Al evaluar la producción verbal de personas con afasia progresiva primaria, este sistema automatizado y escalable alcanza un 86% de éxito para diferenciar la variante semántica de la logopénica. Los perfiles lingüísticos que capta la herramienta se asocian directamente con la pérdida de volumen en el lóbulo temporal izquierdo. La plataforma ofrece un apoyo eficiente a las decisiones diagnósticas sin generar más carga al paciente o al evaluador.
En la práctica clínica, pedirle a una persona que nombre animales durante un minuto es una forma habitual de explorar alteraciones cognitivas, incluyendo las afasias progresivas primarias. El abordaje habitual se queda con un único resultado, la cantidad de animales válidos. Ese número capta diferencias en cuánto produce una persona, pero deja sin mirar la naturaleza de las palabras producidas. Ahí aparece un bache de información que puede ser muy valioso para entender cómo está operando la cognición del paciente.
Nos propusimos recuperar esa información adicional a partir de la misma tarea. La pregunta fue si una lectura más fina de las palabras producidas podía ayudar a distinguir mejor entre la variante semántica y la variante logopénica de la afasia progresiva primaria, y aportar una señal clínicamente más útil que el conteo final por sí solo.
La afasia progresiva primaria es una enfermedad neurodegenerativa caracterizada por una alteración del lenguaje que puede comprometer la comprensión, la expresión, la lectura o la escritura. Dentro de este cuadro, la variante semántica se caracteriza sobre todo por una pérdida del significado de las palabras, mientras que la variante logopénica suele manifestarse con más dificultad para encontrar palabras y repetir frases, aun cuando el conocimiento conceptual puede estar relativamente más preservado en las etapas iniciales.
En este trabajo participaron 113 personas, 40 con variante semántica de afasia progresiva primaria, 40 con variante logopénica y 33 controles sanos. La consigna fue la habitual, decir animales durante 60 segundos. El examinador registró las respuestas en papel en tiempo real, y luego las digitalizamos y verificamos.
Luego aplicamos un análisis automatizado con TELL, sigla de Toolkit to Examine Lifelike Language, plataforma que permite registrar tareas breves de habla y lenguaje y obtener medidas objetivas mediante un procesamiento estandarizado, pensado para investigación y también para escenarios clínicos.
A partir de cada palabra calculamos nueve medidas, número de fonemas (cantidad de sonidos), número de sílabas (cantidad de sílabas), frecuencia (uso en el idioma), edad de adquisición (aprendizaje temprano), densidad de vecindario fonológico (cantidad de palabras que suenan parecido), densidad de vecindario semántico (cantidad de palabras con significado cercano), concreción (grado de tangibilidad), variabilidad semántica (cambio de significado entre respuestas consecutivas), granularidad semántica (nivel de especificidad).
Con esas medidas hicimos dos cosas. Primero, comparamos si, en promedio, los perfiles diferían entre grupos ajustando por variables clínicas y demográficas. Después, probamos un modelo estadístico que, a partir de las medidas de lenguaje, estimó qué tan probable es que pertenezca a cada uno de los grupos, y cuantificamos su capacidad de separación con el AUC, una medida que resume el rendimiento global de clasificación.
El resultado central fue que casi todas las medidas distinguieron la variante semántica de la variante logopénica, con excepción de la variabilidad semántica. Cuando miramos específicamente la comparación entre ambas variantes, observamos en la variante semántica un patrón estable de palabras más generales, más cortas, más frecuentes, aprendidas más temprano y provenientes de vecindarios más densos tanto en sonido como en significado.
Lo más relevante para la práctica apareció al comparar modelos. Cuando combinamos el conjunto de medidas con el conteo final de palabras válidas y covariables, el modelo alcanzó un AUC de 0.86. Ese desempeño superó al enfoque basado solo en el conteo de palabras válidas, que quedó alrededor de 0.68, y también al uso exclusivo de variables demográficas y clínicas.
También quisimos anclar estos hallazgos en medidas del cerebro. En un subgrupo con resonancia magnética estructural evaluamos si estas medidas se asociaban con el volumen de sustancia gris en regiones habitualmente afectadas en estas variantes. En conjunto, varias de las medidas basadas en las palabras se asociaron con menor volumen en regiones temporales izquierdas, incluyendo el polo temporal y las regiones temporal media y temporal superior. En cambio, el conteo final mostró además una asociación con el giro angular. Ese contraste ayuda a entender por qué el conteo puede ser menos específico para diferenciar variantes. Tiende a reflejar un rendimiento más global, mientras que mirar cómo son las palabras se alinea mejor con circuitos temporales vinculados al procesamiento de significados.
Para pacientes, clínicos y cuidadores, la traducción es directa. No estamos proponiendo una prueba nueva ni más larga, sino aumentar el rendimiento informativo de una tarea ya instalada. La automatización busca aportar objetividad, reproducibilidad y escalabilidad, algo especialmente útil cuando no es factible aplicar baterías extensas o cuando el acceso a especialistas es limitado. Al mismo tiempo, el propio trabajo marca el camino a seguir, validar el enfoque en muestras más grandes y diversas y, sobre todo, estudiar su utilidad para el seguimiento longitudinal.
Este trabajo emergió de una colaboración entre el Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés con el Edward and Pearl Fein Memory and Aging Center de la University of California San Francisco. El estudio fue liderado por Jet M. J. Vonk y contó también con la participación de Maria Luisa Gorno-Tempini, de ese mismo centro. Desde el Centro de Neurociencias Cognitivas participamos Franco J. Ferrante y Adolfo M. García, integrando una mirada clínica y neurocognitiva con un análisis más fino de las palabras producidas para aprovechar al máximo una tarea ya instalada en la práctica.