L Maayan,2,4 * C Hoogendoorn,1* V Svette,1 og A. Convit1,3,4
Overvekt (sølvfjær). 2011 juli; 19 (7): 1382 – 1387.
1 Institutt for psykiatri, New York University School of Medicine, 550 First Avenue, New York, NY 10016, USA.
2 Institutt for barnepsykiatri, New York University School of Medicine, 550 First Avenue, New York, NY 10016, USA.
3 Department of Medicine, New York University School of Medicine, 550 First Avenue, New York, NY 10016, USA.
4 Nathan Kline Institute for Psychiatric Research, 140 Old Orangeburg Rd. Orangeburg NY 10962, USA
Hos voksne har overvekt blitt assosiert med uhemmet spising, nedsatt volum av kortikalt gråstoff og lavere ytelse på kognitive vurderinger. Mye mindre er kjent om disse sammenhengene i ungdomstiden, og det er ingen studier som vurderer atferdsmessige, kognitive og nevrostrukturelle tiltak i samme gruppe deltakere. Denne studien undersøkte forholdet mellom overvekt, utøvende funksjon, disinhibisjon og hjernevolum hos relativt sunn ungdom. Deltakerne inkluderte 54 overvektige og 37 magre ungdommer. Deltakerne fikk et kognitivt batteri, spørreskjemaer om spiseatferd og magnetisk resonansavbildning (MRI). Nevropsykologiske vurderinger inkluderte oppgaver rettet mot frontal lobfunksjon. Spiseatferd ble bestemt ved bruk av Three Factor Eating Questionnaire (TFEQ), og strukturelle MR-undersøkelser ble utført på et 1.5 T Siemens Avanto MR-system (Siemens, Erlangen, Tyskland) for å bestemme hjernens gråstoffvolum. Mager og overvektige ungdommer ble sammenliknet med alder, utdannelsesår, kjønn og sosioøkonomisk status. I forhold til magre ungdommer hadde overvektige deltakere betydelig høyere rangering av disinhibisjon på TFEQ, lavere ytelse på de kognitive testene og lavere orbitofrontalt cortexvolum. Disinhibisjon korrelerte signifikant med Body Mass Index, Stroop Color-Word-poengsum og orbitofrontalt cortex-volum. Dette er den første rapporten fra disse assosiasjonene hos ungdommer og peker på viktigheten av å bedre forstå assosiasjonene mellom nevrostrukturelle mangler og overvekt.
Nøkkelord: Overvekt, ungdom, desinhibisjon, MR, frontal lob, kognisjon, orbitofrontal cortex
Introduksjon
Utbredelsen av overvekt mellom barn og unge i USA har mer enn tredoblet seg siden 1970. Selv om nyere bevis tyder på at overvekt hos barn kan ha jevnet seg ut, forutsier de nåværende høye hastighetene et forestående folkehelseproblem som involverer hjerte- og endokrine sykdommer (1).
Disinhibition i spiseatferd, som delvis er karakterisert som tilbøyeligheten til å spise opportunistisk som respons på miljømessige signaler, har lenge vært assosiert med overvekt både hos ungdom og voksne (2). Den relaterte kontrollsvikten i kaloriinntaket som fører til eventuell overvekt kan forekomme på flere nivåer i hjernen inkludert hypothalamus (3), og i følge nyere arbeid, i hjernebarken (4). En serie funksjonelle nevroavbildningsstudier av mager og overvektige individer i både sultne og matede tilstander har vist flere kortikale regioner inkludert den fremre cingulat, medial prefrontal (5), insula, posterior cingulate, temporale og orbitofrontale cortices (6) for å bli aktivert differensielt avhengig av metthetsnivå og BMI, noe som antyder at de involveres i reguleringen av kaloriinntaket. Forståelsen av OFC som et sentralt område i hemming av atferd strekker seg tilbake til saken om Phineas Gage, den uheldige 19th århundre jernbanearbeider som overlevde en ulykke som sannsynligvis skadet hans banehalsbark, som resulterte i personlighetsendringer og økt impulsivitet7).
Nevrostrukturelle funn er også korrelert med Body Mass Index (BMI). I en liten studie av kvinner 55 år og eldre, som benyttet voxelbasert morfometri (VBM), ble BMI negativt korrelert med gråstoffvolum i flere frontale områder inkludert venstre orbitofrontal, høyre underliggende frontal og høyre precentral gyri i tillegg til andre regioner, inkludert høyre cerebellum så vel som en stor høyre bakre region som omfatter parahippocampal, fusiform og lingual gyri (8). En større undersøkelse av 1,428 voksne fant en negativ korrelasjon blant menn mellom BMI og generell grå substans, så vel som spesifikke hjerneområder som bilaterale mediale temporale lober, occipital lobes, frontal lobes, precuneus, midbrain og fremre lobe i lillehjernen (9). En annen VBM-studie viste at overvektige voksne har lavere gråstofftetthet i områder som frontal operculum, midtre frontal gyrus, post-sentral gyrus, samt putamen (10). Vår gruppe har beskrevet nevrostrukturelle avvik blant overvektige ungdommer med type 2 diabetes mellitus (T2DM) (26), men så vidt vi vet har ingen slike underskudd blitt beskrevet blant overvektige ungdommer uten T2DM.
I tillegg til strukturelle funn, har kognitive vurderinger vist at utøvende funksjon og responshemming kan bli kompromittert hos både voksne og unge overvektige personer. En studie som benyttet positron emission tomography (PET) og kognitive tester fant overvektige voksne å ha redusert prefrontal glukosemetabolisme i baseline samt redusert ytelse på Stroop-oppgaven, en test av selektiv oppmerksomhet og utøvende funksjon (11). Andre studier av utøvende funksjon og responshemming hos voksne har vist en negativ assosiasjon av disse variablene med BMI (12-14). Videre viser ekstremt overvektige ungdommer redusert funksjon på utøvende oppgaver sammenlignet med normative data (15).
Vi antok at konsistente med tidligere funn ved bruk av Three Factor Eating Questionnaire (TFEQ), ville overvektige ungdommer ha høyere rangering av selvrapportert hemming i spiseatferden. Vi antok videre at overvektige ungdommer ville ha lavere score på vurderinger av utøvende funksjon og redusert integritet i nevrostrukturelle tiltak for frontal lobe (MR-baserte gråstoffvolumer samt regionale hjernevolum). I tillegg antydet vi at disinhibisjon på TFEQ vil være negativt assosiert med kognitive score på relevante domener, så vel som med MR-baserte målinger av hjerneområder involvert i responshemming og utøvende kontroll.
Metoder
Deltakere og prosedyrer
Ninety-one youth (14-21y / o), 37 lean (BMI <25 kg / m.)2 eller talje til høyde-forhold <0.5) og 54 overvektige (BMI ≥30 kg / m2 eller> 95 persentil for BMI for alder og kjønn) deltok i studien. Åttien av disse (36 magre, 45 overvektige) fikk MR. Ti ungdommer fikk ikke MR av følgende årsaker: to holdt ikke avtalen, den ene var gravid, og vi valgte å feile på sikkerhetssiden, den ene tålte ikke MR (klaustrofobi), og seks hadde BMI> 50 kg / m2 og overskred den kroppsstørrelsen som skanneren hadde plass til.
Mager deltakere hadde en gjennomsnittsalder på 17.3 ± 1.6 år og overvektige 17.5 år ± 1.6 år. De to gruppene ble også matchet på mange års utdanning, kjønn og sosioøkonomisk status og var alle i det kognitivt normale omfanget. Bevis for nevrologisk, medisinsk (annet enn dyslipidemi, insulinresistens som mangler T2DM, polycystisk eggstokk sykdom, eller hypertensjon), eller psykiatrisk (inkludert depresjon og alkohol eller andre rusmisbruk) sykdom utelukket personer fra å delta i studien. T2DM ekskluderte også enkeltpersoner fra deltakelse. Deltakerne og foreldrene ga skriftlig informert samtykke og ble kompensert for deres tid og ulempe. Studieprotokollen ble godkjent av New York University School of Medicine Institutional Review Board.
Alle studiedeltakerne fikk en blodprøve som ble tatt etter en 10-timers natt natten over for vurdering av nivåer av glukose, insulin, lipid og inflammatorisk markør (høy sensitivitet C-Reactive Protein; hs-CRP). Glukose ble målt ved bruk av en glukoseoksidasemetode (VITROS 950 AT, Amersham, England), insulin ved kjemiluminescens (Advia Centaur, Bayer Corporation), og CRP ble målt i plasma ved bruk av en enzymatisk immunoanalyse (Vitros CRP-lysbilde, Ortho Clinical Diagnostics). Insulinfølsomhet ble estimert ved bruk av Homeostasis Model Assessment of Insulin Resistance (HOMA-IR).
Vurderinger
Nevropsykologisk vurdering
Vi gjennomførte en bred evaluering av nevrokognitive funksjoner, inkludert intellektuell prestasjon, nylig minne, arbeidsminne, oppmerksomhet og utøvende funksjon. Vi antok at det ville være forskjeller i frontallappsfunksjoner mellom magre og overvektige ungdommer og begrenset derfor analysene våre til nevrokognitive tester som reflekterer frontallappens integritet og intakte utøvende funksjoner, nemlig Controlled Oral Word Association Test (COWAT), Trail Making Test parts A & B, Stroop Task, Attention / Concentration Index of the Wide Range Assessment of Learning and Memory (WRAML) og Working Memory Index of the WRAML. Med unntak av WRAML og Stroop, som gir alderskorrigerte standardpoeng, rapporteres rå score. Alle testene som er administrert er standard nevropsykologiske instrumenter beskrevet i detalj andre steder (16).
Tre faktorspørreskjema (TFEQ)
Kjennetegn på spiseatferd ble vurdert ved å bruke TFEQ. TFEQ er et instrument fra 51-elementet, sammensatt av tre underskalaer som måler tilbakeholdenhet (dvs. kognitiv kontroll av spiseatferd; 21-elementer), disinhibisjon (dvs. følsomheten til å spise som respons på følelsesmessige faktorer og sanseordninger, 16-elementer), og sult (dvs. følsomheten for å spise som svar på følelser av sult; 14 gjenstander). TFEQ ble administrert omtrent en time etter at forsøkspersonene hadde lunsj.
MR-anskaffelse og bildeanalyser
Alle forsøkspersonene ble studert på det samme 1.5 T Siemens Avanto MR-systemet, som har en boring på 65 tommers diameter og et bord som egnet seg for opptil en 400 pund individ. Vi skaffet oss T1-vektet magnetiseringsforberedt hurtigkjøpsgradientekko (MPRAGE; TR 1300 ms; TE 4.38 ms; TI 800 ms; FOV 250 × 250; skivetykkelse 1.2 mm; NEX 1; Vippevinkel 15 °; matrise størrelse 256 × 256; 192 koronale skiver).
WM / GM volumetrisk analyse
Romlig normalisering og segmentering av MPRAGE-bilder benyttet automatiserte prosedyrer som beskrevet i (17) programvaren for statistisk parametrisk kartlegging (SPM5). MPRAGE-bilder ble først korrigert for signal-ujevnheter og normalisert romlig til standard T1 Montreal Neurological Institute-mal. Ved å bruke vevsklassifiseringsalgoritmen i SPM5, segmenterte vi de normaliserte MPRAGE-bildene i deres grå materie (GM), hvit materie (WM) og cerebro-spinal fluid (CSF) partisjoner, som er kart som representerer sannsynligheten for at hver voxel blir klassifisert som GM, WM eller CSF. Disse segmenterte partisjonene ble deretter normalisert til sine respektive standardmaler. I tillegg til å utføre helhjernevurdering, og gitt at myelinering av frontalobe fremdeles fortsetter å bruke, brukte vi to forskjellige maler for å utlede regionene av interesse (ROI) i frontalloben. Dette var SPM Automatic Anatomic Labelling (AAL) (18) mal og vår publiserte pålitelige metodikk for frontlobeparselering (19). AAL-malen ble brukt til å avlede en total frontalobe, en fremre cingulatregion og en orbitofrontal region. Vår egen pakkemetode ble brukt til å utlede et prefrontalt område (frontalobe minus det supplerende motoriske området). Vi kvantifiserte proporsjonene av WM, GM, CSF-volum i hele hjernen og frontalregionene på saksnivå ved først å kartlegge regionene til hver segmenterte partisjon og deretter beregne verdiene på tvers av fag for hver av de to gruppene.
Statistiske analyser
Vi gjennomførte tosidige uavhengige prøver t-tester som undersøkte gruppeforskjeller i demografi, endokrine data, kognitive data og hjernevolumer, samt Pearson-korrelasjoner mellom TFEQ-desinhiberingspoeng og BMI, Stroop-fargeordpoeng og orbitofrontal cortex grå substansvolum. Data som var lenger enn to standardavvik fra gjennomsnittet av gruppen for den variabelen ble ekskludert. Gitt at det er individuell variasjon i regionale hjernevolumer relatert til total hodestørrelse, målte vi hver enkelt persons intra-kraniale hvelvstørrelse (ICV) og brukte ICV-verdiene for å justere de regionale hjernevolumene. Derfor, for å tillate sammenlignbarhet med andre studier og gi leseren en følelse av størrelsen på hjernegruppene som er studert, viser tabellen som beskriver regionale hjernevolum de rå (ikke-residualiserte) volumene. Imidlertid benyttet statistisk sammenligning og signifikans og effektstørrelse for all presentert bildebehandling volumjusterte (residualiserte) hjernevolum.
Resultater
Demografi og endokrine data
Faggrupper ble matchet for alder, kjønn, skoleklasse og Hollingshead sosioøkonomisk status (SES). Overvektige deltakere var per definisjon høyere i BMI, og hadde som forventet også høyere systolisk og diastolisk blodtrykk, faste insulin- og glukosenivåer (men alle i det normoglykemiske området) samt den homeostatiske modellvurderingen av insulinresistens (HOMA-IR ), triglyserider, lavdensitet lipoprotein (LDL) kolesterol og C-reaktivt protein med høy følsomhet (CRP). Overvektige personer hadde også betydelig lavere nivåer av høy tetthet lipoprotein (HDL). Vennligst se Tabell 1.
| Tabell 1
Demografi og endokrine egenskaper hos mager og overvektige ungdomsgrupper |
Spørreskjema med tre faktorer
Overvektige ungdommer scoret betydelig høyere enn magre deltakere på desinhiberingsfaktoren i Three Factor Eating Questionnaire (6.85 ± 3.55 vs. 3.91 ± 1.96, p <0.000, cohens d (d) = 1.07), så vel som sultfaktoren (6.60 ± 3.37 vs. 4.68 ± 2.84, p = 0.008, d = 0.81) og den kognitive tilbakeholdelsesfaktoren (9.19 ± 4.30 vs. 6.78 ± 4.11, p = 0.012, d = 0.57). Vær oppmerksom på at vi gjentok disse analysene for delmengden av 81 deltakere med MR, og resultatene var i det vesentlige uendrede (data ikke vist).
Kognitive tiltak
I forhold til magre ungdommer hadde overvektige ungdommer kognitiv ytelse i hver frontal lobeoppgave, mest kjent for Stroop (et mål på hemming) og WRAMLs arbeidsminneindeks, selv når vi kontrollerte for estimert IQ. Vennligst se Tabell 2.
| Tabell 2
Kognitive forskjeller mellom mager og overvektige ungdomsgrupper |
Fordi 10 forsøkspersoner ikke fikk en MR-evaluering (for detaljer se deltaker- og prosedyreseksjonene ovenfor), gjentok vi analysene våre for undergruppen av 81 ungdommer som hadde MR, og retningen og betydningen av de kognitive resultatene forble uendret (data ikke vist).
Brain imaging
Frontal lobe gråstoffvolum (i kubikkcentimeter) trender mindre, men ikke på et nivå av statistisk betydning, blant overvektige ungdommer (265.3 ± 29.5 vs. 269.6 ± 26.7; restituert 0.00369 ± 0.018312 vs. −0.00609 ± 0.014076, p = 0.139, d = 0.35). Vær oppmerksom på at selv om de absolutte forskjellene mellom disse volumene var små, ble analysene utført etter restisering til ICV, og signifikansverdier og effektstørrelser gjenspeiler disse analysene. For å kontrollere mulige utviklingseffekter av alder på frontal og cerebral volum, har vi videreført analysene våre som variert for alder. Vi fant signifikant lavere gråstoffvolum for overvektige ungdommer i orbitofrontal cortex (32.3 ± 3.68 vs. 33.3 ± 3.99; residualisert 0.00781 ± 0.024944 vs. −0.01227 ± 0.018947, p = 0.005, d = 0.66). OFC-volumgruppeforskjellene var uendret etter kontroll med hensyn til systolisk blodtrykk eller HOMA-IR. Andre hjerneregioner vurdert, inkludert prefrontal cortex og fremre cingulate cortex var ikke vesentlig forskjellige mellom overvektige og magre deltakere. Å variere for alder endret ingen av disse forholdene.
Associations
Vi fant signifikante assosiasjoner mellom TFEQ og kognitive, BMI og MR-volummål. Spesifikt viste desinhiberingsfaktor-poengsummen på TFEQ en signifikant korrelasjon med BMI (r (81) = 0.406, p <0.001), Stroop Color-Word-score (r (77) = -0.272, p = 0.017) og OFC grå materievolum (r (71) = −0.273, p = 0.021). For å forstå forholdet mellom OFC-volum og desinhibering, utforsket vi sammenhengen separat for de to gruppene. Vi fant at det ikke var noen sammenheng mellom desinhibering og OFC-volum for overvektige individer (r (40) = -0.028, p = 0.864), mens det var en sterk sammenheng for den magre gruppen (r (31) = -0.460, p = 0.009). Assosiasjonene mellom desinhiberingsfaktorpoeng og BMI og Stroop forble signifikante for undergruppen av individer med MR (data ikke vist).
Diskusjon
Som forventet hadde overvektige ungdommer betydelig høyere rangering av disinhibisjon, sult og kognitiv tilbakeholdenhet på TFEQ. Selv om høyere nivåer av kognitiv tilbakeholdenhet blant overvektige ungdommer ved første inspeksjon vil virke motsatt, er det i samsvar med den beskrevne modellen for "stiv tilbakeholdenhet", der en person med uhemmet spising og kognitiv tilbakeholdenhet kan ha en tendens til å begrense maten i noen situasjoner, men grovt spiser hos andre (20).
Våre nye nevrostrukturelle resultater blant overvektige ungdommer stemmer overens med funnene i voksenlitteraturen (8, 9) demonstrerer volumreduksjon av gråstoff. I ungdomsprøven vår var disse reduksjonene mest markerte for orbitofrontal cortex, et hjerneområde viktig i impulskontroll, men viste også en svak trend for hele frontalben. Vi spekulerer i at de mer subtile volumreduksjonene som finnes i andre hjerneregioner blant overvektige ungdommer, faktisk kan nå statistisk betydning i en utvidet prøve.
Det var viktig for denne rapporten at vi fant at gruppen med overvekt ikke bare hadde høyere score for hemning på TFEQ, men lavere ytelse på kognitive tester som gjenspeiler hjernefunksjoner som antas å være sentrale for atferdshemming, selv når du kontrollerer for IQ. Ut fra de frontale lobområdene og funksjonene vi målte, var vi spesielt interessert i å finne ut forholdet mellom disinhibitionsfaktoren til TFEQ og OFC, et hjerneområde som er veldig viktig for atferdshemming (impulskontroll). Vi valgte Stroop fordi det er den eneste av oppgavene på frontalbenene (inkludert de som trykker på utøvende funksjoner) som spesifikt tester evnen til å hemme automatiserte svar. Dette er den direkte kognitive parallellen til atferden (desinhibisjonsfaktor i TFEQ) og hjerneområdet (OFC) også involvert i hemming av automatiske responser. Vår interesse var å konstatere den funksjonelle (Stroop vs. andre frontale oppgaver som ikke måler responshemming) og anatomisk (OFC) spesifisitet av funnene våre og deres tilknytning til desinfeksjonsfaktoren til TFEQ.
Vi fant også signifikante assosiasjoner mellom score for disinhibisjonsfaktorer og både BMI og OFC volum. Når forholdet mellom disinhibisjon og OFC-volum ble undersøkt separat hos mager og overvektige deltakere, fant vi en sterk negativ assosiasjon bare for den magre gruppen. Det er mulig at overvektige individer allerede har opplevd et kritisk nivå av desinhibisjon (som vi demonstrerte er assosiert med BMI), hvor ytterligere disinhibisjon ikke reflekteres så tydelig i ytterligere endringer i OFC, men kanskje i forskjellige hjerneregioner eller nettverk som ikke er vurdert som en del av denne studien. En annen mulighet for disse forskjellige funnene for hver av de to vektgruppene er at gitt at de overvektige gruppene har høyere grad av godkjennelse av varer, kan de være mer utsatt for spørsmål om sosial ønske om, og derfor kan det være mindre sannsynlig at de fullstendig rapporterer omfanget av deres atferdshemming i å spise, demper assosiasjonen i denne gruppen. Til slutt er det også mulig at avstandsbegrensning, nemlig fenomenene med korrelasjoner som avtar når variansen reduseres, som oppstår når vi deler prøven i to, kan påvirke resultatene.
Mens vår studie finner at disinhibisjon i fôringsatferd er assosiert med reduksjoner i utøvende funksjon og frontal gråstoffvolum, tillater ikke tverrsnittet av designet vårt oss å ta opp spørsmålet om retning eller årsakssammenheng. Når det er sagt, er det flere plausible teorier om retningen til disse foreningene.
En mulighet er at primære strukturelle eller funksjonelle hjerneunderskudd fører til uhemmet spising og reduksjoner i nevrokognitiv funksjon. Denne begrunnelsesgrensen støttes delvis av arbeid som viser ubehag i spiseatferd for å forutsette økt kaloriinntak (21) og overvekt (22). Det er også i samsvar med funksjonelt avbildningsarbeid som demonstrerer at individer, som svar på visualisert inntak av velsmakende matvarer viser svakere aktivering av belønningskretser i hjernen, har økt risiko for fremtidig vektøkning (23); kanskje trenger de en større stimulans (mer mat) for å få den samme belønningsresponsen.
En annen mulig forklaring er at strukturelle mangler i hjernen som de som er demonstrert i denne studien, er resultat av overvekt og den tilhørende insulinresistensen. Denne muligheten støttes av en 24-årig longitudinell studie som viser økt BMI begynnelse i middelalderen korrelert med redusert temporalt lobevolum i senere liv (24). Å støtte denne effektordren er også vårt eget arbeid hos voksne der vi finner ut at hippocampalvolum var assosiert med svekkelser i glukosetoleranse (25) så vel som hos ungdommer med T2DM, hvor vi finner kognitive svekkelser og reduksjoner i volumene i frontalben og i mikrostrukturell integritet av hvitt materiale (26). Vi mener at den overvekt-assosierte insulinresistensen som vår gruppe av ungdommer med overvekt viser, kan bidra til redusert utøvende funksjon og strukturelle underskudd. Vi har beskrevet en mulig modell for disse effektene (27) der vi antar at insulinresistens er assosiert med nedsatt vaskulær reaktivitet i hjernen relatert til endotelial dysfunksjon. Vi vet at under hjerneaktivering, som for eksempel når du utfører en kognitiv oppgave, er det en økning i synaptisk aktivitet i hjernen. I normal hjerne resulterer dette i regional vasodilatasjon og dermed en økning i glukosetilgjengeligheten til den regionen for å støtte det økte kognitive behovet (28). Derfor er vaskulær reaktivitet, som er integrert i godt regulert cerebral blodstrøm, nøkkelen for å opprettholde et optimalt nevronalt miljø under hjerneaktivering (29). Forskning som viser endotelial dysfunksjon hos overvektige barn, selv før utviklingen av diabetes (30), støtter videre denne forutsetningen. I tillegg ble den inflammatoriske markøren C-reaktive protein (CRP) forhøyet hos overvektige ungdommer. I studier som undersøker store årskull av voksne, har forskere funnet økte nivåer av inflammatoriske cytokiner som antatt formidlere av kognitiv tilbakegang blant individer med metabolsk syndrom (31-34). En mulig mekanisme for disse kognitive effektene blir gitt av data fra dyre som viser at overflødig inflammatoriske cytokiner kan redusere langsiktig potensiering (LTP), en prosess som forstås som essensiell i konsolidering av hukommelse i hippocampus. Inflammatoriske cytokiner kan også forårsake svekkelse av nevrogenes og nevroplastisitet, prosesser som er viktige for dannelse av minner og opprettholdelse av strukturell neural integritet.
En tredje mulighet er at disse effektene er toveis, der atferdsdisinhibisjon disponerer for overvekt, noe som kan ha negativ innvirkning på hjerneområder som er ansvarlige for utøvende funksjon og hemming av kaloriinntaket, og dermed forårsake en ond syklus av dysfunksjon. Denne tredje muligheten kan bidra til å forklare hvorfor det er så vanskelig for enkeltpersoner å gå ned i vekt når det er blitt opparbeidet.
Vi blir oppmuntret av det faktum at OFC, et hjerneområde som har blitt vist som viktig ved atferdshemming i både dyre- og humane studier, blant de få hjerneområdene som vi evaluerte, hadde den mest betydningsfulle volumreduksjonen blant overvektige ungdommer. Våre funn, inkludert lavere ytelse på kognitive tester som antas å kreve intakt OFC, kombinert med volumreduksjoner i dette området assosiert med atferdshemning, peker til dets sannsynlige betydning i vektøkning.
Denne studien har noen klare begrensninger. For det første er det et tverrsnitt som ikke tillater oss å kommentere klar årsakssammenheng. For det andre, gitt vår relativt beskjedne utvalgstørrelse, begrenset vi målingene til hjerneregioner som i tidligere studier enten ble funnet å ha vært assosiert med fedme eller desinhibisjon, eller de som vi hadde gode teoretiske grunner til å tro kunne være involvert. Derfor er det mulig at det er andre hjerneområder, som vi ikke vurderte, som også kan være involvert. En tredje begrensning av studien vår er at vi bare har deltakernes nåværende vekt og at vi ikke kan kommentere varigheten av fedme; prøven vi studerte vil sannsynligvis ha betydelig variasjon i varighet av fedme og dens assosierte insulinresistens. Likevel har studien vår betydelige styrker, inkludert nøye samsvar mellom grupper, de flerdimensjonale evalueringene som er utført og de objektive MR-metodene som brukes i analysene av MR-dataene.
For bedre å forstå problemene som er beskrevet her, bør fremtidig arbeid evaluere emner i lengderetningen, spore utviklingen av overvekt over tid samtidig som man måler kognitive, atferdsmessige og nevrostrukturelle endringer. Alternativt kan forståelsen vår også forbedres gjennom en studie som er utviklet for å undersøke konsekvensene av en vellykket overvektbehandling (f.eks. Bariatrisk kirurgi), og dermed finne ut om noen av disse manglene er reversible. Videre bør fremtidig arbeid evaluere andre mulige assosierte faktorer som pro- og antiinflammatoriske cytokiner, samt bruke mer følsomme MR-teknikker som diffusjon tensor imaging (DTI).
|
|
Figur 1
Forening mellom kroppsmasseindeks og disinhibisjon |
|
|
Figur 2
Forbindelse mellom OFC Gray Matter Volume og disinhibition hos ungdom (magert og overvektig) |
Takk til
Studien ble støttet av tilskudd fra National Institutes of Health R21 DK070985 og RO1 DK083537 og, delvis støttet av grant1UL1RR029893 fra National Center for Research Resources. Forfatterne ønsker å anerkjenne barna og familiene som deltok i denne forskningen, så vel som Po Lai Yau og Valentin Polyakov i innsamlingen og behandlingen av dataene og assistansen fra Allison Larr i utarbeidelsen av dette manuskriptet.
Fotnoter
Finansielle opplysninger:
Ingen av de andre forfatterne har noen økonomiske / motstridende interesser å røpe
Referanser
1. Ogden CL, Carroll MD, Flegal KM. Høy kroppsmasseindeks for alder blant amerikanske barn og ungdommer, 2003-2006. JAMA. 2008; 299: 2401-5 [.PubMed]
2. Stunkard AJ, Messick S. Spørreskjemaet om spising med tre faktorer for å måle kostholdsbeherskelse, disinhibisjon og sult. J Psychosom Res. 1985; 29: 71-83 [.PubMed]
3. Schwartz MW, Woods SC, Porte D, Jr., Seeley RJ, Baskin DG. Sentralnervesystemets kontroll av matinntaket. Natur. 2000; 404: 661-71 [.PubMed]
4. Korner J, Leibel RL. Å spise eller ikke spise - hvordan tarmen snakker til hjernen. N Engl J Med. 2003; 349: 926–8. [PubMed]
5. Martin LE, Holsen LM, Chambers RJ, et al. Nevrale mekanismer assosiert med matmotivasjon hos overvektige og sunn vekt. Overvekt (sølvfjær) 2010; 18: 254 – 60. [PubMed]
6. Del Parigi A, Gautier JF, Chen K, et al. Neuroimaging og overvekt: kartlegging av hjernens responser på sult og metning hos mennesker ved hjelp av positronemisjonstomografi. Ann NY Acad Sci. 2002; 967: 389-97 [.PubMed]
7. Damasio H, Grabowski T, Frank R, Galaburda AM, Damasio AR. Phineas Gages tilbakekomst: ledetråder om hjernen fra hodeskallen til en kjent pasient. Vitenskap. 1994; 264: 1102-5 [.PubMed]
8. Walther K, Birdsill AC, Glisky EL, Ryan L. Strukturelle hjerneforskjeller og kognitiv funksjon relatert til kroppsmasseindeks hos eldre kvinner. Hum Brain Mapp. 2010; 31: 1052-64 [.PubMed]
9. Taki Y, Kinomura S, Sato K, et al. Forholdet mellom kroppsmasseindeks og gråstoffvolum hos friske individer i 1,428. Overvekt (sølvfjær) 2008; 16: 119 – 24. [PubMed]
10. Pannacciulli N, Del Parigi A, Chen K, Le DS, Reiman EM, Tataranni PA. Hjerneavvik ved overvekt hos mennesker: en voxelbasert morfometrisk studie. Neuroimage. 2006; 31: 1419-25 [.PubMed]
11. Volkow ND, Wang GJ, Telang F, et al. Invers sammenheng mellom BMI og prefrontal metabolsk aktivitet hos friske voksne. Overvekt (sølvfjær) 2009; 17: 60 – 5. [PMC gratis artikkel][PubMed]
12. Elias MF, Elias PK, Sullivan LM, Wolf PA, D'Agostino RB. Lavere kognitiv funksjon i nærvær av fedme og hypertensjon: Framingham hjerteundersøkelse. Int J Obes Relat Metab Disord. 2003; 27: 260–8. [PubMed]
13. Gunstad J, Paul RH, Cohen RA, Tate DF, Spitznagel MB, Gordon E. Forhøyet kroppsmasseindeks er assosiert med utøvende funksjonssvikt hos ellers friske voksne. Compr Psykiatri. 2007; 48: 57-61 [.PubMed]
14. Waldstein SR, Katzel LI. Interaktive forhold mellom sentral versus total fedme og blodtrykk til kognitiv funksjon. Int J Obes (Lond) 2006; 30: 201 – 7. [PubMed]
15. Lokken KL, Boeka AG, Austin HM, Gunstad J, Harmon CM. Bevis for utøvende funksjonssvikt hos ekstremt overvektige ungdommer: en pilotstudie. Surg Obes Relat Dis. 2009; 5: 547-52 [.PubMed]
16. Lezak MD, Howleson DB, Loring DW, Hannay HJ, Fischer JS. Nevropsykologisk vurdering. Oxford University Press; New York: 2004.
17. Good CD, Scahill RI, Fox NC, et al. Automatisk differensiering av anatomiske mønstre i den menneskelige hjerne: validering med studier av degenerative demens. Neuroimage. 2002; 17: 29-46 [.PubMed]
18. Tzourio-Mazoyer N, Landeau B, Papathanassiou D, et al. Automatisk anatomisk merking av aktiveringer i SPM ved bruk av en makroskopisk anatomisk parellering av MNI MR-enkelt hjernen. Neuroimage. 2002; 15: 273-89 [.PubMed]
19. Convit A, Wolf OT, de Leon MJ, et al. Volumetrisk analyse av de pre-frontale regionene: funn i aldring og schizofreni. Psykiatri Res. 2001; 107: 61-73 [.PubMed]
20. Westenhoefer J, Broeckmann P, Munch AK, Pudel V. Kognitiv kontroll av spiseatferd og disinhibitionseffekten. Appetitt. 1994; 23: 27-41 [.PubMed]
21. Yeomans MR, Leitch M, Mobini S. Impulsivitet er assosiert med disinhibisjonen, men ikke tilbakeholdenhetsfaktoren fra Three Factor Eating Questionnaire. Appetitt. 2008; 50: 469-76 [.PubMed]
22. Hays NP, Bathalon GP, McCrory MA, Roubenoff R, Lipman R, Roberts SB. Spiseatferd korrelerer med vektøkning og overvekt hos voksne hos friske kvinner i alderen 55-65 y. Am J Clin Nutr. 2002; 75: 476-83 [.PubMed]
23. Stice E, Yokum S, Bohon C, Marti N, Smolen A. Belønningskretsens respons til mat spår fremtidige økninger i kroppsmasse: modererende effekter av DRD2 og DRD4. Neuroimage. 2010; 50: 1618-25 [.PubMed]
24. Gustafson D, Lissner L, Bengtsson C, Bjorkelund C, Skoog I. En 24-årig oppfølging av kroppsmasseindeks og cerebral atrofi. Neurology. 2004; 63: 1876-81 [.PubMed]
25. Convit A, Wolf OT, Tarshish C, de Leon MJ. Nedsatt glukosetoleranse er assosiert med dårlig minneytelse og hippocampal atrofi blant normale eldre. Proc Natl Acad Sci US A. 2003; 100: 2019 – 22. [PMC gratis artikkel][PubMed]
26. Yau PL, Javier DC, Ryan CM, et al. Foreløpig bevis for hjernekomplikasjoner hos overvektige ungdommer med diabetes mellitus type 2. Diabetologia. 2010
27. Convit A. Koblinger mellom kognitiv svikt i insulinresistens: en forklarende modell. Neurobiol aldring. 2005; 26 (Suppl 1): 31 – 5. [PubMed]
28. Benton D, Parker PY, Donohoe RT. Tilførsel av glukose til hjernen og kognitiv funksjon. J Biosoc Sci. 1996; 28: 463-79 [.PubMed]
29. Drake CT, Iadecola C. Rollen til nevronal signalering i å kontrollere cerebral blodstrøm. Hjernen Lang. 2007; 102: 141-52 [.PubMed]
30. Karpoff L, Vinet A, Schuster I, et al. Unormal vaskulær reaktivitet i ro og trening hos overvektige gutter. Eur J Clin Invest. 2009; 39: 94-102 [.PubMed]
31. Dik MG, Jonker C, Comijs HC, et al. Bidrag av metabolske syndromkomponenter til erkjennelse hos eldre individer. Diabetesomsorg. 2007; 30: 2655-60 [.PubMed]
32. Roberts RO, Geda YE, Knopman DS, et al. Metabolsk syndrom, betennelse og nonamnestic mild kognitiv svekkelse hos eldre personer: En befolkningsbasert studie. Alzheimer Dis Assoc Disord. 2009
33. Sweat V, Starr V, Bruehl H, et al. C-reaktivt protein er knyttet til lavere kognitiv ytelse hos overvektige og overvektige kvinner. Betennelse. 2008, 31: 198-207. [PMC gratis artikkel][PubMed]
34. Yaffe K, Kanaya A, Lindquist K, et al. Metabolsk syndrom, betennelse og risiko for kognitiv tilbakegang. JAMA. 2004; 292: 2237-42 [.PubMed]