ヒトにおける背側線条体ドーパミン、食物嗜好および健康認識（2014）

ディアナL.ウォレス,^1,* エスターアーツ,^1,2 リン・C・ダン,^1,3 ステファニー・M・グリーア,¹ ウィリアムJ.ジャガスト,¹ (NAIST) および マーク・エスポジト¹

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今日まで、ヒトにおける食物嗜好の個人差を支持する神経化学的メカニズムを調査した研究はほとんどない。 ここで我々は陽電子放出断層撮影（PET）トレーサーによって測定されるように、どのように背側線条体ドーパミンを調査します。¹⁸F]フルオロメタチロシン（FMT）は、16健康体重から中等度肥満者における食品関連の意思決定およびボディマスインデックス（BMI）と相関しています。 我々は、より低いＰＥＴ ＦＭＴドーパミン合成結合能が、より高いＢＭＩ、知覚される「健康な」食品に対するより高い嗜好性と相関するが、食品についてのより高い健康評価とも相関することを見いだした。 これらの調査結果はさらに食品関連行動における背側線条体ドーパミンの役割を実証し、食品嗜好の個人差の複雑さに光を当てる。

科目

以前にPET FMTドーパミン合成スキャンを受けた33人の健康な右利きの被験者は、ここに提示された行動研究に参加するよう招待され、研究に事前の知識は与えられず、複雑な意思決定の研究を含むことを知らされた。 これらの33のうち、16対象は参加することに同意しました（8 M、年齢20〜30）。 BMI（（体重（キログラム単位）/（身長（メートル））∧2））をすべての対象について計算した（範囲：20.2 – 33.4、肥満1、体重過多4および健康体重11）。 対象は薬物乱用、摂食障害、大うつ病および不安障害の病歴を有していなかった。 対象はまた、彼らが非常に悪い、悪い、普通、良い、または優れた健康状態にあるかどうかを尋ねられた。 全員が全体的に平均して優れた健康状態であり、現在ダイエットしていない、または体重を減らそうとしていないと報告しています。 社会経済的地位（SES）も、社会的地位のバラット簡易尺度（BSMSS）を用いて個人から収集された。 【16].

倫理声明

すべての被験者は書面によるインフォームドコンセントを行い、地元の倫理委員会（カリフォルニア大学バークレー校（UCB）およびローレンスバークレー国立研究所（LBNL）人間参加者保護委員会（CPHP）およびローレンスバークレー国立委員会）の制度的ガイドラインに従って参加費を支払いました。研究所機関審査委員会（IRB））。 UCBとLBNLのCPHPとIRBは、ここに提示された研究を具体的に承認しました

PETデータの取得と分析

ＰＥＴイメージングおよびＦＭＴ結合は、前述のようにローレンスバークレー国立研究所で行われた。 【17]。 FMTはドーパミン合成酵素である芳香族L-アミノ酸デカルボキシラーゼ（AADC）の基質であり、その活性はドーパミンを合成するドーパミン作動性ニューロンの能力に対応します。 【13] シナプス前ドーパミン合成能力の指標となることが示されています 【18]。 FMTはAADCによって[に代謝されます。¹⁸［］に酸化された［Ｆ］フルオロメタチラミン。¹⁸［Ｆ］フルオロヒドロキシフェニル酢酸（ＦＰＡＣ）はドーパミン作動性末端に留まり、ＰＥＴ ＦＭＴスキャンで見ることができる。 このように、PET FMTスキャンでの信号強度は[と同等であることが示されています。¹⁸F]フルオロドーパ 【18]、高速液体クロマトグラフィー（HPLC）法で測定した場合、トレーサーの取り込みは死後の患者の線条体ドーパミンタンパク質レベルと高度に相関しています（r = 0.97、p <0.003）。 【19]。 また、[と比較して¹⁸F] fluorodopa、FMTもO-メチル化の基質ではないため、[より高いシグナル対ノイズ画像を提供します。¹⁸F]フルオロドーパ 【18]。 さらに、FMTの測定値は、動物のパーキンソン病モデルにおけるドーパミンの測定値と直接対応することが示されています。 【14].

スキャンは9AM-12PMまたは1PM-4PMのいずれかから実行されました。 PET FMTドーパミン合成データの取得と行動データの取得との間の平均遅延は2.37±0.26年であり、PET FMTを利用した我々の研究室からの以前の研究で報告された遅延に匹敵する 【11]。 この遅延は理想的ではありませんが、Vingerhoetsらによる研究。 【20] シナプス前ドーパミンに関連する線条体Ｋｉは比較的安定した測定値であり、ＸＮＵＭＸ年の期間にわたって個々の健康な被験者内でＸＮＵＭＸ％が元の値のＸＮＵＭＸ％以内にとどまる可能性があることを示した。 したがって、FMTは、¹⁸F]フルオロドーパ 【13]は、比較的安定したプロセス（すなわち合成能力）を反映していると考えられ、したがって、小さな状態関連の変化に対して特に敏感ではない。 さらに、BMIはPETの取得と行動データとの間で有意差はなかった（BMIの平均変化：0.13±1.45、T（15）= 0.2616、p = 0.79、両側t検定）。 また、すべての被験者は、最後のテストからの期間中のライフスタイルの変化（すなわち、食事および運動／日々の活動の変化、喫煙または飲酒、精神的健康または投薬状態）についてスクリーニングされた。 最後に、ＰＥＴ ＦＭＴスキャンの時点から行動試験までのＢＭＩの変化、ならびにＰＥＴスキャンと行動試験との間に経過した時間を重回帰データ分析における変数として使用した。

ＰＥＴスキャンは、Ｓｉｅｍｅｎｓ ＥＣＡＴ − ＨＲ ＰＥＴカメラ（テキサス州ノックスビル）を用いて行った。 約2.5 mCiの高比放射能FMTをボーラスとして肘前静脈に注入し、3Dモードの動的取得シーケンスを合計89分のスキャン時間で得た。 ＸＮＵＭＸチャンネルヘッドコイル（ＴＥ ／ ＴＲ ＝ ＸＮＵＭＸ ／ ＸＮＵＭＸ ｍｓ；ボクセルサイズ）を使用して、Ｓｉｅｍｅｎｓ ＸＮＵＭＸ Ｔ Ｍａｇｎｅｔｏｍ Ａｖａｎｔｏ ＭＲＩスキャナー（ドイツ、エルランゲン、シーメンス）で各参加者において２つの高解像度解剖学的画像（ＭＰＲＡＧＥ）を取得した。 ＝ ＸＮＵＭＸ×ＸＮＵＭＸ×ＸＮＵＭＸｍｍ、ＸＮＵＭＸ軸方向スライス； ＦＯＶ ＝ ＸＮＵＭＸｍｍ；走査時間〜ＸＮＵＭＸ分）。 ２つのＭＰＲＡＧＥを平均して１つの高解像度構造画像を得、これを用いて個々の尾状および小脳の関心領域（ＲＯＩ）を生成した。

左右の尾状および小脳のROI（以前の研究と同様に、参照領域として使用） 【11]）FSLViewを使用して各参加者の解剖学的MRIスキャンで手動で描画されました（http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/（前述） 【21]。 評価者間および評価者間の信頼性は両方とも95％を上回っていました（2人のラボメンバーによる評価による）。 ドーパミン作動性核からのFMTシグナルの混入を避けるために、灰白質の後部4分の3だけが小脳参照領域に含まれていた。 PET FMT空間への同時登録の後、高い灰白質確率を確実にするために、ROI内にある可能性が50％を超えるボクセルのみを含めた。

統計的パラメトリックマッピングバージョン4（SPM8）を使用して、重み付き減衰、散乱補正、動き補正および8 mm半値全幅カーネルを用いた平滑化による順序付けサブセット期待値最大化アルゴリズムでPET FMT画像を再構築した。www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/） 解剖学的ＭＲＩスキャンは、ＦＳＬ − ＦＬＩＲＴ（ＰＥＴ ＦＭＴスキャン）における全ての再整列されたフレームの平均画像に合わせて登録された（http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/、バージョン4.1.2）。 Patlakプロットを実装した社内のグラフィカル分析プログラムの使用 【22], 【23]K_i 参照領域（小脳）と比較して脳内に蓄積されたトレーサーの量を表す画像 【11]、ＰＥＴデータからのノイズの潜在的な交絡を最小にするためのＰＥＴ分析における標準的な手法）が作成された。 K_i 値は左右の尾状ROIとは別に得られ、関連性はK間で計算された。_i 値、BMI、および行動の尺度。 さらに、年齢と性別がFMT結合に影響を与えることが示されているので 【15], 【24]、FMTとBMIの間の相関は、ピアソンの偏相関の制御変数によって、年齢と性別（および、PETスキャンから行動テストまでのBMIの変化）について修正されました。

行動パラダイム

試験セッションの１時間前に、被験者に典型的な、しかしあまりにも多くない食事を食べるように依頼した。 この要求の順守を促進するために、典型的な食事時間（すなわち、9AM、2PMおよび7：30PM）の後に試験セッションをスケジュールし、そして最後の食事の時間を記録した。 試験前に消費された食料品および試験セッションまでに食べられた最後の食事からの経過時間を記録した（資源によって決定されるように）。 www.caloriecount.com そして食事と食事のサイズは個人で自己申告している。 空腹が課題に影響を及ぼさなかったことを確実にするために、我々はまた視覚的なアナログスケールで空腹と充満を測定した 【25].

E-Prime Professional（Psychology Software Tool、Inc.、Sharpsburg）のプログラムにおける3）の望ましさ、1）の健康度および2）の美味しさに基づいて3の別々のブロックで項目を評価するように依頼された80個の食品の写真を使用した。 PA、USA）（を参照してください 図1） バランスの取れた数の健康、不健康、および中立の食品でタスクを作成するために、標準化された客観的な-3（非常に不健康）のスコアを+ 3に割り当てることによって、80個の食品のそれぞれについて客観的な健康値を作成しました。 （Fマイナス（非常に不健康）からAプラス（非常に健康）までの範囲）およびオンラインリソースからの栄養情報に基づく各食品への（非常に健康的な） www.caloriecount.com。 これらの文字の等級はいくつかの要因（すなわちカロリー、脂肪のグラム数、繊維など）を取り入れており、ウェブサイトで述べられているように、「健康的な食事の選択」のためのオンライン参照としてリストされています。 次に、ほぼ等しい数の健康（すなわち、客観的な評点が2または3の食品、果物や野菜など）、中立的（すなわち、客観的な評点が1および-1の食品、たとえば塩味クラッカーなど）と不健康な品目のバランスを取りました。 （すなわち、高度に加工されたキャンディーバーのような、客観的なマイナスのスコアが-2または-3の食品）。

  

図1

行動課題

被験者は最初に、各項目を「望ましい」または「欲しい」とする度合い（1のスケール（強く望まない）に対する4（強く欲しい））を評価するように求められました。文学と一致 【2]。 食料品が出現し、被験者は応答するまでに最大4秒かかり、その後の「健康」および「味」のブロックに進む前に80個すべての食料品を評価しました（下記参照）。 人間は特定の食品の味だけでなく健康の認識にも基づいて食品の選択を調整する能力を持っているからです。 【26]我々は、被験者にどれだけの量の食物が欲しいか、または望ましい食物を見つけることができるかを評価するように被験者に依頼しただけで、優先ブロックは常に最初に提示された。 被験者が実際に提示された食品をどれだけ好むかを捉えようとする試みにおいて、被験者は彼らの「望ましさ」の評価に基づいて試験の終わりにタスクから食品を受け取るであろうと知らされた。 被験者はまた、次の2番目と3番目のブロック（後述）では知らなかったので、彼らはそれぞれの食品をどれほど健康的でおいしいかを判断するよう求められました。

2番目のブロックでは、被験者は80個の食品をどれほど健康的または不健康なものとして認識しているか（非常に不健康な場合は-3から非常に健康な場合は3まで）を評価しました。とても美味しいので3にはまったく美味しいです。 我々が潜在的な順序効果において健康評価に影響を及ぼすことを望まなかったので、これらのブロックの順序は全ての被験者に対して一貫していた。 被験者は、「望ましさ」ブロックでの回答に基づいて、健康および嗜好の格付けが彼らが受け取るアイテムに影響を与えないことを知らされた。 我々は健康と味覚の値のための3ポイントスケールを選びました。望ましさ/好みブロックの6ポイントスケールに対して−1と+ 1に対応する「ニュートラル」評価を含むより広い範囲の味/健康の知覚を許します。好ましい、または好まれない食品のみを反映します。 合計タスクは約4分続きました。 回答が得られなかったかもしれないなじみのないものがあるかどうか、タスクの最後に被験者に尋ねました。 全被験者が食品に慣れていることを報告し、全被験者が全3ブロックすべてについて評点を与えられた。

背側線条体のドーパミンは食物への動機づけにおいて強い関連性を有することが示されている 【5], 【6], 【7]。 味覚はまた、食物の嗜好性とも非常に相関しています。というのも、ほとんどの人間はおいしいと感じる食物を好むからです。 【27]。 この文献に基づいて、多重比較および偽相関の可能性を排除するために、嗜好、味および健康ブロックの組み合わせを調べることができるので、我々は1として好まれると評価された食品の数を調べた。 、おいしく、そして「健康的」であると認識され、2が「不健康」であり、おいしく、そして認識されます。 （「望ましさ」ブロックで3または4と評価された好ましいアイテム、「おいしさ」ブロックで2または3と評価されたおいしいアイテム、2または3と評価された「健康」アイテムおよび-2または「不健康」と評価された「不健康」アイテム「healthiness」ブロック内の-3） 事後分析はまた、実際に客観的に健康と評価されなかった「健康」と「不健康な」食べ物の間の認知されたアイテムの割合を調査した。割り当てられた客観的健康スコアによって決定される、実際に健康であると評価された対象が好ましいと評価されたマイナス項目（例えば、対象が「クラッカー」を健康と認められた健康食品として3（非常に健康）と評価された場合）。割り当てられた客観的健康スコアは1（ニュートラル - ヘルシー）であり、これは実際には健康ではなかった好ましい知覚健康食品としてカウントされるであろう）各個々の被験者からの好ましい品目の平均カロリーも計算された。

統計分析

段階的多重線形回帰を使用して、1つの別々の従属変数間の関係をテストしました：2）好ましい、おいしい、知覚される健康、19）好ましい、おいしい、知覚される不健康な食品、および独立変数：右尾状PETFMT値、左尾状PETFMT値、BMI、年齢、性別、社会経済的状態、PETと行動テストの間のBMIの変化、およびSPSSバージョン0.05（IBM、シカゴ、イリノイ州、米国）でのPETと行動テストの間の経過時間p <0.1に設定され、p> 0.685で除外されたモデルへの独立変数の包含。 知覚された「健康」と「不健康」の比率は、好ましい知覚された「健康」項目の従属変数と高い相関があり（r = 0.003、p <1）、したがって、この変数をモデルに入力できませんでした。 ただし、年齢、性別、およびBMIの変化を補正したピアソンの偏相関を使用して、右尾状体のPET FMTと2）BMI、3）知覚される「健康」と「不健康」の比率、および19）平均カロリーとの直接的な関係をテストしました。 SPSSバージョン0.354（IBM、シカゴ、イリノイ、米国）で実施された優先アイテムの一覧。 また、PET FMTドーパミン合成値、計算されたスコアによって健康と評価されなかった好ましい知覚された「健康な」食品の数、およびステップで計算されたスコアによって健康と評価された好ましい食品の間の関係をさらにテストしました。賢明な重回帰モデル。 （計算されたスコアによって健康と評価されなかった好ましい知覚された「健康な」食品の数、および計算されたスコアによって健康と評価された好ましい食品の数は、有意に相関していなかった（r = 0.23、p = XNUMX）。 BMIの変化と従属変数との関係：左右の尾状PETFMT値、SES、年齢、性別、PETイメージングと行動テストの間の時間、ステップを使用した好ましい知覚「健康」食品および好ましい知覚「不健康」食品の数ワイズ線形回帰。データはピアソンのr値として表示されます。

PET FMTドーパミン合成値とBMIの関係

我々は最初に、16個体（平均から中程度の過体重/肥満の個体）にわたって、尾状のPET FMTドーパミン合成値とBMI測定値との間に有意な関係が存在するかどうかを試験した。 我々は、尾のPET FMTドーパミン合成値とBMIとの間に有意な負の相関を見出し、BMIが高い人ほどドーパミン合成が低いことを示した（図2A: 上（左）および下（右）のBMI個人のPET FMT生画像。 図2B: 右尾状、r = −0.66、p = 0.014、左尾：r = −0.22、p = 0.46（有意ではない（ns））、年齢、性別およびPET FMTドーパミン合成スキャンから行動試験までのBMIの変化をコントロール）

  

図2

背側線条体ドーパミンとBMI

PET FMTドーパミン合成値と食品嗜好性との関係

被験者は、各食品のＸＮＵＭＸ）望ましさ、ＸＮＵＭＸ）健康およびＸＮＵＭＸ）美味しさの認識に基づいて、ＸＮＵＭＸの別々のブロックで８０個の食品を評価した（参照）。 図1） 健康情報によって示されるように、アイテムのおよそ50％は健康で不健康でした（を見てください） 方法および材料） 背側線条体のドーパミンは食物への動機づけにおいて強い関連性を有することが示されている 【5], 【6], 【7]一方、食品の快楽特性は他の神経メカニズムによって媒介される 【7], 【27]。 しかしながら、味覚は食物の嗜好性と非常に相関しています。というのも、ほとんどの人間はおいしいと感じる食物を好むからです。 【27]。 ここでは、味覚と好みが高度に相関しており、好みのアイテムもおいしいと評価されていることがわかります（r = 0.707、p <0.002）。

したがって、健康の認識が食品関連の意思決定にどのように影響するかを調べるために、段階的な多重線形回帰を利用して、好ましい、おいしい、健康であると評価された食品の数の従属変数と独立変数との関係をモデル化しました。左右の尾状核におけるFMTの変化、BMI、年齢、性別、SES、PETスキャンから行動検査までのBMIの変化、およびPETから行動検査までの経過時間。 右尾状PETFMTドーパミン合成値は、健康であると認識された好ましい、おいしいアイテムの数の回帰モデルに大きく貢献します（ベータ：-0.696; t（15）= -3.625、p <0.003、 図3）、他のすべての独立変数は有意ではないとしてモデルから除外されました（t（15）<1.216、p> 0.246）。 また、好ましい、知覚された「不健康な」項目の数もこれらの独立変数との関係を示すが、有意な独立変数はモデルに入力されなかったという仮説を検証しました（F <2.7、p> 0.1）。 したがって、尾状核のPETFMTドーパミン合成値が低い個人は、知覚される「健康な」食品に対してより大きな好みを持っていますが、知覚される「不健康な」食品に対してはそうではありません。

  

図3

背側線条体ドーパミンと食物関連行動

PET FMTドーパミン合成値と食品の健康認識との関係

本発明者らは、尾状のPET FMTドーパミン合成値と知覚される「健康な」品目に対する嗜好との間の関係は、食品の健康認識における個人差による可能性があると仮定した。 健康的な食品と不健康な食品の1：1の比率でタスクを設計しましたが、1.83：1から0.15：1までの範囲で、健康的なアイテムと不健康なアイテムの比率が大きく異なります。 したがって、事後分析として、我々は正しい尾状のPET FMTドーパミン合成と知覚された「健康な」項目と「不健康な」項目との間の関係を調べ、有意な負の相関を見出した（r = −0.534、p = 0.04）。より低い尾状のPET FMTドーパミン合成値では、「不健康」と比較して「健康」として認識されるより多くの項目に対応する。

したがって、我々は、段階的な多重線形回帰を利用して、尾状のPET FMTドーパミン合成と、実際の健康食品ではなく知覚される健康食品に対する嗜好性との関係を調べた（客観的計算スコアにより決定）。 メソッド）、および客観的に計算されたスコアによって決定される健康食品の好み。 尾状PETFMTドーパミン合成値と、実際の健康食品ではなく知覚される健康食品の好みとの間に有意な関係が見つかりました（ベータ：-0.631、t（15）= -3.043、p <0.01）が、尾状PETFMTドーパミンの間に有意な関係はありません合成値と実際に計算された健康食品の好み（t（15）= -1.54、p> 0.148）は、過大に認識された「健康」食品の好みがFMTの低い個人でより強く相関していることを示しています。 さらに、尾状PETFMTドーパミン合成値と優先品目の平均カロリーとの間に有意な関係はなく（r = 0.288、p> 0.34）、PETFMTドーパミン合成の低い個体は優先食品のカロリー含有量に差がなかったことを示しています。

また、BMIとPETFMTドーパミン合成値の変化、SES、年齢、性別、PETイメージングと行動テストの間の時間、好ましい知覚「健康」食品または好ましい知覚「不健康」食品の数の間に関係は見つかりませんでした（p> 0.1）。

テストセッションの時間、最後の食事からの経過時間、および最後の食事で食べたカロリー数は、行動測定値と有意に相関していませんでした（p> 0.13）。 空腹感と満腹感の測定値も、行動測定値のいずれとも相関していませんでした（p> 0.26）。