Un estudio argentino fue elegido como el mejor del año por la principal institución de Parkinson del mundo
Los investigadores desarrollaron una prueba automática que estima el deterioro cognitivo de los pacientes en minutos. Es la primera vez que esta distinción se otorga a una investigación centrada en el lenguaje
Por NORA BÄR
Durante más de una década, la neuropsicóloga María Fernanda López había guardado en cajas de cartón las historias clínicas de sus pacientes con Parkinson del Hospital Posadas. Entre otros datos, conservaba los resultados de las pruebas de fluidez verbal que les tomaba. Eran más de 400 legajos que, intuía, podrían servir para fines científicos que esperaban una mirada atenta. Hasta que un día asistió a una conferencia de Adolfo García, investigador argentino especializado en neurolingüística y director del Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés. Al finalizar, se acercó a hablarle y le ofreció ese tesoro que había permanecido oculto.
García ya había desarrollado su app TELL (Toolkit to Examine Lifelike Language), una plataforma web que utiliza el análisis automatizado del habla y el lenguaje para detectar signos tempranos de trastornos neurodegenerativos, y en cuanto supo de ese material empezó a pensar cómo podría utilizarse. Inesperadamente, esas historias clínicas terminarían convirtiéndose en el puntapié inicial de un trabajo que permitió diseñar un sistema automático para estimar qué tan afectada se encuentra la cognición en personas que ya tienen diagnóstico. El estudio acaba de recibir el premio al mejor artículo de investigación del año de la la International Parkinson's and Movement Disorders Society (MDS), la principal asociación mundial de trastornos del movimiento. La selección la hizo el equipo editorial de la revista Movement Disorders, publicación insignia de la Sociedad, que evaluó más de 300 estudios publicados entre 2025 y 2026. Nunca antes el galardón había ido a una investigación sobre lenguaje.
"Fue pura serendipia [un descubrimiento casual que combina el azar con la capacidad de una persona para reconocer su valor]", señala García, que también sedesempeña como Investigador Asociado de la Universidad de Santiago de Chile.o, que había sido invitado a dar la charla de cierre en un congreso de Parkinson entre cuyos asistentes estaba López. Ese día conversaron, luego decidieron presentar un proyecto ante el comité de ética del hospital y obtuvieron la autorización para trabajar con los registros.
"Aprovechamos la oportunidad, porque estos datos los analizamos íntegramente con TELL, pero no los tomamos con esa app", destaca García. Tampoco estaba entre los temas que habían planificado para el doctorado de Franco Ferrante, ingeniero biomédico graduado en la Universidad Favaloro y primer autor del trabajo. "Esto nos muestra cómo funciona la ciencia –agrega–: A veces surge de un experimento previamente diseñado y a veces, de aprovechar la oportunidad".
Se estima que, además de los síntomas motores, con los años más de la mitad de quienes viven con la enfermedad desarrolla algún grado de deterioro cognitivo leve. Tomando como referencia la escala de Mattis (prueba neuropsicológica diseñada para evaluar el estado cognitivo global, que mide memoria, control inhibitorio y otras habilidades), el sistema que desarrollaron García y colegas consiste en tres pruebas de un minuto cada una. "Le pedimos a la persona que diga todas las palabras que pueda –explica el científico–. Primero, nombres de animales, después ítems de una lista de supermercado y, por último, palabras que empiecen con P. Cada consigna exige algo distinto al cerebro: la primera apela al conocimiento taxonómico, la segunda es más temática y la tercera obliga a pensar en el sonido de las palabras".
Hasta ahora, casi la totalidad de los tests que se utilizaban se basaban en contar cuántas palabras lograba decir el paciente. Los científicos argentinos hicieron algo diferente, se centraron además en otras características de los vocablos. "Cada palabra tiene una longitud particular –dice García–. Las más cortas son más fáciles de producir. Cuanto más frecuentes son las palabras, más fáciles de recuperar. Por ejemplo, la palabra micrófono es mucho más frecuente y común en el habla cotidiana que 'diglosia' o 'diplodocus'.Además, los vocablos tienen también una granularidad. Si yo te muestro la foto de una naranja, vos me podés decir que es una 'cosa', un 'alimento', una 'fruta', un 'cítrico' o una 'naranja'... Todas las respuestas son correctas; la granularidad se refiere a qué tan precisos o específicos somos cuando nombramos algo. Estos son apenas tres ejemplos del tipo de propiedades que extraemos automáticamente. Convertimos cada palabra en una constelación, un conjunto de información que estos sistemas, estos algoritmos que armamos, son muy sensibles para inferir el estado cognitivo de la perrsona evaluada".
Utilizando los resultados que habían arrojado las pruebas del Posadas, Ferrante tuvo a su cargo el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático con datos del 80% de los pacientes. Después, los alimentaron con los resultados del resto sin revelarles su estado cognitivo, y le pidieron al algoritmo que "adivinara" el puntaje. Las estimaciones se correlacionaron de manera significativa con los reales. En un segundo análisis, los pacientes con deterioro leve resultaron decir palabras más cortas y semánticamente menos variadas.
"Empleamos una fracción mínima, un pequeño subconjunto de las métricas que TELL puede registrar –puntualiza García, que también es Fellow del Global Brain Health Institute en la Universidad de California, San Francisco–. Podríamos imaginarlo como una parcelita de toda la provincia de TELL».
El desarrollo no fue un salto al vacío, sino que se apoya en varios años de experimentación. «Cuando Franco llegó al laboratorio no teníamos nada, cero –cuenta García–. No había una línea de código, y lo fuimos construyendo primero con él y después con otros miembros del equipo". Un trabajo anterior de Ferrante, de 2024, mostró que las mismas variables servían para detectar Alzheimer y evaluar el estado cognitivo de quienes lo padecen. Esa investigación también ganó el premio al artículo del año de la Alzheimer's Association.
Desde entonces, el enfoque se extendió a otros territorios. Con colegas de San Francisco, este año publicaron un estudio que indica que este modelo también puede aplicarse a las afasias progresivas primarias, un tipo de demencia en el que los síntomas lingüísticos son los más prominentes. Gonzalo Pérez, otro ingeniero biomédico del equipo, mostró que las mismas variables detectan el deterioro cognitivo leve como entidad clínica, anticipan alteraciones cerebrales propias de esa condición e incluso se asocian con la agregación de ciertos biomarcadores en sangre.
Y algo más llamativo aún: también lo pusieron a prueba en cuadros que ni siquiera son neurológicos, como el VIH. "Algunas de esas métricas lingüísticas permitieron distinguir a personas que viven con el virus –detallan los científicos–. La razón es que el VIH puede llegar al cerebro e inflamarlo, debilitando sus defensas, facilitando infecciones y, en última instancia, originando síntomas cognitivos que se reflejan en la 'constelación de información' que ofrece el lenguaje".
Otro aspecto destacable del trabajo premiado es que se hizo en una muestra inusualmente grande, de 464 personas, cuando el promedio de participantes en este tipo de estudios ronda los 90. Esa fue una de las virtudes que habrían llamado la atención del jurado, junto con la originalidad de "tomar algo que ya todos conocen, como las pruebas de fluidez verbal, pero reinventarlas".
También pesó la practicidad y escalabilidad de la prueba: lleva tres minutos, no necesita equipamiento especial y puede tomarse a distancia, con un celular y un micrófono, o con el audio de una videollamada. Un paciente de Salta podría grabarse y mandar el archivo a un centro de neurociencias. "Estas son enfermedades cuya prevalencia está creciendo a un ritmo mucho mayor que la dotación de especialistas capacitados –ilustra García–. Y el análisis es casi instantáneo: la prueba puede llevar dos o tres minutos, y la app tarda segundos en devolver resultados".
Todo eso corre sobre TELL, la plataforma que García describe como "fruto de un ejercicio de insatisfacción". Durante años, explica, publicaban trabajos mientras imaginaban cómo podría traducirse ese conocimiento en la clínica: "Nos lanzamos a una 'quijoteada' y nos animamos a hacerlo", describe. Hoy se usa en más de 50 centros de 15 países, de ingresos altos y bajos, entre ellos, la Argentina, Brasil, Chile, México, Estados Unidos, India y Kenia.
Sin embargo, trasladarla a distintas latitudes presenta sus complicaciones. "Nuestro desafío cuando vamos a otros países es regulatorio –afirma Ferrante–, cómo adaptar la tecnología a las exigencias de cada sistema de salud. A eso se suman los obstáculos técnicos. Los modelos de inteligencia artificial rinden menos en lenguas que no cuentan con vastas bases de datos, como el hindi o algunas variantes del árabe, de modo que hay que validarlo para cada caso".
Y García advierte: "No es correcto asumir que porque esto funciona en una lengua, necesariamente va a hacerlo en otras. La relación entre el lenguaje y el cerebro no es universal. Y de las alrededor de 7.000 lenguas vivas, solo una porción mínima cuenta con las bases de datos necesarias".
Los científicos también están trabajando en cómo se le muestran los resultados al especialista. Hoy, los reportes salen en pantalla, en tiempo real, o en PDF. Cada valor se ubica sobre una distribución de la población. "Gráficamente, es algo similar a lo que nos permite saber si un chico está dentro del peso esperado para su rango etario –explican–: podemos mostrar dónde cae un resultado individual respecto del conjunto de la población sana, o de las personas con Alzheimer o con Parkinson en nuestro modelo".
Otra forma de graficarlo sería estimando la distancia respecto del desempeño normal y transformando ese número en un semáforo. "Si la distancia es cortita, luz verde; si se aleja un poco más, amarilla; y si es mayor, roja", ilustran. Sin embargo, advierten que no hay que vincular ninguna métrica con un diagnóstico específico. "Estas herramientas no vienen a diagnosticar –subraya García–. Lo que hacen es darle un insumo al clínico para tomar decisiones, como lo hace la entrevista, la prueba de papel y lápiz, la narración del cuidador o la neuroimagen. Tenemos que transitar por esa fina línea que existe entre dar información útil y anticipar las inferencias se pueden hacer al leerla (ver una luz roja e interpretar ¡peligro!), para que no sea contraproducente".
En estos momentos, Ferrante está cursando un doctorado en la Facultad de Ingeniería de la UBA, con beca del Conicet, y espera terminar su tesis antes de fin de año. Después le gustaría hacer un posdoctorado. Aunque está abierto a hacerlo afuera, aclara que le gustaría volver al país. Tanto él como García no pueden ocultar la satisfacción de haber logrado este reconocimiento para el que ni siquiera se postularon y en un campo donde lo cognitivo siempre estuvo "un poquitito a la sombra de la sintomatología motora".
Pero lo que más orgullo les produce es que el trabajo surgió de ideas "de pura cepa argentina", con pacientes argentinos, a pesar de los desafíos que supone hacer ciencia en el país.
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