Orodje umetne inteligence razkriva razlike med spoloma v strukturi možganov

Nova študija kaže, da računalniški programi umetne inteligence (UI), ki obdelujejo posnetke magnetne resonance (MRI), razkrivajo razlike v organizaciji možganov moških in žensk na celični ravni. Te razlike so bile odkrite v beli snovi, tkivu, ki se nahaja predvsem v notranji plasti človeških možganov in omogoča komunikacijo med regijami.

Znano je, da moški in ženske različno trpijo zaradi multiple skleroze, motenj avtističnega spektra, migren in drugih težav z možgani ter kažejo različne simptome. Podrobno razumevanje vpliva biološkega spola na možgane se zdi način za izboljšanje diagnostičnih orodij in zdravljenja. Vendar pa raziskovalci, čeprav so velikost, oblika in teža možganov preučene, le delno razumejo njihovo strukturo na celični ravni.

Nova študija, ki so jo vodili raziskovalci na Univerzi NYU Langone Health, je uporabila tehniko umetne inteligence, imenovano strojno učenje, za analizo tisočih posnetkov možganov z magnetno resonanco 471 moških in 560 žensk. Rezultati so pokazali, da lahko računalniški programi natančno razlikujejo med moškimi in ženskimi možgani ter prepoznajo strukturne in kompleksne vzorce, ki so bili človeškemu očesu nevidni.

Rezultate so potrdili trije različni modeli umetne inteligence, zasnovani za določanje biološkega spola, pri čemer so njihove relativne prednosti uporabili bodisi pri osredotočanju na majhne dele bele snovi bodisi pri analizi povezav med velikimi deli možganov.

"Naše ugotovitve zagotavljajo jasnejšo sliko strukture živih človeških možganov, kar lahko ponudi nov vpogled v to, kako se razvije veliko psihiatričnih in nevroloških motenj in zakaj se lahko pri moških in ženskah manifestirajo različno," je dejala vodilna avtorica študije in nevroradiologinja Yvonne Lui, dr. med.

Lui, profesor in podpredsednik za raziskave na oddelku za radiologijo na Medicinski fakulteti Grossman Univerze v New Yorku, ugotavlja, da so se prejšnje študije mikrostrukture možganov močno zanašale na živalske modele in vzorce človeškega tkiva. Poleg tega je bila veljavnost nekaterih teh preteklih ugotovitev pod vprašajem zaradi uporabe statističnih analiz »ročno narisanih« zanimivih območij, ki so raziskovalce odvračala od številnih subjektivnih odločitev o obliki, velikosti in lokaciji izbranih območij. Takšne izbire bi lahko izkrivile rezultate, pravi Lui.

Avtorji ugotavljajo, da so ugotovitve nove študije tej težavi preprečile uporabo strojnega učenja za analizo celih skupin slik, ne da bi računalniku naročili, naj pogleda določeno lokacijo, kar je pomagalo odpraviti človeške pristranskosti.

Za študijo je ekipa začela tako, da je programom umetne inteligence posredovala obstoječe podatke o vzorčnih MRI posnetkih možganov zdravih moških in žensk, skupaj z biološkim spolom vsakega posnetka. Ker so bili ti modeli zasnovani tako, da so sčasoma postali »pametnejši« z nabiranjem podatkov, so se sčasoma »naučili« sami razločevati biološki spol. Pomembno je, da programi za svoje določitve niso mogli uporabljati celotne velikosti in oblike možganov, pravi Lui.

Glede na rezultate so vsi modeli pravilno prepoznali spol skenov v 92 % do 98 % primerov. Pri sklepanju je naprav pomagalo več značilnosti, vključno s tem, kako enostavno in v katero smer se je voda lahko premikala skozi možgansko tkivo.

"Te ugotovitve poudarjajo pomen raznolikosti pri preučevanju bolezni, ki izvirajo iz človeških možganov," je dejal soavtor študije Junbo Chen, magistrica znanosti, doktorska študentka na Tehniški šoli Tandon Univerze v New Yorku.

"Če se, kot je bilo v preteklosti, moški uporabljajo kot standardni model za različne motnje, lahko raziskovalci spregledajo ključne vpoglede," je dodala soavtorica študije Vara Lakshmi Bayanagari, magistrica, podiplomska raziskovalka na Inženirski šoli Tandon Univerze v New Yorku.

Bayanagari opozarja, da orodja umetne inteligence sicer lahko poročajo o razlikah v organizaciji možganskih celic, vendar ne morejo ugotoviti, kateri spol je bolj nagnjen k katerim lastnostim. Dodaja, da je študija spol razvrstila na podlagi genetskih informacij in vključila le MRI posnetke cisspolnih moških in žensk.

Avtorji pravijo, da namerava ekipa nadalje preučevati razvoj spolnih razlik v možganski strukturi skozi čas, da bi bolje razumeli vlogo okoljskih, hormonskih in socialnih dejavnikov pri teh spremembah.

Delo je bilo objavljeno v reviji Scientific Reports.