Uno strumento di intelligenza artificiale rivela le differenze di sesso nella struttura del cervello

Un nuovo studio dimostra che i programmi di intelligenza artificiale (IA) che elaborano le risonanze magnetiche rivelano differenze nell'organizzazione del cervello di uomini e donne a livello cellulare. Queste differenze sono state riscontrate nella materia bianca, il tessuto presente principalmente nello strato interno del cervello umano che facilita la comunicazione tra le diverse regioni.

È noto che uomini e donne soffrono in modo diverso di sclerosi multipla, disturbi dello spettro autistico, emicrania e altri problemi cerebrali, e presentano sintomi diversi. Una comprensione dettagliata di come il sesso biologico influenzi il cervello è considerata un modo per migliorare gli strumenti diagnostici e i trattamenti. Tuttavia, sebbene le dimensioni, la forma e il peso del cervello siano stati studiati, i ricercatori hanno solo una conoscenza parziale della sua struttura a livello cellulare.

Un nuovo studio condotto dai ricercatori della NYU Langone Health ha utilizzato una tecnica di intelligenza artificiale chiamata apprendimento automatico per analizzare migliaia di risonanze magnetiche cerebrali di 471 uomini e 560 donne. I risultati hanno dimostrato che i programmi informatici erano in grado di distinguere accuratamente il cervello maschile da quello femminile, identificando modelli strutturali e complessi invisibili all'occhio umano.

I risultati sono stati confermati da tre diversi modelli di intelligenza artificiale progettati per determinare il sesso biologico, utilizzando la loro forza relativa nel concentrarsi su piccole aree di materia bianca o nell'analizzare le connessioni tra ampie aree del cervello.

"I nostri risultati forniscono un quadro più chiaro della struttura del cervello umano vivente, il che potrebbe offrire nuove informazioni su come si sviluppano molti disturbi psichiatrici e neurologici e sul perché possono manifestarsi in modo diverso negli uomini e nelle donne", ha affermato l'autrice principale dello studio e neuroradiologa Yvonne Lui, MD.

Lui, professore e vicepresidente della ricerca presso il dipartimento di radiologia della NYU Grossman School of Medicine, osserva che studi precedenti sulla microstruttura cerebrale si sono basati in gran parte su modelli animali e campioni di tessuto umano. Inoltre, la validità di alcuni di questi risultati è stata messa in discussione dall'uso di analisi statistiche di regioni di interesse "disegnate a mano", che hanno richiesto ai ricercatori di prendere molte decisioni soggettive sulla forma, le dimensioni e la posizione delle regioni selezionate. Tali scelte potrebbero potenzialmente alterare i risultati, afferma Lui.

I risultati del nuovo studio hanno evitato questo problema utilizzando l'apprendimento automatico per analizzare interi gruppi di immagini senza dire al computer di guardare una posizione specifica, il che ha contribuito a eliminare i pregiudizi umani, sottolineano gli autori.

Per lo studio, il team ha iniziato fornendo ai programmi di intelligenza artificiale dati esistenti di risonanze magnetiche cerebrali di uomini e donne sani, insieme al sesso biologico di ciascuna scansione. Poiché questi modelli erano stati progettati per utilizzare sofisticati metodi statistici e matematici per diventare "più intelligenti" nel tempo man mano che accumulavano dati, alla fine hanno "imparato" a riconoscere il sesso biologico in modo autonomo. È importante sottolineare che ai programmi è stato impedito di utilizzare le dimensioni e la forma complessive del cervello per le loro determinazioni, afferma Lui.

Secondo i risultati, tutti i modelli hanno identificato correttamente il genere delle scansioni nel 92-98% dei casi. Diverse caratteristiche in particolare hanno aiutato le macchine a trarre le loro conclusioni, tra cui la facilità e la direzione in cui l'acqua era in grado di muoversi attraverso il tessuto cerebrale.

"Questi risultati evidenziano l'importanza della diversità quando si studiano le malattie che hanno origine nel cervello umano", ha affermato Junbo Chen, MS, coautore dello studio e studente di dottorato presso la NYU Tandon School of Engineering.

"Se, come è accaduto storicamente, gli uomini vengono utilizzati come modello standard per vari disturbi, i ricercatori potrebbero lasciarsi sfuggire spunti cruciali", ha aggiunto la coautrice dello studio, Vara Lakshmi Bayanagari, MS, studentessa di ricerca laureata presso la NYU Tandon School of Engineering.

Bayanagari avverte che, sebbene gli strumenti di intelligenza artificiale potessero rilevare differenze nell'organizzazione delle cellule cerebrali, non sono stati in grado di identificare quale genere fosse più predisposto a quali tratti. Aggiunge che lo studio ha classificato il genere in base alle informazioni genetiche e ha incluso solo risonanze magnetiche di uomini e donne cisgender.

Gli autori affermano che il team intende studiare ulteriormente lo sviluppo delle differenze sessuali nella struttura del cervello nel tempo per comprendere meglio il ruolo dei fattori ambientali, ormonali e sociali in questi cambiamenti.

Il lavoro è stato pubblicato sulla rivista Scientific Reports.