Un nuevo estudio realizado por investigadores de Stanford Medicine (EEUU) ha detallado el funcionamiento de un nuevo modelo de inteligencia artificial que obtuvo más del 90% de éxito en determinar si los escaneos de la actividad cerebral provenían de una mujer o de un hombre. Los detalles de la investigación se publican este lunes en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, y ayudan a resolver la controversia histórica de si existen diferencias sexuales confiables en el cerebro humano, algo que sería fundamental para abordar las afecciones neuropsiquiátricas que afectan de manera diferente a mujeres y hombres.
"Una motivación clave para este estudio es que el sexo juega un papel crucial en el desarrollo del cerebro humano, en el envejecimiento y en la manifestación de trastornos psiquiátricos y neurológicos", afirmó Vinod Menon, profesor de psiquiatría y ciencias del comportamiento en la Universidad de Stanford. "Identificar diferencias sexuales consistentes y replicables en el cerebro adulto sano es un paso crítico hacia una comprensión más profunda de las vulnerabilidades específicas del sexo en los trastornos psiquiátricos y neurológicos", añadió.
Los "puntos críticos" que más ayudaron al modelo a distinguir los cerebros masculinos de los femeninos fueron la red de modo predeterminado (un sistema cerebral que nos ayuda a procesar información autorreferencial), y el cuerpo estriado y la red límbica, que están involucrados en el aprendizaje y en cómo respondemos a las recompensas.
No obstante, los investigadores señalaron que esta investigación no analiza si las diferencias relacionadas con el sexo surgen en etapas tempranas de la vida o pueden estar impulsadas por diferencias hormonales o las diferentes circunstancias sociales que los hombres y las mujeres pueden tener más probabilidades de encontrarse a lo largo de su vida.
Una gran discusión
El grado en que el sexo de una persona afecta a la forma en que se organiza y funciona su cerebro ha sido durante mucho tiempo un punto de disputa entre los científicos. Si bien sabemos que los cromosomas sexuales con los que nacemos ayudan a determinar el cóctel de hormonas al que están expuestos nuestros cerebros, particularmente durante el desarrollo temprano, la pubertad y el envejecimiento, los investigadores han luchado durante mucho tiempo por conectar el sexo con diferencias concretas en el cerebro humano. Pero las estructuras cerebrales tienden a verse muy parecidas en hombres y mujeres, y las investigaciones anteriores que examinaron cómo funcionan las regiones del cerebro de manera conjunta tampoco lograron arrojar respuestas.
En su nuevo estudio, Menon y su equipo aprovecharon los avances recientes en inteligencia artificial, así como el acceso a múltiples conjuntos de datos de gran tamaño, para realizar un análisis más potente que el utilizado anteriormente. En primer lugar crearon un modelo de red neuronal profunda, que aprende a clasificar datos de imágenes cerebrales. Los investigadores mostraron escáneres cerebrales al modelo y le dijeron si se trataba de un cerebro masculino o femenino, y el modelo comenzó a detectar los patrones sutiles que podrían ayudarlo a diferenciarlos.
Este enfoque capturó la intrincada interacción entre diferentes regiones del cerebro. De tal manera que cuando los investigadores pusieron a prueba el modelo en alrededor de 1.500 escáneres cerebrales, casi siempre pudieron detectar las diferencias.
El éxito de esta herramienta sugiere que existen diferencias sexuales detectables en el cerebro, que hasta ahora no se habían podido descubrir. El hecho de que haya funcionado tan bien en diferentes conjuntos de datos, incluidos escáneres cerebrales de múltiples lugares de EE.UU y Europa, hace que los hallazgos sean especialmente convincentes, ya que se han podido evitar muchos de los problemas habituales que suelen afectar a estudios de este tipo. "Esta es una prueba muy sólida de que el sexo es un determinante sólido de la organización del cerebro humano", aseveró Menon.
Un modelo para cambiarlo todo
Hasta hace poco, un modelo como el que empleó el equipo de Menon hubiera ayudado a los investigadores a clasificar los cerebros en diferentes grupos, pero no proporcionaría información sobre cómo se produjo la clasificación. Ahora, sin embargo, los investigadores tienen acceso a una herramienta llamada "IA explicable", que puede examinar grandes cantidades de datos para explicar cómo se toman las decisiones de un modelo.
Utilizando esa IA explicable, Menon y su equipo identificaron las redes cerebrales que eran más importantes para que el modelo juzgara si un escáner cerebral provenía de un hombre o una mujer. Descubrieron que el modelo buscaba con mayor frecuencia la red de modo predeterminado, el cuerpo estriado y la red límbica para llegar a una conclusión.
Más tarde, el equipo se preguntó si podrían crear otro modelo que pudiera predecir cómo de bien se desempeñarían los participantes en ciertas tareas cognitivas basándose en características funcionales del cerebro que difieren entre mujeres y hombres. Desarrollaron modelos de habilidades cognitivas específicos de cada sexo: un modelo predijo eficazmente el rendimiento cognitivo en hombres pero no en mujeres, y otro en mujeres pero no en hombres. Los hallazgos indican que las características funcionales del cerebro que varían entre sexos tienen importantes implicaciones conductuales.
"Estos modelos funcionaron muy bien porque separamos con éxito los patrones cerebrales entre sexos", detalló Menon, que se mostró convencido de que pasar por alto las diferencias sexuales en la organización del cerebro podría llevarnos a ignorar factores clave que subyacen a los trastornos neuropsiquiátricos.
Si bien el equipo aplicó su modelo de red neuronal profunda para responder preguntas sobre diferencias sexuales, Menon dice que se puede aplicar para responder preguntas sobre cómo cualquier aspecto de la conectividad cerebral podría relacionarse con cualquier tipo de capacidad cognitiva o comportamiento. Por eso planean que su modelo esté disponible públicamente para que cualquier investigador pueda utilizarlo. "Nuestros modelos de IA tienen una aplicabilidad muy amplia. Un investigador podría utilizarlos para buscar diferencias cerebrales relacionadas con problemas de aprendizaje o diferencias en el funcionamiento social, por ejemplo. Aspectos que deseamos comprender mejor para ayudar a las personas a adaptarse y superar estos desafíos", concluyó Menon.
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