肥胖问题目前已经成为了全球问题之一，并且在发达国家更为严重。减肥甚至于了成为了很多人的口头禅，将其视为和学习一样的终生计划。在众多导致肥胖的因素中，食品广告是导致肥胖的一个主要因素，快餐(Fast Food,FF)餐馆是其中最大的广告商。但是关于食品广告对青少年的影响的研究还很缺乏，之前也没有研究对青少年食品摄入的神经预测因子进行过调查。与奖赏有关的神经系统可能是理解食品广告如何驱动食品摄入的关键。因此，来自美国密歇根大学的研究者在著名期刊American Journal of Clinical Nutrition（美国临床营养学杂志）发文，研究了青少年对不健康和更健康的快餐广告的神经反应是如何预测食物摄入量的。研究人员对171名青少年(13岁至16岁)进行了横断面研究，这些青少年的体重从正常到肥胖不等。然后，这些被试首先观看了快餐广告（健康食物和不健康食物）并在观看的同时获取fMRI图像作为神经反应的衡量指标，然后在模拟的快餐餐厅用餐，作者通过在观看广告任务中收集的被试对不健康的和健康的食物的神经反应来预测其在模拟用餐任务中的摄入量。结果发现，奖赏相关区域对不健康的快餐广告的神经活动增强能够预测更大的食物摄入(伏隔核，r = 0.29;尾状核，r = 0.27)。对健康食品广告更大的神经反应在与奖励相关的区域(即伏隔核，r = 0.24)、与记忆相关的区域（如海马区r = 0.32)和感觉运动区(如前小脑 r = 0.33)预测了更大的总食物摄入量和更不健康的食物摄入量，但对健康食物的摄入量无预测能力。最后，被试对不健康的快餐广告相比于对健康的快餐广告在视觉注意和突显网络的重要脑区(例如，楔前叶，r =0.35)的更低的神经反应能够显著预测健康食物的摄入量。这些发现表明，快餐广告通过奖励机制导致青少年暴饮暴食。来自快餐餐馆的健康广告不太可能鼓励人们摄入更健康的食物，但减少不健康的快餐广告吸引注意力的干预措施可能是有益的。总而言之，全面减少青少年快餐广告曝光量可能是最有效的方法。针对青少年的食品广告被认为是导致全球肥胖率不断上升的一个重要因素，而接触不健康食品广告与摄入更多高热量、缺乏营养的食品有关。青少年是食品广告的主要目标，但只有小于等于11岁的儿童才能通过行业自律得到保护。快餐店公司是儿童和青少年的主要广告商，而快餐广告通常以不健康食品为特色。越来越多以健康食品为特色的广告被提出作为一种鼓励更健康食品摄入的策略，但对于快餐餐厅的健康食品广告影响饮食行为的能力却知之甚少。食品广告可以通过启动自动的，有时是无意识的，生理和心理的反应来影响人们的行为，而这些反应是很难抵御的。快餐广告吸引与奖励相关的神经系统的能力可能是其有效性的关键。目前，神经成像研究已经超越了识别神经活动的基本模式，使用大脑反应作为重要行为的预测因子已经成为类似研究的主要方法，这使得它可以成为研究食品广告如何影响食物摄入量的一种有用的方法。在成年人中，伏隔核(NAcc)对食物图像的反应越强烈，就越能预测食物摄入量的增加。相比于成年人，青少年可能更容易受到食品广告的奖励本质的影响，因为与奖励相关的系统在这一发展阶段得到加强。目前还没有研究调查神经反应(对任何类型的刺激)是否能预测青少年的食物摄入量。研究对食物广告的神经反应是否能预测青少年的食物摄入量，是确定食物摄入量的神经预测因子以及食物广告在这个年龄段增加食物摄入量的机制的重要一步。但到目前为止，还没有研究对相关问题进行探讨。目前这项研究的主要目的是调查青少年对不健康和更健康的快餐广告的神经反应是如何相互关联的。在目前的研究中，171名青少年(13岁16岁)观看了不健康的快餐广告(如芝士汉堡、炸薯条)、更健康的快餐广告(如沙拉、烤鸡三明治)和非食品广告(如手机广告)。然后，被试可以在模拟的快餐餐厅中食用快餐广告中的食物，这些食物的营养成分各不相同(如芝士汉堡、沙拉)。作者假设，更大的奖励相关的神经反应，特别是在NAcc（伏隔核），对不健康的快餐广告，将预测更大的不健康的食物摄入总和。并且，对更健康的快餐广告做出更大的奖励相关的神经反应，将预示着更健康的食物摄入。参与研究的被试是193名青少年[99名女性，94名男性;平均年龄= 14.28 +1.03年;范围= 13-16 岁;平均BMI (kg/m2) =24.10+5.35;BMI zscore = 0.87+ 0.92;健康体重:n = 103 (53.4%);超重:n = 48 (24.9%);肥胖人数:n = 42(21.2%)]。被试来源于以下种族和民族背景:8.9%的西班牙裔美国人，2.6%的美国印第安人/阿拉斯加原住民，2.1%的亚裔美国人，14.1%的黑人，70.3%的白人，2.6%的其他，6.3%的混合，2.1%未知。被试被招募参与一项关于大脑如何对广告做出反应的研究。入选标准为年龄13、16岁、以英语为母语的青少年。排除标准是目前是否使用精神药物或非法药物，终生精神障碍，BMI百分位数<5%，或fMRI禁药(如金属植入物的存在)。共有186名青少年完成了fMRI扫描。9名被试在扫描过程中表现出过度的运动。2名被试的fMRI数据由于采集误差导致数据输出改变，数据无法使用。完成fMRI扫描的两名被试没有完成食物摄入任务，两名被试的食物摄入数据是统计上的异常值(>离均值3 SDs)，被排除在分析之外。因此，最终的样本包括171名被试。所有程序都经过了密歇根大学机构审查委员会的审查和批准。被试分别在两天来实验室。第一天，被试提供书面同意，法定监护人根据《赫尔辛基宣言》提供书面知情同意。在第一次实验中，被试在模拟扫描仪中完成了一次模拟扫描。在完成了fMRI商业神经成像范式的基线评估后，被试平均返回第二次参与快餐模拟餐厅实验，访问时间间隔平均为4.14 +2.91天，然后在模拟的快餐餐厅用餐。主要结果变量是模拟快餐餐厅的食物摄入量。被试被要求定期进食，但在扫描前最后一餐后不要进食或喝饮料(除了水)。超过87%的扫描发生在15:00到18:00之间，而其余的扫描发生在10:30到14:00之间。到达后，被试将自己的饥饿程度从1(完全不饿)到100(极度饥饿)打分;如果评分是70分，被试会得到一份小点心，把他们的饥饿感恢复到正常状态。总共有7%的人得到了一份零食(n = 13)(例如，饼干，水果)。总扫描时间为45分钟，包括休息以及T1扫描。被试被要求观看广告。为了让被试更认真的观看这些短片，被试被告知他们将在扫描后完成一项广告识别任务。平均而言，被试正确识别了76.6%的快餐广告。被试的身高和体重被收集（被试没有穿夹克、袜子或鞋子等），使用O’Leary Acrylic Stadiometer厘米尺and DetectoPortable Scal公斤(最接近的十分之一)测量仪。根据疾病预防控制中心的生长图计算体重指数（BMI）和年龄和性别的z分数。功能磁共振成像中被试观看的广告主要是通常被青少年观看的快餐餐厅的商业广告。快餐广告通常和非食品广告一起播出。因此，为了增加外部有效性和提供一个非食物比较的商业广告，手机广告与快餐广告一起被纳入fMRI广告程序中。之所以选择手机，是因为它们经常做广告，而且是一种与青少年相关的产品。根据尼尔森全国总收视率数据，McDonalds,Wendy’s, AT&T, 和Verizon公司在2012年青少年(12 - 14岁)观看广告最多的20家公司中排名前20。因此，作者的刺激材料包括麦当劳和Wendy ' s(例如，炸鸡三明治)的20个快餐广告，麦当劳和Wendy ' s(例如，烤鸡沙拉)的20个快餐广告，以及AT&T和Verizon(例如，iPhone)的20个手机广告。快餐广告中所示的健康食品使用营养分析指数(NPI)评估,这是一个改编自英国使用的营养分析系统，可以基于数值营养信息(例如,卡路里,糖、脂肪)来客观的衡量总体营养质量，从而来识别更健康的食物,该系统可以用于儿童。NPI得分范围从1到100，较低的得分表明较不健康的项目。食物因含有应被限制的营养成分(如饱和脂肪、糖、钠)而失分，而应被提倡的营养成分(如纤维、蛋白质、水果/蔬菜)则加分。在英国，NPI得分为64分的食品被认为是可以在电视上向儿童做广告的健康食品。不健康的快餐广告中的食物平均NPI得分为44.05±4.21，健康快餐广告中的食物平均NPI得分为70.20±3.86。范例中的每个商业广告持续了大约15秒，并且只显示了一次。每个广告之间是一个固定的十字交叉(4-8秒)(图1)。商业广告的顺序（不健康的快餐，更健康的快餐，手机)被随机分配到每一组，4组的顺序被随机分配到被试身上。图1 fMRI广告实验流程
在fMRI广告实验结束后，每个被试对广告进行了“喜欢”和“不喜欢”的评分，使用五度量表。
在快餐实验室扫描后评估食物摄入量。实验室被设计成模拟快餐餐厅，包括摊位、菜单和食物准备站。为了提供快餐餐厅的潜在味觉刺激，在被试进入模拟的快餐餐厅之前，他们先做了炸薯条。提供给被试的菜单选项与快餐广告中的相似:不健康食品（芝士汉堡，炸薯条)和更健康的食物(如烤鸡三明治，沙拉)(完整的食物和营养信息见补充材料的表2)。被试被告知，他们可以想点多少就点多少，而且有无限的用餐时间。在提供食物和饮料之前，以及在被试吃完东西之后，食物和饮料的重量要精确到十分之一克。剩下的食物和饮料从最初的重量中减去，以量化消耗量。基于每个项目的标准营养信息用来计算消耗的不健康和更健康的食物的能量信息（千卡）。为了评估被试的总食物摄入量(取决于不健康和健康食物摄入量的总和)，作者计算了不健康和健康食物摄入量（千卡/kilocalories）。 补充图 模拟快餐餐厅游戏
数据是用GE DiscoveryMR750 3T扫描仪获得的。每个被试共收集156张全脑功能像（分共4个run收集）。功能像参数：TR= 2000ms; TE =30 ms;翻转角度= 90;FOV = 22 22平方厘米;矩阵= 64* 64;43层，轴向扫描，体素大学= 3.44 *3.44* 3.0mm。T1结构像参数：TR = 12.3 ms;TE =5.2 ms;反转时间(TI) = 500ms;翻转角度= 15;FOV = 22 cm2;体素大小= 1*1*1mm。作者使用了多个预处理软件来处理功能图像。首先，使用ART工具包进行了绝对头动的头动估计（阈值为1.5mm和全脑均值信号的3倍SD），并使用SPM进行头动校正，然后作者手动调整了每个被试的功能像和结构像的原点位置，也就是进行原点矫正（SPM，display）。然后使用FSL进行剥头皮处理（Bet功能），其后使用SPM中DARTEL功能对图像进行了两步配准法，将功能像配准至MNI标准空间。最后使用了8mm的高斯平滑核进行空间平滑。一阶建模中，作者给每个被试的一阶线性模型建立了三个条件（contrast），包括健康食物广告、不健康广告和手机广告，把每个被试的头动文件作为协变量进行处理，使用一个128 s的高通滤波（SPM默认），然后和标准HRF卷积（double gamma）。然后作者对每个被试建立了如下比较，健康食物广告和不健康食物广告的比较（健康食物</>不健康食物）、健康食物广告和手机广告的比较以及不健康食物广告和手机广告的比较。为了测试在快餐实验室中，对不同营养成分的食物广告的神经反应是否预示着不健康和更健康的食物摄入，所以作者建立了三个回归模型，分别将不健康食物广告>健康食物广告、不健康食物广告>手机广告和健康食物>手机广告的对比图像结果放入模型，作为因变量，然后将健康食物摄入和不健康食物摄入作为预测因子，同时，作者还对总摄入量进行了平行回归，所有的二阶回归模型都将饥饿程度作为无兴趣的协变量，因为在当前的研究中，饥饿调节了对食物刺激的神经反应，并且饥饿是食物摄入的预测因子。在当前的研究中，性别、对不健康快餐项目的喜爱程度的自我报告和健康快餐项目的自我报告喜爱预测了食物摄入量，并且在所有二级回归模型中都被作为不感兴趣的协变量包括在内。同时，在当前的研究中，BMI并不是食物摄入量的预测因子，因此也没有被纳入协变量。作者还进行了探索性分析，以检验BMI是否有调节作用，但调节作用也不显著(P值均为>0.05)。在多重线性回归分析的全脑分析中应用了一个灰质mask，然后使用AFNI中常用的cluster-wise的Alphasim校正方法，体素层面p小于0.001，cluster大小阈值为大于等于52，cluster p为0.05。通过Z值求得了R值（回归的效应量）。作者还做了基于感兴趣区的分析，对前人研究中出现的NAcc区域（x = −9, y = 6, z= −4左侧，右侧x = 9, y = 6, z =−4）进行了感兴趣区分析。感兴趣区的分析用的FEW的体素级校正，p小于0.05.最后，作者发现总摄入量是符合正态分布的，但是不健康食物和健康食物摄入量是不符合正态分布的，因为有些被试只摄入了不健康食物或者健康食物。因此，作者把用于SPM回归分析中那些显著团块区域使用marsbar提取了beta值，然后在R中利用零膨胀负二回归模型（零膨胀模型，英语：Zero-inflated models，是人们在社会科学、自然中的计数资料的实际研究中，观察事件发生数中含有大量的零值。）进行了相同条件的回归分析。 如果您对任务态fMRI数据处理感兴趣，请点击下文：被试对不健康食品(平均2.85 +0.60分)比健康食品(平均2.68 +0.58分)的自我报告喜爱程度更高[t(170)=3.975;P<0.001]。被试对广告中出现的手机的喜爱程度(平均3.05 0.49分)高于不健康的食品广告[t(170)=3.98;P<0.001]和健康食品的广告[t(170) = 7.03;P< 0.001]。参与者平均消耗759.38 +423.57总千卡，568.58 +450.62千卡不健康食品，190.80 + 222.70千卡健康食品。不健康食品摄入与健康食品摄入呈负相关(r = 0.37;P <0.001)。对广告中出现的不健康食品的喜爱程度能够显著预测摄入总量(r = 0.28;P < 0.001)和不健康食品摄入量(r = 0.27;(P <0.001)，但能预测更健康的食物摄入量(r = 0.09;P = 0.23)。对广告中出现的健康食品的喜爱程度预测了总食物摄入量(r = 0.17;P =0.03)，但不影响健康或更健康的食物单独摄入(P值>0.10)。饥饿评级与较高的总食物摄入量呈正相关(r = 0.32;P <0.001)和不健康食品摄入同样呈正相关(r = 0.26;(P = 0.001)。男性的总食物摄取量(平均值为909.39 + 442.78千卡)及不健康食物摄取量(平均值为704.14+ 468.09千卡)明显多于女性(总食物摄取量=平均值为621.17+354.74总千卡，不健康食品平均摄入量= 443.68+ 397.10不健康千卡):t(169) = 4.67(P < 0.001)，t(169) = 3.93 (P < 0.001)。（男生比女生看起啦更容易发福真的是有深刻的原因的）健康食物摄取量无性别差异[t(169) = 0.66;P= 0.51)。BMI与总、不健康或更健康的食物摄入量无显著相关(P值= 0.73)。全脑分析显示，不健康食物广告>手机广告的对比条件下，右侧尾状核(MNI坐标:12、8、2、Z =3.85;k = 70;r = 0.29，图2 A)的激活强度和食物摄取总量显著正相关。当从分析中排除统计异常值后，该结果仍旧显著(从平均参数估计中排除>3 SDs) (Z =3.75;k = 60;r = 0.29)。进一步的，健康食物广告>手机广告条件下，右侧海马体(r = 0.33)延伸至右前小脑(r = 0.32和r = 0.30)的团块中的Bold反应与总食物摄入呈正相关。ROI分析发现，不健康的快餐广告>手机广告条件下的右侧NAcc（伏隔核）的BOLD响应越高(图3A;MNI坐标:12,11,1;Z =3.55;pFWE = 0.003;r = 0.27)，被试的食物摄取总量越大。注:图2A是在不健康食物广告>手机广告条件下，尾状核的激活值能够显著预测总摄入量，图2B是在不健康食物广告>手机广告条件下，尾状核的激活值能显著预测不健康食物摄入量，图2C是楔前页在不健康食物>健康食物的激活值能够显著预测健康食物的摄入量（负相关，即不健康食物激活值在这一区域激活越强，健康食物摄入量越少，注意，非因果关系）注：图3A是不健康食物大于健康食物条件下，ROI分析在NAcc区域发现不健康食物广告引起的激活在该区域越强，食物摄入总量越大。同时健康食物广告在NAcc区域大于手机广告的激活值可以显著预测食物的摄入总量（图3B）。图3C是健康食物广告在NAcc区域大于手机广告的激活值可以显著预测不健康食物的摄入量。全脑分析显示，在不健康的快餐广告>手机广告条件下，右侧尾状核一直延伸到右侧丘脑(r = 0.28)的一个团块中的Bold反应(图2B;r =0.28;P < 0.001)和不健康的食物摄入量呈正相关。当分析不包括离群值时(> 3 SDs离均值参数估计)依然显著(Z = 3.75;k =61;r = 0.29)。在更健康食品广告>电话广告条件下，右侧前小脑(r = 0.33, = 0.31)一直延伸到右侧海马(r = 0.32)的BOLD反应与不健康的食物摄入量呈正相关，这说明该区域的激活强度能够预测不健康食物的摄入量。ROI分析发现, 不健康的快餐广告>手机广告条件下，右侧的NAcc的BOLD信号的升高(MNI坐标:12日,11日,1;Z = 3.55;pFWE= 0.004;r = 0.27)会导致更多的不健康食品的摄入量,但这种效应并不显著(P = 0.06) 。进一步的ZINB（零膨胀模型）确认分析发现，在ROI分析中的健康快餐广告>手机广告条件下右侧NAcc的BOLD信号升高(图3 c;MNI坐标:9,2,1;Z =3.10;pFWE = 0.02;r = 0.24)与更多的不健康食品摄入是显著相关的，这说明更多零值可能影响了这一结果。 不健康食物广告>健康食物的条件下，右侧楔前叶(图2C;r = 0.35)和左侧顶叶(SPL)的一处团块(r = 0.28, r =0.27)的激活强度和健康食物摄入量呈显著的负相关。也就是说，在这些区域，那些在不健康的快餐广告中表现出较少的激活的被试，相对于更健康的快餐广告来说，有更多的更健康的食物摄入。NAcc ROI分析不能显著预测更健康的食物摄入量。作者的研究发现，快餐广告可以通过激活与奖赏、记忆、感觉运动处理和视觉注意力相关的神经系统，从而增加青少年的食物摄入量。对更健康的快餐广告更强烈的神经反应预示着不健康的食物摄入，这表明在一个由不健康快餐广告主导的食品广告领域中加入更健康的快餐广告可能对鼓励更健康的饮食没有好处。视觉注意脑区对不健康的快餐广告的激活减少是健康食物摄入的唯一预测因子。因此，将注意力从不健康的快餐广告中转移出来的干预措施可能有助于增加更健康的食物摄入。然而，如果不采取政策措施从根本上改变食品广告格局，单个干预措施不太可能在人口学层面上带来改善。总而言之，在目前这么大量的快餐广告宣传下，青少年面对的诱惑不是说一说就能抵抗住的，其背后存在深刻的神经基础，广告对于青少年奖赏系统的影响能力是显著的，因此，想帮助你的小孩儿减肥，从不看快餐广告做起。原文：Neural response to fast food commercials in adolescents predictsintake如需原文及补充材料请加微信：siyingyxf 或者19962074063获取,如对思影课程感兴趣也可加此微信号咨询。
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