La clínica de memoria de Ace Alzheimer Center Barcelona acaba de publicar nuevos y prometedores resultados del pionero estudio sobre lenguaje espontáneo que está llevando a cabo desde hace algunos meses.
Revelan que una breve prueba de habla espontánea es capaz de distinguir el grado de evolución en que se halla la enfermedad, diferenciando a los individuos que se encuentran en el estadio inicial de Deterioro Cognitivo Subjetivo (SCD), los que padecen Deterioro Cognitivo Leve (DCL) y los que ya sufren Demencia de Alzheimer (ADD).
Esta segunda fase de la investigación ha contado con una muestra mucho más amplia de pacientes, un total de 1.500 frente a los 52 que participaron en la etapa inicial, con lo que se convierte en el primer gran estudio a nivel mundial que explora la asociación entre el habla espontánea y el rendimiento cognitivo y marca un hito en la lucha contra la enfermedad de Alzheimer.
En la primera fase del estudio, ya se logró relacionar el lenguaje espontáneo con la acumulación de beta amiloide en el cerebro en personas afectadas por deterioro cognitivo leve (DCL), que es una de las proteínas asociadas a la enfermedad de Alzheimer. Sin embargo, los nuevos hallazgos demuestran que el análisis del habla espontánea mediante técnicas de Inteligencia Artificia (IA) también permite distinguir entre distintos grados de deterioro cognitivo y predecir el rendimiento en áreas como la atención, la memoria, las funciones ejecutivas, el lenguaje y la habilidad visoespacial.
Estos nuevos avances representan un paso significativo hacia el desarrollo de herramientas de diagnóstico más rápidas y efectivas para la detección temprana del Alzheimer, incluso en etapas donde los síntomas de la enfermedad aún no se manifiestan.
Proyecto Tartaglia
El estudio se enmarca en el proyecto Tartaglia, que tiene como objetivo aplicar la IA en el Sistema Nacional de Salud (SNS), y se ha llevado a cabo a través de la plataforma digital de Accexible.
Concretamente, sobre los audios generados a partir de esta prueba de lenguaje espontáneo, se han aplicado técnicas de IA para analizar factores paralingüísticos relacionados con el habla.
Estos parámetros paralingüísticos son elementos del habla que afectan a cómo se produce el lenguaje, incluyendo aspectos relacionados con la prosodia, entonación, o fluencia. Para ello, los investigadores han grabado la voz de cada paciente, generando computacionalmente diferentes parámetros de sonido del habla que han permitido detectar notables diferencias según la fase de evolución en que se halla la enfermedad. Algo especialmente interesante teniendo en cuenta que la prueba puede realizarse en menos de tres minutos.
Actualmente, existen 800.000 personas afectadas por alzhéimer en España, y un 30% de casos no diagnosticados, según la Sociedad Española de Neurología, (SEN). Hasta la fecha, no existe un tratamiento efectivo para curarlo, así que detectarlo lo antes posible se ha convertido en algo fundamental para una mejor atención médica.
Diagnóstico precoz
Además, la nueva generación de fármacos que, poco a poco, están llegando al mercado y que consiguen frenar el desarrollo de la enfermedad, sólo son efectivos si se administran en fases tempranas, lo que hace que sea crucial avanzar en la detección precoz.
En este contexto, “esta nueva herramienta representa un paso adelante importante en esta dirección al ofrecer una alternativa más accesible, fácil de obtener y menos invasiva que los métodos tradicionales de los que disponemos actualmente”, afirma el Dr. Sergi Valero, investigador líder del proyecto en Ace Alzheimer Center.
Aun así, “es necesario realizar más estudios que sigan por este camino para confirmar y ampliar estos resultados, ya que, a pesar de utilizar una muestra grande, es necesario realizar análisis prospectivos en muestras todavía más amplias y diversas, y evaluar la efectividad del método con datos de habla recopilados de forma remota“, concluye el Dr. Sergi Valero.
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