Динамика фонового состояния мозга варьирует у разных испытуемых под влиянием когнитивной нагрузки и повышения уровня глюкозы в крови


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

На основе индивидуализированного анализа электроэнцефалограммы (ЭЭГ) покоя изучали как изменения уровня глюкозы в крови, а также выполнение когнитивного задания влияют на фоновое состояние мозга. Изменение характеристик ЭЭГ мозга после приема глюкозы может быть связано как с активацией специфических механизмов когнитивной деятельности, так и с модификацией функционального состояния покоя, на фоне которого эта деятельность реализуется. Анализировали ЭЭГ 24 здоровых взрослых в состоянии спокойного бодрствования (с закрытыми и открытыми глазами) натощак и после приема раствора глюкозы, до и после выполнения теста на классификацию слов, обозначающих «съедобное» или «несъедобное». Оценивали изменения интегральных параметров, рассчитанных по структурной функции многоканальной ЭЭГ, которые служили мерой пространственной (pS) и временной (pT) упорядоченности ЭЭГ в целом. Результаты подчеркивают важность индивидуализированного подхода при анализе ЭЭГ-данных, так как усреднение по группе маскирует разнонаправленные реакции, особенно при изучении слабых физиологических воздействий, таких как колебания уровня глюкозы в пределах нормы. У большинства испытуемых показатель pS коррелировал с уменьшением времени реакции, указывая на повышение пространственной дифференциации активности мозга как маркера активации центральной нервной системы. pS является более стабильным маркером нейродинамических перестроек, связанных как с метаболическими изменениями, так и с когнитивной деятельностью. При этом pT оказался менее чувствителен к исследуемым факторам, что позволяет предположить его устойчивость к умеренным физиологическим воздействиям и подтверждает его роль в оценке адаптивности нервных процессов. Полученные данные расширяют понимание роли глюкозы в модуляции нейрофизиологических процессов, демонстрируя ее влияние на фоновую активность мозга и когнитивную эффективность, а также сложное взаимодействие этих факторов. Результаты имеют значение для разработки персонализированных подходов в нейронауках и клинической практике.

Об авторах

Е. И. Гальперина

Институт эволюционной физиологии и биохимии имени И.М. Сеченова РАН

Email: galperina-e@yandex.ru
Санкт-Петербург, Россия

О. В. Кручинина

Институт эволюционной физиологии и биохимии имени И.М. Сеченова РАН

Email: galperina-e@yandex.ru
Санкт-Петербург, Россия

Ю. А. Чилигина

Институт эволюционной физиологии и биохимии имени И.М. Сеченова РАН

Email: galperina-e@yandex.ru
Санкт-Петербург, Россия

В. А. Иванов

Российский государственный педагогический университет имени А.И. Герцена

Email: galperina-e@yandex.ru
Санкт-Петербург, Россия

М. И. Трифонов

Институт эволюционной физиологии и биохимии имени И.М. Сеченова РАН

Email: galperina-e@yandex.ru
Санкт-Петербург, Россия

В. П. Рожков

Институт эволюционной физиологии и биохимии имени И.М. Сеченова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: galperina-e@yandex.ru
Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Цицерошин М.Н., Шеповальников А.Н. Становление интегративной функции мозга. СПб.: Наука, 2009. 209 с.
  2. Муртазина Е.П., Гинзбург-Шик Ю.А. Спектральные характеристики тета- и альфа- ритмов ЭЭГ в покое у групп испытуемых с различной результативностью совместной деятельностью в диадах // Журн. высш. нерв. деят. им. И.П. Павлова. 2023. Т. 73. № 1. С. 24.
  3. Клочкова О.И., Шабанов Г.А. Сеансовая динамика изменений биоэлектрической активности мозга при интеллектуальной работе за компьютером // Национальный психологический журнал. 2020. № 1 (37). С. 78.
  4. Seghier M., Price C. Interpreting and utilising intersubject variability in brain function // Trends Cogn. Sci. 2018. V. 22. № 6. P. 517.
  5. Лебедева Н.Н., Каримова Е.Д. Устойчивость паттернов ЭЭГ в различных задачах: проблема аутентификации личности // Журн. высш. нерв. деят. им. И.П. Павлова. 2020. Т. 70. № 1. С. 40.
  6. Haier R.J., Siegel B.V. Jr., MacLachlan A. et al. Regional glucose metabolic changes after learning a complex visuospatial/motor task: A positron emission tomographic study // Brain Res. 1992. V. 570. № 1–2. P. 134.
  7. Shestov A.A., Emir U.E., Kumar A. et al. Simultaneous measurement of glucose transport and utilization in the human brain // Am. J. Physiol. Endocrinol. Metab. 2011. V. 301. № 5. P. E1040.
  8. Peters R., White D., Cleeland C., Scholey A. Fuel for Thought? A Systematic review of neuroimaging studies into glucose enhancement of cognitive performance // Neuropsychol. Rev. 2020. V. 30. № 2. P. 234.
  9. Hosang Th., Laborde S., Low A. et al. How attention changes in response to carbohydrate mouth rinsing // Nutrients. 2023. V. 15. № 13. P. 3053.
  10. Liu J., Yamashiro K., Ikegaya Y. Glucose intake improves executive attention // Intern. J. Learn. Teach. 2022. V. 8. № 2. P. 136.
  11. Knott V., Messier C., Mahoney C., Gagnon M. Glucose and and glucoregulatory modulation of memory scanning, event-related potentials and EEG in elderly subjects // Neuropsychobiology. 2001. V. 44. № 3. P. 156.
  12. Messier C., Awad-Shimoon N., Gagnon M. et al. Glucose regulation is associated with cognitive performance in young nondiabetic adults // Behav. Brain Res. 2011. V. 222. № 1. P. 81.
  13. An Y.J., Jung Ki-Y., Kim S.M. et al. Effects of blood glucose levels on resting-state EEG and attention in healthy volunteers // J. Clin. Neurophysiol. 2015. V. 32. № 1. P. 51.
  14. Smith M.A., Riby L.M., Eekelen J.A.M. et al. Glucose enhancement of human memory: A comprehensive research review of the glucose memory facilitation effect // Neurosci. Biobehav. Rev. 2011. V. 35. № 3. P. 770.
  15. Ivanov V.A., Kruchinina O.V., Chiligina Y.A., Galpe-rina E.I. Selectivity for “Non-Food” versus “Food” nouns is increased in healthy adults in response to elevated peripheral blood glucose levels as indicated by event-related potentials (ERPs) // J. Evol. Bioch. Physiol. 2024. V. 60. № 6. P. 2369.
  16. Hoffman L.D., Polich J. EEG, ERPs and food consumption // Biol. Psychol. 1998. V. 48. № 2. P. 139.
  17. Долгополов И.С., Рыков М.Ю. Персонифицированная медицина: современные тенденции и перспективы // Российский вестник перинатологии и педиатрии. 2022. V. 67. № 4. P. 14.
  18. Гаврон А.А., Araujo Y.I.D., Шарова Е.В. и др. Групповой и индивидуальный фМРТ-анализ основных сетей покоя здоровых испытуемых // Журн. высш. нерв. деят. им. И.П. Павлова. 2019. Т. 69. № 2. С. 150.
  19. Kurgansky A.V., Lomakin D.I., Machinskay R.I. Resting-state networks in adolescents with poor behavior regulation. An analysis of effective cortical connectivity in EEG source space // Ж. высш. нерв. деят. им. И.П. Павлова. 2020. Т. 70. № 6. C. 723.
  20. Babiloni C., Barry R.J., Başar E. et al. International Federation of Clinical Neurophysiology (IFCN) – EEG research workgroup: Recommendations on frequency and topographic analysis of resting state EEG rhythms. Part 1: Applications in clinical research studies // Clin. Neurophysiol. 2020. V. 131. № 1. P. 285.
  21. Walker Ch., Buse J. B., Frohlich F. Experimental increase of blood glucose alters resting state EEG measures of excitation–inhibition balance // Exp. Physiol. 2021. V. 106. № 4. P. 803.
  22. Mahjoory K., Nikulin V.V., Botrel L. et al. Consistency of EEG source localization and connectivity estimates // Neuroimage. 2017. V. 152. P. 590.
  23. Davoudi M., Pourshahbaz A., Dolatshahi B. et al. Network analysis for predicting treatment response in patients with obsessive-compulsive disorder // Iran J. Psychiatry Behav. Sci. 2023. V. 17. № 4. P. e137119.
  24. Lau Z., Pham T., Chen A., Makowski D. Brain entropy, fractal dimensions and predictability: A review of complexity measures for EEG in healthy and neuropsychiatric populations // Eur. J. Neurosci. 2022. V. 56. № 7. P. 5047.
  25. Wang Y., Li J., Zeng l. et al. Open eyes increase neural oscillation and enhance effective brain connectivity of the default mode network: Resting-state electroencephalogram research // Front. Neurosci. 2022. V. 16. P. 861247.
  26. Chen J.J., Herman P., Keilholz Sh., Thompson G.J. Editorial: Origins of the resting-state fMRI signal // Front. Neurosci. 2020. V. 14. P. 594990.
  27. Burroni J., Taylor P., Corey C. et al. Energetic constraints produce self-sustained oscillatory dynamics in neuronal networks // Front. Neurosci. 2017. V. 11. P. 80.
  28. Palombit A., Silvestri E., Volpi T. et al. Variability of regional glucose metabolism and the topology of functional networks in the human brain // NeuroImage. 2022. V. 257. P. 119280.
  29. Volpi T., Silvestri E., Aiello M. et al. The brain's "dark energy" puzzle: How strongly is glucose metabolism linked to resting-state brain activity? // J. Cereb. Blood Flow Metab. 2024. V. 44. № 8. P. 1433.
  30. Lum J.A.G., Byrne L.K., Barhoun P. et al. Resting state electroencephalography power correlates with individual differences in implicit sequence learning // Eur. J. Neurosci. 2023. V. 58. № 3. P. 2838.
  31. Цицерошин М.Н., Гальперина Е.И. Коррелятивное формирование функций как один из механизмов функциональной эволюции (на примере становления в онтогенезе ребенка центрального обеспечения стереогноза и функции речи) // Журн. эволюционной биохимии и физиологии человека 2012. Т. 48. № 3. C. 296.
  32. Кручинина О.В., Станкова Е.П., Гальперина Е.И. Возрастные особенности пространственно-временной организации ЭЭГ у испытуемых 8–30 лет мужского и женского пола при восприятии устных и письменных текстов // Физиология человека. 2020. Т. 46. № 3. С. 15.
  33. Трифонов М.И., Панасевич Е.А. Прогнозирование успешности когнитивной деятельности на основе интегральных характеристик ЭЭГ // Физиология человека. 2018. Т. 44. № 2. C. 103.
  34. Рожков В.П., Трифонов М.И., Сороко С.И. Контроль функционального состояния мозга на основе оценки динамики интегральных параметров многоканальной ЭЭГ у человека в условиях гипоксии // Физиология человека. 2021. Т. 47. № 1. C. 5.
  35. Ливанов М.Н. Пространственная организация процессов головного мозга. М.: Наука, 1972. 181 с.
  36. Ухтомский А.А. Собрание сочинений. Т. 2. Парабиоз, физиологическая лабильность, усвоение ритма. Л.: ЛГУ, 1951. 180 с.
  37. Доскин В.А., Лаврентьева Н.А., Мирошников М.П., Шарай В.Б. Тест дифференциальной самооценки функционального состояния // Вопросы психологии. 1973. № 6. С. 141.
  38. Trifonov M.I. The structure function as new integral measure of spatial and temporal properties of multichannel EEG // Brain Inform. 2016. V. 3. № 4. P. 211.
  39. Рожков В.П., Трифонов М.И., Бурых Э.А., Соро- ко С.И. Оценка индивидуальной устойчивости человека к острой гипоксии по интегральным характеристикам структурной функции многоканальной ЭЭГ // Росс. физиол. журн. им. И.М. Се- ченова. 2019. Т. 105. № 7. С. 832.
  40. Трифонов М.И., Панасевич Е.А. Лонгитюдное исследование внутрииндивидуальной вариативности интегральных параметров структурной функции многоканальной ЭЭГ // Физиология человека. 2022. Т. 48. № 2. С. 28.
  41. Гальперина Е.И., Кручинина О.В., Рожков В.П. Общее и индивидуальное в организации пространственных взаимосвязей корковых процессов у подростков при вербально-мнестической деятельности // Сенсорные системы. 2014. Т. 28. № 3. С. 16.
  42. Shirer W.R., Ryali S., Rykhlevskaia E. et al. Decoding subject-driven cognitive states with whole-brain connectivity patterns // Cereb. Cortex. 2012. V. 22. № 1. P. 158.
  43. Opstal A.M., Hafkemeijer A., van den Berg-Huysmans A.A. et al. Brain activity and connectivity changes in response to glucose ingestion // Nutr. Neurosci. 2020. V. 23. № 2. P. 110.
  44. Almeneessier A.S., BaHammam A.A., Olaish A.H. et al. Effects of diurnal intermittent fasting on daytime sleepiness reflected by EEG absolute power // J. Clin. Neurophysiol. 2019. V. 36. № 3. P. 213.
  45. Parent M.B., Krebs-Kraft D.L., Ryana J.P. et al. Glucose administration enhances fMRI brain activation and connectivity related to episodic memory encoding for neutral and emotional stimuli // Neuropsychol. 2011. V. 49. № 5. P. 1052.
  46. Lord L.D., Expert P., Huckins J.F., Turkheimer F.E. Cerebral energy metabolism and the brain's functional network architecture: An integrative review // J. Cereb. Blood Flow Metab. 2013. V. 33. № 9. P. 1347.
  47. Betzel R.F., Fukushima M., He Y. et al. Dynamic fluctuations coincide with periods of high and low modularity in resting-state functional brain networks // Neuroimage. 2016. V. 127. P. 287.
  48. Yu Q., Erhardt E.B., Sui J. et al. Assessing dynamic brain graphs of time-varying connectivity in fMRI data: application to healthy controls and patients with schizophrenia // Neuroimage. 2015. V. 107. P. 345.
  49. Garrett D.D., Kovacevic N., McIntosh A.R., Grady C.L. The importance of being variable // J. Neurosci. 2011. V. 31. № 12. P. 4496.
  50. Данько С.Г. Об отражении различных аспектов активации мозга в электроэнцефалограмме: что показывает количественная электроэнцефалография состояний покоя с открытыми и закрытыми глазами // Физиология человека. 2006. Т. 32. № 4. С. 5.
  51. Mohamed Z., Halaby M.E., Said T. et al. Characterizing focused attention and working memory using EEG // Sensors. 2018. V. 18. № 11. P. 3743.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».