肥胖中的大脑动态失衡：来自脑电图微状态的证据

《Physiology & Behavior》：Brain dynamics imbalance in obesity: Evidence from EEG microstate

肥胖与正常体重个体静息态EEG微状态动态失衡研究。采用四类微状态分析（A-D），发现肥胖组微状态C（默认网络）持续时间及覆盖显著增加，B（视觉网络）和D（执行控制网络）覆盖减少，B-D转换概率降低，提示默认网络与执行控制网络动态平衡失调。

　　

米玉松|郭家琪|刘勇|赵佳

中国重庆西南大学心理学系，邮编400715

摘要

脑电图（EEG）微状态代表了短暂而稳定的头皮电位图谱，反映了大规模脑网络的动态激活。尽管肥胖与多个功能网络的变化有关，但目前还缺乏对超重/肥胖人群与正常体重人群在静息状态EEG微状态之间的直接比较。本研究通过分析27名超重/肥胖（BMI≥24）和27名正常体重（BMI在[18.5, 23.9]之间）参与者的5分钟静息状态EEG记录来填补这一空白。与对照组相比，超重/肥胖组表现出独特的微状态特征：微状态C（与显著性网络相关）的平均持续时间和覆盖范围显著增加，而微状态B（视觉网络）和微状态D（注意力网络）的覆盖范围则减少。此外，微状态B和D之间的转换概率也显著降低。这些发现提供了新的证据，表明超重和肥胖与关键功能脑网络的时间动态变化有关，暗示了显著性处理和执行控制之间的不平衡。

引言

肥胖是一种以脂肪过度积累为特征的慢性疾病，会损害健康，是全球主要的公共卫生问题[1]。在中国，超过50%的成年人超重或肥胖，其定义标准是体重指数（BMI）超过24（超重）或超过28（肥胖）[2]、[3]、[4]。除了已知的与代谢和心血管疾病的相关性外，越来越多的证据表明肥胖对中枢神经系统（CNS）有深远影响。与肥胖相关的系统性炎症可引发神经炎症，导致大脑结构和功能的改变，临床上表现为认知缺陷，尤其是在执行功能、注意力和记忆方面[5]、[6]、[7]、[8]。

神经影像学研究已经开始揭示这些缺陷的神经基础。静息状态功能性磁共振成像（re-fMRI）一致显示，肥胖个体的大规模脑网络存在紊乱，尤其是显著性网络（SN）、中央执行网络（CEN）和默认模式网络（DMN）[9]、[10]、[11]、[12]。然而，fMRI信号的血流动力学特性限制了其时间分辨率，无法清晰显示神经网络参与的快速（亚秒级）动态变化。

脑电图（EEG）微状态分析提供了一种克服这一限制的强大工具。微状态持续时间较短（约60-120毫秒），是大规模静息状态网络（RSNs）的电生理对应物[13,14]。尽管最近的方法学进展探索了使用更多类别（例如5到7类）的解决方案，但本研究采用了传统的四类分类（A-D）。这一决定基于四类模型能够解释我们数据集中大约75%的总体变异，并确保与基础临床微状态文献的直接可比性。通常分为四类（A-D），每种类型对应不同的脑功能：微状态A反映听觉网络，微状态B反映视觉网络，微状态C反映显著性网络，微状态D反映前额-顶叶执行控制网络[15]。值得注意的是，虽然一些最新的高阶聚类研究将微状态C与默认模式网络联系起来，但在本文采用的经典四类框架中，微状态C被广泛认为是显著性网络（扣带回-眼眶系统）的电生理对应物。这种特定的映射对于研究肥胖中显著性处理与执行控制之间的不平衡至关重要。通过分析平均持续时间（MD）、出现频率（OCC）和覆盖范围（COV）等时间参数，微状态分析可以以毫秒级精度描述这些网络的动态[16]、[17]、[18]。

虽然已知肥胖会影响SN和CEN的功能完整性，但其对EEG微状态所捕捉到的电生理动态的影响尚未得到充分研究。因此，本研究旨在首次直接比较超重/肥胖人群与正常体重人群的静息状态EEG微状态。我们假设两组将表现出不同的微状态特征，微状态C和微状态D的参数会存在特定变化，反映出显著性处理和执行控制的失调。

参与者

参与者

共招募了54名参与者（26名男性，28名女性），分为两组：超重/肥胖组（n=27；年龄：19.96 ± 1.58岁；BMI：26.65 ± 1.86 kg/m2）和正常体重对照组（n=27；年龄：19.72 ± 1.79岁；BMI：21.10 ± 1.37 kg/m2）。独立样本t检验确认两组之间的年龄差异无统计学意义。统计分析（卡方检验和t检验）确认两组之间的性别分布均衡，且不存在

微状态图谱

图1展示了实验组和对照组的四种典型微状态图谱（A、B、C、D）。这些图谱与先前的研究结果高度一致[14]、[26]，表现出特征性的电位分布：右前额至左后部（A）、左前额至右后部（B）、前额-枕部（C）和前额-中央（D）。组间高度相似性通过所有图谱之间的显著皮尔逊空间相关系数得到定量支持

讨论

本研究首次提供了超重和肥胖个体静息状态脑网络动态变化的证据，这是通过高时间分辨率的EEG微状态分析得出的。核心发现表明，肥胖的神经生理特征表现为显著性网络的过度激活和执行控制网络的抑制。

具体来说，超重/肥胖组的微状态C的平均持续时间和覆盖范围显著增加

结论

总之，本研究表明超重和肥胖与静息状态EEG微状态动态的显著变化有关。观察到的模式——显著性网络（微状态C）的过度活跃和执行控制网络（微状态D）及视觉网络（微状态B）的抑制——表明大规模脑网络的动态平衡失调。这一电生理特征为理解肥胖的机制提供了新的视角

作者贡献声明

米玉松：撰写初稿、可视化、验证、软件使用、资源管理、方法论设计、数据分析、概念构建。郭家琪：资源管理、项目协调、数据管理、概念构建。刘勇：项目协调、资金争取、数据管理、概念构建。赵佳：撰写审查与编辑、监督工作、软件使用、资源管理、方法论设计、资金争取、数据管理

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（编号：32300916；32200849）的支持。