Künstliche Intelligenz erkennt geschlechtsspezifische Unterschiede in der Gehirnstruktur

Computerprogramme mit Künstlicher Intelligenz (KI), die MRT-Ergebnisse verarbeiten, zeigen Unterschiede in der zellulären Organisation der Gehirne von Männern und Frauen, wie eine neue Studie der NYU Grossman School of Medicine, USA, zeigt.

Unter der Leitung von Forschern der NYU Langone Health wurden in der Studie MRT-Gehirn-Scans von 471 Männern und 560 Frauen mithilfe einer KI-Technik analysiert. Die Ergebnisse zeigten, dass die Computerprogramme genau zwischen biologisch männlichen und weiblichen Gehirnen unterscheiden konnten, indem sie Muster in Struktur und Komplexität entdeckten, die für das menschliche Auge unsichtbar waren. Die Studie wurde in der Fachzeitschrift „Scientific Reports“ veröffentlicht.

Die Ergebnisse wurden durch drei verschiedene KI-Modelle validiert, die das biologische Geschlecht anhand kleiner Bereiche der weißen Substanz oder durch die Analyse der Konnektivität zwischen größeren Hirnregionen identifizieren sollten. „Unsere Ergebnisse liefern ein klareres Bild davon, wie ein lebendes menschliches Gehirn strukturiert ist, was wiederum neue Erkenntnisse darüber liefern könnte, wie sich viele psychiatrische und neurologische Störungen entwickeln und warum sie sich bei Männern und Frauen unterschiedlich darstellen können“, kommentiert die Neuroradiologin Yvonne Lui.

Die Forscherin stellte fest, dass frühere Studien zur Mikrostruktur des Gehirns weitgehend auf Tiermodellen und menschlichen Gewebeproben beruhten. Darüber hinaus wurde die Gültigkeit einiger dieser früheren Ergebnisse in Frage gestellt, weil sie auf statistischen Analysen von „handgezeichneten“ Regionen beruhten – was bedeutet, dass die Forscher viele subjektive Entscheidungen über die Form, Größe und Lage der von ihnen ausgewählten Regionen treffen mussten. Solche Entscheidungen können die Ergebnisse möglicherweise verfälschen, so Lui.

Die vorliegende Forschung umging dieses Problem, indem sie maschinelles Lernen einsetzte, um ganze Gruppen von Bildern zu analysieren, ohne den Computer aufzufordern, eine bestimmte Stelle zu untersuchen. Für die Forschung fütterte das Team zunächst KI-Programme mit vorhandenen Datenbeispielen von Gehirnscans gesunder Männer und Frauen und teilte den Programmen auch das biologische Geschlecht jedes Gehirnscans mit. Da diese Modelle so konzipiert waren, dass sie komplexe statistische und mathematische Methoden verwenden, um mit der Zeit „intelligenter“ zu werden, wenn sie mehr Daten ansammeln, „lernten“ sie schließlich, das biologische Geschlecht selbst zu unterscheiden. Wichtig ist, dass die Programme nicht die Gesamtgröße und -form des Gehirns zur Bestimmung heranziehen durften, sagt Lui.

KI erkennt Geschlecht in mehr als 92 Prozent der Fälle

Die Ergebnisse zeigen, dass alle Modelle das Geschlecht der gescannten Personen in 92 bis 98 Prozent der Fälle richtig erkannten. Mehrere Merkmale halfen den Programmen bei der Geschlechtsbestimmung, darunter die Frage, wie leicht und in welche Richtung sich Wasser durch das Hirngewebe bewegen kann. „Wenn, wie es in der Vergangenheit der Fall war, Männer als Standardmodell für verschiedene Erkrankungen verwendet werden, könnten den Forschern wichtige Erkenntnisse entgehen“, betont Vara Lakshmi Bayanagari, wissenschaftliche Mitarbeiterin.

Bayanagari gibt zu bedenken, dass die KI-Tools zwar Unterschiede in der Organisation der Gehirnzellen aufzeigen konnten, aber nicht, welches Geschlecht mit größerer Wahrscheinlichkeit welche Merkmale aufweist. Sie fügt hinzu, dass die Studie das Geschlecht auf der Grundlage genetischer Informationen klassifiziert und nur MRT-Daten von cis-geschlechtlichen Männern und Frauen berücksichtigt hat.

Den Autoren zufolge plant das Team als Nächstes, die Entwicklung der geschlechtsspezifischen Unterschiede in der Hirnstruktur im Laufe der Zeit zu untersuchen, um Umwelt-, Hormon- und soziale Faktoren, die bei diesen Veränderungen eine Rolle spielen könnten, besser zu verstehen.