determinà se i marcatori cerebrali pò esse aduprati per prevede un statutu elevu di BMI (u peso eccessivo vs pesu normali) avemu impiegato sPLS-DA. sPLS-DA hè una forma di regressione sparsa di PLS, ma a variabile di risposta hè categorica, indicendu l'appartenenza à i gruppi (Lê Cao, 2008a; Lê Cao et al., 2009b, 2011). SPLS-DA hè dimustratu di essa particularmente efficace cun un gran numeru di prognettori, dimensione di un campu chjucu, è alta co-linearità trà i predictori.Lê Cao, 2008a; Lê Cao et al., 2009b, 2011). sPLS massimizza a covarianza di u campionu trà e misure di u cervellu è un contrastu di differenza di gruppo. sPLS simultaneamente esegue una selezzione è una classificazione di variabili cù penalizazione di lazò (Lê Cao et al., 2009a). sPLS-DA utilizza un quadru supervisatu chì forma una combinazione lineare di prognettori basata nantu à l'appartenenza à a classe. sPLS-DA riduce a dimensionalità di i dati trovendu un set di componenti ortogonali ciascuna cumplessa da un set sceltu di funzioni o variabili. I componenti sò riferiti cum'è firma cerebrale. Ogni variabile chì cuntene una firma cerebrale hà una "carica" ​​associata, chì hè una misura di l'importanza relativa di a variabile per a discriminazione in i dui gruppi (Lê Cao et al., 2008b). Inoltre, sò stati calcolati i punti di impurtanza Variable in Proiezione (VIP) per stima l'importanza di ogni variabile aduprata in u mudellu PLS. U puntuazione VIP hè una somma ponderata di e cariche, chì tene in considerazione a varianza spiegata di ogni firma. A media di i punteggi quadrati VIP hè uguale a 1. I predictori cu coefficienti VIP più grandi di unu sò cunsiderati particolarmente impurtanti per a classificazione (Lê Cao et al., 2008b).

2.5.1. A muta di u mudellu di predizione

U numaru di signature cerebrali per ogni analisi hè statu fissatu à dui (Lê Cao et al., 2008b). A analisi di stabilità era adupratu per determinà u numeru ottimale di e regioni di u cervellu per ogni firma cerebrale (Lê Cao et al., 2011). Prima, sPLS-DA hè applicatu in una gamma di variabili, 5 – 200, da selezziunate per ognuna di e dui firme di u cervellu. Per ogni specifiazione di u numaru di variabili da sceglie, a validazione croce 10-fold ripetuta volte 100 hè effettuata. Sta procedura di cunvalidazione cruciale divide i dati di furmazione in pieghji 10 o sottocampioni di dati (n = 12 testi). Un sottucampione unicu hè messu da parte cum'è dati di prova è i sottocampioni restanti sò aduprati per furmà u mudellu. A stabilità di e variabili hè determinata calculendu u numeru di volte chì una variabile specifica hè selezionata in tutte e corse di validazione incrociata. Solu e variabili cerebrali cun una stabilità superiore à 80% sò state aduprate per sviluppà u mudellu finale.

2.6. Analisi statistica

2.6.1. Sparse minori quadrate parziali - analisi di discrimine (sPLS-DA)

sPLS-DA hè stata fatta cù u pacchettu R mixOmics (http://www.R-project.org). Avemu esaminatu u putere prognettu di a morfometria cerebrale è a connettività anatomica DTI da parte. In più di a morfometria cerebrale naziunale o a connettività anatomica righjunale, l'età è a GMV totale sò state incluse com'è predeciule pussibuli. Per e dati morfologichi ottenuti, e misure di GMV, SA, CT, è MC sò state introdotte in u mudellu. Per e dati di connettività anatomica DTI ottenuti, e matrici specifichi di sughjettu indexing a densità relativa di fibre trà e regioni 165 sò state trasformate in matrici dimensionali 1 contenenti connettività uniche 13,530 (triangulu superiore da a matrice iniziale). Queste matrici sò successivamente cuncatate nantu à e sughjetti è entrate in sPLS-DA. Come un passu iniziale di riduzione di dati, vicinu prugrammi di varianza vicinu à u zero sò stati cagiunati è ciò hà da vene 369 restanti connessioni. I firmamenti di u cervellu sò stati riassunti cù cariche variabili nantu à e dimensioni individuale è coefficienti VIP. Utilizamu dinò visualizazioni grafiche per illustrà e abilità discriminatorie di l'algoritmi (Lê Cao et al., 2011). A capacità predittiva di i mudelli finali hà statu valutata aduendu una sola validazione incrociata. Hà calcolatu dinù misure di classificazione binaria: sensibilità, specificità, valore predittivu positivu (PPV) è valore predittivu negativu (NPV). Quì, a sensibilità indice a capacità di l'algitimu di classificazione d'identificà correttamente e persone in sovrappesu. A specificità riflette a capacità di l'algitimu di classificazione di identificà correttamente l'individui di u pesu normale. PPV riflette a proporzione di u campione chì mostra a firma cerebrale specifica di u pesu di l'algitimu di classificazione è chì sò in realtà di peso eccessivo (veru pozitivu). Nantu à a NPV hè a probabilità chì sì u risultatu hè negativu, ie i participanti ùn anu micca a firma cerebrale specifichja a sovrapesu (veru negativu).

2.6.2. Caratteristiche di a mostra

L'analisi statistica hè stata fatta in furmatu cù u Pacchetto Statisticu per u software Scienze Sociali (SPSS) (versione 19). E differenze di gruppu in puntuazione di misura comportamentale sò state valutate applicendu analisi di varianza (ANOVA). A significatività era cunsiderata à p <.05 senza correzione.

3.0. Risultati

3.1. Caratteristiche di a mostra

U campu totale (N = 120) includia 63 individui in sovrappesu (femine = 32, maschi = 31), età media = 28.77 anni, SD = 9.76, è 57 individui di pesu normale (femine = 32, maschi = 25), età media = 27.13 anni, SD = 9.62. Ancu se u gruppu in sovrappesu hà tenditu à avè livelli più alti di ansietà è depressione, ùn ci sò state differenze significative di gruppu (F = .642, p = .425; F = .001, p = .980). E caratteristiche cliniche di u campione sò riassunte in Table 1.

Table 1 

Caratteristiche di a mostra.

3.2. L'analisi di u mudellu multivariata cù sPLS-DA

3.2.1. Connettività anatomica (bianca-materia) basata di classificazione

Avemu esaminatu se a connettività anatomica di u cervellu u biancu-materia pudia esse adupratu per discriminà l'individualità di u pesu da u sughjettu di pesi normali. Fig. 3A riprende i individui da u campione rapprisentatu in relazione à e dui firme di cervelli è raffiguranti l'abilità di discriminativu di u classificatore di materia bianca. E misure di classificazione binaria sò state calcolate è indichi una sensibilità di 97%, specificità di 87%, PPV di 88%, e NPV di 96%. Table 2 contiene l'elenco di e cunnessioni bianche di materia bianca chì stanu cusì ogni firma cerebrale discriminatoria cun pesa variabile è coefficienti VIP.

Fig. 3 

A. Classificatore basatu nantu à a densità di fibre (biancu-materia). B. Classificatore basatu annantu à a morfologia di materia grigia. A: Riprende e capacità di discriminazione di u classificatore di densità di fibre (biancu-materia). B: Fighjulà e abilità discriminatorie di u classificatore di materia grigia. ...
Table 2 

Elencu di e cunnessioni anatomiche chì cuntene ogni firma cerebrale discriminatoria.

3.2.2. Connettività basata a connettività anatomica basata 1

A prima firma cerebrale conta per 63% di a varianza. Come indicatu da i coefficienti VIP, e variabili in a soluzione spieghjendu a maggior parte di a varianza dinù 1) cunnessioni tra regioni di a rete di ricompense (putamen, pallidum, tronco di u cerebulu [cumprite regioni midbrain cum'è VTA è sostanza nigra]) cun regioni dell'esecutivo cuntrollu (precuneu chì face parte di a corteccia parietale posteriore), salience (insula anteriore), eccitazione emotiva (corteccia prefrontale ventromediale) è reti somatosensoriali (giro postcentralu); 2) regioni di a rete d'eccitazione emozionale (cortex midcingulate anteriore, corteccia prefrontale ventromediale) cun regioni di salience (insula anteriore) è somatosensoriale (lombu paracentrali cum'è corticale motorizante supplementare); è 3) talismanu cù u giru occipitale mediu è talismanu cù una righjoni di rete esecutiva di cuntrollu (corteccia prefrontale laterale dorsale).

Rispuntendu à u gruppu di pesi normali, u gruppu in sovrappesu hà mostratu una maghjina maggiore da e regioni di a rete di ricompense (putamen, pallidum, trunghju cerebrale) à a rete di cuntrollu esecutiva (corteccia parietale posteriore), è da putamen à una parte inibitoria di a rete di eccitazione emotiva corticale prefrontale ventromedial) è à e regioni di u reta somatosensorial (gyrus postcentral è insula posteru). A connectività inferiore hè stata osservata in u gruppu di u pesu in regioni da a rete d'eccitazione emozionale (corteccia prefrontale ventromediale) per a rete salience (insula anteriore), ma una maghjina più alta in u gruppu di u pesu da e regioni da a rete di eccitazione emozionale (corteccia prefrontale ventromediale) rete somatosensorial (insula posteru). A più bassa connettività hè stata osservata ancu in u gruppu di u pesu in e connessioni da u somatosensorial (lombu paracentral) à a cortex midcingulate anteriore ma più elevata connettività da u lobule paracentral à u sulc subparietal (parte di u reta somatosensorial). Fighjendu cunnessioni thalami, una bassa connettività hè stata osservata da u talamus à a corteccia prefrontale laterale dorsale (rete di cuntrollu esecutiva) è à u gyrus occipitale mediale in individui in sovrappesu paragonatu à l'individui di pesu normali.

3.2.3. Connettività basata a connettività anatomica basata 2

A seconda firma cerebrale anatomica identificata conta solu 12% addizionale di a varianza in i dati. E variabili chì contribuiscanu a più variazione à a discriminazione di gruppu cum'è indicatu da u coefficientu VIP hà includutu e cunnessioni in e regioni di a ricumpensa (putamen, sulcii orbitali chì facenu parte di u gyrus frontali orbitale, è u troncu cerebrale) è l'eccitazione emotiva (gyrus rectus chì hè a mediale una parti di e reti di a corteccia prefrontale ventromediale).

Nant'à e persone in sovrappesu paragonate à e persone da u pesu normale, hè stata osservata una maggiore connettività trà e regioni di rete premiata (trunghju e putamen) sia cù u cuntrollu esecutivu (corteccia prefrontale laterale dorsale) è a parte inibitoria di l'eccitazione emotiva (corteccia prefrontale ventromediale). Tuttavia, a connettività trà l'occipitale a gyrus frontali orbitale (rete di ricompense) era più bassu in individui in sovrappesu paragonatu à e persone da u pesu normali.

3.2.4. Classificazione morfometrica di materia grigia

Avemu esaminatu se a morfometria cerebrale (volume di materia grigia, area di a superficie, spessu corticale, è curvatura media) puda esse usata per discriminà l'individualità di u pesu da u individui di pesu normali. Fig. 3B riprende i individui da u campione rapprisentatu in relazione à e dui firme di u cervellu è raffigurate l'abilità di discernimentu di u classificatore morfometricu. E misure di classificazione binaria sò state calcolate è indichi una sensibilità di 69%, specificità di 63%, PPV di 66%, e NPV di 66%. Table 3 contiene l'elenco di misure morfometriche chì cunsultanu ogni discriminativu induve i carichi variabili è i coefficienti VIP.

Table 3 

Morfometria regionale cumprenendu ogni firma cerebrale.

3.2.5. Firma cerebrale morfologica basata 1

A prima firma cerebrale spiega 23% di a variabilità in i dati di fenotipu morfometricu. Comu visto da i coefficienti VIP, variabili chì contribuiscanu a più varianza à a firma includenu regioni di a ricumpensa (sottoregioni di a gyrus frontale orbitale), salience (insula anteriore), controllo esecutivo (corteccia prefrontale laterale dorsale), eccitazione emozionale (corteccia prefrontale ventromediale ) Rete cunsevereniali è somatosensoriali (sulcenti precentrali, gyrus supramarginale, sulcus subcentrali, sulcus frontali suprani). Elevati coefficienti VIP sò stati osservati ancu per u gyrus frontale superiore è sulcus, gyrus temporale superiore, gyri transopolar frontopolar, è gyrus temporale transversale anteriore. E regioni di u premiu, u salience, u cuntrollu esecutivu è e reti di eccitazione emotiva sò stati associati à bascia Valuri in individui in sovrappesu paragunati cù l'individui di u pesu normale. Inoltre, l'individui in sovrappesu paragonatu à l'individui di u pesu normale avia più grande i valori in e regioni di u reta somatosensorial. A morfometria di e regioni frontali è temporali (gyrus temporale superiore, è gyrus temporale anteriore transversale) anu dinò associatu bascia Valuri in individui in sovrappesu paragunati cù l'individui di u pesu normale.

3.2.6. Firma cerebrale morfologica basata 2

A seconda firma cerebrale morfologica spiega 32% di a varianza. E variabili cù i coefficienti VIP più alti eranu simuli à i coefficienti VIP osservati in a firma cerebrale 1 in quantu includeranu regioni di u premiu (caudatu), salience (insula anteriore), controllo esecutivo (parti di a corteccia parietale posteriore), eccitazione emozionale (parahippocampal) gyrus, rete secondaria cingulata anteriore, è corteccia cingulata anteriore) è reti somatosensoriali (insula posteriore è lombu paracentral). Tuttavia, a firma cerebrale 2 paragonata à a firma cerebrale 1 hà solu avutu una cunnessione da a rete di ricompense è più cunnessioni da e regioni di u salience è reti di eccitazione emotiva.

Nant'à e persone in sovrappesu paragonate à e persone da u pesu normale, bascia valori per morfometria in u primu, salience, controllo esecutivo è reti di eccitazione emotiva, ma Lingua i valori in a rete somatosensorial sò stati indicati.

4.0. Discussion

L'obiettivo di stu studiu era di determinà se u mudellu morfologicu è anatomicu di a connettività cerebrale (basatu nantu à a densità di fibre trà regioni specifiche cerebrali) pò discriminà l'individualità di u pesu da u individui di u pesu normale. I principali risultati sò: 1. A connettività anatomica (densità relativa di i tratti di materia bianca trà regioni) hè stata capace di discriminava i sughjetti cù diversi IMC cù alti sensibilità (97%) è specificità (87%). 2. À u cuntrariu, i cambiamenti morfologichi in materia grigia avianu una precisione di classificazione micca menu ottimale. 3. Parechje di e regioni di u cervellu chì includenu i firmamenti di u cervellu discriminatori appartenenu à e reti estesi di prumuzione, di primu passione, di esecutivu centrale è di eccitazione emotiva chì suggerenu chì l'umore funzionali osservatu era da a cumunamentu anormale trà queste reti.

4.1. Firmi cerebrali di connettività anatomica basata associati à BMI

In questu studiu, un algoritmu di classificazione in duie firme cerebrale chì riflette i mudelli distinti di a connettività di a regione hà mostratu una capacità marcata di discrimina trà e persone in sovrappesu è l'individui di u pesu normale. A maiò parte di DTI studia in alti BMI individui (Shott et al., 2014; Stanek et al., 2011; Xu et al., 2013; Yau et al., 2010, 2014) si sò concentrati annantu à l'analisi di differenze in e caratteristiche di diffusione di bianchi, cume anisotropia frazionaria è diffusività media (chì misure l'integrità di i tratti di materia bianca), o coefficienti di diffusione apparenti (chì misura a diffusione di l'acqua in i brani è riflette u duminiu di a cellula). Tutte queste misure ponu avè l'infurmazione nantu à i cambiamenti localizati di a microstruttura di biancu. In u attuale studi sò stati focalizzati nantu à e misure DTI di a densità di u filu di u fibre per mezu di a stima di a connettività relativa trà e regioni di u cervellu è e rete. Dunque, ancu altri studii anu cambiati localmente in a microstruttura di materia bianca, ùn anu micca identificatu l'implicazioni di sti cambiamenti in termini di connettività.

4.1.1. Connettività basata a connettività anatomica basata 1

A prima firma di u cervellu era in gran parte cumpressa da e cunnessioni nant'à e trà u premiu, u salentu, u cuntrollu di u esecutivu, l'eccitazione emotiva è e e rete sensoriale. Ci era ancu cunnessioni thalame à e regioni di a rete di cuntrollu esecutiva è à a regione occipitale. In corrispondenza di a nostra ricerca di una diminuzione di cunnessioni da a corticale prefrontale ventromediale à l'insula anteriore osservata in u gruppu di u pesu paragunatu cù u gruppu di pesi normali, a integrità ridotta di i tratti di materia bianca (anisotropia frazionata ridotta) in a capsula esterna (chì contiene fibre aree corticali in l'altre zone corticale per via di fibre d'associazione brevi) sò stati riportati in obesi paragunatu à i controlli (Shott et al., 2014). Inoltre, in obesi paragunatu à i controlli, u coefficiente di diffusione apparente (diffusione di l'acqua chì risponde à u dannu cellulare) era più grande in u stratu sagittale (chì hè cunnisciutu per trasmette l'infurmazioni da e regioni parietale, occipitale, cingulatu è temporale à u talamiu), è pò esse cunsiste cun a nostra osservazione di una più bassa connettività trà u tallamu dirittu è u gyrus occipitale mezu dirittu per e individui in eccessione di u pughjettu, paragunatu à e persone da u pesu normaleShott et al., 2014). Shott è culleghi (Shott et al., 2014) anu identificatu ancu più grandi coeficienti di diffusione apparente (riflettendu possibili danni cellulari) in u gruppu obesu in a corona radiata, chì sembra cumplementà i nostri risultati di densità di fibre relativa più bassa trà strutture profonde di materia grigia (cum'è u talamu) è e zone corticali (dorsale) corteccia prefrontale laterale) in individui in sovrappesu paragunatu à l'individui di pesu normale. A cunnessione talamica alterata pò interferisce cù u rolu di u talamu in facilità u relè di l'infurmazione sensoriale periferica à a corteccia (Jang et al., 2014).

Un studiu distintu paragunatu di l'indipuse adolescenti senza complicanze à u pesu normali anu trovu ancu una anisotropia frazionaria diminuita in adolescenti obesi in regioni cume a capsula externa, capsula interna (chì prupone u trattamenti corticospinali ascendenti è discendenti), è fibre temporali è radiazione ottica.Yau et al., 2014). Un studiu recente hà ancu osservatu perdita di ligature di fibre nervose cù DTI tra u tribunu cerebrale è l'ipotalamo in un individui cun un cavernoma di u trjorsu cerebrale chì, dopu sottu u drenaggio chirurgicu, hà avutu un crescita drammatica, chì pò suggerisce chì queste fibre nervose sò implicate in a regolazione. di manghjà è di pesiPurnell et al., 2014). Tuttavia, ùn avemu micca identificatu differenze di connettività cù l'ipotalamo, chì ponu esse in parte da causa di limitazioni di parellecon basatu nantu à l'atleti particulari aduprati in a ricerca attuale.

4.1.2. Connettività basata a connettività anatomica basata 2

Una seconda firma ortogonale era composta di solu trè cunnessioni anatomiche in a rete è e reti di eccitazione emotiva. L'identificazione di e cunnessioni alterate in e regioni cumprende a rete di ricompensazione è cù e regioni in e reti cunnesse cù u studiu attuale ùn sò micca state segnalate. Tuttavia, queste alterazioni puderianu esse anticipate si basa nantu à studii morfologichi recenti chì hà osservatu alterazioni di materia grigia in e regioni di a rete di ricompense ampliate (Kenny, 2011; Kurth et al., 2013; Raji et al., 2010; Volkow et al., 2008). Insemi, i nostri risultati ghjunghjenu mostranu alterazioni largamente sparse in a connettività bianca-materia per e regioni chì cuntenenu a rete di ricompense è i so reti associati.

Mentre chì altri studii anu trovu integrità ridotta di fibre misurata da una anisotropia frazionata ridotta in e regioni di u corpu callosu è fornix (chì sò parte di u cingulatu è purtenu l'infurmazioni da l'ippocampu in l'ipotalamo) cù un IMC crescenteStanek et al., 2011; Xu et al., 2013); u studiu attuale ùn hà identificatu alterazioni significative in a cunnessione interemisferica in i dui firmamenti di cervelli anatomici-connectività. L'eccezione era chì ci era una cunnessione tra u lobi di a paracentral di sinistra è u sulcu subparietale di destra in a firma di u cervellu 1, è una cunnessione tra u putamen destro è u giro di sinistra in a firma di u cervellu 2. Emissemu ipotizzà chì l'effettu osservatu in sti studi antecedenti pò esse dovutu à a degradazione sistemica di a biana biancu invece di cambiamenti in e cunnessioni tra regioni specifiche di u cervellu, simili à i cambiamenti chì si verificanu durante l'invellenza normale (Sullivan et al., 2010). Mentre gli autori di sti studii precedenti ipotizżjaru chì e differenze in anisotropia frazionaria in a capsula externa di sughjetti cun BMI alto puderianu esse correlate cù e cunnessioni da l'ippocampu è l'amigdala, ùn ci sò micca rimarcati cambiamenti significativi in ​​a connettività in queste strutture. Una analisi più dettu è una parcellazione fine di queste regioni di u cervellu sò necessarie per cunfirmà queste osservazioni.

4.2. Firmi cerebrali morfometrica di materii grigi associati à l'IMC

L'analisi morfometrica di materia grigia cù 2 profili distinti hà pussutu identificà correttamente u pesu di u individui di pesi normali cù una sensibilità di 69% è di una specifità di 63%. Queste scoperte sò in concordanza cù i rapporti precedenti di e riduzioni globali è regiunali in u volumen di materia grigia in regioni specifiche di u cervellu in a rete di ricompense è reti associatiDebette et al., 2010; Kenny, 2011; Kurth et al., 2013; Pannacciulli et al., 2006; Raji et al., 2010). In cuntrastu à a classificazione basata in DTI, sti ritrovi suggerenu una capacità moderata di discrimina trà i dui gruppi IMC.

4.2.1. Firma cerebrale morfologica basata 1

In u nostru studiu, a prima firma cerebrale mostrau valori inferiori di varie misure morfometriche (cumprende sottoregioni di u gyrus frontale orbitale, insula anteriore) in regioni di a ricompensa, salience e reti di controllo esecutivu in u gruppu di u pesu paragunatu à u gruppu di pesi normali. Ulteriori valori inferiori di i valori morfometrici sò stati osservati per e regioni inibitorie (corteccia prefrontale laterale dorsale è ventromediale) chì sò rilettevuli à a rete di risucate emotive, ma morfometria più alta per rete somatosensoriale regioni in individui in sovrappesu paragunati à l'individui di u pesu normale. In questu studiu hà truvatu una riduzione significativa di misure morfologiche (volume di materia grigia è spessu corticale) di u gyrus frontale orbitale. U giru frontale orbitale hè una regione impurtante in a rete di ricompense chì ghjocà un rolu in a trasfurmazione valutativa è in l'urientamentu di cumportamenti futuri è decisioni basate nantu à l'anticipazione di a codifica in rapporto à a ricumpensaKahnt et al., 2010). Un recenti studi chì analizzanu a struttura di i bianchi è di biancu anu trovatu chì e persone obese anu avutu valori ridotti per varie regioni in a rete di ricompense, cum'è u gyrus frontali orbitale (Shott et al., 2014).

4.2.2. Firma cerebrale morfologica basata 2

Riguardatu da a firma cerebrale 1, misurazioni morfologiche osservate in e regioni di a rete di salienza è di risorse emotive spieghjenu a maggioranza di a varianza, mentre e righjune di rete di ricompense ùn eranu micca influenti. E misurazione à l'ingrossu di materia grigia sò state osservate in e regioni di salience, controllo esecutivo è rete di eccitazione emotiva. Queste regioni (insula anteriore, corticala posteriore parietale, gyrus parahippocampal, sottoregioni di a corteccia cingulata anteriore) sò spessu associate à l'attività cerebrale evocata aumentata durante l'esposizione à i segni di alimenti (Brooks et al., 2013; Greenberg et al., 2006; Rothemund et al., 2007; Shott et al., 2014; Stoeckel et al., 2008), è u prucessu di salienza persunale di stimuli (Critchley et al., 2011; Seeley et al., 2007a). In questu studiu attuale, e riduzioni di materia grigia sòranu viste ancu in regioni chiave di a reta somatosensorial (insula posteriore, lobule paracentral). Ancu se u rolu esatta di questa rete in u sovrappesu è l'obesità ùn hè micca cunnisciuta, hè statu dimustratu di esse implicatu in a cunniscenza di sensazioni di u corpu, è un studiò recente hà suggeritu chì l'attività elevata di a rete somatosensoriale in risposta à i segni di l'alimentu in l'individui obesi pudia conduce à mangere troppu (Stice et al., 2011). Questu studiu hà puntatu specialmente nantu à e misure morfologiche è lighe anatomiche trà e regioni cerebrali in a rete di ricompense ampliate è a rete somatosensoriale, è suggerisce chì queste metriche strutturali di u cervellu influenu nantu à l'elaborazione neurale associata à i risultati da studii funzionali chì si trovanu in letteratura. Le correlazioni con i fattori comportamentali è ambientali offrinu ancu di più a cunniscenza di a relazione tra i risultati strutturali è funzionali, chì duveranu esse testati in studi futuri.

4.3. L'utilizazione di analisi di u mudellu multivariata cù sPLS-DA per discrimine tra individui di peso eccessivo è di pesanti normali

I risultati nantu à i cambiamenti relativi à BMI in a densità di fibre trà diverse reti di cervelli in a rete di ricompense ampliate, supportanu l'ipotesi chì l'increscenza di BMI cunduci in a connettività anatomica interrotta tra regioni specifiche in u cervellu. Queste alterazioni anatomiche ponu à spiegà una cunnessione inefficace o inefficiente trà e regioni chiave di a rete di ricompensazione è e reti affine. Simile à parechji relazioni recenti chì anu trovu cambiamenti relativi à u pesu troppu è obesità in u volume di materia grigia (Debette et al., 2010; Kurth et al., 2013; Pannacciulli et al., 2006; Raji et al., 2010), eramu dinò capacu di truvà differenze morfologiche simili in u pesu cum'è l'individui di u pesu normale. In u studiu attuale, aghjunghjemu queste osservazioni per investigà l'associazione trà u statutu di u pesu è a connettività anatomica di u cervellu, è applicatu sPLS-DA à i dati morfometrici di u cervellu per discrimine tra i pesi di sughjettu è di pesi normali. Un recente travagliu travagliu chì utilizava regressione logistica binaria suggerisce chì a cumbinazione di cambiamenti strutturali in u giratu frontale orbitale laterale, misurata da u volume di materia grigia è i livelli sanguinu di un marcatore inflamatori. campione di sughjetti di peso normale 19 è di sughjetti di eccessu di u pesu / obese di 44; cun alta sensibilità (95.5%), ma basta specificità (31.6%) (Cazettes et al., 2011). U nostru studiu differisce da sta relazione in parechji aspetti, cume una maghjine più grande; l'usu di un approcciu di validazione incrociata per evità una mostra specifica di soluzione, l'esclusione di i sughjetti cù ipertensione / diabete mellitus per rimuovere un possibile confusore, è l'inclusione di quantità di materia grigia è di densità di u filu di fibre per prevede u status di peso eccessivo.

4.4. Limitazioni

Ancu s'è truvatu differenze significative trà e individui cun un pesu normale è u troppo pesu in a densità di fibre, ùn pudemu micca extrapolà da questi risultati anatomici à e differenze in a connettività funzionale (di riposazione). Questi risultati di connettività funzionale offrirà a capacità di rilevà differenze in a sincronizazione di l'attività cerebrale in e zone chì ùn sò micca cunnesse direttamente da tracce di materia bianca. Ancu sì abbiamo replicatu risultati antecedenti ripurtati nantu à a connettività anatomica è e differenze morfologiche trà u pesu eccessivu / obesi è l'IMCU normaleKurth et al., 2013; Raji et al., 2010), ùn hà micca rispettu di alterazioni in e regioni subcorticali impurtanti hypothalamus, amygdala, è hippocampus. Hè pussibule chì questu fallimentu puderia esse stata da a limiti di l'algoritmi di parcellazione automatica aduprati in stu studiu o dovuti à l'analisi limitata à e individui in sovrappondenza contra l'individui obesi. I futuri studii avianu bisognu di campioni più grandi per paragunà l'individui obesi, di u pesu è di pesi normali, è di esse capace di fà analisi di sottogruppi in base à sessu è razza. A causa di u nostru campu relativamente scarsu hà utilizatu una rigida procedura interna di validazione, tuttavia, hè necessariu testà a precisione di predittore di stu classificatore in un setu di dati indipendente (Bray et al., 2009). I futuri studi si dirigerà à l'associazione di queste differenze di neuroimaging cù comportamenti specifici mangeri, preferenze di mangia, è informazioni di dieta per interpretà u contesto è significatu di questi risultati. Cum'è obesità è u status di peso eccessivu sò spessu associati à comorbilità tali ipertensione, diabetu è sindrome metabolicu, analisi futuri veneverà investigà l'effetti di moderazione è di correlazione di sti fattori nantu à l'algitimu di classificazione.

4.5. Riepilu è conclusioni

Riassuntu, i nostri risultati supportanu l'ipotesi chì u fattu di a sovrappesu hè assuciatu à a cunnessione alterata (in forma di densità di fibre) trà regioni specifiche di u cervellu, chì pò significà una comunicazione inefficace o inefficiente tra queste regioni. In particulare, a connettività ridotta di e regioni cerebrali infrontali prefrontali cù i circuiti di ricompense hè cunsiste cù una predominanza di meccanismi hedoni in a regolazione di l'ingressu di alimenti (Gunstad et al., 2006, 2007, 2008, 2010). I meccanismi sottu à questi cambiamenti strutturali sò mal capiti, ma pò impurtà processi neuroinflammatori è neuroplastici (Cazettes et al., 2011) riferiti à u statu infiammatorio di bassu grado riportatu in individui in sovrappesu è obesi (Cazettes et al., 2011; Cox et al., 2014; Das, 2010; Gregor è Hotamisligil, 2011; Griffin, 2006). Approccii guidati da dati per identificà cambiamenti di grigio è di biancu in u sovrappesu / obesità sò strumenti preziosi per identificà i correlati centrali di l'increscenza IMC è avè u potenziale per identificà biomarcatori neurobiologici per questo disordine.

Cuntributi autore

Arpana Gupta: Studia cuncepimentu e cuncepimentu, analisi è interpretazione di dati, elaborazione è revisione di manoscritti.

Emeran Mayer: Studia cuncepimentu cuncepimentu, riesce criticu di manoscritti, approvazione di a versione finale di manoscrittu, cundinaghju.

Claudia San Miguel: Rassegna è ritrattu criticu di manoscritti, interpretazione di i dati.

John Van Horn: Generazione di dati, analisi di dati.

Connor Fling: Analisi di dati.

Aubrey Amore: Analisi di dati.

Davis Woodworth: Analisi di dati.

Benjamin Ellingson: Revisione di manoscritto.

Kirsten Tillisch: Revisione critica di manoscritti, finanzamenti.

Jennifer Labus: Studia cuncepimentu e cuncepimentu, analisi è interpretazione di dati, elaborazione è revisione di u manoscrittu, approvazione di a versione finale di u manoscrittu, cundinatura.

Conflitti di interessu

Ùn ci hè nisun cunflittu d'interessu.

Fonte di finanzamentu

Questa ricerca hè stata supportata in parte da l'ambienti publicati da i National Institutes of Health: R01 DK048351 (EAM), P50DK64539 (EAM), R01 AT007137 (KT), P30 DK041301, K08 DK071626 (JSL), e R03 DK084169 (JSL). L'esplorazioni di i piloti sò stati forniti da u centru di cartografìa cerebrale Ahmanson-Lovelace, UCLA.

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