La voce può rivelare l’età biologica del cervello. Uno studio internazionale, condotto su 2.928 persone di lingua spagnola in cinque Paesi dell’America Latina, ha dimostrato che il modo in cui una persona parla è legato a indicatori di invecchiamento cerebrale, salute cognitiva e condizioni sociali. Il lavoro, pubblicato sulla rivista Science Advances, ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale in grado di stimare l’età attraverso centinaia di caratteristiche acustiche e linguistiche del parlato.
Un’analisi integrata del parlato e del cervello
Il modello, sviluppato da ricercatori coordinati da Agustin Ibanez del Trinity College Dublin, ha analizzato la differenza tra l’età reale e quella stimata dal sistema, detta “speech age gap”. Questo scarto è risultato associato a diversi indicatori di invecchiamento biologico, salute cerebrale e demenza. Il metodo ha inoltre mostrato relazioni con le condizioni sociali accumulate nel corso della vita, suggerendo che la voce possa riflettere contemporaneamente aspetti biologici, neurologici e ambientali dell’invecchiamento.
Il sistema utilizza algoritmi di apprendimento automatico per combinare centinaia di parametri, tra cui la velocità del parlato, le pause, l’altezza della voce, il contenuto emotivo e la precisione semantica. Gli autori hanno rilevato che le persone con un’età del parlato superiore a quella attesa presentavano segnali di invecchiamento accelerato in diversi sistemi biologici e clinici. L’età stimata attraverso la voce è risultata collegata agli indicatori ricavati dalle immagini del cervello, suggerendo che il parlato possa riflettere almeno in parte processi osservabili anche attraverso strumenti diagnostici molto differenti.
Le capacità cognitive e il parlato
Un ulteriore insieme di risultati riguarda le capacità cognitive. Lo scarto maggiore dell’età del parlato è risultato associato a prestazioni inferiori nelle misure della cognizione globale, delle funzioni esecutive, delle capacità funzionali e di diverse forme di memoria. Le relazioni non erano limitate alle prove linguistiche. L’età stimata attraverso la voce risultava associata anche ai risultati di test cognitivi non basati sul linguaggio, un elemento che rafforza l’ipotesi secondo cui il sistema intercetti informazioni più ampie rispetto alla sola capacità di parlare. Il modello è stato inoltre utilizzato per confrontare i partecipanti senza compromissione cognitiva con quelli affetti da demenza. I primi presentavano gli scarti più contenuti tra età reale ed età del parlato, mentre nei gruppi con Alzheimer e differenti forme di demenza frontotemporale sono stati osservati scarti progressivamente maggiori. La misura complessiva ottenuta combinando le caratteristiche acustiche e linguistiche ha distinto i gruppi clinici meglio dei singoli parametri considerati separatamente.
Il risultato evidenzia il valore dell’analisi integrata, nella quale il sistema di apprendimento automatico utilizza contemporaneamente informazioni sulla voce e sul contenuto del discorso. Nelle persone con malattia di Alzheimer, l’età del parlato è risultata associata anche a livelli più elevati di p-tau217 nel plasma, un biomarcatore ematico della patologia di Alzheimer. La stessa misura era collegata al funzionamento cognitivo e clinico. Non dimostra però che il sistema possa identificare autonomamente la malattia o sostituire gli accertamenti clinici. “La nostra voce sembra contenere molte più informazioni sull’invecchiamento di quanto avessimo riconosciuto in precedenza”, ha dichiarato Ibanez, professore di Salute cerebrale al Global Brain Health Institute e alla School of Medicine del Trinity College Dublin e autore senior dello studio.
