L’analisi del linguaggio ci informa sulla salute del cervello
Le malattie neurodegenerative sono patologie in cui le cellule cerebrali (neuroni) perdono progressivamente la propria funzione e muoiono, il che può portare a sviluppare disturbi cognitivi. Tra le patologie neurodegenerative più comuni vi sono la malattia di Alzheimer (MA) e il morbo di Parkinson (MP). «Con l’avanzare dell’età i cambiamenti biologici naturali, come il restringimento del tessuto cerebrale, la perdita di energia nelle cellule e la riduzione della capacità di riparare i danni, rendono il cervello più vulnerabile», spiega la borsista del progetto MULTI-LAND Lucia Amoruso del Centro basco sulla cognizione, il cervello e il linguaggio (BCBL), con sede in Spagna. «Anche fattori come la genetica e gli aspetti ambientali giocano un ruolo fondamentale.»
Analizzare i marcatori del linguaggio naturale
Il progetto MULTI-LAND, sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, si è prefisso di sviluppare modi più accurati ed efficienti di diagnosticare e monitorare la salute del cervello, attraverso l’uso del linguaggio. Amoruso si è basata su un metodo collaudato di analisi del linguaggio dei pazienti, ma applicando strumenti di intelligenza artificiale (IA) e di apprendimento automatico per estrarre molte più informazioni rispetto al passato. «Generalmente si chiede al paziente di dire in un minuto il maggior numero possibile di parole che iniziano con la lettera P», spiega l’esperta. «Si conta semplicemente il numero di parole corrette e si esprime un giudizio in base a esse. Quello che volevo fare era applicare strumenti di intelligenza artificiale per cercare caratteristiche linguistiche come la frequenza delle parole usate, oltre a elementi come la velocità dell’eloquio, l’intonazione e le pause.» Secondo Amoruso questi cosiddetti marcatori del linguaggio naturale possono contenere una grande quantità di informazioni, che potrebbero aiutare il personale medico a caratterizzare i disturbi e a prevedere con maggiore precisione la gravità dei sintomi. «Questo approccio è a basso costo, scalabile e richiede solo che i pazienti parlino», aggiunge. «Perciò è accessibile e facile da usare per il paziente.»
Dati di immaginografia vocale e cerebrale
In collaborazione con l’Università di San Andrés (sito web in spagnolo) in Argentina, il progetto ha analizzato i dati vocali di pazienti affetti da MA e MP, oltre a quelli di persone sane. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono stati quindi addestrati per identificare se il parlante era un paziente o un soggetto di controllo sano, in base al suo modello vocale. Grazie a questa analisi tramite intelligenza artificiale, il gruppo di ricerca è riuscito a identificare modelli distinti che differenziano i pazienti dai controlli sani. «Ad esempio, i pazienti con MA tendevano a usare parole di uso comune e meno specifiche, come “fiore” invece di “rosa”», spiega Amoruso. «Questi modelli sono stati collegati all’atrofia cerebrale e alla riduzione della connettività nelle reti legate alla memoria. I pazienti con MP preferivano invece parole concrete, come “pianoforte” rispetto a “sinfonia”, e faticavano a passare da un’idea all’altra.»
Strumenti affidabili per il monitoraggio delle malattie neurodegenerative
Uno dei risultati più importati dello studio di Amoruso è stata la scoperta che questi modelli sono identici nelle popolazioni ispanofone in America Latina e in Europa. Risulta evidente, quindi, che i marcatori del linguaggio naturale (MLN) possono essere strumenti affidabili per individuare e monitorare le malattie neurodegenerative in tutti i contesti culturali. «I prossimi passi prevedono di verificare questi marcatori in più lingue e di identificare quelli che persistono al di là delle differenze linguistiche e culturali e delle variabili socio-biologiche», osserva Amoruso. «L’obiettivo finale è sviluppare strumenti di facile utilizzo, come le applicazioni per dispositivi mobili, che integrino i MLN nelle valutazioni cliniche di routine. Questo migliorerebbe la diagnosi e il monitoraggio di queste patologie.» Amoruso si augura che il lavoro del progetto contribuisca, in ultima analisi, a ridefinire l’individuazione e la gestione delle malattie neurodegenerative. «Aprendo la porta a strumenti accessibili, economici e non invasivi, possiamo promuovere un accesso equo alle tecnologie diagnostiche», aggiunge Amoruso. «In definitiva, questo consentirà di dare maggiori strumenti agli individui, ridurre le disparità sanitarie e migliorare la qualità della vita delle popolazioni anziane in tutto il mondo.»
Parole chiave
MULTI-LAND, linguaggio, cervello, neurodegenerativo, Alzheimer, Parkinson, genetica
