计算机化反应训练肥胖治疗 (CC)

肥胖症每年在美国造成 300,000 人死亡，但大多数治疗不会导致持久的体重减轻。 对高热量食物图像/提示表现出更大的大脑奖励和注意力区域反应以及更少抑制区域反应的人显示未来体重增加增加，这与暴饮暴食是由对高热量食物提示的强烈方法反应配对的理论一致具有微弱的抑制反应。 这意味着减少奖励和注意力区域对此类食物的反应并增加抑制控制区域反应的干预措施应该减少根植于暴露于普遍食物线索的暴饮暴食。 基于计算机的高热量食物反应抑制训练减少了对训练食物的注意力偏差和摄入，增加了抑制控制，并在 3 项概念验证试验中使超重参与者体重减轻，效果持续到 6-莫跟进。 一项试点试验发现，完成多方面的 4 小时高热量食物图像反应抑制训练和低热量食物图像反应促进训练的超重/肥胖成年人显示 fMRI 评估的奖赏和注意力区域反应减少与完成严格的 4 小时通用反应抑制/反应促进训练和非食物图像 (d=.95) 的对照组相比，高热量训练食物和更多的体脂减少，超过 7% 的多余体脂减少4 周期间。 研究人员建议评估这种反应训练干预的改进和扩展版本。

目标 1：将 180 名超重/肥胖的成年人随机分配到为期 4 周的反应训练肥胖治疗或一般抑制训练控制条件，两者都包括为期一年的双月互联网增强训练和可以使用的智能手机反应训练应用程序当受到高热量食物的诱惑时，评估前、后、3 个月、6 个月和 12 个月的随访结果（例如，体脂百分比，主要结果）。

目标 2：使用 fMRI 测试是否减少奖励和注意区域反应，以及增加抑制区域对高热量食物图像的反应，这些图像在反应训练中使用和未使用，是否介导了干预对减脂的影响。 研究人员还将测试在训练期间参与者是否表现出奖励和注意力区域反应的急剧减少，以及对高热量训练食物图像的抑制反应增加以捕捉学习过程，评估干预对训练中未使用的食物图像的普遍性，并收集调解员的行为数据。

目标 3：测试对于那些对高热量食物图像表现出较少抑制控制、奖赏回路中更多多巴胺信号的遗传倾向、更大的预测试奖赏和注意力区域反应以及更弱的抑制区域的人来说，干预效果是否会更强对高热量食物图像的反应，基于反应训练对那些对高热量食物有强烈预强倾向的人更有效的理论。

在 Covid-19 居家令期间，我们不会仅亲自测量结果，包括 BodPod 评估、用于 BMI 计算的身高和体重测量、心电图 (ECG) 评估和在此命令期间应进行评估的所有参与者的 fMRI 扫描.