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Was verraten Sprechtempo, Wortwahl und Pausen über das Altern?
Alter aus der Stimme: Eine neue KI-gestützte „Sprachuhr“ schätzt aus Sprechtempo, Tonhöhe, Wortwahl und weiteren Merkmalen das Lebensalter. Bei 2.928 Spanischsprechenden aus fünf Ländern fiel ein höheres errechnetes Sprachalter mit Demenz, schwächeren kognitiven Leistungen und mehreren biologischen Alterungsmarkern zusammen. Für Diagnose oder Vorhersage reicht das Verfahren noch nicht.
Dublin (Irland). Sprechen ist weit mehr als das Erzeugen von Lauten, denn damit aus Gedanken flüssige Sätze werden, müssen Gedächtnis, Wortabruf, motorische Steuerung, Atem und Stimme eng zusammenspielen. Altersbedingte Veränderungen oder neurologische Erkrankungen können deshalb Spuren in Tempo, Pausen, Wortwahl und Klang hinterlassen. Bisher war jedoch unklar, ob sich solche Signale zu einem übergreifenden Altersmaß bündeln lassen.
Forscher der Universidad de San Andrés (UdeSA) um Adolfo M. García haben nun gemeinsam mit einem internationalen Team eine solche „Sprachuhr“ entwickelt. Grundlage waren Aufnahmen von 2.928 spanischsprachigen Teilnehmern aus Argentinien, Chile, Kolumbien, Mexiko und Peru. Die Stichprobe umfasste 1.504 kognitiv gesunde Menschen, 24 Personen mit leichter kognitiver Beeinträchtigung, 1.068 Alzheimer-Patienten sowie 332 Menschen mit verschiedenen Formen der frontotemporalen Demenz.
Die Teilnehmer beschrieben unter anderem kurze Videos, nannten Wörter aus vorgegebenen Kategorien und erzählten eine Geschichte sofort sowie nach einer Verzögerung nach. Aus den Aufnahmen extrahierte das Team mehr als 700 akustische und sprachliche Merkmale, darunter Sprechtempo und Silbendauer, Tonhöhe, stimmliche Schwankungen, Wortfrequenz, inhaltliche Genauigkeit, emotionale Färbung und die Menge der vermittelten Informationen.
Ein maschinelles Lernverfahren sollte daraus das chronologische Alter schätzen. Die Differenz zwischen geschätztem und tatsächlichem Alter nannten die Forscher „Speech Age Gap“, also Sprachalterslücke. Ein positiver Wert bedeutet dabei nicht, dass ein Mensch tatsächlich um diese Zahl von Jahren schneller altert, sondern nur, dass das Sprachprofil im Modell älter wirkte als aufgrund des Lebensalters erwartet.
Die Altersschätzung selbst blieb relativ grob: Der mittlere absolute Fehler lag bei rund 9,0 Jahren. Entscheidend war deshalb nicht die exakte Alterszahl, sondern die Frage, ob die Abweichung mit unabhängigen Merkmalen von Gehirn, Kognition und Gesundheit zusammenhing.
„Unsere Stimme scheint viel mehr Informationen über das Altern zu enthalten, als wir bisher angenommen haben“, sagt Prof. Agustin Ibanez vom Global Brain Health Institute (GBHI).
Das zeigte sich zunächst beim Vergleich der Diagnosegruppen: Kognitiv gesunde Teilnehmer hatten im Mittel die kleinsten Sprachalterslücken, während sie bei den Patientengruppen größer waren. Besonders hohe Werte traten bei der sprachdominanten frontotemporalen Demenz auf, und auch die nicht sprachdominante Form lag über Alzheimer. Die Unterschiede zwischen gesunden Teilnehmern und allen Patientengruppen waren statistisch deutlich.
Die kombinierte Sprachuhr trennte die klinischen Gruppen zudem besser als einzelne akustische oder sprachliche Merkmalsbereiche für sich. Ein höheres Sprachalter ging zugleich mit schwächeren Leistungen in mehreren kognitiven Bereichen einher, darunter globales Denken, Exekutivfunktionen und verschiedene Gedächtnisleistungen, wobei sich die Beziehungen nicht auf rein sprachliche Tests beschränkten.
Besonders wichtig war der Abgleich mit Messgrößen, die gar nicht aus Sprache stammen. Bei Alzheimer hing eine größere Sprachalterslücke mit höheren Konzentrationen von phosphoryliertem Tau-217 im Blut zusammen, einem Biomarker für Veränderungen, die eng mit der Alzheimer-Pathologie verbunden sind. Über alle verfügbaren Teilnehmer hinweg war der Zusammenhang mit r = 0,21 eher klein, aber statistisch abgesichert.