Naujos publikacijos
Dirbtinio intelekto įrankis atskleidžia lyčių skirtumus smegenų struktūroje
Paskutinį kartą peržiūrėta: 02.07.2025
Visas „iLive“ turinys yra peržiūrėtas medicinoje arba tikrinamas, kad būtų užtikrintas kuo didesnis faktinis tikslumas.
Mes turime griežtas įsigijimo gaires ir susiejamos tik su geros reputacijos žiniasklaidos svetainėmis, akademinių tyrimų institucijomis ir, jei įmanoma, medicininiu požiūriu peržiūrimais tyrimais. Atkreipkite dėmesį, kad skliausteliuose ([1], [2] ir tt) esantys numeriai yra paspaudžiami nuorodos į šias studijas.
Jei manote, kad bet koks mūsų turinys yra netikslus, pasenęs arba kitaip abejotinas, pasirinkite jį ir paspauskite Ctrl + Enter.
Naujas tyrimas rodo, kad dirbtinio intelekto (DI) kompiuterinės programos, apdorojančios MRT vaizdus, atskleidžia vyrų ir moterų smegenų organizacijos skirtumus ląstelių lygmeniu. Šie skirtumai buvo aptikti baltojoje medžiagoje – audinyje, daugiausia esančiame vidiniame žmogaus smegenų sluoksnyje, kuris palengvina bendravimą tarp regionų.
Yra žinoma, kad vyrai ir moterys skirtingai kenčia nuo išsėtinės sklerozės, autizmo spektro sutrikimo, migrenos ir kitų smegenų problemų, taip pat jiems pasireiškia skirtingi simptomai. Išsamus biologinės lyties poveikio smegenims supratimas laikomas būdu tobulinti diagnostikos priemones ir gydymą. Tačiau, nors smegenų dydis, forma ir svoris buvo tirti, tyrėjai tik iš dalies supranta jų struktūrą ląstelių lygmeniu.
Naujame tyrime, kuriam vadovavo Niujorko universiteto Langone sveikatos universiteto mokslininkai, buvo panaudota dirbtinio intelekto technika, vadinama mašininiu mokymusi, siekiant išanalizuoti tūkstančius 471 vyro ir 560 moterų MRT smegenų skenavimų. Rezultatai parodė, kad kompiuterinės programos gali tiksliai atskirti vyrų ir moterų smegenis, nustatydamos struktūrinius ir sudėtingus modelius, kurie buvo nematomi žmogaus akiai.
Rezultatus patvirtino trys skirtingi dirbtinio intelekto modeliai, sukurti biologinei lyčiai nustatyti, naudojant jų santykinius stipriuosius bruožus, sutelkiant dėmesį į mažas baltosios medžiagos sritis arba analizuojant ryšius tarp didelių smegenų sričių.
„Mūsų išvados suteikia aiškesnį gyvo žmogaus smegenų struktūros vaizdą, o tai gali suteikti naujų įžvalgų apie tai, kiek psichiatrinių ir neurologinių sutrikimų išsivysto ir kodėl jie gali pasireikšti skirtingai vyrams ir moterims“, – teigė pagrindinė tyrimo autorė ir neuroradiologė Yvonne Lui.
Lui, Niujorko universiteto Grossmano medicinos mokyklos Radiologijos katedros profesorius ir tyrimų pirmininko pavaduotojas, pažymi, kad ankstesni smegenų mikrostruktūros tyrimai labai rėmėsi gyvūnų modeliais ir žmonių audinių mėginiais. Be to, kai kurių šių ankstesnių išvadų pagrįstumas buvo suabejotas naudojant statistinę „ranka pieštas“ dominančias sritis, todėl tyrėjams teko priimti daug subjektyvių sprendimų dėl pasirinktų sričių formos, dydžio ir vietos. Tokie pasirinkimai gali iškreipti rezultatus, sako Lui.
Autoriai pažymi, kad naujojo tyrimo išvados padėjo išvengti šios problemos, nes mašininis mokymasis analizavo ištisas vaizdų grupes, nenurodant kompiuteriui žiūrėti į konkrečią vietą, o tai padėjo pašalinti žmogaus šališkumą.
Tyrimą komanda pradėjo nuo to, kad DI programoms pateikė esamus sveikų vyrų ir moterų smegenų MRT tyrimų duomenis ir kiekvieno tyrimo biologinę lytį. Kadangi šie modeliai buvo sukurti naudojant sudėtingus statistinius ir matematinius metodus, kad laikui bėgant, kaupiant duomenis, taptų „protingesni“, jie galiausiai „išmoko“ patys nustatyti biologinę lytį. Svarbu tai, kad programos negalėjo naudoti bendro smegenų dydžio ir formos savo nustatymams, sako Lui.
Remiantis rezultatais, visi modeliai teisingai nustatė skenuotų asmenų lytį 92–98 % atvejų. Išvadas mašinoms padaryti padėjo keli veiksniai, įskaitant tai, kaip lengvai ir kokia kryptimi vanduo galėjo judėti smegenų audiniu.
„Šie rezultatai pabrėžia įvairovės svarbą tiriant ligas, kylančias iš žmogaus smegenų“, – teigė tyrimo bendraautorius Junbo Chen, MS, NYU Tandon inžinerijos mokyklos doktorantas.
„Jei, kaip buvo istoriškai, vyrai naudojami kaip standartinis įvairių sutrikimų modelis, tyrėjai gali praleisti svarbias įžvalgas“, – pridūrė tyrimo bendraautorė Vara Lakshmi Bayanagari, MS, NYU Tandon inžinerijos mokyklos magistrantė.
Bayanagari įspėja, kad nors dirbtinio intelekto įrankiai gali pranešti apie smegenų ląstelių organizacijos skirtumus, jie negali nustatyti, kuri lytis yra labiau linkusi į kuriuos bruožus. Ji priduria, kad tyrime lytis buvo klasifikuojama pagal genetinę informaciją ir buvo įtraukti tik cislyčių vyrų ir moterų MRT tyrimai.
Pasak autorių, komanda planuoja toliau tirti lyčių skirtumų raidą smegenų struktūroje laikui bėgant, kad geriau suprastų aplinkos, hormoninių ir socialinių veiksnių vaidmenį šiuose pokyčiuose.
Darbas buvo paskelbtas žurnale „Scientific Reports“.