Резюме

Импулсивността е рисков фактор за затлъстяването. Той има различни основни аспекти, които могат да бъдат оценени с помощта на въпросници. Импулсивността може да бъде допълнително усъвършенствана чрез използването на специфични за храната въпросници, които измерват склонността към неконтролирано хранене. Проучихме как тези мерки за импулсивност са свързани помежду си, със затлъстяването и мозъчната анатомия.

може бъде

Оценихме студентите в първата им година в университета - рисков период за напълняване - в началото (N = 2214) и в края на учебната година (N = 1145), като използвахме въпросници за импулсивност, личност, реактивност на стреса и хранене -специфични черти. Подгрупа участници (N = 72) са подложени на Т1-претеглена ЯМР, за да изследват мозъчните корелати на импулсивността.

Използвайки факторния анализ, ние показваме, че импулсивността може да бъде разделена на три области, които ние обозначаваме като реактивност на стреса, чувствителност към възнаграждения и самоконтрол, докато въпросниците за хранене се решават в един скрит фактор - неконтролирано хранене. Модел на водораздел показва, че неконтролираното хранене медиира ефекта на чертите на импулсивността върху ИТМ. Резултатите за самоконтрол и реактивност на стрес са свързани с по-тънка странична орбитофронтална кора. Освен това реактивността на стреса корелира положително с амигдалата и отрицателно с обема на хипокампала. Надлъжно липсата на самоконтрол, неконтролираното хранене корелира с увеличаването на теглото, докато реактивността на стреса корелира със загубата на тегло при учениците от мъжки пол.

Връзката мозък-импулсивност-затлъстяване е йерархична. Структурните мозъчни разлики се отнасят до разликите в областите на импулсивността, които засягат ИТМ чрез неконтролирано хранене. Въпреки това, надлъжно, ниският самоконтрол, а не неконтролираното хранене, е предиктор за увеличаване на теглото в тази проба.

Въведение

Конструктите за импулсивност, специфични за храненето, включват емоционално хранене (13), неинхибирано хранене (14) и сила на храната (15). Резултатите по всички тези въпросници последователно и силно корелират с ИТМ (4, 16) и помежду си (17). Различните въпросници за хранително поведение може да показват общ скрит фактор за специфична импулсивност на храненето (16, 18). Това може да бъде обозначено като неконтролирано хранене (UE). Докато и двете общи черти на импулсивност и UE са свързани с повишен ИТМ, връзките между различните области на импулсивност, UE и затлъстяването остават да бъдат тествани (т.е. някои черти на импулсивност могат да бъдат свързани със специфично за храненето импулсивно поведение, което от своя страна ще бъде свързано с ИТМ (11, 12, 19)). Статистически, ако е вярно, тази хипотеза предполага пълно посредничество на общите черти на импулсивност върху ИТМ чрез специфична импулсивност, свързана с храненето. Досега обаче не са изградени изчерпателни модели за всички области на импулсивност и въпросници за хранене и не са приложени за прогнозиране на наддаване на тегло.

Съществува значително припокриване между мозъчните области, свързани със затлъстяването, и мозъчните региони, свързани с импулсивността (10, 20, 21). Резултатите както от скалите за обща импулсивност, така и за добросъвестност са обратно корелирани с дебелината на страничната префронтална кора (PFC) (8, 22–25) - регион, свързан с когнитивния контрол. Невротизмът корелира положително с обема на амигдалата и отрицателно корелира с обема на хипокампала и дебелината на префронталната кора (26–29). Екстраверсията и търсенето на усещане корелират положително с медиалния обем на орбитофронталната кора (mOFC) и обема на вентромедиалния PFC (vmPFC) (8, 30, 31), регион, свързан с изчисляването на стойността (32). Тези резултати подкрепят модел, при който ендофенотипът на импулсивността може да бъде картографиран в мозъка като намалена дебелина на кората в префронталната кора и увеличен обем на сивото вещество в мозъчните структури (напр. Амигдала, OFC, mPFC), свързан с изчисление на наградата и стойността (33). Такъв мозъчен ендофенотип също е свързан със затлъстяването (4, 10, 21). Разликите в мозъчната морфометрия и функция могат да лежат в основата на разликите в импулсивността и по този начин могат да бъдат свързани със затлъстяването.

Ако импулсивността (или обща, или специфична за храненето) е рисков фактор за затлъстяването, хората с тези рискови ендофенотипове ще имат по-висок ИТМ и ще наддават по-голямо тегло в сравнение с връстниците си с нерискови ендофенотипове. Досега са проведени повечето анализи на набори от данни с напречно сечение, което затруднява да се каже дали импулсивността е рисков фактор или последица от затлъстяването (4). Първокурсникът на университета създава идеален период от време за проверка на тези хипотези както в напречно сечение, така и в надлъжно. През това време учениците преминават в нова среда с достъп до подобни възможности за храна и упражнения, позволявайки на основната уязвимост да се изрази. Повишаването на теглото често се случва в този кратък период от време и засяга приблизително 50-60% от учениците (34–40). От рисковите фактори за наддаване на тегло най-често са проучвани специфични видове поведение, които се въртят около концепцията за импулсивност, но резултатите са противоречиви (38, 41–44).

Използвахме структурни мерки за изобразяване на мозъка, общи и специфични за храненето въпросници за импулсивност и мерки за ИТМ и наддаване на тегло при ученици от първокурсници, за да проверим хипотезата, че връзката между мозъка, импулсивността и затлъстяването е йерархична. Използвахме йерархична статистическа рамка, посочена като „модел на вододел“, за да проучим връзката между ендофенотипите на импулсивността. Тази методологична рамка преди се оказа полезна за изследване на връзките между възрастта, мозъчната структура и интелигентността (2, 45, 46). От тази гледна точка мозъчната структура ще повлияе на мерките за импулсивност, които биха могли да повлияят на специфичната за храненето импулсивност (а именно UE), която е свързана с прекомерно хранене. Предвидихме, че UE ще посредничи за връзката между общата импулсивност и ИТМ домейните и ще действа като рисков фактор за наддаване на тегло през първата година на университета.

Методи и материали

Участници

Участниците бяха студенти от първата година на McGill, на възраст най-малко 18 години, наети чрез обява, изпратена до електронния пощенски списък на входящия клас. Участниците предоставиха съгласието си онлайн и данните бяха събрани с помощта на инструмента за онлайн проучване LimeSurvey (https://www.limesurvey.org) в продължение на три последователни години. Изследването е одобрено от Изследователския етичен съвет на Монреалския неврологичен институт. Участниците в експеримента за изобразяване на мозъка дадоха допълнително съгласие преди да участват.

Въпросници

2214 ученици (34% мъже) попълниха въпросниците през есенния семестър. От 2214 ученици 1145 отговориха на въпросниците през пролетта. Няма значителни разлики в променливите от интерес между участниците, които са попълнили само есента и които са попълнили и есенни и пролетни въпросници (Фигура S1). Сдвоените t-тестове разкриват, че BMI през пролетта (средна разлика 0,15 kg/m 2; t = 4,40, p-стойност = 1,5 * 10 −5, 95% Cl: 0,08 - 0,22) и тегло през пролетта (средна разлика 0,51 kg; t = 5,32, p −5, 95% Cl: 0,32 - 70) се различават значително от стойностите на падане. 95% Cl се отнасят до 95% доверителни интервали. UE: Неконтролирано хранене.

Параметри на магнитен резонанс и предварителна обработка

Получават се анатомични изображения с висока разделителна способност T1 с размер на воксела = 1 × 1 × 1 mm (TR = 2,3 s; TE = 2,98 ms; FOV фаза = 93,8 °; FOV = 256 mm) със скенер за магнитен резонанс на Siemens Magnetom Trio 3T при Монреалският неврологичен институт (MNI).

Предварителната обработка на Т1-претеглените ЯМР включваше обезшумяване, използвайки оптимизирано нелокално филтриране на средства (51), корекция за нехомогенност на интензитета (52) и мащабиране на линейна интензивност, използвайки хистограма, съответстваща на шаблона на ICBM-MNI152. Изображенията бяха линейно регистрирани в шаблон ICBM-MNI152 (регистрация с 9 параметъра) (53). Маска на мозъка е генерирана с помощта на BEaST, нелокален метод за сегментиране, приложен към линейно регистрираните изображения в стереотаксично пространство (54).

Морфометрия, основана на деформация

Морфометрията, базирана на деформация, се използва за изчисляване на локалната разлика в обема на тъканите между участниците (55). Всеки MRI се трансформира нелинейно в стереотаксичния шаблон ICBM-MNI152. След това се изчислява локалната деформация, мярка за разширяване или свиване на тъканите при всеки воксел. Използвахме морфометрия, базирана на деформация, тъй като се предполага, че това е най-чувствителният морфометричен метод за изучаване на подкорковата анатомия (както е обяснено в (56)).

Дебелина на кората

Факторен анализ

Извършен е факторен анализ, за ​​да се (i) разбере споделената дисперсия на измерените променливи, която може да се отдаде на латентен фактор (и) и (ii) да се намали колинеарността между резултатите от въпросника. Корелационната матрица на характеристиките на импулсивността е показана на фигура S2. Резултатите от въпросника бяха z-оценени за тази група и бяха въведени във факторния анализ. Първо беше извършен изследователски факторен анализ, за ​​да се идентифицира основната факторна структура на нашия набор от наблюдавани променливи. Всички статистически анализи се извършват в R версия 3.3 (58). За да се вземат предвид липсващите стойности, използвахме библиотеката R “Amelia” за вписване на данни (59). Проведохме изследователския си факторен анализ върху разделената половина от нашата популация от 2213 участници (N = 1107), за да създадем нашия модел. Изборът на фактор се извършва с помощта на паралелен анализ чрез функцията fa.parallel от пакета Psych в R (60). Генерираната шаблонна матрица на стандартизирани натоварвания предполага съществуването на 3-факторна латентна структура (Таблица S1).

След това се използва потвърждаващ фактор анализ (CFA), за да се тества връзката между наблюдаваните ни променливи и техните скрити фактори в двете разделени половини на пробата (61). Всички модели на структурни уравнения са годни, като се използва пакет Lavaan 0.5 (62). ИТМ е преобразуван в дневник, за да се повиши нормалността. Моделите бяха годни, използвайки пълна информация за максимална вероятност (FIML), използвайки стабилни стандартни грешки. Пригодността на модела беше оценена с хи-квадрат тест (X 2), индекса за сравнително приспособяване (CFI), грешка на приблизителния среден квадрат (RMSEA) и стандартизираните остатъчни остатъци в квадрат (SRMR). Следните насоки бяха използвани за оценка на добрата форма: CFI> 0,95; RMSEA −5) и обяснява 9,2% от дисперсията в ИТМ (F (1, 2206) = 223,7, p −5).

А) Този модел представлява модела на целия вододел с процентна промяна на ИТМ като променлива на резултата в (N = 1134). Данните се вписват добре в този модел (X 2 = 124,855, df = 34, p 2000) на студенти от първа година и отчитат многоизмерния характер на импулсивността за изучаване на тези взаимоотношения. Моделите са разработени през първата половина на пробата и са възпроизведени през втората.

Първо разделихме импулсивността на два домейна: общ и специфичен за храненето, а след това тествахме връзката между тези два домейна. Показахме, че вариацията на различните специфични за храненето въпросници може да бъде уловена от общ скрит фактор (UE). UE имаше силна връзка с ИТМ. Този резултат беше в съответствие с предишни проучвания, според които различните въпросници за храна измерват различните нива на тежест на общ скрит фактор: специфична импулсивност при хранене (16, 18). След това демонстрирахме, че често използваните въпросници за обща импулсивност могат да бъдат обяснени в трифакторна структура, която е в съответствие с общите области на личността на невротизъм (чувствителност към стрес), добросъвестност (самоконтрол) и екстраверсия (чувствителност към наградата) (Фигура 1 -° С). Този резултат е в съгласие с предварително публикувания метаанализ на структурата на фактора на импулсивност (5) и подчертава многостранния характер на импулсивността.

Ние предположихме, че хората с общи черти на импулсивност също могат да проявяват специфична за храненето импулсивност и че връзката между общите области на личността, UE и BMI ще бъде йерархична. Използвайки йерархичния модел на вододел, първо показахме, че всеки общ домейн на импулсивност има независима и положителна корелация с UE (Фигура 1-D). Докато реактивността на стреса и чувствителността към възнагражденията слабо корелират с ИТМ, ние показахме, че това е медиирано от UE (Фигура 2). Това посредничество е специфично за ИТМ. Например, увеличените резултати във всеки общ домейн на импулсивност, но не и UE, са свързани с повишен прием на алкохол (Фигура S3). Това предполага, че специфичната за храненето импулсивност (UE) улавя връзката между импулсивността и затлъстяването.

Различията в мозъчната структура могат да лежат в основата на разликите в областите на импулсивността (20). След това тествахме дали мозъчната морфометрия е свързана с импулсивност или дали тя има независима корелация с ИТМ. Нашите резултати показаха, че дебелината на кората в страничния OFC е обратно свързана със стойностите на латентния фактор за самоконтрол и реактивност на стреса (Фигура 3). Това е в съответствие с ролята на страничния OFC за поддържане на целенасочен фокус чрез потискане на неподходяща информация (65–67). Освен това, страничните OFC и съседните му вентролатерални PFC също са замесени в емоционалната регулация, особено в намаляването на отрицателния ефект (66, 68, 69). Доказано е, че страничната дебелина на OFC е по-ниска при възрастни със затлъстяване (70). Нашите резултати добавят към тази литература и предполагат, че намалената странична дебелина на OFC може да повлияе на импулсивността и по този начин контрола на апетита и затлъстяването.

Този модел се вписва добре в данните (X 2 = 440,485, df = 120, p Описателна статистика на участниците, завършили само първата сесия през есента и завършили и двете сесии. Няма значителни разлики в променливите от интерес между участниците между тях групи след корекция на FDR.

Няма значителни разлики в променливите от интерес между участниците между тези групи след корекция на FDR.

График на корелация на чертите на импулсивността, използвани при анализа на изследователския фактор. Сините цветове се отнасят до положителните корелации, червените се отнасят до отрицателните корелации. Размерът на кръга се модулира от стойността на коефициента на корелация. Корелацията е показана само за разделената половина от данните.

Моделът на пълния вододел, който свързва общите черти на импулсивността с UE и алкохола, се вписва добре в данните (X 2 = 242,058, df = 43, p Вижте тази таблица:

  • Преглед на линия
  • Преглед на изскачащия прозорец
  • Изтеглете powerpoint

Паралелният анализ е техника, която сравнява графиката на сипеите на наблюдаваните данни с тази на произволна матрица от данни със същия размер като оригинала (Revelle). Рязките прекъсвания в графика на сипея, които нанасят последователни собствени стойности, дават оценка на подходящия брой фактори за извличане. След анализ на генерираната матрица на шаблони, решихме да изключим въображението, сдържаността, съгласието от нашата факторна структура. Тези променливи имаха лоши общности, което означава, че нашата факторна структура обяснява относително ниска част от дисперсията за тези променливи. Повторното провеждане на нашия паралелен анализ предполага, че оптималният брой фактори = 3.

Стойности от CFA анализа на неконтролираното хранене (UE) в първата и втората разделена половина на пробата.

Резултати от медиационен анализ

Вододел модел

Препратки

Благодарности

Това изследване беше подкрепено от канадски институт за здравни изследвания, предоставен на AD. SN беше подкрепен от стипендия за висше образование на Frederick Banting и Charles Best Canada. UV се поддържа от личен проект за финансиране на докторски изследвания PUTJD654 и от Fonds de recherche du Québec - Santé (FRQS) чуждестранна награда за докторантско обучение.