La alimentación desinhibida en adolescentes obesos se asocia con reducciones de volumen orbitofrontal y disfunción ejecutiva (2011)

L Maayan,2,4* C Hoogendoorn,1* V Sudor,1 y A. Convit1,3,4

ENLACE A ESTUDIO COMPLETO

Obesidad (Silver Spring). 2011 julio; 19 (7): 1382 – 1387.

1 Departamento de Psiquiatría, Escuela de Medicina de la Universidad de Nueva York, 550 First Avenue, Nueva York, NY 10016, EE. UU.

2 Departamento de Psiquiatría Infantil, Escuela de Medicina de la Universidad de Nueva York, 550 First Avenue, Nueva York, NY 10016, EE. UU.

3 Departamento de Medicina, Escuela de Medicina de la Universidad de Nueva York, 550 First Avenue, Nueva York, NY 10016, EE. UU.

4 Instituto Nathan Kline para la Investigación Psiquiátrica, 140 Old Orangeburg Rd. Orangeburg NY 10962, EE.UU.

En los adultos, la obesidad se ha asociado con una alimentación desinhibida, una disminución del volumen de la materia gris cortical y un menor rendimiento en las evaluaciones cognitivas. Se sabe mucho menos sobre estas relaciones en la adolescencia y no hay estudios que evalúen las medidas conductuales, cognitivas y neuroestructurales en el mismo grupo de participantes del estudio. Este estudio examinó la relación entre la obesidad, la función ejecutiva, la desinhibición y los volúmenes cerebrales en jóvenes relativamente sanos. Los participantes incluyeron adolescentes obesos 54 y magros 37. Los participantes recibieron una batería cognitiva, cuestionarios de conductas alimentarias e imágenes de resonancia magnética (IRM). Las evaluaciones neuropsicológicas incluyeron tareas dirigidas a la función del lóbulo frontal. Las conductas alimentarias se determinaron mediante el Cuestionario de alimentación de tres factores (TFEQ) y las IRM estructurales se realizaron en un sistema de resonancia magnética Avanto 1.5 T Siemens (Siemens, Erlangen, Alemania) para determinar los volúmenes de materia gris cerebral. Los adolescentes delgados y obesos fueron emparejados por edad, años de educación, género y nivel socioeconómico. En relación con los adolescentes delgados, los participantes obesos tenían calificaciones significativamente más altas de desinhibición en el TFEQ, menor rendimiento en las pruebas cognitivas y menor volumen de la corteza orbitofrontal. La desinhibición se correlacionó significativamente con el índice de masa corporal, la puntuación Stroop Color-Word y el volumen de la corteza orbitofrontal. Este es el primer informe de estas asociaciones en adolescentes y señala la importancia de comprender mejor las asociaciones entre los déficits neuroestructurales y la obesidad.

Palabras clave: obesidad, adolescentes, desinhibición, resonancia magnética, lóbulo frontal, cognición, corteza orbitofrontal

Introducción

La prevalencia de obesidad infantil y adolescente en los EE. UU. Se ha triplicado con creces desde 1970. Aunque la evidencia reciente sugiere que la obesidad infantil puede haberse estabilizado, las altas tasas actuales predicen un problema inminente de salud pública que involucra enfermedades cardiovasculares y endocrinas (1).

La desinhibición en la conducta alimentaria, que se caracteriza en parte como la propensión a comer de manera oportunista en respuesta a señales ambientales, se ha asociado con la obesidad tanto en jóvenes como en adultos (2). El fallo de control relacionado en la ingesta calórica que conduce a una eventual obesidad puede ocurrir en varios niveles en el cerebro, incluido el hipotálamo (3) y, según un trabajo más reciente, en la corteza cerebral (4). Una serie de estudios de neuroimagen funcional de individuos delgados y obesos en estados hambrientos y alimentados han mostrado varias regiones corticales que incluyen el cingulado anterior, prefrontal medial (5), ínsula, cingulada posterior, temporal y cortices orbitofrontal (6) ser activado diferencialmente dependiendo del nivel de saciedad y el IMC, sugiriendo su participación en la regulación de la ingesta calórica. La comprensión de la OFC como un área clave en la inhibición del comportamiento se remonta al caso de Phineas Gage, el desafortunado 19th Trabajador ferroviario del siglo que sobrevivió a un accidente que probablemente dañó su corteza orbitofrontal, lo que resultó en cambios de personalidad y mayor impulsividad (7).

Los hallazgos neuroestructurales también se han correlacionado con el Índice de masa corporal (IMC). En un pequeño estudio de mujeres con 55 de edad y más, que empleó morfometría basada en voxel (VBM, por sus siglas en inglés), el IMC se correlacionó negativamente con los volúmenes de materia gris en varias áreas frontales, incluido el giro orbitofrontal izquierdo, el frontal inferior derecho y el giro precentral derecho. a otras regiones, incluido el cerebelo derecho, así como una gran región posterior derecha que abarca los giros parahipocampales, fusiformes y linguales (8). Un estudio más amplio de adultos con 1,428 encontró una correlación negativa entre los hombres entre el IMC y la materia gris en general, así como en regiones específicas del cerebro, como los lóbulos temporales mediales bilaterales, los lóbulos occipital, los lóbulos frontales, precuneus, el cerebro medio y el lóbulo anterior del cerebelo (9). Otro estudio VBM mostró que los adultos obesos tienen una menor densidad de materia gris en áreas como el opérculo frontal, el giro frontal medio, el giro postcentral y el putamen (10). Nuestro grupo ha descrito anomalías neuroestructurales en adolescentes obesos con diabetes mellitus tipo 2 (T2DM) (26), pero a nuestro entender, no se han descrito tales déficits entre los jóvenes obesos sin T2DM.

Además de los hallazgos estructurales, las evaluaciones cognitivas han demostrado que el funcionamiento ejecutivo y la inhibición de la respuesta pueden verse comprometidos tanto en individuos obesos adultos como adolescentes. Un estudio que empleó tomografía por emisión de positrones (PET) y pruebas cognitivas encontró que los adultos obesos tenían un metabolismo de la glucosa prefrontal basal disminuido, así como un rendimiento reducido en la tarea de Stroop, una prueba de atención selectiva y función ejecutiva (11). Otros estudios de la función ejecutiva y la inhibición de la respuesta en adultos han mostrado una asociación negativa de esas variables con el IMC (1214). Además, los adolescentes extremadamente obesos muestran un menor funcionamiento en tareas ejecutivas en comparación con los datos normativos (15).

Supusimos que, de acuerdo con los hallazgos anteriores del Cuestionario de alimentación de tres factores (TFEQ), los adolescentes obesos tendrían calificaciones más altas de desinhibición autodeclarada en las conductas alimentarias. Además, planteamos la hipótesis de que los adolescentes obesos tendrían puntuaciones más bajas en las evaluaciones de la función ejecutiva y una integridad reducida en las medidas neuroestructurales del lóbulo frontal (volúmenes de materia gris basados ​​en MRI y volúmenes cerebrales regionales). Además, postulamos que la desinhibición en la TFEQ se asociará negativamente con las puntuaciones cognitivas en los dominios relevantes, así como con las mediciones basadas en resonancia magnética de las áreas del cerebro involucradas en la inhibición de la respuesta y el control ejecutivo.

Métodos

Participantes y Procedimientos

Noventa y un jóvenes (14-21 años), 37 delgados (IMC <25 kg / m2 o Relación cintura / altura <0.5) y 54 obesos (IMC ≥ 30 kg / m2 o> percentil 95 para el IMC para la edad y el sexo) participaron en el estudio. Ochenta y uno de estos (36 delgados, 45 obesos) recibieron una resonancia magnética. Diez adolescentes no recibieron una resonancia magnética por las siguientes razones: dos no acudieron a sus citas, una estaba embarazada y optamos por pecarnos de seguridad, una no podía tolerar la resonancia magnética (claustrofobia) y seis tenían un IMC> 50 kg / m2 y excedió el tamaño del cuerpo que podría ser acomodado por el escáner.

Los participantes magros tenían una edad media de 17.3 ± 1.6 años y 17.5 obesos ± 1.6 años. Los dos grupos también se compararon en años de educación, género y nivel socioeconómico y todos se encontraban en el rango cognitivamente normal. La evidencia de enfermedad neurológica, médica (que no sea dislipidemia, resistencia a la insulina por debajo de T2DM, ovario poliquístico o hipertensión), o psiquiátrica (incluida la depresión y el abuso de alcohol u otras sustancias) excluyó a los individuos de la participación en el estudio. T2DM también excluyó a los individuos de la participación. Los participantes y sus padres dieron su consentimiento informado por escrito y fueron compensados ​​por su tiempo e inconvenientes. El protocolo de estudio fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional de la Escuela de Medicina de la Universidad de Nueva York.

A todos los participantes del estudio se les tomó una muestra de sangre después de un ayuno nocturno de 10-hora para evaluar los niveles de glucosa, insulina, lípidos y marcadores inflamatorios (proteína C reactiva de alta sensibilidad; hs-CRP). La glucosa se midió utilizando un método de glucosa oxidasa (VITROS 950 AT, Amersham, Inglaterra), la insulina por quimioluminiscencia (Advia Centaur, Bayer Corporation) y la PCR en plasma usando un inmunoensayo enzimático (portaobjetos de Vitros CRP, Diagnóstico Ortopédico). La sensibilidad a la insulina se estimó utilizando la evaluación del modelo de homeostasis de la resistencia a la insulina (HOMA-IR).

Evaluaciones completas

Evaluación neuropsicológica

Llevamos a cabo una amplia evaluación de las funciones neurocognitivas, incluido el rendimiento intelectual, la memoria reciente, la memoria de trabajo, la atención y la función ejecutiva. Planteamos la hipótesis de que habría diferencias en las funciones del lóbulo frontal entre adolescentes delgados y obesos y, por lo tanto, restringimos nuestros análisis a pruebas neurocognitivas que reflejan la integridad del lóbulo frontal y las funciones ejecutivas intactas, a saber, la Prueba de asociación de palabras orales controladas (COWAT), Prueba de creación de pistas, partes A & B, Tarea Stroop, Índice de atención / concentración de la Evaluación de amplio rango de aprendizaje y memoria (WRAML) e Índice de memoria de trabajo de WRAML. Con la excepción de WRAML y Stroop, que proporcionan puntajes estándar corregidos por edad, se informan puntajes brutos. Todas las pruebas administradas son instrumentos neuropsicológicos estándar descritos en detalle en otra parte (16).

Cuestionario de comer de tres factores (TFEQ)

Las características de la conducta alimentaria se evaluaron mediante el uso de TFEQ. El TFEQ es un instrumento de ítem 51, compuesto de tres subescalas que miden la restricción (es decir, control cognitivo de la conducta alimentaria; ítems 21), desinhibición (es decir, la susceptibilidad de comer en respuesta a factores emocionales y señales sensoriales; ítems 16), y hambre (es decir, la susceptibilidad de comer en respuesta a los sentimientos de hambre; ítems de 14). La TFEQ se administró aproximadamente una hora después del almuerzo.

Adquisición de MRI y análisis de imagen

Todos los sujetos se estudiaron en el mismo sistema 1.5 T Siemens Avanto MRI, que tiene un diámetro de pulgada 65 y una tabla adecuada para una persona de hasta 400 libras. Adquirimos imágenes de eco de gradiente de adquisición rápida imantadas por imitación de T1 (MPRAGE; TR 1300 ms; ms de TE 4.38; TI de 800; FOV 250 × 250; grosor de corte 1.2 mm; NEX 1; ángulo de giro 15 °; tamaño de matriz 256 × 256; cortes coronales 192).

Análisis volumétrico de WM / GM

La normalización espacial y la segmentación de imágenes MPRAGE utilizaron procedimientos automatizados como se describe en (17) el software de cartografía paramétrica estadística (SPM5). Las imágenes MPRAGE se corrigieron por primera vez por no uniformidades de señal y se normalizaron espacialmente a la plantilla estándar del Instituto de Neurología de Montreal T1. Usando el algoritmo de clasificación de tejidos en SPM5, segmentamos las imágenes MPRAGE normalizadas en sus particiones de materia gris (GM), materia blanca (WM) y líquido cefalorraquídeo (LCR), que son mapas que representan la probabilidad de que cada voxel se clasifique como GM, WM o CSF. Estas particiones segmentadas se normalizaron posteriormente a sus respectivas plantillas estándar. Además de realizar una evaluación del cerebro completo, y dado que durante la adolescencia la mielinización del lóbulo frontal todavía está en curso, utilizamos dos plantillas diferentes para derivar las regiones de interés (ROI) en el lóbulo frontal. Estos fueron el etiquetado anatómico automático SPM (AAL) (18) plantilla y nuestro método de parcelación de lóbulo frontal confiable (19). La plantilla AAL se usó para derivar un lóbulo frontal total, una región cingulada anterior y una región orbitofrontal. Nuestro propio método de parcelación se utilizó para derivar una región prefrontal (lóbulo frontal menos la región motora suplementaria). Cuantificamos las proporciones de volúmenes de WM, GM, CSF en todas las regiones frontales y del cerebro en el nivel del caso, primero mapeando las regiones a cada partición segmentada y luego promediando los valores entre los sujetos para cada uno de los dos grupos.

Análisis estadístico

Realizamos pruebas t de muestras independientes de dos colas que examinaron las diferencias de grupo en la demografía, los datos endocrinos, los datos cognitivos y los volúmenes cerebrales, así como las correlaciones de Pearson entre la puntuación de desinhibición de TFEQ y el IMC, la puntuación de palabras de color de Stroop y el volumen de materia gris de la corteza orbitofrontal. Se excluyeron los datos que estaban más de 2 desviaciones estándar de la media del grupo para esa variable. Dado que existe una variabilidad individual en los volúmenes cerebrales regionales relacionados con el tamaño total de la cabeza, medimos el tamaño de la bóveda intracraneal (ICV) de cada individuo y utilizamos los valores ICV para ajustar los volúmenes cerebrales regionales. Por lo tanto, para permitir la comparabilidad con otros estudios y dar al lector una idea del tamaño de las regiones cerebrales estudiadas, la tabla que describe los volúmenes cerebrales regionales muestra los volúmenes brutos (no residualizados). Sin embargo, la comparación estadística y la importancia y el tamaño del efecto de todas las imágenes presentadas utilizaron los volúmenes cerebrales ajustados (residualizados).

Resultados

Datos demográficos y endocrinos

Los grupos de sujetos fueron emparejados por edad, género, grado escolar y estatus socioeconómico de Hollingshead (SES). Los participantes obesos eran, por definición, más altos en el IMC, y como se esperaba también tenían una presión arterial sistólica y diastólica más alta, niveles de insulina y glucosa en ayunas (pero todos en el rango normoglicémico), así como la evaluación del modelo homeostático de resistencia a la insulina (HOMA-IR) ), triglicéridos, lipoproteínas de baja densidad (LDL) y proteína C reactiva de alta sensibilidad (CRP). Los sujetos obesos también tenían niveles significativamente más bajos de lipoproteínas de alta densidad (HDL). Por favor refiérase a Tabla 1.

 Tabla 1    

Demografía y características endocrinas de los grupos de adolescentes magros y obesos

Cuestionario de comer de tres factores

Los adolescentes obesos puntuaron significativamente más alto que los delgados en el factor de desinhibición del Cuestionario de alimentación de tres factores (6.85 ± 3.55 frente a 3.91 ± 1.96, p <0.000, d (d) de Cohen = 1.07), así como el factor de hambre (6.60 ± 3.37 vs. 4.68 ± 2.84, p = 0.008, d = 0.81) y el factor de restricción cognitiva (9.19 ± 4.30 vs. 6.78 ± 4.11, p = 0.012, d = 0.57). Tenga en cuenta que repetimos estos análisis para el subconjunto de 81 participantes con una resonancia magnética y los resultados se mantuvieron esencialmente sin cambios (datos no mostrados).

Medidas cognitivas

En relación con los adolescentes magros, los adolescentes obesos tuvieron un peor rendimiento cognitivo en cada tarea del lóbulo frontal, más pronunciada para el Stroop (una medida de inhibición), y el Índice de Memoria de Trabajo de la WRAML, incluso cuando controlamos el IQ estimado. Por favor refiérase a Tabla 2.

 Tabla 2    

Diferencias cognitivas entre grupos de adolescentes magros y obesos

Debido a que los sujetos de 10 no recibieron una evaluación de IRM (para obtener más detalles, consulte las secciones de participantes y procedimientos anteriores), repetimos nuestros análisis para el subgrupo de adolescentes de 81 que recibieron una RMN y la dirección y la importancia de los resultados cognitivos permanecieron sin cambios (datos no mostrado).

Imagen mental

El volumen de la materia gris del lóbulo frontal (en centímetros cúbicos) mostró una tendencia menor, aunque no en un nivel de significación estadística, entre los adolescentes obesos (265.3 ± 29.5 vs. 269.6 ± 26.7; 0.00369 ± XXUMX residualizado vs. −0.018312 ± 0.00609, p = 0.014076, d = 0.139). Tenga en cuenta que aunque las diferencias absolutas entre estos volúmenes fueron pequeñas, los análisis se realizaron después de la residualización del ICV y los valores de significación y tamaño del efecto reflejan estos análisis. Además, con el fin de controlar los posibles efectos de la edad en el desarrollo de los volúmenes frontales y cerebrales, volvimos a realizar nuestros análisis en función de la edad. Encontramos volúmenes de materia gris significativamente más bajos para los jóvenes obesos en la corteza orbitofrontal (0.35 ± 32.3 vs. 3.68 ± 33.3; 3.99 ± 0.00781 residual vs. −0.024944 ± 0.01227, p = 0.018947, d = 0.005). Las diferencias de grupo de volumen de OFC no cambiaron después de controlar la presión arterial sistólica o HOMA-IR. Otras regiones cerebrales evaluadas, incluidos la corteza prefrontal y la corteza cingulada anterior, no fueron significativamente diferentes entre los participantes obesos y magros. La co-variación por edad no cambió ninguna de estas relaciones.

Asociaciones

Encontramos asociaciones significativas entre el TFEQ y las medidas de volumen cognitivo, IMC y MRI. Específicamente, la puntuación del factor de desinhibición en el TFEQ mostró una correlación significativa con el IMC (r (81) = 0.406, p <0.001), la puntuación Stroop Color-Word (r (77) = −0.272, p = 0.017) y el gris OFC volumen de materia (r (71) = −0.273, p = 0.021). Para comprender mejor la relación entre el volumen de OFC y la desinhibición, exploramos la asociación por separado para los dos grupos. Encontramos que no hubo asociación entre la desinhibición y el volumen de OFC para individuos obesos (r (40) = −0.028, p = 0.864), mientras que hubo una fuerte asociación para el grupo magro (r (31) = −0.460, p = 0.009). Las asociaciones entre la puntuación del factor de desinhibición y el IMC y Stroop siguieron siendo significativas para el subconjunto de personas con resonancia magnética (datos no mostrados).

Discusión

Como se esperaba, los adolescentes obesos tenían calificaciones significativamente más altas de desinhibición, hambre y restricción cognitiva en la TFEQ. Aunque los niveles más altos de restricción cognitiva entre los adolescentes obesos parecerían contraintuitivos en la primera inspección, se ajustan al modelo descrito de "restricción rígida" en el que un individuo con una alimentación desinhibida y la restricción cognitiva puede tender a restringir los alimentos en algunas situaciones, pero excesivamente comer en exceso (20).

Nuestros nuevos resultados neuroestructurales en adolescentes obesos son consistentes con los hallazgos en la literatura para adultos (8, 9) demostrando reducciones de volumen de materia gris. En nuestra muestra de adolescentes, estas disminuciones fueron más marcadas para la corteza orbitofrontal, una región del cerebro importante en el control de los impulsos, pero también mostró una tendencia débil para todo el lóbulo frontal. Especulamos que las reducciones de volumen más sutiles que existen en otras regiones cerebrales entre los adolescentes obesos pueden alcanzar una significación estadística en una muestra ampliada.

De manera importante para este informe, encontramos que el grupo con exceso de peso no solo tiene puntajes de desinhibición más altos en el TFEQ, sino que un desempeño más bajo en las pruebas cognitivas que reflejan las funciones cerebrales que se cree son fundamentales para la inhibición del comportamiento, incluso cuando controlan el coeficiente intelectual. Fuera de las regiones y funciones del lóbulo frontal que medimos, nos interesó especialmente determinar la relación entre el factor de desinhibición de la TFEQ y la OFC, una región del cerebro que es muy importante para la inhibición del comportamiento (control de impulsos). Seleccionamos el Stroop porque es la única de nuestras tareas del lóbulo frontal (incluidas las que tocan las funciones ejecutivas) la que prueba específicamente la capacidad de inhibir las respuestas automáticas. Este es el paralelo cognitivo directo del comportamiento (factor de desinhibición de la TFEQ) y la región del cerebro (OFC) que también participan en la inhibición de las respuestas automáticas. Nuestro interés fue determinar la especificidad funcional (Stroop frente a otras tareas frontales que no miden la inhibición de la respuesta) y anatómica (OFC) de nuestros hallazgos y su asociación con el factor de desinhibición del TFEQ.

También encontramos asociaciones significativas entre las puntuaciones del factor de desinhibición y el volumen de IMC y OFC. Cuando la relación entre la desinhibición y el volumen de OFC se examinó por separado en los participantes magros y obesos, encontramos una fuerte asociación negativa solo para el grupo magro. Es posible que los individuos obesos ya hayan experimentado un nivel crítico de desinhibición (que, como hemos demostrado, está asociado con el IMC), por lo que la desinhibición adicional no se refleja tan claramente en los cambios adicionales en la OFC, pero quizás en diferentes regiones cerebrales o redes no evaluadas como parte de este estudio Otra posibilidad para estos hallazgos diferentes para cada uno de los dos grupos de ponderación es que dado que los grupos obesos tienen un mayor grado de aprobación de los artículos, pueden ser más susceptibles a los problemas de conveniencia social y, por lo tanto, es menos probable que informen completamente el alcance de su desinhibición conductual en la alimentación, amortiguando la asociación en este grupo. Por último, también es posible que la restricción de rango, es decir, los fenómenos de correlaciones que disminuyen cuando la varianza disminuye, como ocurre cuando dividimos nuestra muestra en dos, pueda afectar nuestros resultados.

Si bien nuestro estudio encuentra que la desinhibición en el comportamiento de la alimentación está asociada con reducciones en el funcionamiento ejecutivo y los volúmenes de materia gris frontal, la naturaleza transversal de nuestro diseño no nos permite abordar el problema de la direccionalidad o la causalidad. Dicho esto, hay varias teorías plausibles con respecto a la dirección de estas asociaciones.

Una posibilidad es que los déficits cerebrales funcionales o estructurales primarios conduzcan a una alimentación desinhibida y reducciones en la función neurocognitiva. Esta línea de razonamiento está parcialmente respaldada por el trabajo que muestra la desinhibición en el comportamiento alimentario para presagiar un aumento del consumo calórico (21) y la obesidad (22). También es consistente con el trabajo de imágenes funcionales que demuestra que las personas que, en respuesta a la ingesta visualizada de alimentos sabrosos muestran una activación más débil de los circuitos de recompensa cerebral, tienen un riesgo elevado de aumento de peso en el futuro (23); quizás necesiten un estímulo más grande (más comida) para obtener la misma respuesta de recompensa.

Otra posible explicación es que los déficits estructurales cerebrales, como los demostrados en este estudio, resultan de la obesidad y su resistencia a la insulina asociada. Esta posibilidad está respaldada por un estudio longitudinal de 24 año que muestra un aumento del IMC que comienza en la mediana edad y se correlaciona con una disminución del volumen del lóbulo temporal en la vida posterior (24). También apoyamos este orden de efectos en nuestro propio trabajo en adultos, donde encontramos que los volúmenes del hipocampo se asociaron con alteraciones en la tolerancia a la glucosa (25) así como en adolescentes con T2DM, donde encontramos alteraciones cognitivas y reducciones en los volúmenes del lóbulo frontal y en la integridad microestructural de la materia blanca (26). Planteamos que la resistencia a la insulina asociada con la obesidad que presenta nuestro grupo de adolescentes con exceso de peso puede contribuir a disminuir la función ejecutiva y los déficits estructurales. Hemos descrito un posible modelo para estos efectos (27) en el que planteamos la hipótesis de que la resistencia a la insulina se asocia con una disminución de la reactividad vascular cerebral relacionada con la disfunción endotelial. Sabemos que durante la activación cerebral, como ocurre cuando se realiza una tarea cognitiva, hay un aumento en la actividad sináptica en la región del cerebro involucrada. En el cerebro normal, esto resulta en una vasodilatación regional y, por lo tanto, un aumento en la disponibilidad de glucosa en esa región para apoyar el aumento de la demanda cognitiva (28). Por lo tanto, la reactividad vascular, que es parte integral del flujo sanguíneo cerebral bien regulado, es clave para mantener un entorno neuronal óptimo durante la activación cerebral (29). Investigación que muestra disfunción endotelial en niños obesos, incluso antes del desarrollo de la diabetes (30), apoya además esta premisa. Además, el marcador inflamatorio C-proteína reactiva (PCR) fue elevado en nuestros adolescentes obesos. En estudios que examinaron grandes cohortes de adultos, los investigadores han encontrado un aumento en los niveles de citoquinas inflamatorias como supuestos mediadores del deterioro cognitivo entre las personas con síndrome metabólico (3134). Un posible mecanismo para estos efectos cognitivos lo proporcionan los datos en animales que demuestran que el exceso de citoquinas inflamatorias puede disminuir la potenciación a largo plazo (LTP), un proceso que se entiende como esencial en la consolidación de la memoria en el hipocampo. Las citocinas inflamatorias también pueden causar deterioro en la neurogénesis y la neuroplasticidad, procesos vitales para la formación de recuerdos y el mantenimiento de la integridad neural estructural.

Una tercera posibilidad es que estos efectos son bidireccionales, por lo que la desinhibición conductual predispone a la obesidad, que puede afectar negativamente las áreas del cerebro responsables de la función ejecutiva y la inhibición de la ingesta calórica, lo que provoca un círculo vicioso de disfunción. Esta tercera posibilidad podría ayudar a explicar por qué es tan difícil para las personas perder peso una vez que se ha ganado.

Nos sentimos alentados por el hecho de que entre las pocas regiones del cerebro que evaluamos, la OFC, una región del cerebro que se ha demostrado como importante en la inhibición del comportamiento en estudios con animales y humanos, tuvo la reducción de volumen más significativa entre los adolescentes obesos. Nuestros hallazgos, que incluyen un menor rendimiento en pruebas cognitivas que se cree que requieren una OFC intacta, junto con reducciones de volumen en esta área asociadas a la desinhibición del comportamiento, apuntan a su probable importancia en el aumento de peso.

Este estudio tiene algunas limitaciones claras. Primero, es una visión transversal que no nos permite comentar sobre una causalidad clara. En segundo lugar, dado nuestro tamaño de muestra relativamente modesto, restringimos nuestras mediciones a regiones del cerebro que en estudios anteriores se había encontrado que estaban asociadas con la obesidad o la desinhibición, o aquellas que teníamos buenas razones teóricas para creer que podrían estar involucradas. Por tanto, es posible que existan otras áreas cerebrales, que no evaluamos, que también puedan estar involucradas. Una tercera limitación de nuestro estudio es que solo tenemos el peso actual de los participantes y no podemos comentar sobre la duración de la obesidad; Es probable que la muestra que estudiamos tenga una variabilidad considerable en la duración de la obesidad y la resistencia a la insulina asociada. Sin embargo, nuestro estudio tiene fortalezas significativas, incluida la combinación cuidadosa entre grupos, las evaluaciones multidimensionales realizadas y los métodos de resonancia magnética no sesgados utilizados en los análisis de los datos de resonancia magnética.

Para comprender mejor los problemas descritos aquí, el trabajo futuro debe evaluar a los sujetos en forma longitudinal, rastreando el desarrollo de la obesidad a lo largo del tiempo y al mismo tiempo medir los cambios cognitivos, conductuales y neuroestructurales. Alternativamente, nuestro entendimiento también podría mejorarse a través de un estudio diseñado para examinar las consecuencias de un tratamiento exitoso de la obesidad (por ejemplo, cirugía bariátrica), y así determinar si algunos de estos déficits son reversibles. Además, el trabajo futuro debe evaluar otros posibles factores asociados, como las citocinas pro y antiinflamatorias, así como utilizar técnicas de IRM más sensibles, como la imagen de tensor de difusión (DTI).

     

 

 

Figura 1 y XNUMX    

Asociación entre el índice de masa corporal y la desinhibición

     

 

 

Figura 2 y XNUMX    

Asociación entre el volumen de materia gris OFC y la desinhibición en adolescentes (magros y obesos)

Agradecimientos

El estudio fue apoyado por subvenciones de los Institutos Nacionales de Salud R21 DK070985 y RO1 DK083537 y, apoyado en parte por grant1UL1RR029893 del Centro Nacional para Recursos de Investigación. Los autores desean reconocer a los niños y las familias que participaron en esta investigación, así como a Po Lai Yau y Valentin Polyakov en la recopilación y el procesamiento de los datos y la asistencia de Allison Larr en la preparación de este manuscrito.

Notas a pie de página

Divulgaciones financieras:

Ninguno de los otros autores tiene intereses financieros / en conflicto para divulgar

Referencias

1. Ogden CL, Carroll MD, Flegal KM. Índice de masa corporal alto para la edad entre niños y adolescentes de EE. UU., 2003-2006. Jama 2008; 299: 2401 – 5. [PubMed]

2. Stunkard AJ, Messick S. El cuestionario de alimentación de tres factores para medir la restricción dietética, la desinhibición y el hambre. J Psychosom Res. 1985; 29: 71 – 83. [PubMed]

3. Schwartz MW, Woods SC, Porte D, Jr., Seeley RJ, Baskin DG. Control del sistema nervioso central de la ingesta de alimentos. Naturaleza. 2000; 404: 661 – 71. [PubMed]

4. Korner J, Leibel RL. Comer o no comer: cómo le habla el intestino al cerebro. N Engl J Med. 2003; 349: 926–8. [PubMed]

5. Martin LE, Holsen LM, Chambers RJ, et al. Mecanismos neurales asociados a la motivación alimentaria en adultos obesos y con peso saludable. Obesidad (Silver Spring) 2010; 18: 254 – 60. [PubMed]

6. Del Parigi A, Gautier JF, Chen K, et al. Neuroimagen y obesidad: mapeo de las respuestas del cerebro al hambre y la saciedad en humanos mediante tomografía por emisión de positrones. Ann NY Acad Sci. 2002; 967: 389 – 97. [PubMed]

7. Damasio H, Grabowski T, Frank R, Galaburda AM, Damasio AR. El regreso de Phineas Gage: pistas sobre el cerebro del cráneo de un paciente famoso. Ciencia. 1994; 264: 1102 – 5. [PubMed]

8. Walther K, Birdsill AC, Glisky EL, Ryan L. Diferencias estructurales en el cerebro y funcionamiento cognitivo relacionado con el índice de masa corporal en mujeres mayores. Hum Brain Mapp. 2010; 31: 1052 – 64. [PubMed]

9. Taki Y, Kinomura S, Sato K, et al. Relación entre el índice de masa corporal y el volumen de materia gris en individuos sanos de 1,428. Obesidad (Silver Spring) 2008; 16: 119 – 24. [PubMed]

10. Pannacciulli N, Del Parigi A, Chen K, Le DS, Reiman EM, Tataranni PA. Anomalías cerebrales en la obesidad humana: un estudio morfométrico basado en voxel. Neuroimagen. 2006; 31: 1419 – 25. [PubMed]

11. Volkow ND, Wang GJ, Telang F, et al. Asociación inversa entre el IMC y la actividad metabólica prefrontal en adultos sanos. Obesidad (Silver Spring) 2009; 17: 60 – 5. ElArtículo gratuito de PMC][PubMed]

12. Elias MF, Elias PK, Sullivan LM, Wolf PA, D'Agostino RB. Menor función cognitiva en presencia de obesidad e hipertensión: el estudio del corazón de Framingham. Int J Obes Relat Metab Disord. 2003; 27: 260–8. [PubMed]

13. Gunstad J, Paul RH, Cohen RA, Tate DF, Spitznagel MB, Gordon E. El índice de masa corporal elevado se asocia con disfunción ejecutiva en adultos por lo demás sanos. Comprende la psiquiatría. 2007; 48: 57 – 61. [PubMed]

14. Waldstein SR, Katzel LI. Relaciones interactivas de la obesidad central frente a la total y la presión arterial para la función cognitiva. Int J Obes (Lond) 2006; 30: 201 – 7. [PubMed]

15. Lokken KL, Boeka AG, Austin HM, Gunstad J, Harmon CM. Evidencia de disfunción ejecutiva en adolescentes extremadamente obesos: un estudio piloto. Surg Obes Relat Dis. 2009; 5: 547 – 52. [PubMed]

16. Lezak MD, Howleson DB, Loring DW, Hannay HJ, Fischer JS. Evaluación neuropsicológica. Prensa de la Universidad de Oxford; Nueva York: 2004.

17. Buen CD, Scahill RI, Fox NC, et al. Diferenciación automática de patrones anatómicos en el cerebro humano: validación con estudios de demencias degenerativas. Neuroimagen. 2002; 17: 29 – 46. [PubMed]

18. Tzourio-Mazoyer N, Landeau B, Papathanassiou D, et al. Etiquetado anatómico automatizado de activaciones en SPM utilizando una parcelación anatómica macroscópica del cerebro de sujeto único MRI MNI. Neuroimagen. 2002; 15: 273 – 89. [PubMed]

19. Convit A, Wolf OT, de Leon MJ, et al. Análisis volumétrico de las regiones prefrontales: hallazgos en el envejecimiento y la esquizofrenia. Psiquiatría Res. 2001; 107: 61 – 73. [PubMed]

20. Westenhoefer J, Broeckmann P, Munch AK, Pudel V. Control cognitivo de la conducta alimentaria y el efecto de desinhibición. Apetito. 1994; 23: 27 – 41. [PubMed]

21. Yeomans MR, Leitch M, Mobini S. La impulsividad se asocia con la desinhibición pero no con el factor de restricción del Cuestionario de alimentación de tres factores. Apetito. 2008; 50: 469 – 76. [PubMed]

22. Hays NP, Bathalon GP, ​​McCrory MA, Roubenoff R, Lipman R, Roberts SB. La conducta alimentaria se relaciona con el aumento de peso en adultos y la obesidad en mujeres sanas de edad 55-65 y. Soy J Clin Nutr. 2002; 75: 476 – 83. [PubMed]

23. Stice E, Yokum S, Bohon C, Marti N, Smolen A. La capacidad de respuesta de los circuitos a los alimentos predice futuros aumentos en la masa corporal: efectos moderadores de DRD2 y DRD4. Neuroimagen. 2010; 50: 1618 – 25. [PubMed]

24. Gustafson D, Lissner L, Bengtsson C, Bjorkelund C, Skoog I. A 24 año de seguimiento del índice de masa corporal y atrofia cerebral. Neurología. 2004; 63: 1876 – 81. [PubMed]

25. Convit A, Wolf OT, Tarshish C, de Leon MJ. La reducción de la tolerancia a la glucosa se asocia con un rendimiento deficiente de la memoria y la atrofia del hipocampo en personas mayores normales. Proc Natl Acad Sci US A. 2003; 100: 2019 – 22. ElArtículo gratuito de PMC][PubMed]

26. Yau PL, Javier DC, Ryan CM, et al. Evidencia preliminar de complicaciones cerebrales en adolescentes obesos con diabetes mellitus tipo 2. Diabetologia. 2010

27. Convit A. Enlaces entre el deterioro cognitivo en la resistencia a la insulina: un modelo explicativo. Neurobiol Envejecimiento. 2005; 26 (Suppl 1): 31 – 5. [PubMed]

28. Benton D, Parker PY, Donohoe RT. El suministro de glucosa al cerebro y el funcionamiento cognitivo. J Biosoc Sci. 1996; 28: 463 – 79. [PubMed]

29. Drake CT, Iadecola C. El papel de la señal neuronal en el control del flujo sanguíneo cerebral. Brain Lang. 2007; 102: 141 – 52. [PubMed]

30. Karpoff L, Vinet A, Schuster I, et al. Reactividad vascular anormal en reposo y ejercicio en niños obesos. Eur J Clin Invest. 2009; 39: 94 – 102. [PubMed]

31. Dik MG, Jonker C, Comijs HC, et al. Contribución de los componentes del síndrome metabólico a la cognición en personas mayores. Cuidado de la diabetes. 2007; 30: 2655 – 60. [PubMed]

32. Roberts RO, Geda YE, Knopman DS, y otros. Síndrome metabólico, inflamación y deterioro cognitivo leve no amnésico en personas mayores: un estudio de base poblacional. Alzheimer Dis Assoc Disord. 2009

33. Sudor V, Starr V, Bruehl H, et al. La proteína C reactiva está vinculada a un menor rendimiento cognitivo en mujeres con sobrepeso y obesas. Inflamación. 2008; 31: 198 – 207. ElArtículo gratuito de PMC][PubMed]

34. Yaffe K, Kanaya A, Lindquist K, et al. El síndrome metabólico, la inflamación y el riesgo de deterioro cognitivo. Jama 2004; 292: 2237 – 42. [PubMed]