การรับประทานที่ถูก จำกัด ในวัยรุ่นที่เป็นโรคอ้วนนั้นสัมพันธ์กับการลดปริมาณ orbitofrontal และความผิดปกติของผู้บริหาร (2011)

L Maayan* 2,4 C Hoogendoorn1* วีเหงื่อ1 และ A. Convit1,3,4

เชื่อมโยงไปยังการศึกษาเต็มรูปแบบ

โรคอ้วน (ซิลเวอร์สปริง) 2011 กรกฎาคม; 19 (7): 1382 – 1387

1 ภาควิชาจิตเวชศาสตร์คณะแพทยศาสตร์มหาวิทยาลัยนิวยอร์ก, 550 First Avenue, นิวยอร์ก, NY 10016, สหรัฐอเมริกา

2 ภาควิชาจิตเวชศาสตร์เด็กคณะแพทยศาสตร์มหาวิทยาลัยนิวยอร์ก, 550 First Avenue, นิวยอร์ก, NY 10016, สหรัฐอเมริกา

3 ภาควิชาอายุรศาสตร์คณะแพทยศาสตร์มหาวิทยาลัยนิวยอร์ก 550 เฟิร์สอเวนิวนิวยอร์กนิวยอร์ก 10016 สหรัฐอเมริกา

4 สถาบันวิจัยจิตนาธาน Kline, 140 Old Orangeburg Rd. Orangeburg NY 10962, USA

ในผู้ใหญ่โรคอ้วนมีความสัมพันธ์กับการรับประทานอาหารที่ถูกยับยั้งลดปริมาณสสารเยื่อหุ้มสมองสีเทาและประสิทธิภาพในการประเมินความรู้ความเข้าใจลดลง ไม่ค่อยมีใครรู้จักเกี่ยวกับความสัมพันธ์เหล่านี้ในวัยรุ่นและไม่มีการศึกษาประเมินพฤติกรรมความรู้ความเข้าใจและมาตรการทางระบบประสาทในกลุ่มผู้เข้าร่วมการศึกษาเดียวกัน การศึกษาครั้งนี้ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างโรคอ้วน, ฟังก์ชั่นผู้บริหาร, disinhibition และปริมาณสมองในเยาวชนที่มีสุขภาพดี ผู้เข้าร่วมประชุมรวมถึงอ้วน 54 และวัยรุ่น 37 ที่ไม่ติดมัน ผู้เข้าร่วมได้รับแบตเตอรี่ความรู้แบบสอบถามพฤติกรรมการกินและการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) การประเมินทางประสาทวิทยารวมถึงงานที่กำหนดเป้าหมายไปที่ฟังก์ชั่นกลีบหน้าผาก พฤติกรรมการกินถูกกำหนดโดยใช้แบบสอบถามการรับประทานปัจจัยสามตัว (TFEQ) และ MRI เชิงโครงสร้างถูกดำเนินการบน 1.5 T ซีเมนส์ Avanto MRI System (Siemens, Erlangen, Germany) เพื่อกำหนดปริมาณของวัตถุสีเทาในสมอง วัยรุ่นแบบลีนและโรคอ้วนจับคู่กับอายุปีการศึกษาเพศและสถานภาพทางเศรษฐกิจและสังคม เมื่อเปรียบเทียบกับวัยรุ่นที่มีภาวะลีนผู้เข้าร่วมที่เป็นโรคอ้วนมีคะแนนการยับยั้งที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญต่อ TFEQ ประสิทธิภาพลดลงในการทดสอบความรู้ความเข้าใจและปริมาณเยื่อหุ้มสมองส่วนล่างหรือวงโคจรต่ำ การกำจัดมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับดัชนีมวลกายคะแนน Stroop Color-Word และปริมาณเยื่อหุ้มสมองวงโคจรด้านหน้า นี่เป็นรายงานครั้งแรกของความสัมพันธ์เหล่านี้ในวัยรุ่นและชี้ไปที่ความสำคัญของการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างการขาดดุลทางระบบประสาทและโรคอ้วน

คำสำคัญ: โรคอ้วน, วัยรุ่น, Disinhibition, MRI, กลีบหน้าผาก, ความรู้ความเข้าใจ, Orbitofrontal Cortex

บทนำ

ความชุกของโรคอ้วนในเด็กและวัยรุ่นในสหรัฐอเมริกามีมากกว่าสามเท่าตั้งแต่ 1970 แม้ว่าหลักฐานล่าสุดแสดงให้เห็นว่าโรคอ้วนในวัยเด็กอาจลดลง แต่อัตราที่สูงในปัจจุบันคาดการณ์ว่าปัญหาสุขภาพของประชาชนที่จะเกิดขึ้นซึ่งเกี่ยวข้องกับโรคหัวใจและหลอดเลือดและต่อมไร้ท่อ (1).

การยับยั้งพฤติกรรมการกินซึ่งมีลักษณะเป็นส่วนหนึ่งของนิสัยชอบกินโอกาสในการตอบสนองต่อสิ่งบ่งชี้ด้านสิ่งแวดล้อมมีความสัมพันธ์กับโรคอ้วนมานานแล้วทั้งในเด็กและผู้ใหญ่ (2) ความล้มเหลวในการควบคุมที่เกี่ยวข้องในการบริโภคแคลอรี่ที่นำไปสู่โรคอ้วนในที่สุดอาจเกิดขึ้นในหลายระดับในสมองรวมถึงมลรัฐ (3) และตามงานล่าสุดในเปลือกสมอง (4) ชุดของการศึกษา neuroimaging การทำงานของประชาชนแบบลีนและเป็นโรคอ้วนทั้งในรัฐที่หิวโหยและที่กินอาหารได้แสดงให้เห็นภูมิภาคเยื่อหุ้มสมองหลายแห่งรวมถึงบริเวณหน้าก่อนหน้า5), insula, หลัง cingulate, ขมับและ orbitofrontal cortices (6) จะเปิดใช้งานที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับระดับของความเต็มอิ่มและค่าดัชนีมวลกายแนะนำให้พวกเขามีส่วนร่วมในการควบคุมปริมาณแคลอรี่ ความเข้าใจเกี่ยวกับ OFC เป็นพื้นที่สำคัญในการยับยั้งพฤติกรรมย้อนกลับไปในกรณีของ Phineas Gage ผู้โชคร้าย 19th คนงานราวศตวรรษที่รอดชีวิตจากอุบัติเหตุน่าจะสร้างความเสียหายให้กับ orbitofrontal cortex ซึ่งส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงทางบุคลิกภาพและเพิ่มแรงกระตุ้น (7).

การค้นพบระบบประสาทมีความสัมพันธ์กับดัชนีมวลกาย (BMI) ในการศึกษาขนาดเล็กของผู้หญิงอายุ 55 ปีขึ้นไปซึ่งใช้ morphometry (voxel) (VBM), BMI มีความสัมพันธ์เชิงลบกับปริมาณสสารสีเทาในพื้นที่ด้านหน้าหลายแห่งรวมถึง orbitofrontal ด้านซ้ายด้านหน้าด้านล่างและด้านขวาล่าง ไปยังภูมิภาคอื่น ๆ รวมทั้งซีเบลลัมขวาเช่นเดียวกับภูมิภาคด้านหลังขวาขนาดใหญ่ที่ครอบคลุม parahippocampal, กระสวย, และ Gyri ภาษา (8) การศึกษาขนาดใหญ่ของผู้ใหญ่ 1,428 พบความสัมพันธ์เชิงลบในหมู่ชายระหว่างค่าดัชนีมวลกายและเรื่องสีเทาโดยรวมเช่นเดียวกับพื้นที่สมองที่เฉพาะเจาะจงเช่นสมองกลีบขมับทวิภาคีอยู่ตรงกลาง, กลีบท้ายทอย, กลีบหน้า, precuneus, สมองกลีบกลางและหน้าสมอง9) การศึกษา VBM อีกเรื่องหนึ่งแสดงให้เห็นว่าผู้ใหญ่ที่เป็นโรคอ้วนมีความหนาแน่นของสสารสีเทาต่ำกว่าในพื้นที่เช่นเพอคิวลัมด้านหน้า, หน้ากลาง, หน้าโพสต์กลาง, รวมทั้ง putamen10) กลุ่มของเราได้อธิบายความผิดปกติของระบบประสาทในวัยรุ่นที่เป็นโรคอ้วนด้วยโรคเบาหวานประเภท 2 (T2DM) (26) แต่จากความรู้ของเราไม่มีการอธิบายถึงการขาดดุลดังกล่าวในหมู่เยาวชนที่เป็นโรคอ้วนที่ไม่มี T2DM

นอกเหนือจากการค้นพบโครงสร้างแล้วการประเมินความรู้ความเข้าใจได้แสดงให้เห็นว่าการทำงานของผู้บริหารและการยับยั้งการตอบสนองอาจถูกทำลายได้ทั้งในผู้ใหญ่และผู้ใหญ่ที่เป็นโรคอ้วน งานวิจัยชิ้นหนึ่งที่ใช้โพซิตรอนฉายเอกซ์เรย์ (PET) และการทดสอบทางปัญญาพบว่าผู้ใหญ่ที่เป็นโรคอ้วนจะลดระดับเมแทบอลิซึมของกลูโคส prefrontal ก่อนหน้านี้รวมทั้งลดการปฏิบัติงาน Stroop การทดสอบความสนใจและหน้าที่ผู้บริหาร11) การศึกษาอื่น ๆ ของฟังก์ชั่นผู้บริหารและการยับยั้งการตอบสนองในผู้ใหญ่ได้แสดงให้เห็นความสัมพันธ์เชิงลบของตัวแปรเหล่านั้นกับ BMI (12-14) นอกจากนี้วัยรุ่นที่เป็นโรคอ้วนอย่างมากแสดงให้เห็นว่าการทำงานของผู้บริหารลดลงเมื่อเทียบกับข้อมูลเชิงบรรทัดฐาน (15).

เราตั้งสมมติฐานว่าสอดคล้องกับสิ่งที่ค้นพบก่อนหน้านี้โดยใช้แบบสอบถามการกินปัจจัยสามตัว (TFEQ) วัยรุ่นอ้วนจะมีอันดับสูงขึ้นของการรายงานพฤติกรรมการกินของตัวเอง เราตั้งสมมติฐานเพิ่มเติมว่าวัยรุ่นที่เป็นโรคอ้วนจะมีคะแนนต่ำกว่าในการประเมินการทำงานของผู้บริหารและลดความสมบูรณ์ในมาตรการทางระบบประสาทของสมองส่วนหน้า (ปริมาตรสสารสีเทาที่ใช้ MRI รวมถึงปริมาตรสมองระดับภูมิภาค) นอกจากนี้เรายังกล่าวอีกว่าการทำลาย TFEQ นั้นจะเกี่ยวข้องกับคะแนนความรู้ความเข้าใจในโดเมนที่เกี่ยวข้องเช่นเดียวกับการวัด MRI ในพื้นที่สมองที่เกี่ยวข้องกับการยับยั้งการตอบสนองและการควบคุมผู้บริหาร

วิธีการ

ผู้เข้าร่วมและขั้นตอน

เยาวชนเก้าสิบเอ็ดคน (14-21y / o) 37 ลีน (BMI <25 kg / m2 หรืออัตราส่วนเอวต่อส่วนสูง <0.5) และ 54 คนอ้วน (BMI≥30กก. / ม2 หรือ> 95 เปอร์เซ็นไทล์สำหรับ BMI สำหรับอายุและเพศ) เข้าร่วมในการศึกษา แปดสิบเอ็ดคน (36 คนอ้วน 45 คน) ได้รับ MRI วัยรุ่นสิบคนไม่ได้รับ MRI ด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้สองคนไม่ได้นัดหมายไว้คนหนึ่งท้องและเราเลือกที่จะทำผิดในด้านความปลอดภัยมีคนหนึ่งไม่สามารถทนต่อ MRI ได้ (claustrophobia) และหกคนมีค่าดัชนีมวลกาย> 50 กก. / ม2 และเกินขนาดร่างกายที่สแกนเนอร์สามารถใช้งานได้

ผู้เข้าร่วมแบบลีนมีอายุเฉลี่ย 17.3 ± 1.6 ปีและเป็นโรคอ้วน 17.5 ปี± 1.6 ปี ทั้งสองกลุ่มได้รับการจับคู่กับปีการศึกษาเพศและสถานะทางเศรษฐกิจและสังคมและอยู่ในช่วงปกติทางความรู้ หลักฐานของระบบประสาท, การแพทย์ (นอกเหนือจาก dyslipidemia, ความต้านทานต่ออินซูลินสั้นจาก T2DM, โรครังไข่ polycystic, หรือความดันโลหิตสูง), หรือจิตเวชศาสตร์ (รวมถึงภาวะซึมเศร้าและแอลกอฮอล์หรือสารเสพติดอื่น ๆ ) เจ็บป่วยยกเว้นบุคคลที่เข้าร่วมในการศึกษา T2DM ยังไม่รวมบุคคลจากการเข้าร่วม ผู้เข้าร่วมและผู้ปกครองให้ความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรและได้รับการชดเชยตามเวลาและความไม่สะดวก โปรโตคอลการศึกษาได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการพิจารณาสถาบันการแพทย์มหาวิทยาลัยนิวยอร์ก

ผู้เข้าร่วมการศึกษาทั้งหมดได้รับตัวอย่างเลือดหลังจากผ่านไป 10 ชั่วโมงอย่างรวดเร็วในชั่วข้ามคืนสำหรับการประเมินระดับกลูโคสอินซูลินไขมันและเครื่องหมายการอักเสบ (ความไวสูง C-Reactive Protein; hs-CRP) วัดกลูโคสโดยใช้วิธีกลูโคสออกซิเดส (VITROS 950 AT, Amersham, อังกฤษ), อินซูลินด้วย chemiluminescence (Advia Centaur, Bayer Corporation) และ CRP วัดในพลาสมาโดยใช้เอนไซม์ immunoassay (Vitros CRP slide, Orthos Clinical Diagnostics) ความไวของอินซูลินถูกประเมินโดยใช้แบบจำลองประเมินสภาวะสมดุลของความต้านทานต่ออินซูลิน (HOMA-IR)

การประเมินผล

การประเมินทางประสาทวิทยา

เราทำการประเมินผลอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับฟังก์ชั่นระบบประสาทรับรู้ซึ่งรวมถึงความสำเร็จทางปัญญาหน่วยความจำล่าสุดหน่วยความจำในการทำงานความสนใจและหน้าที่ของผู้บริหาร เราตั้งสมมติฐานว่าจะมีความแตกต่างในการทำงานของสมองส่วนหน้าระหว่างวัยรุ่นที่มีไขมันน้อยและวัยรุ่นที่เป็นโรคอ้วนดังนั้นจึง จำกัด การวิเคราะห์ของเราไว้ที่การทดสอบทางระบบประสาทที่สะท้อนถึงความสมบูรณ์ของสมองส่วนหน้าและการทำงานของผู้บริหารที่ยังคงอยู่ ได้แก่ การทดสอบความสัมพันธ์ปากเปล่าควบคุม (COWAT) ส่วนการทดสอบการทำเทรล & B, งาน Stroop, ดัชนีความสนใจ / สมาธิของการประเมินช่วงกว้างของการเรียนรู้และหน่วยความจำ (WRAML) และดัชนีหน่วยความจำการทำงานของ WRAML ยกเว้น WRAML และ Stroop ซึ่งให้คะแนนมาตรฐานที่แก้ไขตามอายุจะมีการรายงานคะแนนดิบ การทดสอบทั้งหมดเป็นเครื่องมือทางประสาทวิทยามาตรฐานที่อธิบายไว้ในรายละเอียดที่อื่น (16).

แบบสอบถามการรับประทานสามปัจจัย (TFEQ)

ประเมินคุณลักษณะของพฤติกรรมการกินโดยใช้ TFEQ TFEQ เป็นเครื่องมือ 51 รายการประกอบด้วยสามยับยั้งชั่งใจวัดย่อย (เช่นการควบคุมความรู้ความเข้าใจของพฤติกรรมการกิน; รายการ 21), disinhibition (เช่นความไวของการรับประทานอาหารในการตอบสนองต่อปัจจัยทางอารมณ์และความรู้สึกรายการ 16) ความหิว (เช่นความอ่อนไหวของการกินเพื่อตอบสนองต่อความรู้สึกหิว; รายการ 14) TFEQ ได้รับยาประมาณหนึ่งชั่วโมงหลังจากอาสาสมัครรับประทานอาหารกลางวัน

MRI ซื้อและวิเคราะห์รูปภาพ

วิชาทั้งหมดได้รับการศึกษาในระบบ 1.5 T ซีเมนส์ Avanto MRI เดียวกันซึ่งมีขนาดเส้นผ่าศูนย์กลาง 65 นิ้วเจาะและตารางที่เหมาะสมสำหรับสูงสุด 400 ปอนด์บุคคล เราได้รับภาพสะท้อนการไล่ระดับสีแบบไล่ระดับอย่างรวดเร็วในการดึงดูด T1 (MPRAGE; TR 1300 ms; TE 4.38 ms; TI 800 ms; FOV 250 × 250, ความหนาชิ้น 1.2, NEX 1, มุมพลิก 15 °, ขนาดเมทริกซ์ 256; 256 ชิ้นชเวียน)

การวิเคราะห์ปริมาตร WM / GM

การปรับสภาพเชิงพื้นที่และการแบ่งส่วนของภาพ MPRAGE ใช้ขั้นตอนอัตโนมัติตามที่อธิบายไว้ใน (17) ซอฟต์แวร์การทำแผนที่พารามิเตอร์เชิงสถิติ (SPM5) ภาพ MPRAGE ได้รับการแก้ไขเป็นครั้งแรกสำหรับสัญญาณที่ไม่สม่ำเสมอและปรับให้เป็นแนวมาตรฐานเป็นเท็มเพลต T1 มาตรฐาน Montreal Neurological Institute โดยใช้อัลกอริทึมการจำแนกประเภทเนื้อเยื่อใน SPM5 เราแบ่งภาพ MPRAGE ที่ปรับให้เป็นมาตรฐานลงในสสารสีเทา (GM), สสารขาว (WM), และพาร์ติชั่น cerebro-spinal fluid (CSF) ซึ่งเป็นแผนที่แสดงความน่าจะเป็นสำหรับแต่ละ voxel GM, WM หรือ CSF พาร์ติชันที่แบ่งกลุ่มเหล่านี้ถูกทำให้เป็นมาตรฐานในภายหลังตามแม่แบบมาตรฐานที่เกี่ยวข้อง นอกเหนือจากการประเมินสมองทั้งหมดและระบุว่าในช่วงวัยรุ่น myelination กลีบหน้าผากยังคงดำเนินต่อไปเราใช้เทมเพลตสองแบบที่แตกต่างกันเพื่อรับขอบเขตที่น่าสนใจ (ROI) ในกลีบสมองส่วนหน้า สิ่งเหล่านี้คือการติดฉลากอัตโนมัติกายวิภาคของ SPM (AAL) (18) เทมเพลตและวิธีการแยกพัสดุกลีบหน้าผากที่เชื่อถือได้ของเรา (19) เทมเพลต AAL ถูกใช้เพื่อรับกลีบหน้าทั้งหมดขอบเขตการคำนวณล่วงหน้าและภูมิภาค orbitofrontal วิธีการจัดส่งพัสดุของเราถูกใช้เพื่อหาพื้นที่ prefrontal (กลีบสมองส่วนหน้าลบด้วยส่วนมอเตอร์เสริม) เราคำนวณสัดส่วนของปริมาณ WM, GM, CSF ในสมองทั้งหมดและส่วนหน้าในระดับกรณีโดยการทำแผนที่พื้นที่กับพาร์ติชันแต่ละเซ็กเมนต์ก่อนแล้วจึงเฉลี่ยค่าข้ามอาสาสมัครสำหรับแต่ละกลุ่มทั้งสอง

การวิเคราะห์ทางสถิติ

เราทำการทดสอบ t-test ตัวอย่างอิสระสองด้านเพื่อตรวจสอบความแตกต่างของกลุ่มในข้อมูลประชากรข้อมูลต่อมไร้ท่อข้อมูลความรู้ความเข้าใจและปริมาณของสมองรวมทั้งความสัมพันธ์ของเพียร์สันระหว่างคะแนนการฆ่าเชื้อ TFEQ และ BMI คะแนนคำสี Stroop และปริมาณสสารสีเทาของวงโคจรของเยื่อหุ้มสมองออร์โธฟรอนทัล ข้อมูลที่เกินกว่า 2 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจากค่าเฉลี่ยของกลุ่มสำหรับตัวแปรนั้นจะไม่รวมอยู่ด้วย เนื่องจากมีความแปรปรวนของปริมาณสมองในระดับภูมิภาคที่เกี่ยวข้องกับขนาดศีรษะโดยรวมเราจึงวัดขนาดห้องนิรภัยภายในกะโหลก (ICV) ของแต่ละคนและใช้ค่า ICV เพื่อปรับปริมาณสมองส่วนภูมิภาค ดังนั้นเพื่อให้สามารถเปรียบเทียบกับการศึกษาอื่น ๆ และให้ผู้อ่านเข้าใจถึงขนาดของบริเวณสมองที่ศึกษาตารางที่อธิบายปริมาณสมองส่วนภูมิภาคจะแสดงปริมาณดิบ (ไม่ตกค้าง) อย่างไรก็ตามการเปรียบเทียบทางสถิติและความสำคัญและขนาดผลกระทบสำหรับการถ่ายภาพทั้งหมดที่นำเสนอนั้นใช้ปริมาตรของสมองที่ปรับแล้ว (ที่เหลือ)

Results

ข้อมูลประชากรและต่อมไร้ท่อ

กลุ่มวิชาได้รับการจับคู่ตามอายุเพศเกรดโรงเรียนและสถานะทางสังคมและเศรษฐกิจของ Hollingshead (SES) ผู้เข้าร่วมที่เป็นโรคอ้วนตามคำจำกัดความของค่าดัชนีมวลกายสูงขึ้นและตามที่คาดหวังยังมีความดันโลหิต systolic และ diastolic ที่สูงขึ้น, การอดอินซูลินและระดับกลูโคส (แต่ทั้งหมดอยู่ในช่วง normoglycemic) เช่นเดียวกับแบบประเมิน homeostatic ของความต้านทานต่ออินซูลิน ), ไตรกลีเซอไรด์, ไลโปโปรตีนชนิดความหนาแน่นต่ำ (LDL) และโปรตีนความไวสูง C-reactive protein (CRP) ผู้ที่เป็นโรคอ้วนมีระดับไลโปโปรตีนความหนาแน่นสูง (HDL) ในระดับต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญ โปรดอ้างอิงถึง 1 ตาราง.

 1 ตาราง    

ลักษณะทางประชากรและลักษณะของต่อมไร้ท่อของกลุ่มวัยรุ่นลีนและโรคอ้วน

แบบสอบถามการรับประทานอาหารสามปัจจัย

วัยรุ่นที่เป็นโรคอ้วนมีคะแนนสูงกว่าผู้เข้าร่วมแบบลีนอย่างมีนัยสำคัญเกี่ยวกับปัจจัยการฆ่าเชื้อของแบบสอบถามการกินอาหารสามปัจจัย (6.85 ± 3.55 เทียบกับ 3.91 ± 1.96, p <0.000, โคเฮน d (d) = 1.07) รวมทั้งปัจจัยความหิว (6.60 ± 3.37 เทียบกับ 4.68 ± 2.84, p = 0.008, d = 0.81) และปัจจัยยับยั้งทางปัญญา (9.19 ± 4.30 เทียบกับ 6.78 ± 4.11, p = 0.012, d = 0.57) โปรดทราบว่าเราทำการวิเคราะห์เหล่านี้ซ้ำสำหรับผู้เข้าร่วม 81 คนที่มี MRI และผลลัพธ์ไม่มีการเปลี่ยนแปลงโดยพื้นฐาน (ไม่แสดงข้อมูล)

มาตรการทางปัญญา

เมื่อเปรียบเทียบกับวัยรุ่นที่มีน้ำหนักน้อยวัยรุ่นที่เป็นโรคอ้วนมีประสิทธิภาพในการรับรู้ที่แย่ลงในทุกงานของสมองส่วนหน้าเด่นชัดมากที่สุดสำหรับ Stroop (การวัดการยับยั้ง) และดัชนีหน่วยความจำในการทำงานของ WRAML แม้ว่าเราควบคุม โปรดอ้างอิงถึง 2 ตาราง.

 2 ตาราง    

ความแตกต่างทางปัญญาระหว่างกลุ่มวัยรุ่นลีนและอ้วน

เนื่องจากวิชา 10 ไม่ได้รับการประเมิน MRI (สำหรับรายละเอียดโปรดดูที่ผู้เข้าร่วมและส่วนของขั้นตอนข้างต้น) เราทำการวิเคราะห์ซ้ำสำหรับกลุ่มย่อยของวัยรุ่น 81 ที่มี MRI และทิศทางและความสำคัญของผลลัพธ์ทางปัญญายังคงไม่เปลี่ยนแปลง ไม่แสดง)

การถ่ายภาพสมอง

ปริมาณสสารสีเทากลีบหน้า (เป็นลูกบาศก์เซนติเมตร) มีแนวโน้มที่เล็กกว่าแม้ว่าจะไม่ได้อยู่ในระดับนัยสำคัญทางสถิติในหมู่วัยรุ่นอ้วน (265.3 ± 29.5 เทียบกับ 269.6 ± 26.7; 0.00369 ± 0.018312 ที่เหลืออยู่ −0.00609 ± 0.014076, p = 0.139 d = 0.35) โปรดทราบว่าถึงแม้ว่าความแตกต่างที่แน่นอนระหว่างปริมาณเหล่านี้มีขนาดเล็กการวิเคราะห์ได้ดำเนินการหลังจากการตกค้างใน ICV และค่านัยสำคัญและขนาดผลกระทบสะท้อนให้เห็นถึงการวิเคราะห์เหล่านี้ นอกจากนี้เพื่อควบคุมผลกระทบการพัฒนาที่เป็นไปได้ของอายุต่อปริมาตรด้านหน้าและสมองเราจึงทำการวิเคราะห์ซ้ำตามอายุ เราพบว่าปริมาณสสารสีเทาที่ลดลงอย่างมีนัยสำคัญสำหรับเยาวชนที่เป็นโรคอ้วนในเยื่อหุ้มสมอง orbitofrontal (32.3 ± 3.68 เทียบกับ 33.3 ± 3.99; 0.00781 ± 0.024944 ที่ตกค้าง, p0.01227 ± 0.018947, d = 0.005) ความแตกต่างของกลุ่มวอลุ่ม OFC ไม่เปลี่ยนแปลงหลังจากควบคุมความดันโลหิตซิสโตลิกหรือ HOMA-IR การประเมินพื้นที่สมองอื่น ๆ รวมถึงเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าและเยื่อหุ้มสมองด้านหน้าส่วนหน้าไม่ได้มีความแตกต่างกันระหว่างผู้เข้าร่วมที่เป็นโรคอ้วนและผู้ป่วยที่มีน้ำหนักน้อย การร่วมที่หลากหลายสำหรับอายุไม่ได้เปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์เหล่านี้

สมาคม

เราพบความเชื่อมโยงที่สำคัญระหว่างการวัดปริมาณ TFEQ และความรู้ความเข้าใจ BMI และ MRI โดยเฉพาะอย่างยิ่งคะแนนการฆ่าเชื้อใน TFEQ มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับ BMI (r (81) = 0.406, p <0.001), คะแนน Stroop Color-Word (r (77) = −0.272, p = 0.017) และ OFC สีเทา ปริมาตรของสาร (r (71) = −0.273, p = 0.021) เพื่อให้เข้าใจถึงความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณ OFC และการฆ่าเชื้อเราได้สำรวจความสัมพันธ์แยกกันสำหรับทั้งสองกลุ่ม เราพบว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างการฆ่าเชื้อและปริมาณ OFC สำหรับคนอ้วน (r (40) = −0.028, p = 0.864) ในขณะที่มีการเชื่อมโยงที่แข็งแกร่งสำหรับกลุ่มลีน (r (31) = −0.460, p = 0.009) ความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนการฆ่าเชื้อและ BMI และ Stroop ยังคงมีนัยสำคัญสำหรับกลุ่มย่อยของบุคคลที่มี MRI (ไม่แสดงข้อมูล)

การสนทนา

ตามที่คาดไว้วัยรุ่นที่เป็นโรคอ้วนมีคะแนนสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในด้านการยับยั้งความหิวโหยและความยับยั้งชั่งใจทางปัญญาใน TFEQ แม้ว่าระดับสูงของความยับยั้งชั่งใจทางปัญญาในหมู่วัยรุ่นที่เป็นโรคอ้วนในการตรวจสอบครั้งแรกจะปรากฏขึ้น counterintuitive มันสอดคล้องกับรูปแบบที่อธิบายไว้ของ "ความยับยั้งชั่งใจแข็ง" ซึ่งบุคคลที่มีการรับประทานอาหารที่ถูกยับยั้งและยับยั้งชั่งใจอาจมีแนวโน้มที่จะ จำกัด อาหารในบางสถานการณ์ (20).

ผลทางระบบประสาทที่แปลกใหม่ของเราในหมู่วัยรุ่นที่เป็นโรคอ้วนนั้นสอดคล้องกับข้อค้นพบในวรรณกรรมผู้ใหญ่ (8, 9) แสดงให้เห็นถึงการลดปริมาณสสารสีเทา ในตัวอย่างวัยรุ่นของเราการลดลงเหล่านี้ถูกทำเครื่องหมายมากที่สุดสำหรับ orbitofrontal cortex ซึ่งเป็นพื้นที่สมองสำคัญในการควบคุมแรงกระตุ้น แต่ยังแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มอ่อนแอสำหรับกลีบหน้าผากทั้งหมด เราคาดการณ์ว่าการลดปริมาตรที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นซึ่งมีอยู่ในบริเวณสมองอื่น ๆ ในหมู่วัยรุ่นที่เป็นโรคอ้วนอาจถึงความสำคัญทางสถิติในตัวอย่างที่ขยายออกไป

ที่สำคัญสำหรับรายงานนี้เราพบว่ากลุ่มที่มีน้ำหนักเกินไม่เพียง แต่จะมีคะแนนการกำจัดที่สูงขึ้นใน TFEQ แต่ยังมีประสิทธิภาพต่ำกว่าในการทดสอบทางความคิดที่สะท้อนการทำงานของสมองที่คิดว่าเป็นศูนย์กลางของการยับยั้งพฤติกรรม จากขอบเขตและหน้าที่ของสมองส่วนหน้าเราวัดความสนใจเป็นพิเศษในการยืนยันความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยการยับยั้งของ TFEQ และ OFC ซึ่งเป็นพื้นที่สมองที่สำคัญมากสำหรับการยับยั้งพฤติกรรม (การควบคุมแรงกระตุ้น) เราเลือก Stroop เพราะมันเป็นเพียงหนึ่งในงานกลีบหน้าผากของเรา (รวมถึงงานที่แตะฟังก์ชั่นผู้บริหาร) ที่ทดสอบความสามารถในการยับยั้งการตอบสนองอัตโนมัติโดยเฉพาะ นี่คือการรับรู้โดยตรงขนานของพฤติกรรม (disinhibition factor ของ TFEQ) และส่วนของสมอง (OFC) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการยับยั้งการตอบสนองอัตโนมัติ ความสนใจของเราคือการยืนยันการทำงาน (Stroop กับงานอื่น ๆ ของหน้าผากที่ไม่ได้วัดการยับยั้งการตอบสนอง) และความเฉพาะเจาะจงทางกายวิภาค (OFC) ของการค้นพบของเรา

นอกจากนี้เรายังพบการเชื่อมโยงที่สำคัญระหว่างคะแนนปัจจัยการยับยั้งและปริมาณ BMI และ OFC เมื่อความสัมพันธ์ระหว่าง disinhibition และปริมาตร OFC ถูกตรวจสอบแยกกันในผู้เข้าร่วมแบบลีนและโรคอ้วนเราพบว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบที่รุนแรงสำหรับกลุ่มที่มีน้ำหนักน้อยเท่านั้น เป็นไปได้ว่าบุคคลที่เป็นโรคอ้วนนั้นมีประสบการณ์ในระดับที่สำคัญต่อการยับยั้ง - (ซึ่งเราแสดงให้เห็นว่าเกี่ยวข้องกับค่าดัชนีมวลกาย) โดยการยับยั้งเพิ่มเติมไม่ได้สะท้อนให้เห็นอย่างชัดเจนในการเปลี่ยนแปลงเพิ่มเติมใน OFC แต่บางทีในภูมิภาคสมองหรือเครือข่ายต่างๆ เป็นส่วนหนึ่งของการศึกษานี้ ความเป็นไปได้อีกประการสำหรับการค้นพบที่แตกต่างกันเหล่านี้สำหรับแต่ละกลุ่มน้ำหนักสองกลุ่มคือเนื่องจากกลุ่มที่เป็นโรคอ้วนมีการรับรองรายการในระดับที่สูงกว่าพวกเขาอาจมีความอ่อนไหวต่อปัญหาความปรารถนาทางสังคมมากขึ้น พฤติกรรมของพวกมันถูกยับยั้งในการกินทำให้กลุ่มในกลุ่มนี้ลดลง สุดท้ายก็เป็นไปได้ว่าการ จำกัด ช่วงคือปรากฏการณ์ของความสัมพันธ์ลดลงเมื่อความแปรปรวนลดลงตามที่เกิดขึ้นเมื่อเราแบ่งตัวอย่างของเราในสองอาจมีผลต่อผลลัพธ์ของเรา

ในขณะที่การศึกษาของเราพบว่าการยับยั้งพฤติกรรมการกินมีความสัมพันธ์กับการลดลงของการทำงานของผู้บริหารและปริมาณสสารสีเทาด้านหน้าลักษณะการตัดขวางของการออกแบบของเราไม่ได้ช่วยให้เราสามารถแก้ไขปัญหาทิศทางหรือสาเหตุ เมื่อมีการกล่าวมีทฤษฎีที่น่าเชื่อถือหลายประการเกี่ยวกับทิศทางของการเชื่อมโยงเหล่านี้

ความเป็นไปได้อย่างหนึ่งคือการขาดดุลทางสมองในเชิงโครงสร้างหรือหน้าที่หลักนำไปสู่การรับประทานอาหารที่ไม่ถูกสุขลักษณะและลดการทำงานของระบบประสาท บรรทัดของการให้เหตุผลนี้ได้รับการสนับสนุนบางส่วนโดยงานแสดง disinhibtion ในพฤติกรรมการกินเพื่อลางบอกปริมาณแคลอรี่ที่เพิ่มขึ้น (21) และโรคอ้วน (22) นอกจากนี้ยังสอดคล้องกับงานถ่ายภาพเพื่อการทำงานที่แสดงให้เห็นว่าบุคคลที่ตอบสนองต่อการมองเห็นปริมาณอาหารที่น่ากินแสดงการกระตุ้นวงจรสมองรางวัลที่อ่อนลงมีความเสี่ยงสูงสำหรับการเพิ่มน้ำหนักในอนาคต (23); บางทีพวกเขาอาจต้องการแรงกระตุ้นมากขึ้น (อาหารมากขึ้น) เพื่อให้ได้การตอบสนองของรางวัลเดียวกัน

คำอธิบายที่เป็นไปได้อีกประการหนึ่งคือการขาดดุลของโครงสร้างสมองเช่นที่แสดงในการศึกษานี้เป็นผลมาจากโรคอ้วนและความต้านทานต่ออินซูลินที่เกี่ยวข้อง ความเป็นไปได้นี้ได้รับการสนับสนุนโดยการศึกษาระยะยาว 24 ปีแสดงค่าดัชนีมวลกายเพิ่มขึ้นเริ่มต้นในวัยกลางคนมีความสัมพันธ์กับปริมาณกลีบสมองลดลงในชีวิตต่อมา (24) การสนับสนุนคำสั่งเอฟเฟกต์นี้เป็นงานของเราเองในผู้ใหญ่ที่เราพบว่าปริมาณฮิปโปแคมปัสสัมพันธ์กับความบกพร่องในการทนกลูโคส (25) เช่นเดียวกับในวัยรุ่นที่มี T2DM ที่ซึ่งเราพบความบกพร่องทางสติปัญญาและการลดลงของปริมาตรกลีบสมองส่วนหน้าและในความสมบูรณ์ของโครงสร้างจุลภาคเรื่องสสารสีขาว (26) เราวางตัวว่าการดื้อต่ออินซูลินที่เกี่ยวข้องกับโรคอ้วนแสดงโดยกลุ่มวัยรุ่นของเราที่มีน้ำหนักเกินอาจทำให้การทำงานของผู้บริหารลดลงและการขาดโครงสร้าง เราได้อธิบายแบบจำลองที่เป็นไปได้สำหรับเอฟเฟกต์เหล่านี้ (27) ซึ่งเราตั้งสมมติฐานว่าความต้านทานต่ออินซูลินเกี่ยวข้องกับปฏิกิริยาของหลอดเลือดสมองลดลงซึ่งเกี่ยวข้องกับความผิดปกติของ endothelial เรารู้ว่าในระหว่างการกระตุ้นสมองเช่นเกิดขึ้นเมื่อปฏิบัติงานด้านการรับรู้มีกิจกรรม synaptic เพิ่มขึ้นในส่วนของสมองที่เกี่ยวข้อง ในสมองปกตินี้ส่งผลให้เกิดการขยายตัวของหลอดเลือดในระดับภูมิภาคและการเพิ่มระดับกลูโคสในภูมิภาคนั้นเพื่อรองรับความต้องการทางปัญญาที่เพิ่มขึ้น (28) ดังนั้นปฏิกิริยาของหลอดเลือดซึ่งเป็นส่วนประกอบสำคัญของการไหลเวียนของเลือดในสมองที่ได้รับการควบคุมอย่างดีจึงเป็นกุญแจสำคัญในการรักษาสภาพแวดล้อมของเซลล์ประสาทที่ดีที่สุดในระหว่างการกระตุ้นสมอง (29) งานวิจัยแสดง endothelial dysfunction ในเด็กที่เป็นโรคอ้วนแม้กระทั่งก่อนการพัฒนาของโรคเบาหวาน (30) สนับสนุนเพิ่มเติมหลักฐานนี้ นอกจากนี้เครื่องหมายการอักเสบ C-reactive protein (CRP) ได้รับการยกระดับในวัยรุ่นที่เป็นโรคอ้วน ในการศึกษาตรวจสอบกลุ่มผู้ใหญ่จำนวนมากนักวิจัยพบว่าไซโตไคน์อักเสบในระดับที่เพิ่มขึ้นในฐานะผู้ไกล่เกลี่ยสมมุติฐานของความเสื่อมทางปัญญาในหมู่บุคคลที่มีภาวะเมตาบอลิซึม (31-34) กลไกที่เป็นไปได้สำหรับผลกระทบทางปัญญาเหล่านี้จัดทำโดยข้อมูลสัตว์แสดงให้เห็นว่าไซโตไคน์อักเสบที่มากเกินไปสามารถลด potentiation ระยะยาว (LTP) ซึ่งเป็นกระบวนการที่เข้าใจได้ว่ามีความสำคัญในการรวมหน่วยความจำในฮิบโป ไซโตไคน์ที่อักเสบอาจทำให้เกิดความเสื่อมในระบบประสาทและระบบประสาทกระบวนการที่มีความสำคัญต่อการก่อตัวของความทรงจำและการบำรุงรักษาความสมบูรณ์ของโครงสร้างประสาท

ความเป็นไปได้ประการที่สามคือผลกระทบเหล่านี้เป็นแบบสองทิศทางโดยการยับยั้งพฤติกรรมมักจะเป็นโรคอ้วนซึ่งอาจส่งผลเสียต่อบริเวณสมองที่รับผิดชอบในการทำหน้าที่ของผู้บริหารและการยับยั้งการบริโภคแคลอรี่ ความเป็นไปได้ที่สามนี้อาจช่วยอธิบายได้ว่าทำไมมันจึงยากสำหรับบุคคลที่จะลดน้ำหนักเมื่อได้รับ

เราได้รับการสนับสนุนจากความจริงที่ว่าในบรรดาพื้นที่สมองไม่กี่แห่งที่เราประเมินคือ OFC พื้นที่สมองที่ได้รับการแสดงให้เห็นว่ามีความสำคัญในการยับยั้งพฤติกรรมในการศึกษาทั้งสัตว์และมนุษย์ การค้นพบของเรารวมถึงประสิทธิภาพที่ต่ำกว่าในการทดสอบการคิดซึ่งต้องใช้ OFC อย่างสมบูรณ์ควบคู่ไปกับการลดปริมาตรในพื้นที่นี้ที่เกี่ยวข้องกับจุดการกำจัดพฤติกรรมที่มีความสำคัญในการเพิ่มน้ำหนัก

การศึกษานี้มีข้อ จำกัด บางประการที่ชัดเจน ประการแรกเป็นการมองแบบตัดขวางที่ไม่อนุญาตให้เราแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับเวรกรรมที่ชัดเจน ประการที่สองเนื่องจากขนาดตัวอย่างที่ค่อนข้างเรียบง่ายของเราเราได้ จำกัด การวัดของเราไว้ที่บริเวณสมองซึ่งจากการศึกษาก่อนหน้านี้พบว่าเกี่ยวข้องกับโรคอ้วนหรือการยับยั้งหรือสิ่งที่เรามีเหตุผลทางทฤษฎีที่ดีที่เชื่อว่าอาจเกี่ยวข้อง ดังนั้นจึงเป็นไปได้ว่ามีพื้นที่สมองอื่น ๆ ซึ่งเราไม่ได้ประเมินว่าอาจเกี่ยวข้องด้วย ข้อ จำกัด ประการที่สามของการศึกษาของเราคือเรามีน้ำหนักปัจจุบันของผู้เข้าร่วมเท่านั้นและเราไม่สามารถแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับระยะเวลาของโรคอ้วนได้ ตัวอย่างที่เราศึกษามีแนวโน้มที่จะมีความแปรปรวนอย่างมากในระยะเวลาของโรคอ้วนและความต้านทานต่ออินซูลินที่เกี่ยวข้อง อย่างไรก็ตามการศึกษาของเรามีจุดแข็งที่สำคัญรวมถึงการจับคู่อย่างระมัดระวังระหว่างกลุ่มการประเมินหลายมิติที่ดำเนินการและวิธีการ MRI ที่เป็นกลางที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล MRI

เพื่อทำความเข้าใจกับปัญหาที่อธิบายไว้ที่นี่งานในอนาคตควรประเมินอาสาสมัครตามยาวติดตามการพัฒนาของโรคอ้วนตลอดเวลาในขณะที่วัดการเปลี่ยนแปลงทางปัญญาเกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจพฤติกรรมและ neurostructural นอกจากนี้เรายังสามารถปรับปรุงความเข้าใจของเราผ่านการศึกษาที่ออกแบบมาเพื่อตรวจสอบผลที่ตามมาของการรักษาโรคอ้วนที่ประสบความสำเร็จ (เช่นการผ่าตัดลดความอ้วน) และตรวจสอบให้แน่ใจว่าการขาดดุลบางส่วนสามารถย้อนกลับได้ นอกจากนี้งานในอนาคตควรประเมินปัจจัยที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ เช่น cytokines โปรและต้านการอักเสบเช่นเดียวกับการใช้เทคนิค MRI ที่มีความไวมากขึ้นเช่นการแพร่ภาพเทนเซอร์เทนเซอร์ (DTI)

     

 

 

รูป 1    

ความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีมวลกายและการกำจัด

     

 

 

รูป 2    

ความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณ OFC Grey Matter และ Disinhibition ในวัยรุ่น (Lean และ Obese)

กิตติกรรมประกาศ

การศึกษาได้รับการสนับสนุนโดยทุนจากสถาบันสุขภาพแห่งชาติ R21 DK070985 และ RO1 DK083537 และได้รับการสนับสนุนในส่วนโดย Grant1UL1RR029893 จากศูนย์วิจัยทรัพยากรแห่งชาติ ผู้เขียนต้องการรับทราบเด็กและครอบครัวที่เข้าร่วมในการวิจัยนี้รวมถึง Po Lai Yau และ Valentin Polyakov ในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลและความช่วยเหลือของ Allison Larr ในการจัดทำต้นฉบับนี้

เชิงอรรถ

การเปิดเผยทางการเงิน:

ไม่มีผู้เขียนคนอื่นที่มีผลประโยชน์ทางการเงิน / ความขัดแย้งที่จะเปิดเผย

อ้างอิง

1 Ogden CL, MD คาร์โรลล์, Flegal KM ดัชนีมวลกายสูงสำหรับอายุในเด็กและวัยรุ่นสหรัฐ 2003-2006 JAMA 2008; 299: 2401 5-[.PubMed]

2 Stunkard AJ, Messick S. แบบสอบถามการรับประทานอาหารสามปัจจัยเพื่อวัดความยับยั้งชั่งใจในอาหารการทำลายและความหิว J Psychosom Res 1985; 29: 71 83-[.PubMed]

3 Schwartz MW, Woods SC, Porte D, Jr. , Seeley RJ, Baskin DG การควบคุมระบบประสาทส่วนกลางของการรับประทานอาหาร ธรรมชาติ. 2000; 404: 661 71-[.PubMed]

4. Korner J, Leibel RL. จะกินหรือไม่กิน - ลำไส้พูดกับสมองอย่างไร N Engl J Med. 2003; 349: 926–8. [PubMed]

5 Martin LE, Holsen LM, Chambers RJ, และคณะ กลไกทางประสาทที่เกี่ยวข้องกับแรงจูงใจด้านอาหารในคนอ้วนและผู้ใหญ่ที่มีน้ำหนักมาก โรคอ้วน (ซิลเวอร์สปริง) 2010; 18: 254 – 60 [PubMed]

6 Del Parigi A, Gautier JF, Chen K, และคณะ Neuroimaging และโรคอ้วน: ทำแผนที่การตอบสนองของสมองต่อความหิวโหยและความอิ่มตัวในมนุษย์โดยใช้เอกซเรย์ปล่อยโพซิตรอน Ann NY Acad Sci 2002; 967: 389 97-[.PubMed]

7 Damasio H, Grabowski T, Frank R, Galaburda AM, Damasio AR การกลับมาของฟินีแอสเกจ: เบาะแสเกี่ยวกับสมองจากกะโหลกศีรษะของผู้ป่วยที่มีชื่อเสียง วิทยาศาสตร์. 1994; 264: 1102 5-[.PubMed]

8 Walther K, Birdsill AC, Glisky EL, Ryan L. ความแตกต่างของโครงสร้างสมองและการทำงานของสมองที่เกี่ยวข้องกับดัชนีมวลกายในผู้หญิงที่มีอายุมากกว่า Hum Brain Mapp 2010; 31: 1052 64-[.PubMed]

9 Taki Y, Kinomura S, Sato K และคณะ ความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีมวลกายและปริมาณสสารสีเทาในบุคคลที่มีสุขภาพดี 1,428 โรคอ้วน (ซิลเวอร์สปริง) 2008; 16: 119 – 24 [PubMed]

10 Pannacciulli N, Del Parigi A, Chen K, Le DS, Reiman EM, Tataranni PA ความผิดปกติของสมองในโรคอ้วนของมนุษย์: การศึกษา morphometric-based voxel Neuroimage 2006; 31: 1419 25-[.PubMed]

11 Volkow ND, วัง GJ, Telang F, และคณะ ความสัมพันธ์แบบผกผันระหว่างค่าดัชนีมวลกายและกิจกรรมการเผาผลาญล่วงหน้าในผู้ใหญ่ที่มีสุขภาพ โรคอ้วน (ซิลเวอร์สปริง) 2009; 17: 60 – 5 [บทความฟรี PMC][PubMed]

12. Elias MF, Elias PK, Sullivan LM, Wolf PA, D'Agostino RB. ลดความสามารถในการรับรู้เมื่อมีโรคอ้วนและความดันโลหิตสูง: การศึกษาเกี่ยวกับหัวใจ 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. ดัชนีมวลกายสูงมีความสัมพันธ์กับความผิดปกติของผู้บริหารในผู้ใหญ่ที่มีสุขภาพดี จิตเวชศาสตร์ 2007; 48: 57 61-[.PubMed]

14 Waldstein SR, Katzel LI ความสัมพันธ์เชิงโต้ตอบของความสัมพันธ์ระหว่างส่วนกลางกับความอ้วนรวมและความดันโลหิตต่อการทำงานของความรู้ความเข้าใจ Int J Obes (Lond) 2006; 30: 201 – 7 [PubMed]

15 Lokken KL, Boeka AG, Austin HM, Gunstad J, Harmon CM หลักฐานของความผิดปกติของผู้บริหารในวัยรุ่นอ้วนมาก: การศึกษานำร่อง Dises Obes Relat Dis 2009; 5: 547 52-[.PubMed]

16 Lezak MD, Howleson DB, Loring DW, Hannay HJ, Fischer JS การประเมินทางประสาทวิทยา สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยออกซ์ฟอร์ด; นิวยอร์ก: 2004

17 ซีดีที่ดี Scahill RI, Fox NC และคณะ ความแตกต่างโดยอัตโนมัติของรูปแบบทางกายวิภาคในสมองของมนุษย์: การตรวจสอบกับการศึกษาของภาวะสมองเสื่อมเสื่อม Neuroimage 2002; 17: 29 46-[.PubMed]

18 Tzourio-Mazoyer N, Landeau B, Papathanassiou D, et al. การติดฉลากทางกายวิภาคโดยอัตโนมัติของการเปิดใช้งานใน SPM โดยใช้การแบ่งส่วนทางกายวิภาคด้วยตาเปล่าของสมองซีรีส์ MNI MRI เรื่องเดียว Neuroimage 2002; 15: 273 89-[.PubMed]

19 Convit A, Wolf OT, de Leon MJ, และคณะ การวิเคราะห์เชิงปริมาตรของภูมิภาคก่อนหน้า: การค้นพบในผู้สูงอายุและโรคจิตเภท จิตเวชศาสตร์ 2001; 107: 61 73-[.PubMed]

20 Westenhoefer J, Broeckmann P, Munch AK, Pudel V. การควบคุมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับพฤติกรรมการกินและผลการยับยั้ง ความกระหาย. 1994; 23: 27 41-[.PubMed]

21 Yeomans MR, Leitch M, Mobini S. Impulsivity มีความเกี่ยวข้องกับการยับยั้ง แต่ไม่ใช่ปัจจัยยับยั้งจากแบบสอบถามการรับประทานสามปัจจัย ความกระหาย. 2008; 50: 469 76-[.PubMed]

22 Hays NP, Bathalon GP, ​​McCrory MA, Roubenoff R, Lipman R, Roberts SB พฤติกรรมการกินมีความสัมพันธ์กับการเพิ่มของน้ำหนักตัวผู้ใหญ่และความอ้วนในผู้หญิงสุขภาพดีวัย 55-65 y Am J Clin Nutr 2002; 75: 476 83-[.PubMed]

23 Stice E, Yokum S, Bohon C, Marti N, Smolen A. รางวัลวงจรตอบสนองต่ออาหารทำนายอนาคตที่เพิ่มขึ้นของมวลกาย: การควบคุมผลกระทบของ DRD2 และ DRD4 Neuroimage 2010; 50: 1618 25-[.PubMed]

24 Gustafson D, Lissner L, Bengtsson C, Bjorkelund C, Skoog I. การติดตามดัชนีมวลกายและสมองเสื่อมในระยะเวลา 24 ปี ประสาทวิทยา 2004; 63: 1876 81-[.PubMed]

25 Convit A, Wolf OT, Tarshish C, de Leon MJ ความทนทานต่อกลูโคสที่ลดลงนั้นสัมพันธ์กับประสิทธิภาพของหน่วยความจำที่ไม่ดีและการฝ่อฮิปโปแคมปัสในผู้สูงอายุปกติ Proc Natl Acad Sci US A. 2003; 100: 2019 – 22 [บทความฟรี PMC][PubMed]

26 เหยา PL, Javier DC, Ryan CM และคณะ หลักฐานเบื้องต้นเกี่ยวกับภาวะแทรกซ้อนทางสมองในวัยรุ่นที่เป็นโรคอ้วนประเภท 2 เบาหวาน Diabetologia 2010

27 Convit A. การเชื่อมโยงระหว่างความบกพร่องทางสติปัญญาในการต่อต้านอินซูลิน: แบบจำลองที่อธิบาย Neurobiol Aging 2005; 26 (Suppl 1): 31 – 5 [PubMed]

28 Benton D, Parker PY, Donohoe RT อุปทานของกลูโคสไปยังสมองและการทำงานของความรู้ความเข้าใจ J Biosoc วิทยาศาสตร์ 1996; 28: 463 79-[.PubMed]

29 Drake CT, Iadecola C. บทบาทของการส่งสัญญาณของเส้นประสาทในการควบคุมการไหลเวียนของเลือดในสมอง Brain Lang 2007; 102: 141 52-[.PubMed]

30 Karpoff L, Vinet A, Schuster I และอื่น ๆ ปฏิกิริยาของหลอดเลือดผิดปกติขณะพักและออกกำลังกายในเด็กอ้วน Eur J Clin ลงทุน 2009; 39: 94 102-[.PubMed]

31 Dik MG, Jonker C, Comijs HC และอื่น ๆ การบริจาคส่วนประกอบของกลุ่มอาการเมแทบอลิซึมต่อการรับรู้ในผู้สูงอายุ การดูแลโรคเบาหวาน 2007; 30: 2655 60-[.PubMed]

32 Roberts RO, Geda YE, Knopman DS, และคณะ Metabolic Syndrome, Inflammation และ Nonamnestic Mental Cognitive Cogn ใจในผู้สูงอายุ: การศึกษาโดยใช้ประชากร โรคอัลไซเมอร์ 2009

33 Sweat V, Starr V, Bruehl H, และคณะ โปรตีน C-reactive นั้นเชื่อมโยงกับสมรรถภาพการรับรู้ที่ลดลงในสตรีที่มีน้ำหนักเกินและเป็นโรคอ้วน แผลอักเสบ 2008; 31: 198 207- [บทความฟรี PMC][PubMed]

34 Yaffe K, Kanaya A, Lindquist K, และคณะ กลุ่มอาการของโรคเมแทบอลิซึมการอักเสบและความเสี่ยงของความเสื่อมทางปัญญา JAMA 2004; 292: 2237 42-[.PubMed]