El camino habitual para estimar los signos del envejecimiento se centra en cuestiones como las arrugas, el deterioro muscular o la pérdida de agilidad cognitiva. Sin embargo, un nuevo trabajo busca servirse de un elemento tan cotidiano como la voz para establecer la edad que el patrón del habla refleja en cada persona.Cabe aclarar, antes de entrar en detalles, que no se trata de una herramienta para estimar los años que ha cumplido alguien por su capacidad vocal. Más bien, se trata de una investigación que busca, a través de marcadores acústicos y lingüísticos, calcular la edad estimada del habla; es decir, el grado de envejecimiento cerebral que revela el modo de expresión en comparación con la edad real de la persona. Es el equivalente a la voz al estudio llevado a cabo por la Universidad de Seúl para estimar la edad biológica a través de un escáner de retina.La finalidad del estudio actual sobre la dicción se encuentra en ofrecer una vía de evaluación accesible para un nutrido grupo de población de cara a calibrar expresiones, cadencia de palabra, complejidad de las construcciones semánticas y amplitud de vocabulario y, con ello, llegar a aproximar la edad en que se enmarca la voz de cada persona y la posibilidad de que en ella pueda haber algún indicio que apunte a un envejecimiento prematuro de la función cognitiva.Análisis acústico y lingüístico en tiempo real Esquema del ensayo llevado a cabo por el equipo liderado por Agustín Ibáñez - Science AdvancesEl trabajo, publicado por Science Advances, lo han llevado a cabo investigadores del Trinity College de Dublín y el Global Brain Health Institute, con el neurocientífico Agustín Ibáñez como director del ensayo. La línea de trabajo la ha establecido un modelo desarrollado mediante inteligencia artificial que el equipo responsable ha bautizado «reloj de habla» y cuya función se centra en analizar las intervenciones verbales a partir de dos dimensiones fundamentales como la acústica y la lingüística, en las que el propio Ibáñez reconoce que han visto indicios hasta ahora no planteados: «Nuestra voz contiene mucha más información sobre el envejecimiento de lo que creíamos», recoge el responsable en el estudio.Su funcionamiento se ha evaluado en un grupo de cerca de 3.000 personas procedentes de América Latina mediante el análisis de diversos parámetros en cada una de sus funciones básicas. Además, para contar con un marco de comparación preciso, entre los participantes figuraban personas con signos tempranos de patologías cognitivas como el alzhéimer.En la parte acústica, el algoritmo evalúa variables como el tono, el timbre, la velocidad del discurso, la modulación y la duración de las pausas entre palabras. En el plano lingüístico, la herramienta examina la complejidad del vocabulario, la densidad léxica, la estructura sintáctica y la coherencia semántica. La combinación de ambos parámetros permite calcular esa brecha entre la edad vocal y la cronológica, y de ese modo ofrece un indicador de la salud del cerebro de forma no invasiva.Relación comparable a través de pruebas de biomarcadores sanguíneosPara validar la precisión de esta brecha vocal y comprobar su correlación con la edad biológica, el equipo comparó las mediciones de la herramienta con marcadores biológicos consolidados. Los resultados revelaron una correlación directa entre una mayor brecha vocal y la presencia de atrofia cerebral en pruebas de neuroimagen, así como niveles elevados de p-tau217 en sangre, un biomarcador clave en las fases tempranas del alzhéimer.El hecho de desarrollar la herramienta con inteligencia artificial y que esta se sirva únicamente de muestras de voz para llevar a cabo su análisis de cada uno de los participantes supone una alternativa ágil y accesible para evaluar el apartado cognitivo de más sectores de la población.Zonas que no cuenten con la estructura médica adecuada para un estudio inicial pero en las que las personas y potenciales pacientes sí tengan un teléfono con el que realizar una grabación de voz pueden tener en esta utilidad una vía de estudio preliminar: «El habla podría convertirse en una de las herramientas más escalables para monitorizar el envejecimiento saludable y el envejecimiento acelerado», concluye Ibáñez en su estudio.