在最近发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上的一项研究中，研究人员使用梯度方法来研究日常(自然)和受调节的饮食决策过程中大脑状态的变化如何影响饮食调整尝试的成功。他们进一步研究了身体质量指数(BMI)和大脑活动改变的程度在这一成功中的作用。他们的研究结果表明，BMI在观察到的饮食结果中起着重要作用，BMI越高，成功率越低。大脑改变的数量和程度也相当可观，更少、更小的重组比更广泛的改变效果更好。
心理和身体对饮食模式坚持的作用
包括癌症和心血管疾病在内的慢性疾病是当今世界上一些最持久的卫生保健挑战，其患病率不断上升主要归因于睡眠不稳定和饮食不佳等不良健康行为。肥胖和超重尤其令人担忧，报告估计全世界有超过10亿患者，预计到2025年将有18%的世界人口患有这种疾病。
令人鼓舞的是，全球人口似乎已经意识到这些紧迫的问题，促进了健康，主要是素食饮食(例如，地中海饮食模式和DASH)和健身习惯的日益普及。据报道，仅在美国，就有超过40%的人积极尝试减肥。不幸的是，这些饮食和健身干预的结果仍然令人惊讶地不同——一些人表现出显著的减肥效果，而另一些人的尝试则以失败告终。
最近的神经影像学研究试图阐明这些不一致性，迄今为止已经确定了许多大脑区域在饮食调节过程中始终被激活，包括补充运动皮层、背外侧前额叶皮层和前脑岛。然而，试图在这些激活中心和监管成功的个体差异之间建立可复制的关联仍然令人困惑。食物选择的复杂性及其与个人偏好的关系被认为是这些观察结果的潜在原因。然而，这仍有待在科学框架内进行检验。
一个关于这项研究
在本研究中，研究人员旨在确定测量皮质组织中集成的大规模神经网络的动态重构是否有助于预测饮食调节的成功。具体来说，他们测试了体重指标(如身体质量指数[bmi])和所需神经网络重构的大小(数量和程度)是否能决定一个人通过节食减肥成功的可能性。
研究样本队列包括137名BMI < 35的志愿者的数据，他们参加了之前三项关于饮食选择的研究。排除BMI数据缺失(N = 4)和异常值(N = 10)的个体，最终数据集中有123名参与者(84名女性)，年龄在20至33岁之间。数据收集包括参与者的社会人口学、人体测量学和医疗记录。这项研究的实验设计包括展示和执行一个“完善的实验室食物选择任务”，涉及个人对食物图片的偏好。感兴趣的数据包括参与者在食物任务期间的大脑功能磁共振成像(fMRI)。
为了比较和对比自然状态(NC)和健康状态(HC)下的脑图像，建立了神经广义线性模型(GLMs)。对这些GLMs进行编码，以识别与两种情况(NC或HC)相关的大脑状态。他们包括每个功能运行的两个感兴趣的回归量(三个研究中每个运行一个)和八个无兴趣的回归量。由此产生的输出代表了参与者在不同饮食环境下的大脑状态(自然与调节)。
最后，研究人员为每个参与者创建并测试了大脑梯度图(大脑变异的主要维度)，并随后将基于任务的大脑状态投影到这个梯度空间上，从而阐明了神经组织的内在坐标系统。
研究结果及结论
目前的研究揭示了三个关于个体体重和神经易感性以及饮食减肥干预成功之间关系的新见解。首先，个人需要更小
