Detección del Riesgo Preclínico de la Enfermedad de Alzheimer en Adultos Cognitivamente Normales Mediante Acústica...

Área de la Ciencia:

• Neurociencia
• Biomarcadores
• Ciencia del Habla

Sus antecedentes:

• La enfermedad de Alzheimer (EA) representa un importante desafío para la salud pública, lo que requiere métodos de detección temprana.
• El riesgo de EA definido biológicamente, basado en p-tau217 plasmática y genotipo APOE, se puede evaluar en personas cognitivamente sanas.
• Se explora la acústica del habla espontánea como un posible marcador digital escalable para el riesgo de EA preclínica.

Objetivo del estudio:

• Determinar si la acústica del habla espontánea puede servir como un marcador digital escalable para el riesgo de enfermedad de Alzheimer (EA) definido biológicamente.
• Comparar la eficacia de los marcadores basados en el habla con las medidas neuropsicológicas tradicionales en la identificación del riesgo de EA.
• Elucidar las características acústicas específicas que contribuyen a la estratificación del riesgo de EA.

Principales métodos:

• Cuarenta y nueve adultos mayores cognitivamente sanos se estratificaron en grupos de Riesgo Bajo, Moderado y Alto según los niveles de p-tau217 plasmática y el genotipo APOE.
• Se extrajeron características acústicas del habla espontánea y se analizaron utilizando clasificadores de Máquinas de Vectores de Soporte (SVM).
• Los modelos se evaluaron con y sin selección de características mediante algoritmos genéticos y edad, y se compararon con medidas neuropsicológicas.

Principales resultados:

• Los modelos basados en el habla alcanzaron hasta un 77% de precisión en la clasificación de grupos de riesgo de EA, superando significativamente a los modelos basados únicamente en la cognición (47% de precisión).
• Los análisis SHAP revelaron una firma acústica distintiva que comprende características de calidad de voz, envolvente espectral y ancho de banda de formantes.
• La edad se identificó como un factor contribuyente secundario en los modelos de riesgo de EA basados en el habla.

Conclusiones:

• La acústica del habla espontánea captura eficazmente el riesgo de EA definido biológicamente, incluso en presencia de cognición preservada.
• Los biomarcadores basados en el habla ofrecen un enfoque escalable y biológicamente fundamentado para la estratificación del riesgo de EA preclínica.
• Esta investigación apoya el uso del análisis del habla como una herramienta novedosa en la detección temprana y el manejo de la enfermedad de Alzheimer.