2020年2月17日

机器学习研究:大脑中至少存在9种性别表达

图片来源:麦吉尔大学

人类构想用来解释和研究我们自己的大脑的术语可能与这些结构在自然界中的实际表达方式不符。例如,在许多人类社会中,当婴儿出生时,"男性"或一个"女性" box is checked on the birth certificate. Reality, however, may be less black and white. In fact, the assumption of dichotomic differences between only two sex/gender categories may be at odds with our endeavors that try to carve nature at its joints. Such is the case with a new paper, published recently in the journal 脑皮质,研究人员认为,至少存在九种大脑性别变异的方向。

许多经典的统计方法都预先假定他们希望在数据中看到哪些组。例如老年与年轻参与者,或内向与外向参与者。此后的其他所有事情都严格取决于将个人分配到严格组中的最初决策。在这项新研究中,研究人员并未预先假设大脑性别组应超越男性,女性和中间个体。取而代之的是,他们以不可知论的数据驱动方式直接从脑成像和心理评估项目中得出了脑性别群体。

“我们的目标是证明广泛可用的脑成像方法能够针对严格的二元性观点提供证据,以证明大脑中性别是如何表现的,”生物医学工程学系副教授Danilo Bzdok博士解释说。麦吉尔大学医学院,论文的资深作者。 “这些发现对加拿大和其他国家朝着改善平等,多元化和包容性的方向发展具有重要影响。通过从生物学的角度提高认识,我们可能有助于建立一个社会,使个人在男性和女性之间相互认同感到被包含而不是受到歧视。”

汇总数据

为了进行他们的研究,研究人员获得了一个独特的数据集,该数据集包含广泛的性别/性别多样性的个体。他们不仅像通常那样研究男性和女性群体的性别行为,还获得了丰富的样本,其中还包括经历了从男性到女性的性别转变的个体以及经历了从女性到男性的性别转变的个体。然后,与亚琛工业大学精神病学,心理治疗和精神病学系的Ute Habel教授和Benjamin Clemens博士密切合作,将这四组患者的大脑连通性指纹与性别-定型行为特征的全面概况相关联。

研究人员使用机器学习算法,可以提供证据表明性别/性别可能不是人脑中的二分法实体。通过无偏模式学习方法,他们可以证明可以可靠地识别出至少九个维度的大脑性别差异。也就是说,可以将特定的个体分配给九个“表达式”,或协调他们沿着大脑性别变化的特定分布下降多少的系统轴。

Bzdok博士说:“我的实验室在系统神经科学与定制机器学习算法之间的接口上工作,以回答大型神经科学数据集中的问题。”他最近搬到蒙特利尔加入了McGill社区。 “蒙特利尔具有将世界一流的神经科学机构(例如The Neuro)与一流的人工智能机构(例如Mila Quebec AI Institute)结合在同一城市的优势。在这两个研究领域中,都有很多的历史遗产,现在,它的势头正在壮大,以推动向前的进步。因此,蒙特利尔是一个特别有希望的地方,可能为桥接神经科学和人工智能做出重要贡献。”

推进研究

Bzdok博士乐观地认为,萌芽的临床联合体计划将使他们能够汇集甚至更丰富和多模式的数据集,以承认更广泛人群中存在的更多性别/性别变异方面。从数据分析的角度来看,他解释说,我们可以收集的数据越多,我们越有可能发现更多的性别/ dimensions.

Bzdok博士分享道:“我目前正在与McGill社区的各种研究人员联系,试图将这些项目和其他项目提高到一个新的水平。” “现在可以从交叉的角度解决将社会相关的行为变异映射到大脑变异的问题,包括遗传学,基因组学,临时性脑损伤等干预反应,免疫学标记等等。麦吉尔提供了沃土面对如此雄心勃勃的问题。”

更多信息: 本杰明·克莱门斯(Benjamin Clemens)等。预测性模式分类可以区分行为和脑成像中的性别认同亚型, 脑皮质 (2019)。 DOI:10.1093 / cercor / bhz272

期刊信息: 脑皮质

Provided by 麦吉尔大学

加载评论 (5)