Una app argentina para detectar Parkinson y Alzheimer en minutos ya se usa en 16 países

Al neurocientífico Adolfo García le gusta decir que la herramienta digital que desarrolló luego de muchos años de investigar en las alteraciones del lenguaje asociadas con enfermedades neurodegenerativas, como el Parkinson o el Alzheimer, surgió de la insatisfacción. “Después de tanto tiempo de referirnos a nuestros hallazgos como ‘ciencia traslacional’ [que se puede aplicar en la medicina clínica], me di cuenta de que eso era un párrafo en la discusión de los papers. Entonces, empezamos a pensar cómo podíamos hacer para que todo eso dejara de ser enunciativo, aspiracional y se convirtiera en algo que realmente llegara a manos de médicos, pacientes y familiares –cuenta–. La respuesta fue generar una app y armar una empresa para promoverla y difundirla”. 

Hoy esa app, llamada TELL (siglas que corresponden a Toolkit to Examine Lifelike Language) ya se usa en 33 centros de 16 países para detectar riesgo de desarrollar estas enfermedades y para obtener biomarcadores que den una idea del avance del cuadro. “TELL es algo así como una caja de herramientas para  evaluar el lenguaje natural –explica García, cuyas investigaciones sustentan el desarrollo (la lista de trabajos científicos se puede consultar en https://tellapp.org/science/)–. Lo que hacemos es encontrar indicios de enfermedades cerebrales a partir del habla natural, espontánea”. 

Lo hacen grabando a personas que tienen alguna enfermedad neurodegenerativa y a controles sanos, y luego entrenando modelos de aprendizaje automático que aprenden cuáles son los patrones característicos de unos y otros para que luego se le pueda introducir a la aplicación automática una nueva grabación y ofrezca información sobre qué patología es, qué tan avanzada está y cuáles son  los mecanismos cerebrales afectados. Lo hace a partir de la velocidad del habla, las palabras escogidas, la estructura del discurso y otros datos relevantes.

“Medimos aspectos que están bien establecidos en la literatura científica, en la investigación de décadas en estas enfermedades –subraya García–.  Por ejemplo, en la enfermedad de Parkinson, una de las pistas más tempranas que surgen, incluso antes de que se expresen los síntomas típicos (temblores, rigidez, movimientos lentos), es la ‘disartria’ [dificultades neuromusculares para mover la boca, la lengua, el aparato fonador]. Y hay estudios que detectan estas alteraciones hasta 10 o 15 años antes de que se vean señales en las extremidades, que son las que típicamente se usan para diagnosticar. Por ejemplo, algunas de ellas tienen trastorno de conducta del sueño en fase MOR ('movimientos oculares rápidos' o, en inglés, REM, por rapid eye movement), alteraciones que se observan años antes del diagnóstico del Parkinson. Hay un momento en que, en las personas que están en riesgo, se empiezan a ver cambios en esos patrones oculares. Cuando esas mismas personas se someten a análisis del habla, también muestran alteraciones sistemáticas, medibles y replicables”. 

Las tasas de detección con este sistema varían de acuerdo con cada cuadro: en Parkinson, rondan el 92%, en Alzheimer, el 90% y en ciertos tipos de afasia, el 95%. Lo más interesante es que puede hacerse con tareas muy breves: leer durante apenas unos minutos en voz alta o contar cómo es un día típico en la vida del paciente, o nombrar todos los animales que se le ocurran en un minuto. “Son pruebas que llevan muy poco tiempo, no son estresantes y se pueden hacer en forma remota –subraya el neurolingüista–. Y algo igualmente valioso es que la medición, la ponderación se hace de modo automático”. 

El modus operandi es sencillo. Se le pide a la persona que realice una tarea específica que varía de acuerdo con diferentes exigencias cognitivas (algunas permiten extraer marcadores relevantes respecto de la memoria, otras, respecto del control motor) y se la graba con la app, que arroja los resultados en no más de 20 minutos. “La app lo que hace es ofrecer métricas e indicaciones –puntualiza el científico–. Se podría imaginar como un análisis de sangre que brinda un conteo de glóbulos rojos. En sí misma, esa medición no es un diagnóstico, porque puede vincularse con una variedad de afecciones. Estas tecnologías no están para reemplazar al neurólogo, sino para enriquecer su labor  y darle más recursos. Así como la computadora o la calculadora no reemplazó al contador, sino que lo hizo más eficiente”.

La compañía TELL se puso en marcha gracias al apoyo de SF500, un fondo local de inversión en innovaciones en ciencias de la vida (SF500) que tiene como meta impulsar empresas locales de base científico-tecnológica. Hoy, TELL está presente en la Argentina, Brasil, México, Perú, Colombia, Chile, Estados Unidos, España, Kenia, Australia e Irlanda, entre otros, donde más de 200 evaluadores activos la están utilizando. Entre los usuarios está el Massachusetts General Hospital (en proyectos con la Escuela de Medicina de Harvard),  la Universidad de California en San Francisco, el Imperial College de Londres. También integra un proyecto en Nairobi, Kenia, financiado por la Davos Alzheimer's Collaborative, una iniciativa global para llevar tecnologías digitales de diagnóstico de demencia a los países que más las necesitan. 

“Hay distintas formas de usarla –comenta García–. Algunos neurólogos la incluyen entre sus pruebas de evaluación y utilizan sus resultados para informar sus diagnósticos. Otro modelo interesante es el que iniciamos en Uruguay con el Hospital Evangélico, donde creamos la primera sala de ‘evaluación digital del habla’ de América latina. Y también estamos generando reportes, informes que permiten ver dónde caen los valores de cada uno en distintas métricas de habla y lenguaje respecto de normas de individuos que hablan la misma lengua. En algunos centros, ya se están incorporando a las historias clínicas de los pacientes, lo cual es un hito muy especial para la misión que nos trazamos. En la Argentina, se está utilizando en San Juan, en la Universidad Católica de Cuyo y en el Instituto de Neurociencias de Buenos Aires (Ineba)”.

A partir de las métricas que extrae, esta app también permite estimar la severidad del cuadro y cuáles son los dominios más afectados, lo que abre la posibilidad de un abordaje personalizado. 

TELL se emplea en un proyecto de más de ocho millones de dólares de financiamiento de los National Institutes of Health, de los Estados Unidos.  En 2024, el científico ganó el premio Top Innovator Award  del Foro Económico Mundial y hace unas semanas fue destacada entre los seis proyectos ganadores de la competencia Legado, organizada por la compañía Bayer y la red Endeavor. “Estamos constantemente desarrollando nuevas métricas que vamos validando en nuestras publicaciones, en revistas de primer nivel –cuenta–. Nuestra meta principal es implementar el uso de TELL en gran escala, lograr que estas tecnologías empiecen a incorporarse ya no como una excentricidad, sino como parte del repertorio standard del que se valen los especialistas. Ahora estamos armando un proyecto en África para empezar a usar TELL en centros de atención primaria de múltiples países de ese continente donde todavía no hay diagnóstico, pero donde uno puede hacer tamizajes tempranos para detectar a las personas que pueden estar en mayor riesgo de desarrollar estas enfermedades”. 

A su juicio, lo ideal sería iniciar el tamizaje poblacional a partir de los 55 años. “Porque cuando cuanto más temprano uno detecta alteraciones o riesgo de desarrollar trastornos cognitivos, más efectiva puede ser la terapéutica –destaca García–. Hoy por hoy, estas enfermedades son incurables, de modo que nuestro mejor aliado es la detección temprana. Cuanto más precozmente se detectan, mayores son las chances de poder intervenir a tiempo; ya sea con terapia cognitiva, rehabilitación motora o intervenciones farmacológicas, e incluso mediante la adopación de hábitos de vida neuroprotectores. Además, la detección temprana es importante porque permite a las familias hacer una planificación financiera y logística estratégica”. 

Para Gustavo Sevlever, director de Docencia de Investigación de Fleni, que no participa en TELL, lo que cambió en los últimos años es que aparecieron drogas que ofrecen una posibilidad de tratamiento, sobre todo para la enfermedad de Alzheimer, pero también para otras neurodegenerativas. “Eso exige tratar a los pacientes lo más temprano posible, porque en lo que todo el mundo está de acuerdo es que la persona que ya tiene un deterioro profundo, no se va a beneficiar de los tratamientos con que contamos por lo menos hasta ahora –explica–. Nos vemos ante la necesidad de diagnosticar lo antes posible. Los esfuerzos diagnósticos se están concentrando en el grupo de individuos que empiezan a tener un trastorno de memoria. ¿Pero cómo puedo saber si es ocasional y benigno, o es el anuncio de una patología? Hay todo un esfuerzo muy, muy grande [de encontrar formas de dilucidarlo] y aparecen estas apps, que tienen un enfoque novedoso para preanunciar una alteración neurodegenerativa a partir del lenguaje antes de que el neurólogo se dé cuenta. El concepto está bueno, porque es un método no invasivo, relativamente sencillo y hasta barato de evaluar la performance de un paciente cuando todavía no tiene síntomas. Y vendría a dar respuesta a esta necesidad terapéutica de tratar un paciente lo más temprano posible. Abre un camino, plantea algo interesante. Hay que ver en la vida real como compite con otras y de qué manera ayuda en patologías muy heterogéneas. Y también tener en cuenta que cualquier persona de más de 65 años puede tener un cerebro multipatológico. Es decir, puede tener enfermedad vascular, aterosclerosis, enfermedad de Alzheimer. Cuando uno tiene un paciente joven, suele tener una enfermedad; en personas de más de 70, suelen ser varias y todas llevan a la demencia y al trastorno cognitivo. La demencia es una entidad que suma distintas patologías”. Es decir, que los marcadores digitales del habla presentan ventajas, pero también enfrentan algunos de los mismos desafíos que socavan otros métodos que se emplean en la actualidad.

Para poder utilizarse con fines diagnósticos, este tipo de tecnologías deben atravesar aprobaciones regulatorias para lo cual los científicos ahora están están involucrados en dos ensayos clínicos en Europa. “El campo está bastante desarrollado en lo científico, pero está muy ‘verde’ en su adopción clínica –destaca García–. Estamos en un momento bisagra. Clínicos, neurólogos, neuropsicólogos están abiertos a entender las contribuciones que esto supone y de a poco se van generando las condiciones para que esto se masifique. La pregunta no es si se van a adoptar, sino cuándo. Hay ciudades donde los especialistas no están disponibles o los turnos son inaccesibles, y si uno tiene una herramienta de bajo costo con algo que no es invasivo puede tomar datos en forma remota y brindar métricas que orienten acerca de la conveniencia de realizar una evaluación más profunda. Acabamos de publicar un trabajo en Movement Disorders, una de las principales revistas sobre Parkinson, donde mostramos que analizando tres minutos de grabaciones de los pacientes en tareas sencillas como decir palabras logramos inferir la severidad de sus síntomas cognitivos con altísima robustez. Es el estudio más grande en el tema, en 450 personas. Y también logramos diferenciar entre pacientes con Parkinson que tienen deterioro cognitivo leve y aquellos que no, algo particularmente dificultoso, que requiere pruebas largas y tediosas. Esto es importante porque más o menos entre el 50 y el 60%, aún en etapas tempranas, tienen deterioro cognitivo leve. Este es el tipo de refinamientos a los que estas herramientas pueden contribuir”. 

Y concluye Sevlever: “Estamos frente a una revolución que desafía la regulación, porque esta se diseñó para las moléculas. Entonces, ¿cómo evaluar la toxicidad eventual de una app? The New England Journal of Medicine creó una revista dedicada a la inteligencia artificial y plantea que muchos de los sistemas que la utilizan tienen que ser evaluados como si fueran una molécula o un resonador, y tienen que pasar por un ensayo clínico para demostrar eficacia y eficiencia. Por otro lado, diseñar un estudio clínico para este tipo de aplicaciones es muy complicado. Por eso, [todos estos nuevos métodos de detección] hablan de predisposición, no de que uno inexorablemente padecerá la enfermedad, por eso tienen que estar administrados en un contexto clínico. Del mismo modo en que si uno se va a hacer un análisis de colesterol y le da un resultado alto, no quiere decir que le va a dar un infarto. Puede cuidarse, adoptar cierta alimentación, hábitos de actividad física… Pero si bien todos tenemos más o menos el mismo colesterol, el lenguaje es muy diferente. Es una estructura extremadamente vinculada con la cultura, la población, es muy complejo entenderlo para interpretar sus alteraciones. No es lo mismo que el ADN que compartimos con toda la especie humana. La traslación de un contexto a otro no es fácil”.

García considera que el valor de emprendimientos como TELL radica el cruce entre décadas de investigación y desarrollo tecnológico. "No se trata de hacer un uso ciego y especulativo de estas herramientas, sino de combinar distintas formas de conocimiento experto que reduzcan los espacios de incertidumbre –destaca–. Este es un ejemplo del valor de la inversión en ciencia local para generar soluciones autóctonas a desafíos globales".