勉強。 精神疾患の症状が女性と男性で異なるのはなぜですか? AIアルゴリズムが脳の違いを特定

スタンフォード医学の研究者は、 勉強 男性の脳 MRI スキャンと女性の脳 MRI スキャンを区別できる人工知能ベースのアルゴリズムが PNAS で発表されました。 を通して 性別による脳物質の違いをより深く理解することは、人間の行動だけでなく精神病理学についての複雑な知識にもつながる可能性があります。。

彼らは、モデルが男性と女性の脳活動を区別するのに最も役立つキーポイントには、学習と反応のプロセスに関与する線条体ネットワークおよび大脳辺縁系とともに、自己参照情報の処理を助ける脳システムであるデフォルト ネットワークが含まれていることを発見しました。ご褒美に。

性別は脳機能の組織化において重要な役割を果たしており、特に次のような神経疾患や精神疾患において、性別特有のバイオマーカーの発生に重大な影響を及ぼします。 自閉症注意欠陥、 うつ、 依存症、 統合失調症 そしてパーキンソン病。

「この研究の重要な動機は、セックスが生物学的要因であるということです 人間の脳の発達、老化、精神疾患や神経疾患の発現に重要な役割を果たしています。」と精神医学および行動科学の教授でありスタンフォード認知システム神経科学研究所の所長であるヴィノッド・メノン博士は次のように述べています。 記事 Inside Precision Medicine に掲載されました。」一定かつ再現可能な差異を特定する 健康な成人の脳における男女間の関係は、 性別特有の脆弱性をより深く理解するための重要なステップ 精神疾患や神経疾患に。」

時間をかけて、性特有のホルモンがどのようにして人間の脳に違いをもたらすのかを解明する研究が試みられてきました。 人間の脳の解剖学的構造は男女とも似ていますが、脳の構造が反応する方法は異なります。

研究者らは、以下に基づくアルゴリズムを使用して大規模なデータベースにアクセスできました。 人工知能 男女間の脳の働きの違いを分析するためです。 彼らは、デフォルトネットワーク、線条体レベル、および大脳辺縁系に位置する脳物質の機能組織における、一般化可能かつ再現可能で行動に関連した差異を特定しました。 神経科学では、デフォルトのニューラル ネットワークは、解剖学的には内側前頭頭頂ネットワークであり、背側内側前頭前野、後帯状皮質、楔前部、帯状回を接続しています。 人がリラックスしていて、休んでいて、外の世界に集中していないときに活動的になります。

人工知能を使用して脳機能を分析できるようにするために、研究チームは深時空間ニューラル ネットワーク モデルを作成し、安静時の人々の機能的 MRI スキャンから得られたデータを分類するアルゴリズムをトレーニングしました。 ヒューマンコネクトームプロジェクト。 スキャン画像を性別で区別してモデルに見せると、モデルは人の脳物質の女性と男性を区別するのに役立つ可能性のある微妙なパターンを探し始めました。

ディープ ニューラル ネットワークは、脳の情報処理を再現することを目的としたアルゴリズムの一種です。 この予測アルゴリズムの再現性を判断するために、研究チームはそれをさらに 1,500 回の脳スキャンに適用し、有望な結果を得ました。 このアルゴリズムは、異なる脳領域間に作成されたニューラル ネットワークを考慮して、スキャンを分析するディープ ニューラル ネットワークを使用していたため、ほぼすべてのケースで性別を区別することができ、以前の研究で使用された他のモデルを上回っていました。

さらに、性別依存の脳機能特性に基づいて参加者の認知能力の程度を予測できる別のアルゴリズムを開発しました。 1 つのモデルは男性の認知能力を正確に予測しましたが女性は予測しませんでした。もう 1 つのモデルは女性の認知能力を正確に予測しましたが男性は予測しませんでした。 この研究結果は、性別間で脳の機能的特徴に差異があり、行動や性別に応じた特有の認知プロファイルに大きな影響を与えることを示しています。

この研究が指摘しているのは、 性別は脳レベルでの機能組織の決定に重要な役割を果たし、精神疾患および神経疾患における性別固有のバイオマーカーの開発に重大な影響を及ぼします。 また、将来の研究に組み込むことができる AI ベースのアルゴリズムも提供します。

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