인간 해마 내의 식욕억제 하위 네트워크 - 충칭 스프링클스 주식회사

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측정항목 세부정보

최근에는 설치류 해마가 orexigenic 식욕 처리1,2,3,4와 관련이 있다는 이전 보고서에 알리기 위해 보다 구체적인 회로 프로빙 기술을 사용할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 멜라닌 농축 호르몬과 같은 식욕 증진 측면 시상하부 신경펩티드와 관련된 기능을 포함하여 시상하부 측면 입력에 의해 적어도 부분적으로 매개되는 것으로 보고되었습니다5,6. 그러나 이 회로는 인간에게는 여전히 파악하기 어렵습니다. 여기서 우리는 측면 시상하부를 포함하고 해마 소구역에 수렴하는 orexigenic 회로를 식별하기 위해 tractography, 두개내 전기생리학, 피질 피질하 유발 전위 및 뇌 제거 3D 조직학을 결합합니다. 우리는 저주파 전력이 단 지방 음식 신호에 의해 변조되고 이 변조가 배측 해마에 특정하다는 것을 발견했습니다. 조절되지 않는 섭식 행동을 보이는 인간 집단에서 이 회로의 구조적 및 기능적 분석을 통해 체질량 지수와 반비례하는 연결성이 밝혀졌습니다. 종합적으로, 이 다중 모드 접근법은 비만 및 관련 섭식 장애와 관련된 인간 해마 내의 식욕 부진 하위 네트워크를 설명합니다.

Orexigenic 식욕 처리는 감각, 내부 수용 및 호르몬 신호의 통합에 의존하여 최종 행동을 지배합니다1,7. 이 과정의 조절 장애는 폭식과 같은 부적응적인 식습관 행동을 유발하고 비만과 관련이 있습니다8. 설치류에 대한 연구에 따르면 해마 신경 하위 집단은 음식 신호에 반응하고 음식 장소 기억을 인코딩하는 것으로 나타났습니다. 측면 시상하부(LH)로부터의 돌출은 이 회로의 교란으로 인해 식사 행동이 조절되지 않기 때문에 이러한 식욕증진 해마 기능의 중심입니다5. 이러한 LH 돌기는 LH 영역(LH 및 불확대 영역의 일부를 포함한 LH 인접 부분을 나타냄)에서 생성되는 식욕 증진 신경펩티드인 멜라닌 농축 호르몬(MCH)9을 발현하는 것으로 밝혀졌습니다5. MCH 함유 투사 뉴런은 MCH 과발현이 비만 상태와 연관되어 음식의 보상 가치에 영향을 미치는 것으로 보고되었습니다.

LH와 해마가 상호 작용하는 기본 회로와 구강 전 신호 기반 과정을 포함하는 인간의 식욕 증진 식욕 처리와의 관련성은 아직 조사되지 않았습니다. 여기서 우리는 음식과 관련된 식욕 처리에서 인간 해마의 구조적, 기능적 참여를 특성화합니다.

7T Human Connectome Project(HCP) 릴리스(n = 178)의 고해상도 규범 데이터에서 확률적 tractography를 사용하여 tractography로 정의된 LH 상호 연결(유선)이 배외측 해마(dlHPC) 하위 영역에 수렴한다는 것을 발견했습니다(그림 1a). ). 다음으로 우리는 맛있는 맛 처리에 있어서 dlHPC의 기능적 관련성을 조사했습니다. 간결하게 하기 위해 dlHPC 하위 영역 외부의 해마 부피를 비dlHPC 하위 영역이라고 합니다. 보다 구체적으로, 우리는 다음과 같은 가설을 테스트했습니다. (1) dlHPC 스펙트럼 역학은 단맛 단서와 중성 단서를 구별합니다. (2) 스펙트럼 역학은 dlHPC와 직접 접촉하는 전극과 비-dlHPC 하위 영역과만 직접 접촉하는 전극 간에 다릅니다. 우리는 참가자(n = 9)가 달콤한 지방 인센티브 작업 패러다임을 수행하는 동안 인간 해마에 이식된 두개내 전극(n = 54, 34 dlHPC 접촉, 20 비-dlHPC 접촉)을 사용하여 국소 장 전위 활동(그림 1b)을 측정했습니다. (보조 그림 1a). 모든 참가자의 인구통계학적 및 임상적 특성은 보충 표 1에 설명되어 있습니다. 이 패러다임에서 개인은 단 지방 또는 맛 중립 솔루션을 나타내는 이미지로 1초 동안 신호를 받아 이후 소비를 위해 전달됩니다. 우리는 조건별 사전 자극 정규화 저주파 전력(주로 약 4~6Hz의 지속 피크를 갖는 약 3~14Hz, 이하에서 이 클러스터의 주파수 범위를 반영하기 위해 저주파 전력 클러스터라고 함)을 발견했습니다. ) dlHPC의 경우 중성 맛과 비교하여 단 지방 용액을 예상하는 동안 상당히 더 높았습니다(P < 0.05, 쌍을 이루는 비모수적 클러스터 기반 순열 테스트, 다중 비교를 수정하기 위해 널 분포 클러스터 크기 사용)(그림 1c) . 더 높은 주파수는 더 많은 지역 활동을 반영할 수 있지만, 더 낮은 주파수는 더 긴 주기가 여러 시냅스 지연에 걸쳐 전도 속도의 시간적 요구를 수용하기 때문에 먼 지역에 걸쳐 정보를 라우팅하는 데 유리한 것으로 생각됩니다. 이 프로파일은 큐(약 110ms) 직후에 관찰되었으며 dlHPC 하위 영역 내의 접점에 국한되었습니다(그림 1d,e).

0.2mm; (2) more than 20% of FD over 0.2 mm; or (3) any FD > 5 mm (ref. 58). Global signals were extracted within the cerebrospinal fluid, white matter, grey matter and whole-brain masks. XCP Engine v.1.0 was used to perform denoising of the preprocessed BOLD output from fMRIPrep, using the estimated confound parameters58,59. This included demeaning and removal of any linear or quadratic trends and temporal filtering using a first-order Butterworth bandpass filter (0.01–0.08 Hz). These preliminary preprocessing steps were then followed by confound regression of ICA-AROMA noise components, together with mean white matter, cerebrospinal fluid and global signal regressors. All regressors were band-pass filtered to retain the same frequency range as the data to avoid frequency-dependent mismatch59. Whereas preprocessing was performed on the diffusion MRI data from the binge-eating-prone cohort to prepare the images for probabilistic tractography using the FSL suite60,61, the normative HCP diffusion MRI data had already been preprocessed (with the minimal preprocessing pipeline). The diffusion-weighted images were corrected for motion and geometric distortions using the topup and eddy functions, similar to that applied in the HCP’s preprocessing pipeline. For each participant, diffusion and T1-weighted images were co-registered using boundary-based registration./p> 25 (referred to as obese/overweight group)./p>