أداة الذكاء الاصطناعي تكشف عن الاختلافات بين الجنسين في بنية الدماغ

أظهرت دراسة جديدة أن برامج الذكاء الاصطناعي التي تعالج فحوصات الرنين المغناطيسي تكشف عن اختلافات في تنظيم أدمغة الرجال والنساء على المستوى الخلوي. وُجدت هذه الاختلافات في المادة البيضاء، وهي النسيج الموجود بشكل رئيسي في الطبقة الداخلية من الدماغ البشري، والذي يُسهّل التواصل بين مناطق الدماغ.

من المعروف أن الرجال والنساء يعانون بشكل مختلف من التصلب اللويحي، واضطراب طيف التوحد، والصداع النصفي، وغيرها من مشاكل الدماغ، كما تظهر عليهم أعراض مختلفة. ويُنظر إلى الفهم الدقيق لكيفية تأثير الجنس البيولوجي على الدماغ كوسيلة لتحسين أدوات التشخيص والعلاج. ومع ذلك، فرغم دراسة حجم الدماغ وشكله ووزنه، إلا أن الباحثين لا يملكون سوى فهم جزئي لبنيته على المستوى الخلوي.

استخدمت دراسة جديدة أجراها باحثون في مركز لانغون الصحي بجامعة نيويورك تقنية ذكاء اصطناعي تُسمى التعلم الآلي لتحليل آلاف صور الرنين المغناطيسي للدماغ لـ 471 رجلاً و560 امرأة. أظهرت النتائج أن برامج الحاسوب قادرة على التمييز بدقة بين أدمغة الذكور والإناث، وتحديد الأنماط الهيكلية والمعقدة التي كانت غير مرئية للعين البشرية.

وتم تأكيد النتائج من خلال ثلاثة نماذج مختلفة للذكاء الاصطناعي مصممة لتحديد الجنس البيولوجي، باستخدام نقاط قوتها النسبية إما في التركيز على بقع صغيرة من المادة البيضاء أو تحليل الاتصالات عبر مناطق كبيرة من الدماغ.

قالت الدكتورة إيفون لوي، مؤلفة الدراسة الرئيسية وأخصائية الأشعة العصبية: "تقدم نتائجنا صورة أكثر وضوحًا لبنية الدماغ البشري الحي، والتي قد تقدم رؤى جديدة حول كيفية تطور العديد من الاضطرابات النفسية والعصبية ولماذا قد تظهر بشكل مختلف عند الرجال والنساء".

يشير لوي، الأستاذ ونائب رئيس قسم الأبحاث في قسم الأشعة بكلية غروسمان للطب بجامعة نيويورك، إلى أن الدراسات السابقة حول البنية الدقيقة للدماغ اعتمدت بشكل كبير على النماذج الحيوانية وعينات الأنسجة البشرية. إضافةً إلى ذلك، فقد تم التشكيك في صحة بعض هذه النتائج السابقة باستخدام التحليلات الإحصائية لمناطق ذات أهمية مرسومة يدويًا، مما تطلب من الباحثين اتخاذ العديد من القرارات الذاتية حول شكل وحجم وموقع المناطق التي اختاروها. ويضيف لوي أن مثل هذه الخيارات قد تُشوّه النتائج.

وقد تجنبت نتائج الدراسة الجديدة هذه المشكلة من خلال استخدام التعلم الآلي لتحليل مجموعات كاملة من الصور دون إخبار الكمبيوتر بالنظر إلى موقع محدد، مما ساعد في القضاء على التحيزات البشرية، كما لاحظ المؤلفون.

في الدراسة، بدأ الفريق بتزويد برامج الذكاء الاصطناعي بالبيانات المتوفرة، مثل فحوصات الرنين المغناطيسي للدماغ لرجال ونساء أصحاء، بالإضافة إلى الجنس البيولوجي لكل فحص. ولأن هذه النماذج صُممت لاستخدام أساليب إحصائية ورياضية متطورة لزيادة "ذكائها" مع مرور الوقت وتراكم البيانات، فقد "تعلمت" في النهاية تمييز الجنس البيولوجي بنفسها. والأهم من ذلك، مُنعت البرامج من استخدام حجم الدماغ وشكله الكلي في تحديداتها، كما يقول لوي.

وفقًا للنتائج، حددت جميع النماذج جنسَ المسح الضوئي بدقة بنسبة 92% إلى 98%. وقد ساعدت عدة خصائص، على وجه الخصوص، الآلات على التوصل إلى استنتاجاتها، بما في ذلك سهولة واتجاه حركة الماء عبر أنسجة الدماغ.

وقال جونبو تشين، الباحث المشارك في الدراسة وطالب الدكتوراه في كلية الهندسة بجامعة نيويورك تاندون، "تسلط هذه النتائج الضوء على أهمية التنوع عند دراسة الأمراض التي تنشأ في الدماغ البشري".

وأضافت فارا لاكشمي باياناجاري، الحاصلة على ماجستير العلوم في العلوم، والباحثة في كلية الهندسة بجامعة نيويورك تاندون، والمؤلفة المشاركة في الدراسة: "إذا تم استخدام الرجال كنموذج قياسي لمختلف الاضطرابات، كما كانت الحال تاريخيًا، فقد يفوت الباحثون رؤى مهمة".

تُحذّر باياناجاري من أنه على الرغم من قدرة أدوات الذكاء الاصطناعي على الإبلاغ عن اختلافات في تنظيم خلايا الدماغ، إلا أنها لم تتمكن من تحديد الجنس الأكثر عرضة لصفات معينة. وتضيف أن الدراسة صنّفت الجنس بناءً على المعلومات الجينية، ولم تشمل سوى فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي لرجال ونساء متوافقين جنسيًا.

ويخطط الفريق لمزيد من دراسة تطور الاختلافات الجنسية في بنية الدماغ بمرور الوقت لفهم دور العوامل البيئية والهرمونية والاجتماعية في هذه التغييرات بشكل أفضل، كما يقول المؤلفون.

نُشر العمل في مجلة Scientific Reports.