Dirbtinio intelekto įrankis atskleidžia lyties skirtumus smegenų struktūroje
Paskutinį kartą peržiūrėta: 14.06.2024
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.
Dirbtinio intelekto (DI) kompiuterinės programos, apdorojančios MRT nuskaitymus, atskleidžia vyrų ir moterų smegenų struktūros skirtumus ląstelių lygmenyje, rodo naujas tyrimas. Šie skirtumai buvo nustatyti baltojoje medžiagoje – audinyje, daugiausia esančiame vidiniame žmogaus smegenų sluoksnyje, kuris palengvina regionų ryšį.
Žinoma, kad vyrai ir moterys skirtingai kenčia nuo išsėtinės sklerozės, autizmo spektro sutrikimo, migrenos ir kitų smegenų problemų, o simptomai skiriasi. Išsamus supratimas apie tai, kaip biologinė lytis veikia smegenis, yra laikomas diagnostikos priemonių ir gydymo tobulinimo būdu. Tačiau, nors smegenų dydis, forma ir svoris buvo ištirtas, mokslininkai tik iš dalies supranta jų struktūrą ląstelių lygiu.
Naujasis tyrimas, kuriam vadovavo NYU Langone Health mokslininkai, naudojo AI metodą, vadinamą mašininiu mokymusi, kad išanalizuoti tūkstančius 471 vyro ir 560 moterų smegenų MRT. Rezultatai parodė, kad kompiuterinės programos gali tiksliai atskirti vyrų ir moterų smegenis, atskleisdamos struktūrinius ir sudėtingus modelius, kurie buvo nematomi žmogaus akiai.
Rezultatus patvirtino trys skirtingi AI modeliai, sukurti biologinei lyčiai nustatyti, naudojant jų santykinę jėgą, sutelkiant dėmesį į mažas baltosios medžiagos sritis arba analizuojant ryšius tarp didelių smegenų regionų.
Mūsų išvados suteikia aiškesnį supratimą apie gyvų žmogaus smegenų struktūrą, o tai gali pasiūlyti naujų įžvalgų apie tai, kiek psichikos ir neurologinių sutrikimų išsivysto ir kodėl jie gali pasireikšti skirtingai vyrams ir moterims“, – sakė tyrimo vadovas. Ir neuroradiologė Yvonne Luey, MD.
Luy, NYU Grossmano medicinos mokyklos Radiologijos katedros profesorius ir tyrimų viceprezidentas, pažymi, kad ankstesni smegenų mikrostruktūros tyrimai daugiausia buvo pagrįsti gyvūnų modeliais ir žmogaus audinių mėginiais. Be to, kai kurių iš šių praeities išvadų pagrįstumu kilo abejonių dėl „ranka nupieštų“ dominančių regionų statistinės analizės, dėl kurių mokslininkai turėjo priimti daug subjektyvių sprendimų dėl pasirinktų formų, dydžio ir vietos. Regionuose. Tokie rinkimai gali iškreipti rezultatus, sako Lui.
Naujame tyrime šios problemos išvengta, naudojant mašininį mokymąsi, kad būtų galima analizuoti ištisas vaizdų grupes, nenukreipiant kompiuterio į konkrečią vietą, o tai padeda pašalinti žmogaus šališkumą, pažymi autoriai.
Tyrimo metu komanda pradėjo dirbtinio intelekto programoms pateikdama esamus duomenis iš sveikų vyrų ir moterų smegenų MRT tyrimų, taip pat nurodydama kiekvieno nuskaitymo biologinę lytį. Kadangi šie modeliai buvo sukurti naudoti sudėtingus statistinius ir matematinius metodus, kad laikui bėgant, kaupiant duomenis, taptų „išmanesni“, galiausiai jie „išmoko“ atskirti biologinę lytį patys. Svarbu pažymėti, kad programoms buvo draudžiama naudoti bendrą smegenų dydį ir formą savo sprendimams, sako Lui.
Remiantis rezultatais, 92–98 % atvejų visi modeliai teisingai nustatė lytį. Kelios funkcijos ypač padėjo mašinoms padaryti išvadas, įskaitant tai, kaip lengvai ir kokia kryptimi vanduo gali judėti smegenų audiniu.
Šie rezultatai pabrėžia įvairovės svarbą tiriant ligas, kurios atsiranda žmogaus smegenyse“, – sakė tyrimo bendraautorius Junbo Chen, MS, NYU Tandono inžinerijos mokyklos doktorantas.
Jei, kaip buvo istoriškai, vyrai yra naudojami kaip standartinis įvairių sutrikimų modelis, tyrėjai gali nepastebėti kritinių įžvalgų“, – pridūrė tyrimo bendraautorius Vara Lakshmi Bayanagari, MS, NYU Tandono absolventas. Inžinerijos mokykla.
Bayanagari įspėja, kad nors dirbtinio intelekto įrankiai gali pranešti apie smegenų ląstelių organizavimo skirtumus, jie negalėjo atskleisti, kuri lytis yra labiau linkusi į kurias savybes. Ji priduria, kad tyrimas lytį klasifikavo pagal genetinę informaciją ir apėmė tik cislyčių vyrų ir moterų MRT nuskaitymus.
Komanda planuoja toliau tirti smegenų struktūros lyčių skirtumų raidą laikui bėgant, kad geriau suprastų aplinkos, hormoninių ir socialinių veiksnių vaidmenį šiems pokyčiams, teigė autoriai.
Darbas buvo paskelbtas žurnalo Mokslinės ataskaitos.