El Centro Médico de la Universidad de Stanford utilizó IA para detectar diferencias estructurales en cerebros masculinos y femeninos.
El estudio logró una precisión de más de 90% en la identificación del sexo de los individuos a partir de exploraciones de la actividad cerebral, arrojando luz sobre el largamente debatido tema de las diferencias estructurales específicas del sexo en el cerebro.
En investigaciónpublicado en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), afirma que estas diferencias mejorarán nuestra comprensión y tratamiento de las afecciones neuropsiquiátricas que se manifiestan de forma distinta en mujeres y hombres.
El Dr. Vinod Menon, director del Laboratorio de Neurociencia Cognitiva y de Sistemas de Stanford, explicó la importancia de reconocer las diferencias de sexo en el cerebro.
"El sexo desempeña un papel crucial en el desarrollo del cerebro humano, en el envejecimiento y en la manifestación de trastornos psiquiátricos y neurológicos". Menon declaróEl objetivo del estudio es avanzar en la comprensión de las vulnerabilidades mentales y neurológicas específicas de cada sexo.
Por ejemplo, sabemos que las mujeres tienen casi el doble de probabilidades que los hombres de ser diagnosticadas de depresión, mientras que los hombres tienen más probabilidades de ser diagnosticados de TDAH.
Otras enfermedades mentales como los trastornos de la personalidad, el trastorno bipolar y la esquizofrenia también se manifiestan de forma diferente en hombres y mujeres.
Identificar y clasificar con precisión las diferencias entre la anatomía cerebral masculina y femenina es clave para comprender si existe una explicación biológica.
He aquí seis pasos que describen cómo funcionó el estudio:
- El estudio investigó las diferencias relacionadas con el sexo en la función cerebral, que es crucial para comprender las repercusiones en el comportamiento y los trastornos mentales, mediante el análisis de datos de resonancia magnética funcional (IRMf) de unos 1.500 adultos jóvenes.
- Se empleó IA avanzada, concretamente una red neuronal profunda espaciotemporal (stDNN), para escudriñar los escáneres cerebrales y revelar patrones distintos en la organización de los cerebros masculino y femenino.
- Este modelo de IA, sobre 90%, demostró una precisión impresionante a la hora de distinguir los cerebros masculinos de los femeninos basándose en la dinámica funcional, destacando su eficacia en múltiples sesiones y cohortes independientes.
- Redes cerebrales clave -como la red de modos por defecto, el cuerpo estriado y el sistema límbico- mostraron diferencias significativas entre sexos, con tamaños del efecto superiores a 1,5, lo que indica distinciones sólidas en la organización cerebral.
- El uso en el estudio de técnicas de IA explicable (XAI) permitió identificar características cerebrales específicas responsables de estas diferencias, y estas características podrían predecir perfiles cognitivos específicos de cada sexo.
- Estos hallazgos desafían las creencias previas sobre un espectro continuo de organización cerebral masculino-femenino, destacando el sexo como factor fundamental en la estructura y función cerebrales, con implicaciones para los enfoques médicos personalizados en el tratamiento de trastornos mentales y neurológicos.
Los investigadores profundizaron en su investigación preguntándose si podían predecir el rendimiento de los individuos en tareas cognitivas basándose en las características cerebrales específicas de cada sexo que habían identificado.
Para ello, crearon dos modelos de IA especializados: uno adaptado para predecir las capacidades cognitivas de los hombres y otro para las mujeres. Estos modelos se basaron en los distintos patrones cerebrales relacionados con el sexo que el equipo había descubierto previamente.
El éxito de estos modelos fue notable. El modelo diseñado para los hombres predijo con exactitud su rendimiento cognitivo, pero no funcionó con las mujeres, y viceversa. Esto sugiere claramente que las diferencias funcionales en la organización cerebral entre sexos tienen repercusiones en el mundo real sobre el comportamiento y las capacidades cognitivas.
Menon explicó la importancia de estos hallazgos: "Estos modelos funcionaron realmente bien porque conseguimos separar los patrones cerebrales entre sexos", explicó.
Esta separación condujo a una comprensión más profunda de cómo pasar por alto las diferencias de sexo en la organización del cerebro podría dar lugar a pasar por alto elementos cruciales que contribuyen a los trastornos neuropsiquiátricos.
Menon también destacó el potencial más amplio de su modelo de IA. Además de explorar las diferencias de sexo, el modelo puede aplicarse a diversas cuestiones sobre la conectividad cerebral y su relación con las funciones cognitivas o los comportamientos.
El papel de la IA en la neurociencia está bien establecido. Un estudio reciente utilizó el aprendizaje automático para recuperar" imágenes de resonancias magnéticasy otro utilizó células cerebrales para realizar tareas de reconocimiento del habla.
La IA también se ha utilizado para analizar patrones del habla en individuos con esquizofrenia y desarrollan novedosos avatares terapéuticos en 3D.
En el futuro, probablemente será posible "leer la mente" de alguien con precisión y en tiempo real mediante aplicación de modelos ML a datos neurológicos.
El equipo de Stanford pretende poner su modelo a disposición de la comunidad investigadora para fomentar nuevas investigaciones sobre enfermedades mentales y problemas de aprendizaje.
La visión de Menon es que estas herramientas de IA comprendan y aborden los retos a los que se enfrentan las personas debido a estas diferencias cerebrales.
Los sofisticados modelos de imagen cerebral podrían contribuir a una nueva era de la psiquiatría de precisión. Como resume Menon, "nuestros modelos de IA tienen una aplicabilidad muy amplia".
