Un nuovo studio ha rilevato delle differenze nella microstruttura della materia bianca del cervello tra i sessi con l’utilizzo dell’AI
Le differenze biologiche di sesso giocano un ruolo cruciale negli studi di neuroscienza, con implicazioni che spaziano dalla comprensione delle funzioni cognitive alla diagnosi e trattamento di disturbi neuropsichiatrici. Mentre le differenze macroscopiche del cervello sono state ampiamente documentate, la microstruttura cerebrale rimane meno esplorata. Un nuovo studio pubblicato sulla rivista Scientific Reports ha utilizzato la risonanza magnetica a diffusione (dMRI) e l’apprendimento profondo per rivelare differenze sessuali nella microstruttura della materia bianca del cervello.
Metodologia: popolazione dello studio
Sono stati inclusi 1031 soggetti adulti sani (471 uomini e 560 donne) tra i 22 e i 37 anni, provenienti dal Human Connectome Project. Le immagini di risonanza magnetica a diffusione sono state raccolte utilizzando uno scanner 3T, seguendo un protocollo rigoroso per garantire l’accuratezza dei dati.
I parametri di diffusione utilizzati includono l’anisotropia frazionaria (FA), la diffusività media (MD) e la kurtosi media (MK). Questi parametri sono fondamentali per valutare le caratteristiche microstrutturali del tessuto cerebrale. Le mappe parametriche di diffusione sono state registrate su un template standard per ridurre i bias anatomici macroscopici.
Lo studio ha impiegato tre principali architetture di reti neurali: CNN 2D, CNN 3D e Vision Transformer (ViT). Queste architetture catturano informazioni complementari, dalle caratteristiche locali a quelle globali del tessuto cerebrale.
I risultati dello studio: prestazioni dei modelli
I modelli di apprendimento profondo utilizzati nello studio hanno mostrato un’ottima capacità di distinguere il sesso dei soggetti in base ai parametri di diffusione della materia bianca cerebrale. Questo è stato misurato tramite l’Area sotto la Curva (AUC), un indicatore di accuratezza. Tutti i modelli hanno superato il valore di 0.92, con il modello CNN 2D che ha raggiunto un AUC di 0.98 per l’anisotropia frazionaria (FA) e di 0.97 per la diffusività media (MD). Il modello CNN 3D ha ottenuto un AUC di 0.98 per la kurtosi media (MK).
L’analisi di occlusione e il test statistico di Wilcoxon hanno aiutato a identificare le specifiche regioni della materia bianca che differenziano maggiormente i sessi. Queste regioni presentano variazioni significative nelle caratteristiche microstrutturali tra uomini e donne, contribuendo in modo determinante alla classificazione del sesso.
Implicazioni cliniche
Le differenze sessuali nella microstruttura della materia bianca potrebbero influenzare la prevalenza e la presentazione dei disturbi neurologici e psichiatrici. Ad esempio, disturbi come la depressione e la sclerosi multipla mostrano una prevalenza differente tra i sessi, suggerendo che la microstruttura della materia bianca potrebbe giocare un ruolo chiave.
Questo studio apre la strada a ulteriori ricerche che utilizzino tecniche avanzate di imaging e modelli di apprendimento profondo per esplorare le differenze sessuali nel cervello. Comprendere queste differenze a livello microstrutturale potrebbe migliorare la diagnosi e il trattamento personalizzato delle malattie neurologiche.