Vocea ta ar putea oferi informații pe care analizele și scanările nu le surprind
Cercetătorii au testat dacă o sarcină scurtă de numărare poate surprinde informații fiziologice legate de vârstă, pe care ceasurile biologice consacrate ale îmbătrânirii le pot omite.
Conform unui nou studiu publicat în revista npj Aging, vocea ar putea servi ca un marker accesibil al îmbătrânirii funcționale.
Îmbătrânirea este un proces heterogen, în care deteriorarea moleculară, fiziologică și funcțională se acumulează diferit la fiecare individ de-a lungul timpului. Vârsta cronologică se referă la perioada de timp pe care o persoană a trăit-o de la naștere și nu surprinde pe deplin traiectoriile individuale de îmbătrânire.
Măsurile de vârstă biologică estimează aspectele stării moleculare, celulare și fiziologice ale unei persoane, folosind date epigenetice, proteomice și de imagistică, îmbunătățind predicția riscurilor legate de vârstă. Multe dintre aceste metode sunt costisitoare sau invazive, ceea ce face dificilă implementarea pe scară largă. Aceste aspecte subliniază necesitatea unor biomarkeri non-invazivi, ușor de utilizat, care să conecteze deteriorarea celulară cu declinul funcțional.
Cercetătorii de la Weizmann Institute of Science din Israel au investigat dacă vocea umană ar putea fi un biomarker candidat pentru îmbătrânirea funcțională.
Producția de vorbire umană este un proces motor complex, care necesită acțiuni coordonate ale mai multor sisteme fiziologice. Odată cu îmbătrânirea, aceste sisteme suferă declinuri structurale și funcționale bine documentate, care afectează direct calitatea vocii.
Presbylaryngis se caracterizează prin atrofie a corzilor vocale, curbare și reducerea amplitudinii undei mucoase, care împiedică eficiența vibratoare și alterează calitatea vocii. Schimbările sistemice legate de vârstă, inclusiv sarcopenia, reducerea elasticității țesutului conjunctiv și declinul neuromotor, pot afecta și producția vocală.
Aceste schimbări legate de vârstă se reflectă în caracteristici măsurabile ale vorbirii umane, incluzând zgomotul spectral crescut, reducerea prominenței vârfului cepstral și a raportului armonic-zgomot, pantele spectrale alterate și variabilitatea frecvenței fundamentale crescută.
Ascultătorii umani pot folosi în mod natural aceste schimbări vocale pentru a estima vârsta unui vorbitor, cu o eroare medie absolută de 5 până la 10 ani, oferind un punct de referință pentru evaluarea performanței modelelor computaționale.
În studiul curent, cercetătorii au formulat ipoteza că reprezentările vocale obținute prin învățare profundă ar prezice vârsta mai precis decât cele patru seturi de caracteristici acustice predefinite și ar codifica dimensiunile acustice stabilite ale îmbătrânirii vocii.
Ei au analizat înregistrări vocale standardizate de 30 de secunde colectate de la 6.979 de adulți israelieni cu vârste cuprinse între 40 și 70 de ani, în care participanții numărau cu voce tare de la 1 la 30 într-un ritm confortabil. Modelele stratificate pe sexe au fost antrenate folosind învățarea profundă a reprezentărilor vocale pentru a prezice vârsta cronologică exclusiv din caracteristicile vocale, numind predicția rezultată „Vârsta Vocii”.
De asemenea, au evaluat accelerarea Vârstei Vocii ca rezidual dintr-o regresie liniară specifică sexului a Vârstei Vocii pe vârsta cronologică, indicând dacă vocea unui vorbitor suna mai bătrână sau mai tânără decât era de așteptat în funcție de tendința de vârstă ajustată.
Modelele stratificate pe sexe au explicat 54% din variabilitatea vârstei cronologice în rândul participantelor feminine și 44% în rândul participanților masculini. Pentru femei și bărbați, erorile medii absolute pentru predicțiile de vârstă au fost de 3,95 ani și 4,41 ani, respectiv. Aceste erori sunt mai mici decât cele raportate în studiile efectuate de ascultători umani.
În comparația cu un singur mod, Vârsta Vocii a arătat cea de-a doua cea mai bună performanță predictivă printre nouă modele de vârstă cu un singur mod, corelând doar parțial cu alte ceasuri biologice stabilite de îmbătrânire. Această clasificare a fost descriptivă, deoarece modelele au fost evaluate în cohorte specifice de moduri de dimensiuni diferite.
Adăugarea Vârstei Vocii la opt modele moleculare, de imagistică, fiziologice și de stil de viață a îmbunătățit predicția vârstei în 159 din 160 de evaluări, atât pentru sexe, cât și pentru moduri. Când a fost combinată cu metabolomica prin spectrometrie de masă, R² a ajuns la 65% pentru femei și 52% pentru bărbați.
Atât pentru bărbați, cât și pentru femei, accelerarea Vârstei Vocii a fost asociată cu o adipozitate mai mare, cu apnee în somn, cu o saturație de oxigen nocturnă mai scăzută și cu diferențe în măsurile de imagistică hepatică.
Accelerarea Vârstei Vocii a arătat, de asemenea, asocieri specifice sexului cu forța de prindere, măsurile cardiometabolice și măsurile de sănătate osoasă. Pe baza acestor constatări, cercetătorii sugerează că accelerarea Vârstei Vocii ar trebui interpretată ca un indicator dependent de sex, integrând compoziția corporală, somnul, fiziologia hepatică, scheletica și funcțională.
În rândul bărbaților, colesterolul și trigliceridele mai scăzute în grupul care suna mai bătrân contrazic un gradient cardiometabolic advers simplu, astfel încât accelerarea Vârstei Vocii nu ar trebui tratată ca un scor uniform de risc cardiometabolic.
Studiul demonstrează că o înregistrare vocală de 30 de secunde conține un semnal reproducibil legat de vârstă și surprinde informații fiziologice în parte distincte de ceasurile de îmbătrânire consacrate. Vârsta Vocii a adăugat, de asemenea, informații predictive la modelele individuale moleculare și fiziologice.
Reprezentările vocale obținute prin învățare profundă utilizate pentru antrenarea modelelor au codificat liniar dimensiunile acustice stabilite ale îmbătrânirii vocale, indicând că aceste reprezentări păstrează structura vocală semnificativă din punct de vedere fiziologic. Analiza nu a identificat care caracteristici au condus la predicția vârstei sau nu a stabilit performanța în medii de înregistrare noi.
Aceste constatări susțin Vârsta Vocii ca un biomarker candidat pentru îmbătrânirea funcțională, care ar putea fi ușor de colectat și ieftin. Deoarece un eșantion vocal poate fi colectat cu ușurință și repetat, o măsură a Vârstei Vocii validată prospectiv ar putea oferi un prim strat ieftin de stratificare a riscurilor și monitorizare longitudinal
