Субекти

Резюме

Много проучвания свързват дисфункцията в свързаните с когнитивния контрол мозъчни региони със затлъстяването и тежестта на хиперинтензивността на бялото вещество (WMH). Това проучване има за цел да изследва как разликите във функционалната свързаност в мозъка са свързани с тежестта на WMH и степента на затлъстяване, като се използва функционално магнитно-резонансно изобразяване в състояние на покой (fMRI) при 182 участници. Мерките за функционална свързаност бяха сравнени между четири различни групи: (1) ниско натоварване с WMH, без затлъстяване; (2) ниско натоварване с WMH, затлъстяване; (3) високо натоварване с WMH, без затлъстяване; и (4) високо натоварване с WMH, затлъстяване. На широкомащабно мрежово ниво нито една мрежа не показва значителни ефекти на взаимодействие, но фронтопариеталната мрежа показва основен ефект от степента на затлъстяване. На по-фино ниво на възела, орбитофронталната кора показва ефекти на взаимодействие между тежестта на перивентрикуларната WMH и степента на затлъстяване. По-висока функционална свързаност се наблюдава, когато тежестта на перивентрикуларната WMH и степента на затлъстяване са високи. Тези резултати показват, че функционалната свързаност на орбитофронталната кора се влияе от взаимното взаимодействие между перивентрикуларните WMH и степента на затлъстяване. Нашите резултати показват, че този регион свързва затлъстяването с WMH по отношение на функционалната свързаност.

Въведение

Затлъстяването е световен здравословен проблем, характеризиращ се с прекомерно натрупване на телесни мазнини, което води до няколко коморбидни състояния като диабет тип 2, сърдечно-съдови заболявания, инсулт и различни видове рак 1,2,3. Затлъстяването е многофакторно заболяване, засегнато от фактори на околната среда, наследствеността и поведението 3,4,5. Последните проучвания показват, че затлъстяването също е свързано с промени в мозъка, които могат да бъдат изследвани с помощта на невроизобразяване 3,6,7,8 .

Предишни изследвания на невроизобразяването, свързани със затлъстяването, са измервали функционалната свързаност на мозъка с помощта на функционално ядрено-магнитен резонанс (fMRI) и са открили дисфункции в свързаните с когнитивния контрол мозъчни региони 3,8,9,10,11. По-конкретно, те откриха, че фронтопариеталните и изпълнителните контролни мрежи, отговорни за когнитивния и инхибиторния контрол, са силно свързани с поведението на преяждане 9,10,11. Структурни промени в мозъчните региони, свързани с наградата и познанието, са наблюдавани и при хора със затлъстяване 9,12. Колективно тези резултати предполагат, че свързаните с когнитивния контрол мозъчни региони могат да бъдат важни при обяснението на поведенческите черти на затлъстелите субекти.

По същия начин, друго скорошно невроизобразително проучване съобщава, че високата тежест на хиперинтензивността на бялото вещество (WMH) е свързана със затлъстяването 13. WMHs са мозъчни лезии, които показват отклоняващо се увеличаване на интензивността на бялото вещество върху данните за възстановяване на инверсията с атенюирана течност (FLAIR). Те са свързани с повишен риск от когнитивен спад, деменция и инсулт 14,15,16. Някои изследвания показват, че васкуларизацията на бялото вещество е свързана със затлъстяването и коморбидната метаболитна дисфункция 13,17,18,19,20. Съществуващата литература за невроизображения обаче не отчита тежестта на WMH за разслояване на степента на затлъстяване. Настоящото проучване имаше за цел да преодолее този пропуск в изследванията, като разгледа едновременно тежестта на ММЗ и степента на затлъстяване.

Анализът на свързаността е един от представителните методи за измерване на мозъчната функция 21,22. В това проучване ние приехме анализ на функционалната свързаност, базиран на теорията на графовете, за да измерим силата на присъщата свързаност в мозъка 21,22. Двата основни фактора на анализа бяха възлите и ръбовете. Графичните възли представляват мозъчни региони или мрежи, дефинирани с помощта на структурни атласи или подходи, управлявани от данни, като клъстериране или независим компонентен анализ (ICA) 23,24,25,26,27. Ръбовете на графиката се определят като силата на връзката между два различни възла 28 .

Ние предположихме, че WMHs и затлъстяването заедно влияят върху функцията на свързаните с когнитивния контрол мозъчни региони. В настоящото проучване имахме за цел да изследваме промените във функционалната свързаност по отношение на тежестта на WMHs и степента на затлъстяване, за да оценим ефектите от тяхното взаимодействие върху мозъчния конеком. Извършихме двупосочен дисперсионен анализ (ANOVA), за да сравним функционалната свързаност между четири групи, стратифицирани по степента на затлъстяване и натоварването с WMH. Резултатите от проучването могат да предоставят нова представа за неврологичните характеристики на хората със затлъстяване и WMH.

Методи

Участници

Съветът за институционален преглед (IRB) на университета Sungkyunkwan одобри настоящото ретроспективно проучване, което беше извършено в пълно съответствие с местните насоки на IRB. Всички участници предоставиха писмено информирано съгласие. T1-претеглени, FLAIR и данни за fMRI в състояние на покой (rs-fMRI) са получени от базата данни на Biobank на Обединеното кралство 29 чрез заявление номер 34613, озаглавено „Невроизобразяващи корелати на затлъстяването“. Сред 13 718 участници 91 не са имали обиколка на талията, обиколка на тазобедрената става или данни за индекс на телесна маса, докато на 29 липсват T1-претеглени, FLAIR или rs-fMRI данни и 13 416 нямат WMH. Тези участници бяха изключени. В крайна сметка 182 участници бяха включени в настоящото проучване. Подробна демографска информация е представена в таблица 1.

MRI събиране на данни

Всички данни за изображения са получени с помощта на 3T скенер на Siemens Skyra. Параметрите за получаване на изображения на данните, претеглени с Т1, са както следва: размер на воксела = 1 mm 3; време за повторение (TR) = 2000 ms; време на инверсия (TI) = 880 ms; размер на матрицата = 208 × 256 × 256. Данните от FLAIR са получени, като се използват следните параметри за изобразяване: размер на воксела = 1,05 × 1 × 1 mm 3; TR = 5000 ms; TI = 1800 ms; размер на матрицата = 192 × 256 × 256. Данните rs-fMRI са получени със следните параметри за изобразяване: размер на воксела = 2,4 mm 3; TR = 735 ms; ехо време (TE) = 39 ms; ъгъл на обръщане = 52 °; размер на матрицата = 88 × 88 × 64; брой томове = 490.

Предварителна обработка на данни

Базата данни на UK Biobank предоставя предварително обработени данни за изображения чрез софтуера FMRIB Software Library (FSL) 30,31. За да се обработят претеглените с T1 данни, данните, коригирани с градиентно изкривяване, са регистрирани в стандартното пространство на Монреалския неврологичен институт (MNI). След това немозъчните тъкани бяха премахнати чрез обратно изкривяване на мозъчната маска на стандартното пространство на MNI до родното пространство, претеглено с Т1. След това тези претеглени с T1 данни с череп бяха сегментирани в три тъкани: цереброспинална течност, сиво вещество и бяло вещество. И накрая, нехомогенността на магнитното поле беше коригирана. За да се обработят данните от FLAIR, данните, коригирани с градиентно изкривяване, са регистрирани в претеглените с Т1 данни за извличане на мозъка и е коригирана нехомогенността на магнитното поле. За обработка на rs-fMRI данните бяха коригирани градиентни изкривявания и движения на главата, приложена нормализация на интензивността на целия 4D обем, както и високочестотно времево филтриране със сигма от 50 s. Намаляващите променливи бяха премахнати, като се използва XR-шумоподавител (ICA-FIX) на FMRIB, базиран на ICA 32 .

Спецификация на WMH

Анализ на функционалната свързаност

Групово сравнение

Резултати

Мащабен анализ на мрежово ниво

Проведена е групова ICA за определяне на мащабни мозъчни мрежи. Автоматично са генерирани 42 интегрални схеми и са изключени седем микросхеми с шум. 35-те функционално интерпретируеми IC (средна корелация с RSN: 0,31, стандартно отклонение [SD]: 0,14) бяха разгледани като графични възли (фиг. 1). ИС 1–6 са визуални мрежи, 7–12 са мрежи по подразбиране, 13–26 са фронтопариетални мрежи, 27–29 са мрежи за изпълнителен контрол, 30–34 са сензомоторни мрежи и 35 е слухова мрежа. Проведена е двупосочна ANOVA за оценка на ефектите от взаимодействието между тежестта на WMH и степента на затлъстяване, като се използват стойностите на централността на степента. Нито една мрежа не показа значителни ефекти на взаимодействие. Въпреки това е установен значителен основен ефект от степента на затлъстяване в фронтопариеталната мрежа (IC # 15; Фиг. 2; F (1,178) = 13.471, p Фигура 1

свързва

35-те функционално интерпретируеми независими компонента (ИС).

Сравнение между групи на широкомащабно мрежово ниво. (A) Фронтопариетална мрежа (IC # 15), картографирана върху мозъчната повърхност. Цветовата карта представлява размера на ефекта на z-статистическите стойности, получени от софтуера FSL. (Б.) Стойности на централността на всички независими компоненти (ИС) във всяка група. Черните кутии представляват фронтопариеталната мрежа (IC # 15). Изображенията на мозъка бяха визуализирани с помощта на BrainNet Viewer 49. lw, ниска тежест за WMH; hw, високо натоварване на WMH; о, затлъстяване; не, без затлъстяване.

Анализ на ниво възел

Сравнение между групи на ниво възел, използващо атласа на AAL, когато се разглеждат хиперинтензивността на перивентрикуларното бяло вещество (WMH). (A) Стойности на централността на всички региони във всяка група. Долната орбитофронтална кора (регион # 16) и дорзалната медиална префронтална кора (област # 24) са представени с черни кутии. (Б.) Трите идентифицирани региона, със съответстващи стойности на централност във всички групи. Значителни разлики са показани със звездички. Изображенията на мозъка бяха визуализирани с помощта на BrainNet Viewer 49. lw, ниска тежест за WMH; hw, високо натоварване на WMH; о, затлъстяване; не, без затлъстяване.

Сравнение между групи на ниво възел с помощта на атласа Brainnetome. (A) Стойности на централността на всички региони за всяка група, когато се вземат предвид общите (вляво) и перивентрикуларните WMH (вдясно). Черните кутии представляват орбитофронталната кора (A12/47o и A11). (Б.) Идентифицираните мозъчни области, когато се вземат предвид общите (ляво) и перивентрикуларните WMH (средно и дясно). (° С) Стойности на централността на идентифицираните региони във всички групи. Значителни разлики са показани със звездички. Изображенията на мозъка бяха визуализирани с помощта на BrainNet Viewer 49. lw, ниска тежест за WMH; hw, високо натоварване на WMH; о, затлъстяване; не, без затлъстяване.

Дискусия

В настоящото проучване ние използвахме многомащабен подход за изследване на разликите във функционалната свързаност, свързана с тежестта на WMH и степента на затлъстяване. Установихме, че в фронтопариеталната мрежа орбитофронталната кора е свързана съвместно с тежестта на WMH и степента на затлъстяване, докато теменните мрежи са свързани само със степента на затлъстяване. Тези резултати показват, че орбитофронталната кора е ключов регион, свързващ WMH и затлъстяването, и че фронтопариеталната мрежа е свързана предимно със степента на затлъстяване, но не и с тежестта на WMH.

Фронтопариеталната мрежа участва в когнитивната система за контрол, контролирайки инхибиторно поведение 50,51,52. Той изпраща инхибиторни сигнали до лимбичната област, за да потисне чувството на глад 53. Предишни проучвания демонстрират, че нарушените връзки между префронталната кора, стриатума и лимбичните области нарушават баланса между познавателната система и системата за възнаграждение, което води до разстройства на преяждането 54,55,56,57. В предишните си проучвания съобщихме, че дисфункцията във фронтопариеталната мрежа е свързана със затлъстяване чрез механизъм, включващ дехибирано хранително поведение, и че участниците с такава дисфункция имат притеснения относно хранителните си навици, форма и тегло 9,10,11. Тези проучвания колективно предполагат, че фронтопариеталната мрежа е от решаващо значение за обяснение на поведенческите черти на индивиди със затлъстяване и нашите настоящи констатации до голяма степен потвърждават тези резултати, свързвайки затлъстяването с променената функционална свързаност в фронтопариеталната мрежа.

На по-финото ниво на възела забелязахме, че както натоварването с WMH, така и степента на затлъстяване влияят върху функционалната свързаност в орбитофронталната кора, която контролира системата за възнаграждение, като кодира реакциите на наградите, свързани с храната, и предизвиква чувството на глад 53,58,59,60, 61,62. В допълнение, орбитофронталната кора е включена в когнитивната система за контрол на инхибиторната обработка 53,58. Едно предишно проучване показа, че дисфункционалният инхибиторен контрол, който води до преяждане, е свързан с повишено търсене на обработка на възнаграждението, което предполага връзки между системите за възнаграждение и когнитивния контрол 61. Тези изследвания колективно показват, че идентифицираните региони са свързани с когнитивната функция, която е силно свързана с WMHs 14,15,16. Нашите резултати предполагат, че повишената тежест на WMH при затлъстяване засяга променената функционална свързаност в орбитофронталната кора, която контролира инхибирането на отговора и обработката на възнагражденията. Ние вярваме, че подобни промени могат да допринесат за по-нататъшно отклоняващо се хранително поведение, въпреки че допълнителни проучвания трябва да потвърдят тази хипотеза.

Настоящото проучване изследва различията във функционалната свързаност на мозъка по отношение на тежестта на WMH и степента на затлъстяване. Сред фронтопариеталната мрежа, която до голяма степен е свързана с когнитивната контролна функция при лица със затлъстяване, орбитофронталната кора е идентифицирана като ключов регион, участващ във връзката между WMH и затлъстяването. Резултатите от нашето проучване могат да предоставят обосновка за изследване на връзката между тежестта за ЗМЗ и когнитивните контролни функции при хора със затлъстяване.