Lo que el análisis del lenguaje puede decirnos sobre la salud del encéfalo
Las enfermedades neurodegenerativas son afecciones en las que las células del encéfalo (las neuronas) pierden progresivamente su funcionalidad y mueren, lo que puede provocar alteraciones cognitivas. Entre las enfermedades neurodegenerativas más comunes se encuentran la enfermedad de Alzheimer (EA) y la enfermedad de Parkinson (EP). «A medida que envejecemos, los cambios biológicos naturales, como la contracción del tejido encefálico, la pérdida de energía en las células y la menor capacidad para reparar daños, hacen que el encéfalo sea más vulnerable —explica la investigadora del proyecto MULTI-LAND Lucia Amoruso, del Basque Center on Cognition, Brain and Language (BCBL) (España)—. Factores como la genética y los aspectos ambientales también desempeñan papeles fundamentales».
Análisis de los marcadores del lenguaje natural
El equipo del proyecto MULTI-LAND, que cuenta con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, pretendía desarrollar formas más precisas y eficientes de diagnosticar y controlar la salud del encéfalo, mediante el uso del lenguaje. Amoruso se basó en un método de eficacia probada para analizar el habla de un paciente, pero aplicó herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para extraer mucha más información que antes. «Normalmente, se pide a un paciente que diga en un minuto el mayor número posible de palabras que empiecen por la letra P —explica—. A continuación, simplemente se cuenta el número de palabras correctas y se emite un juicio al respecto. Lo que quería hacer era aplicar herramientas de IA para buscar características lingüísticas como la frecuencia de las palabras utilizadas, así como aspectos como la velocidad del habla, el tono y las pausas». Amoruso pensó que estos marcadores del lenguaje natural, como se les denomina, podrían contener una gran cantidad de información que ayudaría al personal médico a caracterizar los trastornos y predecir con mayor exactitud la gravedad de los síntomas. «Este método es de bajo coste, ampliable y solo requiere que los pacientes hablen —añade—. Esto lo hace accesible y agradable para el paciente».
Datos sobre el habla y las imágenes encefálicas
En colaboración con la Universidad de San Andrés (Argentina), el equipo del proyecto analizó datos del habla de pacientes con EA y EP, así como del habla de personas sanas. A continuación, se entrenaron algoritmos de aprendizaje automático para identificar si el hablante era un paciente o un sujeto de control sano, basándose en su patrón de habla. Mediante este análisis a base de IA, el equipo de investigación pudo identificar patrones distintivos que diferenciaban a los pacientes de los controles sanos. «Por ejemplo, los pacientes con EA tendían a utilizar con frecuencia palabras menos específicas, como “flor” en lugar de “rosa” — declara Amoruso—. Estos patrones estaban relacionados con la atrofia encefálica y la reducción de la conectividad en las redes relacionadas con la memoria. Los pacientes con EP, en cambio, preferían palabras concretas, como “piano” a “sinfonía”, y les costaba cambiar de idea».
Herramientas fiables para el seguimiento de enfermedades neurodegenerativas
Sobre todo, Amoruso pudo determinar que estos patrones eran los mismos en las poblaciones hispanohablantes latinoamericanas y europeas. Esto subraya el potencial de los marcadores del lenguaje natural (NLM, por sus siglas en inglés) como herramientas fiables para detectar y controlar las enfermedades neurodegenerativas en distintos contextos culturales. «Los próximos pasos incluyen probar estos marcadores en más lenguas e identificar los que siguen siendo sólidos más allá de las diferencias lingüísticas y culturales, y de las variables sociobiológicas —señala Amoruso—. El objetivo final es desarrollar herramientas fáciles de usar, como aplicaciones para móviles, que integren los NLM en las evaluaciones clínicas rutinarias. Esto mejoraría el diagnóstico y el seguimiento de estas enfermedades». La esperanza última de Amoruso es que el trabajo del proyecto ayude a redefinir la forma de detectar y tratar las enfermedades neurodegenerativas de cara al futuro. «Al abrir la puerta a herramientas asequibles, rentables y no invasivas, podemos promover un acceso equitativo a las tecnologías de diagnóstico —concluye Amoruso—. En última instancia, esto capacitará a las personas, reducirá las disparidades sanitarias y mejorará la calidad de vida de las poblaciones envejecidas en todo el mundo».
Palabras clave
MULTI-LAND, lenguaje, encéfalo, neurodegenerativo, enfermedad de Alzheimer, enfermedad de Parkinson, genética
