想象一下，你手里各握著一顆皺巴巴的人類大腦，滴著甲醛溶液。你看向其中一個，再看看另一個。你能分辨出哪一顆屬于女性，哪一顆屬于男性嗎？
你無法做到。
自古希臘時期起，人類就一直試圖尋找男女大腦的區(qū)別，但這種努力大多收效甚微。這在一定程度上是因為，人類大腦并不存在兩種截然不同的形態(tài)。美國國立精神衛(wèi)生研究所發(fā)育神經基因組學科主任阿爾明·拉茲納漢（Armin Raznahan）博士表示：“我不認為有任何大腦測量指標能夠完全區(qū)分出男性和女性?！?/strong>
盡管如此，研究男女大腦的差異仍然意義重大，因為許多腦部疾病和精神障礙在不同性別之間的表現各不相同。專家認為，厘清這些差異究竟源于生物學還是環(huán)境因素，可能有助于開發(fā)更有效的治療方法。
“許多精神和神經系統疾病的發(fā)病率在性別間有所不同，表現方式也各異?！?/strong>紐約大學朗格尼醫(yī)學中心放射科副主席、臨床科學家伊馮娜·呂（Yvonne Lui）博士表示，“理解這些基本差異，可以幫助我們更好地認識疾病的發(fā)生機制?！?/p> 如今，得益于人工智能，科學家們開始能夠可靠地區(qū)分兩性大腦——這種區(qū)分基于神經元的微觀結構，以及在視覺感知、運動控制和情緒調節(jié)等多種認知任務中發(fā)揮作用的神經回路的細微差異。其他研究則表明，某些基于性別的人腦結構差異可能從出生時就已存在。此外，實驗室動物研究還揭示，腦細胞在分子層面的放電模式也存在性別差異。 但目前仍然不清楚的是，這些差異究竟有多大意義。它們是否影響大腦功能或疾病的易感性？醫(yī)生是否應該根據這些差異制定個性化治療方案？盡管科學家們正在逐步揭示男女大腦的微妙區(qū)別，但他們的研究仍不可避免地涉及到性別、生理特征與文化如何交織在一起，塑造人類認知的復雜問題。 目前，科學家們還無法解答這些重大問題。然而，正在進行的研究以及未來的研究——涉及實驗室動物、人類染色體與大腦發(fā)育研究，以及從青少年時期一直追蹤至成年的被試者研究——可能會開始揭示這些基于性別的大腦差異如何具體影響認知，并最終影響大腦疾病的發(fā)展。 為什么要研究基于性別的大腦差異？ 歷史上，科學家曾利用所謂的大腦差異來對男性和女性的思維方式和行為方式進行泛化，并以此來支持性別歧視觀點，認為女性天生不如男性聰明或能力較弱。 盡管這些早期研究已被推翻，但現代研究仍然發(fā)現，男性與女性在認知方面確實存在一些差異——至少在平均水平上如此。例如，有研究表明，男性在空間能力測試中表現更好，而女性在解讀他人面部表情方面更勝一籌。然而，男性和女性在社會中成長和受到的對待方式大相徑庭，那么這些差異的根源究竟是什么？它們是先天的，還是后天塑造的，抑或是兩者兼有？ “在人類研究中，想要明確區(qū)分某種性別差異到底是由社會環(huán)境驅動的，還是由生物因素決定的，實際上是極其困難的?！崩澕{漢博士說道，“我們的大腦會無意識地吸收各種假設和偏見，它們就像從后門悄悄溜進來，讓我們意識不到它們的存在?！?/p> 鑒于過去對大腦性別差異的研究存在許多不嚴謹甚至誤導性的地方，再加上想要正確研究這一問題的種種現實挑戰(zhàn)，很多人可能會質疑：科學家們?yōu)槭裁催€要研究它？對許多研究人員來說，答案在于，神經系統疾病和精神疾病在男性和女性身上的表現方式不同，而這可能既與生物學因素有關，也受到環(huán)境因素的影響。 數據顯示，女性患抑郁癥和偏頭痛的比例高于男性，而男性則更容易患精神分裂癥和自閉癥。此外，帕金森病在男性中的發(fā)病率大約是女性的兩倍，但女性患者的病情往往進展得更快。然而，這些研究通常并未嚴格區(qū)分“生理性別”（sex）和“社會性別”（gender）這兩個概念——“生理性別”指的是生物學上的區(qū)別，而“社會性別”則涉及個體的自我認同，以及社會角色和外界壓力。如果將這兩個概念混為一談，就會讓我們更難理解某種特定差異究竟源于何種因素。 例如，青春期女孩患抑郁癥的可能性比同齡男孩更高，這可能與她們正在發(fā)育的大腦處理壓力的方式有關，也可能是因為她們在這一時期經歷的壓力事件比男孩更多。反過來說，男孩的大腦是否讓他們對抑郁癥更具抗性？還是說，他們實際上只是因為社會偏見而被漏診？對這些問題的不同回答，可能會指向截然不同的解決方案。 大腦結構的總體差異，微不足道的區(qū)別 借助磁共振成像（MRI）等腦部掃描技術，科學家們發(fā)現，男女在大腦各個結構的大小、形狀和厚度上存在一些微妙的差異，連接大腦不同區(qū)域的神經網絡也有所不同。 然而，當將男性和女性的平均體型差異考慮在內時，這些大腦差異實際上微乎其微，甚至可以忽略不計。莉絲·艾略特（Lise Eliot）——羅莎琳·富蘭克林醫(yī)學院、《粉色大腦，藍色大腦》（Pink Brain, Blue Brain）一書的作者——持這一觀點。 艾略特和她的同事最近回顧了過去約30年的研究，發(fā)現男性大腦在出生時平均比女性大腦大6%，并在成年后擴大到11%。這很合理，因為大腦的平均體積通常與身體的平均體型呈正比，而男性的身體普遍比女性更大。然而，當研究人員將整體體積差異納入考量后，男女大腦在結構上的微妙區(qū)別幾乎縮小到可以忽略的程度。 “也許人類大腦確實存在一些廣泛的性別差異，但迄今為止，并沒有確鑿的證據證明它們的存在?！卑蕴乇硎荆叭绻@些差異真的存在，那它們一定非常細微?！?/p> 盡管如此，仍有科學家報告了一些不隨身體體型變化的性別差異。例如，一個研究團隊分析了英國生物樣本庫（UK Biobank）收集的超過4萬名成年人的MRI數據，該生物庫存儲著來自50萬英國成年人的醫(yī)學數據。 目前最為確鑿的男女大腦結構差異，是整體大腦體積的平均差異。在許多（但并非所有）研究中，男性的殼核（putamen）往往較大。而關于其他大腦結構——例如海馬體（hippocampus）、伏隔核（nucleus accumbens）和丘腦（thalamus）——的體積差異，研究結果則存在較大變動。艾略特及其同事認為，這些差異的穩(wěn)定性尚存爭議。上述差異已在英國生物樣本庫（UK Biobank）研究中被報道。 圖片來源：Marilyn Perkins 在該研究中，男性的丘腦體積更大——丘腦是大腦中的一個中繼站，負責傳遞感覺信息。此外，男性的殼核也較大，這一結構有助于控制運動，并參與一個反饋回路，幫助個體判斷某個動作是否執(zhí)行得當。相比之下，女性的左側伏隔核平均較大，該結構是大腦獎勵系統的一部分。同時，女性的海馬體也更大，海馬體不僅存儲事實和事件的短期記憶，還負責將這些信息轉化為長期記憶。 然而，無論是這項研究，還是其他相關研究，都未能找到一個可以可靠地區(qū)分男性大腦和女性大腦的特征。拉茲納漢及其同事在一封回應該研究的信中指出，男女大腦的體積范圍在很大程度上是重疊的，因此僅憑結構上的細微差異，并不能明確區(qū)分性別。 對于這些少量存在的體積差異，目前尚無法確定它們是否解釋了某些性別相關的認知差異。相反，也有可能正是這些差異讓男性和女性在認知功能上變得更加相似。研究人員在信中寫道，或許男女大腦的運作方式略有不同，但最終實現了相同的認知輸出——這一過程可能是對激素或基因差異影響大腦功能的一種“平衡補償”（counterbalance）。 “當我們僅僅是在描述某個測量上的差異時，這并不意味著它在功能上具有任何實際意義?！崩澕{漢強調。 人工智能揭示微妙差異 雖然大規(guī)模的大腦結構特征無法明確區(qū)分男性和女性的大腦，但人工智能正在幫助科學家發(fā)現更微妙的區(qū)別。其中一些差異體現在大腦的微觀結構層面，即個體神經元及其組成部分的層次。 例如，2024年5月發(fā)表的一項研究利用不同的AI模型分析了1030名年齡在22至37歲之間的年輕成人的大腦掃描數據。該研究主要關注白質——它由大量髓鞘包裹的神經纖維組成，負責在神經元之間傳遞信息。“我認為我們是第一個檢測到兩性大腦微觀結構差異的研究團隊。”該研究的合著者伊馮娜·呂表示。 AI模型分析了大腦中的局部標志性結構（如連接左右腦半球的胼胝體），以及連接遠距離細胞的神經通路。研究還考察了白質的束縛方式、密度以及髓鞘的完整性。 結果顯示，這些AI算法能夠以92%至98%的準確率預測大腦掃描圖像所屬個體的生理性別。呂博士指出，剩余的誤差很可能是由于“人類個體之間存在巨大的變異性”所致。 值得注意的是，沒有任何單一大腦區(qū)域可以獨立用于預測性別。其中一個模型依賴于15個不同的白質區(qū)域來進行分類。不過，所有模型都顯示出一些一致的模式，尤其是胼胝體——它是大腦中最大的白質結構，橫跨左右腦半球——在區(qū)分性別方面顯得尤為關鍵。 此圖顯示了在研究中被AI識別為重要的白質區(qū)域（紅色標記）。具體而言，該圖突出顯示了那些在“分數各向異性”（fractional anisotropy）方面存在明顯差異的區(qū)域，這是衡量白質完整性的一個常見指標。圖中左側的標簽對應于研究中使用的三種AI算法。 圖片來源：Chen, et al. (2024) doi: 10.1038/s41598-024-60340-y (CC by 4.0) 從出生開始的大腦差異 呂博士及其同事的研究并未設計用于探討個體的成長經歷或環(huán)境如何塑造大腦，也沒有試圖區(qū)分哪些大腦差異源于生物學，哪些與社會性別有關。 在科學定義上，生理性別指的是解剖結構、生理特征、激素水平和染色體的生物學差異。一般而言，生理性別特征被劃分為男性或女性，但并非所有人的性別特征都能完全歸入這兩個類別。社會性別則屬于文化范疇，它涉及個體的自我認同和表達方式，以及社會對他們的期待和對待方式。社會性別不僅包括“男性”和“女性”，還包括其他身份，例如非二元性別，以及特定文化中獨有的性別，例如夏威夷文化中的māhū。 歷史上，許多研究都將生理性別和社會性別混為一談。要想厘清這兩個因素在大腦中的具體表現，最有效的方法是長期追蹤個體的大腦發(fā)育過程——而最新研究正開始朝這個方向推進。 例如，2024年發(fā)表的一項研究分析了500多名新生兒的平均大腦體積，發(fā)現即便在考慮了出生體重的差異后，男性嬰兒的大腦仍然比女性嬰兒大6%。同時，女性嬰兒的大腦灰質與白質的比例更高。（注：灰質主要由神經元細胞體構成，主要分布在大腦的外層皮層。）有趣的是，這種灰質比例的平均性別差異在成人大腦中同樣存在。這也符合邏輯——因為較大的大腦需要更多的白質，以便在遠距離的神經元之間傳遞信號。 從統計學來看，這些整體性的大腦差異比某些小規(guī)模結構的差異更加顯著。研究還發(fā)現：女性的胼胝體相對較大，海馬體周圍的灰質更多，而且在左側前扣帶回（ACG）——一個關鍵的情緒處理區(qū)域——也擁有更多的灰質。男性在顳葉的部分區(qū)域（涉及感官處理）以及底丘腦核（負責運動控制）中，擁有更多的灰質。不過，性別因素只能解釋這些大腦結構變化中的一小部分。 正如在成人研究中所觀察到的那樣，不同性別的兒童在整體大腦體積上的差異也得到了一致性的證實。然而，關于大腦較小結構的體積差異，不同研究的結果則不太一致。上方的圖表展示了2024年新生兒研究的發(fā)現。 圖片來源：Marilyn Perkins 研究作者指出，其中一些大腦差異從出生后的最早階段就已存在，并會持續(xù)到成年。這些差異主要體現在整體大腦結構上，但某些較小的局部差異也可能具有持續(xù)性。例如，一些研究（但并非所有研究）表明，左側前扣帶回在成人女性中同樣比男性更大，而不僅僅是在嬰兒期。 對于從出生起就存在且持續(xù)存在的差異，很可能是生理性別相關的生物學特征。然而，那些在生命后期才出現或消失的差異（例如海馬體的變化），則可能受到環(huán)境因素的影響，或者反映出與生理性別相關的發(fā)育過程，包括青春期的激素變化等因素。 社會性別與生理性別 這類研究有助于厘清生理性別與社會性別對大腦的獨立及相互影響。然而，目前科學界對這兩者如何塑造大腦的理解仍然存在巨大空白。埃爾維莎·達馬拉（Elvisha Dhamala），紐約范斯坦醫(yī)學研究所（Feinstein Institutes for Medical Research）精神病學助理教授表示：“在這方面，我們的認知仍然存在‘巨大缺口’?！?/p> 達馬拉及其同事最近嘗試填補這一空白，他們利用了青少年大腦與認知發(fā)育研究（ABCD研究）的數據——這是一項美國大型研究，旨在探索兒童的大腦發(fā)育與健康狀況。研究團隊分析了近4800名兒童的功能磁共振成像（fMRI）掃描數據。（注：fMRI 通過檢測大腦血流變化，提供大腦活動的間接測量。）這些兒童在9歲或10歲時加入研究，并將在未來10年內持續(xù)接受追蹤，這為未來的縱向研究提供了可能。 在研究中，fMRI記錄了大腦不同區(qū)域的活動模式，尤其是當孩子們執(zhí)行各種任務（例如記憶測試，回憶多張圖片）時，哪些神經網絡被激活。此外，研究人員還讓孩子和家長填寫問卷，回答關于孩子對自身性別的感受，以及他們在日常游戲和表達方式上的傾向。 達馬拉解釋說：“這并不涉及任何臨床診斷，只是用來衡量一種行為特征，它能反映你的性別認同?！?/p> 研究團隊使用這些問卷答案生成了“性別得分”，然后輸入AI算法作為數據點，以探索性別認同與大腦活動之間的關系。 此圖展示了大腦皮層網絡及非皮層結構（左上）與兒童生理性別和社會性別之間的關聯。右上方的熱圖顯示了不同腦網絡與生理性別的相關性，顏色越暖表示相關性越強，顏色越冷表示相關性較弱。下方兩張熱圖顯示了基于家長問卷計算出的性別得分與大腦活動的相關性。左下方的熱圖代表出生時被指定為女性（AFAB）的兒童，右下方的熱圖代表出生時被指定為男性（AMAB）的兒童。） 圖片來源：Dhamala, et al. (2024) doi: 10.1126/sciadv.adn4202 最終，AI算法揭示了兩組在很大程度上獨立的大腦網絡，分別與生理性別和社會性別相關。與生理性別相關的大腦差異主要集中在處理視覺信息、身體感知、運動控制、決策制定和情緒調節(jié)的神經網絡。與社會性別相關的大腦差異則更加分散，涉及大腦皮層多個區(qū)域之間的連接。 在確定了這些大腦網絡后，研究人員利用AI訓練算法，嘗試根據大腦活動預測孩子的生理性別或社會性別。預測生理性別的準確率很高，與呂博士研究的結果類似。預測社會性別則更具挑戰(zhàn)性：基于孩子們自己填寫的問卷答案，AI無法準確預測他們在性別認同的光譜上的位置?；诩议L填寫的問卷答案，AI的預測能力略高于隨機水平，但仍遠遠低于對生理性別的預測準確率。 盡管如此，達馬拉博士表示，這項研究突出了一個長期被忽視的概念：社會性別會以不同于生理性別的方式塑造大腦。 有趣的是，盡管呂博士和達馬拉博士的AI研究方法不同，關注的大腦特征也不同，但它們之間仍存在某些相互關聯的線索。達馬拉博士表示，在呂博士的研究中被AI識別出的關鍵白質通路，與她的研究中發(fā)現的功能性大腦網絡存在一定程度的重疊。 例如，扣帶束——圍繞胼胝體的一條白質通路，在呂博士的研究中被識別為關鍵預測因素。而在達馬拉博士的研究中，扣帶束連接的多個功能性神經網絡也被AI識別出來，包括與情緒處理相關的回路。這表明，性別差異可能同時存在于這些神經網絡的物理結構和它們的激活模式中，達馬拉博士總結道。 性別差異研究的未來 科學家在探究大腦中的性別差異方面已經取得了一些進展，但要真正理解這些區(qū)別，還需要進行更多動物實驗，以便更好地控制變量。拉茲納漢博士在2020年合著的一篇論文中指出，這一點對于未來研究至關重要。 目前，實驗室大鼠研究已經發(fā)現了一些性別相關的大腦差異，例如雌雄個體在神經元之間形成連接的方式不同，以及它們對恐懼記憶的處理方式存在差異。 在人類研究方面，科學家可以在新生兒出生時收集更多大腦數據，以確定在個體接觸任何文化影響之前是否已存在基線差異，然后再對其進行長期追蹤。拉茲納漢博士及其同事指出，這種方法可以幫助我們更準確地解析哪些差異源于生物學，哪些受到環(huán)境影響。 另一種研究思路是分析X染色體和Y染色體上獨有的人類基因。例如，研究那些額外攜帶或缺失性染色體的個體，有助于科學家揭示某些基因如何影響大腦結構的體積增減，并由此產生性別差異。此外，染色體還可能影響疾病風險。例如：額外攜帶一條Y染色體會提高自閉癥的發(fā)生率，而額外攜帶一條X染色體則不會。這可能有助于解釋為什么男性（通常攜帶一條X和一條Y）患自閉癥的概率高于女性（通常攜帶兩條X）。 然而，目前美國的性別研究正面臨不確定性。 受新一屆政府行政命令的影響，美國國家科學基金會（NSF）正在審查現有研究項目，檢查其中是否包含某些“敏感詞匯”，如“女性”（woman）、“雌性”（female）和“性別”（gender）。與此同時，美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）似乎已經歸檔了一項長期政策，該政策原本要求所有研究必須同時使用雌性和雄性實驗動物。 “現在一切都充滿不確定性。”她擔憂道，如果出現最糟糕的情況，“刪除性別因素，或者讓性別差異研究變得更加困難，只會讓我們倒退，而非前進”。 但如果該研究領域能夠繼續(xù)發(fā)展，未來的研究可以借鑒ABCD研究的方法，例如使用問卷調查生成社會性別得分。達馬拉博士表示，作為一個起點，科學家至少可以詢問研究參與者的性別認同，這將有助于在研究中更準確地區(qū)分生理性別與社會性別。其他專家也支持這一觀點。 如果這些策略得以實施，科學家們將能夠大幅推進這個自亞里士多德時代以來就存在的研究領域。他們的研究可能為“先天與后天”之爭提供新的視角，揭示性別相關的大腦差異，從而推動抑郁癥、阿爾茨海默病等疾病的個性化治療，或者最終證明所謂的“異性”其實比我們想象的要更加相似。 作者：Nicoletta Lanese 譯者：EY 原文：https://www.livescience.com/health/neuroscience/is-there-really-a-difference-between-male-and-female-brains-emerging-science-is-revealing-the-answer
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