La inteligencia artificial detecta diferencias en la estructura del cerebro según el sexo
Según un estudio reciente, un software de inteligencia artificial (IA) que analiza resonancias magnéticas puede detectar diferencias en la organización celular de los cerebros de hombres y mujeres. Las investigadoras observaron estas distinciones en la sustancia blanca, que reside principalmente en la capa más interna del cerebro humano y facilita la comunicación entre las distintas regiones cerebrales.
Los hombres y las mujeres presentan diferencias en las tasas y los síntomas de diversas afecciones relacionadas con el cerebro, como la esclerosis múltiple, el trastorno del espectro autista y las migrañas.
Entender cómo influye el sexo biológico en el cerebro se considera crucial para mejorar los métodos de diagnóstico y los tratamientos. Sin embargo, aunque se han estudiado aspectos como el tamaño, la forma y el peso del cerebro, los investigadores sólo tienen un conocimiento limitado de su disposición celular.
Una investigación dirigida por investigadores del NYU Langone Health utilizó el aprendizaje automático, una técnica de IA, para analizar miles de resonancias magnéticas cerebrales de 471 hombres y 560 mujeres.
Según los resultados, los programas informáticos podían distinguir con precisión entre cerebros masculinos y femeninos identificando patrones de estructura y complejidad que no eran visibles a simple vista.
Validaciones de diversos modelos de inteligencia artificial
Tres modelos de IA diferentes confirmaron estos resultados, cada uno de ellos con diferentes puntos fuertes: la identificación de pequeñas porciones de materia blanca o el análisis de las relaciones entre regiones cerebrales más amplias.
En palabras de la Dra. Yvonne Lui, neurorradióloga y autora principal del estudio: «Nuestros hallazgos ofrecen una imagen más clara de cómo está estructurado un cerebro humano vivo, lo que a su vez puede aportar nuevos conocimientos sobre cómo se desarrollan muchos trastornos psiquiátricos y neurológicos y por qué pueden presentarse de forma diferente en hombres y mujeres».
El profesor Lui, vicepresidente de investigación del Departamento de Radiología de la Facultad de Medicina Grossman de la NYU, subraya que los estudios anteriores sobre la microestructura del cerebro se basaban principalmente en modelos animales y muestras de tejido humano.
Las dificultades de analizar estadísticamente regiones dibujadas manualmente
Algunos resultados anteriores también se han enfrentado a problemas de credibilidad porque se basaban en análisis estadísticos de regiones de interés dibujadas manualmente, lo que requería numerosas decisiones subjetivas sobre la forma, el tamaño y la ubicación de estas regiones y podía sesgar los resultados.
Para evitar este problema, el estudio reciente empleó el aprendizaje automático para analizar conjuntos enteros de imágenes sin especificar ningún punto concreto para su inspección, minimizando así los sesgos humanos, como señalan los autores.
La investigación comenzó entrenando modelos de IA con datos existentes que comprendían escáneres cerebrales de individuos sanos de ambos sexos, e indicando el sexo biológico de cada escáner.
Los modelos se diseñaron para mejorar progresivamente su capacidad de distinguir de forma independiente el sexo biológico a medida que acumulaban más datos. Lui prohibió a los modelos utilizar el tamaño y la forma del cerebro para sus determinaciones.
Las características que influyen en las determinaciones de las máquinas
Todos los modelos identificaron correctamente el sexo de los sujetos escaneados entre el 92% y el 98% de las veces. Algunas características, como la facilidad y la dirección del movimiento del agua a través del tejido cerebral, influyeron especialmente en las determinaciones de las máquinas.
Junbo Chen, MS, doctorando de la NYU Tandon School of Engineering y uno de los coautores principales del estudio, subrayó: «Estos resultados ponen de relieve la importancia de la diversidad a la hora de estudiar las enfermedades que surgen en el cerebro humano.»
Mientras tanto, Vara Lakshmi Bayanagari, MS, asistente de investigación graduada en la Escuela de Ingeniería Tandon de la NYU y otra coautora principal, advirtió contra el uso de los hombres como modelo estándar para diversos trastornos, ya que este enfoque puede pasar por alto conocimientos críticos.
Incapacidad de atribuir características a un sexo concreto
La investigadora advirtió de que, aunque las herramientas de IA podían identificar diferencias en la organización de las células cerebrales, no podían especificar qué sexo tenía más probabilidades de presentar determinadas características. Añadió que el estudio categorizó el sexo basándose en la información genética e incluyó exclusivamente resonancias magnéticas de hombres y mujeres cisgénero.
Según los autores, sus futuras investigaciones profundizarán en la comprensión de la evolución de las diferencias relacionadas con el sexo en la estructura cerebral a lo largo del tiempo para comprender mejor la posible influencia de los factores ambientales, hormonales y sociales en estos cambios.
En el estudio participaron, además de Lui, Chen y Bayanagari, los doctores Sohae Chung y Yao Wang.
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