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- 미국과 유럽 출신의 20~35세 건강한 피실험자 대상 결과
- fMRI 이미지, 피험자가 휴식을 취하는 동안 다양한 뇌 영역의 복잡한 상호 작용을 보여
- AI는 뇌 스캔을 통해 그 사람이 남자인지 여자인지 약 90%의 정확도로 판단
- 휴식 상태 네트워크의 뇌 영역, 전뇌의 선조체, 변연계에서 눈에 띄는 성별 차이

여자와 남자의 뇌는 어떻게 다른가
AI 기반 분석을 통해 기능적 뇌 구조의 성별 차이가 밝혀졌다.

동일하지 않음:
AI 지원 비교 연구에서 확인되었듯이 여성과 남성의 뇌는 기능적 구조가 근본적으로 다르다. 이러한 성별별 패턴을 기반으로 인공지능은 뇌 스캔이 남자에게서 나온 것인지 여자에게서 나온 것인지 90% 확실하게 예측할 수 있었다. 이러한 차이점에 대한 지식은 향후 성별에 따른 행동을 더 잘 이해하고 신경 장애를 보다 구체적으로 치료하는 데 도움이 될 수 있다. 

▲ 여성과 남성의 뇌는 기능적 구조가 근본적으로 다르다. pixabay

남성과 여성은 종종 다르게 행동한다. 이는 우리 뇌에도 반영된다. 이전 연구에서는 성별에 따른 뇌 크기와 활동 패턴이 있음을 보여주었다. "생물학적 성은 인간의 뇌 발달, 노화, 정신 및 신경 장애의 발현에 중요한 역할을 한다"고 스탠포드 대학교의 수석 저자인 비노드 메논(Vinod Menon)은 말했다. 그 이유는 무엇보다도 우리가 성장하고 나이가 들면서 우리 뇌가 직면하게 되는 호르몬의 혼합을 결정하는 성염색체 때문이다.

기본적인 일반적으로 남성과 여성의 뇌 구조 및 기능적 패턴이 있는지는 오랫동안 전문가들 사이에서 논란이 되어 왔다. 성별에 따른 조직 패턴에 대한 신뢰할 수 있고 재현 가능하며 통계적으로 견고한 지표는 이전 연구에서는 찾을 수 없었다.

인공 지능 덕분에 더 나은 데이터 평가

보다 신뢰할 수 있는 데이터를 생성하기 위해 스탠포드 대학의 Srikanth Ryali가 이끄는 연구팀은 이제 인공 지능(AI)과 대규모 데이터 세트를 사용해 이 질문을 조사했다. 이를 위해 신경과학자들은 AI 기반 신경망을 훈련시켜 뇌 스캔을 읽고 성별 간의 미묘한 차이를 감지했다.

실제 테스트에서 이 모델은 다양한 데이터 세트에서 총 약 1,500명의 피험자를 대상으로 기능적 자기공명영상(fMRI)을 사용하여 기록된 뇌 스캔을 평가했다. 해당 녹음은 미국과 유럽 출신의 20~35세 건강한 피실험자로부터 나온 것으로, 분석 전 AI에 성별이 알려지지 않은 상태였다. fMRI 이미지는 피험자가 휴식을 취하는 동안 다양한 뇌 영역의 복잡한 상호 작용을 보여주었다.

성별 차이가 인정됨

그 결과, AI는 뇌 스캔을 통해 그 사람이 남자인지 여자인지 약 90%의 정확도로 판단할 수 있었다. 여성과 남성 피험자의 뇌 활동은 적절하게 훈련된 AI 시스템에서 인식할 수 있는 미묘한 차이를 보여주었다. 이는 남성과 여성의 뇌가 실제로 다르게 구성되어 있음을 시사한다고 Ryali와 그의 동료들은 결론지었다.

많은 양의 데이터와 다양한 테스트 그룹의 반복으로 인해 연구자들은 이전 연구와 달리 결과가 신뢰할 수 있고 왜곡된 그룹 효과를 포함하지 않는다고 가정했다. Menon은 “이것은 생물학적 성별이 인간 두뇌 조직에 중요한 요소라는 매우 강력한 증거다”고 말했다.

차이점은 무엇일까?

남자와 여자의 두뇌에는 정확히 어떤 차이가 있는 걸까? 신경과학자들의 AI 지원 분석 시스템은 후속 분석에서 나타난 바와 같이 특히 소위 휴식 상태 네트워크의 뇌 영역, 전뇌의 선조체 및 변연계에서 눈에 띄는 성별에 따른 차이를 관찰했다.

휴식 상태 네트워크의 뇌 영역은 우리가 아무것도 하지 않고 감정 상태나 과거 경험과 같은 우리 자신에 대한 정보를 처리할 때 활성화된다. 다른 두 영역은 무엇보다도 사고, 계획, 학습, 동기 부여 및 추진력, 감정 및 행동에 관여한다. 연구진은 “이 결과는 성별에 따라 달라지는 뇌의 기능적 특성이 행동에 상당한 영향을 미친다는 것을 시사한다”고 말했다.

이유를 알 수 없음

전반적으로 이 연구는 남성과 여성의 뇌 기능 차이에 대한 새로운 관점을 제공한다. 그러나 연구자들은 성인에게서 관찰된 차이가 호르몬이나 사회문화적 영향으로 인해 어린 나이 이후에 발생하는지는 조사하지 않았다. 따라서 뇌의 성별 차이의 원인은 아직 알려지지 않았다. 또한 젊은 사람이나 노인의 뇌가 피험자의 뇌처럼 쉽게 구별될 수 있는지도 불분명하다.

이번 발견은 연구와 의학에 대한 많은 새로운 접근 방식을 열어준다. 예를 들어, 미래에는 뇌 이미지를 기반으로 검사를 받는 사람이 성별에 따라 어떻게 생각하는지, 독서와 같은 특정 작업을 얼마나 잘 해결할지 예측하는 데 사용될 수 있다. 후속 실험에서 Ryali 팀은 이미 이를 안정적으로 예측하는 두 가지 해당 AI 모델을 개발했다. 즉, 한 모델은 남성에게만 사용할 수 있고 다른 모델은 여성에게만 사용할 수 있다.

신경질환의 성별별 치료

Ryali와 그의 동료들이 보고한 것처럼 건강한 피험자로부터 얻은 지식은 정신 및 신경 장애에서 뇌의 성별 차이가 무엇인지 이해하고 추가 조사하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 이는 우울증, 불안 및 섭식 장애가 여성에게 더 자주 발생하는 반면, 자폐증, 정신분열증 및 ADHD는 남성에게 더 자주 발생하는 이유를 설명할 수 있다. 이전 분석에 따르면 이러한 장애는 모두 AI가 성별에 따라 식별한 세 가지 뇌 영역과 연결되어 있다.

Menon은 “건강한 성인 뇌에서 일관되고 재현 가능한 성별 차이를 식별하는 것은 정신 및 신경 장애의 성별별 취약성을 더 깊이 이해하는 데 중요한 단계다”고 말했다. 이러한 장애는 앞으로 더욱 개별적으로, 구체적으로 치료될 수 있다.

모든 상황에 적합한 AI 모델?

신경과학자들에 따르면, AI 모델을 사용하면 성별에 관계없이 특정 뇌 구조와 행동 또는 정신 능력 사이의 추가 연관성을 밝혀내는 것이 가능할 것이다. 따라서 그들은 모든 연구자가 자신의 모델에 접근할 수 있기를 원한다.

Menon은 “우리 AI 모델은 매우 광범위하게 적용 가능하다. 예를 들어 연구자는 학습 장애나 사회적 장애와 관련된 뇌의 차이를 찾기 위해 우리 모델을 사용할 수 있다. AI는 또한 이러한 영역에서 더 나은 치료나 지원을 위한 길을 열 수 있다”고 말했다.
(Proceedings of the National Academy of Sciences, 2024; doi: 10.1073/pnas.2310012121)
출처: Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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