Separating Subjective from Objective Food Value in the Human Insula: An Exploratory Study Using Intracranial EEG
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The human insula is a key structure implicated in integrating internal states and external food cues, yet its precise role remains unclear, in part due to the temporal limitations of neuroimaging techniques like fMRI. To address this gap, we conducted an exploratory study using an intracranial EEG (iEEG) to investigate how the insula encodes both the subjective and objective properties of food-related stimuli, and how this encoding is modulated by hunger and satiety. Methods: Eight patients with drug-resistant epilepsy undergoing a pre-surgical evaluation between 2017 and 2023 participated in this study. Depth electrodes implanted in the insular cortex recorded event-related potentials (ERPs) in response to visual food cues. The sessions were conducted in two prandial states (hungry and satiated). The subjective ratings (appetite and palatability) and objective nutritional values (e.g., calories, carbohydrates) were collected and analyzed using paired t-tests, MANOVAs, and partial correlations. Results: Hunger increased the ERP amplitudes within the 350–450 ms interval, consistent with the EPIC model and positive alliesthesia, while satiety unexpectedly enhanced the early responses (150–250 ms). Importantly, the neural activity related to nutritional values was largely uncorrelated with the subjective ratings, suggestive of distinct processing streams. The mid- and posterior insula showed greater sensitivity to both subjective and nutritional information than the anterior insula. Conclusions: These findings offer novel electrophysiological insights into how the insula differentiates between implicit and explicit food-related signals, depending on the homeostatic state. This work supports a dual-route model of food cue processing, and may inform interventions targeting insular activity in disordered eating.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».