加工食品对大脑奖励回路和食物线索学习的影响
研究概览
地位
条件
详细说明
肥胖是过早死亡的第二大原因。 从理论上讲，食用超加工食品是导致肥胖的一个关键原因。 超加工食品是廉价工业来源的膳食能量和营养素的配方，加上脂肪、糖和香料等添加剂，可提高食品的可接受性。
一项针对超重成年人的交叉实验发现，与随意摄入最低限度加工的饮食相比，两周随意摄入超加工饮食会导致热量摄入增加（508 kcal/天）和更多体重增加。列出了卡路里、能量密度、常量营养素、糖、钠和纤维（Hall 等人，2019）。 随意食用超加工食品会导致热量摄入和体重增加大幅增加，这一事实意味着超加工食品可能更有效地激活与奖励处理、注意力/显着性和影响饮食行为记忆相关的大脑区域。
然而，尚无脑成像研究通过实验测试超加工食品是否比微加工食品更有效地激活与奖励、注意力和记忆有关的大脑区域，也没有通过实验研究高热量密度与风味增强剂之间的相对作用。超加工食品可以促进这些大脑区域的更大激活。 初步数据表明，与奖励评估（尾状核、伏隔核）、注意力/显着性（楔前叶）和记忆提取（内侧颞回、背内侧前额叶皮层）相关的区域相比，经过超加工的高热量巧克力奶昔的味道产生了更大的激活。超加工低热量巧克力奶昔的味道。
我们建议评估超加工食品与最低限度加工食品相比激活奖励、注意力和记忆区域的功效，研究较高热量含量与超加工食品风味添加剂/增强剂的相对作用，以实现这一目标使用 2 x 2 实验设计的电路，测试超加工食品是否比最低加工食品更有效地增加食物线索的激励显着性，这一点很重要，因为奖励区域对食物线索/图像的反应增加会增加超重的风险增益（Demos et al., 2012; Stice et al., 2015; Yokum et al., 2014），并测试奖励、注意力和记忆区域对超加工食品和更强的食物奖励反应最大的个体是否提示学习面临着过多摄入超加工食品和未来体内脂肪增加的风险。
目标 1：检验超加工食品的味道、预期味道和图像比微加工食品的味道、预期味道和图像更能激活奖励、注意力和记忆大脑区域的假设，并评估超加工食品的味道、预期味道和图像的相对作用。使用 2 x 2 实验设计激活这些区域时，与风味添加剂/增强剂相比，热量含量更高。
目标 2：检验以下假设：与最低限度加工食品相比，超加工食品能促进对预测超加工食品即将品尝的线索的更强学习，这反映在线索暴露过程中纹状体反应的更大增加以及对线索的更快反应。超加工食品的味道。
目标 3：检验以下假设：在奖励/注意力/记忆区域对口味、预期口味和超加工食品图像的反应表现出更大激活的参与者将随意食用更多的超加工食品（目标 3a），并表现出更大的活跃度。未来身体脂肪增加（目标 3b）。 探索性分析将建立神经指纹，预测超加工食品的随意摄入和身体脂肪增加（目标 3c）。
目标 4：测试以下假设：对超加工食品表现出最明显的奖励提示学习的参与者将随意食用更多的超加工食品（目标 4a），并表现出更大的未来体脂增加（目标 4b）。
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：Eric Stice, PhD
- 电话号码：541-222-0615
- 邮箱：estice@stanford.edu
研究联系人备份
- 姓名：Teena Ambrose, BS
- 电话号码：310-658-6193
- 邮箱：tambrose@stanford.edu
学习地点
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California
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Stanford、California、美国、94305
- 招聘中
- Stanford University
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首席研究员：
- Eric Stice, PhD
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接触：
- Eric Stice, PhD
- 电话号码：541-222-0615
- 邮箱：estice@stanford.edu
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接触：
- Teena Ambrose, BS
- 电话号码：310-658-6193
- 邮箱：tambrose@stanford.edu
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- 13-15 岁的女性和男性青少年
- 经过年龄和性别调整后的 zBMI 分数在第 25 个百分位和第 75 个百分位之间
- 参与者及其监护人必须能够阅读和说英语才能获得有效同意
排除标准：
- 当前饮食失调或其他主要精神疾病（例如抑郁症、双相情感障碍、精神分裂症、物质使用障碍）
- fMRI 禁忌症（例如金属植入物、牙套、幽闭恐惧症、怀孕）
- 严重的医疗问题（例如 2 型糖尿病、癌症）
- 有食物过敏史或限制性饮食要求（例如乳糖不耐受、素食主义者）
- 每周使用精神药物超过一次
- 影响食欲或奖赏功能的药物（例如二甲双胍、抗精神病药物、胰岛素）
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
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13-15岁的青少年
年龄和性别调整体重指数 (zBMI) 得分在第 25 个百分位和第 75 个百分位之间
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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基线功能磁共振成像 (fMRI) 超加工食品味道、预期味道和图片范式
大体时间：基线
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参与者将完成四轮奶昔范式的改编版本，以评估对接收（味道）和预期接收的激活反应：1）高热量、超加工食品味道，2）低热量、超加工食品味道，3）高热量微加工食品口味，4）低热量微加工食品口味，5）含有唾液主要离子成分的无味无臭溶液。
在收到口味之前，参与者将收到特定食品和标签的图片（高热量奶昔、低热量奶昔、高热量冰沙、低热量冰沙）。
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基线
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基线 fMRI 超处理食品图片范式
大体时间：基线
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参与者将完成两轮区块版的食物图片范式，以检查对 40 张高热量超加工食品图片、40 张低热量超加工食品图片、40 张高热量微加工食品图片的激活情况， 40张低热量微加工食品图片，40瓶水。
每个类别的 50% 将成为品牌食品/瓶子，以提高生态有效性。
图片将根据类别的复杂性、效价和强度进行匹配。
扫描后，参与者将看到 40 张食物图片，包括范式中使用和未使用的图片，并将被询问是否见过这些食物以评估辅助回忆。
参与者还将被要求对每个食物类别的 20 张食物图片的适口性进行评分。
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基线
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基线功能磁共振成像超加工食品线索学习范式
大体时间：基线
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参与者将完成两轮食物奖励学习范式的改编版本，其中四个任意分形线索将发出 0.7 毫升超加工奶昔、最低加工奶昔、无味解决方案和无味道的信号。
为了使学习更具挑战性，该范式包括配对提示试验（其中味道作为提示传递）和不配对提示试验（其中味道不以 80:20 的比例传递）。
将会有一个分形提示与口味不一致。
参与者将被要求尽快按下按钮做出反应，以表明刺激出现在固定交叉的哪一侧（提供对每个提示的反应时间的行为测量）。
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基线
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体内脂肪
大体时间：基线，1年，2年，3年，4年随访
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研究人员将通过BOD POD和生物电阻抗（BIA）通过SECA医疗体组成分析仪（SECA MBCA）使用空气位移（ADP）来评估体内脂肪。
研究人员将平均两种措施的值。
人体密度被计算为体重除以体积。体密度用于计算％体内脂肪。
ADP％体内脂肪显示高测试可靠性（r = .92-.99），与双能X射线吸收仪（DEXA）和液压重量估计值（r = .98-.99）相关，与DEXA估计相对于DEXA估计，平均降低了1.7％。
高度将使用直接读数计测量。
重量将使用数字秤进行评估，参与者穿着没有鞋子或外套的轻便服装。
体重指数（BMI）（kg/m2）将用于确认参与者最初具有健康的体重（BMI评分在25至75岁至75岁和性别调整后的BMI百分位数之间）。
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基线，1年，2年，3年，4年随访
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基线后，FMRI AD LIB食物摄入量
大体时间：基线
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将向参与者提供20个项目的自助餐，其中包括超级加工的食物（高热量和低热量），以及最少加工的食物（高热量和低热量）。
参与者首先对每种食物中的1克进行味觉测试。
然后，他们将完成令人愉悦，甜度，品味和渴望在广义标记的幅度尺度上消费的享乐享乐评分。
味觉测试后，将告诉参与者他们可以随心所欲，因为调查人员在每个参与者之后必须丢弃食物。
参与者将在15分钟的品尝期间独自一人，以最大程度地减少需求特征。
食物将在投票后预先确定AD LIB摄入量。
总热量摄入量将被计算并转化为卡路里需求的百分比。
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基线
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Eric Stice, PhD、Stanford University
出版物和有用的链接
一般刊物
- 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.
- 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.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- 71541
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
研究美国 FDA 监管的设备产品
在美国制造并从美国出口的产品
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