El grado en que el sexo de una persona afecta a la organización y el funcionamiento del cerebro ha sido motivo de controversia entre científicos. Un nuevo estudio basado en inteligencia artificial ha identificado patrones de organización distintos en mujeres y hombres.

Un equipo liderado por la Universidad de Stanford (EE.UU) publica en la revista PNAS un estudio basado en un nuevo modelo de inteligencia artificial que determinó, con un acierto de más del 90%, si los escáneres de actividad cerebral procedían de una mujer o de un hombre.

Este hallazgo ayuda a resolver una larga controversia sobre si existen diferencias fiables entre sexos en el cerebro humano y sugieren que comprender estas diferencias puede ser fundamental para abordar las afecciones neuropsiquiátricas que afectan de forma diferente a mujeres y hombres, indicó la universidad.

Identificar diferencias de sexo consistentes y replicables en el cerebro adulto sano es un paso crítico hacia una comprensión más profunda de las vulnerabilidades específicas del sexo en los trastornos psiquiátricos y neurológicos, señaló en un comunicado

“Una motivación clave de este estudio es que el sexo desempeña un papel crucial en el desarrollo del cerebro humano, en el envejecimiento y en la manifestación de trastornos psiquiátricos y neurológicos”, dijo Vinod Menon, de la Universidad de Stanford y autor principal del estudio.

El trabajo no tuvo en cuenta si las diferencias relacionadas con el sexo surgen en etapas tempranas de la vida o si pueden deberse a diferencias hormonales o a las distintas circunstancias sociales a las que hombres y mujeres tienen más probabilidades de enfrentarse.

Los “puntos calientes” que más ayudaron al modelo a distinguir los cerebros masculinos de los femeninos incluyen la red de modo por defecto (un sistema cerebral que nos ayuda a procesar información autorreferencial), el cuerpo estriado y la red límbica, que intervienen en el aprendizaje y en cómo respondemos a las recompensas.

El equipo aprovechó los avances en inteligencia artificial y el acceso a múltiples conjuntos de datos de gran tamaño, para llevar a cabo un análisis más potente que el empleado hasta ahora.

El primer paso fue crear un modelo de red neuronal profunda que aprende a clasificar datos de imágenes cerebrales: A medida que los investigadores mostraban escáneres al modelo y le decían que estaba viendo un cerebro masculino o femenino, este empezaba a “notar” qué patrones sutiles podían ayudarle a distinguirlos.

Este modelo de red neuronal profunda analiza imágenes de resonancia magnética dinámicas, por lo que capta la compleja interacción entre las distintas regiones del cerebro.

Cuando los investigadores probaron el modelo con unos 1,500 escáneres cerebrales, casi siempre pudo distinguir si el escáner era de una mujer o de un hombre.

El éxito del modelo sugiere que existen diferencias detectables entre los sexos en el cerebro, pero que hasta ahora no se habían detectado de forma fiable, señala el comunicado.

El equipo recurrió además a una IA explicable, que examina grandes cantidades de datos para explicar cómo se toman las decisiones de un modelo.

Gracias a ella, el equipo identificó las redes cerebrales que eran más importantes para que el modelo juzgara si un escáner cerebral provenía de un hombre o una mujer.

Así, descubrieron que el modelo buscaba con mayor frecuencia la red de modo predeterminado, el cuerpo estriado y la red límbica.

El equipo desarrolló después modelos de habilidades cognitivas específicos por sexo para intentar predecir cómo se desempeñarían los participantes en ciertas tareas basándose en características funcionales del cerebro que difieren entre mujeres y hombres.

Un modelo predijo eficazmente el rendimiento cognitivo en hombres pero no en mujeres, y otro al contrario. Los hallazgos indican que las características funcionales del cerebro que varían entre sexos tienen importantes implicaciones conductuales.

Menon destacó que estos modelos funcionaron “muy bien” porque consiguieron separar los patrones cerebrales entre sexos, lo que lleva a pensar que “pasar por alto las diferencias de sexo en la organización cerebral podría llevarnos a pasar por alto factores clave subyacentes a los trastornos neuropsiquiátricos”.

Aunque el equipo aplicó su modelo de red neuronal profunda a cuestiones relacionadas con las diferencias de sexo, Menon afirmó que el modelo puede usarse para responder a preguntas sobre la relación entre cualquier aspecto de la conectividad cerebral y cualquier tipo de capacidad cognitiva o comportamiento.