Deep Learning Enthüllt Geschlechtsspezifische Unterschiede in der #Hirnorganisation

Eine kürzlich in der #PNAS veröffentlichte Studie von Srikanth Ryali und Kollegen hat bedeutende Fortschritte im Verständnis geschlechtsspezifischer Unterschiede in der funktionellen Hirnorganisation erzielt. Durch die Nutzung eines spatiotemporalen tiefen neuronalen Netzwerks (stDNN) konnten die Forscher männliche und weibliche Gehirne mit einer Genauigkeit von über 90 % unterscheiden. Die Analyse zeigte konsistente Unterschiede in Hirnregionen wie dem Default Mode Network (DMN), dem Striatum und dem limbischen Netzwerk, die geschlechtsspezifische kognitive Profile vorhersagen können. Diese Ergebnisse widersprechen der bisherigen Annahme eines Kontinuums in der Hirnorganisation, das keine klaren Unterschiede zwischen männlichen und weiblichen Gehirnen vorsieht.

Die Studie eröffnet neue Möglichkeiten in der personalisierten Medizin, insbesondere in der Entwicklung geschlechtsspezifischer Biomarker für psychiatrische und neurologische Störungen. Es wäre jedoch von großem Interesse, ähnliche Studien mit transgeschlechtlichen Personen durchzuführen. #Transgeschlechtliche Personen könnten aufgrund hormoneller Behandlungen oder anderer Eingriffe Veränderungen in der Hirnorganisation erleben. Kritische Untersuchungen sind notwendig, um zu verstehen, ob diese Eingriffe die funktionelle Hirnorganisation beeinflussen und ob potenzielle gesundheitliche Risiken entstehen.

Die Ergebnisse der aktuellen Studie sind ein bedeutender Schritt in Richtung eines tieferen Verständnisses geschlechtsspezifischer Unterschiede im menschlichen Gehirn. Die Erweiterung dieser Forschung auf transgeschlechtliche Populationen könnte die nächste große Herausforderung und Chance in der Neurowissenschaft darstellen.

Quelle: https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2310012121