Una herramienta de inteligencia artificial revela las diferencias entre sexos en la estructura del cerebro

Un nuevo estudio revela diferencias en la organización cerebral de hombres y mujeres a nivel celular, según programas informáticos de inteligencia artificial (IA) que procesan imágenes por resonancia magnética. Estas diferencias se detectaron en la sustancia blanca, el tejido que se encuentra principalmente en la capa interna del cerebro humano y que facilita la comunicación entre regiones.

Se sabe que hombres y mujeres sufren de forma diferente la esclerosis múltiple, el trastorno del espectro autista, las migrañas y otros problemas cerebrales, y presentan síntomas distintos. Comprender en detalle cómo el sexo biológico afecta al cerebro se considera una forma de mejorar las herramientas de diagnóstico y los tratamientos. Sin embargo, si bien se han estudiado el tamaño, la forma y el peso del cerebro, los investigadores solo tienen una comprensión parcial de su estructura a nivel celular.

Un nuevo estudio dirigido por investigadores de NYU Langone Health utilizó una técnica de IA llamada aprendizaje automático para analizar miles de resonancias magnéticas cerebrales de 471 hombres y 560 mujeres. Los resultados mostraron que los programas informáticos podían diferenciar con precisión entre cerebros masculinos y femeninos, identificando patrones estructurales y complejos invisibles para el ojo humano.

Los resultados fueron confirmados por tres modelos de IA diferentes diseñados para determinar el sexo biológico, utilizando sus fortalezas relativas ya sea concentrándose en pequeñas áreas de materia blanca o analizando conexiones en grandes áreas del cerebro.

"Nuestros hallazgos proporcionan una imagen más clara de la estructura del cerebro humano vivo, lo que puede ofrecer nuevos conocimientos sobre cómo se desarrollan muchos trastornos psiquiátricos y neurológicos y por qué pueden manifestarse de manera diferente en hombres y mujeres", dijo la autora principal del estudio y neurorradióloga Yvonne Lui, MD.

Lui, profesor y vicepresidente de investigación del departamento de radiología de la Facultad de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva York, señala que estudios previos sobre la microestructura cerebral se han basado en gran medida en modelos animales y muestras de tejido humano. Además, la validez de algunos de estos hallazgos previos se ha visto cuestionada por el uso de análisis estadísticos de regiones de interés "dibujadas a mano", lo que obligó a los investigadores a tomar numerosas decisiones subjetivas sobre la forma, el tamaño y la ubicación de las regiones seleccionadas. Dichas decisiones podrían sesgar los resultados, afirma Lui.

Los hallazgos del nuevo estudio evitaron este problema al utilizar el aprendizaje automático para analizar grupos enteros de imágenes sin indicarle a la computadora que mirara una ubicación específica, lo que ayudó a eliminar los sesgos humanos, señalan los autores.

Para el estudio, el equipo comenzó introduciendo en los programas de IA datos existentes de resonancias magnéticas cerebrales de hombres y mujeres sanos, junto con el sexo biológico de cada imagen. Dado que estos modelos fueron diseñados para utilizar métodos estadísticos y matemáticos sofisticados y volverse más inteligentes con el tiempo a medida que acumulaban datos, finalmente aprendieron a discernir el sexo biológico por sí solos. Cabe destacar que, según Lui, los programas no podían utilizar el tamaño y la forma general del cerebro para sus determinaciones.

Según los resultados, todos los modelos identificaron correctamente el género de los escáneres entre el 92 % y el 98 % de las veces. Varias características, en particular, ayudaron a las máquinas a extraer sus conclusiones, incluyendo la facilidad y la dirección en que el agua pudo desplazarse a través del tejido cerebral.

"Estos hallazgos resaltan la importancia de la diversidad al estudiar enfermedades que se originan en el cerebro humano", afirmó el coautor del estudio, Junbo Chen, MS, estudiante de doctorado en la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York.

"Si, como ha sucedido históricamente, se utiliza a los hombres como modelo estándar para diversos trastornos, los investigadores pueden pasar por alto información crucial", añadió la coautora del estudio, Vara Lakshmi Bayanagari, MS, estudiante de posgrado de investigación en la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York.

Bayanagari advierte que, si bien las herramientas de IA pudieron reportar diferencias en la organización de las células cerebrales, no pudieron identificar qué género era más propenso a ciertos rasgos. Añade que el estudio clasificó el género con base en información genética e incluyó únicamente resonancias magnéticas de hombres y mujeres cisgénero.

El equipo planea estudiar más a fondo el desarrollo de las diferencias sexuales en la estructura del cerebro a lo largo del tiempo para comprender mejor el papel de los factores ambientales, hormonales y sociales en estos cambios, dicen los autores.

El trabajo fue publicado en la revista Scientific Reports.