Un outil d’intelligence artificielle détecte les différences dans la structure du cerveau liées au sexe

Les programmes informatiques d’intelligence artificielle (IA) qui traitent les résultats de l’IRM montrent des différences dans la manière dont les cerveaux des hommes et des femmes sont organisés au niveau cellulaire, selon une nouvelle étude. Ces variations ont été repérées dans la substance blanche, tissu principalement situé dans la couche la plus interne du cerveau humain, qui favorise la communication entre les régions.

L’œuvre paraît dans Rapports scientifiques.

On sait que les hommes et les femmes souffrent de sclérose en plaques, de troubles du spectre autistique, de migraines et d’autres problèmes cérébraux à des rythmes différents et avec des symptômes variés. Une compréhension détaillée de l’impact du sexe biologique sur le cerveau est donc considérée comme un moyen d’améliorer les outils de diagnostic et les traitements. Cependant, bien que la taille, la forme et le poids du cerveau aient été étudiés, les chercheurs n’ont qu’une image partielle de la disposition du cerveau au niveau cellulaire.

Dirigée par des chercheurs de NYU Langone Health, la nouvelle étude a utilisé une technique d’IA appelée apprentissage automatique pour analyser des milliers d’IRM cérébrales de 471 hommes et 560 femmes. Les résultats ont révélé que les programmes informatiques pouvaient distinguer avec précision les cerveaux biologiques masculins et féminins en repérant des modèles de structure et de complexité invisibles à l’œil humain.

Les résultats ont été validés par trois modèles d’IA différents conçus pour identifier le sexe biologique en utilisant leurs forces relatives soit en se concentrant sur de petites parties de la substance blanche, soit en analysant les relations entre de plus grandes régions du cerveau.

« Nos résultats fournissent une image plus claire de la façon dont un cerveau humain vivant est structuré, ce qui pourrait à son tour offrir de nouvelles informations sur la façon dont de nombreux troubles psychiatriques et neurologiques se développent et pourquoi ils peuvent se présenter différemment chez les hommes et les femmes », a déclaré l’auteur principal de l’étude et neuroradiologue. Yvonne Lui, MD.

Lui, professeur et vice-président de la recherche au Département de radiologie de la NYU Grossman School of Medicine, note que les études antérieures sur la microstructure cérébrale reposaient en grande partie sur des modèles animaux et des échantillons de tissus humains. En outre, la validité de certaines de ces découvertes antérieures a été remise en question parce qu’elles reposaient sur des analyses statistiques de régions d’intérêt « dessinées à la main », ce qui signifiait que les chercheurs devaient prendre de nombreuses décisions subjectives sur la forme, la taille et l’emplacement des régions. ils ont choisi. De tels choix peuvent potentiellement fausser les résultats, explique Lui.

Les nouveaux résultats de l’étude ont évité ce problème en utilisant l’apprentissage automatique pour analyser des groupes entiers d’images sans demander à l’ordinateur d’inspecter un endroit spécifique, ce qui a contribué à éliminer les préjugés humains, affirment les auteurs.

Pour la recherche, l’équipe a commencé par alimenter les programmes d’IA en donnant des exemples de données d’analyses cérébrales d’hommes et de femmes en bonne santé et en indiquant également aux programmes de la machine le sexe biologique de chaque analyse cérébrale. Étant donné que ces modèles ont été conçus pour utiliser des méthodes statistiques et mathématiques complexes afin de devenir « plus intelligents » au fil du temps à mesure qu’ils accumulaient plus de données, ils ont finalement « appris » à distinguer le sexe biologique par eux-mêmes. Il est important de noter que les programmes ne pouvaient pas utiliser la taille et la forme globales du cerveau pour prendre leurs décisions, explique Lui.

Selon les résultats, tous les modèles ont correctement identifié le sexe des sujets scannés entre 92 % et 98 % du temps. Plusieurs fonctionnalités en particulier ont aidé les machines à déterminer la facilité et la direction dans laquelle l’eau pouvait se déplacer dans les tissus cérébraux.

« Ces résultats mettent en évidence l’importance de la diversité lors de l’étude des maladies qui surviennent dans le cerveau humain », a déclaré le co-auteur principal de l’étude, Junbo Chen, MS, doctorant à la NYU Tandon School of Engineering.

« Si, comme cela a été le cas historiquement, les hommes sont utilisés comme modèle standard pour divers troubles, les chercheurs risquent de passer à côté d’informations critiques », a ajouté Vara Lakshmi Bayanagari, MS, co-auteur principal de l’étude et assistant de recherche diplômé à la NYU Tandon School. d’ingénierie.

Bayanagari prévient que même si les outils d’IA pouvaient signaler des différences dans l’organisation des cellules cérébrales, ils ne pouvaient pas révéler quel sexe était le plus susceptible de présenter quelles caractéristiques. Elle ajoute que l’étude a classé le sexe sur la base d’informations génétiques et n’incluait que les IRM d’hommes et de femmes de genre cis.

Selon les auteurs, l’équipe prévoit ensuite d’explorer l’évolution des différences de structure cérébrale liées au sexe au fil du temps afin de mieux comprendre les facteurs environnementaux, hormonaux et sociaux qui pourraient jouer un rôle dans ces changements.

Outre Lui, Chen et Bayanagari, d’autres chercheurs de NYU Langone Health et de NYU impliqués dans l’étude étaient Sohae Chung, Ph.D., et Yao Wang, Ph.D.