Un estudio de la UdL permite detectar el ELA hasta tres años antes de los primeros síntomas

Investigadores de la Universidad de Lleida (UdL) han desarrollado un modelo automatizado para identificar de manera precoz, a través de la voz, las afectaciones tempranas de la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) en el bulbo raquídeo. Con la colaboración del Centro Internacional de Métodos Numéricos en la Ingeniería (CIMNE), el Hospital Universitari de Bellvitge y la Universidad de Tecnología de Tallin (Estonia), han comprobado que la inteligencia artificial puede mejorar el diagnóstico humano, sobre todo en los casos de afectación bulbar, con una precisión del 95,8%. Los resultados de la investigación se han publicado en la revista internacional JMIR Medical Informatics.

El doctorando de la UdL e investigador del CIMNE Alberto Tena ha trabajado a partir de la grabación de la voz a 45 pacientes de ELA del Hospital de Bellvitge y 18 personas de control. Con el análisis acústico de la pronunciación de las cinco vocales españolas se alimentaron unos sistemas de inteligencia artificial a partir de aprendizaje supervisado de ('machine learning') que han permitido desarrollar unos modelos o marcadores de voz a partir de rasgos del subsistema fonatorio (fluctuación, brillo, relación armónica-ruido y tono).

El ELA es una enfermedad neurodegenerativa que se designa como espinal cuando los primeros síntomas aparecen en columna, brazos o piernas, o bien como bulbar cuando el deterioro de las neuronas empieza en el bulbo raquídeo, situado en la base del tronco encefálico. El inicio bulbar es minoritario en relación al espinal, pero los pacientes tienen un pronóstico peor. Los síntomas son los problemas en el habla y la deglución. Actualmente, hasta un 10% de los pacientes de esclerosis lateral amiotrófica no son diagnosticados correctamente de su afectación bulbar en un primer momento.

Aunque los primeros síntomas de la enfermedad se manifiestan de forma diferente, un 80% de los pacientes de ELA acaban experimentando problemas de articulación en el habla. Este deterioro puede empezar hasta tres años antes del diagnóstico de la enfermedad, hecho que da importancia a la detección temprana de la afectación bulbar. Uno de los primeros síntomas es el deterioro de la voz caracterizado por una articulación gravemente defectuosa, discurso extremadamente lento y laborioso, marcada hipernasalidad y aspereza severa.

Según los investigadores, los resultados han estado muy satisfactorios para identificar y diferenciar a los participantes con afectación bulbar, los que no la tenían y el grupo de control, con una precisión próxima al 96%. "Tenemos mucho trabajo por hacer todavía, pero los primeros resultados que hemos obtenido muestran que la afectación bulbar se puede detectar con modelos automáticos antes de que sea perceptible para el oído humano, y que se pueden establecer medidas objetivas que faciliten un diagnóstico precoz y preciso", destaca a Alberto Tena, que realiza su tesis doctoral con la tutoría de los doctores de la Escuela Politécnica Superior de la UdL Francesc Clarià y Francesc Solsona.

La continuidad del proyecto pasa por ampliar la base de datos con más voces y nuevos parámetros de análisis que permitan resultados más precisos y dirigidos a mejorar la identificación de la afectación bulbar en los pacientes de ELA.