Narzędzie sztucznej inteligencji ujawnia różnice między płciami w strukturze mózgu

Nowe badanie pokazuje, że programy komputerowe wykorzystujące sztuczną inteligencję (AI) przetwarzające skany MRI ujawniają różnice w organizacji mózgów mężczyzn i kobiet na poziomie komórkowym. Różnice te odkryto w istocie białej – tkance zlokalizowanej głównie w wewnętrznej warstwie ludzkiego mózgu, która ułatwia komunikację między regionami.

Wiadomo, że mężczyźni i kobiety w różny sposób cierpią na stwardnienie rozsiane, zaburzenia ze spektrum autyzmu, migreny i inne problemy z mózgiem oraz wykazują różne objawy. Szczegółowe zrozumienie wpływu płci biologicznej na mózg jest postrzegane jako sposób na ulepszenie narzędzi diagnostycznych i metod leczenia. Jednak chociaż badano wielkość, kształt i wagę mózgu, badacze mają jedynie częściową wiedzę na temat jego struktury na poziomie komórkowym.

W nowym badaniu, prowadzonym przez naukowców z NYU Langone Health, wykorzystano technikę sztucznej inteligencji zwaną uczeniem maszynowym do analizy tysięcy skanów MRI mózgów 471 mężczyzn i 560 kobiet. Wyniki pokazały, że programy komputerowe potrafią dokładnie rozróżnić mózgi mężczyzn i kobiet, ujawniając strukturalne i złożone wzorce niewidoczne dla ludzkiego oka.

Wyniki zostały potwierdzone przez trzy różne modele sztucznej inteligencji zaprojektowane do określania płci biologicznej, wykorzystujące ich względne mocne strony do skupiania się na małych obszarach istoty białej lub analizowania połączeń w dużych obszarach mózgu.

„Nasze odkrycia pozwalają lepiej zrozumieć strukturę żywego ludzkiego mózgu, co może dostarczyć nowych informacji na temat tego, jak wiele zaburzeń psychiatrycznych i neurologicznych rozwija się oraz dlaczego mogą one objawiać się inaczej u mężczyzn i kobiet” – stwierdził główny autor badania. I neuroradiolog Yvonne Luey, MD.

Luy, profesor i wiceprzewodniczący działu badań na wydziale radiologii Grossman School of Medicine na Uniwersytecie Nowojorskim, zauważa, że poprzednie badania mikrostruktury mózgu opierały się głównie na modelach zwierzęcych i próbkach tkanek ludzkich. Dodatkowo ważność niektórych z tych wcześniejszych ustaleń została poddana w wątpliwość poprzez wykorzystanie analiz statystycznych „ręcznie narysowanych” obszarów zainteresowania, co wymagało od badaczy podjęcia wielu subiektywnych decyzji co do kształtu, rozmiaru i lokalizacji wybranych regiony. Lui twierdzi, że takie wybory mogłyby potencjalnie zniekształcić wyniki.

W nowym badaniu uniknięto tego problemu, wykorzystując uczenie maszynowe do analizy całych grup obrazów bez kierowania komputera do określonej lokalizacji, co pomogło wyeliminować ludzkie uprzedzenia – zauważają autorzy.

Na potrzeby badania zespół rozpoczął od dostarczenia programom sztucznej inteligencji istniejących danych z przykładowych skanów mózgu MRI zdrowych mężczyzn i kobiet, określając także płeć biologiczną każdego skanu. Ponieważ modele te zaprojektowano tak, aby wykorzystywały wyrafinowane techniki statystyczne i matematyczne, aby z czasem stać się „inteligentniejsze” w miarę gromadzenia danych, w końcu „nauczyły się” samodzielnie rozróżniać płeć biologiczną. Należy zauważyć, że programom zakazano wykorzystywania do oznaczeń ogólnego rozmiaru i kształtu mózgu – mówi Lui.

Według wyników wszystkie modele prawidłowo zidentyfikowały płeć na podstawie skanów w 92–98% przypadków. W wyciągnięciu wniosków maszynom szczególnie pomogło kilka funkcji, m.in. To, jak łatwo i w jakim kierunku woda może przepływać przez tkankę mózgową.

„Wyniki te podkreślają znaczenie różnorodności w badaniu chorób mających swój początek w ludzkim mózgu” – powiedział współautor badania Junbo Chen, MS, doktorant w Tandon School of Engineering na Uniwersytecie Nowojorskim.

„Jeśli, jak to miało miejsce w przeszłości, mężczyźni będą wykorzystywani jako standardowy model różnych zaburzeń, badacze mogą przeoczyć krytyczne spostrzeżenia” – dodała współautorka badania, Vara Lakshmi Bayanagari, MS, absolwentka badań na Uniwersytecie Nowojorskim w Tandon Szkoła Inżynierska.

Bayanagari ostrzega, że chociaż narzędzia sztucznej inteligencji mogą zgłaszać różnice w organizacji komórek mózgowych, nie mogą ujawnić, która płeć jest bardziej podatna na jakie cechy. Dodaje, że w badaniu sklasyfikowano płeć na podstawie informacji genetycznych i uwzględniono jedynie skany MRI kobiet i mężczyzn cispłciowych.

Zespół planuje dalsze badania rozwoju różnic w budowie mózgu związanych z płcią na przestrzeni czasu, aby lepiej zrozumieć rolę czynników środowiskowych, hormonalnych i społecznych w tych zmianach – twierdzą autorzy.

Praca została opublikowana w magazynie Scientific Reports.