Am J Clin Nutr。 2013 Jun; 97（6）：1188-94。 doi：10.3945 / ajcn.112.055285。 Epub 2013 Apr 17。
抽象
背景： 与瘦人相比，肥胖对食物提示有更大的关注，味觉和奖励区域响应，但在食物摄入期间则减少了奖励区域响应度。 然而，据我们所知，研究尚未测试客观测量的热量摄入量是否与神经响应度呈正相关，而与过量的脂肪组织无关。
目的： 我们测试了客观测量能量摄入量（假设基础需求和体脂百分比）的假设与预期可口食物摄入量的神经反应呈正相关，但与健康体重青少年对食物摄入量的反应呈负相关。
设计： 参加者（n = 155; 平均值±SD年龄：15.9±1.1 y）完成功能磁共振成像扫描，同时预测和接受可口食物与无味解决方案，能量摄入的双重标记水评估，以及静息代谢率和身体成分的评估。
结果： 能量摄入与外侧视觉和前扣带皮层（视觉处理和注意），前鳃盖（初级味觉皮层）在预期可口食物时的激活正相关，并且当在更敏感的感兴趣区域中预测可口食物时更大的纹状体激活。 在可口食物摄入期间，能量摄入与神经反应性无显着相关性。
结论：结果表明，在预测可口食物时，客观测量的能量摄入量（基础需求和脂肪组织）与注意力，味觉和奖励区域的活动呈正相关。 虽然这些地区的高反应性可能会增加暴饮暴食的风险，但目前尚不清楚这是一个初始的脆弱因素还是以前暴饮暴食的结果。
引言
神经影像学研究提供了对作为体重状态函数的食物刺激的神经响应性差异的相当深入的了解。 具体而言，肥胖与瘦人相比，在奖赏相关区域（纹状体，苍白球，杏仁核和眶额皮质）和注意区域（视觉和前扣带皮质）对开胃食物图像的响应度更高（1–5），预计可口的食物摄入量（6, 7）和食物气味（8）。 与瘦人类相比，肥胖人群在接触开胃食物图像时，在初级味觉皮层（前岛叶和额鳃盖）以及口腔体感区域（中央后回和顶叶鳃盖）中也表现出更大的活化（2, 5）和预期可口的食物摄入量（6, 7）。 这些数据与奖励过量模型一致，该模型假设从食物摄入中获得更多奖励的个体有暴饮暴食的风险（9）。 在并列中，肥胖与瘦人相比，在可口的食物摄入期间奖励相关区域的活动较少（7, 10, 11），这与奖励 - 赤字理论一致，该理论断言个人可能会过度补偿以弥补奖励赤字（12）。 数据表明，根据是否检查了对食物摄取的食物线索的反应，调查结果不同，这表明调查这两种现象的响应性非常重要。
大多数神经影像学研究直接比较了肥胖与瘦人的比较，这些人提供的关于初始体重增加基础的病因过程的信息很少。 目前，尚不清楚肥胖相关的食物刺激神经反应差异是否是由于脂肪组织过量引起的神经内分泌功能改变所致（13, 14）与基于神经科学的病因模型中建议的习惯性，过量的热量摄入相比较（9, 12, 15, 16).
直接检查典型能量摄入（EI）的影响4 关于食物刺激的神经响应，不依赖于基础需求和脂肪组织，我们测试了双倍标记的水（DLW）EI估计是否与预期可口食物摄入时的更大响应度相关，并且在摄入期间降低了响应性与静息代谢率（RMR）控制健康体重的青少年体脂百分比。 我们假设EI与之相关 1）奖励（例如，纹状体），注意力（例如，视觉和内侧前额皮质），味觉（例如，前脑岛和额鳃盖）和口腔体感（例如，中央回和顶叶鳃盖）脑区域的响应性更大的响应性预计可口的食物摄入量和 2在可口的食物摄入期间，奖励区域的神经响应性较低。
主题和方法
例子 （n = 155; 75名青春期的男性和80名青春期的女性）由10％的西班牙裔，1％的亚裔，4％的非洲裔美国人，79％的白人以及6％的印度裔和阿拉斯加土著居民组成。 在过去3个月内报告暴饮暴食或代偿行为，使用精神药物或违禁药物，意识丧失的头部受伤或第一轴类精神病（包括神经性厌食症，神经性贪食症，或暴饮暴食症除外）。 父母和青少年对此项目提供了知情的书面同意。 参与者在一夜禁食后到达实验室，完成了身体成分，人体测量，RMR评估和第一次DLW评估，并于2周后返回以进行后续DLW评估。 fMRI扫描在DLW评估的1周内进行。 俄勒冈研究所的机构审查委员会批准了所有方法。
EI
DLW用于估计2-wk期间的EI。 DLW提供高度准确的摄入量测量，不受与饮食回忆或饮食日记相关的偏差的影响（17, 18）。 DLW使用同位素示踪剂评估总二氧化碳产量，可用于准确估算惯常的热量消耗（19）。 在受试者对妊娠进行阴性测试后立即施用DLW（如果适用）。 剂量为1.6-2.0 g H.218O（10原子百分比）/ kg估计的总体水。 在施用DLW之前立即收集斑点尿液样品并且在施用后施用1，3和4-h。 两周后，在2-和3-h给药后的样品中，在一天的同一时间收集4额外的尿液样品。 没有样品是当天的第一个空白。 能量消耗（EE）通过使用方程A6计算（19），稀释空间比（20），以及修改后的威尔方程（21）如前所述（22）。 每天的EI由来自DLW的EE和来自在基线（T1）和给药后的2-wk（T2）下进行的系列体重测量的体能储存的估计变化计算。 该数字除以给药后基线评估和2-wk之间的天数，以计算每日能量来源的体重减轻或储存过量EI作为体重增加（23）。 每个参与者使用的等式是
7800 kcal / kg是脂肪组织能量密度的估计值（24）。 体重变化（T2的权重 - T1的权重）也用于回归分析，以评估EI与基本需求的同时有效性，作为控制的能量平衡的代表。
RMR
在DLW的第一次评估中，使用间接量热法和TrueOne 2400代谢测量系统（ParvoMedics Inc）测量RMR。 RMR包含每日EE的60-75％，并与维持身体的主要生理功能有关（25）。 为了进行RMR评估，参与者在禁食过夜（范围：5-15小时）后到达实验室，并在测试前24小时不参加运动。 这种变化是前一天晚上睡数小时的结果。 参与者在温度受控的房间中安静地休息了20分钟，然后将与设备相连的透明塑料罩放在参与者的头上。 为了确定RMR，通过计算O来测量静止气体交换量2 消费 （VO2）和CO2 生产 （VCO2）以10-s间隔获得30-35 min。 参与者保持不动和清醒，测量的最后25-30 min用于计算RMR。 已经建立了这种评估RMR的方法的有效性和可靠性（26, 27).
体脂百分比
使用空气置换体积描记法通过使用基于适合年龄和性别的方程推荐的程序来估计Bod Pod S / T（COSMED USA Inc）的体脂百分比（28）。 身体密度计算为体重（通过直接称重评估）除以体重。 身体脂肪估计的百分比已显示重测信度（r = 0.92-0.99）与双能X射线吸收测定法和体重百分比的静水称重估计相关（r = 0.98-0.99）（29).
行为测量
食物渴望库存（30）用于评估各种食物的渴望。 这个量表也适用于包括可口的参与者如何找到每种食物的评级（7）。 对5点Likert量表的反应是[从1（从不渴望）到5（总是渴望）]和喜欢的4点量表[从1（不喜欢）到4（爱）]。 最初的食物热衷库存显示内部一致性（α= 0.93），2-wk重测信度（r = 0.86），以及对干预效果检测的敏感性（30）。 在fMRI扫描中，通过使用由100（完全不饥饿）锚定的0-mm交叉模态视觉模拟量表对100（极度饥饿）进行扫描前评估日饥饿。
fMRI范式
fMRI评估发生在DLW和RMR测量的1周期内。 在扫描日，参与者被要求消费他们的正常膳食，但在扫描之前不要吃5 h的饮食或饮用含咖啡因的饮料。 fMRI范例评估了对摄入量和可口食物预期摄入量的反应[见Stice等（31）了解其他范例细节]。 刺激是2图像（奶昔和水的杯子），分别表示即将递送0.5 mL巧克力奶昔或无味溶液。 用270 g香草冰淇淋，13.5 mL 28％牛奶和150 mL巧克力糖浆制备奶昔（60 kcal，80 g脂肪和2 g糖/ 15 mL）。 无味溶液，旨在模仿唾液的天然味道，由25 mmol KCl / L和2.5 mmol NaHCO组成3/ L。 在40％的试验中，在提示之后没有提供味道以允许研究对预期味道的神经反应而不与实际接收味道混淆（未配对的试验）。 奶昔摄入和无味溶液摄入量的30重复以及未配对的奶昔提示和未配对的无味解决方案提示的20重复。 通过使用可编程注射泵提供口味。 充满奶昔和无味溶液的注射器通过管道连接到适合参与者口腔的歧管，并将味道传递给一致的舌段。 视觉刺激呈现数字投影仪/反向屏幕显示镜系统。 当燕子提示出现时，参与者被指示吞咽。
成像采集，预处理和分析
使用Allegra 3 Tesla仅头部MRI扫描仪（Siemens Medical Solutions USA Inc）进行扫描。 鸟笼线圈用于从整个大脑获取数据。 功能扫描使用T2 *加权梯度单次回波平面成像序列（回波时间：30 ms;重复时间：2000 ms;翻转角度：80°），in0plane分辨率为3.0×3.0 mm2 （64×64矩阵; 192×192 mm2 视野）。 沿着由中 - 中矢状切面确定的前连合 - 后连合横向倾斜平面获得32个4-mm切片（交错采集;无跳跃）。 应用前瞻性采集校正来调整切片位置和方向，以及在数据采集期间实时重新调整残余的体积 - 体积运动，以减少运动引起的影响（32）。 没有参与者在任何方向上移动> 2 mm或2°。 高分辨率反转恢复T1加权序列（MP-RAGE;视野：256×256 mm2; 256×256矩阵; 厚度：1.0 mm; 切片编号：〜160）获得。
通过使用FSL中的脑提取工具功能（版本5.0;脑组的功能磁共振成像）手动地将解剖和功能图像重新定向到前连合 - 后连合线和颅骨剥离。 然后在MATLAB（版本R8b for Mac; The Mathworks Inc）中使用SPM2009（Wellcome Department of Imaging Neuroscience）对数据进行预处理和分析。 将功能图像重新对准平均值，并将解剖图像和功能图像标准化为标准蒙特利尔神经学研究所（MNI）T1模板脑（ICBM152）。 归一化导致体素尺寸为3 mm3 用于功能图像和1 mm的体素尺寸3 用于高分辨率的解剖图像。 用6-mm FWHM各向同性高斯核对功能图像进行平滑处理。 128-s高通滤波器消除了低频噪声和信号漂移。 使用SPM中的DARTEL工具箱将解剖图像分割成灰色和白色物质（33）; 在组级分析之前，将得到的灰质的平均值用作包容性灰质掩模的基础。
为了确定预期获得食物奖励而激活的大脑区域，在呈现未配对提示的过程中，血氧水平依赖性（BOLD）响应表示即将来临的奶昔，与呈现未配对提示的响应中的血氧水平依赖性（BOLD）响应表示即将发生奶昔。交付无味溶液（预期的奶昔>预期的无味溶液）。 为了确定可口食物摄入所激活的区域，使用了对比（奶昔摄入量>无味溶液摄入量）。 这些个体水平的对比用于具有RMR的EI的回归分析和受控制的体内脂肪百分比，以最好地捕获EI的影响，该EI反映了基础需求和脂肪组织。 的集群阈值 P <0.001且 k （集群大小）> 12在 P <0.05校正了整个大脑的多次比较。 该阈值是通过使用AFNI软件（版本3_05_26）中的1457dFWHMx模块估算灰质掩盖的功能数据的固有平滑度并在10,000 mm处运行3个Monte Carlo模拟随机噪声来确定的3 使用AFNI软件的3DClustSim模块通过该数据（34）。 对每个独立分析执行该方法，并且将簇舍入到最接近的整数。 在所有情况下，这是 k > 12。 除非另有说明，当控制月经期和性别，惯用性或饥饿时，呈现的结果不会减弱。 立体定向坐标显示在MNI空间中，图像显示在样本的平均解剖脑图像上。 根据先前的研究，暗示多巴胺介导的奖励区域对食物刺激有反应（3–8, 10），在纹状体（尾状核和壳核）上进行了更敏感的感兴趣区域分析。 使用MarsBaR程序评估每个人平均纹状体活动的可变估计值（35）以应对（预期奶昔>预期无味溶液）和（奶昔摄入量>无味溶液摄入量）的主要影响。 这些变量估计值用于控制RMR和EI的体内脂肪百分比的回归模型中。 效果大小（r）来自 z 值（z/√N).
与fMRI分析同时，我们使用控制RMR和体脂百分比的回归分析来测试EI是否与2-wk DLW评估期间的体重变化相关，自我报告的食物渴望和喜欢的测量，以及饥饿。 非功能磁共振成像统计分析，包括描述性统计分布的正态性测试（均值±标准差），关系的线性，回归分析和独立样本 t 使用SPSS软件（对于Mac OS X，版本19; SPSS Inc）进行测试。 检查所有呈现的数据是否存在过度影响的数据点。
成果
DLW对EI的估计导致平均卡路里摄入量为2566 kcal / d（表1）。 EI与报告的食物渴望（半脂肪）显着相关 r = 0.19， P = 0.025）和喜欢的食物（半脂肪 r = 0.33， P = 0.001）但不是饥饿（半群 r = -0.12， P = 0.14）。 回归分析揭示了EN与2-wk DLW期间体重变化之间的正相关关系（半周期） r = 0.85， P <0.001），这表明占基础需求和体内脂肪百分比的EI可以替代能量平衡。 与青春期女性相比，青春期男性的EI明显更高（P <0.001），RMR（P <0.001）和较低的体内脂肪百分比（P <0.001）（表1）。 青少年男性和青春期女性之间没有观察到其他显着差异（P= 0.09-0.44）。
EI和BOLD响应度
对于奶昔的预期对比度>预期的无味解决方案，EI与位于顶叶和前扣带回皮质（与视觉加工和注意力有关的区域）的上侧视觉皮层的激活呈正相关（表2, 图1），额鳃盖（主要味觉皮质区域）和后扣带皮层（被认为编码刺激的显着性）。 在前颞和楔（与注意/图像有关），后颞中回（与语义记忆相关）以及外侧顶叶中的其他区域（例如，边缘上回）中也观察到显着的激活。 （表2）。 在奶昔摄入期间，EI与BOLD响应无显着相关性。
在使用先前描述的目标区域方法确定平均变量估计值之后，响应预期奶昔（>预期无味溶液）的纹状体活动与EI（半部分）呈小正相关 r = 0.18， P = 0.038）。 但是，回归分析表明，奶昔摄入（>无味摄入）期间的平均纹状体活动与EI（半部分）无关。 r = 0.04， P 0.61）。
RMR和BOLD响应度
我们认为检查RMR是否与BOLD响应度直接相关并测试观察到的效果是否由基础需求的个体差异驱动是谨慎的。 在奶昔或预期的奶昔摄入量期间，在RMR和BOLD响应性之间没有观察到显着的关系。
讨论
当受试者预期食物摄入量与肥胖和瘦弱个体对此事件的神经反应性进行比较时所发现的结果相反时，发现基因需求和脂肪组织的EI与注意力，味觉和奖励反应正相关（6, 7）。 据我们所知，目前的研究提供了新的证据，即增加EI而不是过量的脂肪组织可能会导致这种高反应性。 具体来说，我们观察到在与视觉处理和注意力相关的区域中预期的活动增加[侧面视觉皮层，前躯体和前扣带回（36），味觉过程[额鳃盖（37）]，和一个被认为编码刺激显着性的区域[后扣带回（38）]。 在奖励或激励区域（纹状体）的活动与预期期间的EI之间也观察到一个小而积极的关系。
为了支持目前的结果，在6-mo期间脂肪量的增加与视觉处理/注意和味觉区域相对于基线的可口食物图像的响应度的增加相关。 (39）。 此外，行为数据表明，为2-3-wk期间随机分配消耗高能量食物的个体表现出更高的工作意愿（即对这些食物的激励）（40, 41）。 这些结果表明，过量的EI可能导致注意力，味觉和奖励区域的高反应性，以提示未来的食物摄入量。 这种解释符合激励敏感理论（16），假设摄入和预期摄入的奖励与食物的增强价值的发展同时进行，但在反复配对食物奖励和预测此奖励的线索后，预期奖励增加。 目前的结果也符合肥胖的动态脆弱性模型（31, 42），这表明在注意力，味觉和奖励区域对食物线索的响应性增加可能增加对这些线索的敏感性，这促进了前馈方式的额外摄入。 由于当前结果的横截面性质，当他们预期食物时具有这些脑区域的先天高反应性的个体更可能过度食用。 这种解释与肥胖的过度奖励理论一致（9）。 因此，未来的研究必须测试当前研究中观察到的升高的响应度是否预测未来长期随访的体重增加。
我们还观察到后颞中回的EI相关活动，其通常与语义记忆相关（43, 44）。 然而，与精益个体相比，肥胖者在显示开胃食物的图像时在该区域显示出更高的响应性（3）根据目前的调查结果。 该区域也在范式中被激活，该范例评估了对习惯性物质使用者诱导渴望的线索的响应性。 例如，在目前的吸烟者中，吸烟线索诱发的渴望与颞中回活动有关（45），在目前的可卡因使用者中观察到类似的结果（46）。 因此，我们观察到与报告的食物渴望和EI之间存在微小但显着的关系。 目前的结果暗示，通用的奶昔提示可能会引起即将发生的高脂肪，高糖食物摄入的感官特性的记忆，并可能促使摄入量增加的个体产生更大的渴望或渴望与大脑活动相关的活动。
我们之前曾报道，频繁的冰淇淋消费，但不是总热量摄入，与此样本中多巴胺介导的奖赏相关大脑区域对基于冰淇淋的奶昔摄入的反应减少有关（47）。 目前的研究使用了EI的客观测量，也没有表现出任何关系。 从理论上讲，在反复摄入特定类型的可口食物后，奖励学习多巴胺信号从发生在摄取该食物时发生变化，以响应预测潜在食物可用性的线索，这是一个已在动物实验中记录的过程（48）。 目前的成像技术和成本限制了评估多种食物的神经响应性的能力。 食物频率的先前使用允许对特定食物的摄入进行特定分析，重点在于扫描仪中施用的食物。 尽管本研究中使用的DLW测量提供了客观且更准确的EI测量，但它没有评估所消耗食物的能量密度或常量营养素含量。 迄今为止，文献中存在关于食物习惯性消耗的神经效应与常量营养素含量之间相互作用的缺陷，尽管已报道了常量营养素含量对食物的神经响应性的急剧差异（49).
在解释发现时，必须考虑这项研究的局限性。 如前所述，横截面设计是一个关键限制，因为我们无法确定神经反应的模式是否增加了未来暴饮暴食的风险或是过度消费的结果。 纵向跟踪当前样本，与体重变化的关联将提供对该问题的洞察力； 但是，必须进行操纵摄入量的实验才能确定因果关系，而不能由潜在的混杂因素驱动。 当前的EI指标可以用作评估的两周期间能量平衡的代理，但不能同时考虑EI和支出，也不能被视为所有参与者暴饮暴食的直接指标。 例如，与青春期的女性相比，青春期的男性显示出较高的EI和RMR，但BMI相似且体脂肪较低，这表明青春期的男性消耗更多的精力。 如果使用DLW来估计EI，则未来的研究应考虑客观的活动度量，例如加速度计，以更好地捕获EE。 尽管有此限制，EI还是提供了客观测量摄入量的方法，该摄入量发生在参与者自然环境中的2周周期内，不受自我表现偏差的影响。
总之，与瘦人相比，肥胖者在预期的食物摄入期间以及暴露于开胃食物提示时的高反应性已被报道（1–8）。 目前的调查通过提供新的证据来扩展这些发现，据我们所知，当预测可口的食物摄入而不依赖于基础能量需求和脂肪组织量时，习惯摄入的客观量度与高神经反应有关。 由于研究的横截面性质，结果的时间优先性尚不清楚。 更好地了解导致暴饮暴食的先天个体差异因素将为肥胖的发展和维持提供额外的见解，并为肥胖预防计划的发展提供关键信息。
致谢
我们感谢俄勒冈大学刘易斯神经影像中心为本次调查提供的成像方面的贡献和帮助。
作者的职责如下 - KSB和ES：负责稿件的编写和修订。 KSB：协助数据收集并进行数据分析; 和ES：负责研究设计并对数据分析做出了重要贡献。 两位作者都没有利益冲突。
参考文献：
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