โรคอ้วนเกี่ยวข้องกับการทำงานของสมองที่เปลี่ยนแปลง: การแพ้และการขาดออกซิเจน (2012)

ความเห็น: การศึกษาเผยให้เห็นทั้งความรู้สึกไวและ hypofrontality ในคนอ้วน ทั้งสองเป็นเครื่องหมายรับประกันคุณภาพของการเปลี่ยนแปลงสมองที่เกี่ยวข้องกับการเสพติด

 ลิงก์ไปที่บทความ

การเผาผลาญกลูโคสของนิวเคลียสหางในกลางสมอง (A) สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในโรคอ้วนเมื่อเทียบกับบุคคลที่ไม่ติดมัน (B)

ในประเทศตะวันตกส่วนใหญ่การเพิ่มขึ้นทุกปีในความชุกและความรุนแรงของโรคอ้วนในปัจจุบันมีความสำคัญ แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วความอ้วนจะเกิดจากการบริโภคพลังงานที่มากเกินไป แต่ในปัจจุบันยังไม่มีความชัดเจนว่าทำไมบางคนมีแนวโน้มที่จะกินมากเกินไปและเพิ่มน้ำหนัก

เนื่องจากระบบประสาทส่วนกลางมีส่วนเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดในการประมวลผลสัญญาณความหิวโหยและควบคุมการบริโภคอาหารจึงเป็นไปได้ว่าสาเหตุของการเพิ่มน้ำหนักและความอ้วนอาจอยู่ในสมอง

นักวิจัยที่มหาวิทยาลัย Turku และมหาวิทยาลัย Aalto ได้ค้นพบหลักฐานใหม่เกี่ยวกับบทบาทของสมองในโรคอ้วน นักวิจัยวัดการทำงาน วงจรสมอง มีส่วนร่วมกับวิธีการถ่ายภาพสมองหลายวิธี

ผลการวิจัยพบว่าในคนที่เป็นโรคอ้วนเมื่อเทียบกับคนที่ไม่ติดมันการเผาผลาญกลูโคสในสมองจะสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในบริเวณ striatal ของสมองซึ่งเกี่ยวข้องกับการประมวลผลรางวัล ยิ่งไปกว่านั้นระบบการให้รางวัลของบุคคลที่เป็นโรคอ้วนจะตอบสนองต่อรูปภาพอาหารอย่างจริงจังมากขึ้นในขณะที่การตอบสนองในบริเวณเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมความรู้ความเข้าใจลดลง.

"ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่าสมองของคนอ้วนอาจสร้างสัญญาณที่ส่งเสริมการกินอยู่ตลอดเวลาแม้ว่าร่างกายจะไม่ต้องการการดูดซึมพลังงานเพิ่มเติมก็ตาม"ผู้ช่วยศาสตราจารย์ Lauri Nummenmaa จากมหาวิทยาลัย Turku กล่าว

“ ผลการวิจัยชี้ให้เห็นถึงบทบาทของสมองในโรคอ้วนและการเพิ่มน้ำหนัก ผลลัพธ์มีผลกระทบที่สำคัญต่อรูปแบบของโรคอ้วนในปัจจุบัน แต่ยังรวมถึงการพัฒนาการรักษาทางเภสัชวิทยาและทางจิตวิทยาของโรคอ้วนด้วย” Nummenmaa กล่าว

ผู้เข้าร่วมเป็นคนอ้วนและควบคุมสุขภาพไม่ดี สมองของพวกเขา การเผาผลาญกลูโคส วัดด้วยโพซิตรอน เอกซ์เรย์ปล่อย ในช่วงที่ร่างกายมีความอิ่มเอิบในแง่ของการส่งสัญญาณอินซูลิน สมองตอบสนอง ภาพของอาหารที่ถูกวัดด้วย ฟังก์ชั่นถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก.

การวิจัยได้รับทุนจาก Academy of Finland โรงพยาบาลมหาวิทยาลัย Turku มหาวิทยาลัย Turku มหาวิทยาลัยÅbo Akademi และมหาวิทยาลัย Aalto

ผลลัพธ์ถูกเผยแพร่เมื่อวันที่ 27th มกราคม 2012 ในวารสารวิทยาศาสตร์ PLoS ONE

 การศึกษา: หลัง striatum และการเชื่อมต่อ Limbic ไกล่เกลี่ยการประมวลผลรางวัลที่คาดหวังผิดปกติในโรคอ้วน

 Lauri Nummenmaa, Jussi Hirvonen, Jarna C. Hannukainen, Heidi Immonen, Markus M. Lindroos, Paulina Salminen, Pirjo Nuutila .. PLOS ONE, 2012; 7 (2): e31089 DOI: 10.1371 / journal.pone.0031089

นามธรรม

โรคอ้วนมีความไม่สมดุลในวงจรสมองที่ส่งเสริมการแสวงหารางวัลและผู้ที่ควบคุมการรับรู้. ที่นี่เราแสดงให้เห็นว่านิวเคลียสหางด้านหลังและการเชื่อมต่อของมันกับ amygdala, insula และเยื่อหุ้มสมอง prefrontal มีส่วนร่วมในการประมวลผลรางวัลที่ผิดปกติในโรคอ้วน เราวัดการดูดซึมกลูโคสในสมองในระดับภูมิภาคในคนอ้วน (n = 19) และผู้ที่มีน้ำหนักปกติ (n = 16) ที่มี 2- [18F] fluoro-2-deoxyglucose ([¹⁸F] FDG) เอกซเรย์ปล่อยโพซิตรอน (PET) ในช่วงภาวะ hyperinsulinemia อย่างมีนัยสำคัญและการถ่ายภาพเรโซแนนซ์เชิงแม่เหล็ก (fMRI) ในขณะที่รางวัลอาหารที่คาดการณ์ไว้นั้นเกิดขึ้นจากการนำเสนอภาพอาหารที่น่ารับประทาน ก่อนอื่นเราพบว่าอัตราการดูดซึมกลูโคสในนิวเคลียสหางหลังสูงกว่าในคนอ้วนมากกว่าคนที่มีน้ำหนักปกติ ข้อที่สองผู้ที่เป็นโรคอ้วนแสดงให้เห็นถึงการตอบสนองของระบบไหลเวียนโลหิตที่เพิ่มขึ้นในนิวเคลียสของหางกระรอกขณะที่รับชมอาหารที่อร่อยและไม่หวานใน fMRI หางยังแสดงให้เห็นถึงการเชื่อมต่อการทำงานที่เกี่ยวข้องกับงานที่เพิ่มขึ้นกับ amygdala และ insula ในวิชาที่มีน้ำหนักเกินปกติ ในที่สุดผู้ที่เป็นโรคอ้วนมีการตอบสนองที่น้อยกว่าต่อการทานกับอาหารที่มีรสชาติในคอร์เทรอสหลังและคอร์บิทอเรียลมากกว่ากลุ่มที่มีน้ำหนักปกติและความล้มเหลวในการกระตุ้นคอร์เทกซ์ prefrontal เยื่อหุ้มสมอง dorsolateral การค้นพบเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าความไวที่เพิ่มขึ้นต่อสัญญาณอาหารภายนอกในโรคอ้วนอาจเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้การตอบสนองต่อการกระตุ้นและการกระตุ้นแรงจูงใจที่ผิดปกติซึ่งเกิดขึ้นจากนิวเคลียสหางด้านหลังซึ่งอาจเกิดจากการป้อนข้อมูลผิดปกติจาก amygdala และ insula บริเวณเยื่อหุ้มสมองด้านหน้า การเปลี่ยนแปลงการทำงานเหล่านี้ในการตอบสนองและการเชื่อมต่อระหว่างกันของวงจรรางวัลอาจเป็นกลไกสำคัญในการอธิบายการกินมากเกินไปในโรคอ้วน

อ้างอิง: Nummenmaa L, Hirvonen J, Hannukainen JC, Immonen H, Lindroos MM, และคณะ (2012) Dorsal Striatum และการเชื่อมต่อ Limbic ไกล่เกลี่ยไกล่เกลี่ยการประมวลผลรางวัลที่ผิดปกติในโรคอ้วน โปรดหนึ่ง 7 (2): e31089 ดอย: 10.1371 / journal.pone.0031089

Editor: Ya-Ping Tang, ศูนย์วิทยาศาสตร์สุขภาพมหาวิทยาลัยรัฐลุยเซียนา, สหรัฐอเมริกา

ที่ได้รับ: สิงหาคม 19, 2011; ยอมรับแล้ว: มกราคม 2, 2012; เผยแพร่: กุมภาพันธ์ 3, 2012

ลิขสิทธิ์: © 2012 Nummenmaa และคณะ บทความนี้เป็นบทความแบบเปิดที่เผยแพร่ภายใต้เงื่อนไขของ Creative Commons Attribution License ซึ่งอนุญาตให้ใช้การแจกจ่ายและการทำซ้ำแบบไม่ จำกัด ในสื่อใดก็ตามโดยให้เครดิตผู้แต่งต้นฉบับและแหล่งที่มา

เงินทุน: งานนี้ได้รับการสนับสนุนโดย Academy of Finland (ให้สิทธิ์ #256147 และ #251125 http://www.aka.fi) ถึง LN โดย Aalto University (AivoAALTO Grant, http://www.aalto.fi) มูลนิธิ Sigrid Juselius (www.sigridjuselius.fi/foundation) โรงพยาบาลมหาวิทยาลัย Turku (ทุน EVO) http://www.tyks.fi) ผู้เลี้ยงไม่มีบทบาทในการออกแบบการศึกษาการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลการตัดสินใจที่จะเผยแพร่หรือการจัดทำต้นฉบับ

การแข่งขันความสนใจ: ผู้เขียนได้ประกาศว่าไม่มีความสนใจในการแข่งขันอยู่

บทนำ

ในประเทศตะวันตกส่วนใหญ่การเพิ่มขึ้นทุกปีในความชุกและความรุนแรงของโรคอ้วนในปัจจุบันมีความสำคัญ [1]. ความพร้อมใช้งานของอาหารที่ไม่ จำกัด นั้นเป็นปัจจัยทางสิ่งแวดล้อมที่ชัดเจนที่สุดที่ส่งเสริมความอ้วน [2]และยีนที่ส่งเสริมการบริโภคพลังงานอย่างรวดเร็วผ่านการบริโภคน้ำตาลและไขมันสูงภายใต้เงื่อนไขการขาดแคลนอาหารได้กลายเป็นความรับผิดชอบในสังคมสมัยใหม่ที่อาหารแคลอรี่สูงมีอยู่ทั่วไป ในการต่อสู้กับการแพร่ระบาดของโรคอ้วนในปัจจุบันจึงจำเป็นที่จะต้องเข้าใจว่าปัจจัยใดเป็นตัวกำหนดว่าการบริโภคอาหารจะถูกติดตามหรือยับยั้ง การทานอาหารให้สารอาหาร แต่ยังช่วยเสริมแรงอีกด้วยเพราะมันจะทำให้รู้สึกมีความสุขและได้รับรางวัล การศึกษาเปรียบเทียบได้พิสูจน์แล้วว่าวงจรการให้รางวัลซึ่งเชื่อมต่อกันประกอบด้วย subcortical (amygdala, hypothalamus, striatum) และ frontocortical (มอเตอร์, premotor, orbital และ medial prefrontal) มีบทบาทสำคัญในการชี้นำพฤติกรรมเจริญอาหาร [3], [4], [5]. การศึกษาเกี่ยวกับการถ่ายภาพเชิงหน้าที่ในมนุษย์แสดงให้เห็นว่าส่วนประกอบย่อยของวงจรการให้รางวัลมีส่วนช่วยในการประมวลผลสัญญาณอาหารภายนอกเช่นรูปภาพของอาหาร [6], [7], [8], [9]และความผิดปกติของวงจรรางวัลยังสัมพันธ์กับความอ้วนและการติดยา [2], [10], [11], [12], [13], [14]. ในการศึกษาปัจจุบันเราแสดงให้เห็นว่ากิจกรรมยาชูกำลังการตอบสนองระดับภูมิภาครวมถึงการเชื่อมโยงระหว่างวงจรรางวัลอาจเป็นกลไกสำคัญในการอธิบายการกินมากเกินไปและโรคอ้วน

อาหารอร่อยมีพลังในการสร้างแรงบันดาลใจที่แข็งแกร่ง การมองเห็นเค้กแสนอร่อยหรือกลิ่นอาหารโปรดของเราอาจกระตุ้นให้เกิดการกินมากขึ้นและการสัมผัสกับตัวชี้นำดังกล่าวอาจแทนที่สัญญาณเต็มอิ่มทางสรีรวิทยาและกระตุ้นการบริโภคอาหาร [15]. การกินมากเกินไปจึงขึ้นอยู่กับความสมดุลระหว่างวงจรการให้รางวัลและเครือข่ายที่ยับยั้งการแสวงหารางวัลเช่นคอร์เทรซอล prefrontal คอร์รอส [16], [17], [18]. วรรณกรรมที่ยังหลงเหลือจากการศึกษาเกี่ยวกับการถ่ายภาพในมนุษย์ชี้ให้เห็นว่าโรคอ้วนนั้นมีความไม่สมดุลในระบบเหล่านี้ซึ่งในวงจรรางวัลมันไวเกินกว่าจะให้รางวัลแก่ความคาดหวังในโรคอ้วนและเครือข่ายยับยั้งอาจล้มเหลวในการควบคุมวงจรรางวัล [2], [10], [11], [12], [13], [14], [19]. มีความแตกต่างกันมากในการตอบสนองของวงจรรางวัลต่ออาหารและนี่อาจเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้เกิดการกินมากเกินไปและโรคอ้วน [2]. ไดรฟ์ลักษณะบุคลิกภาพที่ได้รับรางวัลมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับความอยากอาหารและน้ำหนักตัว [20]และการศึกษาของ fMRI ได้เปิดเผยว่ามันยังทำนายการตอบสนองของหน้าท้อง striatum ต่อภาพอาหารที่น่ารับประทานในผู้ที่มีน้ำหนักตัวปกติ [21]. ในทำนองเดียวกันความไวที่รายงานโดยตนเองต่อตัวชี้นำอาหารภายนอกมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการเชื่อมต่อระหว่างกันของวงจรรางวัล [22]. สอดคล้องกับสิ่งที่ค้นพบเหล่านี้การศึกษา fMRI ได้ยืนยันว่าวงจรการให้รางวัลแก่บุคคลที่เป็นโรคอ้วนนั้นไวต่อการมองเห็นอาหารเพียงอย่างเดียว บุคคลที่เป็นโรคอ้วนแสดงการตอบสนองที่สูงขึ้นต่อภาพอาหารในอะมิกดาลา, นิวเคลียสของหางและคอร์เทกซ์เยื่อหุ้มสมองด้านหน้า [10], [19]และได้มีการเสนอว่าการเพิ่มสมาธิเร็วเกินจริงของวงจรการให้รางวัลโดปามีนอาจทำให้คนอ้วนมีแนวโน้มที่จะกินมากเกินไป การศึกษา PET ได้แสดงให้เห็นว่าสามัญโดปามีนในกลไกของการใช้ยาเสพติดและการบริโภคอาหารมากเกินไปแสดงให้เห็นว่าอย่างน้อยในบางกรณีโรคอ้วนอาจมีลักษณะเป็น 'ติดอาหาร' เส้นทางการให้รางวัลของโดปามีนในสมองกลางปรับการบริโภคอาหารและยา [23] โดยเฉพาะอย่างยิ่งการสร้างความรู้สึกของความอยากอาหารและยาเสพติด [24]และทั้งยาและอาหารออกฤทธิ์เสริมโดยการเพิ่มโดปามีนในภูมิภาคลิมบิค ผู้ป่วยที่มีความผิดปกติของการเสพติดแสดงให้เห็นพื้นฐานที่ต่ำกว่าปกติ₂ ตัวรับ (D)₂R) ความหนาแน่นใน striatum และการปลดปล่อยโดปามีนทื่อหลังจากการใช้ยาในทางที่ผิด เช่นเดียวกับยาเสพติดในทางที่ผิดการบริโภคอาหารเกี่ยวข้องกับการปลดปล่อยโดปามีนใน dorsal striatum ในอาสาสมัครที่มีสุขภาพดีและปริมาณโดปามีนที่ปล่อยออกมานั้นสัมพันธ์กับการจัดอันดับความพึงพอใจของอาหาร [12]. ผู้ป่วยที่เป็นโรคอ้วนมีลักษณะคล้ายกับผู้ป่วยที่มีภาวะเสพติด₂ความหนาแน่น R ซึ่งเป็นสัดส่วนตามทิศทางของ BMI [11].

แม้ว่าความไวที่เปลี่ยนแปลงของวงจรการให้รางวัลอาจเป็นปัจจัยสำคัญในการอธิบายความอ้วน แต่ก็ยังเข้าใจได้ยากว่าวงจรการให้รางวัลนั้นมีส่วนช่วยในการทำงานของรางวัลที่เกี่ยวข้องกับอาหารในผู้ที่เป็นโรคอ้วนอย่างไร ก่อนการสาธิตก่อนหน้านี้ของวงจรการให้รางวัลตอบสนองสูงต่ออาหารในเรื่องน้ำหนักปกติและอ้วน [10], [19] ยังไม่ได้ระบุความแตกต่างในกิจกรรมพื้นฐานของยาชูกำลังของวงจรรางวัลในสมอง โดยทั่วไปการเผาผลาญกลูโคสที่ต่ำในเยื่อหุ้มสมอง prefrontal คาดการณ์ว่าโดปามีน striatal ต่ำ D₂ ความหนาแน่นของตัวรับ - จุดเด่นของวงจรรางวัลที่ไม่ได้รับการควบคุม - ในคนที่เป็นโรคอ้วน [17]. อย่างไรก็ตามไม่ว่ากิจกรรมโทนิกของเครือข่ายประสาทที่ประมวลผลรางวัลที่คาดการณ์ไว้จะทำนายการตอบสนองการทำงานของสัญญาณอาหารภายนอกหรือไม่ ประการที่สองมีเพียงการศึกษาเพียงเล็กน้อยเท่านั้นที่ใช้แนวทางระดับระบบสำหรับการทดสอบว่าโรคอ้วนจะเปลี่ยนการเชื่อมต่อการทำงานของวงจรรางวัลหรือไม่ ในขณะที่การศึกษาการถ่ายภาพเมื่อเร็ว ๆ นี้ในคนที่มีสุขภาพแสดงให้เห็นว่าการเชื่อมต่อภายในวงจรรางวัลมนุษย์ขึ้นอยู่กับความไวของแต่ละบุคคลเพื่อชี้นำอาหารภายนอก [22]อีกคนที่เกี่ยวข้องกับโรคอ้วนและน้ำหนักปกติแนะนำว่าโรคอ้วนมีความสัมพันธ์เฉพาะกับการเชื่อมต่อการทำงานที่ขาดจาก amygdala ไปยัง orbitofrontal cortex (OFC) และการเชื่อมต่อที่มีความคิดริเริ่มจาก OFC ไปยัง ventral striatum [25]. อย่างไรก็ตามกลไกทางประสาทที่แน่นอนที่อ้างอิงการเปลี่ยนแปลงการทำงานเหล่านี้ยังไม่ทราบ

ในการศึกษานี้เราใช้การถ่ายภาพสมองแบบหลายรูปแบบโดยการรวม [¹⁸F] FDG PET ที่มีการทดลอง fMRI ซึ่งเกี่ยวข้องกับรางวัลที่คาดการณ์ไว้เกิดขึ้นจากการนำเสนอภาพอาหารน่ารับประทาน โปรดทราบว่าแม้ว่าจะไม่มีการมอบรางวัลให้กับผู้เข้าร่วมจริง แต่เราใช้คำว่า 'การคาดการณ์ล่วงหน้า' เพื่อความรัดกุมเนื่องจากการเห็นเป้าหมายที่ให้ผลตอบแทนสูงเช่นอาหารทำให้เกิดการตอบสนองต่อการคาดการณ์ในหน้าท้องแม้ว่าจะไม่มีรางวัลใด ๆ ส่ง [21]. มีการพิสูจน์แล้วว่าการใช้กลูโคสนั้นสัมพันธ์กับความถี่ในการปั่น [26]ดังนั้นอัตราการเผาผลาญกลูโคสจึงสามารถใช้ในการวัดการกระตุ้นการทำงานของเบสโทนิกของสมองในช่วงที่เหลือ โดยการใช้แคลมป์ hyperedulinemic เตรียมไว้ [27] ในระหว่างการสแกน PET เราสามารถเปรียบเทียบการเผาผลาญกลูโคสในสมองของบุคคลที่เป็นโรคอ้วนและน้ำหนักปกติในสถานการณ์ที่ร่างกายอยู่ในสภาวะอิ่มตัวในแง่ของการส่งสัญญาณอินซูลิน การทดลอง fMRI ช่วยให้เราสามารถเปรียบเทียบได้ว่าบุคคลที่เป็นโรคอ้วนและน้ำหนักปกตินั้นแตกต่างกันหรือไม่โดยเกี่ยวกับการตอบสนองของสมองในระดับภูมิภาคและการเชื่อมต่อที่มีประสิทธิภาพของวงจรรางวัลระหว่างการดูอาหารที่น่ารับประทานและอาหารที่ไม่สุภาพ ในที่สุดการรวมข้อมูล PET และ fMRI ทำให้เราสามารถใช้อัตราการเผาผลาญกลูโคสในระดับภูมิภาค (GMRs) ที่ได้จากการสแกน PET เพื่อทำนายการตอบสนองของสมองต่ออาหารที่น่ารับประทานในการทดลอง fMRI

วัสดุและวิธีการ

ผู้เข้าร่วมกิจกรรม

คณะกรรมการจริยธรรมของโรงพยาบาลเขตทางตะวันตกเฉียงใต้ของฟินแลนด์ได้อนุมัติแผนการศึกษาและผู้เข้าร่วมทุกคนลงนามในแบบฟอร์มการยินยอมที่ได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการด้านจริยธรรม การศึกษาได้ดำเนินการตามประกาศของเฮลซิงกิ 1 ตาราง นำเสนอบทสรุปของผู้เข้าร่วม กลุ่มที่เป็นโรคอ้วนประกอบด้วยกลุ่มตัวอย่างที่มีความผิดปกติทางระบบประสาทเก้าคนที่เป็นโรคอ้วน (M_{ค่าดัชนีมวลกาย} = 43.87, SD_{ค่าดัชนีมวลกาย} = 6.60) ห้าคนใช้ยาต้านโรคเบาหวานในช่องปากและไม่รวมอยู่ในการศึกษา PET อาสาสมัครน้ำหนักปกติจำนวน 16 คนทำหน้าที่เป็นผู้ควบคุม (ม_{ค่าดัชนีมวลกาย} = 24.10, SD_{ค่าดัชนีมวลกาย} = 2.07) และจับคู่กับผู้ป่วยที่เกี่ยวข้องกับอายุความสูงและดัชนีความดันโลหิตสูง (เช่นความดันโลหิต) ความผิดปกติทางจิตขั้นรุนแรงและการใช้สารเสพติดเป็นเกณฑ์การยกเว้นสำหรับผู้เข้าร่วมทั้งหมด หนึ่งเรื่องน้ำหนักปกติได้รับการยกเว้นจากการวิเคราะห์ข้อมูล fMRI เนื่องจากการเคลื่อนไหวของหัวที่มากเกินไป

1 ตาราง ลักษณะของผู้เข้าร่วม

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0031089.t001

การวัดพฤติกรรม

ก่อนการทดลองผู้เข้าร่วมให้คะแนนความรู้สึกหิวโดยใช้มาตรวัดอนาลอกที่มองเห็น หลังการทดลอง fMRI ผู้เข้าร่วมให้คะแนนความพอใจ (ความพอใจกับความไม่พอใจ) ของสิ่งเร้าทดลองบนคอมพิวเตอร์โดยใช้หุ่นประเมินตนเอง [28] ด้วยขนาดตั้งแต่ 1 (ไม่เป็นที่พอใจ) ถึง 9 (น่าพอใจ)

การได้มาและการวิเคราะห์ PET

การศึกษาได้ดำเนินการหลังจากการอดอาหาร 12 ชั่วโมง วิชาที่งดเว้นจากเครื่องดื่มที่มีคาเฟอีนและจากการสูบบุหรี่ 24 ชั่วโมงก่อนการศึกษา PET ไม่อนุญาตให้มีการออกกำลังกายประเภทใดที่มีพลังมากในตอนเย็นก่อนหน้านี้ สองสายสวนถูกแทรกเข้าไปในเส้นเลือด antecubital หนึ่งสำหรับน้ำเกลืออินซูลินและกลูโคส infusions และการฉีดของ radiotracer [¹⁸F] FDG และอีกแขนหนึ่งอุ่นแขนตรงข้ามสำหรับการเก็บตัวอย่างเลือดแดง เทคนิคการใช้แคลมป์ไฮพอกซีเชียลที่มีความนุ่มนวลตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้ [27]. อัตราการฉีดอินซูลินคือ 1 mU · kg^-1 ·นาที^-1 (Actrapid, Novo Nordisk, โคเปนเฮเกน, เดนมาร์ก) ในช่วง hyperinsulinemia Euglycemia นั้นได้รับการรักษาโดยการฉีดกลูโคส 20% เข้าเส้นเลือดดำ อัตราการฉีดกลูโคสถูกปรับตามระดับความเข้มข้นของน้ำตาลกลูโคสในพลาสมาที่วัดได้ทุก 5 – 10 นาทีจากเลือดแดง ณ จุดเวลา 100 + −10 นาทีของแคลมป์ hyperinsulinemic ที่ยึดติดอยู่กับ Euglycemic, [¹⁸F] FDG (189 ± 9 MBq) ถูกฉีดเข้าเส้นเลือดดำในช่วง 40 วินาทีและการสแกนสมองแบบไดนามิกสำหรับ 40 นาที (เฟรม; 4 • 30 s, 3 • 60 s) ระหว่างการเจาะเลือดแดงสแกนเพื่อวิเคราะห์กัมมันตภาพรังสี เครื่องสแกน PET Advance ของ GE (ระบบการแพทย์ไฟฟ้าทั่วไป, Milwaukee, WI, USA) ที่มีความละเอียด 7 mm ใช้สำหรับการศึกษา PET ตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้า [29], [30]. [¹⁸F] FDG ถูกสังเคราะห์ตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้า [31]. กัมมันตภาพรังสีในพลาสมาถูกวัดด้วยตัวนับรังสีแกมม่าอัตโนมัติ (Wizard 1480 3″, Wallac, Turku, Finland)

อัตราการดูดซึมกลูโคสในสมองถูกวัดสำหรับแต่ละ voxel แยกจากการสแกน PET แบบไดนามิกตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้า [29], [30]ยกเว้นว่ามีการใช้ค่าคงที่จำนวน lumped ของ 0.8 [32]. การทำให้เป็นมาตรฐานและการวิเคราะห์ทางสถิติของภาพเมตาบอลิซึมของกลูโคสถูกดำเนินการด้วยซอฟต์แวร์ SPM 5 (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/). ภาพพาราเมตริกถูกทำให้เป็นมาตรฐานในเทมเพลตการเผาผลาญกลูโคสในตัวในพื้นที่ MNI โดยใช้การแปลงเชิงเส้นและไม่เชิงเส้นและทำให้เรียบด้วยเคอร์เนล Gaussian ขนาด 10 มม. คอนทราสต์ t อย่างง่ายสำหรับภาพพาราเมตริกปกติถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์ความแตกต่างของกลุ่มในการเผาผลาญกลูโคส เกณฑ์ทางสถิติถูกกำหนดไว้ที่ p <.001 ไม่ถูกแก้ไขโดยมีขนาดคลัสเตอร์ขั้นต่ำ 100 voxels ที่อยู่ติดกัน สำหรับการแก้ไขในปริมาณน้อย (SVC) ในข้อมูล PET ได้กำหนดขอบเขตที่น่าสนใจตามหลักกายวิภาคภายในระบบการให้รางวัล (นิวเคลียสหาง, อะมิกดาลา, ฐานดอก, อินซูลาและออร์โธฟรอนทัลคอร์เทกซ์) ได้รับการกำหนดโดยใช้ WFU pickatlas [33] และ AAL [34] สมุดแผนที่

การออกแบบการทดลองสำหรับ fMRI

สิ่งกระตุ้นและการออกแบบได้ถูกสรุปไว้ใน รูป 1. สิ่งเร้าคือภาพถ่ายสีเต็มรูปแบบของอาหารน่ารับประทาน (เช่นช็อคโกแลต, พิซซ่า, สเต็ก), อาหารรสเลิศ (เช่นถั่วฝักยาว, กะหล่ำปลี, แครกเกอร์) และรถยนต์ที่จับคู่กับคุณสมบัติภาพระดับต่ำเช่นความส่องสว่างเฉลี่ย RMS และทั่วโลก พลังงาน. ตัวอย่างอิสระของอาสาสมัครที่มีสุขภาพดีของ 29 ให้คะแนนความจุ (ความไม่พอใจเมื่อเทียบกับความพอใจ) ของสิ่งเร้าด้วย SAM การวิเคราะห์การจัดอันดับความจุ (ม_{น่ารับประทาน} = 6.64, M_{อ่อนโยน} = 3.93, M_{รถยนต์} = 4.41) พบว่าอาหารที่น่ารับประทานได้รับการจัดอันดับว่าน่ารับประทานมากกว่าอาหารรสจืด t (28) = 10.97, p <.001 และรถยนต์ t (28) = 7.52, p <.001 แต่ไม่มีความแตกต่าง ในความรื่นรมย์ของอาหารและรถยนต์ที่น่ารับประทาน t (28) = 1.19

รูป 1 การออกแบบการทดลองสำหรับ fMRI และตัวอย่างของสิ่งเร้าที่ใช้

ผู้เข้าร่วมประชุมดูสลับกัน 15.75 ยุคของอาหารน่ารับประทานรถยนต์และอาหารรสชาติ แต่ละยุคประกอบด้วยหกสิ่งเร้า pseudorandomly intermixed สามเหตุการณ์ที่เป็นโมฆะ

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0031089.g001

ในขณะที่ถูกสแกนผู้เข้าร่วมดูช่วงเวลา 15.75 วินาทีที่สลับกันซึ่งมีสิ่งเร้าหกรายการจากหมวดหมู่หนึ่ง (อาหารที่น่ารับประทานอาหารที่น่ารังเกียจอาหารหรือรถยนต์) ผสมกับเหตุการณ์ว่างสามเหตุการณ์ ในการศึกษาการประมวลผลภาพอาหารโดยนัยเราใช้ระยะเวลาในการจัดแสดงสิ่งเร้าสั้น ๆ และงานด้านพฤติกรรมที่ไม่เกี่ยวข้องกับค่าความน่าเชื่อถือของสิ่งเร้า: การทดลองครั้งเดียวประกอบด้วยการนำเสนอ 1000 ms ของภาพกระตุ้นตามด้วยความคมชัดต่ำ ข้าม (750 ms) เหตุการณ์ Null ประกอบด้วยงานนำเสนอ 1750 ms ของกากบาทความคมชัดต่ำ สิ่งกระตุ้นอาหารและรถยนต์ถูกแทนที่ด้วยเล็กน้อยไปทางซ้ายหรือทางขวาของหน้าจอและผู้เข้าร่วมได้รับคำสั่งให้กดปุ่มซ้ายหรือขวาตามทิศทางที่มีการนำเสนอสิ่งกระตุ้น สำหรับการทดลองแบบ null นั้นไม่ต้องการการตอบสนองใด ๆ คำสั่งของสิ่งเร้าในแต่ละยุคถูกหลอกแบบสุ่มเทียบกับประเภทการทดลอง (การกระตุ้นหรือโมฆะ) ซึ่งไม่เกินสามการทดลองติดต่อกันเป็นประเภทเดียวกัน การสุ่มหลอกนี้ปรับปรุงประสิทธิภาพการออกแบบในขณะที่ยังคงรักษาความไม่แน่นอนของการกระตุ้นเศรษฐกิจในผู้เข้าร่วมที่ไร้เดียงสา [35]. ทัศนวิสัยของสิ่งเร้าได้รับการสุ่มและยกขึ้นเต็ม ทั้งหมดมีการทดลองอาหาร 72 ทั้งหมด (ใน 12 epochs), 72 bland การทดลองอาหาร (ใน 12 epochs) และ 144 car trials (ใน 24 epochs) เพื่อเพิ่มพลังของการออกแบบและเพื่อป้องกันผลกระทบที่เกิดจากการดูอาหารน่ารับประทานลำดับของสิ่งเร้าที่ได้รับการแก้ไขในลักษณะที่ยุคของสิ่งเร้ารถถูกนำเสนอเสมอระหว่างยุคที่น่ารับประทานและน่ารับประทาน ยุคเริ่มต้นของงานคือการยกผู้เข้าร่วม ระยะเวลาของงานทั้งหมดคือ 14 นาที ผู้เข้าร่วมฝึกปฏิบัติงานนอกสแกนเนอร์ก่อนเริ่มการทดลอง fMRI

การจัดหาและการวิเคราะห์ fMRI

การสแกนเกิดขึ้นในช่วงเช้าหรือก่อนเที่ยง (9 am – 2 pm) ผู้เข้าร่วมได้รับคำสั่งให้งดการรับประทานอาหารและดื่มน้ำเพียงอย่างน้อยสามชั่วโมงก่อนการสแกน การถ่ายภาพ MR นั้นดำเนินการด้วยเครื่องสแกนเนอร์ Philips Gyroscan Intera 1.5 T CV Nova Dual ที่ศูนย์ Turku PET ภาพกายวิภาคความละเอียดสูง (1 mm³ ความละเอียด) ได้มาโดยใช้ลำดับถ่วงน้ำหนัก T1 (TR 25 ms, TE 4.6 ms, มุมพลิก 30 °, เวลาสแกน 376 s) ได้รับข้อมูลการทำงานของสมองทั้งหมดด้วยลำดับการถ่ายภาพก้องระนาบ (EPI) ความไวต่อความคมชัดสัญญาณเลือดออกซิเจนขึ้นอยู่กับระดับ (BOLD) ตรงกันข้าม (TR = 3000 ms, TE = 50 ms, มุมพลิก 90 °, 192 มม. FOV, 64 × 64 เมทริกซ์, แบนด์วิดธ์ 62.5 kHz, ความหนาชิ้น 4.0 mm, ช่องว่าง 0.5 mm ระหว่างชิ้น, 30 interleaved ส่วนที่ได้มาตามลำดับ) มีการรับปริมาณการใช้งาน 270 ทั้งหมดและปริมาณ 5 แรกนั้นถูกยกเลิกเพื่อให้สามารถใช้เอฟเฟ็กต์การปรับสมดุลได้ ข้อมูลถูกประมวลผลล่วงหน้าและวิเคราะห์โดยใช้ซอฟต์แวร์ SPM5 (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) ภาพ EPI ถูกแก้ไขในเวลาเพื่อแก้ไขความแตกต่างของเวลาและปรับแนวให้กับการสแกนครั้งแรกโดยการแปลงร่างแข็งเพื่อแก้ไขการเคลื่อนไหวของหัว EPI และภาพโครงสร้างได้รับการลงทะเบียนและปรับให้เป็นมาตรฐานกับเท็มเพลตมาตรฐาน T1 ในพื้นที่ MNI (สถาบันประสาทวิทยาทรีล (MNI) - International Consortium สำหรับการทำแผนที่สมอง) โดยใช้การแปลงเชิงเส้นและไม่ใช่เชิงเส้นและทำให้เรียบด้วยเคอร์เนล Gaussian ของ FWHM 8-mm

การวิเคราะห์ผลกระทบระดับภูมิภาค

โมเดลเอฟเฟกต์สุ่มทั้งสมองถูกนำไปใช้โดยใช้กระบวนการสองขั้นตอน (ระดับแรกและระดับสอง) การวิเคราะห์ผลกระทบแบบสุ่มนี้ประเมินผลกระทบบนพื้นฐานของความแปรปรวนระหว่างหัวข้อและทำให้สามารถอนุมานเกี่ยวกับประชากรที่ผู้เข้าร่วมได้รับมา สำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละคนเราใช้ GLM เพื่อประเมินผลระดับภูมิภาคของพารามิเตอร์งานที่มีต่อดัชนี BOLD ของการเปิดใช้งาน แบบจำลองนี้ประกอบด้วยเงื่อนไขการทดลองสามแบบ (อาหารที่น่ารับประทานอาหารรสจืดและรถยนต์) และผลกระทบของการไม่สนใจ (พารามิเตอร์การจัดตำแหน่งใหม่) เพื่ออธิบายความแปรปรวนที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหว การดริฟท์สัญญาณความถี่ต่ำถูกลบออกโดยใช้ตัวกรองความถี่สูง (คัตออฟ 128 วินาที) และใช้การสร้างแบบจำลองของความสัมพันธ์อัตโนมัติชั่วคราวแบบ AR (1) ภาพคอนทราสต์แต่ละภาพถูกสร้างขึ้นโดยใช้คอนทราสต์ที่น่ารับประทาน - อาหารรสจืดรวมทั้งผลกระทบหลักของอาหาร (เช่นอาหารที่น่ารับประทานและอาหารรสจืดกับผลกระทบอื่น ๆ ที่น่าสนใจ) การวิเคราะห์ระดับที่สองใช้ภาพคอนทราสต์เหล่านี้ใน GLM ใหม่และสร้างภาพทางสถิตินั่นคือแผนที่ SPM-t ด้วยการออกแบบที่สมดุลในระดับแรก (เช่นเหตุการณ์ที่คล้ายคลึงกันสำหรับแต่ละเรื่องในจำนวนที่ใกล้เคียงกัน) การวิเคราะห์ระดับที่สองนี้ใกล้เคียงกับการออกแบบเอฟเฟกต์ผสมที่แท้จริงโดยมีทั้งภายในและระหว่างความแปรปรวนของเรื่อง การวิเคราะห์เบื้องต้นพบว่าไม่มีความแตกต่างระหว่างกลุ่มระดับที่สองที่มีนัยสำคัญเมื่อใช้การแก้ไขอัตราการค้นพบเท็จอย่างเข้มงวด (FDR) ที่ p <.05 ดังนั้นเกณฑ์ทางสถิติจึงถูกกำหนดไว้ที่ p <.005 ไม่ถูกแก้ไขโดยมีขนาดคลัสเตอร์ขั้นต่ำ 20 voxels ที่อยู่ติดกันสำหรับการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่ม

ปฏิสัมพันธ์ Psychophysiological (PPI) ในโมเดลเชิงเส้นทั่วไป (GLM)

การเชื่อมต่อทางสรีรวิทยาระหว่างสองพื้นที่สมองอาจแตกต่างกันไปตามหน้าที่ของบริบททางจิตวิทยา [36] รู้จักกันในชื่อ Psychophysiological Interaction (PPI) PPIs สามารถระบุได้โดยตัวแบบเชิงเส้นทั่วไปที่ไวต่อการปรับตามบริบทของความแปรปรวนร่วมที่เกี่ยวข้องกับงาน ตรงกันข้ามกับการสร้างแบบจำลองที่ไม่เป็นทางการแบบไดนามิกหรือการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างของการเชื่อมต่อเครือข่าย PPIs ไม่จำเป็นต้องใช้แบบจำลองทางกายวิภาคที่ระบุ ค่อนข้างเริ่มต้นด้วยภูมิภาค 'แหล่งที่มา' และระบุ voxels / กลุ่ม 'เป้าหมาย' อื่น ๆ ในสมองที่แหล่งที่มานั้นมีการเชื่อมต่อตามบริบท ภูมิภาคเป้าหมายไม่จำเป็นต้องสัมพันธ์กับงานหรือบริบทเพียงอย่างเดียว แต่การมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยเหล่านี้ PPI ที่สำคัญไม่ได้ระบุทิศทางหรือชีวเคมีของอิทธิพลเชิงสาเหตุระหว่างภูมิภาคต้นทางและภูมิภาคเป้าหมายไม่ว่าจะมีการเชื่อมต่อผ่านสื่อกลางโดยการเชื่อมต่อโมโนหรือโพลี - ซินแน็ปติคหรือการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างระบบประสาทจากยุคสู่กาล อย่างไรก็ตามมันบ่งบอกถึงการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างระบบระดับภูมิภาคและผลลัพธ์ของ PPIs ที่สอดคล้องกับวิธีการเชื่อมต่ออื่น ๆ เช่นการสร้างแบบจำลองเชิงสาเหตุแบบไดนามิก [37].

นิวเคลียสหางขวาถูกใช้เป็นแหล่งกำเนิดของการวิเคราะห์การเชื่อมต่อสำหรับความคมชัดของอาหารลบกับอาหารที่น่าเบื่อ ค่าสูงสุดทั่วโลก (2, 8, 4) สำหรับภูมิภาคนี้ในภาวะอ้วนระดับที่สองเมื่อเทียบกับความแตกต่างของน้ำหนักปกติในการวิเคราะห์ข้อมูล PET (ดูด้านล่าง) ถูกนำมาใช้เพื่อประเมินการประมาณการเชิงสถิติอิสระสำหรับศูนย์กลางของภูมิภาคต้นทาง ซึ่งป้องกันได้อย่างมีประสิทธิภาพกับ 'การจุ่มสองครั้ง' ในการเลือกภูมิภาคต้นทาง [38]และเปิดใช้งานการรวมข้อมูล PET และ fMRI ที่เชื่อถือได้ในทางทฤษฎี ตำแหน่ง ROI ที่มีรัศมี 10 มม. ถูกสร้างขึ้นในตำแหน่งนี้ อนุกรมเวลาสำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละคนคำนวณโดยใช้ eigenvariate แรกจากอนุกรมเวลา voxel ทั้งหมดใน ROI อนุกรมเวลา BOLD นี้ถูก deconvolved เพื่อประเมิน 'อนุกรมเวลาของเส้นประสาท' สำหรับภูมิภาคนี้โดยใช้ค่าเริ่มต้นของพารามิเตอร์ PPI-deconvolution ใน SPM5 [39]. คำศัพท์ปฏิสัมพันธ์ทางจิตวิทยา (PPI regressor) ถูกคำนวณเป็นผลิตภัณฑ์องค์ประกอบโดยองค์ประกอบของอนุกรมเวลาของเส้นประสาท ROI และการเข้ารหัสเวกเตอร์สำหรับผลหลักของงาน (เช่น 1 สำหรับอาหารน่ารับประทาน, −1 สำหรับอาหารอร่อย) ผลิตภัณฑ์นี้ได้รับการยืนยันอีกครั้งโดยฟังก์ชั่นการตอบสนองทางโลหิตวิทยาแบบบัญญัติ (hrf) แบบจำลองนี้ยังรวมถึงผลกระทบหลักของภารกิจที่ HRF ไว้ซึ่ง 'อนุกรมเวลาของเส้นประสาท' สำหรับ 'แหล่งที่มา' แต่ละอันและการเคลื่อนที่แบบถอยหลังซึ่งไม่น่าสนใจ โมเดล PPI ที่เน้นเรื่องเรื่อง [36] ถูกเรียกใช้และสร้างภาพความคมชัดสำหรับ PPI เชิงบวกและเชิงลบ การวิเคราะห์สมองทั้งหมดที่ระบุว่าภูมิภาคมีการเปลี่ยนแปลงการเชื่อมต่อกับแหล่งที่มามากขึ้นหรือน้อยลงตามบริบท (กล่าวคือน่ารับประทานเมื่อเทียบกับอาหารที่อร่อย) จากนั้นภาพความคมชัดจะถูกป้อนเข้าสู่การวิเคราะห์ GLM ระดับที่สองเพื่อความแตกต่างที่น่าสนใจและ SPM t-maps ที่สร้างขึ้นโดยใช้ทฤษฎี Gaussian Random Field เพื่อทำการอนุมานเชิงสถิติ

ผลสอบ

การวัดพฤติกรรม

การจัดอันดับความน่าเชื่อถือของสิ่งเร้าถูกวิเคราะห์ด้วย 3 (สิ่งเร้า: อาหารที่น่ารับประทานเทียบกับอาหารที่น่าสนใจเทียบกับรถยนต์) × 2 (กลุ่ม: โรคอ้วนกับน้ำหนักปกติ) ANOVA สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าการจัดระดับความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างหมวดกระตุ้นเศรษฐกิจ, F (2,60) = 6.01, p = .004, η_p² = .17 แต่มีความคล้ายคลึงกันในกลุ่มคนอ้วนและน้ำหนักปกติ (F = 1.46) การเปรียบเทียบหลายครั้งกับการแก้ไขของ Bonferronni พบว่าผู้เข้าร่วมให้คะแนนอาหารที่น่ารับประทานว่าน่ารับประทานมากกว่าอาหารรสจืด t (31) = 4.67, p <.001 หรือรถยนต์, t (31) = 2.76, p = .01 แต่ไม่ได้ให้คะแนนที่อ่อนโยน อาหารน่าทานกว่ารถยนต์ t (31) = .41. คะแนนความหิวยังเท่ากันในกลุ่มผู้ป่วยและกลุ่มควบคุม (p> .05)

การเผาผลาญกลูโคสในสมอง

ผู้ที่เป็นโรคอ้วนมีการเผาผลาญกลูโคสในนิวเคลียสหางขวาอย่างมีนัยสำคัญมากกว่ากลุ่มที่มีน้ำหนักปกติ (X = 4, Y = 8, Z = 4, T = 3.97, p = .03, SVC) (รูป 2) แต่ไม่ได้อยู่ในภูมิภาคที่น่าสนใจอื่น ๆ (amygdala, ฐานดอก, insula, หรือ orbitofrontal cortex)

รูป 2 PET สแกนด้วย 2- [18F] FDG ในช่วงที่ภาวะน้ำตาลในเลือดสูงแสดงให้เห็นว่าอัตราการเผาผลาญกลูโคส (GMR, µmol / 100 g * min) ในนิวเคลียสหางขวา (X = 4, Y = 8, Z = 4) เป็นโรคอ้วนสูงกว่าในกลุ่มที่มีน้ำหนักปกติอย่างมีนัยสำคัญ (p<.05, SVC)

พาเนล A แสดงแผนที่เชิงสถิติเชิงสถิติของเอฟเฟกต์ระหว่างกลุ่มพาเนล B แสดงค่า GMR ที่ชาญฉลาดในนิวเคลียสหาง

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0031089.g002

ผลกระทบระดับภูมิภาคใน fMRI

ในทุกวิชาที่ทานอาหารเปรียบเทียบกับอาหารที่มีรสชาติทำให้เกิดการกระตุ้นวงจรการให้รางวัลที่แข็งแกร่ง การเปิดใช้งาน foci ถูกพบในเยื่อหุ้มสมอง prefrontal อยู่ตรงกลาง, ด้านหน้า cingulate gyrus, หน้าท้องด้านขวา striatum, insula หลังทวิภาคี, และหลัง cingulate gyrus และ precuneus (รูป 3, 2 ตาราง) อย่างไรก็ตามการวิเคราะห์ระหว่างกลุ่มเปิดเผยว่าการเข้ารหัสสำหรับรางวัลที่คาดการณ์ไว้นั้นขึ้นอยู่กับความอ้วน การตอบสนองต่ออาหารทุกชนิด (น่ารับประทานและไม่หวาน) นั้นสูงกว่าในคนอ้วนที่มีน้ำหนักปกติในอะมิกดาลาด้านซ้ายฮิบโปแคมปัสเยื่อหุ้มสมองด้านหลัง cingulate และฟิวชั่น gyrus รวมถึงเยื่อหุ้มเซลล์ somatosensory ด้านขวา อย่างไรก็ตามการตอบสนองลดลงเป็นโรคอ้วนกว่าในเรื่องน้ำหนักปกติใน gyrus หน้าผากด้านหน้าซ้าย 3 ตาราง แสดงบทสรุปของจุดโฟกัสการเปิดใช้งานเหล่านี้

รูป 3 บริเวณสมองแสดงการตอบสนองที่เพิ่มขึ้นต่ออาหารที่น่ารับประทาน

การรับประทานอาหารเพิ่มการทำงานใน anterior (ACC) และ posterior cingulate cortex (PCC), medial prefrontal cortex (mPFC), right caudate nucleus (CAUD) และ bilateral insula (INS) ข้อมูลถูกลงจุดที่ p <.005 ไม่ได้แก้ไขสำหรับการตรวจสอบด้วยภาพ

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0031089.g003

2 ตาราง บริเวณสมองแสดงการตอบสนองที่เพิ่มขึ้นต่ออาหารที่น่ารับประทานเมื่อเทียบกับอาหารรสจืดในทุกวิชา p <.05 (แก้ไข FDR)

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0031089.t002

3 ตาราง ความแตกต่างระหว่างกลุ่ม (อ้วนเทียบกับน้ำหนักปกติและน้ำหนักปกติเทียบกับคนอ้วน) ความแตกต่างในการตอบสนองของสมองต่อรูปภาพอาหารทั้งหมด (น่ารับประทานและอ่อนโยน) p <.005 (unc.)

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0031089.t003

ต่อไปเราถามว่าผู้ที่เป็นโรคอ้วนจะแสดงการตอบสนองการทำงานที่มากขึ้นโดยเฉพาะกับอาหารที่อร่อยมากกว่าอาหารที่ไม่อร่อย ด้วยเหตุนี้เราจึงใช้การวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ระหว่างกลุ่ม (อ้วนน้ำหนักปกติ) และประเภทอาหาร (น่ารับประทานน่าเบื่อ) สอดคล้องกับการคาดการณ์ว่าโรคอ้วนจะเกี่ยวข้องกับสมาธิสั้นในวงจรการให้รางวัลการตอบสนองต่อการกินกับอาหารที่น่าเบื่อในนิวเคลียสหางด้านขวามีมากในคนอ้วนมากกว่าในคนที่มีน้ำหนักปกติ (รูปที่ 4a, 4 ตาราง) ในทางตรงกันข้ามผู้ที่เป็นโรคอ้วนมีการตอบสนองการทำงานที่น้อยกว่าเมื่อเทียบกับอาหารที่มีรสชาติหวานกว่าผู้ที่มีน้ำหนักปกติใน insula ด้านซ้ายด้านข้างด้านหน้าของคอร์เทกซ์ด้านหน้าด้านข้าง lobule เหนือกว่าข้างขม่อม orbitofrontalรูปที่ 4b, 4 ตาราง) ดังนั้นผู้ที่เป็นโรคอ้วนดูเหมือนจะมีความไม่สมดุลในการตอบสนองการทำงานในระดับภูมิภาคต่อการได้รับรางวัลอาหาร: การตอบสนองที่มากขึ้นในนิวเคลียส caudate และการตอบสนองที่น้อยกว่าในหลาย ๆ

รูป 4 การตอบสนองแบบ BOLD ที่แตกต่างเพื่อตอบสนองต่อการรับประทานอาหารที่น่าเบื่อและหวานในเรื่องน้ำหนักปกติและโรคอ้วนในนิวเคลียสหางและหน้า insula

การตอบสนองของสมองต่ออาหารที่น่ารับประทานเทียบกับอาหารรสจืดนั้นมีขนาดใหญ่กว่าในส่วนหัวของนิวเคลียสหางด้านขวา (CAUD) ของผู้ป่วยโรคอ้วนในขณะที่การตอบสนองต่ออาหารที่น่ารับประทานเทียบกับอาหารรสจืดจะมีขนาดใหญ่กว่าในช่องปากด้านขวา (INS) ของผู้ที่มีน้ำหนักปกติ . ข้อมูลถูกลงจุดที่ p <.005 ไม่ได้แก้ไขสำหรับการตรวจสอบด้วยภาพ

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0031089.g004

4 ตาราง ความแตกต่างระหว่างกลุ่ม (โรคอ้วนเทียบกับน้ำหนักปกติและน้ำหนักปกติเทียบกับโรคอ้วน) ความแตกต่างของการตอบสนองของสมองต่ออาหารที่น่ารับประทานและอาหารรสจืด p <.005 (unc.)

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0031089.t004

ในที่สุดเพื่อตรวจสอบว่ายาชูกำลังสมาธิสั้นของนิวเคลียส caudate สังเกตใน¹⁸F] FDG PET scan จะทำนายผลตอบแทนที่คาดหวังผิดปกติใน fMRI ก่อนอื่นเราจะแยกค่า GMR ที่ชาญฉลาดในนิวเคลียสหางจากภาพ GMR แบบพาราเมตริก ต่อไปเราใช้ค่าเหล่านี้เป็นตัวถดถอยในแบบจำลองระดับที่สองเปรียบเทียบการตอบสนองของ BOLD กับอาหารที่อร่อยและน่ากินใน fMRI การวิเคราะห์นี้แสดงให้เห็นว่าการเผาผลาญกลูโคสที่เพิ่มขึ้นในนิวเคลียสหางคาดการณ์การตอบสนองที่มีขนาดเล็กเมื่อเทียบกับอาหารที่อร่อยและรสชาติโดยเฉพาะในเยื่อหุ้มสมองด้านหน้าด้านขวา (รูป 5) การค้นพบนี้สอดคล้องกับการควบคุมไม่เพียงพอของระบบการให้รางวัล subcortical โดยเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้า

รูป 5 อัตราการเผาผลาญกลูโคสที่สูง (GMR, µmol / 100 g * min) ในหางของนิวเคลียสในช่วง 2- [18F] สแกน FDG PET มีความสัมพันธ์ในทางลบกับการตอบสนองต่อการรับประทานอาหารกับรสชาติหวานในเยื่อหุ้มสมองด้านหน้าด้านขวา (LFC)

พาเนล A แสดงพื้นที่ที่สังเกตเห็นความแตกต่างพาเนล B แสดงกระจายของ GMRs และ BOLD

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0031089.g005

ปฏิสัมพันธ์ระหว่างนักจิตวิทยาและจิตวิทยา

หลังจากพบหลักฐานว่ามีบทบาทสำคัญของนิวเคลียสหางในการไกล่เกลี่ยรางวัลที่คาดว่าจะเกิดขึ้นผิดปกติในโรคอ้วนเราจึงถามต่อไปว่าบริเวณสมองนี้มีการเชื่อมต่อที่เกี่ยวข้องกับงานที่ผิดปกติกับบริเวณสมองที่สำคัญอื่น ๆ หรือไม่เช่นระบบลิมบิก นั่นคือเราถามว่าบริเวณใดของสมองที่จะเป็นศูนย์กลางในการปรับเปลี่ยนกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับการให้รางวัลที่คาดว่าจะได้รับในนิวเคลียสหางในขณะที่ดูอาหารที่น่ารับประทานกับอาหารรสจืด เราใช้ปฏิสัมพันธ์ทางจิตสรีรวิทยาเพื่อตรวจสอบการเชื่อมต่อการทำงานของนิวเคลียสหางโดยใช้วอกเซลที่มีความแตกต่างของการเผาผลาญกลูโคสสูงสุดในข้อมูล PET เป็นศูนย์กลางของพื้นที่เมล็ด เราพบว่าผู้ป่วยที่เป็นโรคอ้วนแสดงให้เห็นการเชื่อมต่อระหว่างนิวเคลียสหางตาขวาและอะมิกดาลาเบสด้านขวาอย่างมีนัยสำคัญ (X = 33, Y = −5, Z = −16, T = 3.92, p <.005, unc.), คอร์เทกซ์โซมาโตเซนซอรี (X = 39, Y = −13, Z = 32, T = 3.63, p <.005, unc.) และ insula หลัง (X = 30, Y = 14, Z = 18, T = 3.47, p <.005, unc .) มากกว่าวัตถุที่มีน้ำหนักปกติ (รูป 6).

รูป 6 การเชื่อมต่อที่มีประสิทธิภาพ

เมื่อดูอาหารที่น่ารับประทานเมื่อเทียบกับอาหารรสจืดการเชื่อมต่อที่มีประสิทธิภาพระหว่างนิวเคลียสหางด้านขวาและอะมิกดาลาด้านขวา (AMY), อินซูลา (INS) และโซมาโตเซนโซรีคอร์เทกซ์ (SSC) มีมากกว่าในผู้ที่มีน้ำหนักตัวปกติ ข้อมูลถูกลงจุดที่ p <.005 ไม่ได้แก้ไขสำหรับการตรวจสอบด้วยภาพ

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0031089.g006

การสนทนา

การศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงวิธีการเฉพาะที่โรคอ้วนปรับเปลี่ยนการตอบสนองเช่นเดียวกับการเชื่อมต่อการทำงานของวงจรรางวัลในสมอง. โดยเฉพาะผลลัพธ์จะเน้นย้ำถึงบทบาทสำคัญของนิวเคลียสหางหลังซึ่งเป็นบริเวณที่ส่งเสริมการเรียนรู้ที่เป็นนิสัยและแรงจูงใจในการสร้างแรงจูงใจในการบูรณาการปัจจัยทางประสาทต่างๆในกระบวนการให้รางวัลอาหารที่คาดหวัง ในระหว่างที่มีภาวะน้ำตาลในเลือดสูงโดยใช้ที่หนีบยูน้ำตาลในเลือดสูงนิวเคลียสหางหลังมีการเผาผลาญน้ำตาลกลูโคสพื้นฐานสูงกว่าในผู้ที่มีน้ำหนักตัวปกติ การทดลอง fMRI แสดงให้เห็นว่าแม้ว่าผู้ป่วยที่เป็นโรคอ้วนและน้ำหนักปกติจะให้รายงานตัวเองที่คล้ายคลึงกันเกี่ยวกับความพึงพอใจของสิ่งเร้าในอาหาร แต่สิ่งเร้านั้นได้กระตุ้นให้เกิดรูปแบบที่แตกต่างกันของการกระตุ้นสมองและการเปลี่ยนแปลงในการเชื่อมต่อระหว่างทั้งสองกลุ่ม เมื่ออาหารที่น่ารับประทานและอาหารอ่อนช้อยถูกเปรียบเทียบกันนิวเคลียสหางจะแสดงการตอบสนองมากขึ้นในผู้ที่เป็นโรคอ้วน ในทางตรงกันข้ามผู้ป่วยที่เป็นโรคอ้วนไม่สามารถกระตุ้นบริเวณที่มีการยับยั้งเยื่อหุ้มสมองเช่นคอร์ติซด้านหลังและออร์บิทัลฟรอนทัลเพื่อตอบสนองต่ออาหารที่น่ารับประทาน ปรากฏการณ์นี้ยังมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการเผาผลาญกลูโคสพื้นฐานที่สูงขึ้นในนิวเคลียสหางหลัง ในที่สุดบริเวณเดียวกันของนิวเคลียสหางหลังที่แสดงการเผาผลาญกลูโคสที่เพิ่มขึ้นในผู้เข้าร่วมที่เป็นโรคอ้วนเมื่อเทียบกับผู้เข้าร่วมที่มีน้ำหนักปกติยังแสดงให้เห็นว่ามีการเชื่อมต่อกับอะมิกดาลาและอินซูลาหลังในผู้ป่วยที่เป็นโรคอ้วนเพิ่มขึ้นในขณะที่พวกเขากำลังดูอาหารที่น่ารับประทานและอาหารรสจืด ที่สำคัญผลกระทบเหล่านี้เกิดขึ้นภายใต้เงื่อนไขที่ผู้เข้าร่วมไม่ได้ตั้งใจให้ความสนใจกับเนื้อหาของภาพกระตุ้น ดังนั้นผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่าการประมวลผลรางวัลโดยปริยายของสัญญาณภาพสำหรับการรับประทานอาหารนั้นถูกปรับโดยโรคอ้วนซึ่งอาจอธิบายได้ว่าทำไมคนอ้วนจึงมีปัญหาในการควบคุมการรับประทานอาหารเมื่อเห็นอาหารที่มีแคลอรี่สูง อย่างไรก็ตามเราต้องสังเกตว่าเป็นไปได้ว่าผู้เข้าร่วมอาจมีส่วนร่วมในการประมวลผลรางวัลที่ชัดเจนแม้ว่างานด้านพฤติกรรมจะไม่ขึ้นอยู่กับมูลค่ารางวัลของรูปภาพอาหารก็ตาม ดังนั้นการศึกษาในอนาคตจำเป็นต้องระบุว่าบุคคลที่เป็นโรคอ้วนและน้ำหนักปกติอาจแตกต่างกันหรือไม่ในแง่ของการประมวลผลรางวัลโดยปริยายและโดยชัดแจ้ง

 ความแตกต่างในระดับภูมิภาคในนิวเคลียส Caudate

นิวเคลียสหางด้านหลังมีส่วนเกี่ยวข้องในการเรียนรู้การตอบสนองต่อสิ่งเร้าการกระตุ้นและปรับสภาพและการศึกษาเกี่ยวกับการถ่ายภาพในมนุษย์แนะนำว่ามันมีส่วนช่วยในการทำหน้าที่ต่างๆที่เกี่ยวข้องกับการให้รางวัลสัญญาณและการเสพติด. ผู้ป่วยที่ติดยาเสพติดแสดงล่างพื้นฐาน D₂ ตัวรับ (D)₂R) ความหนาแน่นใน striatum และการปลดปล่อยโดปามีนทื่อหลังจากการใช้ยาในทางที่ผิด [40]. การบริโภคอาหารยังเกี่ยวข้องกับการปลดปล่อยโดปามีนใน dorsal striatum ในอาสาสมัครที่มีสุขภาพดีและปริมาณโดปามีนที่ปล่อยออกมานั้นสัมพันธ์กับการจัดอันดับความพึงพอใจของอาหาร [12]. ในการทดลอง fMRI การกระตุ้นการทำงานของนิวเคลียสมีความสัมพันธ์กับความอยากอาหารที่รายงานด้วยตนเองสำหรับอาหารบางชนิด [8]และพบว่าคนที่เป็นโรคอ้วนแสดงการตอบสนองแบบ striatal ที่สูงขึ้นต่อภาพอาหาร [10]. อาสาสมัครที่เป็นโรคอ้วนยังลดระดับ basal striatal D₂ความหนาแน่น R และมีการเสนอว่าสิ่งนี้อาจสะท้อนให้เห็นถึงการลดลงซึ่งชดเชยการเพิ่มขึ้นของโดปามีนชั่วคราวเนื่องจากการประเมินค่าเกินจริงของวงจรรางวัลโดยการใช้ยาหรือการรับประทาน [11].

โดยการใช้แคลมป์ไฮพินอินซูเลมิคเราจำลองสถานการณ์ที่ร่างกายอยู่ในสภาวะอิ่มในแง่ของการส่งสัญญาณอินซูลิน แม้ว่าวิธีการนี้จะไม่จำลองความสมบูรณ์ทางสรีรวิทยาเนื่องจากการขาดการกระตุ้นและปล่อยฮอร์โมนจากลำไส้ แต่การใช้กลูโคสทางหลอดเลือดดำที่ควบคุมด้วยยาหลอกได้รับการแสดงเพื่อเพิ่มตัวบ่งชี้ฮอร์โมนของความเต็มอิ่ม [41] และกิจกรรมโดปามีนในวงจรรางวัลในเพศชาย [42]. เราพบว่า striatum ที่ด้านหลังของวัตถุที่เป็นโรคอ้วนยังคงกระทำมากกว่าปกเมื่อเปรียบเทียบกับวัตถุที่มีน้ำหนักปกติในระหว่างการหนีบ hyperinsulinemic ในขณะที่การหนีบรักษาระดับกลูโคสในเลือดให้คงที่การเผาผลาญกลูโคสที่ได้รับการยกระดับในอาสาสมัครที่เป็นโรคอ้วนในระหว่างการแคปชั่นแสดงให้เห็นว่านิวเคลียสหางของผู้ที่เป็นโรคอ้วนอาจมีส่วนทำให้เกิดความอยากอาหารได้ ยิ่งไปกว่านั้นเนื่องจากการมีส่วนร่วมในการเรียนรู้โดยปริยายและการสร้างนิสัยการมีส่วนร่วมในการประมวลผลของสัญญาณ (นัย) และชัดเจน (ภาพ, orosensory) สัญญาณโพรเซสซิง สัญญาณเหล่านี้อาจนำไปสู่การกินมากเกินไปแม้ว่าร่างกายจะไม่ต้องการพลังงานเพิ่มเติม

มันได้รับการยอมรับว่าในเรื่องโรคอ้วน D₂R ความพร้อมใช้งานใน striatum นั้นสัมพันธ์กับการเผาผลาญกลูโคสจาก frontocortical [43]. ข้อมูล PET-fMRI ที่รวมกันของเราขนานกับสิ่งที่ค้นพบเหล่านี้ เมื่อการเผาผลาญกลูโคสในนิวเคลียส Caudate ถูกใช้เป็น regressor สำหรับการสร้างแบบจำลองการตอบสนองการทำงานกับอาหารที่น่ารับประทานเมื่อเทียบกับรสชาติที่น่าเบื่อใน fMRI เราพบความสัมพันธ์เชิงลบที่สำคัญกับการเผาผลาญกลูโคสในนิวเคลียส caudate และการตอบสนองรูป 5) ดังนั้นความล้มเหลวในการมีส่วนร่วมของกลไก prefrontal ที่เอื้อต่อการควบคุมการยับยั้งและการระบุลักษณะเด่นสามารถส่งเสริมการกินมากเกินไปโดยการลดเกณฑ์สำหรับการส่งสัญญาณรางวัลอาหารที่เกิดขึ้นในนิวเคลียสหาง อย่างไรก็ตามมันควรจะสังเกตว่าการศึกษาก่อนหน้านี้บางส่วน [19] ได้รายงานการตอบสนองจากด้านหน้าถึงรูปภาพอาหารในคนอ้วนกับคนน้ำหนักปกติ มีความเป็นไปได้ที่ความขัดแย้งเหล่านี้ในการศึกษาสะท้อนให้เห็นถึงการมีส่วนร่วมในการทำงานของเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าในขณะที่การศึกษาของเราเกี่ยวข้องกับการประมวลผลโดยนัยของการนำเสนออาหารสั้น ๆ Rothemund และเพื่อนร่วมงาน ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่บุคคลที่เป็นโรคอ้วนอาจไม่สามารถเปิดใช้งานวงจรการควบคุมความรู้ความเข้าใจโดยเฉพาะเมื่อพวกเขาไม่ได้ประมวลผลรายการอาหารที่พวกเขากำลังดูอย่างชัดเจน ดังนั้นสิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าแม้กระทั่งภาพอาหาร 'ที่มองไม่เห็น' หรือไม่ต้องใส่ในโฆษณาต่าง ๆ ก็สามารถกระตุ้นให้ผู้ที่มีอำนาจในการรับประทานอาหารเป็นโรคอ้วนได้

การเชื่อมต่อที่มีประสิทธิภาพของ Caudate Nucleus และ Amygdala

amygdala เกี่ยวข้องในระยะแรกของการประมวลผลรางวัล [44]และมันแสดงให้เห็นการตอบสนองที่สอดคล้องกับการนำเสนอด้วยภาพของอาหาร [6], [22]. ความแตกต่างระหว่างบุคคลในไดรฟ์รางวัลทั้งสอง [21] และน้ำหนักตัว [10] เป็นที่รู้กันว่ามีอิทธิพลต่อการตอบสนองของ amygdala ต่อการนำเสนอด้วยภาพของอาหาร ในการศึกษาปัจจุบันเรายังพบว่า amygdala ตอบสนองต่ออาหารที่ได้รับการยกระดับในวิชาที่เป็นโรคอ้วน ยิ่งไปกว่านั้นเมื่อรูปแบบการเชื่อมต่อที่มีประสิทธิภาพ (PPIs) ของนิวเคลียสหางถูกตรวจสอบเราพบว่าการเชื่อมต่อของนิวเคลียสหางเสือและ amygdala ipsilateral สูงในวิชาที่เป็นโรคอ้วน โดยทั่วไปข้อมูลเหล่านี้สอดคล้องกับสิ่งที่ค้นพบก่อนหน้านี้ในผู้ที่มีน้ำหนักปกติซึ่งแสดงให้เห็นว่าการเชื่อมต่อที่มีประสิทธิภาพระหว่างอะไมก์ดาลาและสตราตัมได้รับอิทธิพลจากความแตกต่างของแต่ละบุคคล [22]. อย่างไรก็ตามในขณะที่การศึกษาก่อนหน้านี้พบว่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งท้อง striatum มีส่วนร่วมในการคาดหวังรางวัล [21] และการมีเพศสัมพันธ์ระหว่าง ventral striatum (นิวเคลียส accumbens) และ amygdala ได้รับอิทธิพลจากความไวของอาหารภายนอก [22]เราพบว่าโรคอ้วนมีผลต่อการมีเพศสัมพันธ์ระหว่างอะไมก์ดาลาและส่วนหลังของนิวเคลียสหาง หลักฐานเกี่ยวกับบทบาทของ striatum หลังในการประมวลผลรางวัลค่อนข้างผสมกับการศึกษาบางอย่างที่เชื่อมโยงกับการประมวลผลล่วงหน้า [45] และอื่น ๆ เพื่อ consummatory [46] ผลตอบแทน อย่างไรก็ตามบทบาทของ dorsal striatum ในการเข้ารหัสความสัมพันธ์ระหว่างผลลัพธ์และการกระทำเพื่อรับรางวัลที่อาจเกิดขึ้นนั้นดีขึ้นมาก [47], [48]. ดังนั้นเราจึงเสนอว่าการสัมผัสกับอาหารที่เป็นที่พอใจในความอ้วนส่งผลให้เกิดการตอบสนองต่อการกระตุ้นและให้รางวัลอาหารที่แข็งแกร่งและการประเมินผลการมีส่วนร่วมโดยปริยายเกี่ยวกับผลตอบแทนที่เป็นไปได้ในคนอ้วนจึงปรับการเชื่อมโยงระหว่าง amygdala อาหาร

การตีความของ PPI ที่สำคัญคือการมีส่วนร่วมที่แตกต่างของการเชื่อมต่อทางกายวิภาคเป็นหน้าที่ของบริบททางจิตวิทยา แม้ว่า PPI จะไม่สามารถใช้เพื่อเปิดเผยว่ามีการเชื่อมต่อดังกล่าวหรือไม่ แต่ก็มีโอกาสที่ PPI ที่เราสังเกตเห็นจะสะท้อนการเปลี่ยนแปลงในการเชื่อมต่อทางกายวิภาคโดยตรงระหว่างเมล็ดและภูมิภาคเป้าหมายเนื่องจากการเชื่อมต่อทางกายวิภาคโดยตรงระหว่าง โดยการติดตามการศึกษาในไพรเมตอื่น [49], [50]. อย่างไรก็ตาม PPIs ไม่สามารถใช้ในการอนุมานทิศทางของการเชื่อมต่อที่สังเกตได้ดังนั้นเราจึงไม่สามารถพูดได้ว่า i) การเผาผลาญกลูโคสที่เพิ่มขึ้นในนิวเคลียส caudate เพิ่มการเชื่อมต่อระหว่าง caudate นิวเคลียสและ amygdala หรือ ii) เพิ่มอินพุตจาก amygdala ในนิวเคลียส caudate

เซลล์ประสาท Amygdala อำนวยความสะดวกในการหารางวัลผ่านการคาดการณ์ของพวกเขาไปยัง striatum [44]. การกระตุ้นของตัวรับμ-opioid ใน striatum กระตุ้นให้เกิดการกินมากเกินไป แต่สิ่งนี้สามารถถูกบล็อกได้โดยการยับยั้ง amygdala [51], [52]. ดังนั้นการเชื่อมต่อของ amygdalo-striatal ที่เพิ่มขึ้นอาจนำไปสู่การเพิ่มยาชูกำลังในกิจกรรมของนิวเคลียสหางซึ่งอาจเป็นกลไกสำคัญในการอธิบายการกินมากเกินไปในโรคอ้วน เมื่อนำมารวมกัน amygdala อาจมีส่วนร่วมในการให้รางวัลอาหารที่คาดการณ์ไว้โดยการกำหนดความสามารถทางอารมณ์ในการรับประทานอาหารที่บ่งบอกถึงอาหารและมีอิทธิพลต่อรูปแบบการรับประทานอาหารที่เรียนรู้และบังคับโดยการเชื่อมต่อที่เพิ่มขึ้นกับนิวเคลียสหลังหาง

การเชื่อมต่อที่มีประสิทธิภาพของ Caudate Nucleus และ Insula

การวิเคราะห์ PPI เปิดเผยว่าการเชื่อมต่อระหว่างกันระหว่าง dorsal striatum และ insula ด้านหลังนั้นได้รับการยกระดับในผู้ที่เป็นโรคอ้วนหรือผู้ที่มีน้ำหนักปกติในขณะที่การตอบสนองในระดับภูมิภาคต่ออาหารที่อร่อยและรสชาติที่น่าสนใจ ด้านหน้า insula รวมสัญญาณอัตโนมัติและอวัยวะภายในเข้าไปในฟังก์ชั่นสร้างแรงบันดาลใจและอารมณ์ในขณะที่ insula หลังเป็นความคิดที่จะรองรับ somatosensory, ขนถ่ายและการรวมมอเตอร์รวมทั้งการตรวจสอบสถานะของร่างกาย [53]. งานล่าสุดยังชี้ให้เห็นว่าการส่งสัญญาณ somatosensory ใน insula อาจมีส่วนสำคัญต่อการติดยาเสพติดโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการกระตุ้นให้ใช้ยาเสพติดของการละเมิด (ดูความคิดเห็นในการอ้างอิง [53]) การศึกษา PET และ fMRI ก่อนหน้านี้ได้เชื่อมโยง insula กับการประมวลผลความพึงพอใจของตัวชี้นำอาหารภายนอก [8], [9], [46]แต่สัญญาณต่อพ่วงเช่น leptin ก็มีอิทธิพลต่อการตอบสนองที่โดดเดี่ยวในการมองเห็นอาหาร ในผู้ใหญ่ที่ขาดเลปตินการตอบสนองโดดเดี่ยวต่ออาหารน่ารับประทานมีขนาดใหญ่ขึ้นในระหว่างการขาดเลพตินมากกว่าในระหว่างการทดแทนเลพติน [54]. นอกจากนี้ในผู้ที่เป็นโรคอ้วนที่มีการขาดเลปตินการทดแทนเลพตินจะช่วยลดการตอบสนองต่อการดูอาหารที่น่ารับประทาน [55]. ในฐานะที่เป็น Insula กระบวนการทั้งภายใน (เช่นฮอร์โมน) และภายนอก (เช่นภาพ) ตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอาหาร [56]การหยุดชะงักในการรวมตัวชี้นำทั้งภายในและภายนอกนี้อาจทำให้ผู้ที่เป็นโรคอ้วนมีแนวโน้มที่จะทานอาหารมากเกินไปเนื่องจากการเชื่อมต่อที่สูงขึ้นจาก insula และ dorsal striatum เนื่องจากส่วนหลังของ insula มีส่วนร่วมในการตรวจสอบสถานะทางร่างกายการเชื่อมต่อที่เพิ่มขึ้นระหว่าง insula ด้านหลังและนิวเคลียสหางด้านหลังอาจบอกเป็นนัยว่าการเรียกคืนการเป็นตัวแทนของสถานะโซมาติกหลังโพสต์ prandial โดย insula อาจเสริมสร้างพฤติกรรมการกินอาหาร [18]. สอดคล้องกับความคิดนี้นิวเคลียสหางยังแสดงการเชื่อมต่อที่เกี่ยวข้องกับงานที่สูงขึ้นกับเยื่อหุ้มสมอง somatosensory ในโรคอ้วนยืนยันว่าเพียงสัญญาณภาพของอาหารอาจทำให้เกิดความรู้สึกร่างกายที่เกี่ยวข้องกับการรับประทานอาหาร ความรู้สึกเหล่านี้อาจส่งเสริมการให้อาหารแม้ในกรณีที่ไม่มีสัญญาณความหิวทางสรีรวิทยา [15]. อย่างไรก็ตามจะต้องมีการบันทึกไว้ว่าการศึกษาก่อนหน้านี้บางคนพบว่าการตอบสนองโดดเดี่ยวสูงขึ้นต่อการตอบสนองที่คาดหวังและการบริโภคอาหารที่เกี่ยวข้องกับการบริโภคในคนอ้วนมากกว่าในคนที่ไม่ติดมัน [10], [57]. แม้ว่าเราจะไม่มีคำอธิบายที่ชัดเจนสำหรับการค้นพบที่ไม่ตรงกันเหล่านี้ แต่ก็เป็นไปได้ที่พวกเขาอาจสะท้อนความแตกต่างของประชากรที่เป็นโรคอ้วนที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาเช่นประวัติศาสตร์การกินและนิสัยรวมถึงปัจจัยทางพันธุกรรมและฮอร์โมน

ข้อ จำกัด และทิศทางในอนาคต

ข้อ จำกัด ที่เห็นได้ชัดอย่างหนึ่งของการศึกษาในปัจจุบันคือแม้จะมีขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่ (n = 35) การเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มสำหรับข้อมูล fMRI นั้นไม่สำคัญเมื่อทำการแก้ไขเพื่อการเปรียบเทียบหลายรายการ แม้ว่าจะสังเกตเห็นความแตกต่างระหว่างกลุ่มในภูมิภาคที่คาดการณ์ไว้ แต่ก็ควรรับประกันด้วยความระมัดระวังเมื่อตีความการค้นพบ ยิ่งกว่านั้นจะต้องเน้นว่าเราไม่สามารถแยกแยะกลไกทางจิตวิทยาที่แท้จริงอย่างเต็มที่ซึ่งส่งผลให้สมองตอบสนองต่อภาพอาหารในคนอ้วนมากขึ้น แม้ว่าเราจะได้รับคะแนนความพึงพอใจจากการรับรู้ของอาหาร แต่สิ่งเหล่านี้คล้ายคลึงกันกับคนอ้วนและคนปกติ ดังนั้นความชอบที่เพิ่มขึ้นของอาหารน่ารับประทานในโรคอ้วนจึงไม่น่าจะมีส่วนทำให้เกิดความแตกต่างในการตอบสนองของสมอง อย่างไรก็ตามมันอาจจะสันนิษฐานได้ว่าความอยากอาหารมากกว่าความชอบอาจเป็นปัจจัยสำคัญที่ปรับเปลี่ยนการตอบสนองสมองกับภาพอาหารในโรคอ้วน ในการสนับสนุนสมมติฐานนี้ก็แสดงให้เห็นว่าถึงแม้ว่าอาหารที่เป็นโรคอ้วนและคนที่มีน้ำหนักปกติเช่นกัน แต่ความอยากอาหารที่เกิดความเครียดนั้นสูงกว่าคนที่เป็นโรคอ้วน [58]. ในการศึกษาเกี่ยวกับการถ่ายภาพเชิงหน้าที่ในอนาคตดังนั้นจึงจำเป็นที่จะต้องคลี่คลายการตอบสนอง 'ความอยากอาหาร' และ 'ความชอบ' ต่ออาหารในคนอ้วนกับคนน้ำหนักปกติ ยิ่งกว่านั้นเนื่องจากการตอบสนองความอยากถูกสื่อกลางโดยการเชื่อมโยงโดปามิคกี้ของวงจรรางวัล [24]จะมีความจำเป็นที่จะต้องทำการศึกษาสารสื่อประสาทร่วมกับ PET-fMRI ซึ่งสามารถทดสอบได้ว่าตัวอย่างเช่นความพร้อมของโดพามีนแบบ striatal ในคนที่เป็นโรคอ้วนเทียบกับคนที่ไม่ติดมันจะทำนายการตอบสนองของวงจรต่อการกระตุ้นจากภายนอกด้วยอาหารหรือไม่

สรุป

เราแสดงให้เห็นว่าโรคอ้วนนั้นสัมพันธ์กับการเผาผลาญกลูโคสที่เพิ่มขึ้นของนิวเคลียสของหางกระรอกเช่นเดียวกับการตอบสนองในระดับภูมิภาคที่มีการปรับเปลี่ยนและการเชื่อมต่อของวงจรการให้รางวัลเมื่อเห็นอาหารที่อร่อยและน่าเบื่อ ข้อมูลเหล่านี้ขนานไปกับการค้นพบการทำงานของสมองที่เปลี่ยนแปลงไปในความผิดปกติของการเสพติดและสนับสนุนมุมมองที่ว่าโรคอ้วนอาจใช้สารตั้งต้นของระบบประสาทร่วมกับการเสพติด [2], [59]. โดยเฉพาะความไวที่เพิ่มขึ้นต่อสัญญาณอาหารภายนอกในโรคอ้วนอาจเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้การกระตุ้นการตอบสนองที่ผิดปกติและแรงจูงใจในการกระตุ้นโดยนิวเคลียสหางด้านหลังซึ่งอาจเกิดจากการป้อนข้อมูลผิดปกติจาก amygdala และหลังการควบคุมที่ผิดปกติ ภูมิภาคเยื่อหุ้มสมอง การเปลี่ยนแปลงการทำงานเหล่านี้ในการตอบสนองและการเชื่อมต่อระหว่างกันของวงจรรางวัลและระบบควบคุมความรู้ความเข้าใจอาจเป็นกลไกที่สำคัญที่อธิบายการกินมากเกินไปใน obesity.

กิตติกรรมประกาศ

การศึกษาครั้งนี้ดำเนินการภายในศูนย์ความเป็นเลิศของประเทศฟินแลนด์ในด้านการถ่ายภาพระดับโมเลกุลในการวิจัยเกี่ยวกับหลอดเลือดและหัวใจและการเผาผลาญอาหารซึ่งได้รับการสนับสนุนจากสถาบันการศึกษาแห่งฟินแลนด์มหาวิทยาลัย Turku โรงพยาบาลมหาวิทยาลัย Turku และมหาวิทยาลัยÅbo Academy เราขอขอบคุณนักถ่ายภาพรังสีศูนย์ Turku PET ที่ให้ความช่วยเหลือในการเก็บข้อมูลรวมถึงผู้เข้าร่วมการศึกษานี้

ผลงานของผู้เขียน

รู้สึกและออกแบบการทดลอง: LN JH PN ทำการทดลอง: LN JH JCH HI MML PS วิเคราะห์ข้อมูล: LN JH JCH HI เขียนบทความ: LN JH PN

อ้างอิง

WHO (2000) โรคอ้วน: การป้องกันและจัดการโรคระบาดทั่วโลก รายงานการให้คำปรึกษาของ WHO Ser World Tech Organ Rep Rep 894: i – xii, 1 – 253 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Volkow ND, Wise RA (2005) การติดยาเสพติดจะช่วยให้เราเข้าใจโรคอ้วนได้อย่างไร ประสาทวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ 8: 555 – 560 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Berridge KC (1996) รางวัลอาหาร: พื้นผิวสมองที่ต้องการและชื่นชอบ ประสาทวิทยาศาสตร์และ Biobehavioral Reviews 20: 1 – 25 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Ikemoto S, Panksepp J (1999) บทบาทของนิวเคลียส accumbens โดปามีนในพฤติกรรมกระตุ้น: การตีความแบบรวมที่มีการอ้างอิงพิเศษเพื่อแสวงหารางวัล รีวิวงานวิจัยสมอง 31: 6 – 41 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

เคลลี่ AE (2004) การควบคุมการตั้งท้องของแรงจูงใจที่น่ารับประทาน: บทบาทในพฤติกรรมการบริโภคและการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้องกับการให้รางวัล ประสาทวิทยาศาสตร์และ Biobehavioral Reviews 27: 765 – 776 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Killgore WDS, Young AD, Femia LA, Bogorodzki P, Rogowska J, et al (2003) การเปิดใช้งานเยื่อหุ้มสมองและ limbic ในระหว่างการดูอาหารแคลอรี่สูงและต่ำ NeuroImage 19: 1381 – 1394 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

LaBar KS, Gitelman DR, Parrish TB, Kim YH, Nobre AC และอื่น ๆ (2001) ความหิวเลือกปรับการกระตุ้นคอร์ติโคลิมบิกเพื่อกระตุ้นอาหารในมนุษย์ ประสาทวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับพฤติกรรม 115: 493 – 500 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Pelchat ML, Johnson A, Chan R, Valdez J, Ragland JD (2004) ภาพของความปรารถนา: การกระตุ้นความอยากอาหารในช่วง fMRI NeuroImage 23: 1486 – 1493 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Wang GJ, Volkow ND, Telang F, Jayne M, Ma J, et al. (2004) การสัมผัสกับสิ่งเร้าอาหารที่กระตุ้นให้เกิดการกระตุ้นสมองมนุษย์อย่างชัดเจน Neuroimage 21: 1790 – 1797 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Stoeckel LE, Weller RE, ทำอาหาร EW Iii, Twieg DB, Knowlton RC, และคณะ (2008) การเปิดใช้งานระบบรางวัลอย่างกว้างขวางในผู้หญิงอ้วนเพื่อตอบสนองต่อภาพของอาหารแคลอรี่สูง NeuroImage 41: 636 – 647 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

วัง GJ, Volkow ND, Logan J, Pappas NR, วงศ์ CT, และคณะ (2001) สมองโดปามีนและโรคอ้วน มีดหมอ 357: 354 – 357 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

DM ขนาดเล็ก, Jones-Gotman M, Dagher A (2003) การปลดปล่อยโดปามีนที่เกิดจากการให้อาหารใน dorsal striatum มีความสัมพันธ์กับการจัดอันดับความพึงพอใจในมื้ออาหารของอาสาสมัครมนุษย์ที่มีสุขภาพดี NeuroImage 19: 1709 – 1715 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

ตวัด AE, Berridge KC (2002) ประสาทวิทยาศาสตร์ของรางวัลตามธรรมชาติ: เกี่ยวข้องกับยาเสพติด วารสารประสาทวิทยาศาสตร์ 22: 3306 – 3311 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Volkow ND, วัง GJ, Fowler JS, Telang F (2008) วงจรประสาทที่ทับซ้อนกันในการติดและโรคอ้วน: หลักฐานของพยาธิวิทยาของระบบ ปรัชญาการทำธุรกรรมของสมาคมวิทยาศาสตร์ชีวภาพ B-363: 3191 – 3200 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Cornell CE, Rodin J, Weingarten H (1989) การกระตุ้นการกินเมื่ออิ่มแล้ว Physiol Behav 45: ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Koob GF, Volkow ND (2010) ระบบประสาทของการเสพติด Neuropsychopharmacology 35: 217 – 238 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Volkow ND, วัง GJ, Telang F, Fowler JS, Thanos PK, และคณะ (2008) ผู้รับ dopamine striatal ต่ำ D2 เกี่ยวข้องกับการเผาผลาญ prefrontal ในวิชาอ้วน: ปัจจัยที่เป็นไปได้ NeuroImage 42: 1537 – 1543 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Verdejo-Garcia A, Bechara A (2009) ทฤษฎีเครื่องหมายโซมาติกของการติดยาเสพติด Neuropharmacology 56: 48 – 62 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Rothemund Y, Preuschhof C, Bohner G, Bauknecht HC, Klingebiel R, et al. (2007) การเปิดใช้งานที่แตกต่างกันของ dorsal striatum โดยการกระตุ้นด้วยอาหารแคลอรี่ภาพสูงในบุคคลที่เป็นโรคอ้วน NeuroImage 37: 410 – 421 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Franken IHA, Muris P (2005) ความแตกต่างของแต่ละบุคคลในความไวของรางวัลเกี่ยวข้องกับความอยากอาหารและน้ำหนักตัวที่สัมพันธ์กันในผู้หญิงที่มีสุขภาพ ความกระหาย 45: 198 – 201 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Beaver JB, Lawrence AD, Ditzhuijzen J, Davis MH, Woods A, et al. (2006) ความแตกต่างของแต่ละบุคคลในการให้รางวัลทำนายการตอบสนองของระบบประสาทต่อภาพอาหาร วารสารประสาทวิทยาศาสตร์ 26: 5160 – 5166 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Passamonti L, Rowe JB, Schwarzbauer C, Ewbank MP, โดย Hagen E, et al. (2009) บุคลิกภาพทำนายการตอบสนองของสมองต่อการดูอาหารที่น่ารับประทาน: พื้นฐานทางประสาทของปัจจัยเสี่ยงจากการกินมากเกินไป J Neurosci 29: 43–51 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Dagher A (2009) ชีววิทยาของความอยากอาหาร: ความหิวเป็นสิ่งเสพติด วารสารระหว่างประเทศของโรคอ้วน 33: S30 – S33 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Berridge KC, Ho CY, Richard JM, DiFeliceantonio AG (2010) สมองที่ถูกล่อลวงกิน: วงจรความสุขและความปรารถนาในโรคอ้วนและความผิดปกติของการกิน การวิจัยสมอง 1350: 43 – 64 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Stoeckel LE, Kim J, Weller RE, Cox JE, ทำอาหาร EW Iii, และคณะ (2009) การเชื่อมต่อที่มีประสิทธิภาพของเครือข่ายรางวัลในผู้หญิงอ้วน กระดานข่าวการวิจัยสมอง 79: 388 – 395 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Sokoloff L (1999) พลังของการกระตุ้นการทำงานในเนื้อเยื่อของระบบประสาท การวิจัยทางเคมีประสาท 24: 321 – 329 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

DeFronzo RA, Tobin JD, Andres R (1979) เทคนิคการยึดกลูโคส: วิธีการหาปริมาณการหลั่งอินซูลินและความต้านทาน AmJPhysiol 237: E214 – E223 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Bradley MM, Lang PJ (1994) การวัดอารมณ์ - นางแบบประเมินตนเองและความแตกต่างทางความหมาย. วารสารพฤติกรรมบำบัดและจิตเวชทดลอง 25: 49–59 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Kaisti KK, Langsjo JW, Aalto S, Oikonen V, Sipila H, et al. (2003) ผลกระทบของเซฟลูลูเรน, โพรพิฟอลและไนตรัสออกไซด์เสริมต่อการไหลเวียนของเลือดในสมอง, การบริโภคออกซิเจนและปริมาณเลือดในมนุษย์ วิสัญญีวิทยา 99: 603 – 613 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Kaisti KK, Metsahonkala L, Teras M, Oikonen V, Aalto S, และคณะ (2002) ผลของระดับการผ่าตัด propofol และ sevoflurane anesthesia ต่อการไหลเวียนของเลือดในสมองในอาสาสมัครที่มีสุขภาพดีที่ศึกษาด้วยเอกซเรย์ปล่อยโพซิตรอน วิสัญญีวิทยา 96: 1358 – 1370 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Hamacher K, Coenen HH, Stocklin G (1986) การสังเคราะห์ Stereospecific ที่มีประสิทธิภาพของ 2- [F-18] [F-2] ที่ไม่มีผู้ขนส่ง - -Fluoro-27-Deoxy-D-Glucose โดยใช้ Aminopolyether สนับสนุนการทดแทน Nucleophilic วารสารเวชศาสตร์นิวเคลียร์ 235: 238 – XNUMX ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Graham MM, Muzi M, Spence AM, O'Sullivan F, Lewellen TK และอื่น ๆ (2002) FDG มีค่าคงที่ในสมองมนุษย์ปกติ วารสารเวชศาสตร์นิวเคลียร์ 43: 1157 – 1166 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Maldjian JA, Laurienti PJ, คราฟท์ RA, Burdette JH (2003) วิธีการอัตโนมัติสำหรับการซักถามที่ใช้ระบบประสาทวิทยาและ cytoarchitectonic atlas ของชุดข้อมูล fMRI Neuroimage 19: 1233 – 1239 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Tzourio-Mazoyer N, Landeau B, Papathanassiou D, Crivello F, Etard O, et al. (2002) การติดฉลากกายวิภาคอัตโนมัติของการเปิดใช้งานใน SPM โดยใช้การแบ่งส่วนกายวิภาคด้วยกล้องจุลทรรศน์ด้วยตาเปล่าของสมองซีกด้านเดียวของ MNI MRI Neuroimage 15: 273 – 289 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Amaro E, Barker GJ (2006) การออกแบบการศึกษาใน MRI: หลักการพื้นฐาน สมองและความรู้ความเข้าใจ 60: 220 – 232 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Friston KJ, Buechel C, Fink GR, Morris J, Rolls E, et al. (1997) ปฏิสัมพันธ์ทางจิตวิทยาและมอดูลัสในระบบประสาท NeuroImage 6: 218 – 229 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Passamonti L, Rowe JB, Ewbank M, Hampshire A, Keane J, et al. (2008) การเชื่อมต่อจากช่องท้องด้านหน้า cingulate ไปยังอะมิกดาลานั้นได้รับการมอดูเลตโดยแรงกระตุ้นที่น่าพอใจในการตอบสนองต่อสัญญาณใบหน้าของความก้าวร้าว NeuroImage 43: 562 – 570 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Kriegeskorte N, Simmons WK, Bellgowan PSF, Baker CI (2009) การวิเคราะห์แบบวงกลมในระบบประสาท: อันตรายจากการจุ่มสองครั้ง ประสาทวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ 12: 535 – 540 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Gitelman DR, Penny WD, Ashburner J, Friston KJ (2003) การสร้างแบบจำลองการปฏิสัมพันธ์ระหว่างภูมิภาคและ Psychophysiologic ใน fMRI: ความสำคัญของการสลายตัวทางโลหิตวิทยา NeuroImage 19: 200 – 207 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Volkow ND, พรานล่าสัตว์ JS, วัง GJ, สเวนสัน JM (2004) โดปามีนในการใช้ยาและการติดยาเสพติด: ผลจากการศึกษาภาพและผลกระทบของการรักษา จิตเวชศาสตร์โมเลกุล 9: 557 – 569 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Haltia LT, Savontaus E, Vahlberg T, Rinne JO, Kaasinen V (2010) การเปลี่ยนแปลงของฮอร์โมนเฉียบพลันตามความท้าทายของกลูโคสทางหลอดเลือดดำในผู้ป่วยที่มีภาวะผอมและเป็นโรคอ้วน Scandinavian Journal of Clinical & Laboratory Investigation 70: 275–280 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Haltia LT, Rinne JO, Merisaari H, Maguire RP, Savontaus E และอื่น ๆ (2007) ผลของกลูโคสทางหลอดเลือดดำต่อการทำงานของ Dopaminergic ในสมองมนุษย์ในร่างกาย ไซแนปส์ 61: 748 – 756 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Volkow ND, วัง GJ, Telang F, Fowler JS, Thanos PK, และคณะ (2008) ผู้รับ dopamine striatal ต่ำ D2 เกี่ยวข้องกับการเผาผลาญ prefrontal ในวิชาอ้วน: ปัจจัยที่เป็นไปได้ NeuroImage 42: 1537 – 1543 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Ambroggi F, Ishikawa A, ทุ่ง HL, Nicola SM (2008) เซลล์ประสาท amygdala basolateral อำนวยความสะดวกในพฤติกรรมการแสวงหารางวัลโดยนิวเคลียสที่น่าตื่นเต้น accumbens เซลล์ประสาท เซลล์ประสาท 59: 648 – 661 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Volkow ND, วัง GJ, Fowler JS, Logan J, Jayne M, และคณะ (2002) แรงจูงใจด้านอาหาร“ Nonhedonic” ในมนุษย์เกี่ยวข้องกับโดปามีนใน dorsal striatum และ methylphenidate ไซแนปส์ 44: 175 – 180 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

DM ขนาดเล็ก, Zatorre RJ, Dagher A, Evans AC, Jones-Gotman M (2001) การเปลี่ยนแปลงของการทำงานของสมองที่เกี่ยวข้องกับการกินช็อกโกแลต - จากความสุขไปสู่ความเกลียดชัง สมอง 124: 1720–1733 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

O'Doherty J, Dayan P, Schultz J, Deichmann R, Friston K และอื่น ๆ (2004) บทบาทที่แยกไม่ได้ของ ventral และ dorsal striatum ในการปรับสภาพอุปกรณ์ วิทยาศาสตร์ 304: 452 – 454 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Balleine BW, Delgado MR, Hikosaka O (2007) บทบาทของ striatum หลังในการให้รางวัลและการตัดสินใจ วารสารประสาทวิทยาศาสตร์ 27: 8161 – 8165 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Russchen FT, Bakst I, Amaral DG, ราคา JL (1985) การคาดการณ์ Amygdalostriatal ในลิง - การศึกษาการติดตาม Anterograde การวิจัยสมอง 329: 241–257 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

ฟรีดแมน DP, Aggleton JP, Saunders RC (2002) การเปรียบเทียบการคาดการณ์ของ hippocampal, amygdala และ perirhinal กับนิวเคลียส accumbens: การศึกษา anterograde และการติดตามย้อนหลังในสมอง macaque วารสารประสาทวิทยาเปรียบเทียบ 450: 345 – 365 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

จะ MJ, Franzblau EB, Kelley AE (2004) amygdala มีความสำคัญต่อการรับประทาน opioid ที่เป็นสื่อกลางในการรับประทานไขมัน NeuroReport 15: 1857 – 1860 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Baldo BA, Alsene KM, Negron A, Kelley AE (2005) ภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกที่เกิดจากการยับยั้ง GABAA receptor-mediated การยับยั้งของนิวเคลียส accumbens shell: การพึ่งพาการส่งออกของระบบประสาทที่สมบูรณ์จากภูมิภาค amygdaloid ประสาทวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับพฤติกรรม 119: 1195 – 1206 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Naqvi NH, Bechara A (2009) เกาะติดยาเสพติดที่ซ่อนอยู่: the insula แนวโน้มของระบบประสาท 32: 56 – 67 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Baicy K, London ED, Monterosso J, Wong ML, Delibasi T, และคณะ (2007) การเปลี่ยน Leptin เปลี่ยนการตอบสนองของสมองต่อสัญญาณอาหารในผู้ใหญ่ที่ขาดเลปตินทางพันธุกรรม การดำเนินการของ National Academy of Sciences 104: 18276 – 18279 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Rosenbaum M, Sy M, Pavlovich K, Leibel RL, Hirsch J (2008) Leptin ย้อนกลับการเปลี่ยนแปลงที่เกิดจากการสูญเสียน้ำหนักในการตอบสนองกิจกรรมของระบบประสาทในระดับภูมิภาคต่อสิ่งเร้าอาหารที่มองเห็น วารสารวิจัยทางคลินิก 118: 2583 – 2591 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Cornier MA, Salzberg AK, DC ปลายทาง, Bessesen DH, Rojas DC, และคณะ (2009) ผลของการให้อาหารมากเกินไปต่อการตอบสนองของระบบประสาทต่อการชี้นำอาหารที่มองเห็นได้ในบุคคลที่ผอมและลดลง โปรด ONE 4: e6310 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Stice E, Spoor S, Bohon C, Veldhuizen MG, DM ขนาดเล็ก (2008) ความสัมพันธ์ของรางวัลจากการบริโภคอาหารและการบริโภคอาหารที่คาดว่าจะเป็นโรคอ้วน: การศึกษาการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กที่ใช้งานได้ วารสารจิตวิทยาผิดปกติ 117: 924 – 935 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์

Lemmens SG, Rutters F, เกิด JM, Westerterp-Plantenga MS (ในสื่อ) ความเครียดเพิ่มอาหารที่ 'ต้องการ' และการบริโภคพลังงานในผู้ที่มีน้ำหนักเกินอวัยวะภายในในกรณีที่ไม่มีความหิว สรีรวิทยาและพฤติกรรมในสื่อการพิสูจน์ที่ถูกต้อง

นาธาน PJ, Bullmore ET (2009) จาก hedonics ของรสชาติไปสู่การสร้างแรงบันดาลใจ: ตัวรับ mu-opioid ส่วนกลางและพฤติกรรมการกินที่ดื่มมาก วารสารนานาชาติของ Neuropsychopharmacology 12: 995 – 1008 ค้นหาบทความนี้ออนไลน์