La identificació primerenca de l’afectació bulbar en pacients amb ELA és fonamental per millorar el diagnòstic i el pronòstic de la malaltia. La detecció dels primers indicis amb anterioritat al diagnòstic clínic pot ser la clau per augmentar la qualitat de vida i la supervivència dels pacients. El deteriorament de la parla pot començar fins a 3 anys abans del diagnòstic definitiu. Estudis previs demostren el valor de les mesures objectives de la veu sobre la presentació clínica per detectar alteracions orals motores, bé sigui a través de la parla o de la veu.
Tot i els millors esforços, fins al 10% dels pacients amb ELA són inicialment mal diagnosticats. En el moment del diagnòstic, fins al 30% dels pacients presenten símptomes bulbars. No existeix un procediment de diagnòstic estandarditzat per avaluar la disfunció bulbar en l’ELA. L’objectiu de l’estudi és trobar marcadors de progressió de la malaltia a través de l’extracció de característiques de veu i tècniques de classificació d’Intel·ligència Artificial per predir la participació de la regió bulbar i la seva progressió.
L’estudi proposa un nou procediment de diagnòstic per caracteritzar les funcions de la veu dels pacients. Primer extraurem les característiques de la veu a través d’una anàlisi acústica, i després farem proves de combinació de característiques i de validació creuada per avaluar que tècniques ofereixen un millor rendiment d’acord amb les taxes d’error de classificació i els valors de paràmetres òptims.
Treballs anteriors revelen diferències significatives en els paràmetres acústics específics de la veu en pacients amb ELA en comparació amb grups de control, mostrant diferències estadísticament significatives en les mesures relacionades amb el rang de freqüència i l’estabilitat durant la fonació.
Aquests indicis, ens porten a pensar que potser sigui possible detectar canvis primerencs en la parla i la veu dels pacients a través de l’anàlisi objectiva de les característiques de la veu que no s’observen perceptivament. D’aquesta manera, podrien proporcionar els primers indicis en el període presimptomàtic de la malaltia per poder intervenir d’una forma més primerenca a través d’assajos clínics i per poder predir eficaçment la participació bulbar.
Alberto Tena
Enginyer en Telecomunicacions i Màster en Enginyeria i Gestió de la Telecomunicacions per la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Des de 2007, participa com a Enginyer Investigador i Project Manager al Grup de Recerca TIC del CIMNE. Actualment, està realitzant la seva tesi doctoral en el Programa de Doctorat Enginyeria i Tecnologies de la Informació (RD 99/2011) de la Universitat de Lleida, en col·laboració amb la Unitat funcional de Motoneurona – Servei de Neurologia de l’Hospital Universitari de Bellvitge, centrada en la recerca de Marcadors de Veu per a un Predictor per a la Detecció Precoç de la Afectació Bulbar en Pacients amb ELA (Esclerosi Lateral Amiotròfica).
