Human PhysiologyHuman PhysiologyФизиология человека0131-16463034-6150The Russian Academy of Sciences68990410.31857/S0131164625040082MSBKHHArticlesСтатьиResearch ArticleThe dynamics of the baseline brain state vary among different subjects under the influence of cognitive tests and blood glucose levels changesДинамика фонового состояния мозга варьирует у разных испытуемых под влиянием когнитивной нагрузки и повышения уровня глюкозы в кровиGalperinaE. I.ГальперинаЕ. И.
Russian Federation
galperina-e@yandex.ruKruchininaO. V.КручининаО. В.
Russian Federation
galperina-e@yandex.ruChiliginaYu. A.ЧилигинаЮ. А.
Russian Federation
galperina-e@yandex.ruIvanovV. A.ИвановВ. А.
Russian Federation
galperina-e@yandex.ruTrifonovM. I.ТрифоновМ. И.
Russian Federation
galperina-e@yandex.ruRozhkovV. P.РожковВ. П.
Russian Federation
galperina-e@yandex.ruSechenov Institute of Evolutionary Physiology and Biochemistry RASИнститут эволюционной физиологии и биохимии имени И.М. Сеченова РАНHerzen Russian State Pedagogical UniversityРоссийский государственный педагогический университет имени А.И. Герцена040920255141101282608202526082025Copyright ©; 2025, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2025, Российская академия наук2025Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://journals.eco-vector.com/0131-1646/article/view/689904

Based on individualized resting EEG analysis, we studied how changes in blood glucose levels as well as performance of a cognitive task affect the background brain state. Twenty-four healthy adults aged 18–35 performed a word classification test twice: once in a fasting state and once after glucose intake. EEG recordings were analyzed in resting-state conditions with eyes closed (EC) and eyes open (EO), before and after the test at each stage. Changes in integral parameters derived from the structural function of multichannel EEG were evaluated. These parameters served as measures of the spatial (pS) and temporal (pT) organization of EEG activity. Individual analysis revealed significant changes in pT and pS parameters in all participants due to increased glucose levels and the cognitive task, with a significant interaction effect between these factors. Group-averaged results masked these effects due to the variability in individual responses. On an individual level, performing the cognitive test after glucose intake led to a significant increase in pS for most participants, indicating higher differentiation and reduced spatial coherence of EEG processes. This was accompanied by a significant linear correlation between the increase in pS and the reduction in reaction time, suggesting heightened CNS activation. This effect was more pronounced in the eyes-open condition than with eyes closed. A positive correlation between fasting blood glucose levels and pT values was found. After the test, a tendency for pT to increase—reflecting reduced temporal coherence and potentially indicating enhanced functional flexibility of neural processes—was observed. The proposed method for calculating integral parameters that characterize spatial and temporal coherence in multichannel EEG can be used to monitor and study changes in the brain’s functional state during cognitive activity and the effects of substances affecting brain metabolism.

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.

background EEGintegral parameters of multichannel EEGglucosecognitive loadфоновая ЭЭГинтегральные параметры многоканальной ЭЭГглюкозакогнитивная нагрузкаПравительство Российской ФедерацииThe Russian Government075-00263-25-00Tsitseroshin M.N., Shepovalnikov A.N. [Formation of integrative function of the brain]. Saint-Petersburg: Nauka, 2009. 249 p.Цицерошин М.Н., Шеповальников А.Н. Становление интегративной функции мозга. СПб.: Наука, 2009. 209 с.Murtazina E.P., Ginzburg-Shic Y.A. [Theta and alpha bands spectral power of resting-state EEG in groups with different efficiency of joint activity in diads] // Zh. Vyssh. Nerv. Deiat. Im. I.P. Pavlova. 2023. V. 73. № 1. P. 24.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.Klochkova O.I., Shabanov G.A. [Session dynamic of bioelectrical activity of the brain during intellectual computer work] // Nat. Psychol. J. 2020. V. 13. № 1. P. 78.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.Seghier M., Price C. Interpreting and utilising intersubject variability in brain function // Trends Cogn. Sci. 2018. V. 22. № 6. P. 517.Lebedeva N.N., Karimova E.D. Stability of human ЭЭГ patterns in different tasks: The personality authentication problem // Neurosci. Behav. Physi. 2020. V. 50. № 7. P. 874.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.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.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.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.Hosang Th., Laborde S., Low A. et al. How attention changes in response to carbohydrate mouth rinsing // Nutrients. 2023. V. 15. № 13. P. 3053.Liu J., Yamashiro K., Ikegaya Y. Glucose intake improves executive attention // Intern. J. Learn. Teach. 2022. V. 8. № 2. P. 136.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.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.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.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.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.Hoffman L.D., Polich J. EEG, ERPs and food consumption // Biol. Psychol. 1998. V. 48. № 2. P. 139.Dolgopolov I.S., Rykov M.Yu. [Personalized medicine: current trends and prospects] // Rus. Bull. Perinat. Ped. 2022. V. 67. № 4. P. 14.Долгополов И.С., Рыков М.Ю. Персонифицированная медицина: современные тенденции и перспективы // Российский вестник перинатологии и педиатрии. 2022. V. 67. № 4. P. 14.Gavron A.A., Araujo Y.I.D., Sharova E.V. et al. [Healthy subjects group and individual resting state networks FMRI-analysis] // Zh. Vyssh. Nerv. Deyat. Im. I.P. Pavlova. 2019. V. 69. № 2. P. 150.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.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 // Zh. Vyssh. Nerv. Deyat. Im. I.P. Pavlova. 2020. V. 70. № 6. P. 723.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.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.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.Mahjoory K., Nikulin V.V., Botrel L. et al. Consistency of EEG source localization and connectivity estimates // Neuroimage. 2017. V. 152. P. 590.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.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.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.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.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.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.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.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.Tsitseroshin M.N., Galperina E.I. Correlative formation of functions as one of mechanisms of functional evolution (by example of development in child’s ontogenesis of central maintenance of stereognosis and speech function) // J. Evol. Biochem. Phys. 2012. V. 48. № 3. P. 355.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.Kruchinina O.V., Stankova E.P., Galperina E.I. Development of spatiotemporal EEG organization in males and females aged 8–30 years during comprehension of oral and written texts // Human Physiology. 2020. V. 46. № 3. P. 244.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.Trifonov M.I., Panasevich E.A. Prediction of successful cognitive activity based on the integrated characteristics of the EEG // Human Physiology. 2018. V. 44. № 2. P. 208.Трифонов М.И., Панасевич Е.А. Прогнозирование успешности когнитивной деятельности на основе интегральных характеристик ЭЭГ // Физиология человека. 2018. Т. 44. № 2. C. 103.Rozhkov V.P., Trifonov M.I., Soroko S.I. Control the functional state of the brain based on the dynamics of integral parameters of multichannel EEG in human under acute hypoxia // Human Physiology. 2021. V. 47. № 1. P. 1.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.Livanov M.N. [Spatial organization of brain processes]. M.: Nauka, 1972. 181 p.Ливанов М.Н. Пространственная организация процессов головного мозга. М.: Наука, 1972. 181 с.Ukhtomsky A.A. [Collected works. V. 2. Parabiosis, physiological lability, assimilation of rhythm]. L.: LGU, 1951. 180 p.Ухтомский А.А. Собрание сочинений. Т. 2. Парабиоз, физиологическая лабильность, усвоение ритма. Л.: ЛГУ, 1951. 180 с.Doskin V.A., Lavrent’eva N.A., Miroshnikov M.P., Sharai V.B. [A test differential self-evaluation of one’s functional state] // Voprosy Psychol. 1973. V. 19. № 6. P. 141.Доскин В.А., Лаврентьева Н.А., Мирошников М.П., Шарай В.Б. Тест дифференциальной самооценки функционального состояния // Вопросы психологии. 1973. № 6. С. 141.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.Rozhkov V.P., Trifonov M.I., Burykh E.A., Soroko S.I. [Estimation of individual human tolerance to acute hypoxia on the integral characteristics of the structure function of the multichannel EEG] // Ross. Physiol. J. im. I.M. Sechenova. 2019. V. 105. № 7. P. 832.Рожков В.П., Трифонов М.И., Бурых Э.А., Сороко С.И. Оценка индивидуальной устойчивости человека к острой гипоксии по интегральным характеристикам структурной функции многоканальной ЭЭГ // Росс. физиол. журн. им. И.М. Сеченова. 2019. Т. 105. № 7. С. 832.Trifonov M.I., Panasevich E.A. Longitudinal Study of Intraindividual Variability in Integral Parameters of the Structure Function of Multichannel EEG // Human Physiology. 2022. V. 48. № 2. P. 134.Трифонов М.И., Панасевич Е.А. Лонгитюдное исследование внутрииндивидуальной вариативности интегральных параметров структурной функции многоканальной ЭЭГ // Физиология человека. 2022. Т. 48. № 2. С. 28.Gal’perina E.I., Kruchinina O.V., Rozhkov V.P. [Common and individual in cortical spatial interactions during verbal-mnemonic activity in adolescents] // Sens. Syst. V. 28. № 3. P. 16.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.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.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.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.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.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.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.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.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.Garrett D.D., Kovacevic N., McIntosh A.R., Grady C.L. The importance of being variable // J. Neurosci. 2011. V. 31. № 12. P. 4496.Danko S.G. The reflection of different aspects of brain activation in the electroencephalogram: Quantitative electroencephalography of the states of rest with the eyes open and closed // Human Physiology. 2006. V. 32. № 4. P. 377.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.Mohamed Z., Halaby M.E., Said T. et al. Characterizing focused attention and working memory using EEG // Sensors. 2018. V. 18. № 11. P. 3743.