Cecilia Jarne, científica de la Universidad Nacional de Quilmes, fue parte del equipo que desarrolló un modelo alternativo para estudiar el envejecimiento y la salud cerebral de las personas a través de la voz. Para ello, gracias a herramientas de inteligencia artificial, los especialistas diseñaron un “reloj del habla”. A través de algoritmos, el programa analizó distintas características de la voz y el lenguaje de casi 3 mil personas de Argentina, Chile, Colombia, México y Perú. Pese a que en la actualidad se utilizan análisis de sangre y escaneos cerebrales para detectar enfermedades neurodegenerativas, el “reloj del habla” habilita un nuevo abordaje que es más accesible, es de bajo costo y no es invasivo.
Para tomar dimensión de la importancia del proyecto, según la OMS, más de 57 millones de personas viven con demencia en el mundo y cada año se registran cerca de diez millones de nuevos diagnósticos. El trabajo fue publicado en la revista Science Advances, una de las más prestigiosas del mundo.
“El ‘reloj del habla’ permite hacer predicciones sobre el envejecimiento cerebral. La idea es poder entender cómo es el proceso de envejecimiento normal en personas sanas y cómo es en personas con diferentes patologías como la demencia. Entonces, el objetivo es comprender un poco mejor distintos aspectos sobre esas enfermedades y cómo se deterioran cognitivamente”, detalla Jarne, directora del Laboratorio de Matemáticas Aplicadas y Sistemas Complejos de la UNQ, en diálogo con la Agencia de Noticias Científicas de la Universidad Nacional de Quilmes.
Y continúa: “Alrededor de 50 personas participamos de esta iniciativa, y cada una se dedicó a una parte diferente del análisis. En mi caso, contribuí con el desarrollo de los modelos de edad del cerebro, algo así como un reloj cerebral, que es una variable que se correlaciona con el reloj del habla”.
Para llevar a cabo el procesamiento de los datos que brindan las voces, el grupo utilizó herramientas de inteligencia artificial conocidas como “machine learning”. A través de este sistema, los especialistas desarrollaron un modelo que predice el estado de salud cerebral y envejecimiento a partir del habla. En este aspecto, algunas de las características que evaluó son la velocidad, el tono y la acentuación.
“La variación de los marcadores de la voz a lo largo de los años te permiten inferir información sobre el envejecimiento cerebral y epigenético. Si a esto le agregamos un análisis de sangre y un escaneo del cerebro, obtenemos un conjunto de datos multidimensionales. Por ahora, no es que un estudio pueda reemplazar a otro. Sin embargo, este desarrollo permite obtener ciertos indicios que a futuro podrían usarse para hacer predicciones sobre enfermedades asociadas a los problemas cognitivos, y grabar a una persona es mucho más económico que hacerle una resonancia magnética”, subraya Jarne.
No obstante, ante la ansiedad que generan estas investigaciones para prevenir la demencia, la investigadora pone paños fríos: “Faltan muchos más datos por analizar. Se necesita grabar a muchísimas personas de diferentes rangos etarios para ver cómo es la evolución a lo largo del tiempo. Además, todavía resta mejorar los algoritmos para procesar más y mejor la información que generamos”.
El trabajo fue liderado por Hernán Hernández y Agustín Ibáñez, investigadores de la Universidad Adolfo Ibáñez de Chile y miembros del Latin American Brain Health Institute (BrainLat). A pesar del ajuste presupuestario y el ataque simbólico que sufren las universidades públicas en Argentina, la Universidad Nacional de Quilmes dice presente y forma parte de los trabajos que podrían transformar la salud pública.
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