Pohlaví hraje významnou roli ve vývoji mozku, stárnutí a různých neurodegenerativních a neuropsychiatrických poruchách. Nedávný výzkum provedený Stanford Medicine přináší poznatky využitím inovativního přístupu. Využitím modelu hlubokého učení umělé inteligence (AI) byli vědci schopni přesně rozlišit mezi mužskými a ženskými mozkovými aktivity na základě snímků mozkové aktivity, dosahující úctyhodné přesnosti přes 90%.
Výzkumy vedoucího autora studie, profesora Vinoda Menona, spolu s hlavními autory Srikanthem Ryali, Yuan Zhangem, Kaustubhem Supekar a Carlem de los Angeles zdůraznili důležitost těchto zjištění. Poukázali na to, jak pochopení biologického vlivu pohlaví na organizaci mozku může vést k vývoji personalizovaných, pohlaví-specifických biomarkerů pro psychiatrické a neurologické poruchy. Kromě toho výzkum poskytuje cenné nástroje založené na umělé inteligenci pro budoucí šetření.
I když existuje několik statistik, které ukazují rozdíly související s pohlavím v mozkových onemocněních a poruchách, jako je například majoritní depresivní porucha, Parkinsonova nemoc, Alzheimerova nemoc, porucha autistického spektra a porucha pozornosti s hyperaktivitou (ADHD), příčiny zůstávají nejasné. Tento výzkum však přináší nové poznatky o dynamice mozku, které odlišují mužské a ženské mozkové aktivity.
Vědci ze Stanford Medicine vytvořili model konvoluční neuronové sítě nazvaný model hluboké neuronové sítě zohledňující prostor a čas (stDNN). Tento algoritmus AI byl trénován na rozsáhlém množství dat z Human Connectome Project, včetně behaviorálních a obrazových dat mozku. Implementací technik augmentace dat výzkumníci úspěšně zvětšili velikost trénovací sady dat, což vedlo k zlepšení přesnosti a generalizovatelnosti.
Hluboká neuronová síť dosáhla úctyhodných výsledků, které přesně rozlišovaly mezi mužskými a ženskými mozkovými aktivitami u přibližně 1 500 dospělých ve věku 20-35 let s přesností přes 90%. Pro lepší porozumění rozhodovacího procesu modelu AI tým aplikoval Vysvětlitelnou AI (XAI). Zjistili, že klíčové mozkové rysy z limbické sítě, základní sítě (DMN) a striata hrály klíčovou roli ve schopnosti modelu rozlišit mužské a ženské mozkové aktivity.
Tato zjištění zpochybňují představu o kontinuu v organizaci mužsko-ženského mozku a zdůrazňují replikovatelnost, generalizovatelnost a behaviorální relevanci rozdílů v funkční dynamice mozku mezi pohlavími. Integrace umělé inteligence a neurovědy otevírá cestu k hlubšímu porozumění rozdílům mezi pohlavími ve vývoji mozku a souvisejících poruchách, nabízí nové cesty k personalizovaným léčbám a intervencím.
Celkově tento výzkum zdůrazňuje obrovský potenciál umělé inteligence při odhalování složitostí lidského mozku, zdokonalování našeho poznání toho, jak pohlaví ovlivňuje mozkovou funkci, a poskytuje náhledy do podkladových mechanismů neurologických a psychiatrických poruch.
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es