Дослідження, проведене вченими зі Стенфордської медичної школи, презентує нову модель штучного інтелекту, яка на понад 90% успішно визначає, належать скани мозкової активності жінці чи чоловікові.
Результати дослідження, опубліковані в "Proceedings of the National Academy of Sciences", допомагають вирішити довготривалу суперечку про те, чи існують достовірні статеві відмінності в людському мозку, і припускають, що розуміння цих відмінностей може мати вирішальне значення для лікування нервово-психічних розладів, які по-різному впливають на жінок і чоловіків.
"Ключовою мотивацією для цього дослідження є те, що стать відіграє вирішальну роль у розвитку людського мозку, старінні та прояві психіатричних і неврологічних розладів, – сказав Вінод Менон, доктор філософії, професор психіатрії та поведінкової науки і директор Стенфордської лабораторії когнітивної та системної неврології. – Виявлення послідовних і відтворюваних статевих відмінностей у здоровому мозку дорослої людини є важливим кроком на шляху до глибшого розуміння статевої вразливості при психічних і неврологічних розладах".
Менон є старшим автором дослідження. Провідними авторами є старший науковий співробітник Шрікант Рялі, доктор філософії, та науковий співробітник Юань Чжан, доктор філософії.
"Гарячі точки", які найбільше допомогли моделі відрізнити чоловічий мозок від жіночого, включають мережу пасивного режиму роботи мозку, мозкову систему, яка допомагає нам обробляти самореферентну інформацію, а також смугасте тіло і лімбічну мережу, які залучені до процесу навчання і того, як ми реагуємо на винагороду.
Дослідники зазначають, що ця робота не дає відповіді на питання, чи виникають статеві відмінності в ранньому віці, чи можуть вони бути зумовлені гормональними відмінностями або різними соціальними обставинами, з якими частіше стикаються чоловіки і жінки.
Виявлення мозкових відмінностей
Ступінь впливу статі людини на те, як організований і функціонує її мозок, тривалий час був предметом суперечок серед науковців. Хоча ми знаємо, що статеві хромосоми, з якими ми народжуємося, допомагають визначити коктейль гормонів, під впливом яких перебуває наш мозок – особливо під час раннього розвитку, статевого дозрівання та старіння, – дослідники довго намагалися пов'язати стать із конкретними відмінностями в людському мозку.
Структури мозку чоловіків і жінок зазвичай виглядають майже однаково, а попередні дослідження, що вивчали взаємодію ділянок мозку, здебільшого не змогли встановити послідовних мозкових індикаторів статевої приналежності.
У своєму новому дослідженні Менон і його команда скористалися останніми досягненнями в галузі штучного інтелекту, а також доступом до численних великих наборів даних, щоб провести ще потужніший аналіз, ніж той, що використовувався раніше.
Спершу вони створили штучний інтелект, який навчився класифікувати дані зображень мозку: коли дослідники показували моделі скани мозку і говорили їй, що перед нею чоловічий чи жіночий мозок, модель починала "помічати", за допомогою яких тонких патернів вона могла б розрізнити їх.
Ця модель продемонструвала вищу результативність порівняно з попередніми дослідженнями частково тому, що вона використовувала глибоку нейронну мережу, яка аналізує динамічні МРТ-сканування. Такий підхід дозволяє вловити складну взаємодію між різними ділянками мозку. Коли дослідники протестували модель на близько 1500 сканах мозку, вона майже завжди розпізнавала, кому належала знимка – жінці чи чоловікові.
Успіх моделі свідчить про те, що статеві відмінності дійсно існують у мозку, але раніше їх не вдавалося виявити. Той факт, що вона так добре працювала на різних наборах даних, включаючи сканування мозку з різних місць у США та Європі, робить висновки особливо переконливими, оскільки вона враховує багато спотворень, що може виникнути в дослідженнях такого роду.
«Це дуже переконливий доказ того, що стать є надійним визначальним фактором організації людського мозку», – каже Менон.
Створення прогнозів
Донедавна модель, подібна до тієї, яку використовувала команда Менон, допомагала дослідникам сортувати мізки на різні групи, але не надавала інформацію щодо того, як відбувалося це сортування. А тепер дослідники мають доступ до інструменту під назвою "пояснюваний штучний інтелект", який здатен просіювати величезні обсяги даних, щоб пояснити, як модель приймає рішення.
Використовуючи пояснюваний штучний інтелект, Менон і його команда ідентифікували мозкові мережі, які були найбільш важливими для прийняття моделлю рішення про те, належить даний скан мозку чоловікові чи жінці. Вони виявили, що модель, щоби зробити свій висновок, найчастіше звертає увагу на мережу пасивного режиму роботи мозку, смугастого тіла та лімбічної мережі.
Тоді команді стало цікаво, чи можна створити іншу модель, яка би могла передбачити, наскільки добре учасники впораються з певними когнітивними завданнями на основі функціональних особливостей мозку, якими відрізняються жінки та чоловіки. Вони розробили статево-специфічні моделі когнітивних здібностей: одна модель ефективно прогнозувала когнітивні здібності чоловіків, але не жінок, а інша – жінок, але не чоловіків.
Отримані дані вказують на те, що функціональні характеристики мозку, які відрізняються між статями, мають суттєві поведінкові наслідки.
"Ці моделі працювали дуже добре, тому що ми успішно розділили мозкові патерни між статями", – сказав Менон. – Це вказує на те, що ігнорування статевих відмінностей в структурі мозку може призвести до того, що ми пропустимо ключові фактори, які лежать в основі нервово-психічних розладів".
За словами Менона, хоча команда застосувала свою модель глибокої нейронної мережі до питань про статеві відмінності, модель може бути застосована для відповідей на питання про те, як практично кожен аспект зв'язку мозку може бути пов'язаний з будь-якими когнітивними здібностями або поведінкою. Вчений та його команда планують зробити свою модель загальнодоступною, щоб нею міг користуватися будь-який дослідник.
"Наші моделі штучного інтелекту мають дуже широке застосування, – каже Менон. – Дослідник може використовувати наші моделі для пошуку мозкових відмінностей, пов'язаних, наприклад, з порушеннями в навчанні або відмінностями в соціальному функціонуванні – аспектами, які ми прагнемо краще зрозуміти, щоб допомогти людям адаптуватися до цих викликів і подолати їх".
Stanford University Medical Center
Neural network model identifies distinct brain organization patterns in women and men
Medical Xpress, 19.02.2024
Srikanth Ryali, Yuan Zhang, Carlo de los Angeles, Vinod Menon
Proceedings of the National Academy of Sciences (2024)
30.03.2024