Il modo in cui una persona parla può fornire informazioni non soltanto sulla sua età anagrafica, ma anche sull’invecchiamento del cervello, sulle condizioni cognitive e su alcuni indicatori biologici associati all’età.

È quanto emerge da uno studio internazionale condotto su 2.928 persone di lingua spagnola in Argentina, Cile, Colombia, Messico e Perù, pubblicato sulla rivista Science Advances.

I ricercatori, coordinati da Agustin Ibanez del Trinity College Dublin, hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale capace di stimare l’età attraverso centinaia di caratteristiche acustiche e linguistiche del parlato. La differenza tra l’età reale e quella stimata dal modello, denominata ‘speech age gap’, è risultata associata a diversi indicatori indipendenti di invecchiamento biologico, salute cerebrale, capacità cognitive 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 risultato apre una prospettiva per lo sviluppo di strumenti di monitoraggio non invasivi, potenzialmente utilizzabili anche a distanza e con costi inferiori rispetto a esami strumentali e molecolari.

Gli autori precisano tuttavia che il sistema non costituisce ancora un test diagnostico per la demenza e che lo studio, prevalentemente trasversale, non permette di stabilire se una voce apparentemente più anziana possa prevedere il successivo sviluppo di un deterioramento cognitivo. La ricerca parte dall’ipotesi che il linguaggio parlato contenga informazioni distribuite in numerose caratteristiche, alcune legate alla produzione fisica della voce e altre al modo in cui vengono organizzati ed espressi i contenuti. Per questo i ricercatori non hanno cercato un singolo segnale dell’invecchiamento, ma hanno combinato centinaia di parametri attraverso algoritmi di apprendimento automatico. Tra le caratteristiche analizzate figurano la velocità del parlato, le pause, l’altezza della voce, il contenuto emotivo, il vocabolario, la precisione semantica e la quantità e l’organizzazione della produzione verbale. Il modello utilizza queste informazioni per stimare l’età cronologica di una persona e calcolare lo scarto rispetto alla sua età effettiva. Se il sistema attribuisce al parlato un’età superiore a quella anagrafica, il risultato indica un profilo vocale e linguistico apparentemente più anziano. Lo studio ha esaminato se questo scarto fosse associato anche ad altre misure dell’invecchiamento, raccolte indipendentemente dall’analisi della voce. Il campione comprendeva adulti senza compromissione cognitiva e persone con deterioramento cognitivo lieve, malattia di Alzheimer e differenti forme di demenza frontotemporale.

La presenza di gruppi clinici diversi ha permesso di confrontare i profili del parlato con misure biologiche, neurologiche e cognitive. I ricercatori hanno rilevato che le persone con un’età del parlato superiore a quella attesa presentavano anche segnali di invecchiamento accelerato in diversi sistemi biologici e clinici. Una delle associazioni riguarda l’età cerebrale, stimata attraverso tecniche di neuroimaging strutturale e funzionale. Lo scarto tra età anagrafica ed età stimata dalla voce risultava collegato agli indicatori ricavati dalle immagini del cervello, suggerendo che il parlato possa riflettere almeno in parte processi osservabili anche attraverso strumenti diagnostici molto differenti. Il gruppo ha inoltre confrontato l’età del parlato con tre orologi epigenetici indipendenti basati sulla metilazione del Dna. Questi strumenti stimano l’età biologica attraverso modificazioni chimiche del Dna associate all’invecchiamento. Anche in questo caso è emersa una relazione tra accelerazione dell’età del parlato e indicatori epigenetici. Il risultato non significa che la voce misuri direttamente la metilazione del Dna o che possa sostituire le analisi molecolari. Indica piuttosto che caratteristiche del parlato e marcatori biologici differenti possono condividere informazioni relative ai processi di invecchiamento.

Un ulteriore insieme di risultati riguarda le capacità cognitive. Uno 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. L’associazione con p-tau217 rappresenta un ulteriore collegamento tra un comportamento quotidiano, come parlare, e una misura biologica ottenuta attraverso un esame del sangue. 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. “Riflette sia il passare del tempo cronologico sia segnali provenienti dalla cognizione, dal cervello, dalla biologia dell’organismo e perfino dall’ambiente sociale accumulato nel corso della vita”, ha aggiunto. La dimensione sociale costituisce uno degli aspetti distintivi della ricerca.

Gli autori hanno esaminato il rapporto tra l’età del parlato e quello che definiscono esposoma sociale, ossia l’insieme delle condizioni ed esperienze che caratterizzano l’ambiente di vita di una persona. Tra i fattori considerati figurano l’istruzione, le condizioni economiche, l’insicurezza alimentare, l’accesso all’assistenza sanitaria e le esperienze vissute nelle prime fasi della vita. Sia tra i partecipanti senza compromissione cognitiva sia tra quelli con Alzheimer e altre forme di demenza, un invecchiamento più accelerato del parlato è risultato associato a un esposoma sociale più sfavorevole. Il risultato suggerisce che le differenze nel modo di parlare possano riflettere anche condizioni accumulate nel tempo, e non soltanto processi neurologici o biologici. La ricerca non stabilisce tuttavia un rapporto causale tra i singoli fattori sociali e le caratteristiche della voce. Lo studio è stato condotto in cinque Paesi dell’America Latina, una regione storicamente sotto rappresentata nella ricerca sulla demenza. Questa scelta ha consentito di sviluppare e valutare il sistema in una popolazione di lingua spagnola distribuita in contesti nazionali differenti. Gli autori sottolineano che la possibilità di ricavare informazioni sull’invecchiamento da registrazioni vocali potrebbe assumere particolare rilievo nei Paesi e nelle comunità dove l’accesso alla risonanza magnetica, agli esami molecolari e alle valutazioni specialistiche è limitato. Una registrazione del parlato può infatti essere raccolta a distanza, ripetuta nel tempo e ottenuta senza procedure invasive. Queste caratteristiche rendono il metodo potenzialmente adatto a sistemi di monitoraggio più accessibili, purché ne vengano prima dimostrate l’affidabilità e l’utilità clinica.

“Questo solleva la possibilità che strumenti semplici e accessibili come gli orologi del parlato, eventualmente combinati con biomarcatori, possano un giorno integrare misure dell’invecchiamento molto più costose”, ha osservato Ibanez. La ricerca presenta però limiti importanti. Essendo prevalentemente trasversale, ha confrontato le caratteristiche del parlato e gli indicatori clinici e biologici dei partecipanti senza seguirne sistematicamente l’evoluzione futura. Non può quindi stabilire se una persona con un’età del parlato superiore a quella anagrafica svilupperà successivamente un deterioramento cognitivo o una demenza. Prima di un impiego clinico saranno necessari studi longitudinali, validazioni in altre lingue e culture e verifiche effettuate in situazioni di conversazione più naturali. Sarà inoltre necessario chiarire quanto le stime rimangano affidabili in condizioni differenti di registrazione e in popolazioni diverse da quelle analizzate. Il gruppo considera il metodo uno strumento di ricerca promettente, non un sistema già pronto per formulare diagnosi individuali. Secondo Ibanez, il risultato più ampio riguarda la convergenza di informazioni normalmente ottenute attraverso procedure molto diverse. Età cronologica, invecchiamento cerebrale, marcatori epigenetici, capacità cognitive, patologia associata all’Alzheimer e condizioni sociali mostrano tutti, almeno in parte, relazioni con il modo in cui una persona parla. “Se confermato attraverso studi longitudinali e in popolazioni differenti, il parlato potrebbe diventare uno degli strumenti più facilmente utilizzabili su larga scala per monitorare l’invecchiamento sano e accelerato”, ha concluso il ricercatore. La prospettiva è trasformare una funzione quotidiana, la comunicazione verbale, in una fonte aggiuntiva di informazioni sullo stato biologico e cognitivo dell’organismo. Per ora, lo studio dimostra che l’analisi integrata della voce e del linguaggio può rilevare associazioni con molteplici dimensioni dell’invecchiamento, ma non che sia già possibile prevedere o diagnosticare la demenza attraverso una registrazione vocale.