Multimodal Neuroimaging of Obesity: From Structural-Functional Mechanisms to Precision Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Obesity’s metabolic consequences are well documented; however, its neurobiological underpinnings remain elusive. This systematic review addresses a critical gap by synthesizing evidence on obesity-induced neuroplasticity across structural, functional, and molecular domains through advanced neuroimaging. Methods: According to PRISMA guidelines, we systematically searched (2015–2024) across PubMed/Web of Science, employing MeSH terms: (“Obesity” [Majr]) AND (“Neuroimaging” [Mesh] OR “Magnetic Resonance Imaging” [Mesh]). A total of 104 studies met the inclusion criteria. The inclusion criteria required the following: (1) multimodal imaging protocols (structural MRI/diffusion tensor imaging/resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI)/positron emission tomography (PET)); (2) pre-/post-intervention longitudinal design. Risk of bias was assessed via the Newcastle-Ottawa Scale. Key Findings: 1. Structural alterations: 7.2% mean gray matter reduction in prefrontal cortex (Cohen’s d = 0.81). White matter integrity decline (FA reduction β = −0.33, p < 0.001) across 12 major tracts. 2. Functional connectivity: Resting-state hyperactivity in mesolimbic pathways (fALFF + 23%, p-FDR < 0.05). Impaired fronto–striatal connectivity (r = −0.58 with BMI, 95% CI [−0.67, −0.49]). 3. Interventional reversibility: Bariatric surgery restored prefrontal activation (Δ = +18% vs. controls, p = 0.002). Neurostimulation (transcranial direct current stimulation (tDCS) enhanced cognitive control (post-treatment β = 0.42, p = 0.009). Conclusion: 1. Obesity induces multidomain neural reorganization beyond traditional reward circuits. 2. Neuroimaging biomarkers (e.g., striatal PET-dopamine binding potential) predict intervention outcomes (AUC = 0.79). 3. Precision neuromodulation requires tripartite integration of structural guidance, functional monitoring, and molecular profiling. Findings highlight neuroimaging’s pivotal role in developing stage-specific therapeutic strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».