D’ici 2050, plus de 150 millions de personnes souffriront d’une maladie neurodégénérative, comme la maladie d’Alzheimer, la maladie de Parkinson ou la démence frontotemporale. Cela motive la recherche de marqueurs objectifs, abordables et évolutifs pour améliorer la détection précoce et le suivi des symptômes. Parmi ces efforts, l’analyse automatisée de la parole et du langage (AAHL) se démarque. En fait, plusieurs enquêtes soutiennent son potentiel à améliorer les procédures d’évaluation actuelles. Maintenant, comment convertir les résultats scientifiques en ressources cliniques ? Comment passer du papier aux outils pratiques ? De ces questions a émergé Toolkit to Examine Lifelike Language (TELL), une application pour évaluer la parole au service de la santé cérébrale.
Chaque maladie neurodégénérative affecte, d’une manière ou d’une autre, divers aspects de la parole et du langage. Par conséquent, l’AAHL révèle des modèles cliniquement utiles. Pour ce faire, il suffit d’enregistrer le discours des participants et d’extraire respectivement les caractéristiques acoustiques et linguistiques des audios et de leurs transcriptions. Plusieurs études indiquent que l’AAHL peut identifier et différencier les personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer, de la maladie de Parkinson et de la démence frontotemporale à un stade précoce ; faire la distinction entre les sous-types de ces troubles ; et prédisez la gravité et la progression de vos symptômes. Cependant, le potentiel de l’AAHL est limité par plusieurs facteurs, car les protocoles de recherche sont très hétérogènes, les systèmes centralisés pour une gestion harmonisée des données font défaut et les technologies sous-jacentes ne sont pas disponibles pour une utilisation clinique.
TELL est un effort stratégique pour relever de tels défis. Cette application Web offre une plateforme intuitive pour collecter, crypter, analyser, télécharger et visualiser des données vocales et linguistiques à des fins cliniques et de recherche. L’application comprend un questionnaire de profil linguistique et un protocole général avec diverses tâches, parmi lesquelles la description de routine, la narration vidéo et la lecture de texte, entre autres. Chaque tâche implique des exigences motrices et cognitives différentes. Des algorithmes de pointe sont utilisés pour capturer des mesures acoustiques sensibles (telles que le débit de parole, la durée des silences et les modèles tonals), ainsi que la fréquence des mots, la valence affective et l’ampleur émotionnelle. Ces tâches et mesures ont été largement validées par des études interdisciplinaires, notamment des travaux sur des populations sous-représentées telles que les Latinos. Les données audio et les transcriptions automatisées sont automatiquement analysées et représentées graphiquement pour une utilisation clinique, et peuvent être téléchargées pour une analyse hors ligne. De même, TELL se conforme à la réglementation en vigueur sur la protection des informations confidentielles. L’application est gratuite et peut être utilisée à des fins de recherche.
L’application gagne en portée et en potentiel. Il est actuellement utilisé dans 10 centres répartis dans six pays différents, un nombre en augmentation. Les tâches et les métriques sont disponibles en anglais, espagnol et portugais, et de nouvelles langues seront ajoutées en fonction des besoins spécifiques de chaque projet. En janvier 2023, un investissement de 500 000 $ a été obtenu (par SF500, un fonds argentin pour les sciences de la vie) pour développer sa version 2.0, qui inclura de nouvelles mesures et des fonctions supplémentaires. En résumé, avec ses caractéristiques actuelles et futures, TELL est une initiative prometteuse pour faire progresser l’équité dans la lutte mondiale contre les maladies neurodégénératives.
Pour demander l’accès et pour plus de détails, d’actualités et de publications, visitez le site Web de TELL à l’ adresse https://tellapp.org/ .
