Hablar parece una actividad cotidiana y automática, pero cada conversación contiene información sobre ritmo, vocabulario, pausas, entonación y organización de las ideas. Al analizar simultáneamente esas características, investigadores encontraron patrones relacionados con diferentes dimensiones del envejecimiento.
Un estudio publicado en Science Advances desarrolló un modelo de aprendizaje automático capaz de estimar la edad cronológica mediante la voz y el lenguaje. Además, la diferencia entre la edad real y la calculada a partir del habla mostró asociaciones con salud cerebral, envejecimiento biológico, capacidades cognitivas y demencia.
La voz permitió construir un reloj del envejecimiento
La investigación analizó a 2,928 personas hispanohablantes de Argentina, Chile, Colombia, México y Perú. Participaron adultos sanos y personas con deterioro cognitivo leve, enfermedad de Alzheimer y diferentes formas de demencia frontotemporal.
En lugar de concentrarse en una característica aislada, los investigadores analizaron cientos de elementos acústicos y lingüísticos.
El modelo consideró velocidad del habla, pausas, tono, contenido emocional, vocabulario, precisión semántica y cantidad y organización de la producción verbal. Con esos datos calculó una edad estimada para cada participante.
Los científicos denominaron “brecha de edad del habla” a la diferencia entre esa estimación y la edad cronológica.
Cuando el habla parecía corresponder a una persona mayor de lo esperado, también aparecían señales asociadas con un envejecimiento más acelerado en otros indicadores.
Los resultados mostraron relaciones con la edad cerebral obtenida mediante neuroimagen estructural y funcional. También encontraron asociaciones con tres relojes epigenéticos basados en cambios relacionados con la edad en la metilación del ADN.
El habla también mostró relaciones con memoria y cognición
Una mayor aceleración de la edad estimada mediante el habla estuvo asociada con peores resultados en cognición global, función ejecutiva, capacidades funcionales y diferentes tipos de memoria.
La relación no apareció exclusivamente en pruebas lingüísticas. También estuvo presente en evaluaciones cognitivas que no dependían directamente del lenguaje.
El modelo consiguió además distinguir entre participantes sanos y personas con demencia. Los primeros presentaron las menores brechas, mientras que estas aumentaron en participantes con Alzheimer y diferentes formas de demencia frontotemporal.
Entre las personas con Alzheimer, la medida también estuvo asociada con niveles más altos de p-tau217 en plasma, un biomarcador relacionado con la patología de esta enfermedad.
Los investigadores encontraron incluso una dimensión social. Un envejecimiento más acelerado del habla estuvo relacionado con una mayor acumulación de condiciones adversas vinculadas con educación, situación económica, inseguridad alimentaria, acceso sanitario y experiencias tempranas.
Esta característica podría convertir al habla en una herramienta particularmente interesante para futuras investigaciones. Registrar una conversación resulta menos costoso y complejo que realizar una resonancia magnética, obtener muestras sanguíneas o aplicar determinadas evaluaciones especializadas.
Sin embargo, el modelo no constituye actualmente una prueba para diagnosticar demencia. La investigación fue principalmente transversal y no demuestra que una persona cuya habla parezca más envejecida vaya a desarrollar posteriormente deterioro cognitivo.
Los científicos necesitan estudios longitudinales, pruebas en otros idiomas y culturas, además de evaluaciones realizadas en conversaciones más naturales.
Aun con esas limitaciones, los resultados plantean una posibilidad relevante: una conducta tan habitual como hablar podría convertirse en una fuente accesible de información para estudiar cómo envejecen el cerebro y el organismo.
