LAURA ALCANTARA
Una investigación desarrollada con 464 pacientes del Hospital Posadas recibió el premio al mejor artículo científico del año de la International Parkinson and Movement Disorder Society. El sistema analiza las palabras que utiliza una persona para estimar su estado cognitivo, sin necesidad de estudios invasivos ni equipamiento especializado. Es la primera vez que la distinción reconoce una investigación centrada en el lenguaje.
La inteligencia artificial está abriendo una nueva posibilidad para estudiar el funcionamiento del cerebro: identificar alteraciones cognitivas a partir de algo tan cotidiano como hablar. Un equipo de investigadores argentinos desarrolló un sistema capaz de analizar pequeñas muestras de lenguaje y estimar, en cuestión de segundos, el grado de deterioro cognitivo de personas diagnosticadas con enfermedad de Parkinson. El trabajo fue reconocido como el mejor artículo de investigación del año por la revista científica Movement Disorders, publicación de referencia de la International Parkinson and Movement Disorder Society (MDS), después de una evaluación de más de 300 investigaciones publicadas entre 2025 y 2026.
El desarrollo surgió de la colaboración entre la neuropsicóloga María Fernanda López, del Hospital Nacional Profesor Alejandro Posadas, el investigador en neurolingüística Adolfo García, director del Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés, y el ingeniero biomédico Franco Ferrante, primer autor del estudio. La investigación aprovechó registros clínicos acumulados durante más de una década para estudiar una dimensión de la enfermedad que suele recibir menos atención que los temblores, la rigidez muscular o las dificultades de movimiento: los cambios en la memoria, la atención y otras funciones cognitivas.
Tres minutos de palabras para estudiar el cerebro
El procedimiento consiste en tres pruebas de fluidez verbal de un minuto cada una. Primero, la persona debe mencionar tantos animales como pueda recordar; después, enumerar productos que encontraría en un supermercado; finalmente, decir palabras que comiencen con la letra P. Aunque las consignas parecen sencillas, cada una moviliza procesos cerebrales diferentes, relacionados con la memoria semántica, la organización de conceptos, la recuperación del vocabulario y las funciones ejecutivas.
Tradicionalmente, las evaluaciones de fluidez verbal se concentran en contar cuántas palabras consigue producir una persona durante un período determinado. Los investigadores argentinos fueron más allá: diseñaron algoritmos que examinan también la longitud de las palabras, su frecuencia de uso cotidiano, la variedad semántica y el nivel de precisión con que se nombran los objetos o conceptos.
Estas características pueden aportar información sobre el funcionamiento cognitivo que no resulta evidente al contar únicamente la cantidad de respuestas. Por ejemplo, dos pacientes pueden mencionar el mismo número de animales durante un minuto, pero utilizar vocabularios con propiedades diferentes. Esas diferencias lingüísticas, combinadas mediante modelos computacionales, pueden ayudar a identificar patrones asociados con el deterioro cognitivo.
Para desarrollar el sistema, los científicos utilizaron información de 464 pacientes, una muestra considerablemente mayor que la habitual en investigaciones similares. El modelo fue entrenado con los registros del 80% de los participantes y posteriormente evaluado con los datos restantes, sin proporcionarle sus puntuaciones cognitivas. Las estimaciones obtenidas mostraron una correlación estadísticamente significativa con los resultados de la escala de Mattis, una herramienta neuropsicológica utilizada para evaluar el funcionamiento cognitivo global.
El análisis también identificó que las personas con deterioro cognitivo leve tendían a producir palabras más cortas y con menor diversidad semántica. El hallazgo sugiere que las modificaciones en la selección del vocabulario pueden ofrecer información clínicamente relevante sobre procesos cognitivos afectados por la enfermedad.
De historias clínicas guardadas a una herramienta internacional
La investigación comenzó cuando María Fernanda López compartió con García un conjunto de registros de pacientes que había conservado durante años. Aquella información permitió aplicar retrospectivamente las herramientas de análisis desarrolladas por el equipo y estudiar si podían utilizarse para estimar el estado cognitivo de personas con Parkinson.
Los algoritmos forman parte de TELL (Toolkit to Examine Lifelike Language), una plataforma de análisis automatizado del lenguaje que el equipo argentino viene desarrollando para investigar alteraciones cognitivas y neurológicas. La tecnología ya se utiliza en más de 50 centros de 15 países, entre ellos Argentina, Brasil, Chile, México, Estados Unidos, India y Kenia.
Su principal ventaja práctica es la posibilidad de realizar evaluaciones breves mediante grabaciones de voz, incluso a distancia. Una persona que vive lejos de un centro especializado podría completar las pruebas mediante un teléfono celular y enviar el registro para su análisis. Esta característica resulta especialmente relevante para regiones donde la disponibilidad de neurólogos y neuropsicólogos es limitada.
Sin embargo, los investigadores advierten que la herramienta no reemplaza el diagnóstico médico. Sus resultados deben interpretarse junto con la historia clínica, la evaluación neuropsicológica y otros estudios que considere necesarios el profesional tratante. Tampoco puede suponerse que un modelo desarrollado para una lengua funcione automáticamente en otra: las diferencias culturales y lingüísticas requieren validaciones específicas.
El reconocimiento internacional destaca una línea de investigación que también ha producido resultados en enfermedad de Alzheimer, afasias progresivas primarias y deterioro cognitivo leve. Su aporte consiste en demostrar que el lenguaje puede convertirse en una fuente de información cuantificable sobre el funcionamiento cerebral, mediante herramientas relativamente accesibles.
El avance no significa que tres minutos de conversación permitan diagnosticar por sí solos una enfermedad neurodegenerativa. Su importancia científica reside en ofrecer a los profesionales una nueva forma de evaluar y seguir cambios cognitivos, con procedimientos breves y potencialmente aplicables a distancia.
El premio también pone en primer plano el valor de la investigación desarrollada en instituciones argentinas, con datos de pacientes del país y mediante la colaboración entre profesionales de la salud, especialistas en lenguaje e ingenieros biomédicos. Un conjunto de historias clínicas conservadas durante años terminó proporcionando la base para una tecnología que hoy despierta interés internacional.
GONZALO SCHWEIZER
