Ferramenta de inteligência artificial revela diferenças sexuais na estrutura cerebral

Programas de computador de inteligência artificial (IA) que processam exames de ressonância magnética revelam diferenças na organização dos cérebros de homens e mulheres no nível celular, mostra um novo estudo. Essas diferenças foram encontradas na substância branca, tecido localizado principalmente na camada interna do cérebro humano que facilita a comunicação entre as regiões.

Sabe-se que homens e mulheres sofrem de forma diferente de esclerose múltipla, transtorno do espectro do autismo, enxaquecas e outros problemas cerebrais, e apresentam sintomas diferentes. Uma compreensão detalhada de como o sexo biológico afeta o cérebro é vista como uma forma de melhorar as ferramentas de diagnóstico e tratamentos. No entanto, embora o tamanho, a forma e o peso do cérebro tenham sido estudados, os investigadores têm apenas uma compreensão parcial da sua estrutura a nível celular.

O novo estudo, liderado por pesquisadores da NYU Langone Health, usou uma técnica de IA chamada aprendizado de máquina para analisar milhares de exames de ressonância magnética do cérebro de 471 homens e 560 mulheres. Os resultados mostraram que os programas de computador conseguem distinguir com precisão entre os cérebros masculino e feminino, revelando padrões estruturais e complexos que eram invisíveis ao olho humano.

Os resultados foram confirmados por três modelos diferentes de IA projetados para determinar o sexo biológico, usando seus pontos fortes relativos para focar em pequenas áreas da substância branca ou analisar conexões em grandes regiões cerebrais.

"Nossas descobertas fornecem uma compreensão mais clara da estrutura do cérebro humano vivo, o que pode oferecer novos insights sobre como muitos transtornos psiquiátricos e neurológicos se desenvolvem e por que eles podem se apresentar de forma diferente em homens e mulheres", disse a autora principal do estudo e a neurorradiologista Yvonne Luey, MD.

Luy, professora e vice-presidente de pesquisa no departamento de radiologia da NYU Grossman School of Medicine, observa que estudos anteriores sobre a microestrutura cerebral se basearam principalmente em modelos animais e amostras de tecido humano. Além disso, a validade de algumas dessas descobertas anteriores foi questionada pelo uso de análises estatísticas de regiões de interesse "desenhadas à mão", o que exigiu que os pesquisadores tomassem muitas decisões subjetivas sobre o formato, o tamanho e a localização das regiões selecionadas. Tais eleições poderiam distorcer os resultados, diz Lui.

O novo estudo evitou esse problema usando aprendizado de máquina para analisar grupos inteiros de imagens sem apontar o computador para um local específico, ajudando a eliminar o viés humano, observam os autores.

Para o estudo, a equipe começou fornecendo aos programas de IA dados existentes de exames cerebrais de ressonância magnética de homens e mulheres saudáveis, especificando também o sexo biológico de cada exame. Como esses modelos foram projetados para usar técnicas estatísticas e matemáticas sofisticadas para se tornarem "mais inteligentes" ao longo do tempo, conforme os dados se acumulavam, eles eventualmente "aprenderam" a distinguir o sexo biológico por conta própria. É importante observar que os programas foram proibidos de usar o tamanho e o formato geral do cérebro para suas determinações, diz Lui.

De acordo com os resultados, todos os modelos identificaram corretamente o gênero a partir dos exames em 92% - 98% dos casos. Vários recursos ajudaram particularmente as máquinas a chegarem às suas conclusões, incluindo a facilidade e a direção em que a água poderia se mover pelo tecido cerebral.

"Esses resultados destacam a importância da diversidade ao estudar doenças que se originam no cérebro humano", disse o coautor do estudo Junbo Chen, MS, um estudante de doutorado na NYU Tandon School of Engineering.

"Se, como tem sido o caso historicamente, os homens forem usados como modelo padrão para vários distúrbios, os pesquisadores podem perder insights críticos", acrescentou o coautor do estudo Vara Lakshmi Bayanagari, MS, um estudante de pesquisa de pós-graduação na NYU Tandon School of Engineering.

Bayanagari adverte que, embora as ferramentas de IA pudessem relatar diferenças na organização das células cerebrais, elas não poderiam revelar qual sexo era mais propenso a quais características. Ela acrescenta que o estudo classificou o gênero com base em informações genéticas e incluiu apenas exames de ressonância magnética de homens e mulheres cisgênero.

A equipe planeja estudar mais profundamente o desenvolvimento das diferenças sexuais na estrutura cerebral ao longo do tempo para entender melhor o papel dos fatores ambientais, hormonais e sociais nessas mudanças, disseram os autores.

O trabalho foi publicado na revista Scientific Reports.