Bariatric Surgical Outcome의 Neuroimaging Predictor

Bariatric 수술은식이 요법과 운동을 통해 체중 감량에 실패한 병적 비만 환자에게 중요한 치료 옵션입니다. 개입에도 불구하고 환자의 20~50%는 목표 체중 감량에 실패하거나 초기에 감량한 체중을 회복하지 못합니다. 체중 감소 정도를 예측하려는 시도는 약간의 성공을 거두었으며 장기적(>2년) 신뢰도가 없었습니다. 더욱이, 수술 후 1년 또는 2년 이후의 체중 감소를 예측하는 연구와 비만 인구에서 흔한 합병증을 포함한 체중 감소 이외의 결과에 대한 연구는 부족합니다. 45명의 환자를 대상으로 한 연구자의 파일럿 데이터는 기능적 MRI(fMRI)로 측정한 수술 전 신경 활동의 개인차가 수술 후 최대 1년까지 체중 감소의 33% 변동과 다면적 결과의 50% 이상을 안정적으로 설명한다고 제안합니다. 다른 많은 지표를 훨씬 능가하는 측정입니다. 이러한 예측 변수는 완성 충동("지금" 신경 회로) 대 갈망 및 자기 통제("나중에" 회로)의 조절을 모두 강조하는 이론적 모델에 밀접하게 일치하는 영역을 의미합니다. 이 연구의 중심 가설은 이러한 신경 경로의 개인차가 체중 감량을 유지하고 다른 주요 건강 결과를 달성하는 능력에 강력한 영향을 미친다는 것입니다.

이 연구는 더 긴 기간 동안 이 모델을 복제 및 개선하고 주요 체중 관련 건강 결과에 대한 예측 유틸리티를 평가할 것입니다. 연구자들은 fMRI 파일럿 데이터에서 파생된 모델을 복제하고 이차적으로 새로운 독립 코호트에서 칼로리 섭취, 활동 수준, 간 지방, 헤모글로빈 A1c, 혈장 지질, 혈압 및 공복 혈당의 변화에 ​​대한 예측 유용성을 탐색할 것을 제안합니다. 연구 연도 1-3에서 연속적으로 동의한 N=150명의 수술 전 위소매절제술(SG) 환자. 이 연구는 파일럿 코호트를 최대 7년 동안 추적하고 새로운 코호트를 3년 이상 추적하여 목표 1에서 복제된 예측 변수가 장기 예측력을 유지하는지 여부를 결정합니다. 세로 데이터 세트. 이 연구는 이미징 및 비 이미징 데이터를 사용하여 에너지 균형, fMRI 및 수술 후 결과의 예측 변수와 결과를 분리하는 데 도움이 되는 목표 1에 설명된 변수와 실험실 값을 통합하는 다변량 통계 모델을 개발합니다. 실제 수술 후 궤적 관련 뇌 변화와 스캔 간 가변성을 분리하는 데 도움이 되도록 이 연구는 비만 수술을 받지 않을 N=20 비만 피험자를 등록하고 위의 SG 피험자와 개별적으로 일치시킵니다. 마지막으로, 이 연구는 여러 관련 비fMRI 인지 테스트가 잠재적으로 임상 실습에서 대리자 역할을 할 수 있는지 여부를 평가할 것입니다.