TELL: una compañía que nace grande

Si bien TELL (Toolkit to Examine Lifelike Language) se presentó en sociedad en junio de 2023, uno de sus fundadores –el doctor Adolfo García*- lleva más de 15 años trabajando en el área de la neurociencia del lenguaje y la comunicación. Toda esta formación, experiencia, conocimiento e investigación es capitalizada por TELL para llegar con una aplicación pensada y desarrollada por especialistas, con el objetivo de capturar de manera automatizada marcadores del habla y el lenguaje de la neurodegeneración; permitiendo arrojar resultados en minutos.

Presente y futuro. “Nuestro objetivo es que controlar el estado neurocognitivo sea tan sencillo como controlar la presión”, dijo Johann y se extendió: “El escenario ideal es que los biomarcadores del lenguaje se naturalicen como una herramienta indispensable para el quehacer clínico en neurología. Así como uno concurre para realizar chequeo, que cuando uno tiene alguna evaluación de habla, pueda efectuar este control”.

Para lograr una presencia masiva de este tipo de herramientas en instituciones de salud, es fundamental que los ministerios de salud y de ciencia, los entes regulatorios y las políticas públicas de cada país comiencen a tomar conciencia de la necesidad de su uso y faciliten el acceso de los pacientes a las herramientas.

Este tipo de biomarcadores digitales es nuevo en todo el mundo y en TELL se encuentran con diferentes escenarios. Algunos países de Latinoamérica tienen un “track regulatorio” que, generalmente, se crea sobre entidades que lo solicitan. Es el caso del Fleni que pidió que lo aprobara la ANMAT en Argentina.

Con distintas particularidades, el colapso del sistema sanitario atañe la mayoría de los países. Tanto en aquellos donde el sistema es absolutamente público -como Gran Bretaña-, o donde es privado o mixto; lo cierto es que es un problema que lleva a que muchas personas comiencen a tomar la salud en sus manos.

Contexto. Distintos estudios revelan que hacia 2050, más de 150 millones de personas serán diagnosticadas por trastornos neurodegenerativos, como la enfermedad de Alzheimer, Parkinson y demencia frontotemporal. En el caso del Alzheimer se espera un crecimiento proyectado de casos del 300% en 2050, y triplicarse también los de Parkinson que hoy ascienden a alrededor de 10 millones.

Actualmente, el método para detectar este tipo de enfermedades es la realización de pruebas preclínicas que datan de la década del ´60. “Se le hace escribir a las personas, recordar…por eso el recurso digital es tan importante”, destacó García.

Este escenario impulsó la búsqueda de marcadores objetivos, accesibles y escalables para mejorar la detección precoz y el seguimiento de los síntomas. Entre ellos, el análisis automatizado del habla y el lenguaje (AAHL), “con varios trabajos que demuestran su potencial para mejorar los procedimientos de evaluación actuales”, señala García. Un paso más allá es traducir los resultados de la investigación en recursos clínicos, llevar los resultados científicos a herramientas de utilidad práctica. Y en ese punto se enfoca TELL.

Tecnología aplicada. A diferencia del Big Data -análisis realizado sobre grandes volúmenes de datos, de forma masiva-, la Inteligencia Artificial (IA) es un mecanismo de procesamiento que permite abordar también cantidades de datos menos voluminosas. “Lo que nosotros hacemos está enmarcado en análisis de IA porque la prevalencia no es masiva, por ejemplo hay 50 millones de personas con Alzehimer en el mundo, y el porcentaje que participa en investigaciones clínicas es muy bajo, y de este porcentaje los que participan de biomarcadores de uso es un subgrupo”, aclaró García.

TELL utiliza la información que surge cuando las personas hablan, momento en el que suceden muchas cosas tanto en el cerebro como en el cuerpo: “Es una actividad motora, regiones del cerebro que participan para que digan lo que digo y a la velocidad que lo hace, la entonación, entre otros datos relevantes”.

Al conocimiento de los mecanismos que permiten mover los articuladores para generar sonidos, y de las regiones que se especializan en la selección y procesamiento de palabras, de la comprensión de lo que el otro dice, de los circuitos que participan de la lectura y la escritura, de la fonología, de cómo vamos ordenando linealmente las palabras, de las que intervienen en cómo se vinculan las palabras con su significado; TELL añade una explicación precoz que sirve como diagnóstico.

Funcionamiento. En el caso del Alzehimer, lo más típico es la dificultad para hallar las palabras. TELL graba a la persona mientras habla, extrae la información de ese audio, lo transcribe y extrae la información del texto transcripto. “En el audio tenemos huellas como velocidad, entonación, pausas, longitud de pausas…que típicamente se miden estimativa y subjetivamente. Nosotros, en cambio, usamos IA para obtener mediciones precisas de toda esa información”, dijo García. Por ejemplo, las características de las palabras que se eligen (cortas, largas, frecuentes, etc), la emocionalidad de las palabras (apatía, coloratura emocional aplacada, alegría, sorpresa, enojo), si se revelan egocéntricas o exocéntricas, si hay pérdida de la auto-referencia, entre otras más de 30 métricas o marcadores desarrollados por TELL.

TELL trabaja con personas diagnosticadas y con gente sana. “Surge de como se hace hoy por hoy. Entrenamos un algoritmo con IA y le decimos ´así hablan las personas con Alzehimer y así las sanas´; se le muestra un audio y no se le dice si es de alguien con Alzehimer, y en los resultados logramos más del 90% de éxito”, explicó García. Esta confianza en la métrica permite que sea parte de la información que utiliza un médico clínico para llegar al diagnóstico, que es más evidente que la intuición y la tradicional prueba del lápiz y el papel.

Estos marcadores lingüísticos son huellas en el audio o en el texto que revelan alguna anormalidad vinculada a determinada enfermedad cerebral. Y son muy importantes porque en neurodegeneración no hay posibilidad aún de hacer medicina predictiva. Aunque hay factores de riesgo que pueden ser asociados con la alimentación, el sueño, la ejercitación, la exposición a contaminación ambiental, etc; la mayoría tienen bases genéticas.

Para lograr estos biomarcadores -que TELL procesa y destila otorgando números al médico que le permiten controlar al paciente y tomar decisiones-, TELL está en contacto con 30 centros en todo el mundo que les proveen datos de calidad extrema para alimentar al algoritmo y entrenarlo.

El valor de la precocidad. “Se trata de una detección precoz, no preventiva, que tiene el valor de intervenir tempranamente para reducir el impacto de la sintomatología”, señaló García. Aunque son enfermedades aún incurables, conocer su existencia de manera precoz permite comenzar a adoptar hábitos saludables nueurocerebrales mucho más a tiempo, con chances de extender la calidad de vida hasta niveles que si no hubiera una detección temprana, no se podría hacer.

“Hoy por hoy los métodos estándar para detectar de forma precoz son muy caros y requieren de personal especializado. TELL tiene la ventaja de ser escalable, accesible y los biomarcadores del habla pueden ser transmitidos de manera remota”, valoró Johann. Y, aunque esta tecnología no reemplazará el diagnóstico porque en él intervienen distintas y variadas fuentes de datos, “es fundamental para apoyar y refinar el diagnóstico y hacer un monitoreo y seguimiento en el tiempo de la salud cerebral de cada persona”, evaluó el CEO de TELL.

*El Dr. Adolfo García es especialista en neurociencia del lenguaje y la comunicación. Se desempeña como Director del Centro de Neurociencia Cognitiva (Universidad de San Andrés, Argentina), Senior Atlantic Fellow en el Global Brain Health Institute (Universidad de California, San Francisco), Investigador Asociado de la Universidad de Santiago de Chile, miembro honorario del Centro de Neurociencia Cognitiva de la Universidad de La Laguna (España) y Talento de Alto Nivel designado por el Ministerio de Ciencia y Tecnología de China. También es cocreador y coordinador de la Red Internacional de Investigación Translingüística sobre Salud Cerebral. El Dr. García ha recibido formación en ciencias del lenguaje y neurociencia cognitiva, incluyendo estudios postdoctorales en el Instituto de Neurología Cognitiva (Argentina) y estancias de investigación en la Universidad de Nueva York y la Universidad Rice (Estados Unidos). Actualmente ha dirigido proyectos de investigación en más de 12 países de todo el mundo y es autor de más de 200 publicaciones, incluidos artículos en revistas líderes mundiales sobre neurología, neurociencia y ciencias del lenguaje. Ha obtenido premios de la Asociación Lingüística de Canadá y Estados Unidos, la Asociación Argentina de Ciencias del Comportamiento, la Legislatura de la Ciudad de Buenos Aires y la Asociación de Alzheimer.