KI: Gehirne von Männern und Frauen unterscheiden sich

Jülich, 01. Juli 2019 – Forscher haben selbstlernende Software aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) erfolgreich darauf trainiert, zu erkennen, ob ein fMRT-Scan ein weibliches oder ein männliches Gehirn zeigt. Damit ist klar, dass es bei der Verknüpfung von Gehirnregionen charakteristische Geschlechtsunterschiede gibt. Nachzulesen ist dieses Ergebnis der Wissenschaftler aus Jülich, Düsseldorf und Singapur jetzt in der Fachzeitschrift „Cerebral Cortex“.

Es gibt unzählige wissenschaftliche Untersuchungen dazu, inwieweit Gehirne von Frauen und Männern unterschiedlich funktionieren. Die Resultate dieser Studien weichen oft voneinander ab. Zudem sind sie oft auch umstritten, weil die Ergebnisse auf Daten kleiner Vergleichsgruppen basieren. Somit können Faktoren, die nicht offensichtlich sind, die Ergebnisse leicht verfälschen. „Unsere Methodik unter Einsatz von künstlicher Intelligenz liefert dagegen sehr vertrauenswürdige Ergebnisse“, sagt Privatdozentin Susanne Weis, Erstautorin einer jetzt erschienenen Publikation. Weis arbeitet am Institut für Neurowissenschaften und Medizin im Forschungszentrum Jülich und am Institut für Systemische Neurowissenschaften der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf.

Laut der aktuellen Studie unterscheidet sich das weibliche und das männliche Gehirn besonders in der funktionellen Konnektivität bestimmter Bereichen des Gyrus cinguli, des Precuneus und der medialen frontalen Hirnrinde. Diese Netzwerke sind an der Sprachfunktion, der Verarbeitung von Gefühlen und der sozialen Wahrnehmung wesentlich beteiligt.

Die Hirnforscher um Susanne Weis und Prof. Simon Eickhoff nutzten für ihre Studie zunächst Hirnscans von 434 Probanden des „Human Connectome Projects“. Die Hirnscans – genauer: die funktionellen Magnetresonanztomografien (fMRT) – machen Bereiche im Gehirn sichtbar, die im Moment der Aufnahme aktiv sind und miteinander agieren. Die Probanden hatten während der Aufnahmen ihren Gedanken freien Lauf gelassen. Die Forscher trainierten eine lernende Software darauf, den neuronalen Verbindungsmustern das Geschlecht der Probanden zuzuordnen. Die Wissenschaftler gaben der Software dabei stets Rückmeldung, inwieweit ihr Ergebnis richtig war. Das ermöglichte es der KI, ihr mathematisches Modell schrittweise zu verbessern. Anschließend setzten die Wissenschaftler die KI dazu ein, anhand von fMRT-Aufnahmen das Geschlecht von 310 anderen Probanden des Human Connectome Projects und von 941 Probanden der 1000-Gehirne-Studie vorherzusagen. Dies gelang ihr mit einer Treffergenauigkeit von rund 70 Prozent.

„Die Studienergebnisse zeigen, dass Bereiche im Gehirn bei Frauen anders vernetzt und verknüpft sind als bei Männern“, sagt Susanne Weis. Sie betont: „Die Resultate erlauben jedoch keinesfalls eine Wertung dieser Unterschiede etwa nach dem Motto: Frauen können besser mit Gefühlen umgehen.“ Offenbleiben müsse zunächst auch die Frage, welche Gründe es für diese Unterschiede im Gehirn gebe: Denkbar wären beispielsweise sowohl biologische als auch erworbene Ursachen, etwa durch die Erziehung.

In der aktuellen Studie haben die Forscher das Geschlecht zunächst als rein binär betrachtet. Prinzipiell könnten sie mit der angewandten Methodik aber auch untersuchen, inwieweit sich beispielsweise Inter- oder Transsexualität in den Netzwerken im Gehirn widerspiegeln. „Doch dafür müssten Hirnscans und Daten einer größeren Zahl von Inter- oder Transsexuellen verfügbar sein. Entsprechend umfangreiche Studien liegen bisher aber noch nicht vor“, so Weis.

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Originalpublikation:
Sex Classification by Resting State Brain Connectivity, Susanne Weis, Kaustubh R Patil, Felix Hoffstaedter, Alessandra Nostro, B T Thomas Yeo, Simon B Eickhoff, Cerebral Cortex, 28. Jun 2019, bhz129, DOI: 10.1093/cercor/bhz129

Institut für Neurowissenschaften und Medizin, Gehirn und Verhalten (INM-7)

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Institut für Neurowissenschaften und Medizin, Gehirn und Verhalten (INM-7)
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