《PLOS One》：Neural responses to dynamic versus static food cues: A pilot functional MRI study
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当代食物环境以动态食物线索（如食物运动视频）为主导，此类线索对神经通路的激活方式可能与静态图像不同。然而，大多数食物线索反应性（food cue reactivity）的神经影像学研究仍依赖静态图像。本初步研究旨在探讨奖赏与食欲调节脑区对高热量与低热量食物刺激
当代食物环境以动态食物线索（如食物运动视频）为主导，此类线索对神经通路的激活方式可能与静态图像不同。然而，大多数食物线索反应性（food cue reactivity）的神经影像学研究仍依赖静态图像。本初步研究旨在探讨奖赏与食欲调节脑区对高热量与低热量食物刺激的动态与静态呈现的神经反应。17名健康成人（8名健康体重，9名超重；平均年龄=32.7 ± 10.1岁；53%为女性）完成了一项新颖的功能性磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）范式，包含食物与非食物物体刺激的动态（视频）与静态（图像）呈现。共进行两个fMRI扫描序列（run）：序列1呈现高热量食物与物体线索，序列2呈现低热量食物与物体线索。刺激格式（动态 vs. 静态）在每个序列内进行操作，格式效应分析分别在高热量与低热量条件下进行。主要分析考察刺激格式（动态 vs. 静态）是否引起视觉食物线索相对于非食物物体的差异性激活，高热量与低热量条件分别检验。感兴趣区（regions of interest, ROIs）包括先验的奖赏与食欲相关脑区，包括杏仁核（amygdala）、背侧纹状体（dorsal striatum）、腹侧纹状体（ventral striatum）、岛叶（insula）以及黑质/腹侧被盖区（substantia nigra/ventral tegmental area, SN/VTA）。次要的全脑分析（whole-brain analyses）及按体重状态的探索性比较亦进行了。在高热量或低热量食物中，刺激格式均未显著调节先验奖赏与食欲相关脑区内食物线索相对于物体的激活。全脑分析显示，动态相对于静态高热量食物对比（相对于物体）在右侧枕颞梭状回（right occipital fusiform gyrus）引起更大激活。对动态高热量食物相对于物体的对比观察到额叶、岛叶、枕叶及中央后回激活。探索性分析显示，对于高热量食物，超重个体在背侧纹状体中动态相对于静态的食物相关激活（相对于物体）大于健康体重个体；对于低热量食物，健康体重个体在黑质/腹侧被盖区中动态相对于静态的食物相关激活（相对于物体）大于超重个体。在本初步研究中，奖赏相关脑区动态相对于静态差异的效应量未达到统计学显著性，因此鉴于样本量有限，结果应谨慎解读。动态线索耐受性良好，与静态图像相比吸引力相似，同时激活了与感知、注意和显著性相关的更广泛网络。需要更大规模的研究以及随机化食物线索类型的设计来确认和扩展这些观察。
**研究背景与问题**
食物线索能引起大脑产生不同的神经反应，这对理解个体如何与食物互动具有重要意义。静态食物线索（如食物静止图像）已被广泛研究，已知其能稳定激活与食欲调节、奖赏、感觉加工、动机和决策相关的脑区，包括腹侧纹状体、杏仁核和岛叶。食物线索的神经反应存在个体差异，并与过度进食和体重相关结局有关联；在肥胖或暴食症个体中观察到奖赏相关脑区激活增强和抑制控制下降，可能促发过量热量摄入和饮食调节失调。然而，静态刺激仅代表真实世界食物线索暴露复杂性的一部分。动态食物线索（如食物被准备、供应或食用过程的运动视频）在时间上更复杂，可能通过增强对食物的感官体验而激活不同的奖赏通路。既往研究表明，运动的食物刺激能招募额外的与注意和感觉运动整合相关的神经反应，可能激活静态图像单独无法激活的神经通路，并可能更好地代表自然的食物接触。动态线索在成瘾领域的线索反应性文献中已得到成熟应用：在物质使用障碍和行为成瘾中，动态线索（如描绘吸毒和吸烟的视频）比静态图像能引发更强的主观渴求和更大的神经反应性，激活涉及奖赏、注意和运动准备的脑区。但食物线索反应性的神经影像研究大多依赖静态图像范式。评估动态视觉食物线索可能更符合当代以视频媒体为主导的食物环境，并可能提高实验范式评估食物线索反应性的能力；同时，也有必要建立和评估纳入动态食物线索的新范式，并检验动态食物线索的神经反应是否与文献中静态食物线索的结果一致。此外，体重等个体特征可能影响对食物线索的神经敏感性。证据表明，部分超重或肥胖个体对食物相关刺激表现出增强的神经反应，尤其是在纹状体和岛叶等参与奖赏加工的脑区。这种增强的反应性可能反映食物动机或奖赏敏感性的先天或后天差异，进而影响与进食行为相关的行为表型。本研究设计为对既有静态食物线索范式的初步复制与扩展。基于既往使用静态食物与物体图像的工作，研究人员旨在开发并验证一个纳入与静态图像匹配的动态食物视频的新型fMRI范式。主要目的是使用假设驱动的感兴趣区（ROI）分析，结合作为次要分析的全脑分析，考察动态相对于静态高热量食物线索相对于非食物物体的神经反应。假设是：相对于静态高热量食物线索，动态高热量食物线索在先验奖赏与食欲相关ROI中会引起更大激活，并以非食物物体刺激作为比较条件来分离食物特异性反应。探索性目的是考察动态相对于静态食物线索的神经反应是否因体重状态而异，同时认识到组间确定性比较的统计效能有限。
**主要关键技术方法**
研究采用横断面初步设计，招募18–60岁健康成人20名（10名健康体重BMI 18.5–24.9 kg/m2，10名超重BMI 25.0–29.9 kg/m2），要求扫描前禁食4小时。使用3-T Philips Ingenia Elition系统进行fMRI采集（32通道SENSE头线圈；回波平面成像，51层轴位，2.5 mm各向同性体素，TR=1000 ms，TE=25 ms，翻转角70°，SENSE因子1.7，同时多层采集SMS因子3），采集前后两个自旋回波用于畸变校正，成像平面相对AC-PC线倾斜18°，解剖像采用3D压缩感知MPRAGE。数据处理使用FSL软件包：以top-up算法校正畸变，功能预处理包括层时间校正、头动校正、空间平滑（5 mm FWHM）和高通时间滤波，功能像以非线性配准至MNI标准空间；第一水平模型使用FEAT中的一般线性模型（GLM）定义各条件对比。主要统计采用先验ROI（基于哈佛-牛津概率图谱解剖掩膜结合功能定位构建的杏仁核、背侧纹状体、腹侧纹状体、岛叶及基于中脑解剖标志定义的SN/VTA）内参数估计值的配对t检验，计算Cohen's d效应量；次要全脑分析使用FSL FLAME1混合效应模型，体素阈值p<0.01结合簇范围阈值p<0.05，并以FDR校正控制多重比较；最后进行按体重状态的事后亚组探索性比较。
**研究结果**
**研究样本与行为学特征**：20名入组者均完成全部研究访视和MRI方案，但3名（2名健康体重、1名超重）因扫描中注意力不集中（如入睡）被排除，最终分析样本N=17（53%女性），平均年龄32.7（10.1）岁，BMI 25.1（3.0）kg/m2。通过扫描后记忆任务得出参与者对先前所见图像和视频的平均正确识别率为78%（SD=13%），反映扫描期间注意与投入良好；吸引力评分总体较高，范围为5.90–6.75（满分10），且在不同热量条件和刺激格式间无显著差异。健康体重组（N=8）与超重组（N=9）分别为22.6 vs 27.4 kg/m2、29.4 vs 35.7岁；扫描前饥饿评分中度偏高（均值56.6，SD=23.6，1–100量表），饱腹评分相对较低（均值21.1，SD=23.9），两组间无显著差异。扫描后反馈总体积极，无不适、恶心或痛苦报告，未出现提前终止的序列，最常见问题是注视块期间的困倦。
**先验ROI分析**：在所选先验ROI内，动态与静态食物线索相对于物体反应的对比未观察到显著差异。序列1（高热量食物）中，动态与静态高热量食物（相对于物体）激活在任何先验ROI内均无显著差异（所有p>0.05）；序列2（低热量食物）同样无显著差异（所有p>0.05）。动态相对于静态食物相关对比的效应量在高热量（d=?0.11至0.46）和低热量（d=?0.09至0.31）条件下均为可忽略至小效应，其中背侧纹状体在两种热量条件下效应最大。这些结果提示刺激格式并未稳健改变奖赏与食欲相关ROI中的食物相关神经反应。
**全脑分析**：动态相对于静态高热量食物（相对于物体）激活在右侧枕颞梭状回引起更大反应（FDR校正p<0.001）。其他对比显示，动态高热量食物相对于动态物体在右侧枕极、左侧额眶皮质、右侧中央后回和右侧岛叶皮质激活更强（FDR校正p均<0.004）；静态高热量食物相对于静态物体在左侧枕极激活更强（p=0.010）；动态相对于静态食物刺激的直接比较显示动态食物在左侧外侧枕叶皮质激活更强（p<0.001）。对于物体刺激，动态线索在双侧外侧枕叶和上顶叶区域激活强于静态线索（FDR校正p均<0.011），而静态物体线索在枕叶、颞叶和运动区（包括右侧邻接小叶皮质和右侧平面前极）激活强于动态线索（FDR校正p均<0.04）；静态相对于动态高热量食物对比未见显著簇。序列2（低热量食物）中，动态相对于静态低热量食物（相对于物体）激活无显著差异簇；但动态低热量食物相对于动态物体在舌回、外侧枕叶皮质、额极、扣带回和岛叶皮质等多个区域激活更强（FDR校正p均<0.022）；静态低热量食物相对于静态物体在枕极、额眶皮质和扣带回激活更强；动态相对于静态低热量食物刺激在左侧额中回激活更强（p<0.001）。
**按体重状态的探索性分析**：序列1（高热量食物）中，超重组（β均值=45.8，SD=49.2）在背侧纹状体对动态相对于静态高热量食物线索（相对于物体）的激活大于健康体重组（β均值=?15.0，SD=47.2；t(15)=2.59；p=.020，Cohen's d=1.26，未校正）；杏仁核、腹侧纹状体、岛叶或SN/VTA未见显著体重状态差异（所有p>0.05）。序列2（低热量食物）中，SN/VTA观察到显著体重状态差异，健康体重组对动态相对于静态低热量食物（相对于物体）的激活大于超重组（t=?3.12；p=.008，Cohen's d=?1.52，未校正），其他ROI未达统计学显著性。这些探索性比较未进行多重比较校正。
**讨论与结论**
讨论部分指出，本研究引入了一个使用动态食物视频评估奖赏与食欲加工相关脑区食物线索神经反应的新型fMRI范式，回应了既往神经影像研究大多依赖静态图像而当代媒体环境以动态食物内容为主的文献空白。范式具有可行性（20名入组者均完成全部访视和MRI方案，3名因扫描中注意力不集中被排除）和耐受性（无不适报告、无提前终止），任务投入由扫描后记忆任务正确率支持。与主要假设相反，无论高热量还是低热量条件，动态相对于静态食物线索相对于物体反应在先验奖赏相关ROI内均未引起统计学显著差异；但鉴于初步研究统计效能有限应谨慎解读。观察到的效应量在多数ROI为可忽略至小，提示格式相关差异在全体参与者中平均可能较小。值得注意的是，动态与静态食物线索激活模式大致相似，提示关于静态食物图像的广泛文献在解释采用更具生态效度动态刺激的研究时可能仍然适用；这也令人鼓舞，因为建立更贴近当代环境食物相关媒体的动态食物线索范式的可行性和耐受性是本研究主要目标之一。探索性分析发现，高热量食物条件下背侧纹状体的体重状态差异以及低热量食物条件下SN/VTA的体重状态差异，提示刺激格式可能在特定亚组中比在总体样本中更具相关性。基于高热量食物背侧纹状体观察到的效应量（d=0.46）进行效能分析，采用配对t检验、α=0.05、80%效能，约需40名参与者才能检测到该量级效应。除统计效能外，其他因素也可能导致奖赏相关脑区缺乏稳健格式效应：成瘾文献中类似的其他线索反应领域亦报告了零结果或混合结果，动态线索并不一致地比静态线索引发更强的奖赏相关反应，个人相关性或学习历史等个体层面因素可能比线索格式发挥更重要作用；这些研究提示线索的显著性更多取决于当前饥饿状态、饮食限制或既往对特定食物的暴露等因素。这些发现还提示，纳入嗅觉线索等额外感觉模态可捕捉真实世界食物线索暴露的多感官特性。次要全脑分析显示动态相对于静态高热量食物（相对于物体）线索与枕叶区域（包括参与物体识别和类别特异性表征等高级视觉加工的梭状回）更大激活相关，而低热量食物线索未见显著动态相对于静态差异；动态高热量食物相对于物体刺激的对比显示额叶、岛叶、枕叶和中央后回等参与注意与显著性加工的区域激活；动态相对于静态差异在食物和物体刺激的枕叶和顶叶区域均可见，表明动态呈现增强了跨刺激类型的视觉和注意加工。探索性分析进一步提示体重状态可能以区域和热量特异的方式调节对刺激格式的神经敏感性：高热量食物中，超重个体背侧纹状体动态相对于静态食物相关激活大于健康体重个体，而背侧纹状体与刺激-反应和习惯学习以及工具行为中的动作选择而非享乐性奖赏加工有关，提示动态高热量食物线索可能优先激活该群体的习惯基础和动作选择神经通路；低热量食物中，SN/VTA显示健康体重个体动态相对于静态激活更大。研究存在若干局限：第一，样本量小限制统计效能，增加I型和II型错误风险；ROI分析限于先验理论驱动区域，未跨ROI进行多重比较校正；功能ROI虽源自同一数据集，但通过合并所有食物类别和刺激格式定义掩膜以尽量减少循环性；组间比较样本极小（N=8 vs N=9），统计效能不足，探索性发现应严格视为假设生成且未校正多重比较。第二，研究未纳入肥胖参与者，限制外推性，未来应评估肥胖和/或进食障碍个体。第三，食物线索的神经激活未与食欲或进食的行为或生理指标（如随意进食量或激素指标）配对；吸引力评分虽无差异，但可能反映效能有限或社会赞许偏倚。第四，尽管实施标准化4小时禁食以减少食欲状态变异，但鉴于代谢和餐食构成的个体差异，此法可能无法完全均衡饥饿程度（不过扫描前饥饿和饱腹评分在体重组间无差异）；动态食物视频还可能引发更强的头期反应（包括预期性生理变化），但未予测量。第五，刺激呈现顺序虽经平衡，但顺序效应（如先观看动态视频带来的新奇感）未作为协变量建模；该设计优先考虑每个序列内动态与静态格式的比较，但可能引入潜在顺序效应，尤其与动态和静态块固定排序以及序列1呈现高热量刺激、序列2呈现低热量刺激有关；尽管刺激块间设有注视块以减少延续效应，先前刺激暴露的残留影响仍可能存在，未来研究应完全随机化线索类型和呈现格式。最后，动态视频刺激的2秒呈现时长系为匹配静态图像时长而有意选择，以确保实验控制和跨格式可比性，且这一短暂时长反映了数字食物环境中的短视频和GIF；但如此短暂暴露可能限制某些线索完整动态特性的整合深度，未来研究应系统评估不同呈现时长对神经反应的影响。尽管存在上述局限，本研究引入的动态食物线索范式纳入了更代表当代食物环境的刺激格式，为未来研究食物线索格式如何影响神经认知和奖赏加工奠定基础；结果提示动态食物线索激活与感知、注意和显著性相关的更广泛网络，突出营销和媒体中常见的动态食物线索对高危人群神经奖赏加工的潜在影响，但这种更广泛神经激活在多大程度上转化为更高生态效度或更强的线索诱发食欲反应仍有待确定。总之，使进食行为研究适应当代食物营销环境，对于推进理解此类线索暴露对食欲、体重调节及最终健康的影响至关重要。
研究结论部分译文：在本初步研究中，奖赏相关脑区动态相对于静态差异的效应量未达到统计学显著性，因此鉴于样本量有限，结果应谨慎解读。动态线索耐受性良好，与静态图像相比吸引力相似，同时激活了与感知、注意和显著性相关的更广泛网络。需要更大规模的研究以及随机化食物线索类型的设计来确认和扩展这些观察。
