मस्तिष्क संरचनात्मक संपर्क के पैटर्न अधिक वजन वाले विषयों (2015) से सामान्य वजन को अलग करते हैं

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सार

पृष्ठभूमि

निगलना व्यवहार के हेडोनिक घटक में बदलाव को अधिक वजन और मोटापे से ग्रस्त व्यक्तियों के पैथोफिजियोलॉजी में एक संभावित जोखिम कारक के रूप में फंसाया गया है। बढ़ते बॉडी मास इंडेक्स वाले व्यक्तियों के न्यूरोइमेजिंग साक्ष्य विस्तारित इनाम नेटवर्क और संबंधित नेटवर्क में संरचनात्मक, कार्यात्मक और न्यूरोकेमिकल परिवर्तन का सुझाव देते हैं।

उद्देश्य

ग्रे और श्वेत पदार्थ माप के आधार पर सामान्य वजन और अधिक वजन वाले विषयों को अलग करने के लिए एक बहुभिन्नरूपी पैटर्न विश्लेषण लागू करने के लिए।

तरीके

संरचनात्मक चित्र (N = 120, अधिक वजन N = ६३) और प्रसार दशमांश चित्र (DTI) (N = 60, अधिक वजन N = 30) स्वस्थ नियंत्रण विषयों से प्राप्त किए गए थे। कुल नमूने के लिए अधिक वजन समूह के लिए औसत आयु (महिलाओं = 32, पुरुषों = 31) 28.77 वर्ष (एसडी = 9.76) और सामान्य वजन समूह (महिला = 32, पुरुषों = 25) के लिए 27.13 वर्ष (एसडी = 9.62) था। )। क्षेत्रीय विभाजन और मस्तिष्क की छवियों को रद्द करके फ़्रीसर्फर का उपयोग किया गया था। क्षेत्रों के बीच सामान्यीकृत फाइबर घनत्व को मापने के लिए निर्धारक तंत्रोग्राफी का प्रदर्शन किया गया था। एक बहुभिन्नरूपी विश्लेषण विश्लेषण दृष्टिकोण का उपयोग यह जांचने के लिए किया गया था कि मस्तिष्क के माप सामान्य वजन वाले व्यक्तियों से अधिक वजन को अलग कर सकते हैं या नहीं।

परिणाम

1। श्वेत-पदार्थ वर्गीकरण: 2 क्षेत्रीय कनेक्शन के साथ 17 हस्ताक्षरों पर आधारित वर्गीकरण एल्गोरिथ्म, सामान्य वजन वाले व्यक्तियों से अधिक वजन वाले व्यक्तियों में भेदभाव करने में 97% सटीकता प्राप्त करता है। दोनों मस्तिष्क के हस्ताक्षरों के लिए, अधिक फाइबर घनत्व द्वारा अनुक्रमित के रूप में अधिक कनेक्टिविटी इनाम नेटवर्क क्षेत्रों और कार्यकारी नियंत्रण, भावनात्मक उत्तेजना, और somatosensory नेटवर्क के क्षेत्रों के बीच सामान्य वजन की तुलना में अधिक वजन में देखी गई थी। इसके विपरीत, विपरीत पैटर्न (कम फाइबर घनत्व) वेंट्रोमेडियल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स और पूर्वकाल इंसुला, और थैलेमस और कार्यकारी नियंत्रण नेटवर्क क्षेत्रों के बीच पाया गया था। 2। ग्रे-मैटर वर्गीकरण: 2 रूपात्मक विशेषताओं के साथ 42 हस्ताक्षरों पर आधारित वर्गीकरण एल्गोरिथ्म, सामान्य वजन से अधिक वजन के भेदभाव में 69% सटीकता प्राप्त की। इनाम के दोनों मस्तिष्क हस्ताक्षर क्षेत्रों में, नमकीन, कार्यकारी नियंत्रण और भावनात्मक उत्तेजना नेटवर्क से जुड़े थे कम सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन वाले व्यक्तियों में रूपात्मक मूल्य, जबकि सोमाटोसेंसरी नेटवर्क के क्षेत्रों के लिए विपरीत पैटर्न देखा गया था।

निष्कर्ष

1। एक बढ़ा हुआ बीएमआई (यानी, अधिक वजन वाले विषय) मस्तिष्क के ग्रे-मैटर और फाइबर घनत्व में अलग-अलग परिवर्तनों से जुड़ा हुआ है। 2। इनाम और संबंधित नेटवर्क के क्षेत्रों से जुड़े सफेद पदार्थ की कनेक्टिविटी पर आधारित वर्गीकरण एल्गोरिदम, यंत्रवत् अध्ययन और भविष्य के दवा विकास के लिए विशिष्ट लक्ष्य की पहचान कर सकता है जिसका उद्देश्य असामान्य वशीकरण व्यवहार और अधिक वजन / मोटापा है।

कीवर्ड: मोटापा, अधिक वजन, आकृति विज्ञान ग्रे-मैटर, एनाटोमिकल व्हाइट-मैटर कनेक्टिविटी, रिवार्ड नेटवर्क, मल्टीवेरेट विश्लेषण, वर्गीकरण एल्गोरिदम
लघुरूप: एचसी, स्वस्थ नियंत्रण; बीएमआई, बॉडी मास इंडेक्स; एचएडी, अस्पताल की चिंता और अवसाद स्केल; टीआर, पुनरावृत्ति समय; टीई, गूंज समय; एफए, फ्लिप कोण; जीएलएम, सामान्य रैखिक मॉडल; DWI, प्रसार-भारित MRIs; FOV, देखने का क्षेत्र; जीएमवी, ग्रे मैटर वॉल्यूम; एसए, सतह क्षेत्र; सीटी, कॉर्टिकल मोटाई; एमसी, वक्रता अर्थ; डीटीआई, प्रसार टेंसर इमेजिंग; निरंतर ट्रैकिंग द्वारा FACT, फाइबर असाइनमेंट; एसपीएसएस, सामाजिक विज्ञान के लिए सांख्यिकीय पैकेज; एनोवा, विचरण का विश्लेषण; एफडीआर, झूठी-खोज दर; sPLS- डीए, भेदभाव विश्लेषण के लिए आंशिक रूप से कम से कम वर्ग; प्रक्षेपण में वीआईपी, चर महत्व; पीपीवी, सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य; एनपीवी, नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य; वीटीए, वेंट्रल टेक्टल क्षेत्र; ओएफजी, ऑर्बिटोफ्रॉन्स्टल गाइरस; पीपीसी, पीछे पार्श्विका कॉर्टेक्स; dlPFC, डॉर्सोललेटरल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स; vmPFC, वेंट्रोमेडियल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स; एएमसीसी, पूर्वकाल मध्य सिंगुलेट कॉर्टेक्स; sgACC, सबजेनिकल पूर्वकाल सिंगुलेट कॉर्टेक्स; एसीसी, पूर्वकाल सिंगुलेट कॉर्टेक्स

1.0। परिचय

विश्व स्वास्थ्य संगठन का अनुमान है कि लगभग आधे अरब वयस्क मोटे हैं और दो बार से अधिक वयस्क हैं, जो अधिक वजन वाले हैं, मधुमेह, हृदय रोग, और कैंसर जैसी बीमारियों में वृद्धि में योगदान करते हैं, और कम से कम एक्सएनएक्सएक्स व्यक्तियों की मृत्यु का कारण बनते हैं। हर साल (विश्व स्वास्थ्य संगठन (WHO), 2014)। अकेले अमेरिका में, 34.9% तक वयस्क मोटापे से ग्रस्त हैं और दो बार के रूप में कई वयस्क (65%) अधिक वजन वाले या मोटे हैं (रोग नियंत्रण केंद्र (CDC), 2014)। अधिक वजन और मोटे होने का आर्थिक और स्वास्थ्य बोझ स्वास्थ्य देखभाल लागत को बढ़ाकर $ 78.5 बिलियन तक जारी रखता है (फ़िन्केलस्टीन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स), और अप्रभावी उपचार और हस्तक्षेप पर अरबों डॉलर खर्च किए जाते हैं (लवमैन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; टेरानोवा एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। अधिक वजन और मोटापे के अंतर्निहित पैथोफिज़ियोलॉजी की पहचान करने के लिए निर्देशित विभिन्न प्रयासों के बावजूद, वर्तमान समझ अपर्याप्त है।

पर्यावरण और आनुवांशिक दोनों कारक मनुष्यों के अधिक वजन और मोटापे के विकास में भूमिका निभाते हैं (कैल्टन और वैस, एक्सएनयूएमएक्स; Choquet और Meyre, 2011; डुबोइस एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; एल-सईद मुस्तफा और फ्रॉगुएल, एक्सएनयूएमएक्स)। हाल के न्यूरोइमेजिंग अध्ययनों से पता चला है कि उच्च शरीर द्रव्यमान सूचकांक (बीएमआई) कार्यात्मक (कार्य और आराम राज्य) में परिवर्तन से जुड़ा हुआ है (कोनोली एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; गार्सिया-ग्रेसिया एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; किलपैट्रिक एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; कुल्मन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स), ग्रे-पदार्थ मॉर्फोमेट्री (कुर्थ एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; राजी एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स), और सफेद पदार्थ गुण (शोट एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; स्टैनक एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स), अधिक वजन और मोटापे की विकृति विज्ञान में मस्तिष्क की एक संभावित भूमिका का सुझाव (दास, एक्सएनयूएमएक्स)। ये अध्ययन बड़े पैमाने पर इनाम नेटवर्क के क्षेत्रों को फंसाते हैं (केनी, एक्सएनयूएमएक्स; वोल्को एट अल, एक्सएनयूएमएक्स; वोल्को एट अल, एक्सएनयूएमएक्स; वोल्को एट अल, एक्सएनयूएमएक्स), और तीन निकटता से जुड़े नेटवर्कगार्सिया-ग्रेसिया एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; मोरो एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; Seeley et al।, 2007a), कार्यकारी नियंत्रण (Seeley et al।, 2007b), और भावनात्मक उत्तेजना (मेनन और उद्दीन, एक्सएनयूएमएक्स; Zald, 2003) (अंजीर 1).

अंजीर 1 

इनाम नेटवर्क और संबंधित नेटवर्क के क्षेत्र। 1। इनाम नेटवर्क: हाइपोथैलेमस, ऑर्बिटोफ्रॉन्टल कॉर्टेक्स (ओएफसी), नाभिक एंबुबेंस, पुटामेन, वेंट्रल टेक्टल एरिया (वीटीए), मूल नाइग्रा, मिडब्रेन रीजन (कौडेट, पल्लम, हिप्पोकैम्पस)। 2। आगे निकला हुआ भाग ...

वर्तमान अध्ययन का उद्देश्य सामान्य परिकल्पना का परीक्षण करना है कि इन नेटवर्क के क्षेत्रों के बीच बातचीत सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन वाले व्यक्तियों के बीच भिन्न होती है, और हमने परीक्षण करने के लिए बड़े पैमाने पर अत्याधुनिक न्यूरोइमेजिंग डेटा प्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और मल्टीवेरिएट पैटर्न विश्लेषण लागू किया। यह परिकल्पना। अधिक कुशल और कम्प्यूटेशनल रूप से गहन डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइनों और सांख्यिकीय एल्गोरिदम की उपलब्धता सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में उन्नत बीएमआई वाले व्यक्तियों में मस्तिष्क के अधिक व्यापक रूपात्मक और शारीरिक लक्षण वर्णन के लिए अनुमति देता है। बहुभिन्नरूपी पैटर्न वर्गीकरण विश्लेषण उन क्षेत्रों के वितरित पैटर्न की जांच करने का साधन प्रदान करता है जो सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन वाले भेदभाव करते हैं।

इस अध्ययन में, एक पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिथ्म क्षेत्रीय मस्तिष्क आकृति और सफेद पदार्थ फाइबर घनत्व (विशिष्ट मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच संपर्क का एक उपाय) की परिकल्पना परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए लागू किया जाता है कि अधिक वजन अलग पैटर्न या मस्तिष्क हस्ताक्षर वाले क्षेत्रों से संबंधित है इनाम, सलामी, कार्यकारी नियंत्रण और भावनात्मक उत्तेजना नेटवर्क। परिणाम बताते हैं कि सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में क्षेत्रीय कनेक्टिविटी और कम मस्तिष्क ब्रेनफोमेट्रिक्स का उपयोग अधिक वजन के साथ भेदभाव करने के लिए किया जा सकता है। परिणाम मल्टीमॉडल मस्तिष्क इमेजिंग के आधार पर एक भविष्य कहनेवाला एल्गोरिदम प्रदान करते हैं और आगे के यंत्रवत जांच के लिए विशिष्ट लक्ष्यों की पहचान करते हैं।

2.0। तरीके

2.1। प्रतिभागियों

कुल नमूने 120 2010 और 2014 के बीच तनाव के न्यूरोबायोलॉजी केंद्र में न्यूरोइमेजिंग अध्ययन में नामांकित दाएं हाथ के स्वस्थ नियंत्रण (HC) स्वयंसेवकों से बना था। UCLA और लॉस एंजिल्स समुदाय में पोस्ट किए गए विज्ञापनों के माध्यम से विषय भर्ती किए गए थे। सभी प्रक्रियाओं को हेलसिंकी की घोषणा के सिद्धांतों के साथ पालन किया गया और UCLA पर संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित किया गया (अनुमोदन संख्या 11-000069 और 12-001802)। सभी विषयों को लिखित सूचित सहमति प्रदान की गई। नैदानिक ​​मूल्यांकन के बाद सभी विषयों को स्वस्थ के रूप में वर्गीकृत किया गया था जिसमें एक संशोधित मिनी-इंटरनेशनल न्यूरोसाइकिएट्रिक इंटरव्यू प्लस 5.0 (शेहान एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। बहिष्करण मानदंड में मादक द्रव्यों के सेवन, गर्भावस्था, तंबाकू पर निर्भरता, पेट की सर्जरी, संवहनी जोखिम कारक, वजन घटाने की सर्जरी, अत्यधिक व्यायाम (हर दिन 1 से अधिक एच और मैराथन धावक) या मनोरोग संबंधी बीमारियां शामिल थीं। भले ही अक्सर बढ़े हुए बीएमआई के साथ जुड़ा हुआ है, उच्च रक्तचाप, मधुमेह या चयापचय सिंड्रोम वाले विषयों को आबादी की विषमता को कम करने के लिए बाहर रखा गया था। साथ ही, पाचन या खाने से संबंधित विकार जैसे एनोरेक्सिया या बुलिमिया नर्वोसा सहित खाने के विकार वाले विषयों को एक ही कारण से बाहर रखा गया था। भले ही एक बीएमआई = 25–29.9 को अधिक वजन माना जाता है, हमारे अध्ययन में इसे उच्च बीएमआई समूह के रूप में पहचाना गया। सामान्य वजन विषयों को बीएमआई <25 पर भर्ती किया गया था, और हमारे अध्ययन में सामान्य बीएमआई समूह के रूप में पहचान की गई थी। एमआरआई स्कैनिंग वजन सीमा के कारण कोई भी विषय 400 पौंड से अधिक नहीं हुआ।

2.2। नमूना विशेषताओं

स्कैनिंग से पहले वैध प्रश्नावली पूरी की गई और वर्तमान चिंता और अवसाद के लक्षणों को मापने के लिए इस्तेमाल किया गया (अस्पताल चिंता और अवसाद स्केल (HAD)) (ज़िगमंड और स्नैथ, एक्सएनयूएमएक्स)। HAD स्केल एक स्व-मूल्यांकन 14- आइटम स्केल है जो आधारभूत विषयों पर वर्तमान चिंता और अवसाद के लक्षणों का आकलन करता है (ज़िगमंड और स्नैथ, एक्सएनयूएमएक्स)। इसके अलावा, विषयों ने अतीत या वर्तमान मनोरोग बीमारी को मापने के लिए पहले एक संरचित मनोरोग साक्षात्कार (मिनी इंटरनेशनल न्यूरोसाइकियाट्रिक इंटरव्यू, मिनी) से गुजरा था (शेहान एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स).

2.3। एफएमआरआई अधिग्रहण

2.3.1। स्ट्रक्चरल (ग्रे-मैटर) एमआरआई

विषय (N = 120, उच्च बीएमआई N सिर को स्थिति में लाने के लिए एक धनु स्काउट का उपयोग करने के बाद 63 टेस्ला सीमेंस TRIO पर 3.0) स्कैन किया गया। उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले 4-आयामी टी 3-भारित, धनु चुंबकत्व-तैयार रैपिड ग्रेडिएंट इको (एमपी-रेज) प्रोटोकॉल और स्कैनिंग विवरण का उपयोग करके 1 अलग-अलग अधिग्रहण अनुक्रमों से संरचनात्मक स्कैन प्राप्त किए गए हैं: 1. पुनरावृत्ति समय (टीआर = 2200 एमएस), इको समय (TE) = 3.26 एमएस, फ्लिप कोण (एफए) = 9, 1 मिमी3 स्वर का आकार। 2. टीआर = 2200 एमएस, टीई = 3.26 एमएस, एफए = 20, 1 मिमी3 स्वर का आकार। 3. टीआर = 20 एमएस, टीई = 3 एमएस, एफए = 25, 1 मिमी3 स्वर का आकार। 4. टीआर = 2300 एमएस, टीई = 2.85 एमएस, एफए = 9, 1 मिमी3 स्वर का आकार। कुल ग्रे पदार्थ की मात्रा (TGMV) में अंतर पर अधिग्रहण प्रोटोकॉल के प्रभाव का आकलन किया गया था। विशेष रूप से सामान्य लीनियर मॉडल (GLM) को उम्र के लिए नियंत्रित TGMV पर प्रोटोकॉल प्रभावों को निर्धारित करने के लिए लागू किया गया था। परिणामों ने संकेत दिया कि सभी प्रोटोकॉल एक दूसरे के समान नहीं थे (F(3) = 6.333, p = .053)।

2.3.2। शारीरिक संयोजकता (श्वेत पदार्थ) MRI

मूल नमूने का एक सबसेट (N = 60, उच्च बीएमआई N = 30) दो तुलनीय अधिग्रहण प्रोटोकॉल के अनुसार प्रसार प्रसार भारित MRI (DWIs)। विशेष रूप से, DWI को 61 या 64 noncollinear दिशाओं में अधिग्रहण किया गया था b = 1000 एस / मिमी28 या 1 के साथ b = 0 एस / मिमी2 क्रमशः चित्र। दोनों प्रोटोकॉल में TR = 9400 ms, TE = 83 ms, और देखने का क्षेत्र (FOV) = 256 मिमी 128 के अधिग्रहण मैट्रिक्स के साथ 128 मिमी और 2 × 2 × 2 मिमी का उत्पादन करने के लिए 2 मिमी की एक स्लाइस मोटाई थी3 आइसोट्रोपिक स्वर।

2.4। एफएमआरआई प्रसंस्करण

2.4.1। संरचनात्मक (ग्रे-मैटर) विभाजन और परित्याग

T1- छवि विभाजन और क्षेत्रीय परित्याग FreeSurfer (डेल एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; Fischl एट अल।, 1999, 2002) में वर्णित नामकरण के बाद डेस्ट्रिकक्स एट अल। (2010)। प्रत्येक सेरेब्रल गोलार्ध के लिए, 74 द्विपक्षीय कॉर्टिकल संरचनाओं का एक सेट 7 उप-संरचनाओं और सेरिबैलम के अलावा लेबल किया गया था। एक नमूना विषय से विभाजन परिणाम में दिखाया गया है अंजीर 2A. एक अतिरिक्त मिडलाइन संरचना (मस्तिष्क स्टेम जिसमें मिडब्रेन के कुछ हिस्सों जैसे वेंट्रल टेपरल एरिया [VTA] और थिंकिया नाइग्रा शामिल हैं) को भी शामिल किया गया था, पूरे मस्तिष्क के लिए 165 पार्सल के एक पूरे सेट के लिए। प्रत्येक कॉर्टिकल पार्सल के लिए चार प्रतिनिधि रूपात्मक उपायों की गणना की गई थी: ग्रे मैटर वॉल्यूम (जीएमवी), सतह क्षेत्र (एसए), कॉर्टिकल मोटाई (सीटी), और माध्य वक्रता (एमसी)। डाटा प्रोसेसिंग वर्कफ्लोज़ को न्यूरोइमेजिंग (LONI) पाइपलाइन की प्रयोगशाला में डिजाइन और कार्यान्वित किया गया (http://pipeline.loni.usc.edu).

अंजीर 2 

ए। संरचनात्मक विभाजन और परावर्तन परिणाम और बी। सफ़ेद पदार्थ के फाइबर परिणाम एक नमूना विषय से संरचनात्मक विचलन के साथ जुड़े। एक: संरचनात्मक विभाजन। बी: सफेद पदार्थ विभाजन।

2.4.2। शारीरिक संयोजकता (श्वेत पदार्थ)

प्रसार भारित छवियों (DWI) को गति के लिए सही किया गया था और प्रसार स्वरों को गणना करने के लिए उपयोग किया गया था जो प्रत्येक स्वर में घूर्णी रूप से पुनः उन्मुख होते थे। चियांग एट अल में वर्णित के रूप में प्रसार टेंसर छवियों को लॉग-ट्रांसफ़ॉर्म किए गए टेंसरों के ट्रिलिनियर प्रक्षेप के आधार पर पुन: डिज़ाइन किया गया था। (चियांग एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स) और एक आइसोट्रोपिक वॉक्सल रिज़ॉल्यूशन (2 × 2 × 2 मिमी) के आकार का3)। LONI पाइपलाइन का उपयोग करके डेटा प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो बनाया गया था।

संरचनात्मक छवियों पर पहचाने गए 165 मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच प्रत्येक विषय के लिए सफेद पदार्थ की कनेक्टिविटी का अनुमान लगाया गया था (अंजीर। 2B) DTI फाइबर ट्रैक्टोग्राफी का उपयोग करना। सतत ट्रैकिंग (FACT) एल्गोरिथ्म द्वारा फाइबर असाइनमेंट के माध्यम से ट्रैक्टोग्राफी की गई थी (मोरी एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स) TrackVis का उपयोग कर (http://trackvis.org) (इरिमिया एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। मस्तिष्क क्षेत्रों में से प्रत्येक के बीच सफेद पदार्थ की कनेक्टिविटी का अंतिम अनुमान प्रत्येक क्षेत्र को प्रतिच्छेदित फाइबर ट्रैक्ट की संख्या के आधार पर निर्धारित किया गया था, जो पूरे मस्तिष्क के भीतर फाइबर ट्रैक्ट की कुल संख्या द्वारा सामान्यीकृत था। यह जानकारी बाद के वर्गीकरण के लिए उपयोग की गई थी।

2.5। विरल कम से कम वर्ग - विभेदक विश्लेषण (sPLS-DA)

यह निर्धारित करने के लिए कि क्या मस्तिष्क मार्करों का उपयोग उच्च बीएमआई स्थिति (अधिक वजन बनाम सामान्य वजन) की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है, हमने एसपीएलएस-डीए को नियोजित किया है। sPLS-DA एक प्रकार का विरल PLS प्रतिगमन है, लेकिन प्रतिक्रिया चर श्रेणीगत है, जो समूह की सदस्यता का संकेत देता है (Lê काओ, 2008a; Lê काओ एट अल।, 2009b, 2011)। SPLS-DA को बड़ी संख्या में भविष्यवक्ताओं, छोटे नमूना आकार और भविष्यवाणियों के साथ उच्च सह-रैखिकता के साथ विशेष रूप से प्रभावी दिखाया गया है (Lê काओ, 2008a; Lê काओ एट अल।, 2009b, 2011)। sPLS मस्तिष्क उपायों और एक समूह अंतर विपरीत के बीच नमूना सह-प्रसार को अधिकतम करता है। sPLS एक साथ लसो दंड का उपयोग करके चर चयन और वर्गीकरण करता है (Lê काओ एट अल।, 2009a)। sPLS-DA क्लास सदस्यता के आधार पर भविष्यवक्ताओं के रैखिक संयोजनों का निर्माण करते हुए एक पर्यवेक्षित रूपरेखा का उपयोग करता है। sPLS- डीए सुविधाओं या चर के एक चयनित सेट द्वारा शामिल ऑर्थोगोनल घटकों के एक समूह को खोजने के द्वारा डेटा की गतिशीलता को कम करता है। घटकों को मस्तिष्क हस्ताक्षर के रूप में संदर्भित किया जाता है। मस्तिष्क के हस्ताक्षर वाले प्रत्येक चर में एक संबद्ध "लोडिंग" होता है, जो दो समूहों में भेदभाव के लिए चर के सापेक्ष महत्व का एक उपाय है (Lê काओ एट अल।, 2008b)। इसके अलावा, पीएलएस मॉडल में उपयोग किए जाने वाले प्रत्येक चर के महत्व का अनुमान लगाने के लिए प्रोजेक्शन (वीआईपी) अंकों में परिवर्तनीय महत्व की गणना की गई थी। VIP स्कोर लोडिंग का एक भारित योग है, जो प्रत्येक हस्ताक्षर के समझाया संस्करण को ध्यान में रखता है। स्क्वैयरेड वीआईपी स्कोर का औसत 1 के बराबर है। वर्गीकरण के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण माना जाता है कि एक से अधिक वीआईपी गुणांक वाले पूर्ववर्तियों (Lê काओ एट अल।, 2008b).

2.5.1। पूर्वानुमान मॉडल का विकास

प्रत्येक विश्लेषण के लिए मस्तिष्क हस्ताक्षर की संख्या दो पर तय की गई थी (Lê काओ एट अल।, 2008b)। स्थिरता विश्लेषण प्रत्येक मस्तिष्क हस्ताक्षर के लिए मस्तिष्क क्षेत्रों की इष्टतम संख्या निर्धारित करने के लिए इस्तेमाल किया गया था (Lê काओ एट अल।, 2011)। सबसे पहले, SPLS-DA को दो मस्तिष्क हस्ताक्षरों में से प्रत्येक के लिए चुने जाने के लिए, चर, 5-200, की एक श्रृंखला में लागू किया जाता है। चयन करने के लिए चर की संख्या के प्रत्येक विनिर्देश के लिए, 10- गुना क्रॉस-सत्यापन दोहराया 100 बार किया जाता है। यह क्रॉस-मान्यता प्रक्रिया प्रशिक्षण डेटा को 10 सिलवटों या डेटा के उप-भागों में विभाजित करती है (n = 12 परीक्षण सेट)। एक एकल सदस्यता को परीक्षण डेटा के रूप में सेट किया जाता है और शेष उपसमूहों का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। सभी क्रॉस-वैलिडेशन रन पर एक विशिष्ट चर का चयन करने के लिए चर की संख्या की गणना करके चर की स्थिरता निर्धारित की जाती है। अंतिम मॉडल को विकसित करने के लिए 80% से अधिक की स्थिरता वाले केवल मस्तिष्क चर का उपयोग किया गया था।

2.6। सांख्यिकीय आंकड़े

2.6.1। विरल कम से कम वर्ग - विभेदक विश्लेषण (sPLS-DA)

sPLS-DA को R पैकेज मिक्समिक्स (http://www.R-project.org)। हमने ब्रेन मॉर्फोमेट्री और डीटीआई एनाटॉमिक कनेक्टिविटी की भविष्यवाणी की शक्ति की अलग से जांच की। क्षेत्रीय मस्तिष्क आकृति विज्ञान या क्षेत्रीय शारीरिक कनेक्टिविटी के अलावा, संभावित भविष्यवक्ताओं के रूप में उम्र, और कुल GMV शामिल थे। प्राप्त किए गए रूपात्मक डेटा के लिए, GMV, SA, CT और MC के उपायों को मॉडल में दर्ज किया गया। DTI संरचनात्मक संपर्क डेटा प्राप्त करने के लिए, 165 क्षेत्रों के बीच सापेक्ष फाइबर घनत्व को अनुक्रमित करने वाले विषय-विशिष्ट मैट्रिसेस को 1 आयामी मैट्रिसेस में बदल दिया गया था जिसमें 13,530 अद्वितीय संयोजी (प्रारंभिक मैट्रिक्स से ऊपरी त्रिकोण) थे। इन मैट्रिसेस को तब पूरे विषयों में समेट दिया गया और एसपीएलएस-डीए में प्रवेश किया गया। एक प्रारंभिक डेटा कटौती कदम के रूप में, शून्य विचरण भविष्यवक्ताओं के पास गिरा दिए गए थे और इसके परिणामस्वरूप 369 शेष कनेक्शन थे। मस्तिष्क आयामों को व्यक्तिगत आयामों और वीआईपी गुणांक पर चर लोडिंग का उपयोग करके संक्षेप में प्रस्तुत किया गया था। हम एल्गोरिदम की भेदभावपूर्ण क्षमताओं का वर्णन करने के लिए ग्राफिकल डिस्प्ले का भी उपयोग करते हैं (Lê काओ एट अल।, 2011)। अंतिम मॉडल की अनुमानित क्षमता का मूल्यांकन एक क्रॉस-वैलीडेशन लीव आउट का उपयोग करके किया गया था। हमने बाइनरी वर्गीकरण उपायों की भी गणना की: संवेदनशीलता, विशिष्टता, सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य (पीपीवी) और नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य (एनपीवी)। यहाँ, संवेदनशीलता वर्गीकरण एल्गोरिथ्म की क्षमता को अधिक वजन वाले व्यक्तियों की सही पहचान करने में सक्षम बनाती है। विशिष्टता सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की सही पहचान करने के लिए वर्गीकरण एल्गोरिथ्म की क्षमता को दर्शाती है। पीपीवी वर्गीकरण एल्गोरिथ्म से विशिष्ट अधिक वजन वाले मस्तिष्क हस्ताक्षर को दिखाने वाले नमूने के अनुपात को दर्शाता है और जो वास्तव में अधिक वजन वाले (सच्चे सकारात्मक) हैं। दूसरी ओर एनपीवी की संभावना है कि यदि परीक्षा परिणाम नकारात्मक है, अर्थात, प्रतिभागी के पास अधिक विशिष्ट-विशिष्ट मस्तिष्क हस्ताक्षर (सच्चा नकारात्मक) नहीं है।

2.6.2। नमूना विशेषताओं

सामाजिक विज्ञान (SPSS) सॉफ़्टवेयर (संस्करण 19) के लिए सांख्यिकीय पैकेज का उपयोग करके सांख्यिकीय विश्लेषण किए गए थे। व्यवहार माप स्कोर में समूह अंतर का मूल्यांकन विचरण (एनोवा) के विश्लेषण को लागू करके किया गया था। महत्व पर विचार किया गया था p <.05 बिना सोचे समझे।

3.0। परिणाम

3.1। नमूना विशेषताओं

कुल नमूना (N = 120) में 63 अधिक वजन वाले व्यक्ति (महिलाएं = 32, पुरुष = 31), औसत आयु = 28.77 वर्ष, एसडी = 9.76 और 57 सामान्य वजन वाले व्यक्ति (महिला = 32, पुरुष = 25), औसत आयु = 27.13 वर्ष, एसडी = शामिल हैं। 9.62। हालांकि अधिक वजन वाले समूह में उच्च स्तर की चिंता और अवसाद था, लेकिन कोई महत्वपूर्ण समूह मतभेद नहीं थे (F = .642, p = .425; F = .001, p = .980)। नमूने की नैदानिक ​​विशेषताओं को संक्षेप में प्रस्तुत किया गया है टेबल 1.

टेबल 1 

नमूना विशेषताओं।

3.2। मल्टीवेरेट पैटर्न एसपीएलएस-डीए का उपयोग करके विश्लेषण करता है

3.2.1। एनाटॉमिकल कनेक्टिविटी (श्वेत-पदार्थ) आधारित वर्गीकरण

हमने जांच की कि क्या मस्तिष्क शारीरिक संपर्क श्वेत-पदार्थ का उपयोग सामान्य वजन वाले व्यक्तियों से अधिक वजन वाले व्यक्तियों में भेदभाव करने के लिए किया जा सकता है। अंजीर 3नमूने से व्यक्तियों को दो मस्तिष्क के हस्ताक्षर के संबंध में दर्शाया गया है और सफेद पदार्थ के वर्गीकरण के भेदभावपूर्ण क्षमताओं को दर्शाया गया है। बाइनरी वर्गीकरण के उपायों की गणना की गई और 97%, 87% की विशिष्टता, 88% की PPV ​​और 96% की NPV की संवेदनशीलता का संकेत दिया। टेबल 2 स्थिर श्वेत-पदार्थ कनेक्शन की सूची में परिवर्तनशील लोडिंग और वीआईपी गुणांक के साथ प्रत्येक भेदभावपूर्ण मस्तिष्क हस्ताक्षर शामिल हैं।

अंजीर 3 

A. फाइबर घनत्व (श्वेत पदार्थ) पर आधारित वर्गीकरण। बी। ग्रे-पदार्थ आकृति विज्ञान पर आधारित वर्गीकरण। ए: फाइबर घनत्व (श्वेत पदार्थ) क्लासिफायर की भेदभावपूर्ण क्षमताओं को दर्शाता है। बी: ग्रे-मैटर क्लासिफायर की भेदभावपूर्ण क्षमताओं को दर्शाता है। ...
टेबल 2 

प्रत्येक विभेदक मस्तिष्क हस्ताक्षर सहित शारीरिक कनेक्शन की सूची।

3.2.2। शारीरिक कनेक्टिविटी आधारित मस्तिष्क हस्ताक्षर 1

विचरण के 63% के लिए पहला मस्तिष्क हस्ताक्षर खाता है। जैसा कि वीआईपी गुणांकों द्वारा इंगित किया गया है, समाधान के चर में सबसे अधिक विचरण को बताते हुए 1 शामिल हैं) इनाम नेटवर्क के क्षेत्रों (पुटामेन, पल्लीडियम, ब्रेनस्टेम [जैसे वीटीए और मेशिया नाइग्रा के रूप में मिडब्रेन क्षेत्रों सहित) के क्षेत्रों के बीच कनेक्शन। नियंत्रण (प्रीस्ट्यूनस जो पीछे के पार्श्विका कॉर्टेक्स का हिस्सा है), लार (पूर्वकाल इंसुला), भावनात्मक उत्तेजना (वेंट्रोमेडियल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स) और सोमैटोसेंसरी (पोस्टेंट्रल गाइरस) नेटवर्क; 2) भावनात्मक उत्तेजना नेटवर्क (पूर्वकाल midcingulate कोर्टेक्स, वेंट्रोमेडियल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स) के क्षेत्रों के साथ लार के क्षेत्रों (पूर्वकाल इंसुला) और सोमैटोसेंसरी (पूरक मोटर कोर्टेक्स सहित पैरासेंटरल ल्यूल) नेटवर्क; और 3) एक कार्यकारी नियंत्रण नेटवर्क क्षेत्र (पृष्ठीय पार्श्व प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स) के साथ मध्य पश्चकपाल गाइरस और थैलामस के साथ थैलेमस।

सामान्य वजन समूह की तुलना में, अधिक वजन वाले समूह ने इनाम नेटवर्क (पुटामेन, पेलिडम, ब्रेनस्टेम) के क्षेत्रों से कार्यकारी नियंत्रण नेटवर्क (पीछे के पार्श्वीय प्रांतस्था), और पुटमेन से भावनात्मक उत्तेजना नेटवर्क के निरोधात्मक हिस्से के लिए अधिक संपर्क दिखाया। वेंट्रोमेडियल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स) और सोमाटोसेंसरी नेटवर्क के क्षेत्रों (पोस्टेंट्रल गाइरस और पोस्टीरियर इंसुला) के लिए। निचले स्तर को भावनात्मक उत्तेजना नेटवर्क (वेंट्रोमेडियल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स) से लवण नेटवर्क (पूर्वकाल इंसुला) के क्षेत्रों में अधिक वजन वाले समूह में देखा गया था, लेकिन भावनात्मक उत्तेजना नेटवर्क (वेंट्रोमेडियल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स) से क्षेत्रों से अधिक वजन समूह में अधिक कनेक्टिविटी। सोमाटोसेंसरी नेटवर्क (पीछे का अंदरूनी हिस्सा)। सोनेटोसेंसरी (पेरासेंट्रल लोब्यूल) से पूर्ववर्ती मिडिंगुलेट कॉर्टेक्स तक के कनेक्शनों में अधिक वजन वाले समूह में लोअर कनेक्टिविटी देखी गई थी, लेकिन पैरासेंट्रल लोब्यूल से सबएपिरिएटल कुल्स्कस (सोमाटोसेंसरी नेटवर्क का हिस्सा) के लिए उच्च कनेक्टिविटी। थैलेमिक कनेक्शन को देखते हुए, सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन वाले व्यक्तियों में थैलेमस से पृष्ठीय पार्श्व प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स (एक्जीक्यूटिव कंट्रोल नेटवर्क) और मध्य पश्चकपाल गाइरस तक कम कनेक्टिविटी देखी गई।

3.2.3। शारीरिक कनेक्टिविटी आधारित मस्तिष्क हस्ताक्षर 2

दूसरे शारीरिक मस्तिष्क हस्ताक्षर की पहचान डेटा में विचरण के एक अतिरिक्त 12% के लिए जिम्मेदार है। वीआईपी गुणांक द्वारा इंगित समूह भेदभाव के लिए सबसे अधिक योगदान देने वाले चर इनाम के क्षेत्रों में कनेक्शन शामिल हैं (पुटामेन, ऑर्बिटल सल्सी जो कक्षीय ललाट गाइरस, और ब्रेनडेम का हिस्सा है) और भावनात्मक उत्तेजना (गाइरस रेक्टस जो औसत दर्जे का है) वेंट्रोमेडियल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स का हिस्सा) नेटवर्क।

सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन वाले व्यक्तियों में, इनाम नेटवर्क क्षेत्रों (ब्रेनस्टेम और पुटमेन) के बीच कार्यकारी नियंत्रण (पृष्ठीय पार्श्व प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स) और भावनात्मक उत्तेजना (निरोधात्मक प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स) के निरोधात्मक हिस्से के बीच अधिक कनेक्टिविटी देखी गई। हालांकि, सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन वाले व्यक्तियों में ओसीसीपटल ललाट गाइरस (इनाम नेटवर्क) के बीच कनेक्टिविटी कम थी।

3.2.4। मॉर्फोमेट्रिक ग्रे-मैटर आधारित वर्गीकरण

हमने जांच की कि क्या ब्रेन मॉर्फोमेट्री (ग्रे मैटर वॉल्यूम, सरफेस एरिया, कॉर्टिकल मोटाई, और वक्रता) का उपयोग सामान्य वजन वाले व्यक्तियों से अधिक वजन वाले भेदभाव के लिए किया जा सकता है। अंजीर 3B दो मस्तिष्क हस्ताक्षरों के संबंध में दर्शाए गए नमूने से व्यक्तियों को चित्रित करता है और रूपात्मक वर्गीकरणकर्ता की भेदभावपूर्ण क्षमताओं को दर्शाता है। बाइनरी वर्गीकरण के उपायों की गणना की गई और 69%, 63% की विशिष्टता, 66% की PPV ​​और 66% की NPV की संवेदनशीलता का संकेत दिया। टेबल 3 परिवर्तनशील लोडिंग और वीआईपी गुणांकों के साथ प्रत्येक भेदभाव युक्त मॉर्फोमेट्रिक उपायों की सूची शामिल है।

टेबल 3 

प्रत्येक मस्तिष्क के हस्ताक्षर सहित क्षेत्रीय आकारिकी।

3.2.5। आकृति विज्ञान आधारित मस्तिष्क हस्ताक्षर 1

पहले मस्तिष्क हस्ताक्षर ने मॉर्फोमेट्रिक फेनोटाइप डेटा में परिवर्तनशीलता का 23% समझाया। जैसा कि वीआईपी गुणांकों द्वारा देखा जाता है, वैरिएबल में हस्ताक्षर में सबसे अधिक योगदान देने वाले चर शामिल होते हैं, जिसमें इनाम के क्षेत्र (कक्षीय ललाट गाइरस के उपखंड), सलेंस (पूर्वकाल इंसुला), कार्यकारी नियंत्रण (पृष्ठीय पार्श्व प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स), भावनात्मक उत्तेजना (वेंट्रोमेडियल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स) होते हैं। ) और सोमाटोसेंसरी (प्रीसेन्ट्रल सल्कस, सुपरमर्जिनल गाइरस, सबसेंट्रल सल्कस, सुपीरियर फ्रंटल सल्कस) नेटवर्क। बेहतर ललाट गाइरस और सल्कस, सुपीरियर टेम्पोरल गाइरस, ट्रांसवर्स फ्रंटोपोलर गाइरी और पूर्वकाल ट्रांसवर्स टेम्पोरल गाइरस के लिए उच्च वीआईपी गुणांक भी देखे गए। इनाम, सलामी, कार्यकारी नियंत्रण और भावनात्मक उत्तेजना नेटवर्क के क्षेत्र जुड़े हुए थे कम सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन वाले व्यक्तियों में मूल्य। इसके अलावा, सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन वाले व्यक्ति थे अधिक से अधिक सोमाटोसेंसरी नेटवर्क के क्षेत्रों में मूल्य। ललाट और लौकिक क्षेत्रों (बेहतर लौकिक गाइरस, और पूर्वकाल अनुप्रस्थ लौकिक गाइरस) के मोर्फोमेट्री भी साथ जुड़े थे कम सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन वाले व्यक्तियों में मूल्य।

3.2.6। आकृति विज्ञान आधारित मस्तिष्क हस्ताक्षर 2

दूसरे रूपात्मक मस्तिष्क हस्ताक्षर ने 32% विचरण की व्याख्या की। उच्चतम वीआईपी गुणांक वाले वेरिएबल्स मस्तिष्क के हस्ताक्षर 1 में देखे गए वीआईपी गुणांक के समान थे, जिसमें उन्होंने इनाम (caudate), सलामी (पूर्वकाल इंसुला), कार्यकारी नियंत्रण (पश्च पार्श्व पार्श्विका के भाग), भावनात्मक उत्तेजना (parahippocampal) के क्षेत्रों को शामिल किया था। गाइरस, सबजेनिकल पूर्वकाल सिंगुलेट कॉर्टेक्स, और पूर्वकाल सिंगुलेट कॉर्टेक्स) और सोमैटोसेंसरी (पोस्टीरियर इंसुला और पैरासेंट्रल लोब्यूल) नेटवर्क। हालांकि, मस्तिष्क हस्ताक्षर 2 की तुलना में मस्तिष्क हस्ताक्षर 1 का इनाम नेटवर्क से केवल एक कनेक्शन था और खारेपन और भावनात्मक उत्तेजना नेटवर्क के क्षेत्रों से अधिक कनेक्शन।

सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन वाले व्यक्तियों में, कम इनाम, सामन, कार्यकारी नियंत्रण और भावनात्मक उत्तेजना नेटवर्क में मोर्फोमेट्री के लिए मूल्य, लेकिन उच्चतर सोमाटोसेंसरी नेटवर्क में मूल्यों का संकेत दिया गया था।

4.0। विचार-विमर्श

इस अध्ययन का उद्देश्य यह निर्धारित करना था कि मस्तिष्क के संपर्क के रूपात्मक और शारीरिक पैटर्न (विशिष्ट मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच फाइबर घनत्व के आधार पर) सामान्य वजन वाले व्यक्तियों से अधिक वजन का भेदभाव कर सकते हैं। मुख्य निष्कर्ष हैं: 1। शारीरिक कनेक्टिविटी (क्षेत्रों के बीच सफेद पदार्थ के ट्रैक्ट का घनत्व) उच्च संवेदनशीलता (97%) और विशिष्टता (87%) के साथ विभिन्न बीएमआई वाले विषयों के बीच भेदभाव करने में सक्षम था। 2। इसके विपरीत, ग्रे-मैटर में रूपात्मक परिवर्तनों में इष्टतम वर्गीकरण सटीकता की तुलना में कम था। 3। विभेदक मस्तिष्क हस्ताक्षरों वाले मस्तिष्क क्षेत्रों में से कई विस्तारित इनाम, नमकीनता, केंद्रीय कार्यकारी, और भावनात्मक उत्तेजना नेटवर्क से संबंधित थे जो यह सुझाव देते थे कि इन नेटवर्क के बीच असामान्य संगठन के कारण मनाया जाने वाला कार्यात्मक दोष था।

4.1। बीएमआई के साथ जुड़ा हुआ एनाटोमिकल-कनेक्टिविटी आधारित मस्तिष्क हस्ताक्षर

इस अध्ययन में, दो मस्तिष्क हस्ताक्षरों वाले एक वर्गीकरण एल्गोरिथ्म में क्षेत्र कनेक्टिविटी के विभिन्न पैटर्न को दर्शाते हुए अधिक वजन वाले व्यक्तियों और सामान्य वजन वाले व्यक्तियों के बीच भेदभाव करने की एक चिह्नित क्षमता दिखाई गई। उच्च बीएमआई व्यक्तियों में अधिकांश DTI अध्ययन (शोट एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; स्टैनक एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; जू एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; Yau et al।, 2010, 2014) ने फ्रैक्शनल अनिसोट्रॉपी और माध्य विचलन (जो श्वेत पदार्थ पदार्थों की अखंडता को मापता है), या स्पष्ट प्रसार गुणांक (जो पटरियों में पानी के प्रसार को मापता है और सेल क्षति को दर्शाता है) सहित सफेद पदार्थ के प्रसार की विशेषताओं में अंतर की जांच पर ध्यान केंद्रित किया है। ये सभी उपाय सफेद पदार्थ के माइक्रोस्ट्रक्चर में स्थानीय परिवर्तन के बारे में जानकारी प्रदान कर सकते हैं। वर्तमान अध्ययन में हमने मस्तिष्क के क्षेत्रों और नेटवर्क के बीच सापेक्ष कनेक्टिविटी के आकलन के उपाय के रूप में फाइबर पथ घनत्व के डीटीआई उपायों पर ध्यान केंद्रित किया है। इसलिए, जबकि अन्य अध्ययनों ने श्वेत-पदार्थ माइक्रोस्ट्रक्चर के भीतर स्थानीय परिवर्तन किए हैं, उन्होंने कनेक्टिविटी के संदर्भ में इन परिवर्तनों के निहितार्थ की पहचान नहीं की है।

4.1.1। शारीरिक कनेक्टिविटी आधारित मस्तिष्क हस्ताक्षर 1

पहले मस्तिष्क हस्ताक्षर मोटे तौर पर इनाम के भीतर और बीच में कनेक्शन, सामंजस्य, कार्यकारी नियंत्रण, भावनात्मक उत्तेजना और संवेदी नेटवर्क से जुड़े थे। कार्यकारी नियंत्रण नेटवर्क के क्षेत्रों और पश्चकपाल क्षेत्र के लिए भी थैलेमिक कनेक्शन थे। सामान्य वज़न समूह की तुलना में अधिक वजन वाले समूह में वेंट्रोमेडियल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स से पूर्वकाल इंसुला से कम कनेक्शन की हमारी खोज के अनुरूप, बाहरी कैप्सूल में श्वेत-पदार्थ ट्रैक्ट्स की अखंडता कम हो जाती है (कम आंशिक अनिसोट्रॉपी) जिसमें फाइबर शामिल होते हैं छोटे कोर्ट फाइबर के माध्यम से कॉर्टिकल क्षेत्रों को शॉर्ट्स फाइबर के माध्यम से नियंत्रित किया गया है)शोट एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। इसके अतिरिक्त, स्पष्ट प्रसार गुणांक (पानी के प्रसार को दर्शाती कोशिका क्षति) को नियंत्रित करने की तुलना में मोटे तौर पर धनु राशि में अधिक था (जो पार्श्विका, पश्चकपाल, सिंगुलेट और लौकिक क्षेत्रों से थैलेमस को सूचना प्रसारित करने के लिए जाना जाता है), और लगातार हो सकता है। सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन वाले व्यक्तियों के लिए सही थैलेमस और सही मध्य पश्चकपाल गाइरस के बीच कम कनेक्टिविटी की हमारी टिप्पणियों के साथ (शोट एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। शोट और सहयोगियों (शोट एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स) ने कोरोना रेडियोटा में मोटे समूह में अधिक स्पष्ट प्रसार गुणांक (संभावित सेल क्षति को दर्शाते हुए) की पहचान की, जो गहरे ग्रे-मैटर संरचनाओं (जैसे थैलेमस) और कॉर्टिकल क्षेत्रों (पृष्ठीय) के बीच कम सापेक्ष फाइबर घनत्व के हमारे निष्कर्षों की प्रशंसा करता प्रतीत होता है। सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन वाले व्यक्तियों में पार्श्व प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स)। कॉर्डेक्स को परिधीय संवेदी जानकारी के रिले को सुगम बनाने में थैलेमस की भूमिका के साथ परिवर्तित थैलेमिक कनेक्टिविटी बाधित हो सकती है (जंग एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स).

बाहरी वजन वाले व्यक्तियों के लिए अस्पष्ट किशोर की तुलना में एक अलग अध्ययन में बाहरी कैप्सूल, आंतरिक कैप्सूल (जो ज्यादातर आरोही और अवरोही अर्धसूत्रीविभाजन करता है), साथ ही कुछ अस्थायी फाइबर और ऑप्टिक विकिरण जैसे क्षेत्रों में मोटे किशोरों में भिन्नात्मक विसंगति को कम किया गया।Yau et al।, 2014)। हाल ही के एक अध्ययन में एक ब्रेनस्टेम कैवर्नोमा के साथ एक व्यक्ति में मस्तिष्क और हाइपोथैलेमस के बीच DTI के साथ तंत्रिका तंतुओं के कनेक्शन के नुकसान को देखा गया, जो सर्जिकल जल निकासी के दौर से गुजरने के बाद, वजन में एक नाटकीय वृद्धि हुई थी, जो सुझाव दे सकती है कि तंत्रिका तंतु विनियमन में शामिल हैं। भोजन का सेवन और वजन दोनोंपर्नेल एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। हालांकि, हमने हाइपोथैलेमस के साथ कनेक्टिविटी अंतर की पहचान नहीं की है, जो वर्तमान अध्ययन में उपयोग किए गए विशेष एटलस के आधार पर रद्द होने की सीमाओं के कारण हो सकता है।

4.1.2। शारीरिक कनेक्टिविटी आधारित मस्तिष्क हस्ताक्षर 2

एक दूसरा ऑर्थोगोनल हस्ताक्षर इनाम और भावनात्मक उत्तेजना नेटवर्क के भीतर केवल तीन शारीरिक कनेक्शन द्वारा शामिल किया गया था। इनाम नेटवर्क में शामिल क्षेत्रों और मौजूदा नेटवर्क के साथ बातचीत करने वाले नेटवर्क में क्षेत्रों के साथ परिवर्तित कनेक्शन की पहचान पहले रिपोर्ट नहीं की गई है। हालाँकि, इन परिवर्तनों का पूर्वानुमान हाल के रूपात्मक अध्ययनों के आधार पर लगाया जा सकता है, जिन्होंने विस्तारित इनाम के नेटवर्क के क्षेत्रों में ग्रे मैटर के परिवर्तनों को देखा है (केनी, एक्सएनयूएमएक्स; कुर्थ एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; राजी एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; वोल्को एट अल, एक्सएनयूएमएक्स)। एक साथ, हमारे निष्कर्ष उन क्षेत्रों के लिए सफेद-मामले की कनेक्टिविटी में व्यापक प्रसार को दर्शाते हैं जो इनाम नेटवर्क और इसके संबंधित नेटवर्क को शामिल करते हैं।

जबकि अन्य अध्ययनों में फाइबर की अखंडता को कम पाया गया है, जैसे कि कॉर्पस कॉलोसम और फोरनिक्स के क्षेत्रों में कम आंशिक अनिसोट्रॉपी द्वारा मापा जाता है (जो कि बीएमआई के साथ बढ़ता है और हिप्पोकैम्पस से हाइपोथैलेमस की जानकारी ले जाता है)स्टैनक एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; जू एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स); वर्तमान अध्ययन ने दो शारीरिक-संयोजकता मस्तिष्क हस्ताक्षरों के भीतर इंटरहेमिसफरिक कनेक्टिविटी में महत्वपूर्ण परिवर्तनों की पहचान नहीं की। अपवाद यह था कि मस्तिष्क के हस्ताक्षर 1 में बाएं पैरासेंट्रल लोब्यूल और दाएं सबपरिटेल सल्फास के बीच एक कनेक्शन था, और मस्तिष्क पुटिका 2 में दाएं पुटामेन और बाएं गाइरस रेक्टस के बीच संबंध था। हम परिकल्पना करते हैं कि इन पिछले अध्ययनों में देखा गया प्रभाव विशिष्ट मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच संबंधों में बदलाव के बजाय प्रणालीगत सफेद पदार्थ के क्षरण के कारण हो सकता है, सामान्य उम्र बढ़ने के दौरान होने वाले परिवर्तनों के समान (सुलिवन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। हालांकि इन पिछले अध्ययनों के लेखकों ने अनुमान लगाया है कि उच्च बीएमआई वाले विषयों के बाहरी कैप्सूल में आंशिक अनिसोट्रॉपी में अंतर हिप्पोकैम्पस और एमिग्डाला से कनेक्शन के साथ जुड़ा हो सकता है, हमने इन संरचनाओं के भीतर कनेक्टिविटी में कोई परिवर्तन नहीं देखा। इन अवलोकनों की पुष्टि करने के लिए इन मस्तिष्क क्षेत्रों का अधिक विस्तृत विश्लेषण और बारीक निरस्तीकरण आवश्यक है।

4.2। बीएमआई से जुड़े मॉर्फोमेट्रिक ग्रे-मैटर मस्तिष्क हस्ताक्षर

69% की संवेदनशीलता और 63% की विशिष्टता के साथ सामान्य वजन वाले व्यक्तियों से अधिक वजन की सही पहचान करने में दो अलग-अलग प्रोफाइल का उपयोग करने वाले ग्रे मैटरोमेट्रिक विश्लेषण सही रूप से सक्षम थे। इनाम नेटवर्क और संबद्ध नेटवर्क के भीतर विशिष्ट मस्तिष्क क्षेत्रों में ग्रे-मैटर मात्रा में वैश्विक और क्षेत्रीय कटौती की पिछली रिपोर्टों के साथ ये निष्कर्ष संगत हैं (डिबेट एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; केनी, एक्सएनयूएमएक्स; कुर्थ एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; पन्नियासुल्ली एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; राजी एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। डीटीआई आधारित वर्गीकरण के विपरीत, ये निष्कर्ष दो बीएमआई समूहों के बीच भेदभाव करने की एक मध्यम क्षमता का सुझाव देते हैं।

4.2.1। आकृति विज्ञान आधारित मस्तिष्क हस्ताक्षर 1

हमारे अध्ययन में, पहले मस्तिष्क हस्ताक्षर ने सामान्य वजन समूह की तुलना में अधिक वजन वाले समूह में इनाम, नमकीन, और कार्यकारी नियंत्रण नेटवर्क के क्षेत्रों में विभिन्न रूपमितीय उपायों (कक्षीय ललाट गाइरस के पूर्वकाल इंसुला सहित) के निचले मूल्यों को प्रदर्शित किया। इसके अतिरिक्त भावनात्मक संवेदी नेटवर्क से संबंधित निरोधात्मक क्षेत्रों (पृष्ठीय पार्श्व और वेंट्रोमेडियल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स) के लिए कम मान वाले ज्यामितीय मानों को देखा गया था, लेकिन सोमाटोसेंसरी नेटवर्क के लिए उच्च मॉर्फोमेट्री (प्रीसेन्ट्रल स्यूलस, सुपरमर्जिनल गाइरस, सबसेंटरल सल्कस, और बेहतर ललाट सल्फास) सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन वाले क्षेत्रों में। इस अध्ययन में हमने कक्षीय ललाट गाइरस के रूपात्मक माप (ग्रे मैटर वॉल्यूम और कॉर्टिकल मोटाई) में महत्वपूर्ण कमी पाई। ऑर्बिटल फ्रंटल गाइरस इनाम नेटवर्क के भीतर एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है जो मूल्यांकन प्रक्रिया में और भविष्य के व्यवहार के मार्गदर्शन में और इनाम से संबंधित एन्कोडिंग प्रत्याशा के आधार पर निर्णय लेता है (कहत एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। ग्रे और श्वेत-पदार्थ संरचना का विश्लेषण करने वाले एक हालिया अध्ययन में पाया गया कि मोटे व्यक्तियों ने इनाम नेटवर्क के भीतर विभिन्न क्षेत्रों के लिए मूल्यों को कम कर दिया था, जिसमें कक्षीय ललाट गाइरस (शोट एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स).

4.2.2। आकृति विज्ञान आधारित मस्तिष्क हस्ताक्षर 2

मस्तिष्क हस्ताक्षर 1 की तुलना में, नमकीन और भावनात्मक उत्तेजना नेटवर्क के क्षेत्रों में देखे गए रूपात्मक मापों ने बहुसंख्यक विचरण को समझाया, जबकि इनाम नेटवर्क क्षेत्र प्रभावशाली नहीं थे। नमकीन, कार्यकारी नियंत्रण और भावनात्मक उत्तेजना नेटवर्क के क्षेत्रों में कम ग्रे मैटर माप देखे गए। ये क्षेत्र (पूर्वकाल इंसुला, पैराइटल पोस्टीरियर कॉर्टेक्स, पैराहिपोकैम्पल गाइरस, पूर्वकाल सिंगुलेट कॉर्टेक्स के उप-भाग) अक्सर भोजन के संकेत के दौरान बढ़ी हुई विकसित मस्तिष्क गतिविधि से जुड़े होते हैं (ब्रूक्स एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; ग्रीनबर्ग एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; रोटेमंड एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; शोट एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; स्टोकेल एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स), और उत्तेजनाओं के व्यक्तिगत लार की डिग्री (क्रिचली एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; Seeley et al।, 2007a)। वर्तमान अध्ययन में, सोमाटोसेंसरी नेटवर्क के प्रमुख क्षेत्रों (बाद के इंसुला, पैरासेंट्रल लोब्यूल) में ग्रे मैटर में भी कमी देखी गई। हालांकि अधिक वजन और मोटापे में इस नेटवर्क की सटीक भूमिका ज्ञात नहीं है, यह शरीर की संवेदनाओं के बारे में जागरूकता में शामिल होना दिखाया गया है, और हाल ही के एक अध्ययन ने सुझाव दिया है कि मोटे व्यक्तियों में भोजन के संकेत के जवाब में उन्नत somatosensory नेटवर्क गतिविधि हो सकती है। ओवरईटिंग (Stice et al।, 2011)। यह अध्ययन विशेष रूप से विस्तारित इनाम नेटवर्क और सोमाटोसेंसरी नेटवर्क में मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच रूपात्मक माप और शारीरिक संबंध पर केंद्रित है, और सुझाव देता है कि ये मस्तिष्क संरचनात्मक मैट्रिक्स साहित्य में पाए जाने वाले कार्यात्मक अध्ययनों के परिणामों से जुड़े तंत्रिका प्रसंस्करण को प्रभावित कर सकते हैं। व्यवहारिक और पर्यावरणीय कारकों के साथ सहसंबंध भी संरचनात्मक और कार्यात्मक निष्कर्षों के बीच संबंधों में और अधिक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, जिन्हें भविष्य के अध्ययन में परीक्षण करना होगा।

4.3। अधिक वजन और सामान्य वजन वाले व्यक्तियों के बीच भेदभाव करने के लिए एसपीएलएस-डीए का उपयोग करके मल्टीवेरिएट पैटर्न विश्लेषण का उपयोग किया जाता है

विस्तारित इनाम नेटवर्क के भीतर विभिन्न मस्तिष्क नेटवर्क के बीच फाइबर घनत्व में बीएमआई से संबंधित परिवर्तनों के बारे में निष्कर्ष, परिकल्पना का समर्थन करते हैं जो बीएमआई को बढ़ाते हैं, जिससे मस्तिष्क में विशिष्ट क्षेत्रों के बीच अव्यवस्थित शारीरिक संपर्क बाधित होता है। इनाम नेटवर्क और संबंधित नेटवर्क के प्रमुख क्षेत्रों के बीच ये संरचनात्मक परिवर्तन अप्रभावी या अक्षम संचार हो सकते हैं। हाल ही की कई रिपोर्टों के अनुसार जो ग्रे-मैटर मात्रा में अधिक वजन और मोटापे से संबंधित परिवर्तन पाए गए हैं (डिबेट एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; कुर्थ एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; पन्नियासुल्ली एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; राजी एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स), हम सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना में अधिक वजन में समान रूपात्मक मतभेदों को खोजने में सक्षम थे। वर्तमान अध्ययन में, हमने अधिक वजन और सामान्य वजन विषयों के बीच भेदभाव करने के लिए मस्तिष्क की अधिक मात्रा में डेटा के लिए संबद्धता और मस्तिष्क की संरचनात्मक कनेक्टिविटी के बीच सहयोग की जांच करने के लिए इन टिप्पणियों को बढ़ाया। बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करके हाल ही में एक क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन से पता चलता है कि पार्श्व कक्षीय ललाट गाइरस में संरचनात्मक परिवर्तनों का संयोजन, जैसा कि ग्रे-मैटर मात्रा द्वारा मापा जाता है, और एक भड़काऊ मार्कर (फाइब्रिनोजेन) के रक्त स्तर एक छोटे से मोटापे की भविष्यवाणी करने में सक्षम थे 19 सामान्य वजन विषयों और 44 अधिक वजन / मोटे विषयों का नमूना; एक उच्च संवेदनशीलता (95.5%) के साथ, लेकिन कम विशिष्टता (31.6%) ()Cazettes et al।, 2011)। हमारा अध्ययन इस रिपोर्ट से कई पहलुओं में भिन्न है, जिसमें बड़ा नमूना आकार भी शामिल है; एक सैंपल स्पेसिफिक सॉल्यूशन से बचने के लिए क्रॉस-वैलिडेशन अप्रोच का उपयोग, एक संभावित कन्फ्यूडर को हटाने के लिए हाइपरटेंशन / डायबिटीज मेलिटस के साथ विषयों का बहिष्करण, और अधिक वजन की स्थिति की भविष्यवाणी करने के लिए ग्रे मैटर वॉल्यूम और फाइबर ट्रैक्ट डेंसिटी दोनों को शामिल करना।

4.4। सीमाएं

भले ही हमें फाइबर घनत्व में सामान्य वजन और अधिक वजन वाले व्यक्तियों के बीच महत्वपूर्ण अंतर मिला हो, हम इन शारीरिक निष्कर्षों से कार्यात्मक (आराम करने वाली स्थिति) में अंतर के लिए एक्सट्रपलेशन नहीं कर सकते हैं। इस तरह के कार्यात्मक कनेक्टिविटी निष्कर्ष उन क्षेत्रों में मस्तिष्क गतिविधि के सिंक्रनाइज़ेशन में अंतर का पता लगाने की क्षमता प्रदान करते हैं जो सीधे सफेद-पदार्थ पथ से जुड़े नहीं हैं। यद्यपि हमने पहले ही अधिक वजन / मोटे और सामान्य बीएमआई के बीच शारीरिक संपर्क और रूपात्मक अंतर के बारे में पहले रिपोर्ट किए गए निष्कर्षों को दोहराया था ()कुर्थ एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; राजी एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स), हम महत्वपूर्ण उपशामक क्षेत्रों हाइपोथैलेमस, एमिग्डाला और हिप्पोकैम्पस में परिवर्तन का निरीक्षण करने में विफल रहे। यह संभव है कि यह विफलता इस अध्ययन में उपयोग किए गए स्वत: पारगमन एल्गोरिदम की सीमाओं के कारण या मोटे व्यक्तियों बनाम मोटे व्यक्तियों तक सीमित विश्लेषण के कारण हो सकती है। मोटे, अधिक वजन और सामान्य वजन वाले व्यक्तियों की तुलना करने के लिए और लिंग और दौड़ के आधार पर उपसमूह विश्लेषण करने में सक्षम होने के लिए भविष्य के अध्ययनों को बड़े नमूनों की आवश्यकता होगी। हमारे अपेक्षाकृत छोटे नमूने के कारण हमने एक कठोर आंतरिक सत्यापन प्रक्रिया को नियोजित किया, हालांकि, एक स्वतंत्र डेटा सेट () में इस क्लासिफायरियर की भविष्यवाणी की सटीकता का परीक्षण करना आवश्यक हैब्रे एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। भविष्य के अध्ययनों को इन निष्कर्षों के संदर्भ और महत्व की व्याख्या करने के लिए विशिष्ट खाने के व्यवहार, खाने की वरीयताओं और आहार की जानकारी के साथ इन न्यूरोइमेजिंग मतभेदों के संबंध को संबोधित करना चाहिए। चूंकि मोटापा और अधिक वजन की स्थिति अक्सर उच्च रक्तचाप, मधुमेह और चयापचय सिंड्रोम जैसी कॉमरेडिटी से जुड़ी होती है, इसलिए भविष्य के विश्लेषणों को वर्गीकरण एल्गोरिदम पर इन कारकों के मध्यम और सहसंबंधीय प्रभावों की जांच करनी चाहिए।

4.5। सारांश और निष्कर्ष

सारांश में, हमारे परिणाम इस परिकल्पना का समर्थन करते हैं कि अधिक वजन होना मस्तिष्क में विशिष्ट क्षेत्रों के बीच परिवर्तित संपर्क (फाइबर घनत्व के रूप में) से जुड़ा है, जो इन क्षेत्रों के बीच अप्रभावी या अक्षम संचार हो सकता है। विशेष रूप से, इनाम सर्किट्री के साथ प्रीफ्रंटल निरोधात्मक मस्तिष्क क्षेत्रों की घटी हुई कनेक्टिविटी भोजन सेवन के नियमन में हेडोनिक तंत्र की प्रबलता के अनुरूप है (गनस्ताद एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स, 2007, 2008, 2010)। इन संरचनात्मक परिवर्तनों को अंतर्निहित तंत्रों को खराब तरीके से समझा जाता है, लेकिन इसमें न्यूरोइन्फ्लेमेटरी और न्यूरोप्लास्टिक प्रक्रियाएं शामिल हो सकती हैं:Cazettes et al।, 2011) अधिक वजन और मोटापे से ग्रस्त व्यक्तियों में निम्न श्रेणी के भड़काऊ राज्य से संबंधित (Cazettes et al।, 2011; कॉक्स एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; दास, एक्सएनयूएमएक्स; ग्रेगोर और हॉटमिसिलगिल, एक्सएनयूएमएक्स; ग्रिफिन, एक्सएनयूएमएक्स)। अधिक वजन / मोटापे में ग्रे और सफेद पदार्थ के परिवर्तनों की पहचान करने के लिए डेटा चालित दृष्टिकोण बीएमआई को बढ़ाने के केंद्रीय सहसंबंधों की पहचान करने के लिए आशाजनक उपकरण हैं और इस विकार के लिए न्यूरोबायोलॉजिकल बायोमार्कर की पहचान करने की क्षमता रखते हैं।

लेखक का योगदान

अर्पणा गुप्ता: अध्ययन अवधारणा और डिजाइन, विश्लेषण और डेटा की व्याख्या, पांडुलिपि का प्रारूपण और संशोधन।

एमरन मेयर: अध्ययन अवधारणा और डिजाइन, पांडुलिपि की महत्वपूर्ण समीक्षा, पांडुलिपि के अंतिम संस्करण की मंजूरी, धन।

क्लाउडिया सैन मिगुएल: पांडुलिपि की प्रारूपण और महत्वपूर्ण समीक्षा, डेटा की व्याख्या।

जॉन वान हॉर्न: डेटा का सृजन, डेटा का विश्लेषण।

कॉनर फ्लिंग: डेटा का विश्लेषण।

ऑब्रे लव: डेटा का विश्लेषण।

डेविस वुडवर्थ: डेटा का विश्लेषण।

बेंजामिन एलिंग्सन: पांडुलिपि की समीक्षा।

कर्स्टन टिलिस्क: पांडुलिपि, फंडिंग की महत्वपूर्ण समीक्षा।

जेनिफर लाबस: अध्ययन अवधारणा और डिजाइन, विश्लेषण और डेटा की व्याख्या, पांडुलिपि का संशोधन और संशोधन, पांडुलिपि के अंतिम संस्करण की मंजूरी, धन।

हितों का टकराव

ब्याज का कोई टकराव मौजूद नहीं है।

धन के स्रोत

इस शोध को राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थानों के अनुदानों के भाग में समर्थन दिया गया था: R01 DK048351 (EAM), P50DK64539 (EAM), R01 AT007137 (KT), P30 DK041301, K08 DK071626 (JSL) और R03 पायलट स्कैन अह्मसन-लवलेस ब्रेन मैपिंग सेंटर, यूसीएलए द्वारा प्रदान किए गए थे।

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