Marcadores digitales del habla y el lenguaje de la disfunción extrasilviana en neurodegeneración
Proyecto FONDECYT Regular | Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo, Chile
PI: Adolfo M. García
CoInvs: Agustín Ibáñez, Andrea Slachevsky, Loreto Olavarría, Edinson Muñoz, Marcos Cárdenas, Pedro Chaná, María Isabel Behrens
Las enfermedades neurodegenerativas (EN) relacionadas con el envejecimiento, como la enfermedad de Alzheimer (EA), la enfermedad de Parkinson (EP) y la variable conductual de la demencia frontotemporal (vcDFT), constituyen una preocupación central en salud pública. Estas enfermedades incurables son discapacitantes, letales, costosas y cada vez más prevalentes en Chile y en el mundo. La detección temprana de estos trastornos es vital para implementar hábitos neuroprotectores a tiempo, optimizar tratamientos y reducir sus gastos asociados. Una preocupación latente es que las técnicas de diagnóstico estándar son costosas, estresantes y difíciles de agendar, sin mencionar que en muchas regiones o ciudades no están disponibles. Una alternativa prometedora consiste en establecer marcadores digitales de habla y lenguaje (MDHL), es decir, marcadores acústicos y lingüísticos derivados del habla para identificar y caracterizar las EN. Debido a su rentabilidad, no invasividad, eficiencia temporal, aplicabilidad remota y escalabilidad, este enfoque está siendo utilizado en investigación, diagnósticos y ensayos clínicos. Sin embargo, la investigación tradicional sobre MDHL se centra en funciones generales del habla y lenguaje, a través de métricas estándar que no fueron diseñadas para estas EN. Dichas funciones genéricas están asociadas a regiones perisilvianas del cerebro, que se ven afectadas en síndromes con predominio lingüístico (como la afasia), pero que se preservan total o parcialmente en las etapas iniciales de EA, EP y vcDFT. De hecho, estas tres EN afectan principalmente sistemas neurocognitivos extrasilvianos: regiones del lóbulo temporal y el hipocampo responsables de la memoria semántica en la EA, circuitos frontoestriatales implicados en funciones motoras en la EP, y áreas orbitofrontales e insulares que median la conducta socioemocional en la vcDFT. A pesar de que se obtienen buenos resultados de manera ocasional, los estudios existentes presentan un amplio margen de error y una limitada detección de alteraciones cerebrales relevantes, por lo que no sorprende que tengan resultados inconsistentes al identificar estos síndromes. Además, el campo carece de validación neural multimodal y descuida a las poblaciones latinas, a pesar de su riesgo mayor de EN. Por ello, surge la necesidad de desarrollar nuevos marcos MDHL diseñados estratégicamente para capturar los déficits y disrupciones neuronales centrales de estos EN, especialmente en la población latina. Estas brechas pueden abordarse mediante un esfuerzo transdisciplinario centrado en participantes chilenos, integrando la ciencia del lenguaje y la neurología conductual con la ingeniería en sonido, ciencias de la computación, inteligencia artificial, métodos neurocientíficos multimodales (resonancia magnética [RMN], RMN funcional [RMNf], y electroencefalografía [EEG]), y análisis de aprendizaje automático.
Digital speech and language markers of extrasylvian dysfunction in neurodegeneration
Proyecto FONDECYT Regular | Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo, Chile
PI: Adolfo M. García
CoInvs: Agustín Ibáñez, Andrea Slachevsky, Loreto Olavarría, Edinson Muñoz, Marcos Cárdenas, Pedro Chaná, María Isabel Behrens
Aging-related neurodegenerative disorders (NDs), including Alzheimer’s disease (AD), Parkinson’s disease (PD), and behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD), are a central public health concern. These incurable diseases are disabling, deadly, costly, and increasingly prevalent in Chile and beyond. Early detection is vital to implement timely neuroprotective habits, optimize treatments, and reduce related expenses. Worryingly, standard diagnostic tools (clinical tests, brain scans, biofluid markers) are expensive, stressful, subject to scheduling delays, and unavailable in many cities and regions. A fruitful alternative consists in establishing digital speech and language (DSL) markers –i.e., acoustic and linguistic features derived from speech to identify and phenotype NDs. Due to its cost-effectiveness, non invasiveness, time-efficiency, remote applicability, and scalability, this approach is being leveraged in research projects, diagnostic settings, and clinical trials. Yet, mainstream DSL research targets generic speech/language functions through stock metrics that were not designed for these NDs. Such generic functions are grounded in perisylvian brain regions. These cortical areas are affected in language-dominant syndromes (e.g., aphasia), but they are fully or partly spared in early stages of AD, PD, and bvFTD. Indeed, these three NDs mainly affect extrasylvian neurocognitive systems (temporo-hippocampal regions subserving semantic memory in AD, frontostriatal circuits underpinning motor functions in PD, and orbitofrontal-insular areas mediating socio-emotional behavior in bvFTD). Unsurprisingly, existing studies are inconsistent in their capacity to identify syndromes, sometimes offering good results but often yielding large error margins and failing to capture diagnostically relevant brain alterations. Also, the field lacks multimodal neural validation and neglects Latino populations despite their heightened risk for NDs. Thus, the need arises for new DSL frameworks strategically designed to capture these NDs’ core deficits and neural disruptions, especially in Latinos. Such gaps can be bridged through a transdisciplinary effort focused on Chilean participants, integrating language science and behavioral neurology with the fields of audio engineering, computer science, artificial intelligence, and multimodal neuroscientific methods [magnetic resonance imaging (MRI), functional MRI (fMRI) and electroencephalography (EEG)], and machine learning analyses.
