Am J Clin Nutr. 2013 Jun;97(6):1188-94. 도이: 10.3945/ajcn.112.055285. Epub 2013년 17월 XNUMX일.
추상
배경: 날씬한 개인에 비해 비만인은 음식 신호에 더 큰 주의력, 미각 및 보상 영역 반응성을 나타내지만 음식 섭취 중 보상 영역 반응성은 감소합니다. 그러나 우리가 아는 한 연구에서는 객관적으로 측정된 칼로리 섭취가 과도한 지방 조직과 관계없이 신경 반응성과 긍정적으로 연관되는지 여부를 테스트하지 않았습니다.
목표: 우리는 기본 요구량과 체지방 비율을 설명하는 객관적으로 측정된 에너지 섭취가 예상되는 맛있는 음식 섭취에 대한 신경 반응과 양의 상관관계가 있지만 건강한 체중 청소년의 음식 섭취에 대한 반응과는 음의 상관관계가 있다는 가설을 테스트했습니다.
디자인 : 참가자 (n = 155; 평균 ± SD 연령: 15.9 ± 1.1 y) 무미한 용액과 비교하여 맛있는 음식을 예상하고 받는 동안 기능적 자기 공명 영상 스캔을 완료했습니다. 에너지 섭취에 대한 이중 라벨 물 평가, 안정시 신진대사율 및 체성분 평가.
결과 : 에너지 섭취는 맛있는 음식을 예상할 때 측면 시각 및 전방 피질 피질(시각 처리 및 주의력), 전두엽(일차 미각 피질)의 활성화와 더 민감한 관심 영역에서 맛있는 음식을 예상할 때 더 큰 선조체 활성화와 양의 상관관계가 있었습니다. 에너지 섭취는 맛있는 음식을 섭취하는 동안 신경 반응성과 유의한 관련이 없었습니다.
결론: 결과는 기본 요구 및 지방 조직을 설명하는 객관적으로 측정된 에너지 섭취가 맛있는 음식을 예상할 때 주의, 미각 및 보상 영역의 활동과 양의 상관관계가 있음을 나타냅니다. 이러한 영역의 과민성은 과식의 위험을 증가시킬 수 있지만 이것이 초기 취약성 요인인지 또는 이전 과식의 결과인지는 확실하지 않습니다.
소개
Neuroimaging 연구는 체중 상태의 함수로서 음식 자극에 대한 신경 반응의 차이에 대한 상당한 통찰력을 제공했습니다. 구체적으로 마른 사람에 비해 비만인 사람은 식욕을 돋우는 음식 이미지에 대한 보상 관련 영역(선조체, 팔리듐, 편도체 및 안와전두피질)과 주의 영역(시각 및 전대상피질)에서 더 큰 반응성을 보였습니다.1-5), 예상되는 맛있는 음식 섭취량(6, 7), 음식 냄새(8). 날씬한 인간에 비해 비만인은 식욕을 돋우는 음식 이미지에 노출되는 동안 일차 미각 피질(앞섬엽 및 전두엽)과 구강 체감각 영역(후중심이랑 및 두정엽)에서 더 큰 활성화를 보였습니다.2, 5) 및 예상되는 맛있는 음식 섭취량(6, 7). 이러한 데이터는 음식 섭취에서 더 많은 보상을 경험하는 개인이 과식할 위험이 있다고 가정하는 보상 초과 모델과 일치합니다.9). 병치하면 마른 사람에 비해 비만인 사람은 맛있는 음식을 섭취하는 동안 보상 관련 영역에서 더 적은 활동을 보였습니다.7, 10, 11), 이는 개인이 보상 부족을 보상하기 위해 과식할 수 있다고 주장하는 보상 부족 이론과 일치합니다(12). 데이터는 음식 섭취와 관련된 음식 단서에 대한 반응이 조사되었는지 여부에 따라 결과가 다르다는 것을 암시하며, 이는 두 현상에 대한 반응성을 조사하는 것이 중요함을 시사합니다.
대부분의 신경 영상 연구는 마른 사람과 비만인 사람을 직접 비교했는데, 이는 초기 체중 증가의 원인이 되는 병인 과정에 대한 정보를 거의 제공하지 못했습니다. 현재 음식 자극에 대한 신경 반응성의 비만 관련 차이가 과도한 양의 지방 조직에서 비롯된 변경된 신경 내분비 기능에 의해 유발되는지 여부는 불분명합니다.13, 14) 신경과학 기반 병인 모델에서 제안된 습관적인 과도한 칼로리 섭취와 비교하여(9, 12, 15, 16).
전형적인 에너지 섭취량(EI)의 영향을 직접적으로 조사하기 위해4 기본 요구 및 지방 조직과 무관하게 음식 자극에 대한 신경 반응성에 대해 우리는 맛좋은 음식 섭취를 예상할 때 EI의 이중 표지된 물(DLW) 추정치가 더 큰 반응성과 관련이 있는지, 섭취 중 반응성이 감소하는지 여부를 테스트했습니다. 우리는 EI가 다음과 연관될 것이라는 가설을 세웠습니다. 1) 기대되는 맛있는 음식 섭취에 대한 반응으로 보상(예: 선조체), 주의력(예: 시각 및 내측 전두엽 피질), 미각(예: 전방 섬엽 및 전두엽) 및 구강 체감각(예: 후중심 이랑 및 두정엽) 뇌 영역에서 더 큰 반응성 및 2) 맛있는 음식을 섭취하는 동안 보상 영역의 신경 반응이 적습니다.
대상 및 방법
샘플 (n = 155; 75명의 청소년 남성과 80명의 청소년 여성) 히스패닉계 10%, 아시아계 1%, 아프리카계 미국인 4%, 백인 79%, 아메리칸 인디언 및 알래스카 원주민 6%로 구성되었습니다. 지난 3개월 동안 폭식 또는 보상 행동, 향정신성 약물 또는 불법 약물 사용, 의식 상실을 동반한 두부 손상 또는 지난 2년 동안 Axis I 정신과적 장애(신경성 식욕부진, 신경성 폭식증 또는 폭식 장애 포함)를 보고한 개인은 제외되었습니다. 부모와 청소년은 이 프로젝트에 대해 정보에 입각한 서면 동의를 제공했습니다. 참가자들은 하룻밤 금식 후 실험실에 도착하여 체성분, 인체 측정, RMR 평가 및 첫 번째 DLW 평가를 완료하고 후속 DLW 평가를 위해 1주 후에 돌아왔습니다. fMRI 스캔은 DLW 평가 XNUMX주 이내에 수행되었습니다. Oregon Research Institute의 Institutional Review Board는 모든 방법을 승인했습니다.
EI
DLW는 2주 동안 EI를 추정하는 데 사용되었습니다. DLW는 식이 리콜 또는 식이 일지와 관련된 편견에 영향을 받지 않는 매우 정확한 섭취량 측정을 제공합니다.17, 18). DLW는 총 이산화탄소 생산량을 평가하기 위해 동위원소 추적자를 사용하며, 이는 습관적인 칼로리 소모량을 정확하게 추정하는 데 사용할 수 있습니다.19). DLW는 피험자가 임신에 대해 음성으로 테스트된 직후(해당되는 경우) 투여되었습니다. 복용량은 1.6-2.0g H218O(10원자 퍼센트)/kg 추정 총 체수분. 반점 소변 샘플은 DLW 투여 직전과 투여 1, 3, 4시간 후에 수집되었습니다. 2주 후, 투약 3시간 및 4시간 후 샘플과 같은 시간에 6개의 추가 반점 소변 샘플을 수집했습니다. 오늘의 첫 번째 무효 샘플은 없었습니다. 에너지 소비(EE)는 방정식 AXNUMX(19), 희석 공간 비율(20) 및 수정된 Weir 방정식(21) 이전에 설명한 대로(22). 일일 EI는 DLW의 EE와 기준선(T1) 및 투약 후 2주(T2)에 수행된 일련의 체중 측정으로부터 추정된 신체 에너지 저장 변화로부터 계산되었습니다. 이 수치를 기준선 평가와 투약 후 2주 사이의 일수로 나누어 체중 감소 또는 체중 증가로 인한 과도한 EI의 저장으로부터 에너지 기질의 일일 공급원을 계산했습니다(23). 각 참가자에 사용된 방정식은
7800kcal/kg은 지방 조직의 에너지 밀도 추정치입니다(24). 체중 변화(T2에서의 체중 - T1에서의 체중)는 회귀 분석에서 제어된 에너지 균형의 프록시로서 기본 요구와 EI의 동시 타당성을 평가하기 위해 사용되었습니다.
CMA
RMR은 DLW의 첫 번째 평가에서 TrueOne 2400 대사 측정 시스템(ParvoMedics Inc)을 사용하여 간접 열량계를 사용하여 측정되었습니다. RMR은 일일 EE의 60-75%를 구성하며 신체의 주요 생리 기능 유지와 관련이 있습니다.25). RMR 평가를 위해 참가자는 하룻밤 금식(범위: 5-15시간) 후 실험실에 도착했고 테스트 전 24시간 동안 운동을 삼가했습니다. 변동은 전날 밤에 잤던 시간의 결과였습니다. 참가자들은 온도가 조절되는 방에서 20분 동안 조용히 쉬고 장치에 연결된 투명한 플라스틱 후드를 참가자의 머리 위에 씌웠다. RMR을 결정하기 위해 O 계산을 사용하여 휴지 가스 교환을 측정했습니다.2 소비VO2) 및 CO2 생산 (VCO2) 10~30분 동안 35초 간격으로 획득. 참가자는 움직이지 않고 깨어 있는 상태를 유지했으며 측정의 마지막 25-30분은 RMR을 계산하는 데 사용되었습니다. RMR 평가를 위한 이 방법의 타당성과 신뢰성이 확립되었습니다(26, 27).
체지방률
연령 및 성별에 적합한 방정식을 기반으로 권장 절차를 사용하여 Bod Pod S/T(COSMED USA Inc)로 체지방 비율을 추정하기 위해 공기 변위 혈량 측정법을 사용했습니다(28). 체밀도는 체질량(직접 칭량으로 평가)을 체적으로 나눈 값으로 계산되었습니다. 체지방 추정치의 백분율은 테스트-재테스트 신뢰도를 보여주었습니다(r = 0.92–0.99) 및 이중 에너지 X-선 흡수 측정법 및 체지방 백분율의 정수압 계량 추정치와의 상관 관계(r = 0.98–0.99) (29).
행동 척도
음식 갈망 인벤토리(30) 다양한 음식에 대한 갈망을 평가하는 데 사용되었습니다. 이 척도는 참가자들이 각 음식을 얼마나 맛있게 찾았는지에 대한 평가도 포함하도록 조정되었습니다(7). 응답은 갈망에 대한 5점 리커트 척도[1(절대 갈망하지 않음)에서 5(항상 갈망함)]와 좋아요에 대한 4점 척도[1(싫음)에서 4(사랑)]로 이루어졌습니다. 원래 음식 갈망 인벤토리는 내부 일관성(α = 0.93), 2주 테스트-재테스트 신뢰도(r = 0.86), 개입 효과 감지에 대한 민감도(30). fMRI 스캔에서 100(전혀 배고프지 않음)에서 0(매우 배고픔)으로 고정된 100mm 교차 모달 시각적 아날로그 척도를 사용하여 스캔 전에 주간 기아를 평가했습니다.
fMRI 패러다임
fMRI 평가는 DLW 및 RMR 측정 1주 이내에 발생했습니다. 스캔 당일 참가자들은 일반 식사를 하되 스캔 전 5시간 동안 카페인 음료를 먹거나 마시지 않도록 요청했습니다. fMRI 패러다임은 섭취에 대한 반응과 맛있는 음식의 예상 섭취량을 평가했습니다[Stice et al(31) 추가 패러다임 세부 정보]. 자극은 각각 2mL 초콜릿 밀크쉐이크 또는 무미 용액의 임박한 전달을 나타내는 0.5개의 이미지(밀크쉐이크와 물 잔)였습니다. 밀크쉐이크(270kcal, 지방 13.5g, 설탕 28g/150mL)는 바닐라 아이스크림 60g, 80% 우유 2mL, 초콜릿 시럽 15mL로 준비했습니다. 타액의 자연스러운 맛을 모방하도록 설계된 무미 용액은 25mmol KCl/L 및 2.5mmol NaHCO로 구성되었습니다.3/엘. 시도의 40%에서 맛의 실제 수령과 혼동되지 않는 맛의 예상에 대한 신경 반응의 조사를 허용하기 위해 신호 후에 맛이 전달되지 않았습니다(짝이 없는 시험). 밀크쉐이크 섭취와 무미 용액 섭취가 모두 30회 반복되었고 짝이 없는 밀크쉐이크 큐와 짝이 없는 무미 용액 큐가 모두 20회 반복되었습니다. 프로그래밍 가능한 주사기 펌프를 사용하여 맛을 전달했습니다. 밀크셰이크와 무미 용액으로 채워진 주사기는 튜브를 통해 참가자의 입에 맞는 매니폴드에 연결되어 일관된 혀 부분에 맛을 전달했습니다. 시각적 자극은 디지털 영사기/반전 스크린 디스플레이 미러 시스템으로 제시되었다. 삼킴 신호가 나타나면 참가자에게 삼키도록 지시했습니다.
이미징 수집, 전처리 및 분석
스캐닝은 Allegra 3 Tesla 머리 전용 MRI 스캐너(Siemens Medical Solutions USA Inc)로 수행되었습니다. 전체 뇌에서 데이터를 수집하기 위해 새장 코일이 사용되었습니다. 기능적 스캔은 2 × 30mm의 면내 해상도로 T2000* 가중 기울기 단일 샷 에코 평면 이미징 시퀀스(에코 시간: 80ms, 반복 시간: 0ms, 플립 각도: 3.0°)를 사용했습니다.2 (64 × 64 행렬, 192 × 192 mm2 시야). 4개의 XNUMXmm 슬라이스(인터리브 획득, 건너뛰기 없음)는 정중 시상 섹션에 의해 결정된 대로 전방 교련-후교 교련 횡단 사면을 따라 획득되었습니다. 움직임으로 인한 효과를 줄이기 위해 슬라이스 위치와 방향을 조정하고 데이터를 수집하는 동안 실시간으로 잔여 볼륨 대 볼륨 움직임을 재그리드하기 위해 전향적 획득 보정을 적용했습니다.32). 어떤 참가자도 어느 방향으로든 2mm 이상 또는 2° 이상 움직이지 않았습니다. 고해상도 반전 복구 T1 가중 시퀀스(MP-RAGE; 시야: 256 × 256mm2; 256 × 256 매트릭스; 두께: 1.0mm; 슬라이스 번호: ~160)을 획득했습니다.
FSL(버전 5.0; Functional Magnetic Resonance Imaging of the Brain 그룹)의 뇌 추출 도구 기능을 사용하여 해부학적 및 기능적 이미지를 수동으로 전방 교련-후교 교련선으로 재배향하고 두개골을 벗겨냈습니다. 그런 다음 MATLAB(Mac용 버전 R8b, The Mathworks Inc)에서 SPM2009(Wellcome Department of Imaging Neuroscience)을 사용하여 데이터를 사전 처리하고 분석했습니다. 기능적 이미지를 평균으로 재정렬하고 해부학적 이미지와 기능적 이미지를 모두 표준 Montreal Neurological Institute(MNI) T1 템플릿 뇌(ICBM152)로 정규화했습니다. 정규화 결과 복셀 크기는 3mm3 1 mm의 기능 이미지 및 복셀 크기3 고해상도 해부 이미지용. 기능적 이미지는 6mm FWHM 등방성 가우시안 커널로 평활화되었습니다. 128초 하이 패스 필터는 저주파 노이즈와 신호 드리프트를 제거했습니다. 해부학적 이미지는 SPM의 DARTEL 도구 상자를 사용하여 회백질과 백질로 분할했습니다(33); 결과 회백질의 평균은 그룹 수준 분석 전에 포괄적인 회백질 마스크의 기본으로 사용되었습니다.
음식 보상에 대한 기대에 의해 활성화된 뇌 영역을 식별하기 위해, 밀크쉐이크의 임박한 배달을 신호하는 짝이 없는 단서를 제시하는 동안 혈중 산소 수준 의존(BOLD) 반응은 임박한 맛 없는 용액의 배달을 신호하는 짝이 없는 단서를 제시하는 동안의 반응과 대조되었습니다(예상된 밀크쉐이크 > 예상되는 맛없는 용액). 맛있는 음식 섭취에 의해 활성화된 영역을 식별하기 위해 (밀크쉐이크 섭취 > 무미액 섭취)의 대비를 사용했습니다. 이러한 개별 수준 대조는 기초 요구 및 지방 조직을 설명하는 EI의 효과를 가장 잘 포착하기 위해 제어된 RMR 및 체지방 비율을 사용한 EI의 회귀 분석에 사용되었습니다. 클러스터별 임계값 P < 0.001 k (클러스터 크기) >12는 P < 0.05는 전체 뇌에 대한 다중 비교를 위해 수정되었습니다. 이 임계값은 AFNI 소프트웨어(버전 3_05_26)의 1457dFWHMx 모듈을 사용하여 회백질 마스킹된 기능 데이터의 고유한 평활도를 추정하고 10,000mm에서 임의 노이즈의 Monte Carlo 시뮬레이션을 3회 실행하여 결정되었습니다.3 AFNI 소프트웨어의 3DClustSim 모듈을 사용하여 해당 데이터를 통해(34). 이 방법은 각각의 독립적인 분석에 대해 수행되었으며 클러스터는 가장 가까운 정수로 반올림되었습니다. 모든 경우에 이것은 k >12. 제시된 결과는 달리 명시되지 않는 한 월경 단계 및 성별, 손 또는 배고픔을 통제할 때 약화되지 않았습니다. 정위 좌표는 MNI 공간에 표시되고 이미지는 샘플의 평균 해부학적 뇌 이미지에 표시됩니다. 음식 자극에 대한 반응으로 도파민 매개 보상 영역을 연루한 이전 연구를 기반으로 합니다.3-8, 10), 더 민감한 관심 영역 분석이 선조체(미상부 및 조가비)에서 수행되었습니다. MarsBaR 프로그램을 사용하여 개인당 평균 선조체 활동의 변수 추정치를 평가했습니다(35) (예상된 밀크쉐이크 > 예상되는 무미 용액 섭취) 및 (밀크쉐이크 섭취 > 무미 용액 섭취)의 주요 효과에 대한 반응. 이러한 변수 추정치는 RMR 및 EI가 있는 체지방 비율을 제어하는 회귀 모델에 사용되었습니다. 효과 크기(r)에서 파생되었습니다 z 값 (z/ √N).
fMRI 분석과 병행하여 RMR과 체지방 비율을 통제하는 회귀 분석을 사용하여 EI가 2주 DLW 평가 기간 동안의 체중 변화, 음식 갈망 및 기호, 배고픔에 대한 자가 보고 측정과 관련이 있는지 여부를 테스트했습니다. 기술 통계 분포의 정규성 테스트(평균 ± 표준 편차), 관계의 선형성 테스트, 회귀 분석 및 독립 샘플을 포함한 비fMRI 통계 분석 t 테스트는 SPSS 소프트웨어(Mac OS X용, 버전 19, SPSS Inc)로 수행되었습니다. 제시된 모든 데이터는 지나치게 영향력 있는 데이터 포인트가 있는지 확인했습니다.
결과
EI의 DLW 추정치는 2566kcal/d의 평균 칼로리 섭취량을 초래했습니다(표 1). EI는 보고된 음식 갈망과 상당한 관련이 있었습니다(반부분 r = 0.19, P = 0.025) 및 음식 기호도(반부분 r = 0.33, P = 0.001) 배고픔은 아니지만(반부분 r = -0.12, P = 0.14). 회귀 분석은 2주 DLW 기간 동안 EI와 체중 변화 사이에 양의 관계가 있는 것으로 나타났습니다(반 부분적 r = 0.85, P < 0.001), 이는 기본 요구량과 체지방 비율을 설명하는 EI가 에너지 균형의 대용물 역할을 할 수 있음을 시사했습니다. 청소년기 여성에 비해 청소년기 남성은 EI가 유의하게 더 높았다(P < 0.001), RMR(P < 0.001), 낮은 체지방률(P <0.001) (표 1). 사춘기 남성과 여성 청소년 사이에 다른 유의미한 차이는 관찰되지 않았다(P= 0.09-0.44).
EI 및 BOLD 반응성
밀크쉐이크의 예상되는 대비 > 예상되는 맛없는 용액의 경우, EI는 두정엽에 위치한 상외측 시각 피질과 전대상피질(시각 처리 및 주의와 관련된 영역)의 활성화와 양의 상관관계가 있었습니다.표 2, 그림 1), 전두엽(일차 미각 피질의 한 영역), 후측 대상 피질(자극의 돌출을 암호화하는 것으로 생각됨). 유의한 활성화는 또한 (주의/상상과 관련이 있는) 전치근과 설골, 의미론적 기억과 관련이 있는 후중측두이랑, 측면 두정엽의 다른 영역(예: 변연상이랑)에서 상당한 활성화가 관찰되었습니다. (표 2). EI는 밀크쉐이크 섭취 중 BOLD 반응과 유의한 관련이 없었습니다.
이전에 설명한 관심 영역 접근 방식을 사용하여 평균 변수 추정치를 결정한 후, 밀크쉐이크 예상(> 맛없는 용액 예상)에 대한 선조체 활동은 EI와 작고 양의 관계를 보였습니다(반부분적 r = 0.18, P = 0.038). 그러나 회귀 분석 결과 밀크쉐이크 섭취(> 무미 섭취) 동안의 평균 선조체 활동은 EI와 유의한 관련이 없는 것으로 나타났습니다(반부분적 r = 0.04, P = 0.61).
RMR 및 BOLD 응답성
우리는 RMR이 BOLD 반응성과 직접적으로 상관관계가 있는지 여부를 조사하고 관찰된 효과가 기본 욕구의 개인차에 의해 주도되는지 여부를 테스트하는 것이 현명하다고 생각했습니다. 밀크쉐이크 또는 예상되는 밀크쉐이크 섭취 동안 RMR과 BOLD 반응성 사이에는 유의한 관계가 관찰되지 않았습니다.
토론
기본 욕구와 지방 조직을 설명하는 EI가 주의력, 미각 및 보상 반응과 양의 관계가 있다는 발견은 피험자가 음식 섭취를 예상할 때 이 이벤트에 대한 비만 및 마른 개인의 신경 반응을 비교했을 때 나타나는 결과를 반영했습니다.6, 7). 우리가 아는 한, 현재 연구는 과도한 지방 조직보다 EI 증가가 이러한 과민성을 유발할 수 있다는 새로운 증거를 제공했습니다. 구체적으로 우리는 시각 처리 및 주의와 관련된 영역[외측 시각 피질, 전두엽 및 전방 대상회(36)], 미각 과정 [전두엽 (37)], 자극의 돌출을 인코딩하는 것으로 생각되는 영역 [후부 대상 (38)]. 기대하는 동안 보상 또는 인센티브 영역(선조체)과 EI 사이의 작지만 긍정적인 관계가 관찰되었습니다.
현재 결과를 뒷받침하기 위해 6개월 동안 지방량의 증가는 기준선에 비해 시각 처리/주의 및 미각 영역에서 맛있는 음식 이미지에 대한 반응성 증가와 관련이 있었습니다. (39). 또한, 행동 데이터는 2-3주 동안 에너지 밀도가 높은 음식을 섭취하도록 무작위로 배정된 개인이 일하려는 의지(즉, 해당 음식에 대한 인센티브)가 증가한 것으로 나타났습니다.40, 41). 이러한 결과는 과도한 EI가 미래 음식 섭취에 대한 단서에 대한 주의, 미각 및 보상 영역의 과민성에 기여할 수 있음을 나타냅니다. 이 해석은 인센티브 민감화 이론(incentive-sensitization theory)과 일치합니다.16), 이는 섭취와 예상 섭취로 인한 보상이 음식의 강화 가치의 발달과 함께 작동하지만, 음식 보상과 이 보상을 예측하는 단서의 반복적인 짝짓기 후에 기대 보상이 증가한다고 가정합니다. 현재 결과는 비만의 동적 취약성 모델과도 일치합니다.31, 42), 이는 음식 단서에 대한 주의, 미각 및 보상 영역의 높은 반응성이 이러한 단서에 대한 민감성을 증가시킬 수 있으며, 이는 피드 포워드 방식으로 추가 섭취를 촉진할 수 있음을 시사합니다. 현재 결과의 단면적 특성 때문에 음식을 예상할 때 이러한 뇌 영역의 선천적 과민성을 가진 개인이 과식할 가능성이 더 높을 수도 있습니다. 이러한 해석은 비만에 대한 보상 과잉 이론과 일치합니다.9). 따라서 향후 연구에서는 현재 연구에서 관찰된 높은 반응성이 장기 추적 관찰을 통해 미래의 체중 증가를 예측하는지 여부를 테스트하는 것이 필수적입니다.
우리는 또한 일반적으로 의미론적 기억(43, 44). 그러나 마른 사람에 비해 비만인 사람은 식욕을 돋우는 음식의 이미지를 보여줄 때 이 영역에서 더 큰 반응을 보였습니다.3) 현재 조사 결과에 따라. 이 영역은 또한 습관적인 물질 사용자의 갈망을 유발하는 것으로 생각되는 단서에 대한 반응성을 평가하는 패러다임에서 활성화되었습니다. 예를 들어, 현재 흡연자에서 흡연 신호로 인한 갈망은 중간 측두이랑 활동과 관련이 있었습니다.45), 현재 코카인 사용자에서도 유사한 결과가 관찰되었습니다(46). 따라서, 우리는 보고된 음식 갈망 및 EI와 작지만 중요한 관계를 관찰했습니다. 현재 결과는 일반적인 밀크쉐이크 신호가 임박한 고지방, 고당 식품 섭취의 감각적 특성에 대한 기억을 이끌어낼 수 있으며 섭취량이 많은 개인에게 더 큰 갈망 또는 갈망과 관련된 뇌 활동을 유발할 수 있음을 암시합니다.
우리는 이전에 총 칼로리 섭취가 아니라 아이스크림을 자주 섭취하는 것이 이 샘플의 도파민 매개 보상 관련 뇌 영역에서 아이스크림 기반 밀크쉐이크 섭취에 대한 반응 감소와 관련이 있다고 보고했습니다.47). 현재 연구는 EI의 객관적인 측정을 사용했으며 또한 관계가 없는 것으로 나타났습니다. 이론적으로 특정 유형의 맛있는 음식을 반복적으로 섭취한 후 보상 학습 도파민 신호는 해당 음식을 섭취할 때 발생하는 것에서 잠재적인 음식 가용성을 예측하는 단서에 반응하여 발생하는 것으로 바뀌며 이는 동물 실험에서 문서화된 과정입니다.48). 현재의 이미징 기술과 비용은 여러 음식에 대한 신경 반응성을 평가하는 능력을 제한합니다. 이전에 음식 빈도를 사용하면 스캐너에서 관리되는 음식에 중점을 두고 특정 음식 섭취에 대한 특정 분석이 가능했습니다. 이 연구에서 사용된 DLW 측정은 객관적이고 보다 정확한 EI 측정을 제공했지만 소비된 음식의 에너지 밀도 또는 다량 영양소 함량을 평가하지 않았습니다. 현재까지 식품에 대한 신경 반응의 급격한 차이가 다량 영양소 함량에 따라 다양하게 보고되었지만 식품의 습관적 소비와 다량 영양소 함량 사이의 상호 작용에 관한 문헌에는 공백이 있습니다.49).
연구 결과를 해석할 때 본 연구의 한계를 고려하는 것이 중요하다. 언급한 바와 같이, 신경 반응 패턴이 향후 과식의 위험을 증가시키는지 또는 과식의 결과인지 여부를 결정할 수 없기 때문에 횡단면 디자인이 주요 제한 사항이었습니다. 현재 샘플은 종적으로 추적되고 있으며 체중 변화와의 연관성은 이 질문에 대한 통찰력을 제공할 것입니다. 그러나 잠재적 혼란에 의해 유도될 수 없는 확고한 인과 관계 추론을 위해서는 섭취량을 조작하는 실험이 필요합니다. EI의 현재 측정은 평가된 2주 기간의 에너지 균형의 프록시 역할을 할 수 있지만 EI와 지출을 동시에 설명할 수 없으며 모든 참가자의 과식에 대한 직접적인 측정으로 간주될 수 없습니다. 예를 들어, 청소년기 여성에 비해 청소년기 남성은 EI와 RMR이 더 높지만 BMI와 체지방이 비슷하여 청소년기 남성이 더 많은 에너지를 소비함을 시사합니다. 향후 연구에서는 DLW를 사용하여 EI를 추정하는 경우 EE를 더 잘 포착하기 위해 가속도계와 같은 객관적인 활동 측정을 고려해야 합니다. 이러한 제한에도 불구하고 EI는 참가자의 자연 환경에서 2주 동안 자기 표현 편향이 없는 객관적인 섭취 측정을 제공했습니다.
결론적으로, 예상되는 음식 섭취 동안과 식욕을 돋우는 음식 신호에 노출되었을 때 과민성은 날씬한 사람에 비해 비만인에서 보고되었습니다.1-8). 현재 조사는 기본 에너지 요구량 및 지방 조직 양과 관계없이 맛있는 음식 섭취를 예상할 때 습관적 섭취의 객관적인 측정이 초신경 반응과 관련이 있다는 새로운 증거를 제공함으로써 이러한 발견을 확장합니다. 연구의 단면적 특성으로 인해 결과의 시간적 우선 순위가 불분명합니다. 과식에 기여하는 타고난 개인차 요인에 대한 더 나은 이해의 달성은 비만의 발달 및 유지에 대한 추가적인 통찰력을 제공할 뿐만 아니라 비만 예방 프로그램 개발에 중요한 정보를 제공할 것입니다.
감사의
우리는 이 조사를 위한 이미징에 대한 기여와 지원에 대해 오레곤 대학의 신경 이미징을 위한 루이스 센터에 감사드립니다.
저자의 책임은 다음과 같습니다. KSB 및 ES: 원고 작성 및 수정을 담당했습니다. KSB: 데이터 수집 지원 및 데이터 분석 수행; 및 ES: 연구 설계를 담당하고 데이터 분석에 크게 기여했습니다. 두 저자 모두 이해 상충이 없었습니다.
각주
4사용된 약어: BOLD, 혈중 산소 수준에 따라 다름; DLW, 이중 라벨링된 물; EE, 에너지 소비; EI, 에너지 섭취; MNI, 몬트리올 신경학 연구소; RMR, 휴식 대사율.
참조