食生活を変えるために食品の価値を下げる

肥満と特定の食品の摂取はがんのリスクを高めますが、最も一般的な治療法 (行動的減量プログラム) では、持続的な減量と食生活の変化をもたらすことはめったにありません. がんリスクのある食品（赤身の肉、精製砂糖など）の暗黙の評価を下げる介入は、より効果的かもしれません。 新しいデータは、行動反応トレーニングと認知再評価トレーニングがそのような食品の評価を下げ、これらの食品の摂取量と体重減少につながることを示唆しています. 内部化されたインセンティブ値は、腹内側前頭前皮質 (vmPFC) / 眼窩前頭皮質評価システムに反映されます。これは、食物の暗黙の報酬値をエンコードし、不健康な食事を永続させる強化サイクルの中心です。 したがって、vmPFC 評価システムは、システムへの変更が不健全な強化サイクルを混乱させる可能性があるため、介入の有望なターゲットです。 興味深いことに、さまざまな介入が個別の経路を通じて vmPFC に影響を与えます。 認知トレーニングは横前頭前野の「トップダウン」領域に依存するのに対し、行動トレーニングは評価領域への運動入力を変更します。 提案されたトランスレーショナル神経科学実験では、2 つの新しい治療法が食品の評価に永続的な変化をもたらす有効性と、関連するプロセス (反応傾向や認知スタイルなど) における理論に基づくベースラインの個人差の複合が治療効果を緩和するかどうかを比較します。 食事と肥満に関連するがんのリスクがある 300 人の過体重/肥満の成人を無作為に割り付け、健康食品に向けた行動反応トレーニング、がんリスク食品から遠ざける行動反応トレーニング、がんリスク食品に焦点を当てた認知再評価介入、または非食品を選択します。抑制制御トレーニング。 目的 1 では、これら 2 つの介入の有効性と作用メカニズムを比較して、プロセスと結果の神経、行動、自己報告、および生理学的測定を使用して、アクティブ コントロール条件と比較して癌リスク食品の評価を下げます。 目的 2 は、経時的なパターンと効果の持続性を確立することです。食物摂取量と習慣、体脂肪、BMI、およびウエストとヒップの比率は、事前、事後、および3、6、および12か月のフォローアップで測定されます。 目的 3 では、機械学習を使用して、個人が介入に反応する可能性があるかどうか、またどのくらいの期間、どの治療に反応するかを予測する、低コストで管理が容易なコンポジットを構築および検証します。 私たちは、特に評価 (例: 支払意思) および評価への介入固有の経路 (例: 行動反応傾向、認知スタイル) に関連する自己報告尺度が、異なる反応を予測すると仮定します。 これらの個人差を発見することは、介入主義者が特定の人をその人にとって効果的な治療法に「一致させる」のに役立つ実用的で低コストのツールを提供します. このプロジェクトは非常に革新的です。なぜなら、評価に対するこれらの治療の明確で一般的な効果を直接比較した研究はなく、効果のメカニズムを研究するために脳画像を使用し、これらの介入が食品の評価と体脂肪に永続的な変化をもたらすかどうか、または構築され、応答を緩和するコンポジットを検証しました。