研究结果强调了神经病学和精神病学研究多样化的必要性
纽约，2024年5月14日/PRNewswire/-一项新的研究显示，处理MRI结果的人工智能（AI）计算机程序显示，男性和女性的大脑在细胞水平上的组织方式存在差异。这些变异出现在白质中，白质是主要位于人脑最内层的组织，促进区域之间的交流。
众所周知，男性和女性经历多发性硬化症、自闭症谱系障碍、偏头痛和其他大脑问题的几率不同，症状也不同。因此，详细了解生物性别如何影响大脑被视为改进诊断工具和治疗方法的一种方式。然而，尽管大脑的大小、形状和重量已经得到了探索，但研究人员对大脑在细胞水平上的布局只有部分了解。
在纽约大学朗格尼健康学院的研究人员的领导下，这项新研究使用了一种名为机器学习的人工智能技术，分析了471名男性和560名女性的数千次核磁共振脑部扫描。结果表明，计算机程序可以通过发现人眼看不到的结构和复杂性模式，准确区分生理上的男性和女性大脑。这一发现通过三种不同的人工智能模型得到了验证，这些模型旨在利用它们的相对优势来识别生物性别，要么集中在白质的小部分，要么分析大脑较大区域的关系。
该研究的资深作者、神经放射科医生Yvonne Lui医学博士说：“我们的发现更清楚地了解了人类大脑的结构，这反过来可能会为了解有多少精神和神经疾病的发展以及为什么它们在男性和女性中表现不同提供新的见解。”。
纽约大学格罗斯曼医学院放射学系教授兼研究副主任Lui指出，以前对大脑微观结构的研究在很大程度上依赖于动物模型和人体组织样本。此外，由于依赖于对“手绘”感兴趣区域的统计分析，过去的一些发现的有效性受到了质疑，这意味着研究人员需要对他们选择的区域的形状、大小和位置做出许多主观决定。Lui说，这样的选择可能会扭曲结果。
作者说，这项新的研究结果于5月14日在线发表在《科学报告》杂志上，通过使用机器学习来分析整组图像，而不需要计算机检查任何特定的点，避免了这个问题，这有助于消除人类的偏见。
在这项研究中，该团队首先向人工智能程序提供健康男性和女性大脑扫描的现有数据示例，并告诉机器程序每次大脑扫描的生物学性别。由于这些模型是为了使用复杂的统计和数学方法，随着时间的推移，随着数据的积累，变得“更聪明”，它们最终“学会”自己区分生物性别。Lui说，重要的是，这些项目被限制使用大脑的整体大小和形状来做出决定。
根据结果，所有模型在92%至98%的时间内正确识别了受试者扫描的性别。有几个特性特别帮助机器做出决定，包括水在脑组织中流动的容易程度和方向。
“这些结果突出了在研究人类大脑中出现的疾病时多样性的重要性，”该研究的共同主要作者、纽约大学坦登工程学院博士生陈俊波（Junbo Chen，MS）说。
“如果像历史上的情况一样，男性被用作各种疾病的标准模型，研究人员可能会错过批判性的见解，”该研究的共同主要作者、纽约大学坦登工程学院的研究生助理Vara Lakshmi Bayanagari，MS补充道。
Bayanagari警告说，虽然人工智能工具可以报告脑细胞组织的差异，但它们无法揭示哪个性别更有可能具有哪些特征。她补充说，这项研究根据基因信息对性别进行了分类，只包括顺性别男性和女性的核磁共振成像。
根据作者的说法，该团队下一步计划探索与性别相关的大脑结构差异随时间的发展，以更好地了解可能在这些变化中发挥作用的环境、激素和社会因素。
该研究的资金由美国国立卫生研究院拨款R01NS119767、R01NS131458和P41EB017183以及美国国防部拨款W81XWH2010699提供。
除了Lui、Chen和Bayanagari，参与这项研究的其他纽约大学朗格尼健康学院和纽约大学研究人员还有Sohae Chung博士和Yao Wang博士。
媒体咨询：Shira Polan电话：212-404-4279〔email protected〕
来源：纽约大学格罗斯曼医学院和纽约大学朗格尼健康学院
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