В рамках нового исследования ученые из Стэнфордского университета создали модель искусственного интеллекта, которая анализирует динамическое МРТ-сканирование, определяя конкретные сети, имеющие решающее значение для различения мужского и женского мозга. По мнению исследователей, понимание этих различий может иметь решающее значение для лечения нейропсихиатрических состояний, которые по-разному влияют на женщин и мужчин.

"Ключевой мотивацией для этого исследования является то, что пол играет решающую роль в развитии человеческого мозга, старении и проявлении психиатрических и неврологических расстройств", — говорит Винод Менон, профессор психиатрии и поведенческих наук и директор Лаборатории когнитивных и системных нейронаук Стэнфордского университета.

При анализе модель ИИ опиралась прежде всего на сеть пассивной работы мозга, а также полосатое тело и лимбическую сеть, которые участвуют в обучении и в реакции на вознаграждение.

Исследователи отмечают, что эта работа не учитывает, возникают ли половые различия в раннем возрасте или они могут быть вызваны гормональными различиями или социальными обстоятельствами, с которыми мужчины и женщины могут с большей вероятностью столкнуться.

Выявление различий в мозге

Степень, в которой пол влияет на организацию и работу мозга, уже давно является предметом споров среди ученых. Хотя мы знаем, что половые хромосомы, с которыми мы рождаемся, помогают определить коктейль гормонов, воздействию которого подвергается наш мозг – особенно на раннем этапе развития, во время полового созревания и старения – исследователи уже давно пытаются связать пол с конкретными различиями в человеческом мозге.

Поскольку структуры этого органа, как правило, выглядят примерно одинаково у мужчин и женщин, предыдущие исследования, изучающие совместную работу областей мозга, не смогли выявить явных индикаторов, на основании которых можно было бы судить о различиях.

В своем нынешнем исследовании Менон и его команда воспользовались последними достижениями в области искусственного интеллекта, а также доступом к множеству больших наборов данных, чтобы провести более мощный чем ранее анализ.

Во-первых, они создали модель глубокой нейронной сети, которая учится классифицировать данные визуализации мозга: когда исследователи показали модели ИИ снимки и сообщили, что она смотрит на мужской или женский мозг, модель начала "обучаться" тому, какие тонкие шаблоны могут помочь ей заметить разницу.

Эта модель продемонстрировала лучшую производительность по сравнению с предыдущими отчасти потому, что в ней использовалась глубокая нейронная сеть, которая анализирует динамические снимки МРТ. Этот подход отражает сложное взаимодействие между различными областями мозга. Когда исследователи протестировали модель примерно на 1500 сканах мозга, она почти всегда могла определить пол.

Успех модели предполагает, что обнаруживаемые половые различия действительно существуют в мозгу, но раньше их просто не фиксировали достоверно. Тот факт, что ИИ так хорошо работал в различных наборах данных, включая сканирование мозга представителей США и Европы, делает результаты особенно убедительными.

Прогнозы

До недавнего времени модель, подобная той, которую использовала команда Менона, помогала исследователям определять половую принадлежность, но не давала информации о том, как именно происходит сортировка. Однако сегодня у исследователей есть доступ к инструменту под названием "объяснимый ИИ", который может анализировать огромные объемы данных, чтобы объяснить, как принимаются решения модели.

Используя объяснимый искусственный интеллект, Менон и его команда определили мозговые сети, которые были наиболее важны для решения модели о том, было ли сканирование мозга получено от мужчины или от женщины. Выяснилось, что чаще всего ИИ обращался к сети пассивной работы, а также полосатому телу и лимбической сети.

Затем команда задалась вопросом, смогут ли они создать другую модель, которая могла бы предсказать, насколько хорошо участники справятся с определенными когнитивными задачами, основываясь на функциональных особенностях мозга, которые различаются у женщин и мужчин.

Они разработали модели когнитивных способностей с учетом пола: одна модель эффективно предсказывала когнитивные способности у мужчин, но не у женщин, а другая — у женщин, но не у мужчин. Результаты показывают, что функциональные характеристики мозга, различающиеся у разных полов, имеют серьезные поведенческие последствия.

"Эти модели сработали очень хорошо, потому что мы успешно разделили мозговые структуры между полами, — говорит Менон. — Это говорит о том, что игнорирование половых различий в организации мозга может привести к тому, что мы упустим ключевые факторы, лежащие в основе нервно-психических расстройств".

"Наши модели ИИ имеют очень широкую применимость, — объясняет Менон. — Исследователь может использовать их для поиска различий в мозге, связанных, например, с нарушениями обучения или различиями в социальном функционировании — аспекты, которые мы стремимся лучше понять, чтобы помочь людям адаптироваться и преодолевать проблемы".

Исследование было опубликовано в PNAS.