Odhamowane jedzenie u otyłych nastolatków wiąże się z zmniejszeniem objętości oczodołowo-czołowej i dysfunkcją wykonawczą (2011)

L Maayan,^{2,4 *} C Hoogendoorn,^1* V Pot,¹ i A. Convit^1,3,4

LINK DO PEŁNEJ STUDIÓW

Otyłość (Silver Spring). 2011 lipiec; 19 (7): 1382 – 1387.

¹ Katedra Psychiatrii, New York University School of Medicine, 550 First Avenue, Nowy Jork, NY 10016, USA.

² Katedra Psychiatrii Dziecięcej, New York University School of Medicine, 550 First Avenue, Nowy Jork, NY 10016, USA.

³ Wydział Medycyny, New York University School of Medicine, 550 First Avenue, Nowy Jork, NY 10016, USA.

⁴ Nathan Kline Institute for Psychiatric Research, 140 Old Orangeburg Rd. Orangeburg NY 10962, USA

U dorosłych otyłość jest związana z hamowaniem odżywiania, zmniejszoną objętością szarej warstwy korowej i niższą wydajnością w ocenach poznawczych. Znacznie mniej wiadomo o tych związkach w okresie dojrzewania i nie ma badań oceniających zachowania behawioralne, poznawcze i neurostrukturalne w tej samej grupie uczestników badania. W tym badaniu zbadano związek między otyłością, funkcją wykonawczą, odhamowaniem i objętością mózgu u stosunkowo zdrowej młodzieży. Uczestnikami byli 54 otyłe i szczupłe nastolatki 37. Uczestnicy otrzymali baterię poznawczą, kwestionariusze zachowań żywieniowych i rezonans magnetyczny (MRI). Oceny neuropsychologiczne obejmowały zadania ukierunkowane na funkcję płata czołowego. Zachowania żywieniowe zostały określone za pomocą kwestionariusza Three Factor Eating Questionnaire (TFEQ), a strukturalne rezonansy magnetyczne zostały wykonane w systemie 1.5 T Siemens Avanto MRI (Siemens, Erlangen, Niemcy) w celu określenia objętości istoty szarej mózgu. Młodzież szczupła i otyła była dopasowana pod względem wieku, lat nauki, płci i statusu społeczno-ekonomicznego. W porównaniu do szczupłych nastolatków, otyli uczestnicy mieli znacznie wyższe oceny odhamowania w TFEQ, niższą wydajność w testach poznawczych i niższą objętość kory oczodołowo-czołowej. Odhamowanie istotnie korelowało ze wskaźnikiem masy ciała, wynikiem Stroop Color-Word i objętością kory oczodołowo-czołowej. Jest to pierwszy raport na temat tych powiązań u młodzieży i wskazuje na znaczenie lepszego zrozumienia powiązań między deficytami neurostrukturalnymi a otyłością.

Słowa kluczowe: otyłość, młodzież, odhamowanie, rezonans magnetyczny, płat czołowy, poznanie, kość oczodołowo-czołowa

Wprowadzenie

Częstość występowania otyłości u dzieci i młodzieży w USA wzrosła ponad trzykrotnie od 1970. Chociaż ostatnie dane sugerują, że otyłość u dzieci mogła ustąpić, obecne wysokie wskaźniki przewidują zbliżający się problem zdrowia publicznego związany z chorobami układu krążenia i hormonalnego (1).

Odhamowanie zachowań żywieniowych, które charakteryzuje się po części skłonnością do oportunistycznego jedzenia w odpowiedzi na sygnały środowiskowe, od dawna wiąże się z otyłością zarówno u młodzieży, jak i dorosłych (2). Związane z tym niepowodzenie kontroli w spożyciu kalorii, które prowadzi do ostatecznej otyłości, może wystąpić na kilku poziomach w mózgu, w tym w podwzgórzu (3) i, według najnowszych prac, w korze mózgowej (4). Szereg badań neuroobrazowania czynnościowego osób szczupłych i otyłych, zarówno w stanach głodnych, jak i po posiłku, wykazało kilka obszarów korowych, w tym przedni zakręt obręczy, przedczołowy przyśrodkowy (5), kora tylna, tylny, skroniowy i oczodołowo-czołowy (6) być aktywowany różnicowo w zależności od poziomu sytości i BMI, sugerując ich udział w regulacji spożycia kalorii. Zrozumienie OFC jako kluczowego obszaru w hamowaniu zachowań sięga aż do przypadku Phineasa Gage, nieszczęśliwego 19^th pracownik kolei wieku, który przeżył wypadek, prawdopodobnie uszkadzając korę oczodołowo-czołową, co spowodowało zmiany osobowości i zwiększoną impulsywność (7).

Wyniki neurostrukturalne zostały również skorelowane ze wskaźnikiem masy ciała (BMI). W małym badaniu z udziałem kobiet w wieku 55 i starszych, które stosowały morfometrię opartą na wokselu (VBM), BMI było ujemnie skorelowane z objętościami istoty szarej w kilku obszarach czołowych, w tym także w lewych oczodołach oczodołowych, prawym dolnym czołowym i prawym przedzębnym. do innych regionów, w tym prawego móżdżku, jak również dużego prawego tylnego regionu obejmującego zakręty przyhipokampowe, wrzecionowate i językowe (8). W większym badaniu dorosłych 1,428 stwierdzono ujemną korelację między mężczyznami między BMI a ogólną szarością, jak również specyficzne obszary mózgu, takie jak obustronne płaty skroniowe przyśrodkowe, płaty potyliczne, płaty czołowe, przedwczesne, śródmózgowia i przedni płat móżdżku (9). Inne badanie VBM wykazało, że otyłe osoby dorosłe mają niższą gęstość istoty szarej w obszarach takich jak czołowa operacja, zakręt środkowy czołowy, zakręt po ośrodku, a także skorupa (10). Nasza grupa opisała zaburzenia neurostrukturalne wśród otyłych nastolatków z cukrzycą typu 2 (T2DM) (26), ale według naszej wiedzy nie ma takich deficytów wśród otyłej młodzieży bez T2DM.

Oprócz ustaleń strukturalnych, oceny poznawcze wykazały, że funkcjonowanie wykonawcze i hamowanie odpowiedzi może być zagrożone zarówno u dorosłych, jak iu osób dorosłych otyłych. W jednym z badań wykorzystujących pozytronową tomografię emisyjną (PET) i testy poznawcze stwierdzono, że otyłe osoby dorosłe mają obniżony wyjściowy metabolizm glukozy przedczołowej, jak również zmniejszoną wydajność zadania Stroopa, test selektywnej uwagi i funkcji wykonawczych (11). Inne badania funkcji wykonawczej i hamowania odpowiedzi u dorosłych wykazały negatywne powiązanie tych zmiennych z BMI (12-14). Ponadto niezwykle otyłe nastolatki wykazują zmniejszone funkcjonowanie zadań wykonawczych w porównaniu z danymi normatywnymi (15).

Postawiliśmy hipotezę, że zgodnie z wcześniejszymi odkryciami za pomocą Kwestionariusza Jedzenia Trzech Czynników (TFEQ), otyłe nastolatki miałyby wyższe oceny samorzutnego odhamowania w zachowaniach żywieniowych. Postawiliśmy dalej hipotezę, że otyli nastolatkowie mieliby niższe wyniki oceny funkcji wykonawczych i zmniejszonej integralności w pomiarach neurostrukturalnych płata czołowego (objętości istoty szarej opartej na MRI, jak również objętości mózgu regionalnego). Ponadto stwierdziliśmy, że hamowanie TFEQ będzie negatywnie powiązane z wynikami poznawczymi w odpowiednich domenach, jak również z pomiarami MRI obszarów mózgu zaangażowanych w hamowanie odpowiedzi i kontrolę wykonawczą.

Metody

Uczestnicy i procedury

Dziewięćdziesiąt jeden młodych (14-21 lat / o), 37 osób chudych (BMI <25 kg / m² lub stosunek talii do wzrostu <0.5) i 54 osoby otyłe (BMI ≥30 kg / m² lub> 95 percentyla dla BMI dla wieku i płci) uczestniczyli w badaniu. Osiemdziesiąt jeden z nich (36 szczupłych, 45 otyłych) przeszło rezonans magnetyczny. Dziesięciu nastolatków nie zostało poddanych badaniu rezonansu magnetycznego z następujących powodów: dwie nie przyszły na wizytę, jedna była w ciąży i wybraliśmy bezpieczeństwo, jedna nie tolerowała MRI (klaustrofobia), a sześciu miało BMI> 50 kg / m² i przekroczył rozmiar ciała, który może być umieszczony przez skaner.

Uczestnicy Lean mieli średni wiek 17.3 ± 1.6 lat i otyłych 17.5 lat ± 1.6 lat. Obie grupy były również dopasowane pod względem lat edukacji, płci i statusu społeczno-ekonomicznego i wszystkie były w zakresie poznawczo normalnym. Dowody na neurologiczne, medyczne (inne niż dyslipidemia, insulinooporność krótka niż T2DM, choroba policystycznych jajników lub nadciśnienie) lub choroby psychiatryczne (w tym depresja i nadużywanie alkoholu lub innych substancji) wykluczały osoby z udziału w badaniu. T2DM wykluczył również osoby z uczestnictwa. Uczestnicy i ich rodzice wyrazili świadomą zgodę na piśmie i otrzymali wynagrodzenie za czas i niedogodności. Protokół badania został zatwierdzony przez Komisję Kontroli Instytucjonalnej New York University School of Medicine.

Wszyscy uczestnicy badania mieli próbkę krwi pobraną po godzinie 10 przez noc w celu oceny poziomu glukozy, insuliny, lipidów i markera zapalnego (wysoka czułość białka C-reaktywnego; hs-CRP). Glukozę mierzono metodą oksydazy glukozowej (VITROS 950 AT, Amersham, Anglia), insulinę przez chemiluminescencję (Advia Centaur, Bayer Corporation), a CRP mierzono w osoczu za pomocą enzymatycznego testu immunologicznego (preparat Vitros CRP, Ortho Clinical Diagnostics). Wrażliwość na insulinę oszacowano za pomocą oceny modelu homeostazy insulinooporności (HOMA-IR).

Oceny

Ocena neuropsychologiczna

Przeprowadziliśmy szeroką ocenę funkcji neuropoznawczych, w tym osiągnięć intelektualnych, pamięci niedawnej, pamięci roboczej, uwagi i funkcji wykonawczych. Postawiliśmy hipotezę, że występowałyby różnice w funkcjonowaniu płata czołowego między szczupłymi i otyłymi nastolatkami i dlatego ograniczyliśmy nasze analizy do testów neurokognitywnych, które odzwierciedlają integralność płata czołowego i nienaruszone funkcje wykonawcze, a mianowicie test Controlled Oral Word Association Test (COWAT), Test Trail Making & B, zadanie Stroopa, wskaźnik uwagi / koncentracji w szerokim zakresie oceny uczenia się i pamięci (WRAML) oraz indeks pamięci roboczej WRAML. Z wyjątkiem WRAML i Stroop, które zapewniają wyniki standardowe skorygowane względem wieku, zgłaszane są wyniki surowe. Wszystkie stosowane testy są standardowymi narzędziami neuropsychologicznymi opisanymi szczegółowo w innym miejscu (16).

Kwestionariusz jedzenia trzech czynników (TFEQ)

Charakterystykę zachowania żywieniowego oceniano za pomocą TFEQ. TFEQ to instrument 51, składający się z trzech podskal mierzących powściągliwość (tj. Kontrolę poznawczą zachowania żywieniowego; przedmioty 21), odhamowanie (tj. Podatność na jedzenie w odpowiedzi na czynniki emocjonalne i sygnały sensoryczne; przedmioty 16), i głód (tj. podatność na jedzenie w odpowiedzi na uczucie głodu; przedmioty 14). TFEQ podawano około godzinę po lunchu.

Akwizycja MRI i analizy obrazu

Wszystkie osoby badano w tym samym systemie MRI 1.5 T Siemens Avanto, który ma otwór o średnicy 65 i stół odpowiedni dla osoby funta 400. Uzyskaliśmy obrazy gradientu echa z akwizycją ważoną metodą T1 (MPRAGE; TR 1300 ms; TE 4.38 ms; TI 800 ms; FOV 250 × 250; grubość warstwy 1.2 mm; NEX 1; Kąt obrotu 15 °; rozmiar matrycy 256 × 256; 192 plastry koronalne).

Analiza wolumetryczna WM / GM

Przestrzenna normalizacja i segmentacja obrazów MPRAGE wykorzystywały zautomatyzowane procedury opisane w (17) oprogramowanie do statystycznego mapowania parametrycznego (SPM5). Obrazy MPRAGE zostały najpierw skorygowane pod kątem niejednorodności sygnału i przestrzennie znormalizowane do standardowego szablonu T1 Montreal Neurological Institute. Korzystając z algorytmu klasyfikacji tkanek w SPM5, podzieliliśmy znormalizowane obrazy MPRAGE na ich partie istoty szarej (GM), istoty białej (WM) i płynu mózgowo-rdzeniowego (CSF), które są mapami reprezentującymi prawdopodobieństwo sklasyfikowania każdego woksela jako GM, WM lub CSF. Te segmentowane partycje zostały następnie znormalizowane do odpowiednich szablonów standardowych. Oprócz przeprowadzania oceny całego mózgu i biorąc pod uwagę, że mielinizacja płata czołowego w okresie dojrzewania nadal trwa, wykorzystaliśmy dwa różne szablony do uzyskania interesujących obszarów (ROI) w płacie czołowym. Były to SPM Automatic Anatomic Labeling (AAL) (18) szablon i nasza opublikowana wiarygodna metoda paczkowania płata czołowego (19). Szablon AAL zastosowano do uzyskania całkowitego płata czołowego, przedniego obszaru obręczy i obszaru oczodołowo-czołowego. Nasza własna metoda parcelacji została wykorzystana do uzyskania obszaru przedczołowego (płat czołowy minus dodatkowy obszar motoryczny). Określiliśmy ilościowo proporcje WM, GM, CSF w całym mózgu i obszarach czołowych na poziomie przypadku, najpierw mapując regiony do każdej segmentowanej partycji, a następnie uśredniając wartości dla poszczególnych grup dla każdej z dwóch grup.

Analizy statystyczne

Przeprowadziliśmy dwustronne testy t dla próbek niezależnych, badając różnice między grupami w zakresie demografii, danych endokrynologicznych, danych poznawczych i objętości mózgu, a także korelacje Pearsona między wynikiem odhamowania TFEQ a BMI, skalą słów Stroopa i objętością istoty szarej kory oczodołowo-czołowej. Wykluczono dane, które były większe niż 2 odchylenia standardowe od średniej grupy dla tej zmiennej. Biorąc pod uwagę, że istnieje indywidualna zmienność regionalnych objętości mózgu związanych z ogólnym rozmiarem głowy, zmierzyliśmy rozmiar sklepienia śródczaszkowego (ICV) każdego pacjenta i wykorzystaliśmy wartości ICV do dostosowania regionalnych objętości mózgu. Dlatego, aby umożliwić porównanie z innymi badaniami i dać czytelnikowi wyobrażenie o wielkości badanych obszarów mózgu, tabela opisująca regionalne objętości mózgu pokazuje surowe (niezresztąowane) objętości. Jednak w porównaniu statystycznym oraz istotności i wielkości efektu dla wszystkich przedstawionych obrazów wykorzystano skorygowane objętościowo (pozostawione) objętości mózgu.

Efekt

Dane demograficzne i hormonalne

Grupy badanych były dobrane pod względem wieku, płci, klasy szkoły i statusu społeczno-ekonomicznego Hollingshead (SES). Osoby otyłe były z definicji wyższe w BMI i zgodnie z oczekiwaniami miały również wyższe ciśnienie skurczowe i rozkurczowe, poziomy insuliny i glukozy na czczo (ale wszystkie w zakresie normoglikemicznym), jak również modelową oporność na insulinooporność (HOMA-IR ), triglicerydy, cholesterol lipoprotein o niskiej gęstości (LDL) i białko C-reaktywne o wysokiej czułości (CRP). Osoby otyłe miały również znacząco niższy poziom lipoprotein o wysokiej gęstości (HDL). Należy zapoznać się Tabela 1.

Kwestionariusz jedzenia trzech czynników

Otyłe nastolatki uzyskały znacznie wyższe wyniki niż szczupli uczestnicy pod względem współczynnika odhamowania kwestionariusza trójczynnikowego jedzenia (6.85 ± 3.55 vs. 3.91 ± 1.96, p <0.000, d (d) = 1.07), a także czynnika głodu (6.60 ± 3.37 vs. 4.68 ± 2.84, p = 0.008, d = 0.81) oraz poznawczy czynnik ograniczenia (9.19 ± 4.30 vs 6.78 ± 4.11, p = 0.012, d = 0.57). Należy zauważyć, że powtórzyliśmy te analizy dla podgrupy 81 uczestników z rezonansem magnetycznym, a wyniki pozostały zasadniczo niezmienione (dane nieprzedstawione).

Środki poznawcze

W porównaniu do szczupłych nastolatków, otyłe nastolatki miały gorsze zdolności poznawcze w każdym zadaniu płata czołowego, najbardziej wyraźne w przypadku Stroopa (miara hamowania), a indeks pamięci roboczej w WRAML, nawet gdy kontrolowaliśmy szacowane IQ. Należy zapoznać się Tabela 2.

Ponieważ pacjenci z 10 nie otrzymali oceny MRI (szczegółowe informacje znajdują się powyżej w części dotyczącej uczestników i procedur), powtórzyliśmy nasze analizy dla podgrupy młodzieży 81, która miała MRI, a kierunek i znaczenie wyników poznawczych pozostały niezmienione (dane nie pokazany).

Obrazowanie mózgu

Objętość istoty szarej płata czołowego (w centymetrach sześciennych) wykazywała tendencję do zmniejszania się, chociaż nie na poziomie istotności statystycznej, wśród otyłych nastolatków (265.3 ± 29.5 vs. 269.6 ± 26.7; rezydentna 0.00369 ± 0.018312 vs. -0.00609 ± 0.014076, p = 0.139, d = 0.35). Należy zauważyć, że chociaż bezwzględne różnice między tymi objętościami były niewielkie, analizy przeprowadzono po rezydentowaniu do ICV, a wartości istotności i wielkości efektu odzwierciedlają te analizy. Ponadto, w celu kontrolowania możliwych efektów rozwojowych wieku na objętości czołowe i mózgowe, przeprowadziliśmy ponowną analizę, która różni się w zależności od wieku. Stwierdziliśmy istotnie niższe objętości istoty szarej dla otyłej młodzieży w korze oczodołowo-czołowej (32.3 ± 3.68 vs. 33.3 ± 3.99; rezydentna 0.00781 ± 0.024944 vs. -0.01227 ± 0.018947, p = 0.005, d = 0.66). Różnice w grupie objętości OFC pozostały niezmienione po skontrolowaniu skurczowego ciśnienia krwi lub HOMA-IR. Inne oceniane obszary mózgu, w tym kora przedczołowa i kora obręczy przedniej, nie różniły się istotnie między uczestnikami otyłymi i chudymi. Zróżnicowanie ze względu na wiek nie zmieniło żadnego z tych związków.

Wspomnienia

Znaleźliśmy istotne powiązania między TFEQ a pomiarami objętości poznawczymi, BMI i MRI. Konkretnie, wynik współczynnika odhamowania w TFEQ wykazał istotną korelację z BMI (r (81) = 0.406, p <0.001), wynikiem Stroopa Color-Word (r (77) = −0.272, p = 0.017) i OFC grey objętość materii (r (71) = -0.273, p = 0.021). Aby lepiej zrozumieć związek między objętością OFC a odhamowaniem, zbadaliśmy powiązanie oddzielnie dla obu grup. Okazało się, że nie było związku między odhamowaniem a objętością OFC dla osób otyłych (r (40) = -0.028, p = 0.864), podczas gdy istniał silny związek dla grupy szczupłej (r (31) = -0.460, p = 0.009). Zależności między wynikiem czynnika odhamowania a BMI i Stroopem pozostawały istotne dla podgrupy osób z MRI (dane nieprzedstawione).

Dyskusja

Zgodnie z oczekiwaniami otyłe nastolatki miały znacznie wyższe oceny odhamowania, głodu i ograniczeń poznawczych w TFEQ. Chociaż wyższy poziom ograniczeń poznawczych wśród otyłych nastolatków przy pierwszej inspekcji wydaje się sprzeczny z intuicją, odpowiada on opisanemu modelowi „sztywnego ograniczenia”, w którym jednostka z niehamowanym jedzeniem i ograniczeniami poznawczymi może w pewnych sytuacjach ograniczać pożywienie, ale w innych przeważnie przejadać się (20).

Nasze nowe wyniki neurostrukturalne wśród otyłych nastolatków są zgodne z wynikami literatury dla dorosłych (8, 9) wykazanie redukcji objętości istoty szarej. W naszej próbie dla młodzieży te spadki były najbardziej widoczne w korze oczodołowo-czołowej, regionie mózgu ważnym dla kontroli impulsów, ale także wykazywały słaby trend dla całego płata czołowego. Spekulujemy, że bardziej subtelne zmniejszenie objętości, które występuje w innych regionach mózgu u otyłych nastolatków, może w rzeczywistości osiągnąć istotność statystyczną w rozszerzonej próbce.

Co ważne dla tego raportu, stwierdziliśmy, że grupa z nadwagą ma nie tylko wyższe wyniki odhamowania w TFEQ, ale także niższą wydajność w testach poznawczych odzwierciedlających funkcje mózgu uważane za kluczowe dla hamowania behawioralnego, nawet podczas kontrolowania IQ. Poza mierzonymi obszarami płatów czołowych i funkcjami, byliśmy szczególnie zainteresowani ustaleniem zależności między czynnikiem odhamowania TFEQ i OFC, obszarem mózgu, który jest bardzo ważny dla hamowania behawioralnego (kontrola impulsów). Wybraliśmy Stroopa, ponieważ jest to jedyne z naszych zadań płata czołowego (w tym te, które dotykają funkcji wykonawczych), które specyficznie testują zdolność do hamowania automatycznych odpowiedzi. Jest to bezpośrednia równoległość poznawcza behawioralnego (czynnik odhamowania TFEQ) i regionu mózgu (OFC) również zaangażowanego w hamowanie automatycznych odpowiedzi. Naszym celem było ustalenie funkcjonalnych (Stroop vs. inne zadania czołowe, które nie mierzą hamowania reakcji) i specyfiki anatomicznej (OFC) naszych odkryć i ich związku z czynnikiem odhamowania TFEQ.

Stwierdziliśmy również istotne powiązania między wynikami współczynnika odhamowania a objętością BMI i OFC. Gdy związek między zahamowaniem a objętością OFC zbadano oddzielnie u uczestników szczupłych i otyłych, znaleźliśmy silne negatywne powiązanie tylko dla grupy szczupłej. Możliwe, że osoby otyłe już doświadczyły krytycznego poziomu odhamowania - (co, jak wykazaliśmy, jest związane z BMI), przy czym dodatkowe odhamowanie nie jest tak wyraźnie odzwierciedlone w dalszych zmianach w OFC, ale być może w różnych regionach mózgu lub sieciach, które nie zostały ocenione w ramach tego badania. Inną możliwością dla tych różnych ustaleń dla każdej z dwóch grup wagowych jest to, że z uwagi na to, że grupy otyłe mają wyższy stopień poparcia dla przedmiotów, mogą być bardziej podatne na problemy pożądalności społecznej, a zatem mogą mieć mniejszą szansę na pełne zgłoszenie zakresu ich behawioralne odhamowanie w jedzeniu, tłumiące towarzystwo w tej grupie. Wreszcie możliwe jest również ograniczenie zakresu, a mianowicie zjawisko korelacji malejące, gdy wariancja jest zmniejszona, co ma miejsce, gdy dzielimy naszą próbkę na dwie, co może mieć wpływ na nasze wyniki.

Podczas gdy nasze badanie stwierdza, że ​​odhamowanie w zachowaniu żywieniowym jest związane ze zmniejszeniem funkcji wykonawczych i objętości przedniej istoty szarej, przekrojowy charakter naszego projektu nie pozwala nam zająć się kwestią kierunkowości lub przyczynowości. Mając to na uwadze, istnieje kilka wiarygodnych teorii dotyczących kierunku tych stowarzyszeń.

Jedną z możliwości jest to, że pierwotne strukturalne lub funkcjonalne deficyty mózgu prowadzą do odhamowania jedzenia i zmniejszenia funkcji neurokognitywnych. Ten tok rozumowania jest częściowo poparty pracami wykazującymi zahamowanie zachowań związanych z jedzeniem w celu zwiększenia podaży kalorii (21) i otyłość (22). Jest również spójne z pracami z zakresu obrazowania funkcjonalnego, które pokazują, że osoby, które w odpowiedzi na wizualizowane spożycie smacznych potraw wykazują słabszą aktywację obwodów nagrody mózgowej, są narażone na podwyższone ryzyko przyszłego przyrostu masy ciała23); być może potrzebują większego bodźca (więcej jedzenia), aby uzyskać tę samą reakcję na nagrodę.

Innym możliwym wyjaśnieniem jest to, że deficyty strukturalne mózgu, takie jak te wykazane w tym badaniu, wynikają z otyłości i związanej z nią insulinooporności. Możliwość ta jest poparta badaniem podłużnym 24, które wykazało, że wzrost BMI w średnim wieku korelował ze zmniejszeniem objętości płata skroniowego w późniejszym życiu (24). Wspieramy również ten porządek działania u naszych dorosłych, gdzie stwierdziliśmy, że objętość hipokampa była związana z upośledzeniem tolerancji glukozy (25), jak również u młodzieży z T2DM, gdzie stwierdzamy upośledzenie funkcji poznawczych i zmniejszenie objętości płatów czołowych oraz integralności mikrostrukturalnej istoty białej (26). Zakładamy, że oporność na insulinę związana z otyłością, którą wykazuje nasza grupa młodzieży z nadwagą, może przyczyniać się do zmniejszenia funkcji wykonawczych i deficytów strukturalnych. Opisaliśmy możliwy model tych efektów (27) w którym postawiliśmy hipotezę, że oporność na insulinę jest związana ze zmniejszoną reaktywnością naczyniową mózgu związaną z dysfunkcją śródbłonka. Wiemy, że podczas aktywacji mózgu, na przykład podczas wykonywania zadania poznawczego, następuje wzrost aktywności synaptycznej w zaangażowanym obszarze mózgu. W normalnym mózgu powoduje to regionalne rozszerzenie naczyń krwionośnych, a tym samym zwiększenie dostępności glukozy do tego regionu, aby wspierać zwiększony popyt poznawczy (28). Dlatego reaktywność naczyniowa, która jest integralna z dobrze regulowanym przepływem krwi w mózgu, ma kluczowe znaczenie dla utrzymania optymalnego środowiska neuronowego podczas aktywacji mózgu (29). Badania pokazujące dysfunkcję śródbłonka u otyłych dzieci, jeszcze przed rozwojem cukrzycy (30), dalej popiera to założenie. Ponadto białko C-reaktywne markera zapalnego (CRP) było podwyższone u naszych otyłych nastolatków. W badaniach nad dużymi kohortami dorosłych badacze stwierdzili, że podwyższone poziomy cytokin zapalnych są przypuszczalnymi mediatorami spadku funkcji poznawczych u osób z zespołem metabolicznym (31-34). Możliwy mechanizm dla tych efektów poznawczych jest dostarczany przez dane zwierzęce wykazujące, że nadmiar cytokin zapalnych może zmniejszać długotrwałe wzmocnienie (LTP), proces rozumiany jako niezbędny w konsolidacji pamięci w hipokampie. Cytokiny zapalne mogą również powodować upośledzenie neurogenezy i neuroplastyczności, procesy niezbędne do tworzenia pamięci i utrzymywania strukturalnej integralności nerwowej.

Trzecia możliwość polega na tym, że efekty te są dwukierunkowe, wskutek czego hamowanie behawioralne predysponuje do otyłości, co może negatywnie wpływać na obszary mózgu odpowiedzialne za funkcje wykonawcze i hamowanie przyjmowania kalorii, powodując błędne koło dysfunkcji. Ta trzecia możliwość może pomóc wyjaśnić, dlaczego tak trudno jest jednostkom schudnąć po zdobyciu.

Jesteśmy zachęceni faktem, że wśród nielicznych regionów mózgu, które oceniliśmy, OFC, region mózgu, który został wykazany jako ważny w hamowaniu behawioralnym zarówno w badaniach na zwierzętach, jak iu ludzi, miał największe zmniejszenie objętości wśród otyłych nastolatków. Nasze odkrycia, w tym niższa skuteczność testów poznawczych, które wymagają nienaruszonego OFC, w połączeniu ze zmniejszeniem objętości w tym obszarze związanym z behawioralnym odhamowaniem wskazują na jego prawdopodobne znaczenie w przyroście masy ciała.

To badanie ma pewne wyraźne ograniczenia. Po pierwsze, jest to pogląd przekrojowy, który nie pozwala nam komentować wyraźnej przyczynowości. Po drugie, biorąc pod uwagę naszą stosunkowo niewielką wielkość próby, ograniczyliśmy nasze pomiary do tych obszarów mózgu, które w poprzednich badaniach stwierdzono, że są związane z otyłością lub odhamowaniem, lub te, co do których mieliśmy uzasadnione teoretyczne powody, by sądzić, że mogą być w to zaangażowane. Dlatego jest możliwe, że istnieją inne obszary mózgu, których nie ocenialiśmy, które również mogą być zaangażowane. Trzecim ograniczeniem naszego badania jest to, że mamy tylko aktualną wagę uczestników i nie możemy komentować czasu trwania otyłości; próbka, którą badaliśmy, prawdopodobnie wykazywała znaczną zmienność czasu trwania otyłości i związanej z nią insulinooporności. Niemniej jednak nasze badanie ma znaczące mocne strony, w tym staranne dopasowanie między grupami, przeprowadzone wielowymiarowe oceny oraz obiektywne metody MRI wykorzystywane w analizie danych MRI.

Aby lepiej zrozumieć opisane tutaj problemy, przyszła praca powinna oceniać przedmioty w sposób podłużny, śledząc rozwój otyłości w czasie, jednocześnie mierząc zmiany poznawcze, behawioralne i neurostrukturalne. Alternatywnie, nasze rozumienie można również poprawić poprzez badanie mające na celu zbadanie konsekwencji skutecznego leczenia otyłości (np. Chirurgii bariatrycznej), a tym samym upewnienie się, czy niektóre z tych deficytów są odwracalne. Ponadto przyszłe prace powinny oceniać inne możliwe czynniki powiązane, takie jak cytokiny pro- i przeciwzapalne, a także wykorzystywać bardziej czułe techniki MRI, takie jak obrazowanie dyfuzyjne tensora (DTI).

Podziękowania

Badanie było wspierane przez dotacje z National Institutes of Health R21 DK070985 i RO1 DK083537 oraz, wspierane częściowo przez grant1UL1RR029893 z National Center for Research Resources. Autorzy pragną podziękować dzieciom i rodzinom, które uczestniczyły w tych badaniach, a także Po Lai Yau i Valentinowi Polyakovowi w gromadzeniu i przetwarzaniu danych oraz pomocy Allison Larr w przygotowaniu tego manuskryptu.

Przypisy

Ujawnienia finansowe:

Żaden z pozostałych autorów nie ma żadnych interesów finansowych / sprzecznych do ujawnienia

Referencje

1. Ogden CL, Carroll MD, Flegal KM. Wysoki wskaźnik masy ciała na wiek wśród amerykańskich dzieci i młodzieży, 2003-2006. JAMA. 2008; 299: 2401 – 5. [PubMed]

2. Stunkard AJ, Messick S. Trójczynnikowy kwestionariusz żywieniowy do pomiaru ograniczenia dietetycznego, odhamowania i głodu. J Psychosom Res. 1985; 29: 71 – 83. [PubMed]

3. Schwartz MW, Woods SC, Porte D, Jr., Seeley RJ, Baskin DG. Kontrola przyjmowania pokarmu przez centralny układ nerwowy. Natura. 2000; 404: 661 – 71. [PubMed]

4. Korner J, Leibel RL. Jeść czy nie jeść - jak jelita rozmawiają z mózgiem. N Engl J Med. 2003; 349: 926–8. [PubMed]

5. Martin LE, Holsen LM, Chambers RJ, et al. Mechanizmy nerwowe związane z motywacją pokarmową u dorosłych otyłych i zdrowych. Otyłość (Silver Spring) 2010; 18: 254 – 60. [PubMed]

6. Del Parigi A, Gautier JF, Chen K, et al. Neuroobrazowanie i otyłość: mapowanie reakcji mózgu na głód i nasycenie u ludzi za pomocą pozytronowej tomografii emisyjnej. Ann NY Acad Sci. 2002; 967: 389 – 97. [PubMed]

7. Damasio H, Grabowski T, Frank R, Galaburda AM, Damasio AR. Powrót Phineasa Gage'a: wskazówki dotyczące mózgu z czaszki słynnego pacjenta. Nauka. 1994; 264: 1102 – 5. [PubMed]

8. Walther K, Birdsill AC, Glisky EL, Ryan L. Strukturalne różnice w mózgu i funkcjonowanie poznawcze związane ze wskaźnikiem masy ciała u starszych kobiet. Hum Brain Mapp. 2010; 31: 1052 – 64. [PubMed]

9. Taki Y, Kinomura S, Sato K, et al. Związek między wskaźnikiem masy ciała a objętością istoty szarej u osób zdrowych 1,428. Otyłość (Silver Spring) 2008; 16: 119 – 24. [PubMed]

10. Pannacciulli N, Del Parigi A, Chen K, Le DS, Reiman EM, Tataranni PA. Nieprawidłowości mózgu w ludzkiej otyłości: badanie morfometryczne oparte na wokselu. Neuroimage. 2006; 31: 1419 – 25. [PubMed]

11. Volkow ND, Wang GJ, Telang F, et al. Odwrotny związek między BMI a aktywnością metaboliczną przedczołową u zdrowych dorosłych. Otyłość (Silver Spring) 2009; 17: 60 – 5. [Artykuł bezpłatny PMC][PubMed]

12. Elias MF, Elias PK, Sullivan LM, Wolf PA, D'Agostino RB. Obniżenie funkcji poznawczych w przypadku otyłości i nadciśnienia: badanie serca Framingham. Int J Obes Relat Metab Disord. 2003; 27: 260–8. [PubMed]

13. Gunstad J, Paul RH, Cohen RA, Tate DF, Spitznagel MB, Gordon E. Podwyższony wskaźnik masy ciała jest związany z dysfunkcją wykonawczą u zdrowych dorosłych. Compr Psychiatry. 2007; 48: 57 – 61. [PubMed]

14. Waldstein SR, Katzel LI. Interaktywne relacje otyłości centralnej do otyłości całkowitej i ciśnienia krwi do funkcji poznawczych. Int J Obes (Lond) 2006; 30: 201 – 7. [PubMed]

15. Lokken KL, Boeka AG, Austin HM, Gunstad J, Harmon CM. Dowody dysfunkcji wykonawczej u skrajnie otyłych nastolatków: badanie pilotażowe. Surg Obes Relat Dis. 2009; 5: 547 – 52. [PubMed]

16. Lezak MD, Howleson DB, Loring DW, Hannay HJ, Fischer JS. Ocena neuropsychologiczna. Oxford University Press; Nowy Jork: 2004.

17. Dobra płyta CD, Scahill RI, Fox NC, et al. Automatyczne różnicowanie wzorów anatomicznych w mózgu człowieka: walidacja z badaniami demencji zwyrodnieniowych. Neuroimage. 2002; 17: 29 – 46. [PubMed]

18. Tzourio-Mazoyer N, Landeau B, Papathanassiou D, et al. Zautomatyzowane anatomiczne oznaczanie aktywacji w SPM za pomocą makroskopowej anatomicznej wycinki mózgu jednoosobowego MRI MRI. Neuroimage. 2002; 15: 273 – 89. [PubMed]

19. Convit A, Wolf OT, de Leon MJ, et al. Analiza wolumetryczna obszarów przedczołowych: wyniki starzenia i schizofrenia. Psychiatry Res. 2001; 107: 61 – 73. [PubMed]

20. Westenhoefer J, Broeckmann P, Munch AK, Pudel V. Kontrola poznawcza zachowania żywieniowego i efekt odhamowania. Apetyt. 1994; 23: 27 – 41. [PubMed]

21. Yeomans MR, Leitch M, Mobini S. Impulsywność jest związana z odhamowaniem, ale nie czynnikiem ograniczającym z Kwestionariusza Jedzenia Trzy Czynniki. Apetyt. 2008; 50: 469 – 76. [PubMed]

22. Hays NP, Bathalon GP, ​​McCrory MA, Roubenoff R, Lipman R, Roberts SB. Zachowanie żywieniowe koreluje z przyrostem masy ciała dorosłych i otyłością u zdrowych kobiet w wieku 55-65 y. Am J Clin Nutr. 2002; 75: 476 – 83. [PubMed]

23. Stice E, Yokum S, Bohon C, Marti N, Smolen A. Reakcja obwodów nagród na żywność przewiduje przyszły wzrost masy ciała: moderowanie efektów DRD2 i DRD4. Neuroimage. 2010; 50: 1618 – 25. [PubMed]

24. Gustafson D, Lissner L, Bengtsson C, Bjorkelund C, Skoog I. A 24 rok obserwacji wskaźnika masy ciała i zaniku mózgu. Neurologia. 2004; 63: 1876 – 81. [PubMed]

25. Convit A, Wolf OT, Tarszisz C, de Leon MJ. Zmniejszona tolerancja glukozy jest związana ze słabą wydajnością pamięci i zanikiem hipokampa u zdrowych osób starszych. Proc Natl Acad Sci US A. 2003; 100: 2019 – 22. [Artykuł bezpłatny PMC][PubMed]

26. Yau PL, Javier DC, Ryan CM i in. Wstępne dowody na powikłania mózgu u otyłych nastolatków z cukrzycą typu 2. Diabetologia. 2010

27. Convit A. Powiązania między zaburzeniami poznawczymi w insulinooporności: model wyjaśniający. Neurobiol Aging. 2005; 26 (Suppl 1): 31 – 5. [PubMed]

28. Benton D, Parker PY, Donohoe RT. Dostarczanie glukozy do mózgu i funkcjonowanie poznawcze. J Biosoc Sci. 1996; 28: 463 – 79. [PubMed]

29. Drake CT, Iadecola C. Rola sygnalizacji neuronalnej w kontrolowaniu mózgowego przepływu krwi. Brain Lang. 2007; 102: 141 – 52. [PubMed]

30. Karpoff L, Vinet A, Schuster I, et al. Nieprawidłowa reaktywność naczyniowa w spoczynku i ćwiczenia u otyłych chłopców. Eur J Clin Invest. 2009; 39: 94 – 102. [PubMed]

31. Dik MG, Jonker C, Comijs HC, et al. Udział składników zespołu metabolicznego w poznaniu u osób starszych. Diabetes Care. 2007; 30: 2655 – 60. [PubMed]

32. Roberts RO, Geda YE, Knopman DS, i in. Zespół metaboliczny, stan zapalny i nieamnestyczne łagodne upośledzenie funkcji poznawczych u osób starszych: badanie populacyjne. Alzheimer Dis Assoc Disord. 2009

33. Sweat V, Starr V, Bruehl H, i in. Białko C-reaktywne jest związane z niższą wydajnością poznawczą u kobiet z nadwagą i otyłością. Zapalenie. 2008; 31: 198 – 207. [Artykuł bezpłatny PMC][PubMed]

34. Yaffe K, Kanaya A, Lindquist K, et al. Zespół metaboliczny, stan zapalny i ryzyko pogorszenia funkcji poznawczych. JAMA. 2004; 292: 2237 – 42. [PubMed]