肥満患者の手術結果の神経画像予測因子

肥満手術は、食事や運動によって体重を減らすことができない病的肥満患者にとって重要な治療選択肢です。 介入にもかかわらず、患者の 20 ～ 50% は、目標量の体重を減らすことができないか、または最初に減少した体重を取り戻します。 体重減少の程度を予測する試みはわずかな成功しか収めておらず、長期 (2 年以上) の信頼性を備えたものはありません。 さらに、術後 1 年目または 2 年目以降の体重減少や​​、肥満患者によく見られる併存疾患を含む体重減少以外の転帰を予測する研究は不足しています。 45人の患者を対象とした研究者らのパイロットデータは、機能的MRI（fMRI）で測定された術前の神経活動の個人差が、術後1年までの体重減少のばらつきの33％、および多面的転帰の50％以上を確実に説明できることを示唆している。他の多くの指標をはるかに上回っています。 これらの予測因子は、完了衝動（「今」神経回路）と渇望と自制心の調節（「後で」回路）の両方を強調する理論モデルに密接に準拠する領域を示唆しています。 この研究の中心的な仮説は、これらの神経経路の個人差が、減量を維持し、その他の重要な健康成果を達成する能力に強力な影響を与えるということです。

この研究では、より長い期間にわたってこのモデルを再現および改良し、主要な体重関連の健康結果に対する予測の有用性を評価します。 研究者らは、fMRIのパイロットデータから得られたモデルを再現し、二次的に、新しい独立したコホートでカロリー摂取量、活動レベル、肝脂肪、ヘモグロビンA1c、血漿脂質、血圧、空腹時血糖値の変化に対するその予測的有用性を調査することを提案している。研究1～3年目に連続して同意した術前のスリーブ状胃切除術（SG）患者N=150名を対象とした。 この研究では、パイロットコホートを最長7年間追跡し、新規コホートを3年以上追跡して、目的1で再現された予測因子が、特に脳以外の画像変数を追加し、より大規模な変数を使用した場合に、長期的な予測能力を保持しているかどうかを判断します。縦断データセット。 この研究では、画像データと非画像データを使用して、エネルギーバランス、fMRI、検査値と目的 1 に記載されている変数を組み込んだ多変量統計モデルを開発し、予測因子と術後の結果の結果を区別するのに役立ちます。 スキャン間のばらつきを実際の術後の軌道関連の脳の変化から区別するために、この研究では、肥満手術を受けず、上記の SG 被験者と個別にマッチングされる N=20 人の肥満被験者を登録します。 最後に、この研究では、いくつかの関連する非 fMRI 認知検査が臨床現場で代用として機能する可能性があるかどうかを評価します。