Estudo descobre como o cérebro de mulheres e de homens se organizam de maneira diferente
Uma pesquisa recente conduzida por especialistas da Medicina de Stanford resultou no desenvolvimento de um sistema inovador de inteligência artificial. Este sistema demonstra uma precisão de mais de 90% na distinção entre varreduras cerebrais de mulheres e homens.
Publicado nos Anais da Academia Nacional de Ciências em 19 de fevereiro, o estudo contribui significativamente para o debate em curso sobre a existência de diferenças sexuais distintas no cérebro humano. Ele sublinha a importância dessas diferenças no contexto de condições neuropsiquiátricas que impactam homens e mulheres de maneiras variadas.
Vinod Menon, Ph.D., um professor de Stanford especializado em psiquiatria e ciências comportamentais e também o chefe do Laboratório de Neurociência Cognitiva e Sistemas de Stanford, enfatizou o papel crítico do sexo no desenvolvimento cerebral, no envelhecimento e em várias condições psiquiátricas e neurológicas. Ele observou: “Reconhecer diferenças estáveis e verificáveis entre o cérebro masculino e feminino é vital para uma compreensão mais profunda das vulnerabilidades específicas ao sexo em transtornos psiquiátricos e neurológicos”.
Menon é o pesquisador principal do estudo, com contribuições importantes do cientista sênior de pesquisa Srikanth Ryali, Ph.D., e de Yuan Zhang, Ph.D., membro do corpo acadêmico.
O modelo de IA identificou regiões cerebrais específicas, como a rede de modo padrão (envolvida no processamento de pensamentos autorreferenciais), bem como o estriado e a rede límbica (importantes na aprendizagem e resposta a recompensas), que foram instrumentais na diferenciação entre cérebros masculinos e femininos.
Os pesquisadores esclareceram que seu estudo não aborda se essas diferenças cerebrais relacionadas ao sexo são inatas ou moldadas por hormônios e fatores sociais.
O papel do sexo na formação e funcionamento do cérebro tem sido objeto de controvérsia entre os cientistas por muito tempo. A influência dos cromossomos sexuais e do ambiente hormonal experimentado pelo cérebro, especialmente durante o desenvolvimento inicial, a puberdade e o envelhecimento, é conhecida, mas estabelecer a ligação desses fatores com diferenças cerebrais tangíveis tem sido desafiador.
As estruturas cerebrais de homens e mulheres são geralmente similares, e estudos anteriores em grande parte foram inconclusivos na identificação de padrões de atividade cerebral específicos do sexo.
Aproveitando os avanços recentes em inteligência artificial e o acesso a extensos conjuntos de dados, a equipe de Menon realizou uma análise mais sofisticada do que as tentativas anteriores. Eles desenvolveram um modelo de IA treinado em dados de imagens cerebrais, que aprendeu a distinguir entre cérebros masculinos e femininos com base em padrões sutis.
O modelo, empregando uma rede neural profunda para analisar varreduras dinâmicas de ressonância magnética, mostrou uma precisão notável na classificação de cerca de 1.500 varreduras cerebrais por sexo. Sua eficácia em conjuntos de dados diversos dos EUA e da Europa fortalece ainda mais a evidência de diferenças cerebrais detectáveis relacionadas ao sexo.
Menon afirmou: “Esta é uma prova convincente de que o sexo influencia significativamente a organização do cérebro humano.”
Além disso, o uso da “IA explicável” permitiu que os pesquisadores entendessem como o modelo diferenciava entre varreduras cerebrais masculinas e femininas. Ele se concentrou principalmente na rede de modo padrão, estriado e redes límbicas.
A equipe também desenvolveu modelos específicos de sexo para prever o desempenho cognitivo com base em características cerebrais diferentes entre os sexos. Esses modelos anteciparam efetivamente habilidades cognitivas em um sexo, mas não no outro, destacando a importância comportamental dessas diferenças cerebrais.
Menon observou o potencial de negligenciar as diferenças de sexo na organização cerebral poder obscurecer aspectos-chave dos transtornos neuropsiquiátricos. Ele apontou a ampla aplicabilidade de seus modelos de IA em várias áreas de pesquisa, incluindo dificuldades de aprendizado e diferenças de funcionamento social, com o objetivo de ajudar indivíduos a superar esses desafios. A equipe planeja disponibilizar seu modelo publicamente para uso mais amplo na pesquisa. [Medical Expres]
