L Maayan,2,4 * C Hoogendoorn,1* V sueur,1 et A. Convit1,3,4
L'obésité (Silver Spring). 2011 July; 19 (7): 1382 – 1387.
1 Département de psychiatrie, École de médecine de l'Université de New York, 550 First Avenue, New York, NY 10016, États-Unis.
2 Département de psychiatrie infantile, École de médecine de l'Université de New York, 550 First Avenue, New York, NY 10016, États-Unis.
3 Département de médecine, École de médecine de l'Université de New York, 550 First Avenue, New York, NY 10016, États-Unis.
4 Institut Nathan Kline pour la recherche en psychiatrie, 140 Old Orangeburg Rd. Orangeburg NY 10962, USA
Chez l’adulte, l’obésité a été associée à une alimentation désinhibée, à une diminution du volume de la substance grise corticale et à une performance moindre des évaluations cognitives. On en sait beaucoup moins sur ces relations à l'adolescence et il n'y a aucune étude évaluant les mesures comportementales, cognitives et neurostructurales dans le même groupe de participants à l'étude. Cette étude a examiné la relation entre l'obésité, la fonction exécutive, la désinhibition et les volumes cérébraux chez des jeunes relativement en bonne santé. Les participants comprenaient 54 obèse et 37 adolescents maigres. Les participants ont reçu une batterie cognitive, des questionnaires sur les comportements alimentaires et une imagerie par résonance magnétique (IRM). Les évaluations neuropsychologiques comprenaient des tâches ciblant la fonction du lobe frontal. Les comportements alimentaires ont été déterminés à l'aide du questionnaire sur l'alimentation à trois facteurs (TFEQ) et l'IRM structurelle a été réalisée sur un système 1.5 T Siemens Avanto MRI (Siemens, Erlangen, Allemagne) afin de déterminer les volumes de matière grise dans le cerveau. Les adolescents maigres et obèses ont été jumelés à leur âge, leurs années d’éducation, leur sexe et leur statut socio-économique. Par rapport aux adolescents maigres, les participants obèses présentaient des scores significativement plus élevés de désinhibition sur le TFEQ, de performances inférieures aux tests cognitifs et de volume de cortex orbitofrontal inférieur. La désinhibition est en corrélation significative avec l’indice de masse corporelle, le score Stroop Color-Word et le volume du cortex orbitofrontal. Ceci est le premier rapport de ces associations chez les adolescents et souligne l'importance de mieux comprendre les associations entre les déficits neurostructuraux et l'obésité.
Mots clés: Obésité, Adolescents, Désinhibition, IRM, Lobe frontal, Cognition, Cortex orbitofrontal
Introduction
La prévalence de l'obésité chez les enfants et les adolescents aux États-Unis a plus que triplé depuis 1970. Des données récentes suggèrent que l'obésité chez les enfants s'est peut-être stabilisée, mais les taux actuellement élevés prédisent un problème de santé publique imminent impliquant des maladies cardiovasculaires et endocriniennes (1).
La désinhibition du comportement alimentaire, qui se caractérise en partie par la propension à manger de façon opportuniste en réponse à des signaux environnementaux, a longtemps été associée à l'obésité chez les jeunes et les adultes (2). L’échec de contrôle associé à l’apport calorique pouvant entraîner une obésité peut survenir à plusieurs niveaux dans le cerveau, y compris l’hypothalamus (3) et, selon des travaux plus récents, dans le cortex cérébral (4). Une série d’études de neuro-imagerie fonctionnelle portant sur des individus maigres et obèses dans des états affamés et nourris a montré plusieurs régions corticales, y compris le cingulaire antérieur, l’interface préfrontale médiale (5), cortex cingulaire postérieur, temporal et orbitofrontal (6) à activer différentiellement en fonction du niveau de satiété et de l'IMC, ce qui suggère leur implication dans la régulation de l'apport calorique. La compréhension de l'OFC en tant que domaine clé de l'inhibition du comportement remonte au cas de Phineas Gage, l'infortuné 19th chemin de fer du siècle qui a survécu à un accident susceptible d’endommager son cortex orbitofrontal, ce qui a entraîné des changements de personnalité et une impulsivité accrue (7).
Les résultats neuro-structurels ont également été mis en corrélation avec l'indice de masse corporelle (IMC). Dans une petite étude portant sur la morphométrie à base de voxel (VBM) chez les femmes de 55 âgées de plus de trois ans, il existait une corrélation négative entre l'IMC et les volumes de matière grise dans plusieurs zones frontales, y compris l'orbitofrontal gauche, le front inférieur droit et le gyri précentral droit. vers d'autres régions, y compris le cervelet droit, ainsi qu'une grande région postérieure droite englobant le gyri parahippocampique, fusiforme et lingual (8). Une étude plus vaste d’adultes 1,428 a mis en évidence une corrélation négative entre l’IMC et la matière grise globale chez les hommes, ainsi que des régions cérébrales spécifiques telles que les lobes temporaux médians bilatéraux, les lobes occipitaux, les lobes frontaux, le précunéus, le tronc cérébral et le lobe antérieur du cervelet (9). Une autre étude VBM a montré que les adultes obèses présentaient une densité de matière grise inférieure dans des domaines tels que l'opercule frontal, le gyrus frontal moyen, le gyrus post-central, ainsi que le putamen (10). Notre groupe a décrit des anomalies neurostructurales chez des adolescents obèses atteints de diabète sucré de type 2 (T2DM) (26), mais à notre connaissance, aucun déficit de ce type n’a été décrit chez les jeunes obèses sans T2DM.
En plus des résultats structurels, les évaluations cognitives ont démontré que le fonctionnement exécutif et l'inhibition de la réponse peuvent être compromis tant chez les individus obèses adultes que chez les adolescents. Une étude utilisant la tomographie à émission de positrons (TEP) et des tests cognitifs a montré que le métabolisme préfrontal du glucose chez les adultes obèses était bas, de même que la performance de la tâche Stroop, test d’attention sélective et de fonction exécutive (11). D'autres études sur la fonction exécutive et l'inhibition de la réponse chez l'adulte ont montré une association négative de ces variables avec l'IMC (12-14). En outre, les adolescents extrêmement obèses présentent un fonctionnement réduit sur les tâches exécutives par rapport aux données normatives (15).
Nous avons émis l’hypothèse que, conformément aux constatations précédentes utilisant le questionnaire à trois facteurs sur la consommation alimentaire (TFEQ), les adolescents obèses obtiendraient des cotes plus élevées de désinhibition auto-déclarée des comportements alimentaires. Nous avons également émis l’hypothèse que les adolescents obèses auraient des scores plus faibles aux évaluations de la fonction exécutive et une intégrité réduite aux mesures neurostructurales du lobe frontal (volumes de matière grise fondés sur l’IRM ainsi que les volumes de cerveau régionaux). De plus, nous avons posé que la désinhibition sur le TFEQ serait associée négativement aux scores cognitifs sur des domaines pertinents ainsi qu’aux mesures basées sur l’IRM des zones du cerveau impliquées dans l’inhibition de la réponse et le contrôle exécutif.
Méthodologie
Participants et procédures
Quatre-vingt-onze jeunes (14-21 ans), 37 maigres (IMC <25 kg / m2 ou rapport taille / taille <0.5) et 54 obèses (IMC ≥ 30 kg / m2 ou> 95 percentile pour l'IMC selon l'âge et le sexe) ont participé à l'étude. Quatre-vingt-un d'entre eux (36 maigres, 45 obèses) ont reçu une IRM. Dix adolescentes n'ont pas reçu d'IRM pour les raisons suivantes: deux n'ont pas respecté leurs rendez-vous, une était enceinte et nous avons choisi de faire erreur par sécurité, une ne pouvait pas tolérer l'IRM (claustrophobie) et six avaient un IMC> 50 kg / m2 et dépassé la taille du corps qui pourrait être logé par le scanner.
Les participants maigres avaient un âge moyen de 17.3 ± 1.6 ans et obèses de 17.5 ans ± 1.6. Les deux groupes ont également été appariés sur les années d'études, le sexe et le statut socio-économique et se situaient tous dans la fourchette cognitivement normale. Des preuves neurologiques, médicales (autres que la dyslipidémie, l'insulinorésistance inférieure à T2DM, la maladie des ovaires polykystiques ou l'hypertension), ou une maladie psychiatrique (y compris la dépression et l'abus d'alcool ou d'autres substances) ont exclu les participants de l'étude. T2DM a également exclu les individus de la participation. Les participants et leurs parents ont donné leur consentement éclairé écrit et ont été rémunérés pour leur temps et leur inconvénient. Le protocole de l'étude a été approuvé par le conseil d'examen institutionnel de la faculté de médecine de l'Université de New York.
Tous les participants à l'étude ont eu un échantillon de sang prélevé après une nuit de jeûne d'une heure 10 pour évaluer les taux de glucose, d'insuline, de lipides et de marqueurs inflammatoires (protéine C-réactive hautement sensible; hs-CRP). Le glucose a été mesuré en utilisant une méthode de glucose oxydase (VITROS 950 AT, Amersham, Angleterre), l'insuline par chimiluminescence (Advia Centaur, Bayer Corporation) et la CRP a été mesurée dans le plasma en utilisant un dosage immunoenzymatique (Vitros CRP diapositive, Ortho Clinical Diagnostics). La sensibilité à l'insuline a été estimée à l'aide de l'évaluation du modèle d'homéostasie de la résistance à l'insuline (HOMA-IR).
Les Évaluations
L'évaluation neuropsychologique
Nous avons mené une large évaluation des fonctions neurocognitives, y compris la réalisation intellectuelle, la mémoire récente, la mémoire de travail, l'attention et la fonction exécutive. Nous avons émis l'hypothèse qu'il y aurait des différences dans les fonctions du lobe frontal entre les adolescents maigres et obèses et avons donc limité nos analyses aux tests neurocognitifs qui reflètent l'intégrité du lobe frontal et les fonctions exécutives intactes, à savoir le test d'association de mots oraux contrôlés (COWAT), Trail Making Test parties A & B, Stroop Task, Attention / Concentration Index of the Wide Range Assessment of Learning and Memory (WRAML) et Working Memory Index of the WRAML. À l'exception du WRAML et du Stroop, qui fournissent des scores standards corrigés selon l'âge, les scores bruts sont rapportés. Tous les tests administrés sont des instruments neuropsychologiques standard décrits en détail ailleurs (16).
Questionnaire sur la consommation à trois facteurs (TFEQ)
Les caractéristiques du comportement alimentaire ont été évaluées à l'aide du TFEQ. Le TFEQ est un instrument à éléments 51, composé de trois sous-échelles mesurant la contrainte (contrôle cognitif du comportement alimentaire; éléments 21), la désinhibition (c.-à-d. La susceptibilité de manger en réponse à des facteurs émotionnels et sensoriels; éléments 16), et la faim (c.-à-d. la susceptibilité de manger en réponse à des sentiments de faim; éléments 14). Le TFEQ a été administré environ une heure après le déjeuner des sujets.
Acquisition IRM et analyses d'images
Tous les sujets ont été étudiés sur le même système 1.5 T Siemens Avanto MRI, qui possède un alésage de diamètre 65 et une table adaptée à un individu pesant jusqu'à 400. Nous avons acquis des images d'écho à gradient d'acquisition rapide préparées par la magnétisation T1 (MPRAGE; TR 1300 ms; TE 4.38 ms; TI 800 ms; FOV 250 × 250; épaisseur de coupe 1.2 mm; NEX 1; angle de basculement 15 °; taille de matrice 256 × 256; tranches coronales 192).
Analyse volumétrique MW / GM
La normalisation spatiale et la segmentation des images MPRAGE ont utilisé les procédures automatisées décrites dans (17) le logiciel de cartographie paramétrique statistique (SPM5). Les images MPRAGE ont d'abord été corrigées pour les non-uniformités du signal et normalisées spatialement selon le modèle standard de l'Institut neurologique de Montréal T1. À l'aide de l'algorithme de classification tissulaire de SPM5, nous avons segmenté les images MPRAGE normalisées en leurs partitions matière grise (GM), substance blanche (WM) et fluide céphalo-rachidien (CSF), qui sont des cartes représentant la probabilité que chaque voxel soit classé comme GM, WM ou CSF. Ces partitions segmentées ont ensuite été normalisées en fonction de leurs modèles standard respectifs. En plus d'effectuer une évaluation du cerveau complet et, étant donné que, pendant l'adolescence, la myélinisation du lobe frontal est toujours en cours, nous avons utilisé deux modèles différents pour dériver les régions d'intérêt (ROI) du lobe frontal. Il s’agissait de l’étiquetage anatomique automatique SPM (AAL) (18) et notre méthode fiable de parcellisation du lobe frontal publiée (19). Le modèle AAL a été utilisé pour dériver un lobe frontal total, une région cingulaire antérieure et une région orbitofrontale. Notre propre méthode de parcellisation a été utilisée pour dériver une région préfrontale (lobe frontal moins la région motrice supplémentaire). Nous avons quantifié les proportions des volumes de MW, de GM et de LCR dans l'ensemble du cerveau et des régions frontales au niveau du cas en mappant d'abord les régions sur chaque partition segmentée, puis en faisant la moyenne des valeurs sur les sujets pour chacun des deux groupes.
Analyses statistiques
Nous avons effectué des tests t bilatéraux sur échantillons indépendants examinant les différences de groupe en termes de données démographiques, de données endocriniennes, de données cognitives et de volumes cérébraux, ainsi que les corrélations de Pearson entre le score de désinhibition TFEQ et l'IMC, le score de mots de couleur Stroop et le volume de matière grise du cortex orbitofrontal. Les données qui étaient supérieures à 2 écarts types par rapport à la moyenne du groupe pour cette variable ont été exclues. Étant donné qu'il existe une variabilité individuelle des volumes cérébraux régionaux liés à la taille globale de la tête, nous avons mesuré la taille de la voûte intra-crânienne (ICV) de chaque individu et avons utilisé les valeurs ICV pour ajuster les volumes cérébraux régionaux. Par conséquent, pour permettre la comparabilité avec d'autres études et donner au lecteur une idée de la taille des régions cérébrales étudiées, le tableau décrivant les volumes cérébraux régionaux montre les volumes bruts (non résiduels). Cependant, la comparaison statistique et la signification et la taille de l'effet pour toutes les images présentées ont utilisé les volumes cérébraux ajustés (résiduels).
Résultats
Données démographiques et endocriniennes
Les groupes de sujets ont été appariés pour l'âge, le sexe, le niveau scolaire et le statut socio-économique (SSE) de Hollingshead. Les participants obèses étaient, par définition, plus élevés en IMC et, comme prévu, avaient également une pression artérielle systolique et diastolique plus élevée, des taux d'insuline et de glucose à jeun (mais tous dans la plage normoglycémique), ainsi qu'une évaluation modèle homéostatique de la résistance à l'insuline (HOMA-IR ), les triglycérides, le cholestérol des lipoprotéines de basse densité (LDL) et la protéine C-réactive (CRP) de haute sensibilité. Les sujets obèses présentaient également des taux significativement plus faibles de lipoprotéines de haute densité (HDL). Prière de se référer à Tableau 1.
| Tableau 1
Caractéristiques démographiques et endocriniennes des groupes d'adolescents maigres et obèses |
Questionnaire sur la consommation à trois facteurs
Les adolescents obèses ont obtenu des scores significativement plus élevés que les participants maigres sur le facteur de désinhibition du Questionnaire sur l'alimentation à trois facteurs (6.85 ± 3.55 vs 3.91 ± 1.96, p <0.000, d (d) de Cohen = 1.07), ainsi que sur le facteur de faim (6.60 ± 3.37 vs 4.68 ± 2.84, p = 0.008, d = 0.81) et le facteur de contrainte cognitive (9.19 ± 4.30 vs 6.78 ± 4.11, p = 0.012, d = 0.57). Veuillez noter que nous avons répété ces analyses pour le sous-ensemble de 81 participants avec une IRM et les résultats sont restés essentiellement inchangés (données non présentées).
Mesures cognitives
Par rapport aux adolescents maigres, les adolescents obèses présentaient une performance cognitive plus mauvaise dans chaque tâche du lobe frontal, plus prononcée pour le Stroop (mesure de l'inhibition) et l'indice de mémoire de travail du WRAML, même lorsque nous contrôlions le QI estimé. Prière de se référer à Tableau 2.
| Tableau 2
Différences cognitives entre groupes adolescents maigres et obèses |
Les sujets 10 n'ayant pas reçu d'évaluation IRM (pour plus de détails, veuillez vous reporter aux sections participantes et procédures ci-dessus), nous avons répété nos analyses pour le sous-groupe d'adolescents 81 qui avaient une IRM et la direction et la signification des résultats cognitifs sont restées inchangées (données pas montré).
L'imagerie cérébrale
Le volume de la matière grise sur les lobes frontaux (en centimètres cubes) a connu une tendance à la baisse, mais pas à un niveau de signification statistique, chez les adolescents obèses (265.3 ± 29.5 vs 269.6 ± 26.7; 0.00369 résiduel-X vs. 0.018312, p = 0.00609, d = 0.014076). Veuillez noter que, même si les différences absolues entre ces volumes étaient faibles, les analyses ont été effectuées après résidualisation dans la VCI et les valeurs de signification et les tailles d'effet reflètent ces analyses. De plus, afin de contrôler les éventuels effets de l’âge sur le développement des volumes frontal et cérébral, nous avons repris nos analyses en fonction de l’âge. Nous avons trouvé des volumes de matière grise nettement plus faibles chez les jeunes obèses dans le cortex orbitofrontal (0.139 ± 0.35 vs 32.3 ± 3.68; 33.3 résiduel-X vs. 3.99 vs −0.00781 ± 0.024944, p = 0.01227, d = 0.018947). Les différences de groupe de volume OFC étaient inchangées après contrôle de la pression artérielle systolique ou de HOMA-IR. Les autres régions du cerveau évaluées, y compris le cortex préfrontal et le cortex antérieur cingulaire, n'étaient pas significativement différentes entre les participants obèses et maigres. La co-variation pour l'âge n'a changé aucune de ces relations.
Associations
Nous avons trouvé des associations significatives entre le TFEQ et les mesures de volume cognitives, IMC et IRM. Plus précisément, le score du facteur de désinhibition sur le TFEQ a montré une corrélation significative avec l'IMC (r (81) = 0.406, p <0.001), le score Stroop Color-Word (r (77) = −0.272, p = 0.017) et OFC gray volume de matière (r (71) = −0.273, p = 0.021). Afin de mieux comprendre la relation entre le volume d'OFC et la désinhibition, nous avons exploré l'association séparément pour les deux groupes. Nous avons constaté qu'il n'y avait pas d'association entre la désinhibition et le volume OFC pour les personnes obèses (r (40) = −0.028, p = 0.864), alors qu'il y avait une forte association pour le groupe maigre (r (31) = −0.460, p = 0.009). Les associations entre le score du facteur de désinhibition et l'IMC et Stroop sont restées significatives pour le sous-ensemble d'individus avec IRM (données non présentées).
Discussions
Comme on pouvait s'y attendre, les adolescents obèses avaient des scores significativement plus élevés de désinhibition, de faim et de contraintes cognitives sur le TFEQ. Bien que des niveaux plus élevés de contrainte cognitive chez les adolescents obèses sembleraient contre-intuitifs lors de la première inspection, cela est conforme au modèle décrit de «contrainte rigide» dans lequel une personne qui mange sans retenue et a une contrainte cognitive peut avoir tendance à restreindre la nourriture dans certaines situations, mais excessivement trop dans d'autres. (20).
Nos nouveaux résultats neurostructuraux chez les adolescents obèses concordent avec ceux de la littérature pour adultes (8, 9) démontrant des réductions de volume de matière grise. Dans notre échantillon d'adolescents, ces diminutions étaient les plus marquées pour le cortex orbitofrontal, une région du cerveau importante pour le contrôle des impulsions, mais montraient également une tendance faible pour l'ensemble du lobe frontal. Nous supposons que les réductions de volume les plus subtiles qui existent dans d'autres régions du cerveau chez les adolescents obèses pourraient atteindre une signification statistique dans un échantillon élargi.
Fait important pour ce rapport, nous avons constaté que le groupe en surpoids avait non seulement des scores de désinhibition plus élevés pour le TFEQ, mais une performance plus faible aux tests cognitifs reflétant les fonctions cérébrales considérées comme essentielles pour l'inhibition du comportement, même en contrôlant le QI. Parmi les régions et les fonctions du lobe frontal que nous avons mesurées, nous avons été particulièrement intéressés par la relation entre le facteur de désinhibition du TFEQ et l’OFC, une région du cerveau très importante pour l’inhibition du comportement (contrôle des impulsions). Nous avons choisi le Stroop car il s’agit de la seule de nos tâches relatives au lobe frontal (y compris celles liées aux fonctions exécutives) qui teste spécifiquement la capacité à inhiber les réponses automatisées. Il s’agit du parallèle cognitif direct entre le comportement (facteur de désinhibition du TFEQ) et la région cérébrale (OFC), également impliqués dans l’inhibition des réponses automatiques. Notre intérêt était de déterminer la spécificité fonctionnelle (Stroop vs autres tâches frontales qui ne mesurent pas l'inhibition de la réponse) et anatomique (OFC) de nos résultats et leur association au facteur de désinhibition du TFEQ.
Nous avons également trouvé des associations significatives entre les scores des facteurs de désinhibition et les volumes d'IMC et d'OFC. Lorsque la relation entre la désinhibition et le volume OFC a été examinée séparément chez les participants maigres et obèses, nous avons trouvé une association négative forte uniquement pour le groupe maigre. Il est possible que les personnes obèses aient déjà connu un niveau critique de désinhibition (qui, comme nous l'avons démontré, est associé à l'IMC), une désinhibition supplémentaire ne se reflétant pas aussi clairement dans les modifications ultérieures de l'OFC, mais peut-être dans différentes régions du cerveau ou réseaux non évalués. dans le cadre de cette étude. Une autre possibilité pour ces différentes conclusions pour chacun des deux groupes de poids est que, étant donné que les groupes obèses ont un degré d'approbation plus élevé, ils peuvent être plus sensibles aux problèmes de désirabilité sociale et donc moins susceptibles de déclarer pleinement l'étendue de leur désinhibition comportementale en mangeant, atténuant ainsi l’association dans ce groupe. Enfin, il est également possible que la restriction de la plage, à savoir le phénomène de corrélation décroissant lorsque la variance diminue, comme cela se produit lorsque nous divisons notre échantillon en deux pourrait affecter nos résultats.
Bien que notre étude montre que la désinhibition dans le comportement alimentaire est associée à une réduction du fonctionnement exécutif et des volumes de matière grise frontale, la nature transversale de notre conception ne nous permet pas de traiter le problème de la directionnalité ou de la causalité. Cela dit, il existe plusieurs théories plausibles concernant la direction de ces associations.
Une possibilité est que les déficits cérébraux structurels ou fonctionnels primaires conduisent à une alimentation inhibée et à une réduction de la fonction neurocognitive. Ce raisonnement est partiellement corroboré par des travaux montrant une désinhibition du comportement alimentaire visant à prévoir un apport calorique accru (21) et l'obésité (22). Cela concorde également avec les travaux d’imagerie fonctionnelle démontrant que les personnes qui, en réponse à la consommation visualisée d’aliments palatiables, montrent une activation plus faible des circuits de récompense cérébrale, courent un risque plus élevé de prendre du poids à l’avenir (23) peut-être ont-ils besoin d'un stimulus plus important (plus de nourriture) pour obtenir la même réponse de récompense.
Une autre explication possible est que les déficits structurels cérébraux tels que ceux démontrés dans cette étude résultent de l'obésité et de sa résistance à l'insuline associée. Cette possibilité est étayée par une étude longitudinale d'une année sur 24 montrant un IMC accru débutant à l'âge24). Nos propres travaux sur les adultes corroborent également cet effet. Nous avons constaté que les volumes de l'hippocampe étaient associés à des altérations de la tolérance au glucose (25) ainsi que chez les adolescents atteints de T2DM, où l’on constate des déficiences cognitives et une réduction des volumes du lobe frontal et de l’intégrité microstructurale de la substance blanche (26). Nous pensons que la résistance à l'insuline associée à l'obésité présentée par notre groupe d'adolescents ayant un excès de poids peut contribuer à une diminution de la fonction exécutive et à des déficits structurels. Nous avons décrit un modèle possible de ces effets (27) dans laquelle nous émettons l'hypothèse que la résistance à l'insuline est associée à une diminution de la réactivité vasculaire cérébrale liée au dysfonctionnement endothélial. Nous savons que lors de l’activation du cerveau, comme lors de l’exécution d’une tâche cognitive, l’activité synaptique augmente dans la région du cerveau concernée. Dans le cerveau normal, il en résulte une vasodilatation régionale et donc une augmentation de la disponibilité de glucose dans cette région pour répondre à la demande cognitive accrue (28). Par conséquent, la réactivité vasculaire, qui fait partie intégrante d’un flux sanguin cérébral bien régulé, est essentielle pour maintenir un environnement neuronal optimal pendant l’activation du cerveau (29). Recherche montrant un dysfonctionnement endothélial chez les enfants obèses, même avant l'apparition du diabète (30), soutient en outre cette prémisse. De plus, le marqueur inflammatoire de la protéine C-réactive (CRP) était élevé chez nos adolescents obèses. Dans des études portant sur de grandes cohortes d’adultes, les chercheurs ont découvert une augmentation des taux de cytokines inflammatoires en tant que médiateurs présumés du déclin cognitif chez les personnes atteintes du syndrome métabolique (31-34). Un mécanisme possible de ces effets cognitifs est fourni par les données animales démontrant qu'un excès de cytokines inflammatoires peut diminuer la potentialisation à long terme (LTP), processus considéré comme essentiel pour la consolidation de la mémoire dans l'hippocampe. Les cytokines inflammatoires peuvent également provoquer une altération de la neurogenèse et de la neuroplasticité, processus vitaux pour la formation de mémoires et le maintien de l'intégrité neurale structurelle.
Une troisième possibilité est que ces effets sont bidirectionnels et que la désinhibition comportementale prédispose à l'obésité, ce qui peut avoir un impact négatif sur les zones cérébrales responsables de la fonction exécutive et de l'inhibition de l'apport calorique, créant ainsi un cercle vicieux de dysfonctionnements. Cette troisième possibilité pourrait aider à expliquer pourquoi il est si difficile pour les individus de perdre du poids une fois qu'il a été pris.
Nous sommes encouragés par le fait que parmi les rares régions cérébrales que nous avons évaluées, l'OFC, une région cérébrale qui a été démontrée comme étant importante dans l'inhibition du comportement dans les études animales et humaines, présentait la réduction de volume la plus significative parmi les adolescents obèses. Nos résultats, y compris une performance moindre sur les tests cognitifs supposés nécessiter un OFC intact, associés à des réductions de volume dans ce domaine associées à la désinhibition comportementale, suggèrent son importance probable dans la prise de poids.
Cette étude a des limites claires. Premièrement, c'est une vue transversale qui ne nous permet pas de commenter une causalité claire. Deuxièmement, étant donné la taille relativement modeste de notre échantillon, nous avons limité nos mesures aux régions du cerveau qui, dans des études précédentes, avaient été soit associées à l'obésité ou à la désinhibition, soit à celles dont nous avions de bonnes raisons théoriques de croire qu'elles pourraient être impliquées. Par conséquent, il est possible que d'autres zones cérébrales, que nous n'avons pas évaluées, soient également impliquées. Une troisième limite de notre étude est que nous n'avons que le poids actuel des participants et que nous ne pouvons pas commenter la durée de l'obésité; l'échantillon que nous avons étudié est susceptible d'avoir une variabilité considérable dans la durée de l'obésité et sa résistance à l'insuline associée. Néanmoins, notre étude a des atouts importants, y compris l'appariement soigneux entre les groupes, les évaluations multidimensionnelles menées et les méthodes d'IRM non biaisées utilisées dans les analyses des données IRM.
Pour mieux comprendre les problèmes décrits ici, les travaux futurs devraient évaluer les sujets de manière longitudinale, en suivant l'évolution de l'obésité au fil du temps, tout en mesurant simultanément les changements cognitifs, comportementaux et neurostructuraux. Alternativement, notre compréhension pourrait également être améliorée grâce à une étude conçue pour examiner les conséquences d'un traitement réussi de l'obésité (par exemple, une chirurgie bariatrique), et ainsi déterminer si certains de ces déficits sont réversibles. De plus, les travaux futurs devraient évaluer d'autres facteurs associés possibles, tels que les cytokines pro- et anti-inflammatoires, et utiliser des techniques d'IRM plus sensibles, telles que l'imagerie par tenseur de diffusion (DTI).
|
|
Figure 1
Association entre indice de masse corporelle et désinhibition |
|
|
Figure 2
Association entre le volume de matière grise de l'OFC et la désinhibition chez les adolescents (lean et obese) |
Remerciements
L'étude a été financée par des subventions des instituts nationaux de la santé R21 DK070985 et RO1 DK083537 et, en partie, financée par grant1UL1RR029893 du National Center for Research Resources. Les auteurs souhaitent remercier les enfants et les familles qui ont participé à cette recherche, ainsi que Po Lai Yau et Valentin Polyakov, à la collecte et au traitement des données et à l'aide fournie par Allison Larr pour la préparation de ce manuscrit.
Notes
Informations financières:
Aucun des autres auteurs n’a des intérêts financiers / conflictuels à divulguer
Références
1. Ogden CL, Carroll MD, KM Flegal. Indice de masse corporelle élevé pour l’âge chez les enfants et les adolescents américains, 2003-2006. JAMA. 2008; 299: 2401 – 5. [PubMed]
2. Stunkard AJ, Messick S. Le questionnaire alimentaire à trois facteurs permettant de mesurer les restrictions alimentaires, la désinhibition et la faim. J Psychosom Res. 1985; 29: 71 – 83. [PubMed]
3. Schwartz MW, Woods SC, Porte D, Jr., Seeley RJ, Baskin DG. Contrôle du système nerveux central de la prise alimentaire. La nature. 2000; 404: 661 – 71. [PubMed]
4. Korner J, Leibel RL. Manger ou ne pas manger - comment l'intestin parle au cerveau. N Engl J Med. 2003; 349: 926–8. [PubMed]
5. Martin LE, Holsen LM, Chambers RJ, et al. Mécanismes neuronaux associés à la motivation alimentaire chez les adultes obèses et de poids santé. Obésité (Silver Spring) 2010; 18: 254 – 60. [PubMed]
6. Del Parigi A, Gautier JF, Chen K. et al. Neuroimagerie et obésité: cartographie des réponses du cerveau à la faim et à la satiété chez l'homme à l'aide de la tomographie par émission de positrons. Ann NY Acad Sci. 2002; 967: 389 – 97. [PubMed]
7. Damasio H, Grabowski T, Frank R, Galaburda AM, Damasio AR. Le retour de Phineas Gage: indices sur le cerveau provenant du crâne d'un patient célèbre. Science. 1994; 264: 1102 – 5. [PubMed]
8. Walther K, Birdsill AC, Glisky EL, Ryan L. Différences structurelles cérébrales et fonctionnement cognitif liées à l'indice de masse corporelle chez les femmes plus âgées. Hum Brain Mapp. 2010; 31: 1052 – 64. [PubMed]
9. Taki Y, S Kinomura, Sato K, et al. Relation entre l'indice de masse corporelle et le volume de matière grise chez des individus sains 1,428. Obésité (Silver Spring) 2008; 16: 119 – 24. [PubMed]
10. Pannacciulli N, A Del Parigi, K Chen, Le DS, EM Reiman, PA Tataranni. Anomalies cérébrales dans l'obésité humaine: une étude morphométrique à base de voxel. Neuroimage. 2006; 31: 1419 – 25. [PubMed]
11. ND Volkow, Wang GJ, Telang F, et al. Association inverse entre l'IMC et l'activité métabolique préfrontale chez des adultes en bonne santé. Obésité (Silver Spring) 2009; 17: 60 – 5. [Article gratuit PMC][PubMed]
12. Elias MF, Elias PK, Sullivan LM, Wolf PA, D'Agostino RB. Fonction cognitive inférieure en présence d'obésité et d'hypertension: l'étude cardiaque de Framingham. Int J Obes Relat Metab Disord. 2003; 27: 260–8. [PubMed]
13. Gunstad J, Paul RH, RA Cohen, Tate DF, Spitznagel MB et Gordon E. Un indice de masse corporelle élevé est associé à un dysfonctionnement de l'exécutif chez des adultes en bonne santé. Compr psychiatrie. 2007; 48: 57 – 61. [PubMed]
14. Waldstein SR, Katzel LI. Relations interactives entre l'obésité centrale et totale et la pression artérielle aux fonctions cognitives. Int J Obes (Lond) 2006; 30: 201 – 7. [PubMed]
15. Lokken KL, Boeka AG, Austin HM, Gunstad J, Harmon CM. Preuve de dysfonctionnement exécutif chez des adolescents extrêmement obèses: une étude pilote. Surg Obes Relat Dis. 2009; 5: 547 – 52. [PubMed]
16. Lezak MD, Howleson DB, Loring DW, Hannay HJ, Fischer JS. Évaluation neuropsychologique. Oxford University Press; New York: 2004.
17. Bon CD, Scahill RI, Fox NC, et al. Différenciation automatique des modèles anatomiques dans le cerveau humain: validation à l'aide d'études sur les démences dégénératives. Neuroimage. 2002; 17: 29 – 46. [PubMed]
18. Tzourio-Mazoyer N, Landeau B, Papathanassiou D, et al. Marquage anatomique automatisé des activations dans SPM à l'aide d'une parcellation anatomique macroscopique du cerveau d'un sujet de l'IRM de l'INM. Neuroimage. 2002; 15: 273 – 89. [PubMed]
19. Convit A, Wolf OT, De Leon MJ, et al. Analyse volumétrique des régions pré-frontales: résultats sur le vieillissement et la schizophrénie. Psychiatry Res. 2001; 107: 61 – 73. [PubMed]
20. Westenhoefer J, Broeckmann P, Munch AK, Pudel V. Contrôle cognitif du comportement alimentaire et effet de désinhibition. Appétit. 1994; 23: 27 – 41. [PubMed]
21. Yeomans MR, Leitch M, Mobini S. L'impulsivité est associée à la désinhibition mais pas au facteur de contrainte du questionnaire sur la consommation à trois facteurs. Appétit. 2008; 50: 469 – 76. [PubMed]
22. Hays NP, Bathalon GP, McCrory MA, Roubenoff R, Lipman R, Roberts SB. Le comportement alimentaire est corrélé au gain de poids et à l'obésité chez l'adulte chez les femmes en bonne santé âgées 55-65 Am J Clin Nutr. 2002; 75: 476 – 83. [PubMed]
23. Stice E, Yokum S, Bohon C, Marti N, Smolen A. La réactivité des circuits de récompense aux aliments prédit une augmentation future de la masse corporelle: effets modérateurs de DRD2 et DRD4. Neuroimage. 2010; 50: 1618 – 25. [PubMed]
24. Gustafson D, Lissner L, Bengtsson C, Bjorkelund C, Skoog I. Un suivi de l'indice de masse corporelle et de l'atrophie cérébrale pendant l'année 24. Neurologie. 2004; 63: 1876 – 81. [PubMed]
25. Convit A, Loup OT, Tarsis C, de Leon MJ. Une tolérance réduite au glucose est associée à une mauvaise performance de la mémoire et à une atrophie de l'hippocampe chez les personnes âgées normales. Proc Natl Acad Sci US A. 2003; 100: 2019 – 22. [Article gratuit PMC][PubMed]
26. Yau PL, Javier DC, Ryan CM et coll. Données préliminaires sur les complications cérébrales chez les adolescents obèses atteints de diabète de type 2. Diabetologia. 2010
27. Convit A. Liens entre les troubles cognitifs de la résistance à l'insuline: un modèle explicatif. Neurobiol Vieillissement. 2005; 26 (Suppl. 1): 31 – 5. [PubMed]
28. Benton D, Parker PY, Donohoe RT. L'apport de glucose dans le cerveau et le fonctionnement cognitif. J Biosoc Sci. 1996; 28: 463 – 79. [PubMed]
29. Drake CT, Iadecola C. Le rôle de la signalisation neuronale dans le contrôle du flux sanguin cérébral. Brain Lang. 2007; 102: 141 – 52. [PubMed]
30. Karpoff L, Vinet A, Schuster I et al. Réactivité vasculaire anormale au repos et à l'exercice chez les garçons obèses. Eur J Clin Invest. 2009; 39: 94 – 102. [PubMed]
31. Dik MG, C Jonker, HC Comijs, et al. Contribution des composants du syndrome métabolique à la cognition chez les personnes âgées. Traitements diabétiques. 2007; 30: 2655 – 60. [PubMed]
32. Roberts RO, Geda YE, DS Knopman, et al. Syndrome métabolique, inflammation et déficience cognitive légère non amnésique chez les personnes âgées: une étude basée sur la population. Alzheimer Dis Assoc Disord. 2009
33. Sweat V, Starr V, Bruehl H, et al. La protéine C-réactive est liée à une baisse des performances cognitives chez les femmes en surpoids et obèses. Inflammation. 2008; 31: 198 – 207. [Article gratuit PMC][PubMed]
34. Yaffe K, A Kanaya, K Lindquist, et al. Le syndrome métabolique, l'inflammation et le risque de déclin cognitif. JAMA. 2004; 292: 2237 – 42. [PubMed]