Un gruppo di ricercatori della Stanford Medicine ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale (AI) in grado di identificare con oltre il 90% di accuratezza il sesso di una persona attraverso la scansione del suo cervello. Questo studio fornisce prove delle differenze di genere nell’organizzazione cerebrale, che potrebbero influenzare la comprensione dei disturbi neuropsichiatrici. L’importanza del sesso nello sviluppo del cervello e nei disturbi è stata messa in evidenza utilizzando l’AI avanzata per rivelare reti cerebrali diverse tra i sessi, suggerendo che queste differenze possono influenzare le capacità cognitive e il comportamento.
Modelli cerebrali variabili tra donne e uomini
Uno studio recente condotto dai ricercatori della Stanford Medicine ha rivelato un modello di intelligenza artificiale in grado di identificare con oltre il 90% di accuratezza se le scansioni dell’attività cerebrale provengono da una donna o da un uomo. I risultati, pubblicati di recente sulla rivista Proceedings of the National Academy of Sciences, aiutano a risolvere una controversia di lunga data su se esistano differenze di genere affidabili nel cervello umano e suggeriscono che comprendere queste differenze può essere fondamentale per affrontare le condizioni neuropsichiatriche che colpiscono diversamente donne e uomini.
Scoprire le differenze cerebrali
La misura in cui il sesso di una persona influisce su come il suo cervello è organizzato e funziona è da tempo un punto di disputa tra gli scienziati. Sebbene sappiamo che i cromosomi sessuali con cui nasciamo aiutano a determinare il cocktail di ormoni a cui il nostro cervello è esposto – in particolare durante lo sviluppo precoce, la pubertà e l’invecchiamento – i ricercatori hanno a lungo lottato per collegare il sesso a differenze concrete nel cervello umano. Le strutture cerebrali tendono a sembrare molto simili in uomini e donne, e anche le precedenti ricerche che esaminano come le regioni cerebrali lavorano insieme hanno in gran parte fallito nel trovare indicatori cerebrali consistenti del sesso.
Utilizzo dell’AI spiegabile
Fino a poco tempo fa, un modello come quello impiegato dal team di Menon avrebbe aiutato i ricercatori a suddividere i cervelli in diversi gruppi, ma non avrebbe fornito informazioni su come avveniva la suddivisione. Oggi, tuttavia, i ricercatori hanno accesso a uno strumento chiamato ”AI spiegabile”, che può setacciare enormi quantità di dati per spiegare come vengono prese le decisioni di un modello.
Modelli di abilità cognitive specifici per il sesso
Utilizzando l’AI spiegabile, Menon e il suo team hanno identificato le reti cerebrali che erano più importanti per il giudizio del modello su se una scansione cerebrale provenisse da un uomo o da una donna. Hanno scoperto che il modello guardava più spesso alla rete del modo predefinito, allo striato e alla rete limbica per prendere la decisione. Il team si è poi chiesto se potessero creare un altro modello in grado di prevedere quanto bene i partecipanti avrebbero fatto in determinati compiti cognitivi basati su caratteristiche cerebrali funzionali che differiscono tra donne e uomini. Hanno sviluppato modelli specifici per il sesso delle abilità cognitive: un modello prevedeva efficacemente le prestazioni cognitive negli uomini ma non nelle donne, e un altro nelle donne ma non negli uomini. I risultati indicano che le caratteristiche cerebrali funzionali che variano tra i sessi hanno implicazioni comportamentali significative.
Questi modelli hanno funzionato molto bene perché abbiamo separato con successo i modelli cerebrali tra i sessi. Questo ci dice che trascurare le differenze di genere nell’organizzazione cerebrale potrebbe portarci a perdere fattori chiave alla base dei disturbi neuropsichiatrici. Mentre il team ha applicato il loro modello di rete neurale profonda a domande sulle differenze di sesso, Menon afferma che il modello può essere applicato per rispondere a domande su come qualsiasi aspetto della connettività cerebrale possa essere correlato a qualsiasi tipo di abilità cognitiva o comportamento. Lui e il suo team prevedono di rendere il loro modello pubblicamente disponibile per qualsiasi ricercatore da utilizzare.
I nostri modelli di AI hanno un’applicabilità molto ampia. Un ricercatore potrebbe utilizzare i nostri modelli per cercare differenze cerebrali legate a deficit di apprendimento o differenze nel funzionamento sociale, ad esempio - aspetti che siamo ansiosi di comprendere meglio per aiutare le persone ad adattarsi e superare queste sfide.
