Гендер играет значительную роль в развитии мозга, старении и различных нейродегенеративных и нейропсихиатрических расстройствах. Недавние исследования, проведенные в Stanford Medicine, пролили свет на эту тему, используя инновационный подход. Путем использования модели глубокого обучения искусственного интеллекта (ИИ) ученые смогли точно различить мужские и женские мозги на основе сканирования изображений активности мозга, достигнув впечатляющей точности более 90%.
Старший автор исследования, профессор Винод Менон, вместе с ведущими авторами Шрикантом Риали, Юань Чжан, Каустубхом Супекаром и Карло де лос Анхелесом, подчеркнули важность этих открытий. Они выделили, как понимание биологического влияния пола на организацию мозга может привести к разработке персонализированных, половоспецифических биомаркеров для психиатрических и неврологических расстройств. Кроме того, исследование предоставляет ценные ИИ-основанные вычислительные инструменты для будущих исследований.
Хотя существует несколько статистических данных, демонстрирующих гендерные различия в заболеваниях и расстройствах, связанных с мозгом, таких как крупная депрессивная расстройства, болезнь Паркинсона, болезнь Альцгеймера, аутизм в спектре аутизма и расстройство дефицита внимания и гиперактивности (РДГ), подлинные причины остаются неясными. Однако это исследование предоставляет новые аналитические знания о динамике мозга, которые отличают мужские и женские мозги.
Ученые из Stanford Medicine создали модель сверточной нейронной сети, называемую пространственно-временной глубокой нейронной сетью (stDNN), которая учитывает пространство-время. Этот алгоритм ИИ обучался на огромном объеме данных из Проекта человеческого связомозгового проекта, включая поведенческие и нейроизображения. Применяя техники аугментации данных, исследователи успешно увеличили размер обучающего набора данных, что привело к улучшению точности и обобщаемости.
Глубокая нейронная сеть достигла впечатляющих результатов, точно различая мужские и женские мозги у примерно 1 500 взрослых в возрасте от 20 до 35 лет с точностью более 90%. Для более глубокого понимания процесса принятия решений модели ИИ, команда применила понятный ИИ (XAI). Они обнаружили, что ключевые особенности мозга из лимбической сети, сети режима по умолчанию (DMN) и стриатума сыграли критическую роль в способности модели различать активность мозга мужчин и женщин.
Эти результаты вызывают сомнения в представлении о непрерывности в организации мужских и женских мозгов и подчеркивают воспроизводимость, обобщаемость и поведенческую релевантность гендерных различий в функциональной динамике мозга. Интеграция ИИ и нейронауки прокладывает путь к более глубокому пониманию гендерных различий в развитии мозга и связанных с ними расстройствах, открывая новые пути для персонализированных лечений и вмешательств.
В целом, это исследование подчеркивает огромный потенциал ИИ в раскрытии сложностей человеческого мозга, углубляя наше понимание влияния гендера на функционирование мозга и предоставляя проникновение в основные механизмы неврологических и психиатрических расстройств.
The source of the article is from the blog combopop.com.br