Beziehungskolumnisten und Poppsychologen behaupten seit langem, dass Männer und Frauen unterschiedlich veranlagt sind, und eine neue Studie hat bestätigt, dass sie Recht haben.
Wissenschaftler entwickelten ein Modell der künstlichen Intelligenz, das den Unterschied zwischen Scans der Gehirnaktivität von Männern und Frauen mit einer Genauigkeit von mehr als 90 Prozent erkennen konnte.
Die meisten dieser Unterschiede liegen im Standardmodusnetzwerk, im Striatum und im limbischen Netzwerk – Bereiche, die an einer Vielzahl von Prozessen beteiligt sind, darunter Tagträumen, Erinnern an die Vergangenheit, Planung für die Zukunft, Treffen von Entscheidungen und Riechen.
Mit diesen Ergebnissen fügen Wissenschaftler der Stanford Medicine dem Puzzle ein neues Teil hinzu und stützen die Idee, dass biologisches Geschlecht das Gehirn formt.
Die Forscher sagten, sie seien optimistisch, dass diese Arbeit dazu beitragen werde, Licht auf Gehirnerkrankungen zu werfen, die Männer und Frauen unterschiedlich betreffen.
Wissenschaftler diskutieren seit langem darüber, ob sich Geschlechtsunterschiede im Gehirn zeigen. Diese neue Studie legt nahe, dass dies möglich ist, wenn Wissenschaftler an den richtigen Stellen suchen
Beispielsweise treten Autismus und Parkinson häufiger bei Männern auf, während Multiple Sklerose und Depressionen häufiger bei Frauen auftreten.
„Eine Hauptmotivation für diese Studie ist, dass Sex eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung des menschlichen Gehirns, beim Altern und bei der Manifestation psychiatrischer und neurologischer Störungen spielt“, sagte der leitende Autor der Studie, Vinod Menon, Professor für Psychiatrie und Verhaltenswissenschaften an der Stanford , in einer Stellungnahme.
Dieses Bild aus der neuen Studie zeigt, welche Teile des Gehirns für die Unterscheidung zwischen Männern und Frauen am wichtigsten sind: das Striatum und Bereiche, die am Standardmodus-Netzwerk und dem limbischen Netzwerk beteiligt sind
„Die Identifizierung konsistenter und reproduzierbarer Geschlechtsunterschiede im gesunden erwachsenen Gehirn ist ein entscheidender Schritt zu einem tieferen Verständnis geschlechtsspezifischer Anfälligkeiten bei psychiatrischen und neurologischen Störungen“, fügte er hinzu.
Um die Frage nach geschlechtsspezifischen Gehirnunterschieden zu untersuchen, entwickelten Menon und sein Team ein tiefes neuronales Netzwerkmodell, das lernen könnte, Gehirnscans als männlich oder weiblich zu klassifizieren.
Sie begannen damit, der KI eine Reihe funktioneller Magnetresonanztomographie-Scans (fMRT) zu zeigen und ihr mitzuteilen, ob es sich um ein männliches oder weibliches Gehirn handelte.
Durch diesen Prozess begann man herauszufinden, welche Teile des Gehirns je nach Geschlecht subtile Unterschiede aufwiesen.
Ein neues KI-Modell wurde anhand von Bildern des Gehirns von Männern und Frauen trainiert. Sobald es trainiert war, konnte es mit einer Genauigkeit von etwa 90 Prozent zwischen Männern und Frauen unterscheiden
Als die KI mit etwa 1.500 Gehirnscans aus einem anderen Satz als denen, auf denen sie trainiert wurde, gefüttert wurde, konnte sie das Geschlecht des Gehirnbesitzers in mehr als 90 Prozent der Fälle erfolgreich vorhersagen.
Diese Gehirnscans stammten von Männern und Frauen in den USA und Europa, was darauf hindeutet, dass das KI-Modell auch dann nach Geschlecht unterscheiden konnte, wenn es andere Unterschiede wie Sprache, Ernährung und Kultur gab.
„Dies ist ein sehr starker Beweis dafür, dass das Geschlecht ein entscheidender Faktor für die Organisation des menschlichen Gehirns ist“, sagte Menon
Ein wesentlicher Unterschied zwischen dem KI-Modell dieses Teams und anderen ähnlichen Modellen besteht darin, dass es „erklärbar“ ist.
Wissenschaftler kritisieren KI oft als „Black Box“ – sie kann Informationen aufnehmen und Ergebnisse ausspucken, aber wie sie zu ihren Schlussfolgerungen gelangt, ist oft ein Rätsel.
Nicht so beim Modell des Stanford-Teams.
Die Hauptunterschiede, die das KI-Modell identifizierte, bestanden im Standardmodusnetzwerk, im Striatum und im limbischen Netzwerk
In dieser Studie konnte das Team schlussfolgern, welche Teile des Gehirns für die KI am wichtigsten sind, um das Geschlecht einer Person zu bestimmen.
Die drei Bereiche, auf die sich die KI konzentrierte, waren das Standardmodusnetzwerk, das Striatum und das limbische Netzwerk.
Der Standardmodus „Netzwerk“ ist aktiv, wenn eine Person träumt, sich an Erinnerungen erinnert oder auf andere Weise über sich selbst nachdenkt. Das Striatum ist wichtig für die Koordinierung der Wahrnehmung, einschließlich Planung, Entscheidungsfindung und Motivation. Und das limbische Netzwerk unterstützt eine Reihe von Gehirnfunktionen wie Emotionen, Langzeitgedächtnis und den Geruchssinn einer Person.
Die Studie erschien heute in Proceedings of the National Academy of Sciences.
Die Wissenschaftler versuchten nicht nur, Gehirne von Männern von Gehirnen von Frauen zu unterscheiden, sondern versuchten auch herauszufinden, ob sie anhand der Scans vorhersagen könnten, wie gut jemand bei einem Labortest der Kognition abschneiden würde.
Sie fanden heraus, dass kein einzelnes KI-Modell die Leistung aller vorhersagen konnte. Man konnte die Leistung von Männern vorhersagen, und man konnte die von Frauen vorhersagen, aber keiner konnte beides vorhersagen.
Dies deutet darauf hin, dass die Merkmale, die sich zwischen Männern und Frauen unterscheiden, je nach Geschlecht unterschiedliche Auswirkungen auf das Verhalten haben.
„Diese Modelle haben wirklich gut funktioniert, weil es uns gelungen ist, Gehirnmuster zwischen den Geschlechtern zu trennen“, sagte Menon.
„Das sagt mir, dass das Übersehen geschlechtsspezifischer Unterschiede in der Gehirnorganisation dazu führen könnte, dass wir Schlüsselfaktoren übersehen, die neuropsychiatrischen Störungen zugrunde liegen.“