Dopamine for “Wanting” and Opioids for “Liking”: A Comparison of Obese Adults With and Without Binge Eating
Notice bibliographique
Résumé
Obesity research suffers from an overinclusion paradigm whereby all participants with a BMI beyond a certain cutoff value (e.g., 30) are typically combined in a single group and compared to those of normal weight. There has been little attempt to identify meaningful subgroups defined by their salient biobehavioral differences. In order to address this limitation, we examined genetic and psychological indicators of hedonic eating in obese adults with (n=66) and without (n=70) binge eating disorder (BED). Our analyses focused on dopamine (DA) and opioid genetic markers because of their conjoint association with the functioning of brain reward mechanisms. We targeted three functional polymorphisms related to the D2 receptor (DRD2) gene, as well as the functional A118G polymorphism of the mu-opioid receptor (OPRM1) gene. We found that significantly more obese controls had the "loss-of-function" A1 allele of Taq1A compared to their BED counterparts, whereas the "gain-of-function" G allele of A118G occurred with greater frequency in the BED group. A significant gene-gene combination chi2 analysis also indicated that of those participants with the gain-gain genotype (G+ and A1), 80% were in the BED group whereas only 35% with the loss-loss genotype (G- and A1+) were in this group. Finally, BED subjects had significantly higher scores on a self-report measure of hedonic eating. Our findings suggest that BED is a biologically based subtype of obesity and that the proneness to binge eating may be influenced by a hyper-reactivity to the hedonic properties of food--a predisposition that is easily exploited in our current environment with its highly visible and easily accessible surfeit of sweet and fatty foods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».