- ICH GCP
- Amerikanska kliniska prövningsregistret
- Klinisk prövning NCT06165952
Effekter av bearbetade livsmedel på hjärnans belöningskretsar och matinlärning
Studieöversikt
Status
Betingelser
Detaljerad beskrivning
Fetma är den näst vanligaste orsaken till för tidig död. Konsumtion av ultrabearbetade livsmedel är teoretiskt sett en nyckelorsak till fetma. Ultrabearbetade livsmedel är formuleringar av billiga industriella källor till dietenergi och näringsämnen plus tillsatser som fett, socker och smaker som förbättrar acceptansen av maten.
Ett cross-over-experiment med överviktiga vuxna fann att ad lib tillgång till en ultrabearbetad diet under 2 veckor resulterade i ökat kaloriintag (508 kcal/dag) och mer viktökning jämfört med ad lib tillgång till en minimalt bearbetad diet matchad för presenterade kalorier, energitäthet, makronäringsämnen, socker, natrium och fibrer (Hall et al., 2019). Det faktum att ad lib tillgång till ultrabearbetade livsmedel resulterade i ett stort ökat kaloriintag och viktökning antyder att ultrabearbetade livsmedel mer effektivt kan aktivera hjärnregioner som är inblandade i belöningsbearbetning, uppmärksamhet/salience och minne som påverkar ätbeteende.
Ingen hjärnavbildningsstudie har dock experimentellt testat huruvida ultrabearbetade livsmedel är mer effektiva för att aktivera hjärnregioner som är inblandade i belöning, uppmärksamhet och minne än minimalt bearbetade livsmedel eller experimentellt undersökt den relativa rollen av den förhöjda kaloridensiteten kontra smakförstärkarna av ultrabearbetade livsmedel för att driva större aktivering av dessa hjärnregioner. Preliminära data visade att smaker av ultrabearbetad högkalorichokladmilkshake gav större aktivering i regioner som var inblandade i belöningsvärdering (caudate, nucleus accumbens), uppmärksamhet/salience (precuneus) och minneshämtning (medial temporal gyrus, dorsomedial prefrontal cortex) än smakar av ultrabearbetad lågkalorichokladmilkshake.
Vi föreslår att utvärdera effektiviteten av ultrabearbetade livsmedel för att aktivera belönings-, uppmärksamhets- och minnesregioner jämfört med minimalt bearbetade livsmedel, undersöka den relativa rollen av det högre kaloriinnehållet kontra smaktillsatserna/förstärkarna av ultrabearbetade livsmedel för att engagera detta kretsar som använder en 2 x 2 experimentell design, testa om ultrabearbetade livsmedel är mer effektiva för att öka incitamentens framträdande framträdande av livsmedel än minimalt bearbetade livsmedel, vilket är viktigt eftersom förhöjd respons på belöningsregionen på mattips/bilder ökar risken för övervikt vinna (Demos et al., 2012; Stice et al., 2015; Yokum et al., 2014) och testa om individer som visar störst lyhördhet av belöning, uppmärksamhet och minnesregioner för ultrabearbetade livsmedel och starkare matbelöning cue learning är i riskzonen för större ad lib-intag av ultrabearbetade livsmedel och framtida kroppsfettökning.
Syfte 1: Testa hypotesen att smaker, förväntade smaker och bilder av ultrabearbetade livsmedel aktiverar belöning, uppmärksamhet och minnesområden i hjärnan mer än smaker, förväntade smaker och bilder av minimalt bearbetade livsmedel, och utvärdera den relativa rollen av högre kaloriinnehåll jämfört med smaktillsatser/förstärkare vid aktivering av dessa regioner med användning av en 2 x 2 experimentell design.
Syfte 2: Testa hypotesen att ultrabearbetade livsmedel främjar starkare inlärning av signaler som förutsäger förestående smaker av ultrabearbetade livsmedel än minimalt bearbetade livsmedel, vilket återspeglas av större ökningar i striatal respons under loppet av cue-exponering och snabbare svar på signaler för smaker av ultrabearbetade livsmedel.
Syfte 3: Testa hypotesen att deltagare som visar större aktivering i belönings-/uppmärksamhets-/minnesregioner som svar på smaker, förväntade smaker och bilder av ultrabearbetade livsmedel kommer att konsumera mer ultrabearbetade livsmedel ad libitum (Syfte 3a) och visa större framtida kroppsfettökning (Mål 3b). Utforskande analyser kommer att etablera neurala fingeravtryck som förutsäger ad lib-intag av ultrabearbetade livsmedel och kroppsfettökning (Syfte 3c).
Syfte 4: Testa hypotesen att deltagare som visar den mest uttalade belöningsinlärningen som svar på ultrabearbetade livsmedel kommer att konsumera mer ultrabearbetade livsmedel ad libitum (Syfte 4a) och visa större framtida kroppsfettökning (Mål 4b).
Studietyp
Inskrivning (Beräknad)
Kontakter och platser
Studiekontakt
- Namn: Eric Stice, PhD
- Telefonnummer: 541-222-0615
- E-post: estice@stanford.edu
Studera Kontakt Backup
- Namn: Teena Ambrose, BS
- Telefonnummer: 310-658-6193
- E-post: tambrose@stanford.edu
Studieorter
-
-
California
-
Stanford, California, Förenta staterna, 94305
- Rekrytering
- Stanford University
-
Huvudutredare:
- Eric Stice, PhD
-
Kontakt:
- Eric Stice, PhD
- Telefonnummer: 541-222-0615
- E-post: estice@stanford.edu
-
Kontakt:
- Teena Ambrose, BS
- Telefonnummer: 310-658-6193
- E-post: tambrose@stanford.edu
-
-
Deltagandekriterier
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
- Barn
Tar emot friska volontärer
Testmetod
Studera befolkning
Beskrivning
Inklusionskriterier:
- kvinnliga och manliga ungdomar 13-15 år
- ålders- och könsjusterade zBMI-poäng mellan 25:e och 75:e percentilen
- deltagare och dennes vårdnadshavare måste kunna läsa och tala engelska för att få ett giltigt samtycke
Exklusions kriterier:
- aktuella ätstörningar eller andra allvarliga psykiatriska störningar (t.ex. depression, bipolär sjukdom, schizofreni, missbruksstörning)
- fMRI-kontraindikatorer (t.ex. metallimplantat, hängslen, klaustrofobi, graviditet)
- allvarliga medicinska problem (t.ex. typ 2-diabetes, cancer)
- historia av matallergier eller restriktiva dietkrav (t.ex. laktosintolerans, vegan)
- användning av psykoaktiva droger mer än en gång i veckan
- mediciner som påverkar aptiten eller belöningsfunktionen (t.ex. metformin, antipsykotisk medicin, insulin)
Studieplan
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
Kohorter och interventioner
Grupp / Kohort |
|---|
|
Ungdom 13-15 år
ålders- och könsjusterade kroppsmassaindex (zBMI) poäng mellan 25:e och 75:e percentilen
|
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Baslinjefunktionell magnetisk resonanstomografi (fMRI) Ultrabearbetad matsmak, förväntad smak och bildparadigm
Tidsram: Baslinje
|
Deltagarna kommer att slutföra fyra omgångar av en anpassad version av ett milkshake-paradigm för att bedöma aktivering som svar på mottagandet (smak) och förväntat mottagande av 1) högkalori, ultrabearbetad matsmak, 2) lågkalori, ultrabearbetad matsmak , 3) smak av minimalt bearbetad mat med högt kaloriinnehåll, 4) smak av lågkalori, minimalt bearbetad mat, och 5) en smaklös luktfri lösning som innehåller salivens huvudsakliga joniska komponenter.
Deltagarna kommer att få en bild av den specifika maten och etiketten (milkshake med högt kaloriinnehåll, milkshake med lågt kaloriinnehåll, smoothie med högt kaloriinnehåll, smoothie med lågt kaloriinnehåll) innan de får smakerna.
|
Baslinje
|
|
Baseline fMRI Ultra-Processed Food Picture Paradigm
Tidsram: Baslinje
|
Deltagarna kommer att slutföra två omgångar av en blockversion av matbildsparadigmet för att undersöka aktivering som svar på 40 högkaloribilder ultrabearbetade livsmedel, 40 lågkaloribilder ultrabearbetade livsmedel, 40 högkaloribilder med minimalt bearbetade livsmedel, 40 lågkaloribilder med minimalt bearbetade livsmedel och 40 flaskor vatten.
Femtio procent av varje kategori kommer att vara märkesvaror/flaskor för att öka ekologisk validitet.
Bilder kommer att matchas för komplexitet, valens och intensitet över kategorier.
Efter skanningen kommer deltagarna att visas 40 matbilder, inklusive bilder som användes och inte användes i paradigmet, och kommer att tillfrågas om de hade sett maten för att bedöma hjälpt återkallande.
Deltagarna kommer också att uppmanas att betygsätta smakligheten på 20 matbilder per matkategori.
|
Baslinje
|
|
Baseline fMRI Ultra-Processed Food Cue Learning Paradigm
Tidsram: Baslinje
|
Deltagarna kommer att genomföra två omgångar av en anpassad version av matbelöningsinlärningsparadigmet där fyra godtyckliga fraktala signaler kommer att signalera leverans av antingen 0,7 ml av en ultrabearbetad milkshake, en minimalt bearbetad smoothie, en smaklös lösning och ingen smak.
För att göra inlärningen mer utmanande inkluderar paradigmet både parade cue-försök där smaken levereras som cued och oparade cue-försök där smaken inte levereras i förhållandet 80:20.
Det kommer att finnas en fraktal cue som inte är konsekvent parad med en smak.
Deltagarna kommer att bli ombedda att svara med en knapptryckning så snart som möjligt för att indikera på vilken sida av fixeringskorset stimuli dök upp (som ger ett beteendemässigt mått på reaktionstiden för varje cue).
|
Baslinje
|
|
Kroppsfett
Tidsram: Baslinje, 1 år, 2-årig, 3-årig, 4-årig uppföljning
|
Utredare kommer att använda luftförskjutningspletysmografi (ADP) via BOD -pod och bioelektrisk impedans (BIA) via SECA Medical Body Composition Analyzer (SECA MBCA) för att bedöma % kroppsfett.
Utredarna kommer att genomsnittliga värdena på båda åtgärderna.
Kroppstäthet beräknas som kroppsmassa dividerat med kroppsvolym; Kroppstäthet används för att beräkna % kroppsfett.
ADP % kroppsfett visar hög test-omprövning pålitlighet (r = .92-.99) och korrelerar med dubbel energi röntgenabsorptiometri (DEXA) och hydrostatiska vägningsberäkningar (r = 0,98-.99), med ADP-uppskattning av % kroppsfett som faller i genomsnitt 1,7 % olika relativ till dexa uppskattningar.
Höjden mäts med en direkt läsningsstadiometer.
Vikt kommer att bedömas med digitala skalor med deltagare som bär lätta kläder utan skor eller rockar.
Body Mass Index (BMI) (kg/m2) kommer att användas för att bekräfta att deltagarna initialt har en hälsosam vikt (BMI-poäng mellan 25: e och 75: e ålders- och könsjusterade BMI-percentilen).
|
Baslinje, 1 år, 2-årig, 3-årig, 4-årig uppföljning
|
|
Baslinje efter fmri ad lib matintag
Tidsram: Baslinje
|
Deltagarna kommer att presenteras med en 20-punkts bufféspridning som inkluderar ultrabearbetade livsmedel (hög- och lågkalorier) och minimalt bearbetade livsmedel (hög- och lågkalori).
Deltagarna utför först ett smakprov på 1 g av var och en av maten.
De kommer sedan att slutföra perceptuella hedoniska betyg av behaglighet, sötma, smak och önskan att konsumera på generaliserade märkt magnitudskalor.
Efter smakprovet får deltagarna höra att de är fria att äta så mycket som de vill eftersom utredarna måste kasta maten efter varje deltagare.
Deltagarna kommer att vara ensamma under 15-minutersmakningen för att minimera efterfrågan.
Mat kommer att förhands och efter vägda för att bestämma ad lib-intaget.
Det totala kaloriintaget kommer att beräknas och översättas till % av kaloribehovet.
|
Baslinje
|
Samarbetspartners och utredare
Sponsor
Utredare
- Huvudutredare: Eric Stice, PhD, Stanford University
Publikationer och användbara länkar
Allmänna publikationer
- 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.
Användbara länkar
Studieavstämningsdatum
Studera stora datum
Studiestart (Faktisk)
Primärt slutförande (Beräknad)
Avslutad studie (Beräknad)
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
Första postat (Faktisk)
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
Senast verifierad
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Andra studie-ID-nummer
- 71541
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
produkt tillverkad i och exporterad från U.S.A.
Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .