人工知能ツールが脳構造の性差を明らかに

新しい研究によると、MRIスキャンを処理する人工知能（AI）コンピュータープログラムは、男性と女性の脳の組織が細胞レベルで異なることを示している。これらの違いは、主に人間の脳の内層にあり、領域間のコミュニケーションを促進する組織である白質で発見されました。

男性と女性は、多発性硬化症、自閉症スペクトラム障害、片頭痛、その他の脳の問題に異なる形で苦しみ、異なる症状を示すことが知られています。生物学的性別が脳にどのような影響を与えるかを詳細に理解することは、診断ツールと治療法を改善する方法と考えられています。しかし、脳の大きさ、形、重さは研究されているものの、研究者は細胞レベルでの脳の構造を部分的にしか理解していません。

NYU Langone Healthの研究者が主導した新しい研究では、機械学習と呼ばれるAI技術を使用して、471人の男性と560人の女性の脳の何千ものMRIスキャンを分析しました。結果は、コンピューター プログラムが男性と女性の脳を正確に区別し、人間の目には見えない構造的かつ複雑なパターンを明らかにできることを示しました。

結果は、白質の小さな領域に焦点を当てるか、脳の大きな領域間の接続を分析するかの相対的な強みを利用して、生物学的性別を決定するように設計された 3 つの異なる AI モデルによって確認されました。

「私たちの研究結果は、生きた人間の脳の構造をより明確に理解するものであり、多くの精神疾患や神経疾患がどのように発症し、なぜ男性と女性で症状が異なるのかについて新たな洞察をもたらす可能性があります」と、研究の筆頭著者で神経放射線科医のイボンヌ・ルーイ医学博士は述べています。

ニューヨーク大学グロスマン医学部放射線科の教授兼研究副委員長であるルーイ氏は、これまでの脳の微細構造に関する研究は主に動物モデルと人間の組織サンプルに依存していたと指摘しています。さらに、これらの過去の研究結果の一部は、関心領域を「手描き」して統計分析したために妥当性が疑問視されてきました。この分析では、研究者が選択した領域の形状、サイズ、場所について多くの主観的な判断を下す必要がありました。ルイ氏は、このような選択は結果を歪める可能性があると述べている。

新しい研究では、コンピューターを特定の場所へ向けることなく機械学習を使用して画像グループ全体を分析することでこの問題を回避し、人間の偏見を排除するのに役立ったと著者らは指摘している。

この研究のために、チームはまず、健康な男性と女性のサンプル MRI 脳スキャンの既存データを AI プログラムに提供し、各スキャンの生物学的性別も指定した。これらのモデルは、データが蓄積されるにつれて時間の経過とともに「賢くなる」ように高度な統計的および数学的手法を使用するように設計されていたため、最終的には生物学的性別を独自に区別することを「学習」した。ルイ氏は、プログラムが判定に脳全体のサイズと形状を使用することを禁止されていたことに注意する必要があると述べている。

結果によると、すべてのモデルがスキャンから 92% - 98% のケースで性別を正しく識別した。特に、水が脳組織をどれだけ簡単に、どの方向に移動するかなど、いくつかの特徴が機械が結論を導き出すのに役立ちました。

「これらの結果は、人間の脳に起因する疾患を研究する際の多様性の重要性を浮き彫りにしています」と、ニューヨーク大学タンドン工学部の博士課程学生で、本研究の共著者であるジュンボ・チェン氏は述べました。

「歴史的にそうであったように、男性がさまざまな疾患の標準モデルとして使用された場合、研究者は重要な洞察を見逃す可能性があります」と、ニューヨーク大学タンドン工学部の大学院研究生で、本研究の共著者であるバラ・ラクシュミ・バヤナガリ氏は付け加えました。

バヤナガリ氏は、AIツールは脳細胞の組織の違いを報告できるものの、どの性別がどの特徴にかかりやすいかを明らかにすることはできないと警告しています。彼女は、この研究では遺伝情報に基づいて性別を分類し、シスジェンダーの男性と女性のMRIスキャンのみを対象としていると付け加えた。

研究チームは、環境、ホルモン、社会的要因がこれらの変化に果たす役割をより深く理解するために、脳構造の性差の発達を時間の経過とともにさらに研究する予定であると著者らは述べた。

この研究は、雑誌 Scientific Reports に掲載された。