Исследование посвящено критической проблеме воспроизводимости фенотипов изображений, извлеченных из МРТ головного мозга с помощью методов глубокого обучения без учителя (unsupervised deep learning). Авторы проверяли стабильность полученных признаков при различных условиях: изменении случайных seed-параметров, разделении данных при кросс-валидации и использовании независимых когорт (UK Biobank и ADNI). В работе сравнивались архитектуры сверточных нейросетей (CNN) и трансформеров (ViT). Результаты показали высокую стабильность представлений ViT: средний показатель CKA составил 0.74 против 0.27 у случайных моделей, а KCCA — 0.84 против 0.60. Важным достижением стало подтверждение биологической значимости: коэффициент перекрытия генетических локусов (loci overlap ratio) для ViT составил 0.45, что значительно выше 0.08 у необученных моделей (p < 0.001). Исследование доказывает, что такие фенотипы (UDIPs) надежно отражают биологическую структуру мозга, а не артефакты обучения, что делает их перспективным инструментом для исследований в области нейрогенетики.