Análisis automatizado del habla en latinos con enfermedad de Alzheimer y demencia frontotemporal
BrainLat seed grant | BrainLat Institute, Universidad Adolfo Ibáñez, Chile
PI: Adolfo M. García
El aumento de casos de la enfermedad de Alzheimer (EA) y de la variante conductual de la demencia frontotemporal (vcDFT) requiere métodos escalables que permitan identificar y caracterizar a los pacientes. El análisis automatizado del habla (AAH) es una innovación de bajo costo que revela marcadores tempranos de demencia en varias comunidades de hablantes. Sin embargo, no hay estudios que se hayan dirigido a hispanohablantes latinoamericanos, lo que vuelve aún más graves los vacíos actuales en los enfoques globales de la demencia. Nosotros proponemos un enfoque regional de AAH para descubrir nuevos marcadores de EA y vcDFT en latinos de habla hispana como una iniciativa piloto para solicitar y obtener más financiamiento. En este proyecto analizaremos datos preexistentes del habla de 30 pacientes con EA, 30 pacientes con vcDFT y 30 controles sanos (CS); combinaremos el AAH con aprendizaje automático para discriminar entre los grupos a través de parámetros acústicos y/o lingüísticos, y probaremos si estos capturan la severidad de los síntomas en cada trastorno. Además, se realizarán estudios adicionales en otros grupos, como pacientes con enfermedad de Parkinson (EP). Este trabajo preliminar será la base para una beca NIH-R01 y/u otras iniciativas, lo que permitirá integrar a BrainLat con el centro del solicitante (Centro de Neurociencias Cognitivas [CNC] de la UdeSA, Argentina) al igual que ReDLat y el GBHI.
Automated speech analysis framework for Latinos with Alzheimer’s disease and frontotemporal dementia
BrainLat seed grant | BrainLat Institute, Universidad Adolfo Ibáñez, Chile
PI: Adolfo M. García
The rise of Alzheimer’s disease (AD) and behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD) calls for scalable approaches to identify and characterize patients. Automated speech analysis (ASA) is a low-cost innovation revealing early markers of dementia in many speech communities. Yet, no study has targeted Latin American Spanish speakers, exacerbating current gaps towards global approaches to dementia. This grant proposes a regional ASA framework to discover novel markers of AD and bvFTD in Spanish-speaking Latinos as a seed initiative to apply for and obtain larger funding. We will analyze pre-existing speech data from 30 AD patients, 30 bvFTD patients, and 30 healthy controls (HCs), combine ASA with machine learning to discriminate among groups via acoustic and/or linguistic metrics, and test whether these capture symptom severity in each disorder. Additional studies will be run in other groups, such as Parkinson’s disease (PD) patients. This preliminary work will lay the foundation for an NIH-R01 grant and/or other initiatives, integrating BrainLat with the applicant’s site (UdeSA’s Cognitive Neuroscience Center [CNC], Argentina) as well as ReDLat and GBHI.