Ефективне підключення мережі винагороди у жінок із ожирінням (2009)

Brain Res Bull. 2009 серпня 14;79(6):388-95. doi: 10.1016/j.brainresbull.2009.05.016.

Stoeckel LE1, Кім Дж, Weller RE, Кокс JE, Кук EW 3rd, Хорвіц Б.

абстрактний

Перебільшена реактивність до харчових сигналів у жінок із ожирінням виявляється частково опосередкованою гіперактивною системою винагороди, що включає ядро ​​accumbens, амігдалу і орбітофронтальну кору. Дане дослідження використовувало функціональну магнітно-резонансну томографію (fMRI) для дослідження того, чи можна пояснити відмінності між ожирінням 12 і жінкою з нормальною вагою 12 у пов'язаній з винагородою активації мозку у відповідь на зображення харчових продуктів.

Для перевірки наявності групових відмінностей між мережевими зв'язками між ядром accumbens, амігдалою та орбітофронтальною корою у відповідь на зображення високої та низькокалорійної їжі використовувався двоступінчастий аналіз / підхід загальної лінійної моделі. У групі, що страждає ожирінням, спостерігається ненормальне поєднання у відповідь на сигнали високої та низькокалорійної їжі порівняно з контролем за нормальною вагою.

Порівняно з контролем, група ожиріння мала відносний дефіцит модуляції активації мигдалини як в орбітофронтальній корі, так і в ядрі акумулятора, але надмірний вплив модуляції активації орбітофронтальної кори в ядерному нагромадженні. Дефіцитні проекції мигдалини можуть стосуватися неоптимальної модуляції афективних / емоційних аспектів вартості винагороди за їжу або пов'язаного з цим мотиваційного виділення кий, тоді як підвищена зв'язковість орбітофронтальної кори до ядерних нагромаджень може сприяти посиленому прагненню до їжі у відповідь на їжу кий.

Таким чином, можливо, що не тільки більша активізація системи винагороди, а й відмінності у взаємодії регіонів у цій мережі можуть сприяти відносно підвищенню мотиваційної цінності продуктів харчування у людей з ожирінням.

Ключові слова: підключення, харчові сигнали, ожиріння, система винагороди

Етіологія ожиріння, очевидно, пояснюється частково перебільшеною реактивністю до сигналів, пов'язаних з харчовими продуктами, особливо з високим вмістом жирів, щільними харчовими продуктами (наприклад,12]). Механізм підвищеної мотиваційної відзначеності цих подразників у людей з ожирінням може бути гіперактивною системою винагороди, яка включає ядро ​​accumbens / вентральний стриатум (NAc), мигдалину (AMYG) і орбітофронтальну кору (OFC). У попередньому функціональному дослідженні магнітно-резонансної томографії (fMRI) було виявлено підвищення активації цих регіонів у відповідь на висококалорійні зображення харчових продуктів у ожиріння порівняно з нормальними особами ([77]; Рис. 1). В інших дослідженнях, які піддавали впливу на людей з ожирінням або ті, що мають більш високий ІМТ, до харчових стимулів також виявилися аномальні схеми активації в цих регіонах ([22], [23], [28], [43], [68]), а також інші ([40], [68]). Стимули, пов'язані з висококалорійними продуктами харчування, можуть викликати надмірну мотивацію для не гомеостатичного харчування цих видів продуктів ([10], [11], [53]). Це надмірне гомеостатичне бажання споживати їжу було названо стимулюючою виразністю або "бажанням" і, як видається, значною мірою регулюється через мезокортиколімбічну дофамінову систему, яка включає NAc, AMYG і OFC (наприклад, [6]).

Рис. 1 

Більша активація виявлена ​​у людей із ожирінням порівняно з учасниками контролю над висококалорійною їжею> машини в (А) зліва Lat OFC (осьовий вигляд). Більша активація виявляється у людей із ожирінням порівняно з учасниками контролю у висококалорійних> низькокалорійних продуктах ...

Більшість досліджень fMRI людини використовують підхід масового одновимірного статистичного аналізу для розпізнавання функціональних характеристик різних макроскопічних областей мозку. Дослідники часто інтегрують інформацію про функціональну спеціалізацію групи регіонів, щоб пояснити, як ці регіони можуть взаємодіяти для виконання даної функції. Однак, єдині висновки, які можна зробити з таких аналізів, стосуються величини та ступеня активації в даному наборі областей мозку, а не функціональної взаємодії цих регіонів. Аналіз зв'язності дозволяє дослідникам вивчати, як взаємодіють мережі мозку з метою здійснення когнітивних і поведінкових функцій (наприклад,34]). Важливо відзначити, що висновки з традиційних досліджень активації не передаються безпосередньо на дослідження зв'язності. Тобто, можуть бути виміряні відмінності в величини активації мозку між групами, але відмінностей у групі немає підключенняі навпаки (наприклад, [52]).

Аналіз шляхів, тип моделювання структурних рівнянь, є багатоваріантним підходом на основі гіпотез, який застосовується до функціонального нейровізуалізації для дослідження спрямованих зв'язків між заданим набором сполучених областей мозку ([51]). Це один з методів аналізу ефективної зв'язності, в цьому випадку - зміна активації однієї області мозку внаслідок зміни активації в іншій області. Моделі шляхів розроблені на основі апріорний гіпотези і припускають каузальну структуру, де A → B означає, що зміни в області A передбачаються викликати зміни в регіоні B (наприклад, [69]). Регіони мозку в мережній моделі зазвичай вибираються на основі попередніх функціональних нейровизуализирующих досліджень, і зв'язки між цими областями зазвичай визначаються на основі відомих нейроанатомічних зв'язків, в основному з літератури тварин, припускаючи гомологію в областях мозку між видами (наприклад, [69]). Розрахункові значення параметрів, розраховані за допомогою аналізу шляхів, являють собою кількісну оцінку напрямків шляхів між регіонами в моделі. Ці коефіцієнти можуть бути використані для порівняння між сполуками в суб'єктах у відповідь на зміни в умовах завдання або між суб'єктами і групами в рамках загальної лінійної моделі (GLM) (наприклад, [44], [64]).

NAc, AMYG і OFC функціонують разом як частина системи винагороди. Між цими регіонами існують сильні анатомічні зв'язки (див Рис. 2; AMYG → OFC: [7], [16], [30], [38], [60], [65], [71], AMYG → NAc: [30], [38], [71], і OFC → NAc: [7], [16], [17], [30], [38], [56], [60], [65], [71]). Хоча очевидно, що NAc, AMYG та OFC більш сильно активуються в ожирінні порівняно з контролем нормальної ваги при перегляді харчових зображень, особливо висококалорійних харчових зображень ([77]), невідомо, чи активація в цих регіонах пов'язана з якимось загальною базою винагороди (наприклад, стимулом або мотивацією до наближення і споживання винагороди), чи існують різні процеси (наприклад, гедоніки або компонент задоволення від винагороди та / або або навчання), які враховують цей шаблон активації (див.8] для обговорення цих різних процесів винагороди). NAc, AMYG і OFC мають багато функціональних властивостей. NAc / вентральний стриатум функціонує як інтерфейс між обробкою, пов'язаною з винагородою, гомеостатичними механізмами та виходом двигуна (наприклад, [41]), але також може кодувати значення винагороди ([57]). OFC може кодувати мультимодальні сенсорні зображення харчових і харчових сигналів ([10], [11]). Разом AMYG і OFC можуть опосередковувати асоціативні процеси, завдяки яким пов'язані з харчовими продуктами подразники отримують стимулюючу властивість або інші мотиваційні властивості (наприклад,6], [31]), але одночасно і код для гедонічного значення, AMYG через знизу вгору і OFC через процеси зверху вниз ([7]).

Рис. 2 

Модель шляху для винагороди пройшла випробування, включаючи три регіони (NAc, AMYG і OFC) як для лівого, так і для правого півкуль (кола) та їх спрямовані зв'язки (позначені стрілками).

У цьому дослідженні ми використовували дані fMRI Stoeckel et al. [77] і двоступінчастий аналіз шляху плюс GLM підхід для дослідження взаємодії ключових структур винагороди (NAc, AMYG, і OFC) в простої мережі, щоб визначити, чи функціонують ці структури разом у відповідь на зображення продуктів високої та низькокалорійної їжі інакше у людей з ожирінням і нормальної ваги. Ми очікували знайти ефективні зв'язки між областями мозку, як зазначено в нашій моделі, у контролі нормальної ваги у відповідь на зображення високої та низькокалорійної їжі. Крім того, ми очікували знайти ряд змінених ефективних зв'язків у нашій групі, що може допомогти пояснити, чому їжа підвищує мотиваційну потенцію для цих осіб.

Матеріали та методи

Дані, використані для аналізу шляху, були такими ж даними, що описані в Stoeckel et al. [77]. За винятком розділу, в якому обговорюються методи аналізу шляхів, інформація нижче наведена більш детально в Stoeckel et al. [77].

Учасниками

Учасниками були 12 жінок із ожирінням (Індекс маси тіла, ІМТ = 30.8 - 41.2) та 12 жінок правої руки (ІМТ = 19.7 - 24.5), прийнятих на роботу з громади Алабамського університету в Бірмінгемі (UAB). Групових відмінностей середнього віку (ожиріння: 27.8, SD = 6.2; контроль: 28, SD = 4.4), етнічної приналежності (ожиріння: 7 афроамериканців, 5 кавказців; контроль: 6 афроамериканців, 6 кавказців), освіти (ожиріння: 16.7 року, SD = 2.2; контроль: 17.2, SD = 2.8), або середній день менструального циклу (ожиріння: день 6.8, SD = 3.1, контроль: день 5.7, SD = 3.3, все у фолікулярній фазі ). Учасників набирали з рекламою, розміщеною в газеті UAB, та листівками, розміщеними у різних місцях у кампусі UAB. Їм було повідомлено, що метою дослідження було вивчення закономірностей мозкової діяльності у "голодних" учасників різних ІМТ у відповідь на візуальні зображення різних об'єктів, таких як продукти харчування та контрольні зображення. Особи були виключені за кількома критеріями, пов'язаними зі здоров'ям, включаючи позитивний анамнез розладів харчової поведінки, активну дієту або участь у програмі схуднення, або вагу> 305 фунтів (138 кг) з обхватом> 64 дюйма (163 см), останні через обмеження сканера. Усі учасники підписали письмову інформовану згоду після пояснення процедур дослідження та пов'язаних з ними ризиків. Усі процедури були розглянуті та схвалені Інституційною комісією з огляду людей для використання в UAB.

Стимули

Стимули, які використовувалися під час сеансу візуалізації, складалися з кольорових зображень 252, всіх узгоджених розмірів, роздільної здатності та яскравості ([77]). Зображення харчових продуктів 168 були поділені на низькокалорійні та висококалорійні категорії, кожна з яких складалася з унікальних образів 84. Зображення низькокалорійної їжі складалися з таких нежирних продуктів, як тушковані овочі і печена риба. Висококалорійні продукти були переважно елементами з високим вмістом жирів, таких як чізкейк або піца. Контрольні подразники складалися з зображень автомобілів, які широко варіювалися за маркою, моделлю, віком і кольором. Зображення автомобіля були призначені як помірно цікаві контрольні стимули, які відповідали низькокалорійним зображенням на приємність на основі результатів Stoeckel et al. [77], з високою калорійністю.

Процедура

Після ретельного перевірки, щоб перевірити ІМТ і перевірити інші критерії дослідження, учасники були заплановані на сесію ФМРІ. Їм було доручено з'їсти нормальний сніданок між 7 – 8 AM, але щоб пропустити обід і споживати тільки воду, щоб вони постили приблизно 8 – 9 год., Перш ніж вони відображалися між 3 – 5 PM.

У той час як учасники знаходилися в магніті, візуальні подразники були представлені у форматі блокової конструкції, з загальною кількістю шести 3: 09 min за кожну сесію візуалізації. Кожен пробіг складався з двох епох 21 s кожної з машин (C), низькокалорійної їжі (LC), і висококалорійної їжі (HC), псевдовипадково представленої учасникам. Упродовж кожної епохи 21 з зображеннями продуктів харчування або автомобілів, кожне з семи зображень було представлено для 2.5 s. Розрив 0.5 s розділив зображення, а пробіл 9 розділив епохи. Всі проміжки складалися з сірого порожнього екрану з фіксаційним хрестом. Кожен збірок складався з томів 63 для загальної кількості томів 378 у шести серіях, з яких було придбано томи 84 під час кожного автомобіля, низькокалорійної їжі та висококалорійної експозиції їжі. Візуальні зображення були презентовані портативним комп'ютером, що використовує програмне забезпечення VPM (18]). Зображення проеціювалися на екран за головою учасника і переглядалися за допомогою дзеркального дзеркала 45 ° з одним поверхнею, прикріпленого до головної котушки. Учасники фінансово компенсували свою участь. Всі процедури були переглянуті та схвалені Інституційною радою з питань людського використання.

Отримання і обробка МРТ

Функціональні дані МРТ були отримані з використанням ультракороткого магнітного магніту Philips Intera 3T, оснащеного котушкою головки кодування (SENSE). Зображення були зібрані з використанням послідовності одночастотної T2 * -вагової градієнт-ехо-імпульсної послідовності. Ми використали TE = 30 мсек, TR = 3 сек і кут нахилу 85 ° для осьових зрізів 30 4 мм з міжзубним розривом 1 мм, роздільну здатність сканування 80 × 79, реконструйовану в 128 × 128, і 230 × 149 × 230 мм FOV. Перші чотири сканування були відкинуті, щоб магніт досягав стаціонарної намагніченості.

Дані були попередньо оброблені (корекція руху, нормалізація до системи координат MNI з використанням шаблону SPM2 EPI та згладжування за допомогою 6-міліметрового гауссового фільтра FWHM) за допомогою програмного пакету SPM2 (Wellcome Dept. Imaging Neuroscience, Лондон, Великобританія). Жоден набір даних не відповідав критеріям включення руху, які полягали у тому, що рух до корекції становив <2 мм при поступальному русі та <2 ° при обертальному русі (детально в [77]).

Аналіз даних

Дані fMRI

Блок-проектні залежні (BOLD) відповіді рівня кисню в крові були проаналізовані в контексті загальної лінійної моделі на основі вокселя за вокселем, реалізованого в SPM2 ([27]). Часовий хід активації мозку моделювали за допомогою функції вагона, пов'язаної з функцією канонічної гемодинаміки (HRF) і функцією тимчасової похідної. Дані фільтрувалися високочастотно (1 / 128 Гц) для видалення дрейфу низьких частот. Для корекції автокореляцій в терміні помилки моделі fMRI також була реалізована авторегресивна модель першого порядку.

Для статистичного аналізу була використана процедура двохступеневих випадкових ефектів для врахування мінливості як у межах суб'єкта, так і між суб'єктом. По-перше, дані fMRI від кожного окремого учасника використовувалися для формування статистичних контрастів оцінок параметрів для того, щоб перевірити відмінності між тимчасовими точками, що відповідають висококалорійним і низькокалорійним продуктам. Результати попереднього дослідження ([77]) виявили групові відмінності в моделях активації, пов'язаної з винагородою, при цьому група ожиріння виявляє більшу активацію до висококалорійної їжі, а контроль до низькокалорійної їжі. Потім контраст харчових> контрольних стимулів був введений в аналізи t-тестів другого рівня для внутрішнього порівняння групи, щоб локалізувати максимуми групи для наших регіонів, що нас цікавлять (ROI): двосторонні NAc, AMYG та середні OFC (p <.05, не виправлено).

Рентабельність інвестицій для AMYG та OFC визначалася з використанням WFU Pickatlas та атласів AAL та Talairach Daemon ([47], [49], [79]). Оскільки NAc не було доступно в цих бібліотеках, ми намалювали сферу 6 мм в радіусі з WFU Pickatlas з центром у воксельному розташуванні, визначеному за допомогою усереднення розмірів вокселів у відповідних дослідженнях fMRI ([1], [54], [58]). Класифікацію регіонального розташування активованих вокселів було перевірено за допомогою WFU Pickatlas та візуального контролю даних з використанням атласу людського мозку ([48]).

Аналіз шляхів

Аналіз шляхів був використаний для визначення сили та напрямку співвідношень (ефективних зв'язків) між спостережуваними змінними (ROI), оціненими з використанням одночасних рівнянь регресії через оцінку максимальної правдоподібності. Це один з найбільш поширених підходів до моделювання, що використовуються для вивчення ефективності підключення ([69]). Ми використовували двоступінчастий аналіз / GLM підхід, слідуючи аналогічному методу, як Kim et al. [44]. Для кожного учасника: (1) ROI були обрані для включення в модель (2) дані часових рядів були розділені на дві групи, пов'язані з томами для двох умов завдання (високоякісні та низькокалорійні продукти), (3) дані були витягнуті для кожної умови для кожного ROI, (4) модель була позначена тим, що визначила взаємодію ROI, (5) дисперсія-коваріація (кількість обсягів сканування X кількість ROI) матриці для кожного умови була обчислена, і (6) коефіцієнти шляху для зв'язків між ROI в моделях оцінювали за допомогою оцінки максимальної правдоподібності. Потім використовували ANOVA з повторними заходами для визначення внутрішньогрупових (тобто, станів) і міжгрупових відмінностей у модельних з'єднаннях, використовуючи коефіцієнти шляху від моделей для кожної людини.

Специфікація моделі

Регіони, включені в модель (OFC, AMYG і NAc), є складовими того, що було названо «ланцюгом руху» ([63]), що включає мезокортиколімбічну дофамінову систему ([6], [36], [39], [45], [63], [66], [73], [80], [83]). Зв'язки в моделі визначені частково на основі відомої анатомічної зв'язності структур цієї мережі, а також з урахуванням методологічних обмежень (наприклад, тимчасового дозволу fMRI і задачі ідентифікації з нерекурсивними моделями з використанням моделювання структурних рівнянь; [7], [30], [38], [60], [65], [71]; Рис. 2). Для оцінки достовірних значень коефіцієнтів шляху модель була обмежена рекурсивною (тобто в модель не було включено взаємні шляхи).

Для кожного предмета була побудована однакова модель шляху. Щоб забезпечити мінливу варіабельність, ми визначили точні координати кожної області для кожної півкулі з локального максимуму статистичної карти кожного учасника в межах 12 мм від максимуму групи (в межах тієї ж анатомічної області), що виникає внаслідок контрасту продуктів харчування> автомобілів ( p <.05, не виправлено; [52]). Координати MNI областей були NAc, ліворуч (x, y, z): -6, 10, -10 [управління] і -10, 14, −6 [ожиріння]; NAc праворуч, (x, y, z): 6, 10, -10 [управління] і 6, 12, −10 [ожиріння]; AMYG, ліворуч (x, y, z): -26, -2, -20 [управління] і -20, 0, −24 [ожиріння]; AMYG, праворуч (x, y, z): 22, 0, -20 [управління] і 24, 2, −24 [ожиріння]; OFC, ліворуч (x, y, z): -22, 36, -10 [управління] і -22, 30, −14 [ожиріння]; OFC, праворуч (x, y, z): 26, 36, -14 [управління] і 26, 30, −4 [ожиріння]. Для кожної області головне власне значення часового ряду було витягнуто з сфери 4-мм, центрованої на локальній максимумі. Основний (тобто 1steigenvariat є зведеним показником, подібним до зважених середніх значень до викидів, заснованих на дисперсії всіх вокселів, що входять до сфери 4 мм в радіусі.

Дані регіональних часових рядів (головні власні значення) були розділені на два масиви даних: моменти часу, пов'язані з (1) висококалорійними продуктами і (2) низькокалорійними продуктами. Щоб врахувати відстань в гемодинаміці, ми припустили фізіологічну затримку між 6 і 2 TR між початком і зміщенням наших двох умов і скорегували дані, які ми витягли відповідно ([32]). Це призвело до створення двох 84 (кількість томів сканування) X 6 (кількість ROI) матриць даних для кожного стану (високо- та низькокалорійні продукти) для кожного учасника.

Оцінки параметрів шляху

Модель шляху підходила до матриці даних як для висококалорійної, так і для низькокалорійної їжі незалежно від кожного учасника. Коефіцієнти вільного пробігу були оцінені шляхом мінімізації розбіжностей між матрицею кореляції, яка спостерігається за даними fMRI, та матрицею кореляції, передбаченою моделлю за допомогою програмного забезпечення LISREL (Версія 8, SSI Scientific Software). Стандартизовані оцінки параметрів (подібні до β при регресії) або коефіцієнти шляху для кожного з’єднання (AMYG → OFC, OFC → NAc та AMYG → NAc) у кожній півкулі (ліворуч та праворуч) з обох моделей (висока та низька калорійні продукти) для кожного учасника були імпортовані в SPSS для подальших аналізів. Для кожної з трьох сполук проводили змішану модель ANOVA, в якій факторами були група (ожиріння проти контролю), категорія їжі (висока проти низькокалорійної) та півкуля. Оскільки це було дослідницьке дослідження, ми протестували на значущість конкретних коефіцієнтів шляху, доки омнібусні моделі демонстрували принаймні майже значущі ефекти (p <0.10). Для кожної групи використовували один зразок t-тестів, щоб перевірити, чи коефіцієнти шляху у високо- та низькокалорійних моделях продуктів харчування суттєво відрізняються від нуля, що вказує на зв’язок, як зазначено. Порівняння в парах використовували для перевірки різниці коефіцієнтів шляху для кожної півкулі (ліворуч і праворуч) для внутрішньогрупової (висококалорійної та низькокалорійної їжі) та порівняння між групами (ожиріння проти контролю за висококалорійною та низькокалорійною -калорійність продуктів, самостійно). Парні t-тести використовувались для порівнянь у групах, а незалежні вибіркові t-тести використовувались для порівнянь між групами.

результати

Усі розрахункові коефіцієнти шляху суттєво відрізнялись від нуля для групи ожиріння та контролів для обох півкуль як у висококалорійній, так і в низькокалорійній моделях їжі, що відповідає зазначеній моделі зв’язку (значення р <0.001; Таблиця 1).

Таблиця 1 

Коефіцієнти шляху для з'єднань, випробуваних в моделі винагороди за висококалорійну їжу і низькокалорійні харчові умови для груп, що страждають ожирінням і нормальною вагою.

Міжгрупові порівняння

OFC → NAc

Основного ефекту групи для зв’язку OFC → NAc не було, хоча існувала тенденція (F [1,22] = 3.70, p = 0.067), що вказує на більший зв’язок для групи ожиріння (0.53 ± 0.06) порівняно з контролем (0.41 ± 0.06). Не було значущих латеральних взаємодій категорії X або групи X категорії X, хоча існувала тенденція до взаємодії латеральності групи X (p = 0.059). Коефіцієнти лівого шляху від OFC → NAc були значно вищими в групі ожиріння як для висококалорійної, так і для низькокалорійної їжі (значення р <03; Рис. 3).

Рис. 3 

Групові порівняння (ожиріння проти контролю) пов'язані з коефіцієнтами шляху для (A) висококалорійних продуктів і (B) низькокалорійних продуктів. Більш товсті стрілки вказують на значні або відмінності на рівні тренда. OB = ожиріння, CTRL = контроль. Всі інші конвенції, як згадано ...

AMYG → OFC

Основний ефект групи був такий, що середній зв’язок від AMYG → OFC був меншим для учасників ожиріння (0.64 ± 0.07) порівняно з контролем (0.84 ± 0.07), що вказує на відносно більш сильний напрямний взаємозв’язок в активації мозку між цими структурами у відповідь на харчові продукти в контролі (F [1,22] = 4.46, p = 0.046). Не було значущої групи за категорією або групи за латеральними взаємодіями, хоча існувала тенденція (р = 0.066) до групи за латеральною взаємодією за категорією X. Подальші аналізи показали, що коефіцієнти шляху були значно більшими у контролі для висококалорійних продуктів харчування двобічно та від правого AMYG → правого OFC для низькокалорійних продуктів харчування (значення р <05; Рис. 3).

AMYG → NAc

Існував основний ефект групи для середнього зв’язку AMYG → NAc, такий що зв’язок для групи ожиріння був слабшим (0.35 ± 0.05) порівняно з учасниками контролю (0.49 ± 0.05; F [1,22] = 6.00, p = 0.023 ). Не було значущих латеральних взаємодій категорії X або групи X категорії X, хоча спостерігалася тенденція до взаємодії латеральності групи X (p = 0.09). Порівняння в парах показали, що коефіцієнти лівого шляху були значно вищими для контролів як для висококалорійних, так і для низькокалорійних продуктів (значення р <05; Рис. 3).

Внутрішньогрупові порівняння високо- та низькокалорійних харчових умов

Коефіцієнти шляху AMYG → OFC двосторонньо були значно більшими для порівняння категорій висококалорійних продуктів у контролі (ліворуч: p = 0.007, праворуч: p = 0.002; див. Рис. 4). Жоден з коефіцієнтів шляху істотно не відрізнявся між умовами високої та низькокалорійної їжі у групі, що страждає ожирінням.

Рис. 4 

Порівняння харчової категорії (висококалорійні продукти проти низькокалорійних продуктів) в межах контрольної групи. Більш товсті стрілки вказують на значні або відмінності на рівні тренда. HC = висококалорійні продукти, LC = низькокалорійні продукти. Всі інші конвенції, як згадувалося раніше. ...

Обговорення

Попередні дослідження показали, що харчові сигнали, особливо ті, які пов'язані з висококалорійними продуктами, викликають гіперактивність у ділянках мозку, включаючи NAc, AMYG та OFC, які, як вважають, опосередковують або щонайменше кодують мотиваційні та емоційні процеси у людей з ожирінням (наприклад, [68], [77]). У цьому дослідженні ми перевірили, чи існують відмінності в мережевих зв'язках між NAc, AMYG і OFC у відповідь на зображення високої та низькокалорійної їжі всередині і між групами, що страждають ожирінням і нормальною вагою. Важливо відзначити, що це перше дослідження людських зв'язків з використанням функціонального нейровізуалізації для вимірювання взаємодії областей мозку в мережі винагород. Ми виявили аберантне підключення в групі, що страждає ожирінням, у відповідь на сигнали високої та низькокалорійної їжі порівняно з контролем за нормальною вагою. Зокрема, видається, що група, що страждає ожирінням, має відносний дефіцит AMYG-модульованої активації як OFC, так і NAc, але має тенденцію до надмірного впливу модуляції OFC на активацію NAc. Таким чином, можливо, що не тільки великий активації системи винагороди, а також відмінності в системі взаємодія Регіонів у цій мережі може сприяти відносно підвищена мотиваційна цінність харчових продуктів у осіб з ожирінням.

Модель винагороди

Всі шляхові зв'язки між NAc, AMYG і OFC були значущими як для високо-, так і для низькокалорійних харчових моделей як в контрольній групі з ожирінням, так і в контролі нормальної ваги, що відповідає відомим анатомічним зв'язкам між цими регіонами ([7], [16], [17], [30], [38], [56], [60], [65], [71]). Ця мережа іннервується вентральною тегментальною областю, яка вивільняє допамін в цю схему у відповідь на мотиваційно важливі події ([9], [39], [71]). Проте, прогнози між NAc, AMYG і OFC, як показано на рис Рис. 2 глутаматергічні ([39], [71]).

Ця NAc, AMYG і OFC мережа винагороди є підсхемою більшої «мотивної ланцюга», що вважається активованою та безпосередньою поведінкою у відповідь на мотиваційно відповідні стимули ([39], [63]). NAc, AMYG та OFC, зокрема, мають важливі функції, пов'язані з винагородою, які, ймовірно, сприяють як загальним, так і специфічним для харчових продуктів мотиваційним процесам ([6], [10], [11], [36], [39], [45], [63], [66], [73], [80], [83]). NAc / вентральний стриатум був розроблений як "лімбіко-моторний" інтерфейс ([55]) і, здається, бере участь у обробці, пов'язаній з кондиціонуванням Pavlovian, стимулюючим характером і нагородою, доступністю, значенням і контекстом ([13], [15], [21]). Ця область, у поєднанні з вентральним паллідумом через опіоїдно-опосередковані механізми, може також кодувати гедоническое значення ([9], [10], [11], [74], [75]). NAc / вентральний стриатум також представляється кодом для загальної мотиваційної середовища (наприклад, [14]), що дозволило б ієрархічну організацію вхідних сигналів, пов'язаних з винагородою. Для винагороди за їжею, NAc / вентральний стриатум виявляє переважну участь у кодуванні сигналів, пов'язаних з харчовими продуктами (проти споживання їжі) і може інтегрувати гомеостатичні і не гомеостатичні сигнали для модулювання мотиваційного стану ([42], [76]). Цей регіон також може кодувати відносну винагороду за наявними харчовими стимулами ([57]). Здається, AMYG бере участь у мотиваційно-відповідних асоціативних процесах ([61], [62]). На додаток до кодування більш загальних афективних і мотиваційних властивостей, активність AMYG може стосуватися специфічних властивостей пов'язаних з їжею подразників ([2]). OFC, здається, є ключовим регіоном для перекладу цінності винагороди на гедонічний досвід ([46]), обробку тимчасових і визначених характеристик винагороди ([14]), і бере участь у процесах навчання, пов'язаних з мотивацією, у поєднанні з AMYG ([24], [59]). OFC показує мультимодальні відповіді на харчові сигнали ([67]) і називається "територією третинного смаку" після вкусової обробки в острівній корі ([10], [11]).

Значення групових відмінностей у зв'язку

OFC → NAc

Жінки, які страждають ожирінням, показали більшу зв'язок OFC → NAc з лівою півкурою, ніж контрольні препарати як для високо-, так і для низькокалорійних продуктів. Цей шлях, можливо, був посилений у групі, що страждає ожирінням, шляхом поєднання підвищеної активації OFC зображеннями харчових продуктів і підвищеної функції дофаміну (DA) в межах NAc у цих осіб. Horvitz [33] запропонував, що DA діє, щоб заблокувати вхідні дані від OFC до NAc. Внаслідок цієї стробирования, в присутності високої DA функції в межах NAc, високі рівні активності в OFC стають більш ефективними в подальшому збільшенні активності NAc. Хоча роль DA в ожирінні є спірною ([20], [29], [81]), непрямі дані свідчать про підвищену функцію DA в системі винагороди осіб з легким до помірно ожирінням (наприклад, [20]), наприклад, у нашому зразку. Ми припускаємо, що шлях OFC → NAc може бути ключем до запропонованих позитивних зв'язків між реактивністю кий, більшим прийомом і високим ІМТ (25], [78]) через сильне поєднання перебільшеної суб'єктивної вартості винагороди продовольчих сигналів, опосередкованої ОФК, з вихідними шляхами, доступ до яких здійснюється НАс. Нарешті, через запропоновані паралелі між ожирінням і наркоманії (наприклад,82]), слід зазначити, що дослідники наркоманії запропонували, що порушення регуляції PFC (включаючи OFC) → NAc синаптичну глутаматну передачу пояснює підвищену мотивацію для ліків у відповідь на пов'язані з наркотиками сигнали ([37], [39]).

AMYG → OFC і AMYG → NAc

У учасників, що страждають ожирінням, порівняно з контролем, ми виявили зменшені коефіцієнти шляху від AMYG до OFC і NAc. Ці відмінності були значущими для AMYG → OFC двосторонньо для висококалорійних продуктів і в правій півкулі для низькокалорійних продуктів. З'єднання AMYG → NAc було нижчим у групі, що страждає ожирінням лівої півкулі, як для висококалорійних, так і для низькокалорійних продуктів. Незважаючи на те, що актуальність цих групових відмінностей для ожиріння не зрозуміла, можливо, що знижена зв'язок від AMYG до цих структур може погіршити гнучкість в оновленні вартості винагороди. Базове навчання, при якому подразники, пов'язані з первинними винагородами, набувають мотиваційне значення, можуть мати місце в AMYG ([5]). Проекція AMYG → OFC може передати базову мотиваційно відповідну асоціативну інформацію до OFC, яка використовує інформацію AMYG для визначення суб'єктивної цінності та впливу на подальшу інструментальну поведінку вибору ([15]). Як приклад важливості цього шляху для зміни вартості винагороди, Бакстера та його колег3] виявили, що макаки-резуси не змогли змінити свою поведінку під час завдання девальвації винагороди після порушення зв'язку між AMYG і OFC. В парадигмі вивчення результатів навчання, Schoenbaum та його колеги [70] виявили, що порушення шляху AMYG → OFC через ураження призвело до більш вибіркового викиду OFC нейронів у відповідь на чутливість, на відміну від асоціативних властивостей репліка. Що стосується інгредієнтної поведінки, то дефіцитне з'єднання AMYG → OFC у учасників, що страждають ожирінням, може вказувати на неоптимальну передачу основної емоційної цінності щодо продуктів харчування та харчових сигналів, важливих для оновлення суб'єктивної цінності цих засобів для забезпечення гнучкості при прийомі їжі. У порівнянні з особами з нормальною вагою, цінність винагороди за харчовими продуктами та продовольчими реквізитами може бути більш сильно обумовлена ​​сенсорними властивостями продуктів харчування та харчових сигналів для людей з ожирінням. Крім того, чуттєва винагорода цінності продуктів та харчових сигналів може бути менш пластичною перед зміною непередбачених обставин винагороди.

Подібно до з'єднання AMYG → OFC, дефіцитне з'єднання у ожиріння від AMYG → NAc може вказувати на основний гедонічний сигнал, який служить для модуляції вартості винагороди за продуктами або харчовими сигналами (AMYG), не належним чином зважених з іншими сигналами (наприклад, мотиваційний) , гомеостатичний) до того, як визначено відповідне поглинання ([84]).

Обмеження та застереження

  1. Визначення моделі з використанням аналізу шляхів у fMRI може бути проблемою, оскільки кількість та комбінація зв'язків між регіонами істотно зростає з кожним додатковим регіоном, включеним у модель, що робить надійне оцінювання цих коефіцієнтів шляху та ускладнює інтерпретацію результатів. Наприклад, у цьому дослідженні з областями 3 на півкулю (загальна кількість областей 6) є k = N(N + 1) / 2 = 21 ступенів свободи на набір даних (k = 42 ступенів свободи для двох випробуваних моделей), виділених для оцінки впливу інтересу. Дванадцять ступенів свободи використовуються для оцінки відхилень, пов'язаних з кожною областю в обох моделях (регіони 6 на модель × моделі 2). З мінімальний точок даних 5, необхідних для достовірної оцінки значень параметрів для кожного шляху в моделі ([4]), це залишає максимум оціночних шляхів 30 для двох моделей з регіонами 6 кожен (оціночні шляхи 15 для моделі). Це обмежує складність моделі, яка може бути перевірена за допомогою аналізу шляхів, і є однією з причин, чому ми вирішили не включати в наші моделі моделі міжпівкульних зв'язків.
  2. Ми вибрали двоступеневий підхід SEM / GLM для того, щоб безпосередньо перевірити групові відмінності між з'єднаннями в гіпотетичній моделі і не були так зацікавлені у порівнянні відповідності моделі між групами як такі. Цей підхід відрізняється від традиційної методології fMRI і методу аналізу шляхів, що називається «підхід з накопиченням моделі», порівнюючи відповідність моделі завданням або групам ([50]). Проте, Protzner і McIntosh [64] нещодавно повідомили, що абсолютна інформація про відповідність моделі не є необхідною для створення надійних оцінок параметрів з використанням аналізу шляхів.
  3. Інше обмеження цього дослідження стосується здатності виявляти відмінності між коефіцієнтами шляхів, оціненими в наших моделях, через малі розміри вибірки, що використовуються для кожної групи. З більшими розмірами групи наші висновки про тенденцію дорівнювали б статистично значущому значенню.
  4. Ми не включили вентральну тегментальную область (VTA), джерело дофаміну в мезокортиколімбічної ланцюга, запропоновану для опосередкування багатьох процесів, пов'язаних з винагородою ([26], [35], [72]), в нашій моделі через методологічні обмеження, пов'язані з BOLD fMRI, які роблять виявлення активації в областях стовбура мозку, таких як VTA, складним ([19]).

Висновки та підсумки

Підсумовуючи, у нашому нейровизуализирующем дослідженні виявлено аберантне підключення мереж винагороди у осіб, що страждають ожирінням, у порівнянні з контрольними, зі зниженим рівнем підключення від AMYG до OFC і NAc і підвищеною зв'язності в OFC → NAc у цих учасників. Ці результати доповнюють попередні доповіді, показуючи, що не тільки перебільшена активація системи винагороди у відповідь на харчові продукти, а й ненормальне взаємодія між регіонами в цій мережі у осіб з ожирінням. Зокрема, ми вважаємо, що на переїдання у пацієнтів з ожирінням можуть впливати два механізми: (1) збільшення OFC → NAc зв'язок може сприяти підвищеній здатності споживати продукти, а (2) дефіцитна зв'язок з AMYG може призвести до субоптимальної модуляції афективного / емоційного аспекти продовольчої або харчової сигналів винагороди. Без відповідної емоційної / емоційної інформації, що сигналізує про девальвацію харчових продуктів або продовольчих сигналів після прийому їжі, підвищений привід може перекрити гомеостатичні механізми, що призводять до гіперфагії та збільшення ваги. Правда, ми тестували просту мережу винагород. Необхідні подальші дослідження, щоб дослідити зв'язок у системі винагород і те, як ці регіони можуть взаємодіяти з гомеостатичними механізмами в гіпоталамусі і стовбурі мозку, а також когнітивні механізми контролю вживання їжі в префронтальній корі. Також буде цікаво визначити, яким чином індивідуальні відмінності та інтероцептивні та ектероцептивні фактори модулюють цю мережу винагороди, щоб краще зрозуміти, як механізми винагороди впливають на погіршення поведінки.

Подяки

За підтримки NIH-NIDCD внутрішня дослідницька програма, GCRC надають M01 RR-00032 від Національного центру дослідницьких ресурсів, Procter and Gamble Co., і ресурсів Центру розвитку функціональних зображень (CDFI).

Виноски

Заява видавця: Це PDF-файл неозброєного рукопису, який був прийнятий до публікації. Як послугу нашим клієнтам ми надаємо цю ранню версію рукопису. Рукопис буде підданий копіюванню, набору тексту та перегляду отриманого доказу до його опублікування в остаточній формі. Зверніть увагу, що під час виробничого процесу можуть бути виявлені помилки, які можуть вплинути на вміст, і всі правові застереження, які стосуються журналу, стосуються.

 

зіткнення інтересів

Автори заявляють, що у них немає конкуруючих фінансових інтересів.

посилання

1. Aron A, Fisher H, Mashek DJ, Strong G, Li H, Brown LL. Нагорода, мотивація і емоційні системи пов'язані з раннім етапом інтенсивної романтичної любові. J. Neurophysiol. 2005: 94: 327 – 337. [PubMed]
2. Balleine BW, Killcross S. Паралельна стимулююча обробка: інтегрований погляд на функцію амігдали. Тенденції Neurosci. 2006 (29): 5 – 272. [PubMed]
3. Бакстер М.Г., Паркер А, Лінднер ЦК, Ізк'єрдо А.Д., Мюррей Е.А. Контроль відбору відповіді по підсилюючому значенню вимагає взаємодії мигдалини та орбітальної префронтальної кори. J. Neurosci. 2000 (20): 200 – 4311. [PubMed]
4. Бентлер П.М., Чжоу КП. Практичні питання структурного моделювання. Соціально. Meth. Res. 1987 (16): 1 – 78.
5. Berridge KC. Мотиваційні концепції в поведінковій неврології. Physiol. Behav. 2004: 81: 179 – 209. [PubMed]
6. Berridge KC. Дебати щодо ролі дофаміну в нагороді: випадок стимулювання. Психофармакологія (Берл) 2007, 191: 391 – 431. [PubMed]
7. Berridge KC, Kringelbach ML. Афективна неврологія задоволення: винагорода у людей і тварин. Психофармакологія (Берл.) 2008; 199 (3): 457 – 480. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
8. Беррідж К.К., Робінзон Т.Є., Олдрідж Дж. Розбирання компонентів винагороди: "подобається", "хочеться" та вчиться. Поточна думка у Pharm. 2009; 9 (1): 65–73. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
9. Berridge KC, Robinson TE. Розбір нагороди. Тенденції Neurosci. 2003 (26): 9 – 507. [PubMed]
10. Berthoud HR. Розум проти обміну речовин у контролі за прийомом їжі та енергетичному балансі. Physiol. Behav. 2004: 81: 781 – 793. [PubMed]
11. Berthoud HR. Нейронний контроль апетиту: перехресні розмови між гомеостатичними і не гомеостатичними системами. Апетит. 2004: 43: 315 – 317. [PubMed]
12. Berthoud HR, Morrison C. Мозок, апетит і ожиріння. Анну. Psychol. 2008: 59: 55 – 92. [PubMed]
13. Bradberry CW. Сенсибілізація кокаїну та посередництво дофамінових ефектів у гризунів, мавп та людей: зони узгодження, розбіжності та наслідки для наркоманії. Психофармакологія (Берл) 2007, 191: 705 – 717. [PubMed]
14. Кардинал РН. Нейронні системи втягуються в затримку і ймовірнісне підкріплення. Нейронні мережі. 2006: 19: 1277 – 1301. [PubMed]
15. Кардинал Р.Н., Паркінсон JA, Lachenal G, Halkerston KM, Rudarakanchana N, Hall J, Morrison CH, Howes SR, Robbins TW, Everitt BJ. Вплив селективного екситотоксичного ураження ядра coreum accumbens, передньої поясної кору та центрального ядра мигдалини на продуктивність автопатівок у щурів. Behav. Neurosci. 2002: 116: 553 – 567. [PubMed]
16. Cavada C, компанія T, Tejedor J, Круз-Ріццоло RJ, Reinoso-Suarez F. Анатомічні зв'язки орбітофронтальної кори макаки мавпи. Огляд. Cereb. Cortex. 2000: 10: 220 – 242. [PubMed]
17. Cohen MX, Heller AS, Ranganath C. Функціональна зв'язок з передньою поясною і орбітофронтальною кортиками при прийнятті рішень. Brain Res. Конь. Brain Res. 2005: 23: 61 – 70. [PubMed]
18. Кук EW, III, Аткінсон Л.С., Ланг П.Г. Контроль стимуляції та збір даних для ПК IBM та сумісних пристроїв. Психофізіол. 1987: 24: 726 – 727.
19. D'Ardenne K, McClure SM, Nystrom LE, Cohen JD. Сміливі відповіді, що відображають дофамінергічні сигнали в тегментальній зоні вентралі людини. Наука. 2008; 319: 1264 – 1267. [PubMed]
20. Davis C, Fox J. Чутливість до винагороди та індексу маси тіла (ІМТ): докази нелінійних відносин. Апетит. 2008: 50: 43 – 49. [PubMed]
21. День JJ, Carelli RM. Ядром accumbens і Pavlovian нагорода навчання. Нейрон. 2007: 13: 148 – 159. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
22. DelParigi A, Chen K, Salbe AD, Hill JO, Wing RR, Reiman EM, Татаранни П.А. Стійкість аномальних нервових реакцій на прийом їжі у постобезких індивідуумів. Інтер. J. Ожиріння. 2004: 28: 370 – 377. [PubMed]
23. DelPargi A, Chen K, Salbe AD, Reiman EM EM, Татаранни П.А. Чуттєвий досвід харчування та ожиріння: позитронно-емісійне томографічне дослідження областей мозку, що постраждали від дегустації рідкої їжі після тривалого швидкого. NeuroImage. 2005: 24: 436 – 443. [PubMed]
24. Everitt BJ, Parkinson JA, Olmstead MC, Arroyo M, Robledo P, Robbins TW. Асоціативні процеси в залежності і винагороді. Роль амігдало-вентральних стритальних підсистем. Ann. NY Acad. Sci. 1999: 877: 412 – 438. [PubMed]
25. Ferriday D, Brunstrom JM. Яким чином вплив реактивної здатності на продовольство призводить до більших розмірів їжі? Британський Дж. Нутр. 2008 [PubMed]
26. Поля HL, Hjelmstad GO, Margolis EB, Nicola SM. Нейрони вентральної тегментальної області вивчали апетитну поведінку і позитивне підкріплення. Анну. Neurosci. 2007: 30: 289 – 316. [PubMed]
27. Фрістон К.Я., Холмс А.П., Ворслі Дж. Б., Фріт С, Фр. Статистичні параметричні карти функціональної візуалізації: загальний лінійний підхід. Технічний звіт: Відділ оздоровчої неврології. 1995
28. Готьє JF, DelParigi A, Chen K, Сальбе AD, Bandy D, Pratley RE, Ravussin E, Reiman Е. М., Татаранні П.А. Вплив насичення на діяльність головного мозку у ожирених і худих жінок. Ожиріння Res. 2001: 9: 676 – 684. [PubMed]
29. Haltia LT, Rinne JO, Merisaari H, Maguire RP, Savontaus E, Helin S, Nagren K, Kaasinen V. Ефекти внутрішньовенної глюкози на дофамінергічну функцію мозку людини in vivo. Синапс. 2007 (61): 9 – 748. [PubMed]
30. Heimer L, Van Hoesen GW. Лімбічна частка і її вихідні канали: наслідки для емоційних функцій і адаптивної поведінки. Neurosci. Biobehav. 2006: 30: 126 – 147. [PubMed]
31. Голландія ПК, Петрович Г.Д. Аналіз нейронних систем потенціювання харчування за допомогою умовних подразників. Physiol. Behav. 2005: 86: 747 – 761. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
32. Honey GD, Fu CH, Kim J, Brammer MJ, Croudace TJ, J J, Pich EM, Williams SC, Bullmore ET. Ефекти вербального навантаження робочої пам'яті на кортикокортикальну зв'язність, модельовані шляхом аналізу шляхів аналізу даних функціональної магнітно-резонансної томографії. NeuroImage. 2002: 17: 573 – 582. [PubMed]
33. Хорвіц Дж. Дофамінний стробирующий глутаматергічний сенсомотор і стимулюючий мотиваційний вхідний сигнал до смугастого тіла. Behav. Brain Res. 2002: 137: 65 – 74. [PubMed]
34. Хорвіц Б. Невловима концепція сполучення мозку. NeuroImage. 2003: 19: 466 – 470. [PubMed]
35. Hyman SE. Нейробіологія залежності: наслідки для добровільного контролю поведінки. Am. J. Bioeth. 2007: 7: 8 – 11. [PubMed]
36. Jentsch JD, Тейлор JR. Імпульсивність, що виникає внаслідок фронтостріальної дисфункції при зловживанні наркотиками: наслідки для контролю поведінки за допомогою стимулів, пов'язаних з винагородою. Психофармакологія (Берл) 1999, 146: 373 – 390. [PubMed]
37. Kalivas PW. Як визначити, які саме медикаментозні нейропластичні зміни важливі? Nat. Neurosci. 2005: 8: 1440 – 1441. [PubMed]
38. Kalivas PW, Nakamura M. Нейронні системи для поведінкової активації та винагороди. Curr. Opin. Neurobiol. 1999: 9: 223 – 227. [PubMed]
39. Kalivas PW, Volkow ND. Нейронні основи наркоманії: патологія мотивації і вибору. Am. J. Psychiatry. 2005: 162: 1403 – 1413. [PubMed]
40. Karhunen LJ, Lappalainen RI, Ванінен Е.Я., Kuika JT, Uusitupa MIJ. Регіональний мозковий кровотік під час впливу на їжу у жінок із ожирінням і нормальною вагою. Мозок. 1997: 120: 1675 – 1684. [PubMed]
41. Kelley AE. Вентрально-стритальний контроль апетитної мотивації: роль у прийомі в організмі та навчання винагороди. Neurosci. Biobehav. 2004: 27: 765 – 776. [PubMed]
42. Келлі А.Е., Бальдо Б.А., Пратт МИ, Will MJ. Кортикостратально-гіпоталамічна схема і харчова мотивація: інтеграція енергії, дії і винагороди. Physiol Behav. 2005: 86: 773 – 795. [PubMed]
43. Кілгор В.Д., Юргелун-Тодд Д.А. Маса тіла прогнозує орбитофронтальную активність при візуальних презентаціях висококалорійної їжі. Нейрорепортаж. 2005: 16: 859 – 863. [PubMed]
44. Kim J, Zhu W, Chang L, Bentler PM, Ernst T. Підхід моделювання уніфікованих структурних рівнянь для аналізу мультисуб'єктних, багатовимірних функціональних даних МРТ. Hum. Мозок Мапп. 2007: 28: 85 – 93. [PubMed]
45. Колб Г.Ф. Роль стриатопаллидних і розширених систем мигдалини в наркоманії. Ann. NY Acad. Sci. 1999: 877: 445 – 460. [PubMed]
46. Kringelbach ML. Людська орбітофронтальна кора: зв'язування нагороди з гедонічним досвідом. Nat. Neurosci. 2005: 6: 691 – 702. [PubMed]
47. Ланкастер Ю.Л., Вольдорф М.Г., Парсонс Л.М., Ліотті М, Фрейтас С.С., Рейні Л., Кочунов П.В., Нікерсон Д., Мікітен С.А., Фокс П.Т. Автоматизовані мітки атласу Talairach для функціонального відображення мозку. Hum. Мозок Мапп. 2000: 10: 120 – 131. [PubMed]
48. Mai JK, Paxinos G, Восс Т. Атлас людського мозку. 3rd ред. Гейдельберг, Elsevier: Академічна преса; 2007. 2007.
49. Maldjian JA, Laurienti PJ, Burdette JH. Розбіжність передцентральних звивин в електронних версіях атласу Талайраха. NeuroImage. 2004: 21: 450 – 455. [PubMed]
50. Макінтош А.Р., Гонсалес-Ліма Ф. Мережеві взаємодії між лімбічними кортами, базальним переднім мозком і мозочком диференціюють тон, що обумовлений як павловський екзітор або інгібітор: картування флуоредоксиглюкози і коваріаційне структурне моделювання. J. Neurophysiol. 1994: 72: 1717 – 1733. [PubMed]
51. McIntosh AR, Grady CL, Ungerleider LG, Haxby JV, Rapoport SI, Horwitz B. Мережевий аналіз коркових візуальних шляхів, нанесених на PET. J. Neurosci. 1994: 14: 655 – 666. [PubMed]
52. Mechelli A, Allen P, Amaro E, Jr, Fu CH, Williams SC, Brammer MJ, Johns LC, McGuire PK. Недооцінка мови та порушення зв'язності у хворих зі слуховими вербальними галюцинаціями. Hum. Мозок Мапп. 2007: 28: 1213 – 1222. [PubMed]
53. Mela DJ. Харчування для задоволення або просто бажання поїсти? Переосмислення сенсорних гедонічних відповідей як водія ожиріння. Апетит. 2006: 47: 10 – 17. [PubMed]
54. Менон V, Левітін DJ. Винагорода від прослуховування музики: реакція і фізіологічна зв'язок мезолімбічної системи. NeuroImage. 2005: 28: 175 – 184. [PubMed]
55. Mogenson GJ, Jones DL, Yim CY. Від мотивації до дії: функціональний інтерфейс між лімбічної системою і руховою системою. Prog. Neurobiol. 1980: 14: 69 – 97. [PubMed]
56. Morecraft RJ, Geula C, Месулам М.М. Цитоархітектура і нервові аферентні орбітофронтальні кори в мозку мавпи. J. Comp. Neurol. 1992: 323: 341 – 358. [PubMed]
57. O'Doherty JP, Buchanan TW, Seymour B, Dolan RJ. Прогнозуюче нейронне кодування переваги винагороди включає розрізнені реакції вентрального середнього мозку людини та вентрального смугастого тіла. Нейрон. 2006; 49: 157–166. [PubMed]
58. O'Doherty JP, Deichmann R, Critchley HD, Dolan RJ. Нейронні відповіді під час очікування первинного смаку винагороди. Нейрон. 2002: 33: 815 – 826. [PubMed]
59. Parkinson JA, Robbins TW, Everitt BJ. Роз'єднані ролі центральної і базолатеральної мигдалини в епізодному навчанні. Євро. J. Neurosci. 2000: 12: 405 – 413. [PubMed]
60. Петридес М. Орбітофронтальна кора: новизна, відхилення від очікування і пам'ять. Ann. NY Acad. Sci. 2007: 1121: 33 – 53. [PubMed]
61. Петрович Г.Д., Галлахер М. Контроль споживання їжі вивченими сигналами: передньо-мозкова гіпоталамусна мережа. Physiol. Behav. 2007: 91: 397 – 403. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
62. Петрович Г.Д., Голландський ПК, Галлахер М. Амигдалар і префронтальний шлях до бічного гіпоталамуса активуються вивченим кий, який стимулює їжу. J. Neurosci. 2005: 25: 8295 – 8302. [PubMed]
63. Pierce RC, Kalivas PW. Схемотехнічна модель вираження поведінкової сенсибілізації до амфетаміноподібних психостимуляторів. Brain Res. Brain Res. 1997: 25: 192 – 216. [PubMed]
64. Protzner AB, McIntosh AR. Тестування ефективних змін підключення за допомогою моделювання структурних рівнянь: що говорить нам погана модель? Hum. Мозок Мапп. 2006: 27: 935 – 947. [PubMed]
65. Rempel-Clower NL. Роль орбітофронтальних зв'язків кори в емоціях. Ann. NY Acad. Sci. 2007: 1121: 72 – 86. [PubMed]
66. Робінсон Т.Е., Берридж КЦ. Наркоманія Анну. Psychol. 2003: 54: 25 – 53. [PubMed]
67. Rolls ET, Browning AS, Inoue K, Hernadi I. Нові візуальні стимули активують популяцію нейронів в орбітофронтальній корі приматів. Neurobiol. Вчитися. Mem. 2005: 84: 111 – 123. [PubMed]
68. Rothemund YC, Preuschhof C, Bohner HC, Bauknecht G, Klingebiel R, Flor H, Klapp BF. Диференціальна активація спинного стриатума висококалорійними візуальними харчовими подразниками у осіб з ожирінням. NeuroImage. 2007: 37: 410 – 421. [PubMed]
69. Schlosser RG, Wagner G, Sauer H. Оцінка мережі робочої пам'яті: дослідження функціональної магнітно-резонансної томографії та моделювання структурних рівнянь. Неврологія. 2006 (139): 1 – 91. [PubMed]
70. Schoenbaum G, Setlow B, Saddoris MP, Gallagher M. Кодування передбачуваного результату і набутого значення в орбітофронтальній корі під час вибіркової вибірки залежить від входу з базалотеральной мигдалини. Нейрон. 2003 (39): 5 – 855. [PubMed]
71. Шмідт Г.Д., Андерсон С.М., Відомий КР, Кумаресан В., Пірс Р.С. Анатомія та фармакологія індукованого кокаїном відновлювального пошуку наркотиків. Євро. J. Pharmacol. 2005: 526: 65 – 76. [PubMed]
72. Шульц В. Поведінкові теорії та нейрофізіологія винагороди. Анну. Psychol. 2006: 57: 87 – 115. [PubMed]
73. Сіманський К.Я. Серія симпозіуму NIH: механізми прийому їжі при ожирінні, зловживанні психоактивними речовинами та психічними розладами. Physiol. Behav. 2005: 86: 1 – 4. [PubMed]
74. Сміт К.С., Беррідж К.Ц. Вентральний палідум і гедонічна винагорода: нейрохімічні карти “симпатії” сахарози та споживання їжі. J. Neurosci. 2005; 25: 8637–8649. [PubMed]
75. Smith KS, Berridge KC. Опіоїдна лімбічна схема для винагороди: взаємодія між гедонічними гарячими точками nucleus accumbens і вентральним паллідумом. J. Neurosci. 2007: 27: 1594 – 1605. [PubMed]
76. Stice E, Spoor S, Bohon C, Small D. Відношення між ожирінням і притупленою стриатической реакцією на їжу моделюється алелем TaqIA A1. Наука. 2008 (322): 5900 – 449. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
77. Stoeckel LE, Weller RE, Cook EW, III, Twieg DB, Knowlton RC, Cox JE. Широко розповсюджена активація системи винагороди у жінок із ожирінням у відповідь на фотографії висококалорійних продуктів. NeuroImage. 2008: 41: 636 – 647. [PubMed]
78. Tetley AC, Brunstrom JM, Griffiths P. Індивідуальні відмінності в реактивності київ. Апетит. 2006: 47: 278.
79. Tzourio-Mazoyer N, Landeau B, Papathanassiou D, Crivello F, Etard O, Delcroix N, Mazoyer B, Joliot M. Автоматизоване анатомічне маркування активацій в SPM з використанням макроскопічного анатомічного парлювання MNI МРТ. NeuroImage. 2002: 15: 273 – 289. [PubMed]
80. Волков Н.Д., Фаулер Ю.С., Ван Г.Я. Позитронно-емісійної томографії та однофотонної емісійної комп'ютерної томографії в дослідженнях зловживання психоактивними речовинами. Семін. Nucl. Med. 2003: 33: 114 – 128. [PubMed]
81. Volkow ND, Wang GJ, Fowler JS, Telang F. Перекриття нейрональних схем у наркоманії та ожирінні: свідчення системної патології. Філос. Транс. R. Soc. Лонд. B. Biol. Sci. 2008 (363): 1507 – 3191. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
82. Volkow ND, Wise RA. Як наркоманія допоможе нам зрозуміти ожиріння? Nat. Neurosci. 2005: 8: 555 – 560. [PubMed]
83. Zahm DS. Інтегративна нейроанатомічна перспектива на деяких підкіркових субстратах адаптивного реагування з акцентом на nucleus accumbens. Neurosci. Biobehav. 2000: 24: 85 – 105. [PubMed]
84. Захм Д.С. Теорія функціонально-анатомічних "макросистем" базального переднього мозку. Невроски. Біобехав. Рев. 2006; 30: 148–172. [PubMed]