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- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT06165952
Effets des aliments transformés sur les circuits de récompense cérébrale et l'apprentissage des signaux alimentaires
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Description détaillée
L'obésité est la deuxième cause de décès prématuré. La consommation d’aliments ultra-transformés est considérée comme l’une des principales causes de l’obésité. Les aliments ultra-transformés sont des formulations de sources industrielles bon marché d'énergie alimentaire et de nutriments, ainsi que d'additifs tels que des graisses, du sucre et des arômes qui améliorent l'acceptabilité des aliments.
Une expérience croisée avec des adultes en surpoids a révélé que l'accès à volonté à un régime ultra-transformé pendant 2 semaines entraînait une augmentation de l'apport calorique (508 kcal/jour) et une plus grande prise de poids par rapport à l'accès à volonté à un régime peu transformé adapté pour présenté les calories, la densité énergétique, les macronutriments, le sucre, le sodium et les fibres (Hall et al., 2019). Le fait que l’accès à volonté à des aliments ultra-transformés ait entraîné une augmentation importante de l’apport calorique et de la prise de poids implique que les aliments ultra-transformés pourraient activer plus efficacement les régions du cerveau impliquées dans le traitement des récompenses, l’attention/la saillance et la mémoire qui influencent le comportement alimentaire.
Cependant, aucune étude d'imagerie cérébrale n'a testé expérimentalement si les aliments ultra-transformés sont plus efficaces pour activer les régions du cerveau impliquées dans la récompense, l'attention et la mémoire que les aliments peu transformés, ni étudié expérimentalement le rôle relatif de la densité calorique élevée par rapport aux exhausteurs de goût des aliments. aliments ultra-transformés pour favoriser une plus grande activation de ces régions du cerveau. Des données préliminaires ont montré que les goûts du milk-shake au chocolat ultra-transformé et riche en calories produisaient une plus grande activation dans les régions impliquées dans l'évaluation de la récompense (caudé, noyau accumbens), l'attention/saillance (précuneus) et la récupération de la mémoire (gyrus temporal médial, cortex préfrontal dorsomédial) que goûts de milkshake au chocolat ultra-transformé et hypocalorique.
Nous proposons d'évaluer l'efficacité des aliments ultra-transformés pour activer les régions de récompense, d'attention et de mémoire par rapport aux aliments peu transformés, d'étudier le rôle relatif de la teneur calorique plus élevée par rapport aux additifs/exhausteurs de goût des aliments ultra-transformés pour engager cela. des circuits utilisant un plan expérimental 2 x 2, testent si les aliments ultra-transformés sont plus efficaces pour augmenter l'importance des signaux alimentaires que les aliments peu transformés, ce qui est important car la réponse élevée de la région de récompense aux signaux/images alimentaires augmente le risque d'excès de poids (Demos et al., 2012 ; Stice et al., 2015 ; Yokum et al., 2014) et tester si les individus qui montrent la plus grande réactivité des régions de récompense, d'attention et de mémoire aux aliments ultra-transformés et à une récompense alimentaire plus forte l'apprentissage des signaux risque d'entraîner une consommation plus importante d'aliments ultra-transformés et un gain de graisse corporelle futur.
Objectif 1 : Tester l'hypothèse selon laquelle les goûts, les goûts anticipés et les images d'aliments ultra-transformés activent davantage les régions cérébrales de récompense, d'attention et de mémoire que les goûts, les goûts anticipés et les images d'aliments peu transformés, et évaluer le rôle relatif de la teneur calorique plus élevée par rapport aux additifs/exhausteurs de goût lors de l'activation de ces régions à l'aide d'un plan expérimental 2 x 2.
Objectif 2 : Tester l'hypothèse selon laquelle les aliments ultra-transformés favorisent un meilleur apprentissage des signaux qui prédisent les goûts imminents des aliments ultra-transformés que les aliments peu transformés, ce qui se traduit par une plus grande augmentation de la réponse striatale au cours de l'exposition aux signaux et des réponses plus rapides aux signaux de goûts des aliments ultra-transformés.
Objectif 3 : tester l'hypothèse selon laquelle les participants qui montrent une plus grande activation dans les régions de récompense/attention/mémoire en réponse aux goûts, aux goûts anticipés et aux images d'aliments ultra-transformés consommeront plus d'aliments ultra-transformés ad libitum (objectif 3a) et montreront une plus grande activation. gain de graisse corporelle futur (objectif 3b). Des analyses exploratoires établiront des empreintes neuronales qui prédisent la consommation à volonté d'aliments ultra-transformés et le gain de graisse corporelle (objectif 3c).
Objectif 4 : tester l'hypothèse selon laquelle les participants qui présentent l'apprentissage des signaux de récompense le plus prononcé en réponse aux aliments ultra-transformés consommeront plus d'aliments ultra-transformés ad libitum (objectif 4a) et montreront un gain de graisse corporelle futur plus important (objectif 4b).
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Eric Stice, PhD
- Numéro de téléphone: 541-222-0615
- E-mail: estice@stanford.edu
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Teena Ambrose, BS
- Numéro de téléphone: 310-658-6193
- E-mail: tambrose@stanford.edu
Lieux d'étude
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California
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Stanford, California, États-Unis, 94305
- Recrutement
- Stanford University
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Chercheur principal:
- Eric Stice, PhD
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Contact:
- Eric Stice, PhD
- Numéro de téléphone: 541-222-0615
- E-mail: estice@stanford.edu
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Contact:
- Teena Ambrose, BS
- Numéro de téléphone: 310-658-6193
- E-mail: tambrose@stanford.edu
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Enfant
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- adolescents, filles et garçons, âgés de 13 à 15 ans
- Scores zBMI ajustés selon l'âge et le sexe entre le 25e et le 75e percentile
- le participant et son tuteur doivent être capables de lire et de parler anglais pour obtenir un consentement valide
Critère d'exclusion:
- troubles de l'alimentation actuels ou autres troubles psychiatriques majeurs (par ex. dépression, trouble bipolaire, schizophrénie, trouble lié à l'usage de substances)
- Contre-indicateurs de l'IRMf (par exemple, implants métalliques, appareils orthodontiques, claustrophobie, grossesse)
- problèmes médicaux graves (par ex. diabète de type 2, cancer)
- antécédents d'allergies alimentaires ou d'exigences alimentaires restrictives (par exemple, intolérance au lactose, végétalien)
- consommation de drogues psychoactives plus d’une fois par semaine
- les médicaments qui ont un impact sur l'appétit ou qui récompensent le fonctionnement (par ex. la metformine, les antipsychotiques, l'insuline)
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
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Jeunes adolescents âgés de 13 à 15 ans
Les scores de l’indice de masse corporelle (zBMI) ajustés selon l’âge et le sexe se situent entre le 25e et le 75e centile
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Imagerie par résonance magnétique fonctionnelle de base (IRMf) Goût des aliments ultra-transformés, goût anticipé et paradigme de l'image
Délai: Référence
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Les participants effectueront quatre tours d'une version adaptée d'un paradigme de milkshake pour évaluer l'activation en réponse à la réception (goût) et à la réception anticipée de 1) le goût d'un aliment ultra-transformé à haute teneur en calories, 2) le goût d'un aliment ultra-transformé à faible teneur en calories. , 3) un goût d'aliments peu transformés, riches en calories, 4) un goût d'aliments peu caloriques et peu transformés, et 5) une solution insipide et inodore contenant les principaux composants ioniques de la salive.
Les participants recevront une photo de l'aliment spécifique et de l'étiquette (milkshake riche en calories, milkshake faible en calories, smoothie riche en calories, smoothie faible en calories) avant de recevoir les goûts.
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Référence
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Paradigme de base de l’image des aliments ultra-transformés de l’IRMf
Délai: Référence
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Les participants effectueront deux tours d'une version en bloc du paradigme de l'image alimentaire pour examiner l'activation en réponse à 40 images d'aliments ultra-transformés à haute teneur en calories, 40 images d'aliments ultra-transformés à faible teneur en calories, 40 images d'aliments peu transformés à haute teneur en calories, 40 photos d'aliments peu caloriques et peu transformés et 40 bouteilles d'eau.
Cinquante pour cent de chaque catégorie seront des aliments/bouteilles de marque pour accroître la validité écologique.
Les images seront comparées en fonction de leur complexité, de leur valence et de leur intensité dans toutes les catégories.
Après l'analyse, les participants verront 40 photos d'aliments, y compris des images qui ont été et n'ont pas été utilisées dans le paradigme, et il leur sera demandé s'ils avaient vu les aliments pour évaluer le rappel assisté.
Les participants seront également invités à évaluer l'appétence de 20 photos d'aliments par catégorie d'aliments.
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Référence
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Paradigme d'apprentissage des signaux alimentaires ultra-transformés de l'IRMf de base
Délai: Référence
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Les participants effectueront deux tours d'une version adaptée du paradigme d'apprentissage de la récompense alimentaire dans laquelle quatre signaux fractals arbitraires signaleront la livraison de 0,7 ml d'un milkshake ultra-transformé, d'un smoothie peu transformé, d'une solution insipide et sans goût.
Pour rendre l'apprentissage plus difficile, le paradigme comprend à la fois des essais de signaux appariés dans lesquels le goût est délivré sous forme d'essais de signaux couplés et des essais de signaux non appariés dans lesquels le goût n'est pas délivré dans un rapport de 80:20.
Il y aura un signal fractal qui ne sera pas systématiquement associé à un goût.
Les participants seront invités à répondre en appuyant sur un bouton dès que possible pour indiquer de quel côté de la croix de fixation les stimuli sont apparus (fournissant une mesure comportementale du temps de réaction à chaque signal).
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Référence
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Graisse corporelle
Délai: BASELINE, 1 an, 2 ans, 3 ans, suivi de 4 ans
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Les enquêteurs utiliseront la pléthysmographie par déplacement de l'air (ADP) via le POD DBO et l'impédance bioélectrique (BIA) via l'analyseur de composition du corps médical SECA (SECA MBCA) pour évaluer% la graisse corporelle.
Les enquêteurs feront en moyenne les valeurs des deux mesures.
La densité corporelle est calculée comme la masse corporelle divisée par volume corporel; La densité corporelle est utilisée pour calculer le% de graisse corporelle.
L'ADP% gras corporelle montre une fiabilité test-retest élevée (r = .92-0,99) et est en corrélation avec l'absorptiométrie aux rayons X à double énergie (DEXA) et les estimations de pesée hydrostatique (r = 0,98 à 0,99), avec une estimation ADP de la graisse corporelle en moyenne une moyenne de seulement 1,7% relative différente par rapport aux estimations DEXA.
La hauteur sera mesurée à l'aide d'un stadiomètre à lecture directe.
Le poids sera évalué à l'aide d'échelles numériques avec des participants portant des vêtements légers sans chaussures ni manteaux.
L'indice de masse corporelle (IMC) (kg / m2) sera utilisé pour confirmer que les participants sont initialement à un poids sain (les scores d'IMC entre le 25 et le 75e centile d'IMC ajusté au sexe).
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BASELINE, 1 an, 2 ans, 3 ans, suivi de 4 ans
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Post-FMRI AD Lib Prise alimentaire
Délai: Base de base
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Les participants seront présentés avec une propagation de buffet de 20 éléments qui comprend des aliments ultra-transformés (élevés et faibles en calories) et des aliments transformés au minimum (calories élevées et faibles).
Les participants effectuent d'abord un test de goût de 1 g de chacun des aliments.
Ils termineront ensuite les notes hédoniques perceptuelles de l'agrément, de la douceur, de la saveur et du désir de consommer sur des échelles de magnitude marquées généralisées.
Après le test de goût, les participants seront informés qu'ils sont libres de manger autant qu'ils le souhaitent parce que les enquêteurs doivent jeter la nourriture après chaque participant.
Les participants seront seuls pendant la dégustation de 15 minutes pour minimiser les caractéristiques de la demande.
La nourriture sera pré et post-pointe pour déterminer l'apport ad lib.
L'apport calorique total sera calculé et traduit en% des besoins caloriques.
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Base de base
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Eric Stice, PhD, Stanford University
Publications et liens utiles
Publications générales
- Demos KE, Heatherton TF, Kelley WM. Individual differences in nucleus accumbens activity to food and sexual images predict weight gain and sexual behavior. J Neurosci. 2012 Apr 18;32(16):5549-52. doi: 10.1523/JNEUROSCI.5958-11.2012.
- Yokum S, Gearhardt AN, Harris JL, Brownell KD, Stice E. Individual differences in striatum activity to food commercials predict weight gain in adolescents. Obesity (Silver Spring). 2014 Dec;22(12):2544-51. doi: 10.1002/oby.20882. Epub 2014 Aug 25.
- Kuczmarski RJ, Ogden CL, Grummer-Strawn LM, Flegal KM, Guo SS, Wei R, Mei Z, Curtin LR, Roche AF, Johnson CL. CDC growth charts: United States. Adv Data. 2000 Jun 8;(314):1-27.
- Stice E, Burger KS, Yokum S. Reward Region Responsivity Predicts Future Weight Gain and Moderating Effects of the TaqIA Allele. J Neurosci. 2015 Jul 15;35(28):10316-24. doi: 10.1523/JNEUROSCI.3607-14.2015.
- Joyner MA, Gearhardt AN, Flagel SB. A Translational Model to Assess Sign-Tracking and Goal-Tracking Behavior in Children. Neuropsychopharmacology. 2018 Jan;43(1):228-229. doi: 10.1038/npp.2017.196. No abstract available.
- Stice E, Yokum S, Rohde P, Cloud K, Desjardins CD. Comparing healthy adolescent females with and without parental history of eating pathology on neural responsivity to food and thin models and other potential risk factors. J Abnorm Psychol. 2021 Aug;130(6):608-619. doi: 10.1037/abn0000686.
- O'Doherty JP, Buchanan TW, Seymour B, Dolan RJ. Predictive neural coding of reward preference involves dissociable responses in human ventral midbrain and ventral striatum. Neuron. 2006 Jan 5;49(1):157-66. doi: 10.1016/j.neuron.2005.11.014.
- Hall KD, Ayuketah A, Brychta R, Cai H, Cassimatis T, Chen KY, Chung ST, Costa E, Courville A, Darcey V, Fletcher LA, Forde CG, Gharib AM, Guo J, Howard R, Joseph PV, McGehee S, Ouwerkerk R, Raisinger K, Rozga I, Stagliano M, Walter M, Walter PJ, Yang S, Zhou M. Ultra-Processed Diets Cause Excess Calorie Intake and Weight Gain: An Inpatient Randomized Controlled Trial of Ad Libitum Food Intake. Cell Metab. 2019 Jul 2;30(1):67-77.e3. doi: 10.1016/j.cmet.2019.05.008. Epub 2019 May 16.
Liens utiles
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
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Termes liés à cette étude
Autres numéros d'identification d'étude
- 71541
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