Dans une étude [1] publiée le 20 février dans la revue scientifique Proceeding of the National Academy of Sciences, cinq neurologues de l’université de Stanford, en Californie, ont créé un algorithme capable de reconnaître dans plus de 90% des cas si les IRM [2] sont celles d’un cerveau « biologiquement masculin ou féminin » (cf. Neurosciences : « On naît homme ou femme et on le devient »).
Pour cela, ils ont « entraîné » un « réseau de neurones profond », un système d’intelligence artificielle, en lui montrant plus d’un million d’IRM fonctionnelles précisant, pour chacune, s’ils s’agissaient d’un cerveau d’homme ou de femme. Dans un second temps, sans que les chercheurs ne précisent l’origine du cerveau, l’algorithme les a classées en deux catégories : mâle ou femelle. « C’est une preuve très forte que le sexe est un déterminant robuste dans l’organisation cérébrale humaine » souligne Vinod Menon, co-auteur de l’étude et directeur du Cognitive and Systems Neuroscience Laboratory de Stanford. « Une motivation clé pour faire cette étude est le constat que le sexe joue un rôle crucial dans le développement du cerveau, son vieillissement, et dans la manifestation de troubles psychiatriques et neurologiques » poursuit-il (cf. Le cerveau, un organe sexué ?).
L’objectif de cette recherche est de « mieux comprendre les vulnérabilités respectives des deux sexes », en identifiant « de manière constante et réplicable des différences sexuelles dans le cerveau humain adulte » explique Vinod Menon.
Les auteurs de l’étude ont exploité un outil d’« intelligence artificielle explicable » et identifié quels réseaux de communication dans le cerveau semblaient influencer le plus le jugement de l’IA. Selon eux, cela se jouerait dans le striatum, une petite structure nerveuse et le réseau limbique.
Afin d’en faire profiter le plus grand nombre, ils souhaitent partager publiquement leur modèle de réseau de neurones qui pourrait être utilisé pour chercher des différences cérébrales liées à des difficultés d’apprentissage, ou des aptitudes sociales par exemple.
[1] Deep learning models reveal replicable, generalizable, and behaviorally relevant sex differences in human functional brain organization, Srikanth Ryali, Yuan Zhang, Carlo de los Angeles, Kaustubh Supekar, and Vinod Menon, https://doi.org/10.1073/pnas.2310012121, 20/02/2024
[2] Les IRM (Imagerie à résonance magnétique) permettent grâce à des images dynamiques du cerveau de mesurer l’activité cérébrale dans ses différentes régions et de visualiser les connexions et communications entre ces aires.
Source : Libération, Camille Gévaudan (20/02/2024)
