Brain Res Bull. 2009 Aug 14;79(6):388-95. doi: 10.1016/j.brainresbull.2009.05.016.
Stoeckel LE1, Kim J., Weller RE, Ko'p JE, EW 3rd pishiri, Horwitz B.
mavhum
Obez ayollarda oziq-ovqat mahsulotlarini ishlatish uchun juda ko'p reaktivlik, qisman yadroli akumbenslar, amigdala va orbitofrontal korteksni o'z ichiga olgan hiperaktiv mukofot tizimi orqali amalga oshiriladi. Tadqiqot favqulodda mukofot tizimidagi hududlar orasidagi funktsional o'zaro ta'sirlardagi o'zgarishlarning sababi sifatida, oziq-ovqat tasvirlariga javoban mukofotlash bilan bog'liq miya faollashuvida 12 obez va 12 normal vaznli ayollar o'rtasidagi farqlarni aniqlash uchun funktsional magnit-rezonans tomografiya (fMRI) dan foydalanildi.
Oliy va quyi kalorili oziq-ovqat tasvirlariga javoban yadro gabaritlari, amigdala va orbitofrontal korteks o'rtasida tarmoq ulanishlaridagi guruhdagi farqlar mavjudligini tekshirish uchun ikki bosqichli yo'l tahlillari / General Linear Model yondashuvi ishlatilgan. Obez guruhida an'anaviy vazn elementlari bilan solishtirganda, yuqori va quyi kalorili oziq-ovqat mahsulotlarini ishlab chiqarishga javoban anormal aloqa mavjud edi.
Nazorat bilan taqqoslaganda, obez guruh amigdalaning ikkala orbitofrontal korteks va yadro akumbenslarida faollashuv modulyatsiyasida nisbiy etishmovchiligiga ega edi, ammo orbitofrontal korteksning yadro akumbenslarida faollashuv modulyatsiyasining haddan tashqari ta'siri. Amigdaladan etishmayotgan prognozlar oziq-ovqatning mukofot qiymatining ta'sirchan / emotsional tomonlarini suboptimal modulyatsiyasiga yoki tegishli signalning motivatsion ta'sirchanligiga bog'liq bo'lishi mumkin, aksincha orbitofrontal korteksning yadroli akumbens ulanishiga oziq-ovqatga javoban ovqatlanishni kuchaytirishga yordam berishi mumkin. ishora.
Shunday qilib, nafaqat mukofot tizimining yanada faollashishi bilan bir qatorda, ushbu tarmoqdagi hududlarning o'zaro aloqalarida farqlar semiz shaxslardagi ovqatlarning rag'batlantiruvchi rag'batlantiruvchi qiymatini oshirishga yordam berishi mumkin.
Obezlikning etiologiyasi, qisman, oziq-ovqat bilan bog'liq bo'lgan narsalarga, ayniqsa, yuqori yog'li, energiya zich oziq-ovqat mahsulotlariga (masalan, [12]). Obez shaxslardagi bu ogohlantirishlarni kuchaytiruvchi mexanizm, yadroviy akumbenlar / ventral striatum (NAc), amigdala (AMYG) va orbitofrontal korteks (OFC) ni o'z ichiga olgan hyperactive mukofot tizimi bo'lishi mumkin. Bundan oldingi funktsional magnit-rezonans tomografiya (fMRI) tadkikotiga ko'ra, ob-normal kaloriyalarga nisbatan yuqori kaloriyali oziq-ovqat tasvirlariga javoban ushbu hududlarning faollashuvi kuchaygan ([77]; Anjir. 1). Obez kishilarni yoki yuqori BMI'lu oziq-ovqatlarni stimulyatsiya qiluvchi kishilarni ko'rsatadigan boshqa tadqiqotlar ushbu hududlarda faollashuvning noan'anaviy paternlarini topdi ([22], [23], [28], [43], [68]) va boshqalar ([40], [68]). Yuqori kalorili ovqatlar bilan bog'liq bo'lgan ehtiyotkorlik bu turdagi oziq-ovqat mahsulotlarini gomosostatsiz oziqlantirish uchun ortiqcha motivatsiyani keltirib chiqarishi mumkin ([10], [11], [53]). Ovqatni iste'mol qilmaslik uchun bu juda noanostatik istagi rag'batlantiruvchi ehtiros yoki "istak" deb ataladi va asosan NAc, AMYG va OFC ni o'z ichiga olgan mezokortikolimbik dopamin tizimi orqali tartibga solinadi (masalan,6]).
Ko'p inson fMRI faoliyatlari turli makroskobik miya mintaqalarining funktsional xususiyatlarini aniqlash uchun ommaviy bir-biridan farqli statistik tahlil yondashuvidan foydalanadi. Tergovchilar, bu hududlarning ma'lum bir funktsiyani bajarish uchun qanday ta'sir qilishi mumkinligini tushuntirish uchun mintaqalar guruhining funktsional ixtisosligi haqida ma'lumotni tez-tez birlashtiradi. Shu bilan birga, bunday tahlillardan olingan yagona joriy empirik asosga asoslangan xulosalar miya hududlarining ma'lum bir majmuasida aktivlashuvning kattaligi va darajasi bilan bog'liq bo'lib, bu hududlar qanday qilib funktsional o'zaro ta'sirga ega. Aloqa bo'yicha tahlillar tergovchilarga miya hududlarining tarmoqlari bilish va xatti-harakatlarning funktsiyalarini amalga oshirish uchun qanday ta'sir qilishini o'rganishga imkon beradi (masalan, [34]). An'anaviy faollashtirish tadqiqotlari natijalari to'g'ridan-to'g'ri ulanish ishlariga yo'naltirilmaydi. Ya'ni, farqli o'laroq farqlar bo'lishi mumkin kattalik guruhlar orasidagi miya faollashuvi, ammo guruhdagi farqlar yo'q Ulanish, va aksincha (masalan, [52]).
Bir qator strukturaviy tenglamali modellashtirish yo'llarini tahlil qilish funktsional neyroimagingga bog'liq bo'lgan bir qator o'zgaruvchan, gipotezaga asoslangan yondashuv bo'lib, ma'lum bir miya hududlarining o'zaro bog'liqligini tekshirish uchun ([51]). Bu samarali ulanishni tahlil qilishning bir usuli bo'lib, bu holda boshqa mintaqadagi faollashtirish o'zgarishidan kelib chiqqan bir miya mintaqasini faollashtirishdagi o'zgarishlar. Yo'l usullari asosida ishlab chiqilgan a priori gipotezalar va neytovar strukturani o'z ichiga oladi, bu erda A → B A mintaqasidagi o'zgarishlar degan ma'noni anglatadi sabab B mintaqasidagi o'zgarishlar (masalan, [69]). Tarmoq modelidagi miya hududlari odatda oldingi funktsional neyroimaging ishlariga asoslangan holda tanlanadi va bu hududlar orasidagi bog'lanishlar ko'pincha ma'lum turdagi neyroanatomik birikmalarga asoslangan, asosan hayvon adabiyotlaridan kelib chiqib, miya hududlarida turlar orasida homologlikni nazarda tutgan holda aniqlanadi (masalan, [69]). Yo'l tahlili yordamida hisoblangan parametr qiymatlari modeldagi hududlar o'rtasidagi yo'nalish yo'llarining miqdorini bildiradi. Keyinchalik ushbu yo'l koeffitsientlari sub'ektlar orasidagi ulanishlar orasidagi o'zgarishlar yoki General Linear Model (GLM) tizimidagi sub'ektlar va guruhlar o'rtasidagi munosabatlarga nisbatan taqqoslash uchun ishlatilishi mumkin (masalan, [44], [64]).
NAc, AMYG va OFC funktsiyasi mukofot tizimi doirasida birga ishlaydi. Ushbu hududlar orasida kuchli anatomik aloqalar mavjud (qarang Anjir. 2; AMYG → OFC: [7], [16], [30], [38], [60], [65], [71], AMYG → NAc: [30], [38], [71] va OFC → NAc: [7], [16], [17], [30], [38], [56], [60], [65], [71]). Oziq-ovqat tasvirini, ayniqsa, yuqori kaloriyali oziq-ovqat tasvirlarini tomosha qilishda oddiy vazn elementlari bilan solishtirganda, NAc, AMYG va OFC ko'proq obezlarda faollashgani aniq ([77]), bu hududlarda faollashtirish ba'zi umumiy umumiy mukofot jarayoni bilan bog'liqmi yoki yo'qmi, masalan, hashamatli yoki mukofotlar va / yoki ta'lim), bu faollashtirish naqshini hisobga oladi (Qarang: [8] Ushbu turli mukofot jarayonlarini muhokama qilish uchun). NAc, AMYG va OFC har birining funktsional xususiyatlari juda ko'p. NAc / ventral striatum mukofot bilan bog'liq ishlov berish, homeostatik mexanizmlar va vosita chiqishi (masalan, [41]), lekin mukofot qiymatini kodlashi mumkin ([57]). OFC oziq-ovqat va oziq-ovqat mahsulotlarining multimodal hissiyotlarini kodlashi mumkin ([10], [11]). Birgalikda AMYG va OFC oziq-ovqat bilan bog'liq bo'lgan stimullarga rag'batlantiruvchi ta'sirchanlik yoki boshqa motivatsion xususiyatlar (masalan, [6], [31], lekin ikkalasi ham hedonik qiymat uchun kod, AMYG pastdan yuqoriga va OFC orqali pastga tushadigan jarayonlar ([7]).
Ushbu ishda Stoeckel va boshq. [77va ikkita bosqichli yo'l tahlillari va GLM yondashuvi yuqori darajali va kam kalorili ovqatlar tasvirlariga javoban, ushbu tuzilmalar birgalikda ishlayotganligini aniqlash uchun oddiy tizimda asosiy mukofot strukturalarining (NAc, AMYG va OFC) obez va oddiy vaznli odamlarda boshqacha. Yuqori va quyi kalorili oziq-ovqat tasvirlariga javoban normal vaznli elementlarda bizning modelimizda ko'rsatilganidek, miya hududlari o'rtasida samarali aloqalarni topishni kutdik. Bundan tashqari, biz obez guruhimizda o'zgarib turadigan samarali aloqalarni topishimiz kerak edi, bu esa oziq-ovqat mahsulotlarining ushbu shaxslar uchun motivatsion kuchini oshirganini tushuntirishga yordam beradi.
Materiallar va uslublar
Yo'lni tahlil qilish uchun ishlatilgan ma'lumotlar Stoeckel va boshq. [77]. Yo'l tahlili usullarini muhokama qilgan bo'limdan tashqari, quyidagi ma'lumotlar Stoeckel va boshq. [77].
ishtirokchilar
Ishtirokchilar 12 semirib ketgan (Tana massasi indeksi, BMI = 30.8 - 41.2) va 12 oddiy vaznli (BMI = 19.7 - 24.5) Alabama Universitetidan Birmingem (UAB) jamoatiga yollangan o'ng qo'l ayollar. O'rtacha yoshi (semirib ketganlar: 27.8, SD = 6.2; nazorat: 28, SD = 4.4), etnik (semirib ketgan: 7 afroamerikalik, 5 kavkazlik; nazorat: 6 afroamerikalik, 6 kavkazlik), guruh bo'yicha farqlar yo'q edi. (semirib ketgan: 16.7 yosh, SD = 2.2; nazorat: 17.2, SD = 2.8) yoki hayz davrining o'rtacha kuni (semiz: 6.8 kun, SD = 3.1, nazorat: 5.7 kun, SD = 3.3, barchasi follikulyar fazada) ). Ishtirokchilar UAB gazetasida joylashtirilgan reklama va UAB kampusining turli joylariga joylashtirilgan varaqalar bilan jalb qilindi. Tadqiqotning maqsadi turli xil BMI ishtirokchilarining "och" ishtirokchilarida miya faoliyati shakllarini, oziq-ovqat va nazorat tasvirlari kabi turli xil narsalarning vizual tasvirlariga javoban ko'rish ekanligi haqida ularga ma'lumot berildi. Shaxslar sog'liq bilan bog'liq ko'plab mezonlarga, shu jumladan ijobiy ovqatlanish buzilish tarixi, faol ovqatlanish yoki vazn yo'qotish dasturida qatnashish yoki> 305 funt (138 kg) vazn bilan> 64 dyuym (163 sm) vaznga ega bo'lgan shaxslar chiqarib tashlandi, ikkinchisi. brauzer cheklovlari tufayli. Barcha ishtirokchilar o'rganish tartib-qoidalari va ular bilan bog'liq xatarlar tushuntirilgandan so'ng yozma ravishda xabardor qilingan rozilikni imzoladilar. Barcha protseduralar UAB huzuridagi Insonlardan foydalanish bo'yicha institutsional ko'rib chiqish kengashi tomonidan ko'rib chiqildi va tasdiqlandi.
Stimuli
Kuzatuv seansi davomida ishlatiladigan stimulyatorlar 252 rangli tasvirlardan, barcha izchil o'lchamlari, o'lchamlari va yorqinligidan iborat edi ([77]). 168 oziq-ovqat tasvirlari past kaloriya va yuqori kaloriya toifalariga bo'lindi, ularning har biri 84 noyob tasvirlardan iborat. Past kaloriyali oziq-ovqat tasvirlari bug'langan sabzavotlar va qovurilgan baliqlar kabi past yog'li narsalardan iborat edi. Yuqori kalorili ovqatlar, asosan, cheesecake yoki pizza kabi yog'da yuqori bo'lgan narsalar edi. Tekshiruvlar uyushqoqlik, moda, yosh va rangda o'zgarib turadigan avtomobillarning tasvirlaridan iborat edi. Mashina tasvirlari Stoeckel va boshq. Larning natijalariga ko'ra past kaloriyali tasvirlarni xushbo'ylik bilan mos keladigan o'rtacha qiziqarli nazorat ruxsati sifatida baholandi. [77], yuqori kalorili ovqatlar bilan yuqori baholanadi.
tartib
BMIni tekshirish va boshqa ish mezonlarini tekshirish uchun batafsil tekshiruvdan so'ng ishtirokchilar fMRI sessiyasiga rejalashtirilgan. Ular 7-8 AM orasida an'anaviy nonushta qilishni buyurishdi, ammo tushlik qilishda davom etishdi va 8-9 PM o'rtasida ko'rishdan oldin taxminan 3-5 soatlar uchun ro'za tutish uchun faqat suvni iste'mol qilishni buyurdilar. Subyektiv ochlik reytingida hech qanday guruh farqlari yo'q edi.
Ishtirokchilar magnitda bo'lishganda, ingl. Ogohlantiruvchi blok dizayn formatida taqdim etildi, jami oltita 3: 09 dk. Har bir mashq ishtirokchilarga tasodifiy ravishda taqdim etilgan ikkita 21 davridan iborat bo'lgan har bir avtomobil (C), past kalorili ovqatlar (LC) va yuqori kalorili ovqatlar (HC) dan iborat edi. Har bir 21 soatlik taom yoki avtomobil tasvirlari davrida, har biri 2.5 s uchun yettita shaxsiy tasvir taqdim etildi. 0.5 s bo'shlig'i tasvirlarni ajratib oldi va 9 s oralig'i vaqtni ajratib qo'ydi. Barcha bo'shliqlar gri bo'sh ekrandan tashkil topgan. Har bir ishda 63 jild, jami 378 jildlar uchun oltita mashq bajarilgan bo'lib, ulardan har birida 84 jildlar xarid qilingan, kaloriya miqdori past bo'lgan va yuqori kalorili oziq-ovqat mahsulotlariga ta'sir qilingan. Vizual tasvirlarni VPM dasturiy ta'minotini ishlaydigan noutbukda taqdim etdi ([18]). Rasmlar, ishtirokchining boshi orqasida ekranga surilib, boshli lenta bilan biriktirilgan 45 ° tek sirtli orqa proektsion oyna orqali namoyish qilindi. Ishtirokchilar o'zlarining ishtiroki uchun moliyaviy jihatdan qoplashdi. Barcha protseduralar UAB Insoniy foydalanish bo'yicha Institutsional Boshqaruv Kengashi tomonidan ko'rib chiqildi va tasdiqlandi.
MRIni sotib olish va qayta ishlash
Funktsional MRI ma'lumotlari sezgirlik kodlash (SENSE) boshli lenta bilan jihozlangan Flibs Intera 3T ultra-qisqa teshikli magnet yordamida olingan. Tasvirlar bir martalik T2 * -taygan gradient-echo EPI pulse sequence yordamida to'plangan. 30 mm oraliq oralig'ida, 3 × 85 ning skanshat o'lchamlari, 30 × 4 uchun rekonstruksiya qilingan va 1 bilan 80 eksenel chiziqlari uchun 79 mm qalinligi uchun T = 128 msec, TR = 128 soniya va 230 ° burilish burchagi ishlatildi × 149 × 230 mm FOV. Birinchi to'rtta tekshiruv magnitning barqaror holatda magnetizatsiya qilishiga imkon berish uchun tashlandi.
Ma'lumotlar SPM2 dasturiy ta'minot to'plami (Wellcome Dept. Imaging Neuroscience, London, Buyuk Britaniya) yordamida qayta ishlangan (harakatni to'g'rilash, SPM6 EPI shablonidan foydalangan holda MNI koordinata tizimiga normalizatsiya qilish va 2 mm FWHM Gauss filtri bilan tekislash). Hech qanday ma'lumotlar to'plamlari harakatni inklyuziv mezonlariga mos kelmadi, ya'ni tuzatishdan oldin harakat tarjima harakatida <2 mm va aylanish harakatlarida <2 ° (tafsilotlar [77]).
Ma'lumotlarni tahlil qilish
fMRI ma'lumotlari
Block-dizayn qondagi kislorod darajasiga bog'liq bo'lgan (BOLD) javoblar SPX2 ([SPMXNUMX] da amalga oshirilgan voxel asosidagi voxel umumiy Lineer modeli doirasida tahlil qilindi ([27]). Miya faollashuvining vaqt tartibi kanonik hemodinamik javob funksiyasi (HRF) va vaqtinchalik lotin funktsiyasi bilan konversiyalashtirilgan bir bokser funktsiyasi bilan modellashtirilgan. Ma'lumotlar past frekanslarni yo'qotish uchun yuqori o'tkazgichli (1 / 128 Gts) filtrlangan edi. FMRI modelining xato davrida autokorrelatsiyalarni to'g'rilash uchun birinchi darajali autoregresiv model ham joriy etildi.
Ikki bosqichli tasodifiy effektlarni qo'llash statistika tahlillari uchun ham mavzu ichidagi va oraliq mavzulardagi o'zgaruvchanlikni hisobga olish uchun ishlatilgan. Birinchidan, har bir qatnashchining fMRI ma'lumotlari yuqori kaloriyali va past kaloriyali mahsulotlarga mos keladigan vaqt nuqtalari o'rtasidagi farqlarni sinash uchun parametr bashoratlarining statistik kontrastlarini yaratish uchun ishlatilgan. O'tgan ish natijalari ([77]) obez guruh yuqori kaloriyali oziq-ovqat mahsulotlariga ko'proq faollik va past kaloriyali oziq-ovqat mahsulotlariga nisbatan faollikni namoyish etgan holda, mukofot bilan bog'liq aktivatsiya usullarining guruhdagi farqlarini aniqladi. Keyin oziq-ovqat> nazorat stimullari kontrasti ikkinchi darajali bitta namunali t-test tahlillari guruhimizdagi taqqoslash uchun kiritilgan bo'lib, bizning qiziqish bildiradigan mintaqalarimiz (ROI) uchun guruh maksimallarini mahalliylashtirish uchun: ikki tomonlama NAc, AMYG va o'rta OFC (p) <.05, tuzatilmagan).
AMYG va OFC uchun ROI ko'rsatkichlari WFU Pickatlas va AAL va Talairach Daemon atlaslari ([47], [49], [79]). NAc bu kutubxonalarda mavjud bo'lmaganligi sababli, biz WMU Pickatlas bilan radiusda 6 radiusiga ega bo'ldik, shuning uchun voxelning o'lchamlarini o'rtacha fMRI tadqiqotlaridan aniqlangan voxel joyida markazlashtirdik ([1], [54], [58]). Aktiv voksellarning mintaqaviy joylashuvini tasniflash WFU Pickatlas yordamida va inson miyasining atlasidan olingan ma'lumotlarning vizual tekshiruvi bilan tasdiqlangan ([48]).
Yo'llarni tahlil qilish
Maksimal likvidlilik koeffitsienti bilan bir vaqtning o'zida regressiya tenglamalari yordamida hisoblangan kuzatiladigan o'zgaruvchan (ROI) o'rtasidagi munosabatlarning (samarali ulanishlar) kuchliligi va yo'nalishini aniqlash uchun yo'lni tahlil qilish qo'llanildi. Ushbu samarali ulanishni o'rganish uchun ishlatiladigan eng keng tarqalgan modellash usullaridan biri ([69]). Biz Kim va boshqalar. Kabi shunga o'xshash usulni qo'llagan holda, ikki bosqichli yo'llarni tahlil qildik (GLM yondashuvi). [44]. Har bir ishtirokchi uchun: (1) modelga kiritilgan (2) ROI tanlangan (vaqtinchalik ma'lumotlar seriyasi) ikkita guruhga bo'linib, ikkita vazifa shartlari (yuqori va past kalorili taomlar), (3) Har bir ROI uchun har bir shart uchun olingan ma'lumotlar (4) har bir shart uchun o'zgaruvchanlik-kovaryans (5) matritsasi aniqlangan (6) ROIlarning o'zaro bog'liqligi aniqlangan model aniqlangan va (XNUMX) modellarda investitsiyalarning ROI o'rtasidagi ulanishlar uchun yo'l koeffitsientlari maksimal ehtimollik kiritish orqali aniqlandi. Keyin takroriy choralar ANOVA guruh ichidagi (ya'ni, vaziyat) va har bir individual uchun modellardan yo'l koeffitsientlarini qo'llagan holda model aloqalarida guruh orasidagi farqlarni aniqlash uchun ishlatilgan.
Modelning spetsifikatsiyasi
Modelga kiritilgan hududlar (OFC, AMYG va NAc) "harakatlanish davri" ([63]), mesokortikolimbik dopamin tizimini ([6], [36], [39], [45], [63], [66], [73], [80], [83]). Modeldagi ulanishlar qisman ushbu tarmoqdagi strukturalarning ma'lum anatomik aloqasiga asoslangan bo'lib, metodologik cheklovlarni hisobga olgan holda (masalan, fMRIning vaqtinchalik rezolyutsiyasi va strukturaviy tenglamali modellashtirish yordamida rekürsif bo'lmagan modellar bilan identifikatsiyalash muammolari;7], [30], [38], [60], [65], [71]; Anjir. 2). Ishonchli yo'l koeffitsientlarini baholash uchun model takrorlash uchun cheklangan edi (ya'ni, modelga hech qanday o'zaro yo'llar kiritilmagan).
Xuddi shu yo'l modeli har bir mavzu uchun tuzilgan. Mavzulararo o'zgaruvchanlikka imkon berish uchun har bir yarim shar uchun har bir mintaqaning aniq koordinatalarini har bir ishtirokchining statistik xaritasining mahalliy maksimal darajasidan guruhning maksimal 12 mm (bir xil anatomik mintaqada) oziq-ovqat> avtomobillar kontrasti ( p <.05, tuzatilmagan; [52]). Mintaqalarning MNI koordinatlari NAc, chap (x, y, z): 6, 10, -10 [boshqaruvlari] va -10, 14, -6 [obez]; NAc o'ng, (x, y, z): 6, 10, -10 [boshqaruvlari] va 6, 12, -10 [obez]; AMYG, chap (x, y, z): -26, -2, -20 [boshqaruvlari] va -20, 0, -24 [obez]; AMYG, o'ng (x, y, z): 22, 0, -20 [boshqaruvlari] va 24, 2, -24 [obez]; OFC, chap (x, y, z): -22, 36, -10 [boshqaruvlari] va -22, 30, -14 [obez]; OFC, o'ng (x, y, z): 26, 36, -14 [boshqaruvlari] va 26, 30, -4 [obez]. Har bir mintaqa uchun vaqt seriyasining asosiy o`zgarishi 4-mm sohadan aniqlandi, bu mavzu mahalliy maksimal darajadagi markazda joylashgan. Asosiy (ya'ni 1st) o'z-o'zidan bu 4 radiusi doirasida bo'lgan barcha voxellarning farqiga asoslangan og'irlikdagi o'rtacha quvvatga o'xshash chuqurlikka o'xshash xulosani o'lchash.
Keyinchalik mintaqaviy vaqt seriyali ma'lumotlari (asosiy o`zgarish qiymatlari) ikkita ma'lumotlar majmuasiga ajratildi: yuqori kalorili ovqatlar bilan (1) va (2) past kalorili ovqatlar bilan bog'liq vaqt nuqtalari. Gemodinamik kechikishni hisobga olish uchun biz 6 s (2TT) fiziologik kechikishini bizning ikki shartimizning boshlanishi va ofseti orasidagi farqni hisoblab chiqdik va shunga mos ravishda biz chiqargan ma'lumotlarni tuzatdik ([32]). Bu har bir ishtirokchi uchun ikkita 84 (ko'rishlar soni) X 6 (ROI soni) har bir shart uchun (yuqori va past kalorili taomlar) ma'lumotlarning matritsalariga sabab bo'ldi.
Yo'l parametrlari
Yo'l modeli har bir ishtirokchi uchun mustaqil ravishda yuqori kaloriya va past kalorili ovqatlar uchun ma'lumot matritsasiga mos edi. Erkin yo'l koeffitsientlari FMRI ma'lumotlaridan kuzatilgan korrelyatsiya matritsasi va LISREL dasturidan foydalangan holda model tomonidan taxmin qilingan korrelyatsiya matritsasi (8-versiya, SSI Scientific Software) o'rtasidagi farqni minimallashtirish orqali baholandi. Ikkala modeldan (chap va o'ng) har bir yarim sharda (chap va o'ng) har bir ulanish uchun (AMYG → OFC, OFC → NAc va AMYG → NAc) har bir ulanish uchun standartlashtirilgan parametr (regressiyadagi β ga o'xshash) yoki yo'l koeffitsientlari (yuqori va past -) har bir ishtirokchi uchun kaloriya ovqatlari) keyingi tahlillar uchun SPSS-ga import qilindi. Aralash modelli ANOVA uchta ulanishning har biri uchun o'tkazildi, unda omillar guruh (semizlik va nazoratga qarshi), oziq-ovqat toifasi (yuqori kaloriya bilan solishtirganda) va yarim sharda bo'lgan. Bu kashfiyot tadqiqotlari bo'lgani uchun, biz omnibus modellari kamida muhim ta'sir ko'rsatgan ekan, biz aniq yo'l koeffitsientlarining ahamiyatini sinab ko'rdik (p <0.10). Har bir guruh uchun yuqori va past kaloriyali oziq-ovqat modellarida yo'l koeffitsientlari noldan sezilarli darajada farq qiladimi-yo'qligini tekshirish uchun bitta t-testdan foydalanildi, bu esa belgilangan ulanishni bildiradi. Guruh ichidagi (yuqori kaloriya va past kalorili oziq-ovqatlarga) har bir yarim shar uchun (chap va o'ng) yo'l koeffitsientlari va guruhlar o'rtasidagi taqqoslashlar (yuqori kaloriya va past ko'rsatkichlarga nisbatan semirib ketgan taqqoslashlar) farqlarini sinash uchun juftlik bilan taqqoslash ishlatilgan. -kalori ovqatlari, mustaqil ravishda). Guruh ichidagi taqqoslash uchun juft t-testlar va mustaqil namunalar t-testlar guruhlararo taqqoslash uchun ishlatilgan.
natijalar
Barcha taxmin qilingan yo'l koeffitsientlari yuqori darajadagi va past kaloriyali oziq-ovqat modellarida semiz guruh va ikkala yarim sharlar uchun boshqaruv elementlari tomonidan belgilangan ulanish modeliga mos ravishda sezilarli darajada farq qilardi (p qiymatlari <0.001; 1 stol).
Guruhlararo taqqoslashlar
OFC → NAc
OFC → NAc ulanishi uchun guruhning asosiy ta'siri bo'lmadi, ammo tendentsiya mavjud edi (F [1,22] = 3.70, p = 0.067), bu obez guruh uchun ulanish qobiliyatini (0.53 ± 0.06) boshqarish vositalariga nisbatan ancha yuqori ekanligini ko'rsatdi. (0.41 ± 0.06). X guruhining X toifasi yoki X toifasi X toifasidagi o'zaro ta'sirlar mavjud emas edi, ammo X guruhining lateral o'zaro ta'sirida tendentsiya mavjud edi (p = 0.059). OFC → NAc dan chap tomonga yo'l koeffitsientlari yuqori va past kalorili ovqatlar uchun obez guruhda sezilarli darajada yuqori edi (p qiymatlari <.03; Anjir. 3).
AMYG → OFC
Guruhning asosiy ta'siri bor edi, shuning uchun AMYG → OFC-dan o'rtacha ulanish semirib ketgan ishtirokchilar uchun (0.64 ± 0.07) nazoratga nisbatan kamroq (0.84 ± 0.07), bu javoban ushbu tuzilmalar orasidagi miya faollashuvida nisbatan kuchli yo'nalishli munosabatlarni ko'rsatmoqda. nazorati ostidagi ovqatlar (F [1,22] = 4.46, p = 0.046). Kategoriyalar bo'yicha guruhlar yoki lateral o'zaro ta'sirlar bo'yicha guruhlar mavjud emas edi, ammo X toifadagi o'zaro ta'sir bo'yicha guruhga nisbatan tendentsiya (p = 0.066) mavjud edi. Keyingi tahlillar shuni ko'rsatdiki, yo'l koeffitsientlari yuqori kaloriyali oziq-ovqat mahsulotlarini nazorat qilishda ikki tomonlama va past kalorili ovqatlar uchun o'ng AMYG → o'ng OFC dan p (p qiymatlari <.05; Anjir. 3).
AMYG → NAc
O'rtacha AMYG → NAc aloqasi uchun guruhning asosiy ta'siri bor edi, chunki semirib ketgan guruh uchun (0.35 ± 0.05) nazorat ishtirokchilariga nisbatan zaifroq ulanish mavjud edi (0.49 ± 0.05; F [1,22] = 6.00, p = 0.023 ). X guruhining X toifasi yoki X toifasi X toifasidagi o'zaro ta'sirlar mavjud emas edi, ammo X guruhining lateral ta'siriga moyilligi bor edi (p = 0.09). Juft taqqoslashlar shuni ko'rsatdiki, yuqori va past kaloriyali oziq-ovqat mahsulotlarini boshqarish uchun chap yo'l koeffitsientlari ancha yuqori (p qiymatlari <.05; Anjir. 3).
Yuqori va quyi kalorili oziq-ovqat sharoitlari bo'yicha guruh ichidagi taqqoslash
AMYG → OFC dan yo'l koeffitsientlari yuqori kaloriyali tovuqlar toifasiga taqqoslaganda (chapda: p = 0.007, o'ng: p = 0.002; Anjir. 4). Obez guruhidagi yuqori va quyi kalorili oziq-ovqat sharoitlari o'rtasida yo'l koeffitsientlarining hech biri sezilarli darajada farq qilmadi.
muhokama
Avvalgi izlanishlar shuni ko'rsatdiki, oziq-ovqat mahsulotlari, xususan, yuqori kalorili ovqatlar bilan bog'liq bo'lganlar, miya hududlarida NAc, AMYG va OFC, shu jumladan obez kishilarda rag'batlantiruvchi va hissiy jarayonlarni avtomatlashtiradi yoki hech bo'lmaganda kodlashni o'ylaydigan (masalan, [68], [77]). Ushbu laboratoriyada obez va oddiy vaznli guruhlar orasida va uning o'rtasida yuqori va quyi kalorili oziq-ovqat tasvirlariga javoban NAc, AMYG va OFC o'rtasida tarmoq ulanishlaridagi farqlar mavjudligini tekshirdik. Shuni ta'kidlash kerakki, bu - mukofot tarmoqlarida miya hududlarining o'zaro ta'sirini o'lchash uchun funktsional neyroimagingdan foydalangan holda birinchi inson aloqasi ishlashi. Obez guruhida oddiy va og'ir vaznli elementlarga qaraganda yuqori va quyi kalorili oziq-ovqat mahsulotlarini ishlab chiqarishga javoban bevosita bog'liqlik aniqlandi. Ayniqsa, obez guruhda OFK va NAc ning AMYG-modulyatsiyalangan aktivatsiyasida nisbiy etishmovchilik mavjud, ammo NAC aktivatsiyasi OFC ning modulyatsiyasi ortiqcha ta'siriga moyilligi ko'rinadi. Shunday qilib, nafaqat bu mumkin katta mukofot tizimini faollashtirish, shuningdek, shovqin Ushbu tarmoqdagi hududlarning semiz sigirlarda oziq-ovqat mahsulotlarining rag'batlantiruvchi rag'batlantiruvchi qiymatiga yordam berishi mumkin.
Sovg'a modeli
NAc, AMYG va OFC o'rtasidagi barcha yo'nalish aloqalari obez va oddiy vaznli nazorat ostidagi yuqori va quyi kaloriyali oziq-ovqat modellari uchun muhim bo'lib, bu hududlar orasida ma'lum anatomik birikmalarga mos keladi ([7], [16], [17], [30], [38], [56], [60], [65], [71]). Ushbu tarmoq ventral tegmental maydon tomonidan innervatsiya qilingan bo'lib, u dopaminni ushbu turga rag'batlantiruvchi hodisalarga javoban chiqaradi ([9], [39], [71]). Biroq, NAc, AMYG va OFC o'rtasidagi proektsiyalar Anjir. 2 glutamaterjik ([39], [71]).
Bu NAc, AMYG va OFC mukofotlari tarmog'i motivatsiyaga tegishli ogohlantirishlarga javoban faollashtiruvchi va to'g'ridan-to'g'ri xatti-harakatlarni amalga oshirishni nazarda tutadigan katta "harakatlanish davri"39], [63]). NAc, AMYG va OFC, ayniqsa, mukofotlar bilan bog'liq muhim funktsiyalarga ega, bu umumiy va oziq-ovqatga xos motivatsion jarayonlarga yordam beradi ([6], [10], [11], [36], [39], [45], [63], [66], [73], [80], [83]). NAc / ventral striatum "limbik-qidiruv" interfeysi sifatida kontseptsiyalashtirilgan ([55]) va Pavlovianning shamollatish, rag'batlantiruvchi ehtiros va mukofotning mavjudligi, qiymati va kontekstiga tegishli ishlov berish bilan shug'ullanadi ([13], [15], [21]). Ushbu mintaqa, opioid vositasi mexanizmlari orqali ventral pallidum bilan birgalikda, shuningdek, hedonik qiymat uchun kod bo'lishi mumkin ([9], [10], [11], [74], [75]). NAc / ventral striatum ham umumiy motivatsion muhit uchun kod ko'rinadi (masalan, [14]), bu mukofotga bog'liq bo'lgan signallarni ierarxik tashkil qilish imkonini beradi. Oziq-ovqat mukofotini olish uchun NAc / ventral striatum oziq-ovqat bilan bog'liq oziq-ovqat mahsulotlarini (oziq-ovqat iste'moliga nisbatan) kodlashda imtiyozli ishtirokni namoyon etadi va gorizontal va noostazostik signallarni motivatsion holatni modellashtirish uchun kiritishi mumkin ([42], [76]). Bu hudud shuningdek, mavjud oziq-ovqatlarni ogohlantiruvchi vositalarning nisbiy mukofot qiymatini kodlashi mumkin ([57]). AMYG motivatsiyaga tegishli bo'lgan assotsiatsiyalash jarayonlarida ishtirok etadi ([61], [62]). Bundan tashqari, umumiy emotsional va motivatsion xususiyatlarni kodlashdan tashqari, AMYG faoliyati oziq-ovqat bilan bog'liq bo'lgan stimullarning o'ziga xos xususiyatlariga bog'liq bo'lishi mumkin ([2]). OFC mukofot qiymatini hedonik tajribaga aylantirish uchun muhim mintaqa bo'lib ko'rinadi ([46]), mukofotning vaqtinchalik va qat'iylik xususiyatlarini qayta ishlash ([14]) va AMYG bilan birgalikda turtki bilan bog'liq ta'lim jarayonlarida ishtirok etadi ([24], [59]). OFC oziq-ovqat mahsulotlarini ishlab chiqarishga multimodal javoblarni ko'rsatadi ([67]) va "uchinchi darajali ta'mli maydon" deb ataladi, u insulin korteksida zusta ishlovidan keyin ([10], [11]).
Ulanishdagi guruhdagi farqlarning ahamiyati
OFC → NAc
Obez ayollar yuqori va past kalorili ovqatlar uchun tekshiruvlarga qaraganda ko'proq chap yarim sharni OFC → NAc ulanishini ko'rsatdi. Ushbu yo'l obez guruhida ushbu shaxslarda NAC ichida oziq-ovqat suratlari va yuqori dopamin (ULARNING) funktsiyasi orqali OFC faollashuvining kombinatsiyasi bilan mustahkamlangan bo'lishi mumkin. Horvitz [33] DQ ning OFK dan NAc ga glutamatergic mukofotlarini kiritish uchun harakat qiladi. Ushbu darvoza tufayli, NAc ichida yuqori HF vazifasi mavjud bo'lsa, OFC ichidagi yuqori darajada faoliyat NAc faoliyatini yanada oshirishda yanada samarali bo'ladi. Odatda semirib ketishdagi DA ning roli shubhali bo'lsa-da ([20], [29], [81]), bilvosita dalillar, engil va o'rta darajadagi obez kishilarning mukofot tizimida yuqori funktsional funktsiyalarni (masalan, [20]), masalan bizning namunamizda. OFC → NAc yo'lining oziq-ovqat retsepti reaktivligi, katta miqdorda qabul qilish va yuqori BMI (ijobiy natijalar) o'rtasidagi ijobiy munosabatlar uchun kalit bo'lishi mumkinligini taxmin qilamiz ([25], [78], OFC'nin vositasi NAc tomonidan taqdim etilgan chiqdi yo'llari bilan vositachilik qilgan oziq-ovqat ipuçlarının haddan tashqari subjektif mukofot qiymatining kuchli ulanishi tufayli. Va nihoyat, semirib ketgan va giyohvandlik bilan bog'liq bo'lgan parallel misollarda (masalan, [82]) shuni ta'kidlash kerakki, giyohvandlik bo'yicha tergovchilar regulyatsiya qilingan PFK (shu jumladan OFK) → NAc-sinaptik glutamat transmissiyasiga giyohvand moddalar bilan bog'liq muolajalarga javoban giyohvand moddalarning ortib borayotgan sabablarini tushuntiradi,37], [39]).
AMYG → OFC va AMYG → NAc
Obez ishtirokchilarida tekshiruvlarga qaraganda AMYG-dan OFC va NAc ga yo'l harakati koeffitsientlari kamaydi. Bu farqlar AMYG → OFC uchun yuqori kaloriyali ovqatlar va kaltsiyli kam ovqatlar uchun o'ng yarim sharda ikki tomonlama ravishda muhim ahamiyatga ega. Yuqori kaloriya va kaloriyali ozuqalar uchun AMYG → NAc ulanishining chap yarim sharning obez guruhida pastligi kuzatildi. Ushbu guruhdagi farqlarning semirish uchun aniqligi aniq bo'lmasa-da, AMYG dan ushbu tuzilmalarga ulanishning kamayishi mukofot qiymatini yangilashda moslashuvchanlikni kamaytirishi mumkin. Asosiy ta'lim shuni ko'rsatadiki, AMYG (birinchi darajali mukofotlar bilan bog'liq bo'lgan stimullar motivasion qiymatga ega bo'lishi mumkin ([5]). AMYG → OFC projektioni asosan motivativ jihatdan bog'liq bo'lgan assotsiatsiyaviy axborotni sub'ektiv qadriyatni aniqlash va keyinchalik instrumental tanlash xatti-harakatlariga ta'sir ko'rsatish uchun AMYG ma'lumotidan foydalanadigan OFKga o'tkazishi mumkin ([15]). Bu mukofotning qiymatini o'zgartirish uchun ushbu yo'lning muhimligini misol sifatida Baxter va hamkasblar [3] Rhesus macaques AMYG va OFC o'rtasidagi aloqadan so'ng mukofotni devalvatsiya qilish vazifasi vaqtida o'z xatti-harakatlarini o'zgartira olmadi. Muntazam ravishda o'rganish paradigmasida, Schoenbaum va hamkasblari [70AMYG → OFC yo'lini lezyon orqali buzilishiga olib keladi, shuning uchun sezgilarga javoban OFU neyronlarning yanada kuchayib ketishiga sabab bo'ldi. Yutish xatti-harakati bilan, obez ishtirokchilarda kam bo'lgan AMYG → OFC aloqasi oziq-ovqat iste'mol qilish xatti-harakatlarida moslashuvchanlikni engillashtirish uchun subduktsiyali mukofot qiymatini yangilash uchun zarur bo'lgan oziq-ovqat va oziq-ovqat mahsulotlariga oid asosiy affektiv / emotsional qiymatlarni suboptimal yo'llashni ko'rsatishi mumkin. Oddiy vaznli kishilar bilan solishtirilganda, oziq-ovqat va oziq-ovqat mahsulotlarini ishlab chiqarishning mukofot qiymatlari semiz shaxslar uchun oziq-ovqat mahsulotlarining hissiy xususiyatlariga va oziq-ovqat mahsulotlarini ishlab chiqarishga bog'liq. Bundan tashqari, oziq-ovqat mahsulotlarining va oziq-ovqat mahsulotlarining sensori bilan bog'liq mukofot qiymatlari o'zgaruvchan kutilmagan shart-sharoitlarga qaramasdan kamroq bo'lishi mumkin.
AMYG → OFC ulanishiga o'xshab, AMYG → NAc dan obezdagi nuqsonli bog'liqlik oziq-ovqat yoki oziq-ovqat mahsulotlarini (AMYG) mukofot qiymatini modulyatsiya qilishga xizmat qiladigan asosiy signalni boshqa signallar bilan (masalan, motivatsion , Homeostatik) muvofiq ingestik harakati aniqlanmaguncha ([84]).
Cheklovlar va ogohlantirishlar
- FMRIda yo'lni tahlil yordamida namunani belgilash qiyin bo'lishi mumkin, chunki hududlar orasidagi bog'lanishlarning soni va kombinatsiyasi modelga kiritilgan har bir qo'shimcha hudud bilan sezilarli ravishda oshib boradi, bu esa bu yo'l koeffitsientlarini ishonchli baholash va topilmalarni yanada qiyinroq baholash imkonini beradi. Misol uchun, 3 mintaqalarida yarim sharda (6 hududlari jami) ushbu tadqiqotda mavjud k = N(N + 1) / 2 = ma'lumotlar to'plamiga 21 erkinlik darajasi (k = Sinovdan o'tgan ikkita model uchun 42 erkinlik darajasi) qiziqish oqibatlarini baholash uchun ajratilgan. Har ikkala modelda ham har bir mintaqa bilan bog'liq farqlarni taxmin qilish uchun o'n ikkita erkinlik darajasidan foydalaniladi (6 modellari bo'yicha 2 regionlar). A eng kam Modeldagi har bir yo'l uchun parametr qiymatlarini ishonchli tarzda baholash uchun zarur bo'lgan 5 ma'lumotlar punktlari ([4]), bu 30 hududlari bilan ikkita model uchun maksimal 6 hisoblangan yo'llarni qoldiradi (har bir model uchun 15 hisoblangan yo'llar). Bu yo'lni tahlil qilish orqali sinovdan o'tishi mumkin bo'lgan modelning murakkabligini cheklaydi va modellarimizda interhemisferik aloqalarni o'z ichiga olmaymiz.
- Biz ikkitomonlama SEM / GLM yondashuvini gipotezalangan modeldagi ulanishlar orasidagi guruhdagi farqlarni to'g'ridan-to'g'ri tekshirish uchun tanladik va ushbu modelni guruhlar o'rtasida taqqoslashda manfaatdormiz. Ushbu yondashuv an'anaviy fMRIdan farq qiladi va yo'llarni tahlil qilish metodologiyasi "modellangan yondoshuv" deb nomlangan bo'lib, u vazifalar yoki guruhlar o'rtasidagi modelni taqqoslashni taqozo etadi ([50]). Biroq, Protzner va McIntosh [64] yaqinda ma'lum bo'lishicha, yo'lni tahlil qilish orqali ishonchli parametr hisoblarini yaratish uchun mutlaq modelga mos ma'lumot zarur emas.
- Ushbu tadqiqotning yana bir cheklovi, har bir guruh uchun ishlatiladigan kichik namunaviy o'lchamlari tufayli modellarimizda taxmin qilingan yo'l koeffitsientlari orasidagi farqlarni aniqlash kuchiga taalluqlidir. Katta guruhlar hajmi bilan trend yo'nalishidagi ko'rsatkichlar statistik ahamiyatga ega bo'lardi.
- Mezokortikolimbik devordagi dopamin manbai ventral tegmental maydonini (VTA) o'z ichiga olmaydi, chunki mukofot bilan bog'liq bo'lgan ko'plab jarayonlarga vositachilik qilish uchun taklif qilingan ([26], [35], [72]), VDA kabi miya rivojlanishi hududlarini aktivlashtirishni aniqlovchi BOLD fMRI bilan bog'liq metodologik cheklovlar sababli bizning modelimizda [19]).
Xulosa va xulosalar
Xulosa sifatida, nöroimaging tadqiqotimiz, obez kishilarda obez kishilarning ajralmas mukofot tarmoq ulanishini AMYG dan OFC va NAc ga ulanishni qisqartirish va ushbu ishtirokchilarda OFC → NAc ga ulanishni qisqartirish bilan solishtirish bilan solishtirganda aniqladi. Ushbu natijalar oldingi hisobotlarga ovqatlanish uchun nafaqat mukofot tizimini faollashtirish emas, balki obez shaxslardagi ushbu tarmoqdagi hududlar o'rtasidagi g'ayritabiiy shovqinni ko'rsatganligini ko'rsatdi. Ayniqsa, biz obez kishilarda ortiqcha ovlashning ikki mexanizmdan ta'sirlanishi mumkin deb o'ylaymiz: (1) OFC → NAc aloqasi oshdi ovqatlarni iste'mol qilish uchun yuqori darajali haydovchilikka yordam berishi mumkin va AMYG tomonidan noto'g'ri ulanish (affective / emotional) suboptimal modulatsiyaga olib kelishi mumkin Oziq-ovqat yoki oziq-ovqat mahsulotlarining afzalliklari mukofot qiymatini belgilaydi. Oziq-ovqat mahsulotlarini sotib olishdan keyin oziq-ovqat mahsulotlarining yoki oziq-ovqat mahsulotlarining devalvatsiyasini belgilash uchun tegishli his-tuyg'ular / hissiy ma'lumotlarsiz yuqori darajadagi haydovchi giperfagiyaga olib keladigan gomeostatik mexanizmlarni ag'darib tashlashi va kilogramm ortishi ortishi mumkin. Albatta, biz oddiy mukofot tizimini sinovdan o'tkazdik. Mukofot tizimida ulanishni o'rganish va ushbu hududlar gipotalamus va miya sintezidagi gomeostatik mexanizmlar bilan qanday munosabatda bo'lishi va prefrontal korteksdagi oziq-ovqat mahsulotlarini qabul qilishni boshqarishning bilim mexanizmlarini o'rganishi kerak. Bundan tashqari, individual mexanizmlarning ingichka xulq-atvorga qanday ta'sir qilishini yaxshiroq tushunish uchun, individual farqlar va interoseptiv va eksteroseptiv omillar ushbu mukofot tarmoqlarini qanday modulyatsiya qilishini aniqlash qiziqarli bo'ladi.
rahmat
NIH-NIDCD intramural tadqiqot dasturi tomonidan qo'llab-quvvatlanadigan Milliy tadqiqot markazi Resurslari, Procter va Gamble Co. dan M01 RR-00032 grantlari va UABning Funktsional Imagingni rivojlantirish markazining resurslari (CDFI).
Izohlar
Nashriyotdan voz kechish: Bu nashrga qabul qilingan qabul qilinmagan qo'lyozma faylining PDF-fayli. Mijozlarimizga xizmat sifatida biz qo'lyozmaning ushbu dastlabki versiyasini taqdim etmoqdamiz. Qo'lyozma nusxa ko'chirish, nusxa olish va uning yakuniy shaklida nashr etilishidan oldin tasdiqlangan hujjatlarni ko'rib chiqadi. Iltimos, ishlab chiqarish jarayonida kontentga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan xatolar aniqlanishi mumkin va jurnalga tegishli bo'lgan barcha qonuniy ogohlantirishlar tegishlidir.
Foiz ziddiyati
Mualliflar, ularning raqobatbardosh moliyaviy manfaatlari yo'qligini e'lon qiladilar.
Manbalar