28 marzo 2024
Aggiornato 21:00
Segnali precoci dell’Alzheimer

Il tipo di linguaggio che adotti predice se avrai l’Alzheimer

I segnali precoci dell’Alzheimer potrebbero essere evidenziati dal modo in cui si parla, ancor prima che i metodi diagnostici attuali riescano a scovare la patologia

Alzheimer e linguaggio
Alzheimer e linguaggio Foto: Chinnapong | Shutterstock Shutterstock

Secondo una recente ricerca, l’Alzheimer in tutta probabilità, potrebbe essere rilevata anni prima che si manifestino i sintomi più evidenti. Uno dei primi segnali riguardanti la patologia, infatti, risiederebbe nel linguaggio. O, per meglio dire, nell’elaborazione e nell’articolazione del linguaggio. Se si riuscissero a riconoscere in tempo i primi segni si potrebbe intervenire precocemente rallentando la progressione della patologia. Ecco i risultati appena pubblicati su Frontiers in Aging Neuroscience.

Un esordio silenzioso
L’Alzheimer, come molte altre malattie croniche, nasce molto tempo prima che si manifestino sintomi evidenti. Dopodiché compare la cosiddetta fase precoce che può durare anche parecchi anni. In tale fase si evidenziano solo sintomi minori e, nella maggior parte dei casi, passano inosservati. Secondo gli scienziati dell’Università di Bologna, in tale momento, «la malattia è al lavoro per determinare i danni cerebrali decisivi che condurranno all’insorgere di quell’insieme di disturbi che va sotto il nome di demenza».

Lo studio
Per lo studio sono stati reclutati 96 partecipanti dai 50 ai 75 anni. 48 di loro facevano parte del gruppo di controllo ed era considerati sani, mentre gli altri 48 partecipanti erano affetti da disabilità cognitiva. Tutti sono stati sottoposti a un breve screening neuropsicologico e fluency verbale (fonemico e semantico). Durante quest’ultimo test, gli scienziati hanno registrato un discorso spontaneo che riguardava un quadro complesso, una tipica giornata di lavoro o un ultimo sogno che avevano fatto. Dopodiché è stato eseguito un calcolo parametrico multidimensionale e un'analisi quantitativa dei testi parlati, «calcolando funzioni ritmiche, acustiche, lessicali, morfosintattiche e sintattiche».

I segni dell’Alzheimer
I ricercatori hanno utilizzato tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, denominate Natural Language Processing allo scopo di esaminare sia il ritmo che il suono delle parole. In seguito ai risultati ottenuti si è potuto notare che vi sono alcuni specifici segni di deterioramento cognitivo nei pazienti affetti da una forma lievissima di Alzheimer. I soggetti sani non avevano, invece, alcun segno simile. Questo permette di individuare precocemente segnali che sfuggono ai tradizionali test neuropsicologici che vengono usati al momento.

Alterazioni specifiche
«Con il nostro lavoro siamo riusciti a dimostrare che nel linguaggio parlato dei pazienti con deterioramento cognitivo lieve sono presenti specifiche alterazioni che, pur non essendo riconosciute dai test neuropsicologici di uso clinico, possono essere catturate da strumenti di analisi dei tratti linguistici», ha dichiarato la docente Laura Calzà, dell’Università di Bologna. «Mentre studi longitudinali sono necessari per confermare questa ipotesi, suggeriamo che l'analisi del linguaggio dovrebbe essere inclusa come punto finale esplorativo negli studi di prevenzione dell’Alzheimer. L'analisi del linguaggio associata a studi di imaging nel declino cognitivo potrebbe fornire nuove informazioni per la neuroanatomia del linguaggio; l'analisi del linguaggio computerizzato dovrebbe essere considerata anche per lo sviluppo di nuovi test per l'Alzheimer preclinico, contribuendo così alle priorità di ricerca identificate dall'OMS», concludono gli scienziati. Ricordiamo, infine, che anche altri studi avevano messo in evidenza una stretta associazione tra modifiche del linguaggio e i primi segnali dell’Alzheimer. Una di questa è stata pubblicata recentemente su BMC Bioinformatics.

Fonti scientifiche

[1] Speech Analysis by Natural Language Processing Techniques: A Possible Tool for Very Early Detection of Cognitive Decline? Daniela Beltrami, Gloria Gagliardi1,3†, Rema Rossini Favretti3, Enrico Ghidoni2, Fabio Tamburini3 and Laura Calzà

[2] BMC Bioinformatics. 2017; 18: 34. Published online 2017 Jan 14. doi:  [10.1186/s12859-016-1456-0] PMCID: PMC5237556 PMID: 28088191 Predicting probable Alzheimer’s disease using linguistic deficits and biomarkers Sylvester O. Orimaye,corresponding author1 Jojo S-M. Wong,1 Karen J. Golden,2 Chee P. Wong,2 and Ireneous N. Soyiri