Med moderne hjernescanningsmetoder er det blevet muligt at måle både rumfanget af hjernen og rumfanget af de enkelte dele af hjernen, samt mængden og tætheden af grå substans (nerveceller) og hvid substans (nervetråde pakket ind i isolerende myelin).
I 2014 blev der udgivet en sammenfatning af 126 sådanne undersøgelser, hvor der kunne skelnes mellem resultater for kvinder og mænd (1). Man fandt i gennemsnit for disse mange data, at en del hjerneområder var større hos mænd end hos kvinder, og en del andre hjerneområder var større hos kvinder end hos mænd. De to køns hjerner er altså i gennemsnit noget forskellige.
Man har kodet størrelsen på de forskellige hjerneområder hos mænd og kvinder ind i et statistisk analyseprogram og fundet frem til, at 93 % af hjernerne kan klassificeres korrekt som enten mandlige eller kvindelige alene ud fra viden om de enkelte hjerneområders størrelse (2).
Man kan spørge, om størrelsen på de enkelte hjerneområder nu også har nogen betydning for, hvordan hjernen fungerer. I nogle tilfælde er svaret ja. Man har f.eks. undersøgt det hjerneområde, der hedder hippocampus, som er vigtigt for bl.a. sted- og rumsans. Sted- og rumsans er bedre udviklet hos mænd end hos kvinder. Man har fundet, at mængden af grå substans i en del af hippocampus hænger sammen med hvor dygtig personen er til at udføre en rumlig opgave (at dreje en figur i tankerne), samtidig med at den samme hjernestruktur i gennemsnit er større hos mænd end hos kvinder (3).
Nok så vigtigt er det dog at studere, hvordan nervetrådene i hjernen er forbundet i netværk. Man har udviklet en særlig type MRI-scanninger, der registrerer vandmolekylernes bevægelser inde i nervetrådene, og derved kan man få data om nervetrådenes forløb og om hvilke nervecentre, der er forbundet med hvilke andre nervecentre. Der er en række forskellige netværk inde i hjernen, som forbinder forskellige områder. Disse netværk kaldes moduler. Mænd og kvinder adskiller sig bl.a. ved hvor meget forbindelse, der er imellem modulerne.
I en undersøgelse af mange hundrede mennesker (4) har man målt deres evner inden for felter, hvor mænd typisk klarer sig bedst (især rumlige evner) og felter, hvor kvinder typisk klarer sig bedst (f.eks. vurdering af hvilken følelse, et ansigt udtrykker). Samtidig har man lavet scanninger af deres netværk i hjernen. Man fandt, at 63 % af personerne kunne klassificeres korrekt m.h.t. køn alene ud fra måling af deres evner, og 71 % kunne klassificeres korrekt m.h.t. køn alene ud fra strukturen af deres netværk i hjernen. Hvad mere var, blandt kvinderne var det sådan, at jo mere maskulint præg der var i deres hjernenetværk, jo mere maskulint præg var der også i de målte evner; jo mere feminint præg i netværket, jo mere feminint præg var der også i evnerne. Det samme galdt for mændene. Der er således forskel i gennemsnit mellem mande- og kvindehjerner, og samtidig en tendens inden for hvert køn til at nogle hjerner er relativt feminine og nogle hjerner er relativt maskuline.
Med mere avancerede statistiske analyser har man efterhånden opnået meget skarpe sondringer mellem mænds og kvinders hjerner.
Et forskerhold har analyseret data om mængden af grå substans forskellige steder i hjernen. De har anvendt internationale datasæt med tilsammen mange tusind hjernescanninger, og underkastet data en meget avanceret statistisk analyse (5). De når frem til, at med deres analysemetode kan enhver sådan hjernescanning klassificeres korrekt m.h.t. køn i 95 % af tilfældene.
I en nylig undersøgelse (6) har man for det første målt størrelsen af de enkelte hjerneområder (mængden af grå substans). Ud fra disse data kunne man korrekt klassificere kønnet på 94 % af hjernerne. Samtidig har man analyseret, hvor meget forbindelse der var mellem forskellige hjerneområder, og ud fra forskelle i graden af forbindelse kunne man korrekt klassificere kønnet på 91 % af hjernerne. Det var dog forskellige individer, der var kønstypiske i det ene sæt resultater, og det andet sæt resultater. Når man kombinerede begge datasæt, nåede man op på at kunne klassificere over 96 % af hjernerne korrekt m.h.t. køn. Det er så højt et tal, at man med rimelighed kan sige, at der eksisterer mandlige og kvindelige hjerner.
I den p.t. nyeste undersøgelse (7) har man scannet ca. 10.000 9-10-årige børn. Også her har man set på to forhold: dels hjernecentrenes form og størrelse (baseret på mængden af grå substans), og dels nogle mål for nervetrådenes forløb i den hvide substans.
Man lader et computerprogram behandle hvert individs hjernescanninger og får programmet til at ”lære”, hvilke hjerner der er drenge hhv. piger. Når programmet har lært det, og når det bruger data både om hjernecentrenes form og om nervetrådenes forløb, kan det klassificere 93 % af hjernescanningerne korrekt til køn. Der er ikke noget enkelt sted i hjernen, hvor drenge og piger adskiller sig helt. Men en del træk har tendens til at være karakteristiske for drenge hhv. piger, og baseret på disse træk har forskerne, for hvert individ, beregnet graden af hanlighed og graden af hunlighed i hjernen. Der er nogle få piger, der er ekstremt hanlige, selv om langt de fleste piger er ekstremt hunlige. Og omvendt: Der er nogle få drenge, der er ekstremt hunlige, selv om langt de fleste drenge er ekstremt hanlige.
I samme undersøgelse har man i øvrigt også registreret nogle mål for børnenes intelligens, og man har undersøgt DNA-prøver. Man fandt, at jo mere hjernen har et hanligt præg, jo kraftigere spiller arveanlæggene ind på intelligensen. Især hos piger er det sådan, at et relativt højt hankønspræg er forbundet med en relativt høj intelligens hos de personer, hvor arveanlæggene disponerer for det.
For at belyse, om kønsforskellene i hjernen er til stede før fødslen, har man lavet MRI-scanninger af gravide mødre og registreret nerveforbindelserne i de ufødte fostres hjerner (8). Også i det tilfælde finder man betydelige forskelle mellem piger og drenge. Da disse hjerneforskelle altså er til stede allerede før fødslen, kan de umuligt forklares med socialisering.
(1) A. N. V. Ruigrok et al. (2014): A meta-analysis of sex differences in human brain structure. Neuroscience & biobehavioral reviews 39: 34-50.
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149763413003011
(2) A. M. Chekroud et al. (2016): Patterns in the human brain mosaic descriminate males from females. PNAS 113 (14) E1968.
http://www.pnas.org/content/113/14/E1968
(3) W. Wei et al. (2016):Sex differences in gray matter volume of the right anterior hippocampus explain sex differences in three-dimensional mental rotation. Frontiers in human neuroscience 15 (10): 580.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27895570/
(4) T. D. Satterthwaite et al. (2015): Linked sex differences in cognition and functional connectivity in youth. Cerebral cortex 25 (9): 2383-2394.
https://academic.oup.com/cercor/article/25/9/2383/380449
(5) B. Lu et al. (2021): A practical Alzheimer disease classifier via brain imaging-based deep learning on 85,721 samples. Research square.
https://assets.researchsquare.com/files/rs-1156067/v1/4b4dc98a-e7be-4511-9399-13b453668820.pdf
(6) X. Zhang et al (2020): Gender differences are encoded differently in the structure and function of the human brain revealed by multimodal MRI. Frontiers in human neuroscience 14: article 244.
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnhum.2020.00244/full
(7) K. Kim et al. (2022): The sexual brain, genes, and cognition: A machine-predicted brain sex score explains individual differences in cognitive intelligence and genetic influence in young children. Human brain mapping 43(12): 3857-3872.
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/hbm.25888
(8) M. D. Wheelock et al. (2019): Sex differences in functional connectivity during fetal brain development. Developmental cognitive neuroscience 36: 100632.
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1878929318301245