Orodje umetne inteligence razkriva spolne razlike v strukturi možganov

Računalniški programi umetne inteligence (AI), ki obdelujejo posnetke MRI, razkrivajo razlike v organizaciji moških in ženskih možganov na celični ravni, kaže nova študija. Te razlike so bile ugotovljene 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, motnje avtističnega spektra, migrene in drugih možganskih težav ter da kažejo različne simptome. Podrobno razumevanje vpliva biološkega spola na možgane je način za izboljšanje diagnostičnih orodij in zdravljenja. Čeprav so velikost, obliko in težo možganov preučevali, pa raziskovalci le delno razumejo njihovo strukturo na celični ravni.

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

Rezultate so potrdili trije različni modeli umetne inteligence, zasnovani za določanje biološkega spola, z uporabo njihovih relativnih prednosti pri osredotočanju na majhna področja bele snovi ali analiziranju povezav med velikimi možganskimi regijami.

"Naše ugotovitve zagotavljajo jasnejše razumevanje strukture živih človeških možganov, kar lahko ponudi nove vpoglede v to, koliko psihiatričnih in nevroloških motenj se razvije in zakaj se lahko pri moških in ženskah kažejo drugače," je dejal glavni avtor študije. In nevroradiologinja Yvonne Luey, MD.

Luy, profesor in podpredsednik raziskave na oddelku za radiologijo na Medicinski fakulteti NYU Grossman, ugotavlja, da so prejšnje študije mikrostrukture možganov temeljile predvsem na živalskih modelih in vzorcih človeških tkiv. Poleg tega je veljavnost nekaterih teh preteklih ugotovitev postavila pod vprašaj uporaba statističnih analiz »ročno narisanih« interesnih regij, ki so od raziskovalcev zahtevale veliko subjektivnih odločitev o obliki, velikosti in lokaciji izbranih regij. Regije. Takšne volitve bi lahko potencialno izkrivile rezultate, pravi Lui.

Nova študija se je tej težavi izognila z uporabo strojnega učenja za analizo celotnih skupin slik, ne da bi računalnik usmerila na določeno lokacijo, kar je pomagalo odpraviti človeško pristranskost, ugotavljajo avtorji.

Za študijo je skupina začela s tem, da je programom umetne inteligence zagotovila obstoječe podatke iz vzorcev slikanja možganov MRI zdravih moških in žensk, pri čemer je navedla tudi biološki spol vsakega skeniranja. Ker so bili ti modeli zasnovani za uporabo sofisticiranih statističnih in matematičnih tehnik, da bi sčasoma postali "pametnejši", ko so se podatki kopičili, so se sčasoma "naučili" sami razlikovati biološki spol. Pomembno je omeniti, da je bilo programom prepovedano uporabljati celotno velikost in obliko možganov za svoje določitve, pravi Lui.

Glede na rezultate so vsi modeli pravilno identificirali spol iz skeniranja v 92 % do 98 % primerov. Več funkcij je še posebej pomagalo strojem priti do zaključkov, vključno s tem, kako enostavno in v katero smer se lahko voda premika skozi možgansko tkivo.

»Ti rezultati poudarjajo pomen raznolikosti pri preučevanju bolezni, ki izvirajo iz človeških možganov,« je povedal soavtor študije Junbo Chen, mag.

»Če se, kot se je v preteklosti, moški uporabljajo kot standardni model za različne motnje, lahko raziskovalci spregledajo kritične vpoglede,« je dodala soavtorica študije Vara Lakshmi Bayanagari, mag. Strojna šola.

Bayanagari opozarja, da čeprav lahko orodja AI poročajo o razlikah v organizaciji možganskih celic, ne morejo razkriti, kateri spol je bolj nagnjen k katerim lastnostim. Dodaja, da je študija razvrstila spol na podlagi genetskih informacij in je vključevala samo slikanje z magnetno resonanco cisspolnih moških in žensk.

Ekipa načrtuje nadaljnje preučevanje razvoja spolnih razlik v strukturi možganov skozi čas, da bi bolje razumeli vlogo okoljskih, hormonskih in socialnih dejavnikov pri teh spremembah, so povedali avtorji.

Delo je bilo objavljeno v reviji Scientific Reports.