Um estudo baseado em Inteligência Artificial (IA) ajudou a resolver uma das controvérsias entre cientistas sobre se o gênero afeta a organização e o funcionamento do cérebro, ao identificar padrões distintos entre homens e mulheres.
Uma equipe liderada pela Universidade de Stanford (EUA) publicou na revista PNAS um estudo baseado num novo modelo de IA que determinou, com uma precisão superior a 90%, se os exames de atividade cerebral provinham de uma mulher ou de um homem.
A descoberta ajuda a resolver um embate de longa data sobre se existem diferenças confiáveis entre os sexos no cérebro humano e sugerem que a compreensão dessas diferenças pode ser essencial para abordar as condições neuropsiquiátricas que afetam mulheres e homens de forma diferente, indicou a universidade.
Identificar diferenças entre os sexos consistentes e replicáveis no cérebro adulto saudável é um passo crítico em direção a uma compreensão mais profunda das vulnerabilidades específicas do sexo em distúrbios psiquiátricos e neurológicos, explicou a instituição, em comunicado.
“Uma motivação chave para este estudo é que o gênero desempenha um papel crucial no desenvolvimento do cérebro humano, no envelhecimento e na manifestação de distúrbios psiquiátricos e neurológicos”, frisou Vinod Menon, da Universidade de Stanford e principal autor do estudo.
O trabalho não levou em conta se as diferenças relacionadas com o sexo surgem cedo na vida ou se podem ser devidas a diferenças hormonais ou às diferentes circunstâncias sociais que homens e mulheres têm maior probabilidade de enfrentar.
Pontos críticos
Os "pontos críticos" que mais ajudaram o modelo a distinguir os cérebros masculinos dos femininos incluem a rede de modo padrão (um sistema cerebral que ajuda a processar informações autorreferenciais), o corpo estriado e a rede límbica, que estão envolvidas na aprendizagem e como o ser humano responde às recompensas.
A equipe aproveitou os avanços na IA e o acesso a vários grandes conjuntos de dados para realizar análises complexas.
O primeiro passo foi criar um modelo de rede neural profunda que aprende a classificar dados de imagens cerebrais. À medida que os investigadores diziam que o modelo se estava a olhar para um cérebro masculino ou feminino, este começou a perceber padrões subtis que podem ajudá-lo a distingui-los.
Este modelo de rede neural profunda analisou imagens dinâmicas de ressonância magnética, capturando assim a interação complexa entre diferentes regiões do cérebro.
Alta taxa de acerto
Quando os investigadores testaram o modelo com cerca de 1 500 exames cerebrais, quase sempre foi possível dizer se o exame era de uma mulher ou de um homem.
O sucesso do modelo sugere que existem diferenças detetáveis entre os sexos no cérebro, mas que até agora não foram detetadas de forma confiável, realçou a instituição no comunicado.
A equipe também recorreu à IA explicável, que examina grandes quantidades de dados para explicar como as decisões de um modelo são tomadas, para perceber quais as redes cerebrais que eram mais importantes para o modelo julgar se uma tomografia cerebral veio de um homem ou de uma mulher.
Assim, descobriram que o modelo pesquisava com mais frequência a rede de modo padrão, o corpo estriado e a rede límbica.
Menon destacou que estes modelos funcionaram “muito bem” porque conseguiram separar os padrões cerebrais entre os sexos, o que leva a pensar que “ignorar as diferenças sexuais na organização do cérebro poderia levar a ignorar os fatores-chave subjacentes aos distúrbios neuropsiquiátricos”.
Embora os autores tenham aplicado o modelo de rede neural profunda a questões relacionadas às diferenças sexuais, Menon destacou que o modelo será utilizado para responder a questões sobre a relação entre qualquer aspecto da conectividade cerebral e qualquer tipo de capacidade cognitiva ou comportamental.
Com a Agência Lusa
