Das Gehirn, Fettleibigkeit und Sucht: eine EEG Neuroimaging-Studie (2016)

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Abstrakt

Fettleibigkeit und die damit verbundenen Komorbiditäten sind eine große Herausforderung für die öffentliche Gesundheit, vor der die moderne Welt steht. Die ungefähre weltweite Prävalenz von Übergewicht und Adipositas beträgt 50% bzw. 20%¹. Dies ist mit enormen gesundheitsbezogenen Kosten verbunden, die in den USA auf über 215 Milliarden US-Dollar pro Jahr geschätzt wurden¹. Bis heute haben die Strategien der öffentlichen Gesundheit den rapiden Anstieg der Fettleibigkeit nicht verhindern können²was auf die dringende Notwendigkeit hinweist, wirksame Interventionen sowohl auf der Bevölkerung als auch auf individueller Ebene zu entwickeln.

Fettleibigkeit wird als komplexe Erkrankung angesehen, bei der genetische, physiologische, psychologische und Umweltfaktoren zusammenwirken, um den adipösen Phänotyp zu erzeugen. Pathophysiologische Untergruppen innerhalb von adipösen Bevölkerungen waren jedoch schwer zu identifizieren. Es ist auch wahrscheinlich, dass wirksame Behandlungen nur mit personalisierten Behandlungen für bestimmte pathophysiologische Anomalien durchgeführt werden können. Obwohl seit langem erkannt wurde, dass homöostatische Zentren im Gehirn eine zentrale Rolle bei der Regulierung des Körpergewichts spielen, sind in jüngerer Zeit ähnliche Gehirnbereiche, die denen der Drogensucht ähneln, mit dem Verzehr von Nahrungsmitteln verbunden³.

Es gibt bedeutende Kontroversen darüber, ob das Konzept der Ernährungssucht plausibel ist, mit Argumenten sowohl für als auch gegen^3,4. Eine Ansicht betrachtet Fettleibigkeit als Folge der Ernährungssucht⁵, die vorschlägt, dass bestimmte Nahrungsmittel (diejenigen mit hohem Fett-, Salz- und Zuckergehalt) süchtigmachenden Substanzen ähneln, sofern sie auf das Gehirnsystem einwirken und Verhaltensanpassungen bewirken, die mit denen von Drogenmissbrauch vergleichbar sind^4,5. Eine zweite Ansicht ist, dass Ernährungssucht ein Verhaltensphänotyp ist, der in einer Untergruppe von Menschen mit Übergewicht auftritt und der Drogensucht ähnelt^3,5. Diese Ansicht stützt sich auf die Parallelen zwischen den DSM-IV-Kriterien für ein Substanzabhängigkeitssyndrom und den beobachteten Mustern von Überessen, z. B. bei Binge-Eating⁴. Die klinischen Ähnlichkeiten haben zu der Idee geführt, dass Fettleibigkeit und Alkoholsucht gemeinsame Mechanismen auf molekularer, zellulärer und systemischer Ebene haben können³. Argumente für den Zusammenhang zwischen Ernährungssucht und Alkoholsucht wurden bereits zuvor diskutiert^3,4. Es besteht eine klinische Überschneidung (1) zwischen Fettleibigkeit und Drogenabhängigkeit, (2) eine gemeinsame Anfälligkeit sowohl für Fettleibigkeit als auch für die Substanzabhängigkeit über das Internet Taq1A minor (A1) -Allel des Dopaminrezeptors D2 (DRD2) Gen, das mit Alkoholismus in Verbindung gebracht wurde; Störungen des Substanzmissbrauchs, einschließlich Kokain, Rauchen, Opioidabhängigkeit und Fettleibigkeit (3) Analoge Veränderungen der Neurotransmitter wurden beschrieben, die aus niedrigeren Spiegeln striataler Dopaminrezeptoren bei adipösen und abhängigen Menschen bestehen, sowie (4) verschiedene Gehirnreaktionen auf Nahrungsmittel- verwandte Stimuli bei adipösen Personen im Vergleich zu nicht adipösen Kontrollen in Studien zur funktionellen Bildgebung.

Alle diese Argumente wurden kritisiert, mit der Feststellung, dass die große Mehrheit der übergewichtigen Personen kein überzeugendes Verhaltens- oder neurobiologisches Profil gezeigt hat, das der Sucht ähnelt, und dass die enorme Inkonsistenz, die sich aus einer Überprüfung der Neuroimaging-Literatur ergibt, darauf hindeutet, dass Fettleibigkeit eine sehr heterogene Störung ist⁴.

So stellt sich die Frage, ob es tatsächlich eine Untergruppe von fettleibigen Menschen gibt, die nahrungsmittelabhängig sind. Dieses Verständnis könnte zur Entwicklung gehirnbasierter pathophysiologischer Behandlungen für Untergruppen von adipösen Patienten führen. Kürzlich wurde ein quantitatives und validiertes psychometrisches Maß für die Ernährungssucht entwickelt, die Yale Food Addiction Scale (YFAS).⁶. Der Inhalt der Yale Food Addiction Scale (YFAS) setzt sich aus Fragen zusammen, die auf Kriterien der Substanzabhängigkeit im DSM-IV-TR basieren, sowie Skalen, die zur Beurteilung von Verhaltensabhängigkeiten wie Glücksspiel, Bewegung und Geschlecht einschließlich des South Oaks Gambling Screen verwendet werden , die Übungsabhängigkeitsskala und das Screening-Tool für sexuelle Sucht von Carnes⁶. Für die Diagnose der Ernährungsabhängigkeit, die einer Substanzabhängigkeitsdiagnose ähnelt, wurden die Kriterien als erfüllt angesehen, wenn die Teilnehmer drei oder mehr der sieben Kriterien von DSM-IV-R sowie mindestens eines der beiden klinisch relevanten Elemente (Beeinträchtigung oder Dysfunktion) befürworteten Not)⁶. Diese Kriterien sind (1) Substanz in größerer Menge und über einen längeren Zeitraum als beabsichtigt aufgenommen, (2) Andauernder Wunsch oder wiederholter erfolgloser Versuch zum Abbruch, (3) Viel Zeit / Aktivität zum Erhalten, Verwenden, Wiederherstellen, (4) Wichtige soziale, Berufs- oder Freizeitaktivitäten, die aufgegeben oder reduziert wurden (5) Die Nutzung erfolgt trotz Kenntnis der nachteiligen Folgen (z. B. Nichterfüllung der Rollenpflicht, Nutzung bei körperlicher Gefährdung, (6) Toleranz (deutliche Zunahme der Menge; deutliche Abnahme der Wirkung). (7) Charakteristische Entzugserscheinungen, Substanz zur Entlastung genommen.

Die neuronalen Korrelate für die Ernährungsabhängigkeit basierend auf den YFAS-Kriterien wurden mithilfe von fMRI in einer evozierten Umgebung untersucht. Dabei wurde untersucht, wie sich das Gehirn von fettsüchtigen Menschen mit Nahrungsmittelabhängigkeit von mageren Kontrollen in ihrer Reaktion auf einen Nahrungsmittelreiz (Schokoladenmilchshake) unterscheidet.⁷. Teilnehmer mit höheren vs. niedrigeren Suchtwerten zeigten eine stärkere Aktivierung im dorsolateralen präfrontalen Kortex und im Caudat als Reaktion auf den erwarteten Erhalt von Lebensmitteln, jedoch eine geringere Aktivierung im lateralen Orbitofrontal-Kortex als Reaktion auf den Erhalt von Lebensmitteln. In einer Korrelationsanalyse korrelierten die Ergebnisse der Ernährungssucht mit einer stärkeren Aktivierung im vorderen cingulären Cortex, dem medialen Orbitofrontalkortex und der Amygdala als Reaktion auf den erwarteten Erhalt von Nahrungsmitteln⁷. Diese Studie legte nahe, dass ähnliche Muster der neuronalen Aktivierung mit dem süchtigmachenden Essverhalten und der Substanzabhängigkeit zusammenhängen⁷. In der Tat wurde eine stärkere Aktivierung des Belohnungskreislaufs als Reaktion auf Nahrungsmittelhinweise und eine verringerte Aktivierung hemmender Regionen als Reaktion auf die Nahrungsaufnahme festgestellt⁷.

Craving-bezogene Veränderungen im Gehirn wurden mit Hilfe von Cue-evozierter Technik sowie mit fMRI untersucht. Im Hippocampus, in der Insula und im Caudat wurde eine mit dem Verlangen zusammenhängende Aktivität festgestellt, drei Bereiche, von denen berichtet wurde, dass sie ebenfalls am Drang nach Drogenkonsum beteiligt waren, was die allgemeine Substrathypothese für das Verlangen nach Nahrungsmitteln und Drogen stützt⁸.

In einer kürzlich durchgeführten Studie, in der die neuronalen Korrelate der Ernährungssucht im Ruhezustand mit lokalisiertem EEG untersucht wurden, zeigten fünf Minuten nach einem Geschmack eines Schokoladenmilchshakes bei Patienten mit drei oder mehr Ernährungssymptomen eine Zunahme der Delta-Leistung in der rechten Mitte Frontalgyrus (Brodmann Area [BA] 8) und im rechten Gyrus precentral (BA 9) und Thetakraft in der rechten Insula (BA 13) und im rechten inferioren Frontalgyrus (BA 47). Verglichen mit den Kontrollen zeigten Patienten mit drei oder mehr Symptomen der Ernährungssucht eine Zunahme der funktionellen Konnektivität in fronto-parietalen Bereichen sowohl im Theta- als auch im Alpha-Band. Die Zunahme der funktionellen Konnektivität war auch positiv mit der Anzahl der Symptome der Ernährungssucht verbunden⁹. Diese Studie legte nahe, dass die Ernährungssucht ähnliche neurophysiologische Korrelate anderer Formen von substanzbedingten und süchtig machenden Störungen aufweist, was auf ähnliche psychopathologische Mechanismen schließen lässt⁹.

Ziel dieser Studie war es zu untersuchen, ob fettleibige Menschen mit und ohne Ernährungssucht ein gemeinsames Verhalten haben.Adipositas neuronale Hirnaktivität und ob auf der Grundlage der vorherigen Literatur eine übliche "Suchtneuralhirnaktivität" zwischen alkoholabhängigen und lebensmittelabhängigen Menschen identifiziert werden könnte.

Methoden

Verhaltens- und Labormaßnahmen

Fragebögen

Yale-Nahrungs-Sucht-Skala

Jeder Teilnehmer füllte die Yale Food Addiction Scale aus. Hierbei handelt es sich um einen selbst gemeldeten standardisierten Fragebogen, der auf DSM-IV-Codes für Substanzabhängigkeitskriterien basiert, um Personen mit einem hohen Risiko für die Ernährungssucht unabhängig vom Körpergewicht zu identifizieren^6,10,11. Während es derzeit keine offizielle Diagnose für „Ernährungssucht“ gibt, wurde das YFAS geschaffen, um Personen zu identifizieren, die Symptome einer Abhängigkeit von bestimmten Nahrungsmitteln zeigten. Lebensmittel mit Suchtpotenzial, die am deutlichsten von YFAS identifiziert werden, umfassen fett- und zuckerreiche Nahrungsmittel. Das YFAS ist ein psychometrisch validiertes Werkzeug, das aus 27-Fragen besteht und das Essverhalten identifiziert, das dem Verhalten in klassischen Suchtbereichen (2) ähnelt. Anhand der Skala des Continuous-Scoring-Systems haben wir für jeden Teilnehmer (7) einen YFAS-Score aus 2 berechnet. Auf dem YFAS wurde ein Median-Split angewendet, um die Adipositas-Gruppen zu unterscheiden. Die Teilnehmer, deren Bewertung dem Median (= 3) entspricht, wurden von der Analyse ausgeschlossen. Teilnehmer mit einer niedrigeren Bewertung als der Medianwert wurden der Gruppe mit niedrigem YFAS-Gehalt, dh der Gruppe mit nicht lebensmittelabhängiger Adipositas (NFAO), zugewiesen, während die Teilnehmer mit einem höheren Medianwert der Gruppe mit hohem YFAS-Gehalt zugeordnet wurden, dh den lebensmittelabhängigen Personen Fettleibigkeitsgruppe (FAO).

Numerische Bewertungsskalen (NRS) von 0 nach 10 zur Messung des Hungers (Wie hungrig fühlen Sie sich?); Zufriedenheit (Wie zufrieden fühlen Sie sich?); Fülle (Wie voll fühlst du dich?); Wertschätzung (Wie viel denkst du kannst du jetzt essen?); und Essenslust / Verlangen (Möchten Sie jetzt gleich etwas essen?).

BIS / BAS

Die Skalen für das Verhaltensinhibitionssystem / Verhaltensansatzsystem (BIS / BAS) wurden entwickelt, um individuelle Unterschiede in der Empfindlichkeit von zwei allgemeinen motivationalen Systemen zu ermitteln, die dem Verhalten zugrunde liegen¹². Ein BIS soll aversive Motive regulieren, bei denen das Ziel ist, sich von etwas Unangenehmem zu entfernen. Es wird angenommen, dass ein BAS appetitanregende Motive reguliert, bei denen das Ziel darin besteht, sich auf etwas zu bewegen, das gewünscht wird.

DEBQ

Die Teilnehmer füllten eine Kopie des Dutch Eating Behavior Questionnaire (DEBQ) aus und gaben an, in welchem ​​Umfang sie aus emotionalen Gründen, äußeren Gründen und Zurückhaltung essen¹³.

BES

Bei der Binge-Eating-Skala (BES) handelt es sich um einen Fragebogen, der das Vorhandensein bestimmter Verhaltensweisen bei Binge-Eating untersucht, die auf eine Essstörung hinweisen können¹⁴.

Lebensmittelbewusstsein

Das Bewusstsein für das Essen wird durch eine Subskala des Fragebogens zum achtsamen Essen quantifiziert¹⁵ und misst die affektive Empfindlichkeit der inneren Zustände und das organoleptische Bewusstsein (dh die bewusste Einschätzung der Auswirkungen von Nahrungsmitteln auf die einzelnen Sinne).

Labor- und Besuchsmessungen

Venöse Blutproben wurden an das Labor des Dunedin Public Hospital zur Messung von Glukose, Lipiden und Leberfunktion mit Standardmethoden geschickt. Die Körperzusammensetzung wurde unter Verwendung der bioelektrischen Impedanzanalyse (BIA) (Tanita MC-780 Multi Frequency Segmental Body Composition Analyzer) gemessen. Der Ruheenergieverbrauch wurde durch indirekte Kalorimetrie (Fitmate, COSMED) gemessen.

Gruppenvergleiche

Auf dem YFAS wurde ein Median-Split angewendet, um die Adipositas-Gruppen zu unterscheiden. Acht Teilnehmer hatten einen Medianwert (= 3) und wurden von der Analyse ausgeschlossen. Teilnehmer mit einer niedrigeren Bewertung als der Medianwert wurden der Gruppe mit niedrigem YFAS-Gehalt, dh der Gruppe mit nicht lebensmittelabhängiger Adipositas (NFAO), zugewiesen, während die Teilnehmer mit einem höheren Medianwert der Gruppe mit hohem YFAS-Gehalt zugeordnet wurden, dh den lebensmittelabhängigen Personen Fettleibigkeitsgruppe (FAO). Technisch gesehen haben nur 3-Teilnehmer die Kriterien für die Ernährungsabhängigkeit wirklich erfüllt, dh drei oder mehr der sieben Kriterien von DSM-IV-R sowie mindestens einer der beiden klinisch relevanten Punkte (Beeinträchtigung oder Belastung) (Gearhardt, Corbin et al.⁶).

Für die verschiedenen Fragebögen mit einer MANOVA wurde ein Vergleich zwischen den mageren, niedrigen YFAS- und hohen YFAS-Gruppen durchgeführt. Als abhängige Variablen wurden alle Fragebögen in ein einziges Modell aufgenommen, wie in aufgeführt Tabelle 1. Die unabhängige Variable war die Gruppe (Lean, Low YFAS und High YFAS). Eine Korrektur für Mehrfachvergleiche wurde unter Verwendung einer Bonferroni-Korrektur (p <0.05) angewendet, um einen Vergleich zwischen den drei verschiedenen Gruppen durchzuführen. Wir haben das variable Alter als Kovariate aufgenommen, um unsere Ergebnisse für das Alter zu kontrollieren.

  

Tabelle 1

Demographische, anthropometrische und Labormessungen für die schlanke und fettleibige Gruppe.

Wir haben eine Studie durchgeführt, in der biochemische und klinische Daten sowie Fragebögen zum Thema Ernährung und Fettleibigkeit (siehe 1 Tabellen und Und2) 2) ergänzt durch die EEG-Aktivität des Gehirns im Ruhezustand bei einer Gruppe von Fettleibigen (BMI> 30 kg / m)²) Personen (n = 38) mit niedrigen (n = 18) und hohen (n = 20) YFAS-Werten und verglichen diese mit einer Gruppe magerer nicht-abhängiger Kontrollen (n = 20) unter Verwendung von EEG-Aufzeichnungen mit lokalisierten Quellen.

  

Tabelle 2

Fragebogenanalysen: Mittelwerte und Standardabweichungen.

Um zu überprüfen, ob ein hoher YFAS-Score tatsächlich einen süchtig machenden Phänotyp widerspiegelt, verglichen wir die hohen und niedrigen YFAS-Gruppen mit einer Gruppe hartnäckiger alkoholabhängiger Personen (n = 13), die nach einem gemeinsamen neuronalen Suchtnetzwerk sowie nach dem neuronalen sucht Substrate für Speise- und Alkoholsucht.

Die Ergebnisse

Verhaltensmaßnahmen

YFAS

Der Vergleich zwischen magerem, niedrigem und hohem YFAS zeigt einen signifikanten Unterschied (F = 104.18, p <0.001), was darauf hinweist, dass sich die magere Gruppe und das niedrige YFAS nicht voneinander unterscheiden, dass sich jedoch beide Gruppen von der hohen YFAS-Gruppe unterscheiden (Tabelle 3). Wenn wir uns die verschiedenen Subskalen der YFAS ansehen, sind übermäßige Nahrungsaufnahme, Essenszeit, sozialer Rückzug, Entzugserscheinungen und ernährungsbedingte Subskalen die Subskalen, die hohe YFAS von niedrigen YFAS-Subjekten unterscheiden. Die hohe YFAS-Gruppe unterscheidet sich jedoch nicht von der niedrigen YFAS- und Lean-Gruppe für die dauerhafte Verwendung der Subskalen trotz Widrigkeiten und Toleranz. Bei keiner der Subskalen unterscheiden sich niedrige YFAS-Subjekte von den mageren Subjekten. Tabelle 3 bietet eine detaillierte Übersicht.

  

Tabelle 3

YFAS-Subskalen für die magere und fettleibige Gruppe.

Zusammenhang zwischen Ernährungssucht und Essstörungen

Der YFAS-Score für die Gesamtgruppe korrelierte mit dem BES-Score (r = 0.50, p <0.01) (Tabelle 4). Für die Gruppe mit niedrigem YFAS wurde keine signifikante Korrelation gefunden (r = 0.18, p <0.05) (Tabelle 4) wurde für die Gruppe mit hohem YFAS eine signifikante Korrelation gefunden (r = 0.56, p <0.05) (Tabelle 4).

  

Tabelle 4

Pearson Korrelation zwischen den verschiedenen Fragebögen.

Demographische, anthropometrische und Labormaßnahmen

Ein Vergleich zwischen den niedrigen und hohen YFAS-Gruppen zeigt einen gemeinsamen Phänotyp. Beide Gruppen können nicht durch biochemische Analyse getrennt werden (F = 0.89, p = 0.572), Vitalfunktionen (F = 0.75, p = 0.532), Gewicht und andere anthropometrische Maße (F = 1.17, p = 0.342) einschließlich Körperfettzusammensetzung (F = 0.66, p = 0.684), Energieverbrauch im Ruhezustand (F = 0.77, p = 0.387). Beide adipösen Gruppen unterschieden sich signifikant von der schlanken Gruppe. Die alkoholabhängigen Patienten haben ein normales Körpergewicht, eine normale Körpergröße und einen normalen BMI. Ihr Craving Score betrug 8.32 / 10 und ihr Audit-Score (Audit) für Alkoholkonsumstörungen 36.21 (normal <20). Sehen Tabelle 2 zur Übersicht.

Fragebögen

Sowohl die niedrige als auch die hohe YFAS-Gruppe berichten, dass sie weniger Hunger haben als die schlanke Gruppe. Die hohe YFAS-Gruppe berichtet, dass sie sich voller fühlt als die niedrige YFAS- und Lean-Gruppe. Es wurden keine signifikanten Unterschiede hinsichtlich Zufriedenheit, Wertschätzung und Essenswunsch nachgewiesen. Im BIS / BAS-Fragebogen weist die hohe YFAS-Gruppe eine höhere Punktzahl auf als die niedrige YFAS- und Lean-Gruppe in der BIS, nicht jedoch in der BAS. Auf den drei verschiedenen Subskalen der DEBQ wurde ein signifikanter Effekt erzielt. Für die Subscale 'zurückhaltend' berichteten sowohl die Gruppe mit niedrigem YFAS-Wert als auch der hohe YFAS-Gruppe im Vergleich zur schlanken Gruppe über eine höhere Punktzahl, unterschieden sich jedoch nicht voneinander. Die Subskala „extern“ zeigt an, dass Personen mit hohem YFAS-Test eine höhere Punktzahl als die Probanden mit niedrigem und niedrigem YFAS-Niveau aufweisen, dass jedoch die Gruppe mit niedrigem YFAS-Wert einen niedrigeren Wert aufweist als die Gruppe mit schlanken und hohen YFAS-Werten. Die "emotionale" Subskala zeigt einen Unterschied zwischen der hohen YFAS-Gruppe und den niedrigen YFAS- und den schlanken Probanden. Darüber hinaus hat die hohe YFAS-Gruppe im Vergleich zu der niedrigen YFAS- und Lean-Gruppe eine höhere Punktzahl in Bezug auf Binge-Essen und Lebensmittelbewusstsein. Beim Bewusstsein für Nahrungsmittel wurde auch ein signifikanter Unterschied zwischen der Gruppe mit niedrigem YFAS-Gehalt und der schlanken Gruppe festgestellt. Tabelle 3 zeigt eine Zusammenfassung der Ergebnisse. In Ergänzung Tabelle 4 zeigt die Korrelation zwischen den verschiedenen Fragebögen für die gesamte adipöse Gruppe, das niedrige und das hohe YFAS, getrennt.

Elektrische Bildgebung

Korrelationsanalysen

Ganze Gruppe

Eine Ganzhirn-Korrelationsanalyse und das YFAS zeigten eine signifikante positive Korrelation mit dem rostral anterioren cingulären Cortex (rACC) für das Theta (r = 0.23, p = 0.041) und das Beta3 (r = 0.22, p = 0.041) Frequenzbänder (Abb.. 1).

  

Figure 1

Eine Ganzhirnkorrelationsanalyse und das YFAS zeigten eine signifikante positive Korrelation mit dem (A) rostralen anterioren cingulären Cortex (rACC) für das Theta (r = 0.23, p = 0.041) und (B) beta3 (r = 0.22, ...

Niedrige YFAS-Gruppe

Eine Korrelationsanalyse für das gesamte Gehirn und das Gehirn Hunger-Score zeigte einen signifikanten Effekt sowohl für das Theta- als auch für das beta1- und das beta2-Frequenzband. Die Hungerwerte korrelieren positiv mit der EEG-Aktivität des Theta-Ruhezustands in der hinteren Insula sowie dem linken somatosensorischen Kortex (r = 0.69, p = 0.0007) (Abb. 2A) und korreliert negativ mit der beta1-Ruhezustands-EEG-Aktivität im dorsalen anterioren cingulären Cortex (dACC) (r = −0.49, p = 0.019) (Abb. 2B). Eine negative Korrelation für die EEG-Aktivität im Ruhezustand des beta2 im rostral anterioren cingulären Cortex (rACC) und der linken Insula (r = −0.48, p = 0.022) wird ebenfalls gefunden (Abb. 2C). Es gab keine signifikanten Auswirkungen auf das Delta-, Alpha1-, Alpha2-, Beta3- und Gamma-Frequenzband. Es wurde eine positive Korrelation zwischen der Wahrnehmung der Fülle und Beta-3-Aktivität im posterioren cingulate Cortex (PCC), die sich auf den Precuneus und den somatosensorischen Cortex erstreckt (r = 0.52, p = 0.013) (siehe Abb. 2D) und mit Gamma-Aktivität in der pregenualen anterioren cingulate Cortex (pgACC) (r = 0.61, p = 0.004) (Abb. 2E). Eine positive Korrelation wurde zwischen erhalten Lebensmittelbewusstsein und Theta-Aktivität im rACC und somatosensorischen Kortex (r = 0.44, p = 0.034) (Abb. 2F). Eine negative Korrelation wurde mit der Beta1-Aktivität im pgACC erhalten (r = –0.90, p <0.00001) (Abb. 2G). Darüber hinaus wurde eine negative Korrelation mit der beta2-Aktivität in der dACC und dem subgenualen anterioren cingulären Cortex (sgACC) nachgewiesen, der sich in die Amygdala erstreckt (r = −0.73, p = 0.0003) (Abb. 2H). Weiterhin wurde eine negative Korrelation (blau) mit der Gamma-Aktivität in der dACC und der PCC festgestellt (r = −0.61, p = 0.004) (Abb. 2I). Es wurden keine anderen signifikanten Effekte erhalten. Es wurde kein Effekt zwischen der Gehirnaktivität und der Hungerskala für die Gruppe mit niedrigem YFAS festgestellt.

  

Figure 2

(A) Korrelationsanalyse bei nicht-lebensmittelabhängigen fettleibigen Menschen. Die Hunger-Scores korrelieren positiv mit der EEG-Aktivität des Theta-Ruhezustands in der hinteren Insula sowie dem linken somatosensorischen Kortex (r = 0.69, p = 0.0007). (B) Korrelation ...

Hohe YFAS-Gruppe

Eine signifikante Korrelation wurde zwischen festgestellt Hunger punktet und Gamma-Band-Stromdichte im rACC, die sich in den dorsalen medialen präfrontalen Kortex (dmPFC) erstreckt (r = 0.56, p = 0.005) (Fig. 2J). Für die Frequenzbänder Delta, Theta, Alpha1, Alpha2, Beta1, Beta2 und Beta3 wurde kein signifikanter Effekt festgestellt. Es gab keine signifikanten Korrelationen zwischen Gehirnaktivität und den Maßstäben für Hunger, Fülle und Aufmerksamkeit.

Alkoholabhängigkeit Gruppe

Es wurde eine signifikante Korrelation zwischen Alkohol-Craving-Werten und der Gamma-Band-Stromdichte für die rACC festgestellt, die sich in die dmPFC hinein erstreckt (r = 0.72, p = 0.002) (Abb.. 3).

  

Figure 3

Korrelationsanalyse zwischen Alkohol-Verlangen-Scores und Gamma-Band-Stromdichte (r = 0.72, p = 0.002).

Konjunktionsanalyse

Eine Konjunktionsanalyse der Ruhezustandsaktivität zwischen hohen und niedrigen YFAS-Gruppen zeigt die beta2-Aktivität in den Bereichen sgACC, pgACC, parahippocampal, rechts inferior parietal und midtemporal (Z = 1.99, p = 0.023) (Abb. 4A) und Gamma-Aktivität in der PCC, die sich in Precuneus und Cuneus erstreckt (Z = 1.99, p = 0.023) (Abb. 4B). Antikorrelierte Aktivität in der beta2-Frequenz wurde in den rACC / dmPFC-Bereichen zwischen hohen YFAS- und niedrigen YFAS-Gruppen identifiziert (Z = -2.03, p = 0.021) (Abb. 4A).

  

Figure 4

(A) Konjunktionsanalyse der Aktivität des Beta2-Bandenruhezustands zwischen lebensmittelabhängigen fettleibigen Menschen (hohe YFAS) und nicht lebensmittelsüchtigen fettleibigen Menschen (niedrige YFAS). Rot stellt eine signifikante Abweichung von den für beide adipösen üblichen mageren gesunden nichtabhängigen Kontrollen dar ...

Eine Konjunktionsanalyse zwischen der Gruppe mit hohem YFAS-Übergewicht und der Alkoholabhängigkeit zeigte einen signifikanten Effekt für das alpha1-Frequenzband in ACC / dmPFC und Precuneus (Z = 2.24, p = 0.013) (Abb. 4C) und für alpha2-Aktivität im sgACC- und orbitofrontalen Kortex (OFC) sowie im Temporallappen (fusiförmiger / parahippocampaler Bereich) (Z = 2.78, p = 0.003) (Abb. 4D). Es wurde kein signifikanter Effekt zwischen den niedrigen YFAS-Gruppen und der Alkoholabhängigkeitsgruppe beobachtet.

Diskussion

Diese Ergebnisse legen nahe, dass ein hoher YFAS-Score einen süchtig machenden Zustand darstellt. Die Konjunktionsanalyse zeigte, dass die Gruppe mit hoher YFAS-Gruppe und die Gruppe mit Alkoholabhängigkeit eine gemeinsame pathologische Gehirnaktivität aufweisen, die in der Gruppe mit niedriger YFAS-Konzentration nicht vorhanden ist. Das visualisierte neuronale Substrat wird als pathologisch betrachtet, da es sowohl in Gruppen mit hohem YFAS-Gehalt als auch in alkoholabhängigen Gruppen durch Subtraktion der Gehirnaktivität von einer mageren, nicht süchtigen gesunden Kontrollgruppe kontrolliert wird. Diese pathologische "Sucht-Gehirnaktivität" umfasst den anterioren cingulate Cortex / dorsalen medialen präfrontalen Cortex, einen vorgebildeten anterioren cingulate Cortex, der sich in den medialen Orbitofrontalkortex (mOFC) erstreckt, Parahippocampus-Bereich und Hirnareale, die durch pharmakologische oder kognitive Additionsbehandlungen moduliert werden können⁴¹. Eine frühere fMRI-Studie zeigte, dass die YFAS-Scores mit der durch Cue hervorgerufenen Aktivität in der rACC und der mOFC korrelierten⁷ was darauf hindeutet, dass diese Gehirnbereiche auf Nahrungsmittelhinweise ansprechen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass sie im Ruhezustand im Gegensatz zu einer früheren LORETA-EEG-Ruhezustandsstudie auch aktiver sind⁹. So könnten Alkohol und Ernährungssucht neben zellulären, genetischen und Verhaltensaspekten auch eine Rolle spielen³, teilen auch ein gemeinsames neurophysiologisches Substrat auf einem makroskopischen Hirnaktivitätsniveau.

Beide YFAS-Gruppen haben jedoch einen gemeinsamen Phänotyp, Fettleibigkeit, und können nicht auf der Grundlage biochemischer Analysen, Vitalfunktionen, Gewicht und anderer anthropometrischer Maßnahmen, einschließlich Körperfettzusammensetzung, Energieverbrauch im Ruhezustand, oder anhand von mit Lebensmitteln in Zusammenhang stehenden Bewertungen, abgesehen von der Vollewahrnehmung, getrennt werden (Tabelle 2). TSeine klinische Ähnlichkeit spiegelt sich in der üblichen neurobiologischen "Adipositas-Gehirnaktivität" wider, die von den niedrigen und hohen YFAS-Gruppen geteilt wird. Eine Konjunkturanalyse (auf Mager kontrolliert) zeigte eine häufige pathologische Beta-Aktivität im Subgenual- und pgACC-Bereich, wobei die Gamma-Aktivität im PCC sich in Precuneus und Cuneus erstreckte und mit der Beta-Aktivität im parahippocampalen Bereich und im rechten unteren Parietal- und Mid-Time-Bereich kombiniert wurde. Diese Bereiche stellen im Wesentlichen das Standardmodusnetzwerk dar, das an der Verarbeitung von Informationen über Selbstreferenz und Körperempfindungen beteiligt ist⁴². Es ist jedoch interessant, dass verschiedene Teile des Standardmodus-Netzwerks Informationen mit unterschiedlichen Frequenzen verarbeiten. Es wurde vorgeschlagen, dass das Standardmodus-Netzwerk aus 3-Subnetzwerken besteht⁴³. Ein Teil besteht aus pgACC / vmPFC und ist ein wichtiges Element in einem Netzwerk von Bereichen, die sensorische Informationen von Außenwelt und Körper empfangen und als sensorisch-viszeromotorische Verbindung fungieren, die sich auf soziales Verhalten, Stimmungskontrolle und Motivationsantrieb konzentriert⁴³. Dieser Teil bei übergewichtigen Menschen oszilliert bei Beta-Aktivität, die an sensorischen Vorhersagen beteiligt ist⁴⁴ und Status quo-Verarbeitung⁴⁵. Bei der Integration in ein kürzlich entwickeltes Konzept von Verhaltensänderungen⁴⁶ Wenn der pgACC die Zuverlässigkeit des aktuellen Verhaltens berechnet, könnte dies hypothetisch darauf schließen lassen, dass der pgACC bei adipösen Personen den übergewichtigen Zustand als akzeptierten Bezugswert berechnet. Der PCC / Precuneus oszilliert bei Gamma-Aktivität. Die Gamma-Aktivität steht im Zusammenhang mit Vorhersagefehlern, oder mit anderen Worten, Änderungen, und der PCC / Precuneus ist der wichtigste Knotenpunkt des Selbstreferenzials^47,48 Standardmodus-Netzwerk. Es kann vermutet werden, dass der PCC / Precuneus die Referenzen zurücksetzt, dh die Allostase steuert⁴⁹durch vorausschauendes Referenz-Reset⁴⁹. Allostase ist mit der Sucht verbunden⁵⁰sowie Fettleibigkeit (Ernährungssucht)⁴⁹. Im parahippocampalen Bereich und im rechten unteren Parietal- und Mittelzeitbereich sind Beta- und Gamma-Oszillationen vorhanden. Das Parahippocampus ist an der kontextuellen Verarbeitung beteiligt^51,52während der rechte untere Parietalbereich in ein multimodales sensorisches Integrationszentrum eingebunden ist⁵³. Beta / Gamma-Kopplung wurde mit ausgelassenen Reizen verknüpft⁴⁴. Man könnte spekulieren, dass die Beta- und Gamma-Aktivität in diesen Bereichen damit zusammenhängt, dass die multimodalen sensorischen Bereiche nicht verarbeitet werden (weggelassene Stimuli für Lebensmittel) und nicht in einen Kontext gestellt werden. Bei adipösen Menschen könnten Nahrungsreize hypothetisch in einem dekontextualisierten Rahmen verarbeitet werden. dh unabhängig vom Kontext kann Essen appetitlich sein. Auf der anderen Seite wurden auch signifikante Unterschiede zwischen der niedrigen und hohen YFAS-Gruppe festgestellt. Die Konjunktionsanalyse zwischen Gruppen mit niedrigem YFAS und hohem YFAS zeigte eine pathologisch antikorrelierte Beta-Aktivität im Ruhezustand in der rACC / dmPFC. Noch deutlicher ist dieser Unterschied in den Korrelationsanalysen mit dem Hunger. Steigender Hunger korreliert mit einer zunehmenden Gamma-Aktivität in der rACC / dmPFC-Gruppe in der Gruppe mit hohem YFAS-Wert, ähnlich wie der rACC-Bereich mit dem zunehmenden Verlangen nach Alkoholabhängigkeit korreliert (Abb.. 1 Mitte, S1C-D). Derselbe Bereich wird durch Hinweise auf Nahrungsmittel aktiviert, die bei Menschen mit höheren YFAS-Werten in einer fMRI-Studie vermutlich Verlangen hervorrufen⁷. Im Gegensatz dazu zeigte der Hunger in der niedrigen YFAS-Gruppe eine negative Korrelation mit der Aktivität im gleichen RACC-Bereich. Frühere Studien haben gezeigt, dass die RACC mit dem Verlangen nach Alkohol in Verbindung steht⁵⁴und sowohl legale als auch illegale Drogensucht⁵⁵. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass es auch um das Verlangen nach Essen geht. Obwohl nicht signifikant, wurden bereits Unterschiede in der Aktivität im ACC zwischen adipösen Personen mit höheren (> 3) und niedrigeren (≤2) Symptomen der Nahrungssucht berichtet⁹. Die Ergebnisse dieser Studie könnten erklären, warum frühere Neuroimaging-Studien zu Übergewicht widersprüchliche Ergebnisse erbracht haben.

Der ACC hat den interessantesten Teil des Gehirns geprägt⁵⁶ wegen seiner vielen vorgeschlagenen Funktionen⁵⁷, Bayes'sche Vorhersagefehlerverarbeitung⁵⁸Darstellung der Anforderungen, die zur Aufrechterhaltung des homöostatischen Gleichgewichts erforderlich sind⁵⁹und angemessene Verhaltensreaktionen⁶⁰. Diese Studie deutet darauf hin, dass in der hohen YFAS-Gruppe der Nährstoffgehalt der Nahrung erhöht ist und der Essdrang stimuliert wird⁶⁰.

Der Hunger in der NFAO-Gruppe korreliert positiv mit der zunehmenden Theta-Aktivität in der linken hinteren Insula, einem Bereich, der sowohl somatosensorischen als auch viszeralen sensorischen Input verarbeitet, und den linken kaudalen Teil des somatosensorischen Kortex, der sowohl Geschmack als auch intraabdominale sensorische Informationen verarbeitet^61,62. Im Gegensatz dazu korreliert Hunger negativ mit der Beta-Aktivität in der linken vorderen Insula, die an der Verarbeitung von affektiven Informationen aus der hinteren Insula über das autonome Nervensystem beteiligt ist⁶². Dies legt nahe, dass die sensorische und affektive Verarbeitung viszeraler Informationen in der Insula in dieser Gruppe dissoziiert ist. Es ist verlockend zu spekulieren, dass eine Resistenz gegen homöostatische Signale für diesen Effekt verantwortlich sein könnte. Weitere Studien sind erforderlich, um diese Möglichkeit zu untersuchen.

Wie konnte die Aktivität des entgegengesetzten pathologischen Ruhezustands im dACC zu demselben fettleibigen Phänotyp führen? Auch wenn noch keine Erklärung existiert, ist es verführerisch zu spekulieren, dass ein Bayes'scher Gehirnmechanismus involviert sein könnte, da dieser Bereich mit dem Bayes'schen Lernen und der Verarbeitung von Vorhersagefehlern zusammenhängt^58,63. In der hohen YFAS-Gruppe könnte ein Fehler bei der Berechnung des Vorhersagefehlers einen Drang nach Nahrungsaufnahme hervorrufen, der zu Fettleibigkeit führt⁶⁴analog zu dem, was für Alkohol und andere Süchte vorgeschlagen wurde⁶⁵. In der niedrigen YFAS-Gruppe vermuten wir jedoch, dass unzureichende viszerale Signale zu einer fehlerhaften Vorhersage führen.

Es ist bekannt, dass Ernährungssucht und Essstörungen stark korrelieren (r = 0.78) (Imperatori, Innamorati) et al. 2014) und dass der Zusammenhang zwischen Ernährungssucht und Psychopathologie in einer klinischen Population durch Binge Eating (Imperatori, Innamorati) vermittelt wird et al. 2014). Und in der Tat sehen wir eine Korrelation zwischen den YFAS- und BES-Werten. Aufgrund der geringen Anzahl echter nahrungsmittelabhängiger Personen (n = 3) und echter Essstäbchen (n = 2) kann diese Studie diese Ergebnisse jedoch nicht bestätigen, wenn sie weiter analysiert wird. Als die Gehirnaktivität mit dem Hunger, der Zufriedenheit, der Fülle, der Wertschätzung und dem Essenswunschwert korreliert wurde, korrelierten diese Werte sowohl in den niedrigen als auch in den hohen YFAS-Gruppen nicht mit dem BES-Wert. Dies ist eine Schwäche dieser Studie. Es ist jedoch von Interesse, dass in einer Gruppe ohne diagnostizierte Psychopathologie ein neurophysiologischer Unterschied zwischen niedrigem und hohem YFAS gefunden werden kann, der in der Zwischengruppe nicht identifiziert wird. Dies deutet darauf hin, dass diese Gruppe mit hohem YFAS zwar keine repräsentative Stichprobe psychopathologisch ernährungsabhängiger Personen darstellt, in einer Gruppe ohne diagnostizierte psychiatrische Erkrankung jedoch immer noch Unterschiede zwischen niedrigem und hohem YFAS bestehen und dass es noch eine Gruppe ohne Psychopathologie gibt hat gemeinsame elektrophysiologische Merkmale mit typischer Sucht, in diesem Fall die Alkoholabhängigkeit.

Eine Schwachstelle der Studie ist, dass die Ergebnisse des EEG möglicherweise nur korrelativ sind. Für die sich überschneidende "neuronale Suchtaktivität" zwischen Alkohol und Nahrungsmittelsucht gibt es einige vorläufige Belege dafür, dass die Rolle der dACC beim Verlangen ursächlich sein könnte. In einem Fallbericht, bei dem ein Doppelkegel-TMS gegen den dACC gerichtet war, konnte gezeigt werden, dass rTMS eine vorübergehende (2-3-Wochen) Senkung des Alkohol-Verlangens bewirken kann⁶⁶. Darüber hinaus wurde in einem nachfolgenden Fallbericht eine Elektrode in den dACC eines alkoholabhängigen Patienten implantiert, um eine dauerhaftere Lösung für seine Alkoholabhängigkeit zu erhalten, mit einem dauerhafteren positiven Ergebnis⁶⁷. Dies legt nahe, dass der dACC tatsächlich in die Codierung des Verlangens im Allgemeinen involviert sein könnte, wie dies in einer früheren Metaanalyse vorgeschlagen wurde, die das neuronale Korrelat des Verlangens zwischen verschiedenen Missbrauchssubstanzen untersucht⁵⁵.

Eine weitere Schwachstelle der Studie ist, dass nur eine indirekte Maßnahme für das Verlangen nach bestimmten Nahrungsmitteln verwendet wurde, dh das Verlangen nach Nahrungsmitteln (Möchten Sie jetzt etwas essen?). Obwohl das Verlangen nach Essen ein intensiver Wunsch ist, Nahrungsmittel zu erhalten und zu konsumieren, ist das Verlangen nach Nahrungsmitteln normalerweise ein starkes Verlangen nach einem bestimmten Nahrungsmittel (z. B. sehr häufig Schokolade) und unterscheidet sich vom normalen Hunger.

Eine dritte Einschränkung dieser Studie ist die geringe Auflösung der Quellenlokalisierung, die inhärent aus einer begrenzten Anzahl von Sensoren (19-Elektroden) resultiert, und dem Fehlen von fachspezifischen anatomischen Vorwärtsmodellen. Dies reicht für die Rekonstruktion der Quelle aus, führt jedoch zu einer größeren Unsicherheit bei der Quellenlokalisierung und einer herabgesetzten anatomischen Genauigkeit. Daher ist die räumliche Genauigkeit der vorliegenden Studie erheblich geringer als bei der funktionellen MRI. Dennoch wurde die Tomographie sLORETA durch Studien, die LORETA mit anderen etablierten Lokalisierungsmethoden kombinieren, wie z. B. der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI), erheblich validiert.^68,69strukturelle MRI⁷⁰, Positronenemissionstomographie (PET)^71,72,73 und wurde in früheren Studien verwendet, um beispielsweise die Aktivität im auditorischen Kortex nachzuweisen^74,75,76. Bei der weiteren sLORETA-Validierung wurden die von invasiven implantierten Tiefenelektroden gewonnenen Lokalisierungsergebnisse als Grundwahrheit akzeptiert. In diesem Fall liegen mehrere Studien zur Epilepsie vor^77,78 und kognitive ERPs⁷⁹. Es lohnt sich zu betonen, dass tiefe Strukturen wie der anteriore cingulate Cortex vorhanden sind⁸⁰und mesiale Schläfenlappen⁸¹ kann mit diesen Methoden korrekt lokalisiert werden. Weitere Forschung könnte jedoch die räumliche Präzision und Genauigkeit verbessern, indem EEG mit hoher Dichte (z. B. 128- oder 256-Elektroden) und themenspezifische Kopfmodelle und MEG-Aufnahmen verwendet werden.

Zusammenfassend zeigen wir, dass bei adipösen Individuen trotz identischer phänotypischer Merkmale mindestens zwei neurophysiologische Mechanismen existieren, die pathophysiologisch sind. Der auffälligste Unterschied zwischen diesen beiden fettleibigen Gruppen bezieht sich auf eine entgegengesetzte Aktivität der dACC. Es gibt auch eine auffallende Ähnlichkeit zwischen den nahrungsmittel- und alkoholabhängigen Gruppen, was darauf hindeutet, dass ein hoher YFAS-Score auf eine Suchtstörung hinweist, die mit Nahrungsmitteln zusammenhängt und deren neurobiologische Prozesse der Alkoholsucht ähneln. Unsere Ergebnisse legen auch nahe, dass die Behandlung von Fettleibigkeit wie Medikation oder Neuromodulation auf der Grundlage der zugrunde liegenden neurobiologischen Pathophysiologie individualisiert werden sollte.

Zusätzliche Angaben

Wie zitiere ich diesen Artikel: De Ridder, D. et al. Das Gehirn, Fettleibigkeit und Sucht: eine EEG-Neuroimaging-Studie. Sci. Rep. 6, 34122; doi: 10.1038 / srep34122 (2016).

Fußnoten

Bibliographie