男性和女性在脑结构和目标指导行为中的肥胖相关差异（2011）

Front Hum Neurosci。 2011; 5：58。

在线发布2011 Jun 10。 DOI：  10.3389 / fnhum.2011.00058

PMCID：PMC3114193

男性和女性在脑结构和目标导向行为中的肥胖相关差异

安妮特霍斯特曼,1,2，* Franziska P. Busse,3 大卫马塔尔,1,2 卡斯滕穆勒,1 JöranLepsien,1 HaikoSchlögl,3 Stefan Kabisch,3 JürgenKratzsch,4 简诺伊曼,1,2 Michael Stumvoll,2,3 Arno Villringer,1,2,5,6 和 Burkhard Pleger1,2,5,6

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抽象

体重调节中的性别差异有据可查。 在这里，我们评估了性别与肥胖相关的大脑结构以及爱荷华州赌博任务的表现对性别的影响。 这项任务需要评估即刻回报和长期结果，因此反映了进食即时回报与暴饮暴食对体重的长期影响之间的权衡。 在女性而非男性中，我们表明，面对负面的长期后果，肥胖的肥胖者比苗条的肥胖者更倾向于立即获得显着的奖励。 此外，我们报告仅女性的左背纹状体（即壳核）和右背外侧前额叶皮层的结构差异。 从功能上讲，两个区域在动机环境中的习惯性和目标导向性行为控制中起着互补的作用。 对于女性和男性而言，灰质量与编码食物的价值和显着性的区域（即伏隔核，眶额皮层）以及下丘脑（即大脑的中央稳态中心）的肥胖程度呈正相关。 在享乐和体内平衡控制系统中，肥胖和肥胖受试者之间的这些差异可能反映出进食行为的偏向于能量摄入超过实际体内平衡需求。 尽管我们无法从结果中推断出观察到的结构差异的病因，但我们的结果类似于其他成瘾形式众所周知的神经和行为差异，但是男女之间存在明显差异。 这些发现对于设计适合性别的肥胖症治疗方法以及可能将其识别为成瘾形式非常重要。

关键词： 性别差异，基于体素的形态测量，肥胖，大脑结构，爱荷华州赌博任务，奖励制度

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介绍

体重和能量摄入的调节是一个涉及体液和中枢稳态和享乐系统的复杂过程。 文献中报道了涵盖这些领域的体重调节中基于性别的差异。 女性肥胖的患病率略高（在德国进行这项研究，女性20.2％，男性= 17.1％，世界卫生组织， 2010并且已经描述了关于胃体激素的体重生物调节的性别差异（Carroll等， 2007; 比斯利等人， 2009; Edelsbrunner等人， 2009）以及与饮食有关的社会和环境因素，以及饮食行为（Rolls等， 1991; Provencher等人， 2003).

最近的一项研究表明，尽管对体重有相同的影响，但男性和女性的肥胖风险因素差别很大：对于男性来说，健康风险高低的群体之间的差异大部分是由于饮食能力的差异（得分）涵盖饮食态度，食物接受度，内部调节和膳食计划等环境技能，以及有意识地限制食物摄入量。 对于女性来说，无法抵​​抗情绪暗示和不受控制的饮食解释了大多数群体差异（Greene等， 2011).

这些观察结果暗示了女性和男性处理与食物有关的信息和控制食物摄入的方式的根本差异，这得到了对食物的反应和对两性的饮食行为的控制的部分分离神经机制的证据的支持（Parigi等人， 2002; Smeets等人， 2006; Uher等人， 2006; 王等人， 2009）。 然而，由于男性和女性都可能变得肥胖，这些方法似乎都不能防止体重过度增加。

在这项研究中，我们调查了肥胖中性别相关差异的两个方面。 首先，使用基于体素的形态测量法（VBM），我们评估了精益和肥胖男性和女性的大脑结构差异。 其次，我们使用爱荷华州赌博任务的修改版本探讨了与饮食行为的认知控制中可能存在的性别差异（Bechara等， 1994).

最近一项使用功能性MRI的研究发现了性别相关的差异 随意 6天的eucaloric喂养后的能量摄入以及正常体重受试者的食物相关脑激活（Cornier等， 2010）。 在这项研究中，背外侧前额叶皮层（DLPFC）的激活与能量摄入呈负相关，但与男性相比，女性的激活水平增加。 作者认为，女性的这些更大的前额神经反应反映了与执行功能相关的认知加工的增加，例如对饮食行为的指导或评估。 然而，在肥胖症中，这些控制机制的损害可能导致过量的能量摄入。

为了研究肥胖中饮食行为的认知控制中可能存在的性别相关差异，我们使用了IGT的修改版本。 这项任务需要评估即时奖励和长期结果，因此反映了直接的饮食奖励与暴饮暴食对体重的长期影响之间的权衡。 假设即使面对长期的负面结果，肥胖的受试者也更喜欢高额的立即奖励，我们将调查重点放在卡片组B.在这个套牌中，高额的直接奖励伴随着不经常但高度的惩罚，导致负面的长期结果。 为了将每个其他甲板与甲板B单独对比，我们在任何时候只提供了两个而不是四个替代卡片组。 假设肥胖差异地影响对男性和女性行为的认知控制，我们期望在IGT中发现性别和肥胖对行为测量的影响。

基于体素的形态计量学是一种识别大脑灰质（GM）结构差异的宝贵工具，该结构不仅与疾病有关，而且与任务绩效有关（Sluming等， 2002; Horstmann等人， 2010）。 此外，最近发现GM的密度和白质的结构参数随着行为的改变而迅速改变，例如掌握一项新技能 - 换句话说，表明大脑是一个塑料器官（Draganski等， 2004; Scholz等人， 2009; Taubert等人， 2010）。 因此，由于行为改变（如持续暴饮暴食）而导致的功能电路适应性可能反映在大脑的GM结构中。

研究肥胖大脑结构的第一项开创性研究显示，各种大脑系统存在肥胖相关差异（Pannacciulli等， 2006, 2007; Taki等人， 2008; Raji等人， 2010; Schäfer等人， 2010; Walther等人， 2010; Stanek等人， 2011虽然在识别肥胖不同的大脑结构方面非常有见地，但这些研究没有研究可能的性别相关影响。 一项研究报告了性别和肥胖对白质扩散特性的影响（Mueller等， 2011).

我们使用VBM研究了正常年龄健康样本中男性和女性的脑结构和肥胖[通过体重指数（BMI）以及瘦素测量]之间的关系，与性别和BMI分布相匹配。 鉴于上述食物相关信息处理中的性别差异，我们假设除了与大脑结构中肥胖症的性别无关的相关性之外，还发现性别依赖性。

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材料和方法

主题

我们包括了122健康的高加索人。 我们根据BMI的分布和范围以及年龄来匹配男性和女性[61女性（绝经前），BMI（f）= 26.15 kg / m2 （SD 6.64，18-44），BMI（m）= 27.24 kg / m2 （SD 6.13，19-43），χ2 = 35.66（25）， p = 0.077; 年龄（f）= 25.11岁（SD 4.43，19–41），年龄（m）= 25.46岁（SD 4.25，20–41），χ2 = 11.02（17）， p = 0.856； 见图 Figure11 两组中BMI的分布和年龄]。 纳入标准为18至45岁之间的年龄。排除标准为高血压，血脂异常，代谢综合征，抑郁（贝克氏抑郁量表，临界值18），神经精神病史，吸烟，糖尿病，MR-的禁忌症T1加权MR扫描中的影像学和异常。 该研究是根据赫尔辛基宣言进行的，并得到莱比锡大学地方伦理委员会的批准。 所有受试者在参加研究前均给予知情同意书。

图1

图1

体重指数分布[单位：kg / m2 （A）]和女性和男性参与者的年龄[年（B）].

MRI采集

T1加权图像采用全身3T TIM Trio扫描仪（西门子，埃尔兰根，德国）采用12通道头阵列线圈，采用MPRAGE序列[TI = 650 ms; TR = 1300 ms; 快照FLASH，TRA = 10 ms; TE = 3.93 ms; alpha = 10°; 带宽= 130 Hz /像素（即总67 kHz）; 图像矩阵= 256×240; FOV = 256 mm×240 mm; 板坯厚度= 192 mm; 128分区; 95％切片分辨率; 矢状方向; 空间分辨率= 1 mm×1 mm×1.5 mm; 2收购]。

图像处理

SPM5（英国伦敦伦敦大学学院，惠康神经影像信托中心; http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm）用于T1加权图像预处理和统计分析。 使用DARTEL方法处理MR图像（Ashburner， 2007）具有在MatLab 7.7（Mathworks，Sherborn，MA，USA）下运行的VBM的标准参数。 所有分析均在偏差校正，分段，配准（刚体变换），内插各向同性（1.5 mm×1.5 mm×1.5 mm）和平滑（FWHM 8 mm）图像上进行。 基于组特异性DARTEL模板转换为SPM5提供的GM先前图像以满足蒙特利尔神经学研究所（MNI）的标准立体定向空间，所有图像都被扭曲。 通过归一化引入的变形的雅可比行列式对GM段进行调制（即，缩放），以解释变换期间的局部压缩和扩展。

统计分析

评估了以下统计模型：具有一个因子（性别）和两个水平（女性和男性）的全因子设计，包括BMI作为以因子平均值为中心且没有相互作用的协变量。 其他模型包括BMI或中心瘦素水平与性别之间的相互作用，以检查这两个组内这些协变量的差异效应。 所有统计模型都包括年龄和灰色和白质总体积的协变量，以解释年龄和大脑尺寸的混杂影响。 结果被认为在体素方面的阈值为显着 p <0.001，且群集级别的附加阈值为 p  <0.05（经FWE校正的全脑）。 有效地，此合并的体素级别和群集级别的统计信息反映了给定大小的群集（仅包含体素和 p <0.001，将在给定平滑度的数据中偶然发生。 结果进一步校正了非各向同性的光滑度（Hayasaka等， 2004).

分析程序

瘦素是一种脂肪细胞衍生的激素，众所周知与体脂百分比相关（Considine等， 1996; Marshall等人， 2000）。 已经广泛描述了瘦素的中枢作用（Fulton等， 2006; Hommel等人， 2006; Farooqi等人， 2007; Dileone， 2009）。 因此，我们包括估计的中枢瘦素水平（即外周瘦素的自然对数，Schwartz等， 1996）除了BMI作为肥胖的衡量标准。 确定血清瘦素浓度（酶联免疫吸附测定，Mediagnost，Reutlingen，德国）的子样本[n = 56（24位女性），BMI（f）= 27.29 kg / m2 （SD 6.67，19-44），BMI（m）= 30.13（SD 6.28，20-43）; 年龄（f）= 25.33年（SD 5.27，19-41），年龄（m）= 25.19年（SD 4.5，20-41）]。

修改爱荷华州的赌博任务

参与者成员

使用改良的爱荷华州赌博任务测试了65名健康参与者[34女性，15瘦身（平均BMI 21.9 kg / m）2 ±2.2; 平均年龄24.1岁±2.8）和19肥胖（平均BMI 35.4 kg / m2 ±3.9; 平均年龄25.4岁±3.4）; 31名男性，16名瘦肉（平均BMI 23.8千克/米2 ±3.2; 平均年龄25.2岁±3.8）和15肥胖（平均BMI 33.5 kg / m2 ±2.4; 平均年龄26.7岁±4.0）]。 BMI大于或等于30 kg / m的受试者2 被归类为肥胖。 四个小组根据他们的教育背景进行匹配。 由于甲状腺功能减退，一名肥胖女性受试者被排除在分析之外。

实验过程

修改的IGT版本和行为数据采集在Presentation 14.1（Neurobehavioral Systems Inc.，Albany，CA，USA）中实施。 我们修改的任务版本在其总体甲板组成上与原始IGT类似（Bechara等， 1994）。 甲板A和B是不利的，导致长期损失，甲板C和D导致长期积极的结果。 我们对任务的修改仅涉及同时提供的不同卡片组的数量以及每个卡组中的增益/损失频率和增益/损失大小。 参与者必须在每个区块中选择两个替代牌组（例如，甲板B + C）。 甲板A和C的增益/损失频率为1：1，立即增益为+ 100（分别为+ 70），立即损失-150（分别为-20）。 甲板B和D的增益/损失频率为4：1，并且产生+ 100（分别为+ 50）的立即奖励和-525（分别为-75）的量的损失。 因此，甲板A和B导致整体净损失，而甲板C和D导致净增益。

在每次试验中，屏幕上都显示两个带有问号的卡片组，表示受试者必须选择一张卡片。 参与者做出选择后，问号被白色十字架取代。 在每次试验中，参与者必须在少于3的情况下做出决定。 如果受试者未能在此限制范围内选择卡片，则会出现带问号嘴的笑脸并开始下一次试验。 这些试验被丢弃了。

参与者完成了90试验，每个试验细分为3试验的30随机区组（AB / BC / BD）。 在每个区块之后，引入了30的中断，其中受试者被告知在下面的区块中呈现的卡片组将是不同的。 类似于最初的IGT，受试者被告知通过有利的套牌选择最大化他们的结果。

对于激励问题，参与者根据他们在任务中的表现，除基线支付外还获得高达6€的奖金。

数据分析

所有结果均用PASW Statistics 18.0（IBM Corporation，Somers，NY，USA）计算。 针对肥胖和性别差异（包括年龄作为一般线性模型中的协变量）分析从甲板B抽取的卡的数量。 此外，使用重复测量ANOVA研究学习曲线。 进行了进一步的ANOVA以获得关于肥胖的两种性别的单独组效应。 使用线性模型计算BMI与甲板B的偏好之间的相关性。

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成果

灰质结构

为了探讨大脑结构中肥胖的相关性，我们使用DARTEL进行全脑VBM（Ashburner， 2007）基于T1加权MRI。 详细结果如图所示 Figure22 和表 Table1.1。 我们发现BMI与内侧后眶额叶皮质（OFC），伏隔核（NAcc）双侧，下丘脑和左侧壳核（即背侧纹状体，峰值体素）的灰质体积（GMV）呈正相关。 p <0.05，当男性和女性都包括在分析中时，FWE校正以进行体素水平的多次比较（见图 Figure2）.2）。 在同等大小的组内执行相同的分析（n  = 61）的女性和男性，我们获得了与女性可比的结果，但与男性没有可比的结果：特别是，我们发现两组OFC / NAcc中的GMV与BMI之间存在显着的正相关（图 （Figure33 顶行，女性 r = 0.48， p <0.001，男性 r = 0.48， p <0.001），但仅女性的壳核GMV与BMI有显着相关性（图 （Figure33 中排，女人 r = 0.51， p <0.001； 人 r = 0.003， p = 0.979）。

图2

图2

肥胖与大脑灰质结构的结构改变有关。 结果详细显示整个组（n = 122），包括男性和女性。 第一行：冠状切片，数字表示切片位置 ...

表1

表1

灰质与肥胖指标的相关性.

图3

图3

肥胖与大脑区域内深刻的，性别依赖性结构改变的关联涉及奖励处理，认知和稳态控制。 后内侧眶额皮质（OFC），伏隔核（NAcc）， ...

已知肥胖受试者的外周瘦素水平升高，这是一种循环的脂肪细胞衍生激素，与体脂肪量密切相关（Marshall等， 2000; Park等人， 2004）。 因此，瘦素水平升高反映了体内多余脂肪的量。 由于BMI升高并不一定反映身体脂肪过多，我们使用瘦素作为肥胖程度的额外衡量指标，以确保我们样本中的高BMI确实反映出体内脂肪过多而不是过量瘦体重。 我们发现女性绝对血清瘦素浓度高于男性[女性30.92 ng / ml（SD 26.07），男性9.65 ng / ml（SD 8.66）， p <0.0001]。 ANCOVA显示BMI（2个水平：正常体重≤25；肥胖≥30），性别和血清瘦素浓度（XNUMX个水平）之间存在显着相互作用。F1,41 = 16.92， p <0.0001）。

对于男性和女性，我们发现在NAcc和腹侧纹状体中瘦素和GMV之间存在正相关（女性） r = 0.56， p = 0.008; 人 r = 0.51， p = 0.005）以及下丘脑（图 （Figure33 第三排）。 只有女性在左壳核和穹窿中显示出与瘦素相关的其他结构差异（图 （Figure3,3，区域以红色显示在第三行）。 NAcc和壳核中的簇显示出与通过将BMI与GMV相关联所识别的区域大量重叠（图2） （Figure33 第一至第三行）。 而且，只有女性才能找到 逆 （即，负）相关DLPFC中瘦素水平与GMV之间的相关性（r = −0.62， p <0.001; 数字 Figure3,3，底行）。

赌博行为，性别和肥胖之间的关系

在IGT中，甲板B传递每张卡的高额即时奖励但低频率高损失，最终导致负面的长期结果。 因此，甲板B中的选项反映了非常突出的直接奖励与实现长期目标之间的冲突。 在爱荷华州赌博任务的当前版本中，与所有试验中的瘦女性相比，肥胖女性在与每个有利甲板（即C或D）形成对比时，从甲板B中选择的卡多得多（F1,32 = 8.68， p  = 0.006）。 当对比两个不利的方面（即A和B）时，我们发现瘦女人和肥胖女人之间没有区别。 此外，女性的BMI与从卡组B中选择的卡片总数之间存在显着相关性（图 （Figure4A）.4一个）。 比较精益与肥胖男性，我们发现从甲板B中选择的卡总数没有显着差异（F1,29 = 0.51， p = 0.48），与BMI也无显着相关性。

图4

图4

精益和肥胖女性在调整选择行为以符合长期目标的能力方面存在差异. （A） 对于所有试验，甲板B的偏好与女性组中的BMI相关。 灰线：线性回归。 （B） 精益差异 ...

为了测试精益和肥胖参与者之间学习行为的差异，我们分析了甲板B随时间的选择。 在学习过程中，肥胖女性对选择行为没有任何调整。 相比之下，对于精益女性，我们观察到来自甲板B的卡片偏好逐渐减少（见图 Figure4B）.4B）。 因此，与瘦女性相比，肥胖女性不会使她们的行为适应总体有利结果。 对学习行为的分析仅显示出对女性肥胖的显着影响（F1,30 = 6.61， p = 0.015），但不适用于男性。

这种性别影响在学习的最后阶段（即25-30试验）尤其明显，我们观察到性别与肥胖之间在甲板B上的选择行为之间存在显着的相互作用（F1,59 = 6.10; p = 0.02）。 在这里，肥胖女性从卡组B选择的卡片是肥胖女性的两倍（F1,33 = 17.97， p <0.0001）。 对于男性受试者，未观察到显着差异（图 （Figure4C，4C, F1,29 = 0.13， p = 0.72）。 此外，相关性分析显示出很强的相关性（r = 0.57， p  <0.0001），介于BMI和女性最后一块从B副牌中选择的牌数之间。 同样，男性没有明显的相关性（r = 0.17， p = 0.35）。

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讨论

对于男性和女性，我们显示GMV与后内侧OFC（mOFC）和腹侧纹状体（即NAcc）中肥胖的测量值之间的相关性，这与先前报道的GM在比较瘦体时的组间差异一致。肥胖的受试者（Pannacciulli等， 2006）。 这两个区域之间的相互作用对于评估动机显着的刺激（如食物）以及为决策目的传递这些信息至关重要。 在功能上，这些区域编码刺激的显着性和主观价值（Plassmann等， 2010）。 在神经性贪食症（BN）中，进食行为但不是BMI的情况与正常情况不同，相同结构的GMV在患者中高于对照组（Schäfer等， 2010）。 这表明这些区域的结构受到改变的饮食行为的影响或者是其倾向，而不是由体脂百分比在生理上决定。

除了mOFC和NAcc之外，两种性别都显示出大脑结构与下丘脑内的肥胖之间的相关性。 下丘脑是控制饥饿，饱腹感，饮食行为以及能量消耗的关键区域，并且与奖励系统有直接联系（Philpot等， 2005）。 我们假设在享乐和稳态控制系统中瘦和肥胖受试者之间的这些差异可能反映了肥胖的一个关键特征，即饮食行为偏向更多的享乐食物选择，其中能量摄入超过实际的稳态需求。

仅在女性中，我们还显示了GMV与背侧纹状体（即左壳核）和右侧DLPFC中的肥胖指标（BMI以及中心瘦素水平）之间的相关性。 有趣的是，这些结构在动机环境中的习惯性（自动）和目标导向（认知）控制行为中起着重要的，互补的作用：mOFC和NAcc表示对背部纹状体中壳体的优先选择和预期价值。考虑（在许多其他功能中）编码行为突发事件以获得特定奖励，并且DLPFC提供针对行为的目标导向的认知控制（Jimura等， 2010）。 目标导向行为的特点是响应可能性与预期结果之间存在强烈依赖关系（例如，Daw等人， 2005）。 相反，习惯（或自动）行为的特征在于刺激（例如，食物）与响应（例如，其消费）之间的强烈联系。 在这种情况下，响应的可能性几乎不受行动本身的结果的影响，无论是短期（饱食）还是长期（肥胖）。

最近，Tricomi等人。 （2009研究了人类习惯行为出现的神经基础。 他们应用了一种众所周知的范例来引发动物的习惯性行为，并显示基底神经节激活（特别是在背壳中，也参见Yin和Knowlton， 2006）在培训中增加，暗示在渐进强化学习过程中的作用。 在这种情况下，壳核的功能作用可能是建立线索驱动的感觉 - 运动环路，从而帮助自动化过度学习的行为。 此外，由于期望在所有会议期间获得奖励，因此mOFC中的行动结果表示也继续增加。 这些结果表明，习惯性反应不是因为学习期间奖励结果的预期减少，而是来自刺激 - 反应联系的加强（Daw等， 2005; 弗兰克和克劳斯， 2006; 坦率， 2009）。 在肥胖的背景下，Rothemund等人。 （2007之前使用fMRI范例证明，BMI预测在观察女性高热量食物时壳核中的活化。 此外，王等人。 （2007）已经表明壳核中的性别差异与应激反应中CBF的变化有关：女性的压力主要激活了边缘系统，包括腹侧纹状体和壳核。

基底神经节与PFC紧密相连（Alexander等， 1986），建立连接基于奖励的学习，动机情境和目标导向行为的综合皮质 - 纹状 - 皮质通路（例如，Draganski等， 2008）。 米勒和科恩（2001）表示对行为的认知控制主要由PFC提供。 他们得出结论，PFC中的活动可以选择响应，即使面对更强（例如，更自动/习惯性或理想的）替代方案，这在特定情况下也是适当的。 最近已经证明，DLPFC指导在奖励和激励背景下在工作记忆中预期实施行为目标（Jimura等， 2010）。 Cornier等人最近也证实了在食物和控制饮食行为方面该地区活动的性别差异。 （2010）。 他们发现正确的DLPFC激活对享乐食物的反应仅在女性中明显，而男性则表现出失活。 DLPFC中的激活与随后的激活呈负相关 随意 能量摄入，表明这个皮质区域在饮食行为的认知控制中的特定作用。 如果假设大脑结构改变的功能相关性，那么右侧DLPFC中的GMV与本研究中发现的肥胖之间的负相关可能被解释为将当前行为调整为长期目标的能力受损，或者换句话说，与瘦女性相比，肥胖对饮食行为的认知控制丧失。

应用爱荷华州赌博任务的简化版本，这是一项与实现长期目标相关的非常显着的直接奖励的学习任务，我们观察到瘦女性随着时间的推移减少了对甲板B的选择，而肥胖女性却没有。 这一发现可能支持在奖励情境中观察到的大脑结构差异的功能相关性。 最近已经显示了病态肥胖和健康体重受试者之间经典IGT的差异（Brogan等， 2011）。 然而，没有分析上述研究的结果对性别的影响。 我们的研究结果表明，肥胖患者对立即奖励的敏感度高于瘦弱女性，同时可能缺乏抑制性的目标导向控制。 Weller等人提供了肥胖对决策影响的进一步证据。 （2008），谁发现肥胖女性比瘦女性表现出更大的延迟折扣。 有趣的是，他们没有发现肥胖和瘦男人之间延迟折扣行为的差异，这证实了我们针对性别的结果。 另一项仅包括女性的研究测试了肥胖对反应抑制效果的影响，发现肥胖女性在停止信号任务中的反应抑制效果低于瘦女性（Nederkoorn等， 2006）。 在饮食行为的背景下，较低效的行为抑制与对即时奖励的较高敏感性相结合可以促进暴饮暴食，特别是当面对持续供应高度可口的食物时。

Koob和Volkow（2010最近提出了纹状体，OFC和PFC在关注/预期阶段和成瘾中的抑制抑制控制中的关键作用。 他们观察到成瘾的过渡（即强制戒毒）涉及几个中心结构的神经可塑性，并得出结论，这些神经适应是发展和维持成瘾行为的脆弱性的关键因素。 因此，我们的研究结果可能支持肥胖类似于成瘾的假设（Volkow和Wise， 2005），但男女之间存在显着差异。

虽然我们无法推断出我们在脑结构中的发现的功能差异，但可以想象结构差异也具有功能相关性。 这一点得到了显示中枢作用肠道激素如ghrelin，PYY和瘦素对这些区域的调节作用的实验的进一步支持（Batterham等， 2007; Farooqi等人， 2007; Malik等人， 2008）。 大脑结构的动态变化最近被证明是并行的学习过程以及伴随有害的进展，如萎缩（Draganski等， 2004; Horstmann等人， 2010; Taubert等人， 2010）。 由于我们的研究虽然横断面，包括一组健康的年轻受试者，但我们希望尽可能减少可能的混淆效应，例如衰老和最大化肥胖特异性的感兴趣效果。 据我们所知，我们是第一个描述转基因与肥胖标志物之间正相关的人。 迄今为止发表的关于大脑结构和肥胖的结果与我们的发现之间的差异可能是由于样本组成和研究设计的差异所致。 报告肥胖与大脑结构之间负相关的研究或者涉及比我们样本中的受试者年龄大得多的受试者，或者包括总体年龄范围很大的受试者（Taki等， 2008; Raji等人， 2010; Walther等人， 2010）。 肥胖的不利影响可能会在生命后期出现，因此我们的研究结果可能描述了与肥胖相关的大脑结构变化的早期阶段。 此外，由于这些研究并非旨在调查性别差异，因此精益和肥胖组别的性别分布没有明确平衡，这可能会影响结果（Pannacciulli等， 2006, 2007).

由于我们的研究是横断面的，我们无法推断我们的研究结果是否反映了肥胖的原因或影响。 大脑结构可能预测肥胖的发展，或者伴随改变饮食行为的肥胖导致大脑结构发生变化。 将来，纵向研究可以回答这个悬而未决的问题。

总之，我们认为，在两种性别中，享乐和稳态控制系统的差异可能反映了饮食行为的偏差。 仅在女性中，我们表明，面对负面的长期后果，肥胖调节了对显着即时奖励的行为偏好。 由于行为实验和结构MRI是在不同的样本上进行的（见 材料和方法我们不能直接将这些行为差异与结构变化联系起来。 然而，我们假设肥胖女性中出现的额外结构差异可以被解释为与肥胖并行的行为的反映，即行为控制逐渐由习惯性行为主导，而不是目标导向行为。 此外，我们的研究结果对于将肥胖视为一种成瘾形式可能很重要。 关于行为控制中性别差异的其他研究对于调查饮食和体重疾病的病因以及设计适合性别的治疗非常重要（Raji等， 2010).

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利益冲突声明

作者声明，研究是在没有任何可被解释为潜在利益冲突的商业或金融关系的情况下进行的。

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致谢

这项工作得到了联邦教育和研究部的支持[BMBF：Annette Horstmann的肥胖神经电路，Michael Stumvoll，Arno Villringer，Burkhard Pleger; IFB AdiposityDiseases（FKZ：01EO1001）给Annette Horstmann，Jane Neumann，David Mathar，Arno Villringer，Michael Stumvoll和欧盟（GIPIO到Michael Stumvoll）。 我们感谢Rosie Wallis校对手稿。

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参考资料

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