加工食品が脳の報酬回路と食べ物の手がかり学習に及ぼす影響
調査の概要
状態
条件
詳細な説明
肥満は早期死亡の第 2 位の原因です。 超加工食品の摂取は肥満の主な原因であると理論化されています。 超加工食品とは、安価な工業用の食事エネルギーと栄養素に、脂肪、砂糖、香料などの添加物を加えて、食品の受け入れやすさを高めたものです。
過体重の成人を対象としたクロスオーバー実験では、超加工食を2週間自由に摂取した場合、体重に合わせた最小限の加工食を自由に摂取した場合と比較して、カロリー摂取量(1日508kcal)が増加し、体重増加が増加したことがわかりました。は、カロリー、エネルギー密度、主要栄養素、砂糖、ナトリウム、繊維を提示しました(Hall et al.、2019)。 超加工食品を自由に摂取した結果、カロリー摂取量と体重増加が大幅に増加したという事実は、超加工食品が、食行動に影響を与える報酬処理、注意力/顕著性、記憶に関与する脳領域をより効果的に活性化する可能性があることを示唆しています。
しかし、超加工食品が最小限に加工された食品よりも、報酬、注意力、記憶に関係する脳領域の活性化に効果的であるかどうかを実験的に検証した脳画像研究や、カロリー密度の上昇と風味増強剤の相対的な役割を実験的に調査した研究は存在しない。超加工食品はこれらの脳領域の活性化を促進します。 予備データによると、超加工された高カロリーのチョコレートミルクシェイクの味は、報酬の評価(尾状核、側坐核)、注意/顕著性(楔前部)、および記憶の想起(内側側頭回、背内側前頭前野)に関係する領域でより大きな活性化を引き起こすことが示されました。超加工された低カロリーのチョコレートミルクシェイクの味。
私たちは、最小限に加工された食品と比較して、報酬、注意、記憶領域を活性化する超加工食品の有効性を評価し、これに関与するための超加工食品の高カロリー含有量と風味添加物/強化剤の相対的な役割を調査することを提案します。 2 x 2 の実験計画を使用した回路。超加工食品は、最小限に加工された食品よりも、食品の合図のインセンティブ顕著性を高めるのに効果的かどうかをテストします。これは、食品の合図/画像に対する報酬領域の反応の上昇により、過剰体重のリスクが増加するため重要です。を獲得し(Demos et al., 2012; Stice et al., 2015; Yokum et al., 2014)、超加工食品やより強力な食品報酬に対して報酬、注意、記憶領域の最大の反応性を示す個人がテストする。手がかり学習は、超加工食品をより自由に摂取し、将来の体脂肪増加の危険にさらされています。
目的 1: 超加工食品の味、予想される味、イメージは、最小限に加工された食品の味、予想される味、イメージよりも報酬、注意、記憶の脳領域を活性化するという仮説を検証し、その相対的な役割を評価します。 2 x 2 の実験計画を使用して、これらの領域を活性化する際の、より高いカロリー含有量と風味添加剤/強化剤の比較。
目的 2: 超加工食品は、最小限の加工食品よりも、超加工食品の差し迫った味を予測する合図の学習を強力に促進するという仮説を検証する。超加工食品の味。
目的 3: 超加工食品の味、予想される味、イメージに反応して報酬/注意/記憶領域でより大きな活性化を示した参加者は、より多くの超加工食品を自由に摂取し (目的 3a)、より優れた結果を示すという仮説を検証します。将来の体脂肪増加 (目標 3b)。 探索的分析により、超加工食品の随意摂取と体脂肪増加を予測する神経フィンガープリントが確立されます(目的 3c)。
目的 4: 超加工食品に反応して最も顕著な報酬手がかり学習を示した参加者は、より多くの超加工食品を自由に摂取し (目的 4a)、将来の体脂肪増加がより大きくなる (目的 4b) という仮説を検証します。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前:Caroline G Caballero, BS
- 電話番号:650-440-5461
- メール:cgc10@stanford.edu
研究連絡先のバックアップ
- 名前:Sarah E Siegel, MFA
- 電話番号:650-420-5258
- メール:siegel18@stanford.edu
研究場所
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California
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Stanford、California、アメリカ、94305
- Stanford University
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コンタクト:
- Caroline G Caballero, BS
- 電話番号:650-440-5461
- メール:cgc10@stanford.edu
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 13~15歳の青少年女性および男性
- 年齢および性別を調整したzBMIスコアが25パーセンタイルから75パーセンタイルの範囲にある
- 有効な同意を得るために、参加者とその保護者は英語の読み書きができなければなりません
除外基準:
- 現在の摂食障害またはその他の主要な精神障害(例:うつ病、双極性障害、統合失調症、物質使用障害)
- fMRI 禁忌症(金属インプラント、矯正装置、閉所恐怖症、妊娠など)
- 深刻な医学的問題(例: 2 型糖尿病、がん)
- 食物アレルギーまたは食事制限の病歴(乳糖不耐症、ビーガンなど)
- 週に1回以上の向精神薬の使用
- 食欲に影響を与えたり、機能に報酬を与える薬(例:メトホルミン、抗精神病薬、インスリン)
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
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13~15歳の青少年
年齢と性別を調整した肥満指数 (zBMI) スコアが 25 パーセンタイルから 75 パーセンタイルの範囲にある
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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体脂肪
時間枠:ベースライン、1年、2年、3年、4年の追跡調査
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研究者は、Bod Pod を介して空気置換プレチスモグラフィー (ADP) を使用して体脂肪率を評価します。
体の密度は、体重を体積で割ったものとして計算されます。体の密度は体脂肪率の計算に使用されます。
ADP % 体脂肪は、高い検査再検査信頼性 (r = .92 ~ .99) を示し、二重エネルギー X 線吸光光度法 (DEXA) および静水圧計量推定値 (r = .98 ~ .99) と相関しており、ADP 推定値は % です。体脂肪の減少率は、DEXA 推定値と比べて平均 1.7% の差しかありません。
ADP は、試験で体脂肪率の変化を評価する場合、DEXA と同じくらい正確です。
身長は直読式スタディメーターを使用して測定されます。
体重はデジタル体重計を使用して評価され、参加者は靴やコートを履かずに軽装を着用します。
体格指数 (BMI) (Kg/M2) は、参加者が最初に健康な体重 (年齢と性別を調整した BMI パーセンタイルの 25 ~ 75 番目から 75 番目までの BMI スコア) であることを確認するために使用されます。
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ベースライン、1年、2年、3年、4年の追跡調査
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超加工食品および最小限加工食品の食事摂取
時間枠:ベースライン、1年、2年、3年、4年の追跡調査
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参加者は、研究用栄養データ システム (NDS-R) によって実装されている複数パスの 24 時間リコールを通じて摂取量を自己報告します。
参加者は、1 週間以内に 3 回の 24 時間リコール (平日 2 日と週末 1 日) を完了します。
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ベースライン、1年、2年、3年、4年の追跡調査
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ベースラインの超加工食品キュー学習
時間枠:ベースライン
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参加者は、カロリー量や風味添加物が異なる固体の超加工食品 (例: レイズ ポテトチップス、M&Ms) および最小限の加工食品 (例: ベリー、ニンジン) を使用して、超加工食品キュー学習コンピューター タスクを完了します。
参加者は、超加工食品と低加工食品をそれぞれ5品目から1品ずつ選ぶ。
小さな金属トレイを備えた装置から、超加工食品、最小限の加工食品、または食品なしのいずれかを分配することを知らせる 3 つの任意のフラクタル キューがあります。
コンピュータ タスクには、餌がキューとして提供されるペア キュー トライアルと、餌が提供されないペア キュー トライアル (80:20 比率) の両方と、餌と一貫してペアになっていないフラクタル キューが含まれます。
食品分配試行中、フラクタル キューの提示の 5 秒後に、少量の食品が 1 つずつ提供されます。
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ベースライン
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ベースライン機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) 超加工食品の味、予想される味、およびイメージパラダイム
時間枠:ベースライン
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参加者は、ミルクシェイク パラダイムの適応バージョンを 4 ラウンド完了し、1) 高カロリーの超加工食品の味、2) 低カロリーの超加工食品の味の受け取り (味) および予想される受け取りに応じた活性化を評価します。 、3) 高カロリーで最小限に加工された食品の味、4) 低カロリーで最小限に加工された食品の味、5) 唾液の主なイオン成分を含む無味無臭の溶液。
参加者は試食を受け取る前に、特定の食品の写真とラベル(高カロリーのミルクセーキ、低カロリーのミルクセーキ、高カロリーのスムージー、低カロリーのスムージー)を合図します。
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ベースライン
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ベースライン fMRI 超加工食品画像パラダイム
時間枠:ベースライン
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参加者は、40 枚の高カロリーの超加工食品の写真、40 枚の低カロリーの超加工食品の写真、40 枚の高カロリーの最小限に加工された食品の写真、低カロリーで加工を最小限に抑えた食品の写真40枚と水40本。
各カテゴリーの 50% は、生態学的有効性を高めるためにブランド化された食品/ボトルになります。
写真は、カテゴリ全体で複雑さ、価値観、強度が照合されます。
スキャン後、参加者にはパラダイムで使用された写真と使用されなかった写真を含む 40 枚の食べ物の写真が表示され、想起支援を評価するためにその食べ物を見たかどうかが尋ねられます。
参加者はまた、食品カテゴリごとに 20 枚の食品の写真の美味しさを評価するよう求められます。
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ベースライン
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ベースライン fMRI 超加工食品キュー学習パラダイム
時間枠:ベースライン
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参加者は、食品報酬学習パラダイムの適応バージョンを 2 ラウンド完了します。4 つの任意のフラクタル キューが、0.7 ml の超加工ミルクシェイク、最小限に加工されたスムージー、無味の溶液、または無味のいずれかの供給を通知します。
学習をより困難にするために、パラダイムには、味が手がかりとして提供されるペアの手がかりトライアルと、味が提供されない非ペアの手がかりトライアルの両方が 80:20 の比率で含まれています。
テイストと一貫して組み合わせられていないフラクタル キューが 1 つあります。
参加者は、できるだけ早くボタンを押して、固視交差のどちら側に刺激が現れたかを示すように求められます(各合図に対する反応時間の行動測定を提供します)。
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ベースライン
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FMRI後のベースラインのアドリブ食物摂取量
時間枠:ベースライン
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参加者には、超加工食品(高カロリーおよび低カロリー)と最小限の加工食品(高カロリーおよび低カロリー)を含む 20 品目のビュッフェが提供されます。
参加者はまず各食品1gを試食します。
次に、一般化されたラベル付けされた規模スケールで、心地よさ、甘味、風味、および消費意欲の知覚的快楽評価を完了します。
試食後は、参加者ごとに食べ物を廃棄する必要があるため、好きなだけ食べてくださいと伝えられます。
需要特性を最小限に抑えるため、15 分間のテイスティング中は参加者は一人になります。
食物の事前および事後に重量を量り、自由摂取量を決定します。
総カロリー摂取量が計算され、必要カロリーの % に変換されます。
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ベースライン
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協力者と研究者
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捜査官
- 主任研究者:Eric Stice, PhD、Stanford University
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- 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.
- 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. Erratum In: Cell Metab. 2019 Jul 2;30(1):226. Cell Metab. 2020 Oct 6;32(4):690.
- 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.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- 71541
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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