Una herramienta de inteligencia artificial revela diferencias sexuales en la estructura cerebral

Los programas informáticos de inteligencia artificial (IA) que procesan exploraciones por resonancia magnética revelan diferencias en la organización de los cerebros de hombres y mujeres a nivel celular, según muestra un nuevo estudio. Estas diferencias se encontraron en la materia blanca, tejido ubicado principalmente en la capa interna del cerebro humano que facilita la comunicación entre regiones.

Se sabe que los hombres y las mujeres sufren de manera diferente esclerosis múltiple, trastorno del espectro autista, migrañas y otros problemas cerebrales, y que presentan síntomas diferentes. Una comprensión detallada de cómo el sexo biológico afecta al cerebro se considera una forma de mejorar las herramientas de diagnóstico y los tratamientos. Sin embargo, aunque se ha estudiado el tamaño, la forma y el peso del cerebro, los investigadores sólo tienen una comprensión parcial de su estructura a nivel celular.

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

Los resultados fueron confirmados por tres modelos de IA diferentes diseñados para determinar el sexo biológico, utilizando sus puntos fuertes relativos para centrarse en pequeñas áreas de materia blanca o analizar conexiones en grandes regiones del cerebro.

"Nuestros hallazgos proporcionan una comprensión más clara de la estructura del cerebro humano vivo, lo que puede ofrecer nuevos conocimientos sobre cuántos trastornos psiquiátricos y neurológicos se desarrollan y por qué pueden presentarse de manera diferente en hombres y mujeres", afirmó el autor principal del estudio. Y la neurorradióloga Yvonne Luey, MD.

Luy, profesor y vicepresidente de investigación en el departamento de radiología de la Facultad de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva York, señala que estudios anteriores de la microestructura cerebral se han basado principalmente en modelos animales y muestras de tejido humano. Además, la validez de algunos de estos hallazgos pasados ha sido cuestionada por el uso de análisis estadísticos de regiones de interés "dibujadas a mano", que requirieron que los investigadores tomaran muchas decisiones subjetivas sobre la forma, el tamaño y la ubicación de las regiones de interés seleccionadas. Regiones. Estas elecciones podrían distorsionar potencialmente los resultados, afirma Lui.

El nuevo estudio evitó este problema utilizando el aprendizaje automático para analizar grupos completos de imágenes sin apuntar la computadora a una ubicación específica, lo que ayudó a eliminar el sesgo humano, señalan los autores.

Para el estudio, el equipo comenzó proporcionando a los programas de IA datos existentes de muestras de exploraciones cerebrales por resonancia magnética de hombres y mujeres sanos, especificando también el sexo biológico de cada exploración. Debido a que estos modelos fueron diseñados para utilizar técnicas estadísticas y matemáticas sofisticadas para volverse "más inteligentes" con el tiempo a medida que se acumulaban datos, eventualmente "aprendieron" a distinguir el sexo biológico por sí mismos. Es importante tener en cuenta que a los programas se les prohibió utilizar el tamaño y la forma general del cerebro para sus determinaciones, dice Lui.

Según los resultados, todos los modelos identificaron correctamente el género a partir de las exploraciones en el 92% - 98% de los casos. Varias características ayudaron particularmente a las máquinas a llegar a sus conclusiones, incluida la facilidad con la que el agua podía moverse a través del tejido cerebral y en qué dirección.

“Estos resultados resaltan la importancia de la diversidad al estudiar enfermedades que se originan en el cerebro humano”, dijo 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 sido el caso históricamente, se utiliza a los hombres como modelo estándar para diversos trastornos, los investigadores pueden pasar por alto conocimientos críticos”, añadió la coautora del estudio Vara Lakshmi Bayanagari, MS, estudiante de posgrado en investigación en la Universidad de Nueva York Tandon. Escuela de Ingeniería.

Bayanagari advierte que, si bien las herramientas de inteligencia artificial podrían informar diferencias en la organización de las células cerebrales, no podrían revelar qué sexo era más propenso a qué características. Añade que el estudio clasificó el género según la información genética y solo incluyó 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, dijeron los autores.

El trabajo fue publicado en la revista Scientific Reports.