Die menschliche Stimme spiegelt kognitive Prozesse wider. Eine im Fachjournal „Science Advances“ veröffentlichte Untersuchung des ReD-Lat-Netzwerks analysiert nun, wie maschinelle Sprachauswertungen biologische Alterungsprozesse und neurodegenerative Erkrankungen abbilden können.
Die Forschenden untersuchten anhand von Sprachaufnahmen Tausender Personen, inwieweit Abweichungen zwischen dem errechneten Sprachalter und dem tatsächlichen Lebensalter Rückschlüsse auf Hirnveränderungen und Demenzerkrankungen zulassen.
Umfangreiche Datenbasis aus fünf lateinamerikanischen Ländern
Für die Untersuchung des ReD-Lat-Netzwerks wurden Sprachaufnahmen von 2.928 spanischsprachigen Menschen aus Argentinien, Chile, Mexiko, Peru und Kolumbien ausgewertet. Die Teilnehmenden waren zwischen 18 und 88 Jahre alt.
Die Kohorte setzte sich aus 1.504 kognitiv gesunden Personen, 1.068 Personen mit Alzheimer, 332 mit frontotemporaler Demenz sowie 24 mit einer leichten kognitiven Beeinträchtigung zusammen.
Ein automatisiertes Modell, bezeichnet als „Sprach-Uhr“, analysierte über 700 Sprachmerkmale. Berücksichtigt wurden unter anderem Sprechtempo, Pausen, Tonhöhe, Wortwahl und Wortschatz. Das System verglich das daraus geschätzte Sprachalter mit dem tatsächlichen chronologischen Alter. Das Modell erklärte 44 % der Unterschiede im chronologischen Alter, wobei der mittlere absolute Schätzfehler bei 9,04 Jahren lag – im Schnitt rund 9 Jahre Abweichung.
Zusammenhang mit Biomarkern und kognitiven Einbußen
Die Auswertungen zeigten, dass größere Lücken zwischen Sprachalter und chronologischem Alter mit schlechteren Ergebnissen in kognitiven Tests für Gedächtnis, Aufmerksamkeit und Problemlösung sowie mit Einschränkungen bei Alltagsfunktionen einhergingen.
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Am stärksten ausgeprägt war diese Sprachalter-Lücke bei sprachbetonter frontotemporaler Demenz sowie bei Alzheimer. Zudem war soziale und wirtschaftliche Benachteiligung mit größeren Lücken verbunden.
Darüber hinaus korrelierten die Sprachalter-Lücken mit biologischen Markern. So zeigten sich Zusammenhänge mit MRT-Hirnalter-Lücken: Für die kombinierte strukturelle und funktionelle Messung lag der Korrelationswert bei r=0,53, für strukturelle Messungen bei r=0,42 und für funktionelle Messungen bei r=0,49. Größere Lücken waren demnach mit stärkerem Hirngewebeverlust und veränderter Hirnaktivität verbunden.
Bei DNA-Methylierungsuhren lagen die Zusammenhänge bei drei epigenetischen Altersuhren bei rund 0,20 bis 0,21. Bei Alzheimer-Patienten hing die Sprachalter-Lücke zudem mit dem Blutbiomarker p-tau217 zusammen (r=0,18).
Ergänzende Forschung zu Sprechgeschwindigkeit und Pausen
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Frühere Arbeiten lieferten bereits Hinweise auf den Zusammenhang zwischen Sprachmustern und kognitiven Fähigkeiten. Eine Studie der University of Toronto aus dem Jahr 2023 stellte fest, dass bei älteren Erwachsenen ein schnelleres Sprechen im Alltag mit einem schnelleren Wortabruf in Gedächtnistests einherging.
Eine Stanford-Studie aus dem Jahr 2024 zeigte zudem, dass bei kognitiv gesunden Personen mit einer höheren Tau-Belastung langsameres Sprechen und häufigere Pausen auftraten. Unabhängig davon sagten Algorithmen in früheren Untersuchungen Alzheimer-Diagnosen allein anhand von Sprachmustern mit einer Genauigkeit von 78,5 % vorher.
Grenzen der Methodik und künftige Perspektiven
Trotz der Zusammenhänge betonen die Forschenden der „Science Advances“-Studie, dass die Sprach-Uhr derzeit kein Demenzdiagnosetest ist. Die Untersuchung war überwiegend querschnittlich angelegt und belegt weder eine künftige Demenzvorhersage noch die individuelle Alterungsrate. Zudem stammten die Daten ausschließlich von spanischsprachigen Personen aus den fünf untersuchten Ländern.
Einflussfaktoren wie Stress, Müdigkeit oder Depressionen können die menschliche Stimme ebenfalls beeinflussen. Gleichwohl sehen Fachleute in der automatisierten Sprachanalyse das Potenzial, künftig als kostengünstiges Instrument für ein erstes Screening eingesetzt zu werden.