Un nuevo estudio basado en inteligencia artificial logró identificar patrones de organización distintos dependiendo del género.
El grado en que el sexo de una persona afecta a la organización y el funcionamiento del cerebro ha sido motivo de controversia entre científicos. Un nuevo estudio basado en inteligencia artificial identificó patrones de organización distintos en mujeres y hombres.
Un equipo liderado por la Universidad de Stanford publica en la revista PNAS un estudio basado en un nuevo modelo de inteligencia artificial que determinó, con un acierto de más del 90 %, si los escáneres de actividad cerebral procedían de una mujer o de un hombre.
Recomendamos: La NASA busca candidatos para participar en simulación de la primera expedición humana a Marte
Este hallazgo ayuda a resolver una larga controversia sobre si existen diferencias fiables entre sexos en el cerebro humano y sugieren que comprender estas diferencias puede ser fundamental para abordar las afecciones neuropsiquiátricas que afectan de forma diferente a mujeres y hombres, indicó la universidad.
Identificar diferencias de sexo 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, señaló en un comunicado.
“Una motivación clave de este estudio es que el sexo desempeña un papel crucial en el desarrollo del cerebro humano, en el envejecimiento y en la manifestación de trastornos psiquiátricos y neurológicos”, dijo Vinod Menon, de la Universidad de Stanford y autor principal del estudio.
Los “puntos calientes” que más ayudaron al modelo a distinguir los cerebros masculinos de los femeninos incluyen la red de modo por defecto (un sistema cerebral que nos ayuda a procesar información autorreferencial), el cuerpo estriado y la red límbica, que intervienen en el aprendizaje y en cómo respondemos a las recompensas.
Sugerimos: Google lanza IA para procesar textos, videos y audios largos
El primer paso fue crear un modelo de red neuronal profunda que aprende a clasificar datos de imágenes cerebrales: A medida que los investigadores mostraban escáneres al modelo y le decían que estaba viendo un cerebro masculino o femenino, este empezaba a “notar” qué patrones sutiles podían ayudarle a distinguirlos.
Este modelo de red neuronal profunda analiza imágenes de resonancia magnética dinámicas, por lo que capta la compleja interacción entre las distintas regiones del cerebro. Al probar el modelo con unos 1.500 escáneres cerebrales, casi siempre pudo distinguir si el escáner era de una mujer o de un hombre.
Gracias a ella, el equipo identificó las redes cerebrales que eran más importantes para que el modelo juzgara si un escáner cerebral provenía de un hombre o una mujer.
El equipo desarrolló después modelos de habilidades cognitivas específicos por sexo para intentar predecir cómo se desempeñarían los participantes en ciertas tareas basándose en características funcionales del cerebro que difieren entre mujeres y hombres.
Un modelo predijo eficazmente el rendimiento cognitivo en hombres pero no en mujeres, y otro al contrario. Los hallazgos indican que las características funcionales del cerebro que varían entre sexos tienen importantes implicaciones conductuales.
Lea También: Colombia y EAU firman acuerdos para impulsar la IA y educación digital en el país
Menon destacó que estos modelos funcionaron “muy bien” porque consiguieron separar los patrones cerebrales entre sexos, lo que lleva a pensar que “pasar por alto las diferencias de sexo en la organización cerebral podría llevarnos a pasar por alto factores clave subyacentes a los trastornos neuropsiquiátricos”.
Aunque el equipo aplicó su modelo de red neuronal profunda a cuestiones relacionadas con las diferencias de sexo, Menon afirmó que el modelo podría usarse para responder a preguntas sobre la relación entre cualquier aspecto de la conectividad cerebral y cualquier tipo de capacidad cognitiva o comportamiento.
EFE
