La voz trémula… Una sílaba confusa… El silencio extendido entre palabras… Esa cadencia pronunciada hacia el final de la frase… A cualquiera de nosotros, estas y otras inflexiones del habla nos permiten inferir las intenciones e insinuaciones del interlocutor, adivinar su nivel de cansancio o hastío, e incluso evaluar su convicción en lo que afirma. Ahora bien, en manos expertas, tales fenómenos se convierten, además, en indicios clave para evaluar uno de los cuadros cerebrales más prevalentes del mundo: la enfermedad de Parkinson.

La enfermedad de Parkinson afecta a una de cada 100 personas mayores de 60 años. Se trata del segundo trastorno neurodegenerativo más frecuente en la actualidad, solo superado por la enfermedad de Alzheimer.

A causa de procesos neurodegenerativos que comprometen las vías frontoestriadas (circuitos cerebrales que conectan los ganglios de la base con regiones frontales, prefrontales y cerebelosas), los pacientes manifiestan trastornos motores y cognitivos. Los primeros incluyen rigidez, temblores en reposo, lentitud en el movimiento y, en particular, diversas formas de disartria. Estas últimas se han convertido en un foco de creciente interés investigativo en múltiples campos.

La disartria es un conjunto de alteraciones neuromusculares que afectan la capacidad de controlar los órganos de fonación, responsables de la producción del habla.

Sus múltiples manifestaciones incluyen anomalías en el ritmo (p. ej., la duración relativa de sílabas y silencios), la entonación (variaciones en la altura tonal a lo largo de un enunciado) y la transición de un sonido al otro (p. ej., la capacidad de activar la cuerdas vocales prontamente cuando se pasa de la /p/ a la /a/ al decir ‘papa’).

Sin embargo, la evaluación de la disartria dista de ser óptima. Típicamente, se recurre a ponderaciones subjetivas, en las que un único evaluador, basado en su impresión de las habilidades del paciente, establece puntajes en escalas de cinco valores (donde 0 es completamente normal y 4 es marcadamente afectado).

Si bien este abordaje es estándar a nivel mundial, presenta claras limitaciones, ya que depende de personal altamente calificado, tiende a arrojar efectos techo en evaluaciones longitudinales y, en ciertos contextos, presenta baja validez y confiabilidad. Además, resulta insuficiente para establecer distinciones finas entre los múltiples perfiles disártricos documentados a la fecha. Sucede que, de paciente a paciente, las alteraciones del habla suelen variar de modo sistemático pero sutil.

A estos desafíos se enfrentó un grupo de investigadores latinoamericanos, liderado por los doctores Adolfo García (Codirector del Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés, Argentina; y Senior Atlantic Fellow del Global Brain Health Institute, en la Universidad de California, San Francisco, EEUU) y Juan Rafael Orozco-Arroyave (Profesor Titular del GITA Lab en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia; e Investigador Adjunto de la Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Alemania).

En un artículo publicado en Movement Disorders (https://doi.org/10.1002/mds.28751), el equipo de García y Orozco-Arroyave implementó un nuevo abordaje con tres características distintivas.

En vez de emplear evaluaciones subjetivas, utilizaron métodos automatizados para analizar la señal acústica del habla de los participantes. Con estas tecnologías digitales, cuantificaron aspectos muy diversos y específicos a nivel prosódico (ritmicidad y altura tonal), articulatorio (transición entre sonidos del habla) y fonémico (discriminabilidad de cada sonido producido).

Para captar parte de la variabilidad disártrica de la población, evaluaron a un grupo de pacientes con perfiles cognitivos heterogéneos y luego realizaron análisis adicionales en un subgrupo con deterioro cognitivo leve y otro con habilidades cognitivas preservadas, todos comparados con participantes sanos. Para ello, suministraron dos tareas de producción oral: lectura en voz alta y re-narración de historias. Los datos obtenidos en cada una fueron analizados mediante algoritmos de aprendizaje de máquinas, a fin de identificar las dimensiones disártricas más distintivas de cada grupo.

En el grupo completo (con heterogeneidad cognitiva), así como en el subgrupo con habilidades cognitivas preservadas, la mayor identificación de pacientes (con precisión de 84 y 80%, respectivamente) se alcanzó combinando medidas prosódicas, articulatorias y fonémicas durante la tarea de lectura.

En cambio, en el grupo con deterioro cognitivo leve, la mejor tasa de identificación de pacientes se obtuvo mediante análisis fonémicos durante la tarea de re-narración (con precisión de 87%). Este último patrón incluso permitió distinguir entre pacientes de ambos subgrupos con una precisión superior al 70%. “Dicho hallazgo es destacable –apunta García–, puesto que las evaluaciones subjetivas realizadas por neurólogos expertos no logran discriminar entre pacientes de cada subgrupo”. Por último, las medidas empleadas lograron predecir la severidad de síntomas cognitivos de los pacientes.

“Estos resultados indican que las evaluaciones automatizadas del habla pueden contribuir a la evaluación clínica de la enfermedad de Parkinson, con claras ventajas respecto de los abordajes tradicionales”, apunta el Dr. Orozco-Arroyave. “Un punto a destacar –añade García–, es que este enfoque digital supera los sesgos propios de la ponderación humana, prescinde de personal clínico especializado, implica una marcada reducción de costos y posibilita una escalabilidad masiva, incluso mediante registros remotos (p. ej., mediante teléfonos celulares)”.

Estas ventajas cobran particular relevancia en Latinoamérica, donde muchos centros clínicos carecen de opciones formativas específicas para la evaluación de la disartria y donde los costos de los abordajes típicos a menudo resultan prohibitivos para una gran cantidad de pacientes. En este sentido, concluye García, “el empleo estratégico de innovaciones digitales en la labor clínica representa una apuesta a la equidad global en el campo de la salud cerebral”.