목적: 비만은 뇌의 기능적 변화와 연관되어 있다. 비만을 가진 개인의 뇌에서 공간적 조직 변화가 널리 연구되어 왔으나, 뇌에서의 시간적 역학은 아직 충분히 이해되지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 강화된 Nathan Kline Institute Rockland Sample 데이터베이스의 휴식 상태 기능 및 확산 자기공명영상 자료를 이용하여 비만의 정도에 따라 내재 신경 시간척도(implicit neural timescale, INT)가 어떻게 달라지는지 조사하였다. 재료 및 방법: 우리는 연령과 성별을 통제한 상태에서, 지도 학습(supervised machine learning)을 사용하여 INT와 비만 표현형 간의 관계를 분석하였다. 또한 이러한 영역의 구조-기능 특성을 보다 심층적으로 탐색하기 위해, 구조-기능 결합 행렬로부터 도출한 참여계수(participation coefficients)와 영역 내 모듈 정도(within-module degree)를 분석하여 모듈 네트워크 특성을 평가하였다. 마지막으로, 확인된 영역들의 INT 값을 이용하여 섭식 행동 특성을 예측하였다. 결과: 특히 기본모드, 변연 및 보상 네트워크에서 유의한 음의 상관관계가 관찰되었다. 참여계수와의 음의 연관성을 확인하였으며, 이는 고차 연합 영역에서 더 짧은 INT 값이 네트워크 통합의 감소와 관련됨을 시사한다. 아울러 이러한 확인된 영역들의 INT 값은 섭식 행동을 중등도 수준으로 예측하여, INT가 비만 및 섭식 행동의 후보 표지자(marker)로서의 가능성을 강조하였다. 결론: 본 연구 결과는 비만에서 신경 활동의 시간적 조직에 대한 이해를 제공하며, 행동 결과를 형성하는 데 있어 특정 뇌 네트워크의 역할을 부각한다.

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