Az Birekaç Dakika Konuşmak Beyin Sağlığı ve Yaşlanma Hakkında Pencere Açabilir

Latin Amerika’da neredeyse 3.000 yetişkin üzerinde yapılan bir çalışma ile Science Advances‘te yayımlanan otomatik analiz, kısa ses kayıtlarından “konuşma yaşı” tahmini üretebilir; bu tahmin demans hastalarında bilişsel olarak sağlıklı yetişkinlere göre daha yaşlı çıkıyor. Konuşma tabanlı bu tahmin ile kişinin gerçek yaşı arasındaki fark, beyin taraması ve DNA tabanlı yaşlanma ölçümleri, Alzheimer hastalığının bir kan işareti ve yaşam boyu sosyal zorluklarla ilişkili bulundu.

Kişinin bedeninin takvim yaşından daha yaşlı veya daha genç görünüp görünmediğini tahmin etmek için bilim insanları biyolojik yaşlanma saatleri olarak bilinen araçları kullanır. Biyolojik yaşlanma saati, bir kişinin yaşını tahmin etmek için fiziksel veya davranışsal verileri analiz eden istatistiksel bir modeldir. Bu tahmini yaş ile kişinin gerçek kronolojik yaşı arasındaki farka yaş açığı denir; pozitif bir açık genellikle hızlanmış yaşlanma, negatif bir açık ise daha sağlıklı, gecikmiş yaşlanma olarak yorumlanır.

Kurumsallaşmış çoğu yaşlanma saati, beyin dokusu hacmi ve aktivitesini ölçmek için manyetik rezonans görüntülemeyi (MRG) veya DNA’daki epigenetik metilasyon olarak bilinen kimyasal değişiklikleri incelemek için kan alımını kullanır. PsyPost tarafından 2026’nın başlarında kapsanan bir çalışma, kan testlerinin Latin Amerika nüfuslarında demansla ilişkili proteinleri tespit edebileğini göstermiş olsa da, hem nörogörüntüleme hem de moleküler kan analizleri düşük gelirli bölgelerde yaygınlaştırmak için hem pahalı hem de lojistik açıdan zordur. Anket ve bilişsel muayeneye dayanan davranışsal yaş saatleri de eğitilmiş uzmanlar gerektirir ve bir hastanın okuryazarlık düzeyi tarafından etkilenebilir.

Doğal konuşma, beyin ve bedenin nasıl yaşlandığını izlemek için erişilebilir, invaziv olmayan bir alternatif sunabilir. Konuşma, normal yaşlanma sırasında değişen ve nörodejeneratif hastalıklarda daha hızlı bozulan çok sayıda bilişsel ve fiziksel sistemin hızlı koordinasyonunu gerektirir. Daha yavaş bir konuşma hızı ve kelimeler veya heceler arasındaki daha uzun duraklamalar, zihinsel işleme hızı ve kelime bulma yeteneğindeki düşüşleri yansıttığı düşünülüyor.

Ses tonundaki değişimler ve kelimelerin duygusal tonu, demansda sıkça görülen düzleşmiş duygusal ifadeyi yakalayabilir. Fiziksel nesneler yerine soyut fikirlere dayanmak veya daha az kesin terimler kullanmak gibi kelime dağarcığındaki değişimler, beynin genel bilgi ve gerçekleri depolayan sistemi olan semantik belleğin aşınmasına işaret eder.

Araştırma, Şili’deki Universidad Adolfo Ibáñez’e bağlı Latin Amerika Beyin Sağlığı Enstitüsü’nden Hernan Hernandez önderliğinde; üst yazarlar arasında Agustin Ibanez ve Adolfo M. García yer alıyor. Ibanez, Trinity College Dublin’deki Global Brain Health Institute’ta küresel beyin sağlığı profesörü, Latin Amerika Beyin Sağlığı Enstitüsü’nün bilimsel müdürü ve Barcelonaβeta Brain Research Center’ın stratejik bilimsel müdürü. García ise Arjantin’dki Universidad de San Andrés’in Bilişsel Nöroloji Merkezi’ni yönetiyor ve Kaliforniya Üniversitesi, San Francisco’daki Global Brain Health Institute ile Universidad de Santiago de Chile ile bağlantılı.

Bu araştırmacılar, bir kişinin kronolojik yaşı ile konuşmasından tahmin edilen yaş arasındaki tutarsızlıkların farklı demans türlerini ayırt edip edemeyeceğini ve içsel biyolojik yaşlanmayı yansıtıp yansıtmayacağını test etmek istedi.

“Bu çalışma, birbirine bağlı iki amaçtan doğdu,” dedi Ibanez PsyPost’a. “İlk olarak, grubumuz yaşlanma ve demans boyunca biyolojik, beyin, davranışsal ve exposome süreçlerinin birikmiş yükünü yakalayan birden fazla yaşlanma saati geliştirdi. İkinci olarak, yerleşik biyomarker’ların çoğu pahalı ve ölçeklendirmesi zor, özellikle kaynak açısından sınırlı ortamlarda. Bu nedenle doğal konuşmanın, birden fazla yaşlanma boyutunu aynı anda yakalayan ucuz ve invaziv olmayan bir ölçüm sunabileceğini test etmek istedik.”

“Sağlıklı yaşlı yetişkinlerde ve demans hastalarında birden fazla sosyobiyolojik faktörü göz önünde bulundurarak, konuşma kayıtlarının (uygun fiyatlı, doğal, ölçeklenebilir bir veri kaynağı) yaşlanmaya dair güvenilir tahminler sunabileceğini belirlemek istedik,” diye ekledi García.

Araştırmacılar, Kolombiya, Peru, Meksika, Şili ve Arjantin dahil olmak üzere beş Latin Amerika ülkesinden 2.928 ana dili İspanyolca olan katılımcının verilerini analiz etti. Katılımcılar çok ülkeli bir araştırma ağı aracılığıyla seçildi ve ortalamaya göre yaklaşık 65 yaşındaydı; örnekte kadınlar %67 oranında yer alıyordu. Kümeye 1.504 bilişsel açıdan sağlıklı birey ile çeşitli nörodejeneratif hastalıklarla tanı konmuş 1.424 hastaydı.

Hasta grubu içinde 24’ü hafif bilişsel bozukluk (HBB) taşıyordu; bu, normal yaşlanma ile demans arasında bir geçiş evresidir. 1.068’i ise en yaygın demans türü olan ve ilerleyici hafıza kaybıyla karakterize Alzheimer hastalığına sahipti. Diğer 332 hastada ise beynin frontal ve temporal loblarındaki hasarla ortaya çıkan bir bozukluk grubu olan frontotemporal demans vardı. Araştırma ekibi, frontotemporal demans hastalarını öncelikle davranış ve hareketi etkileyen varyantları olan 255 birey ile öncelikle dil üretimi ve anlamayı bozan varyantları olan 77 birey olarak ikiye böldü.

Her katılımcı, sessiz bir odada animasyonlu bir videoyu betimlemek, kısa bir öyküyü hem hemen hem de 20 ile 30 dakika süren bir gecikmeden sonra yeniden anlatmak ve 60 saniye içinde belirli bir harfle başlayan ya da hayvanlar gibi bir kategoriye ait olabilen mümkün olduğunca çok sözcüğü söylemek dahil olmak üzere yedi kısa konuşma görevini tamamladı. Araştırmacılar, ses kayıtları García’nın kurucu ve baş bilimsel görevlisi olarak görev yaptığı, otomatik konuşma analizi yapan TELL adlı uygulama ile işledi. Bu süreç arka plan gürültüsünü temizledi, katılımcının sesini muayene eden kişinin sesinden ayırdı ve metin çevirileri üretti.

Bu kayıtlardan ve metin çevirilerinden ekip, 700’den fazla ayrı akustik ve dil ölçümü çıkardı ve bunları yedi bileşik kategoriye grupladı: konuşma zamanlaması, ses tonu, duygusal içerik, sözcük sıklığı, sözlülük, anlamsal somutluk ve anlamsal ayrıklık (bir sözcüğün ne kadar özgül olduğu, örneğin “kuş” yerine “serçe” demek gibi).

Bilim insanları, bu yedi konuşma kategorisinde bir makine öğrenmesi modeli eğitti ve kronolojik yaşı tahmin etmek için kullandı, ardından her katılımcının gerçek yaşını tahmin edilen yaşdan çıkararak konuşma yaşı açısını hesapladı. Ortalamaya göre modelin yaş tahminleri katılımcıların gerçek yaşından ortalama dokuz yıl sapma gösterdi ve örnekteki yaş varyansının yaklaşık yüzde 44’ini açıkladı; yaş tahmini modellerinde yaygın olarak uygulanan istatistiksel düzeltme sonrasında tahmin edilen ve gerçek yaşlar 0,74 oranında korelasyon gösterdi. Konuşma süresi ve sözcük söyleme sıklığı, korunmuş veya daha genç sesli konuşmayı gösteren en etkili özellikler olurken, ses tonu değişimleri ve olumsuz duygusal sözcük içeriği, konuşmanın hızlanmış yaşlanmasını gösteren en güçlü göstergelerdi.

Tanı gruplarını karşılaştırdıklarında, bilişsel açıdan sağlıklı yetişkinler en düşük konuşma yaşı açısını gösterirken, her hasta grubu daha büyük açıklar sergiledi ve bu durum daha yaşlı sesli konuşmayı yansıttı. Dil baskın frontotemporal demans hastaları en büyük konuşma yaşı açısını gösterdi, ardından davranışsal veya motor frontotemporal demans hastaları geldi ve ardından da Alzheimer hastaları ile hafif bilişsel bozukluğu olan hastalar geldi.

Bu grup farkları, kronolojik yaş, cinsiyet, eğitim yılı, köken ülkesi, tıbbi eşlik eden hastalıklar ve bir katılımcının kaç dil konuştuğu gibi değişkenler kontrol edilen duyarlılık analizlerinde dayanıklı kaldı. Araştırmacılar ayrıca, katılımcıların bir alt kümesinde çok dilli konuşmanın daha düşük konuşma yaşı açıkları ile ilişkili olup olmadığını inceledi ve çok dilli konuşanlarda istatistiksel olarak anlamlı hale gelmeyen, genç sesli konuşmaya doğru hafif bir eğilim buldu.

Ek karşılaştırmalarda, tam konuşma saati konuşma yaşını, herhangi bir izole akustik veya dil kategorisinin tek başına olduğundan daha etkili biçimde ayırdı. “Yaşanma, konuşmanın birden fazla boyutu—süre, sözcük seçimi, anlam özellikleri, vurgu ve sözel çıktı—üzerinde dağıtılmış bir iz bırakır,” García açıkladı. “Tek bir özellik tüm hikayeyi anlatmaz; bilgilendirici sinyal bu özelliklerin birleşiminden ortaya çıkar.”

“Beyin hastalıkları çok sık yalnızca dili etkilediği ya da dili geniş çapta etkilemediği düşünülüyor,” García, “Bu durum genellikle dilin zayıf bir şekilde tanımlanmasından kaynaklanıyor. Konuşma ve sözlü anlatının zengin biçimde incelenmesiyle ortaya çıkan sinyaller, tanısal özelliği olarak geleneksel olarak dille ilişkilendirilmeyen hastalıkların tespitini, ayrımını ve karakterizasyonunu iyileştirebilir.”

Araştırmacılar ardından bu konuşma yaşı açıklarının bilişsel test sonuçları, kan biyomarkerları ve yaşam boyu sosyal çevreyle nasıl ilişkili olduğunu inceledi. Tüm kohortta daha büyük konuşma yaşı açıkları, hafıza, yürütücü işlev, günlük günlük işlevsellik ve sözlü ile sözlü olmayan görevlerde daha kötü performansla ilişkilendirildi. Bu ilişki, bir hikayeyi anlatma gibi sözlü bileşeni olan testlerde, karmaşık bir figürü kopyalayıp sonra yeniden çizme gibi yazarların sözlü olmayan olarak sınıflandırdığı testlere göre daha güçlüydü. Kan testi uygulanan katılımcıların bir alt kümesinde, yüksek konuşma yaşı açıkları, Alzheimer hastalığı sırasında beyinde biriken bir protein olan fosforile edilmiş tau-217’nin kan plazma düzeylerinde yükselmesiyle, özellikle Alzheimer hastaları arasında ilişkilendirildi.

Ekip ayrıca her bir katılımcının sosyal exposome’ını değerlendirdi; bu, eğitim, gıda güvensizliği, finansal stres, sağlık hizmetine erişim ve çocukluk dönemi zorlukları gibi yaşam boyu sosyoekonomik faktörleri kapsayan 319 anket öğesini birleştiren kapsamlı bir ölçüydü. Yüksek konuşma yaşı açıkları, sağlıklı kontroller ve Alzheimer hastalarında daha olumsuz bir sosyal exposome ile ilişkilendirildi; bu, birikmiş sosyal zorlukların bir kişinin ne kadar yaşlı göründüğünde yansıyabileceğini gösteriyor. Bu bulgu, aynı araştırma ağından birkaç üyenin gerçekleştirdiği ve Latin Amerika kohortlarında daha ağır bir yaşam boyu sosyal zorluk yükünün daha kötü bilişsel işlev ve bozulmuş beyin bağlantısıyla ilişkilendirildiğini bulan, 2025 yılında PsyPost tarafından kapsayan önceki araştırmalarla uyumlu.

“Konuşmanın yalnızca beyin ve moleküler yaşlanmayı değil, aynı zamanda sosyal maruziyet ortamını da yansıttığı beni özellikle etkiledi,” dedi Ibanez. “Bu, insanların içinde yaşadığı birikimli ortamların (sosyoekonomik durumları, eğitimleri, kaynaklara erişimleri ve diğer yaşam boyu maruziyetleri) konuşma gibi sıradan bir olguda da ölçülebilir izler bırakmış olabileceğini düşündürüyor.”

Konuşma saatlerinin içsel biyolojik yaşlanmayı gerçekten yansıtp yansıtmadığını doğrulamak için yazarlar, nörogörüntüleme ve kan DNAı verileri bulunan katılımcı alt gruplarında konuşma yaşı farklarını, yerleşik beyin ve epigenetik saatlerle karşılaştırdı. Konuşma yaşı farkları, sağlıklı kontroller ve tüm demans grupları açısından, gri madde hacmini ölçen yapısal MR taramalarından elde edilen beyin yaşı farklarıyla (korelasyon 0.42), dinlenme durumunda beyin bölgelerinin birbirleriyle nasıl iletişim kurduğunu ölçen fonksiyonel MR taramalarıyla (korelasyon 0.49) ve birleşik bir beyin saatiyle (korelasyon 0.53) orta ila güçlü pozitif korelasyonlar gösterdi. Buna ek olarak, daha büyük konuşma yaşı farkları, beyaz kan hücrelerindeki DNA metilasyon kalıplarını ölçen üç bağımsız epigenetik saatte hızlanmış biyolojik yaşlanma ile pozitif ilişkilendi; özellikle sağlıklı yetişkinlerde ve Alzheimer hastalarında bu bağlantılar daha zififti (0.2 civarında korelasyonlar) ve beyin saatleriyle olanlara göre daha zayıftı.

Ekip belirli beyin ağlarını incelediğinde, konuşma saatinin izole beyin devrelerinin yaşlanmasından (beyin için özel dil ağı dahil) daha çok bütün beynin yaşlanmasını izlediğini buldu. Yalnızca dil ağı ve konuşmayı izleyip dikkati yönlendirmeye yardımcı olan dikkat ağı, konuşma saatiyle küçük düzeyde bağlantılar gösterdi; diğer bireysel beyin ağları ise istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki göstermedi.

“Vurgulanabilecek bulgulardan biri, yalnızca konuşmadan elde edilmiş olmasına rağmen konuşma zamanlamasının birkaç demans sendromu boyunca beyin yaşı ölçüleriyle ne kadar güçlü bir şekilde uyum sağladığıydı,” dedi García PsyPost’a. “Ayrıca tüm beyini kapsayan yaşlanma ölçülerinin, bireysel işlevsel ağların çoğundan daha güçlü bir şekilde konuşma yaşlanmasıyla ilişkili olması da bizi meraklandırdı. Bu da konuşmanın, tek bir dil devresinin durumu yerine dağıtık sistemlerin koordineli durumunu yansıtıyor olabileceğini düşündürüyor.”

“Konuşma, genellikle varsayduğumuzdan yaşlanma hakkında çok daha fazla bilgi içeriyor görünüyor,” diye not düştü Ibanez. “Konuşmamızdan elde ettiğimiz yaşlanma ölçümü, yalnızca bilişsel ve klinik bozulma ile değil, aynı zamanda beyin yaşlanması, epigenetik yaşlanma, p-tau217 ve sosyal maruziyetlerle de ilişkilidir. Bu da birkaç dakikalık bir konuşmanın nihayetinde daha geniş bir beyin ve biyolojik sağlık için erişilebilir bir pencere sağlayabileceğini öne sürüyor.”

Bağımsız bir araştırmacının değerlendirmesi, çok ülkeli girişimin ölçeğini ve nörodejeneratif durumlar arasında konuşmaya dayalı yaşlanma işaretlerinin yorumlanmasının inceliklerini birlikte ortaya koydu. Kohortun dil baskın frontotemporal demans grubu, bir kişinin konuşma veya sözcük anlamlarını anlama yeteneğini kademeli olarak aşındıran nörolojik sendromlar olan primer progreseyen afazinin akıcı olmayan ve semantik varyantlarını içeren hastaları barındırıyordu.

“Hernandez ve arkadaşları, konuşma örneklerinin akustik ve dilbilgisi özelliklerini bir makine öğrenimi algoritması kullanarak yaş tahmini için analiz etmiş ve ardından tahmini yaş ile gerçek yaş arasındaki sapmaları hesaplamış olacak şekilde yaşlanmaya dair yenilikçi bir işaret türetmiştir,” dedi bu çalışma dahil olmayan Almanya’daki Hamburg-Eppendorf Tıp Merkezi Sistem Nöroloji Enstitüsü’nden doktora sonrası araştırmacı Mai-Carmen Requena-Komuro PsyPost’a. “Büyük ölçekli bir İspanyolca konuşan kohortta, birkaç Latin Amerika ülkesinde yaşayan sağlıklı yaşlı insanları demans tanısı almış insanlardan ayırmamızı sağlayan ‘konuşma yaşı açıklıkları’ (SAG’ler) gösteriyorlar.”

Requena-Komuro, “Konuşma bozuklukları, ön-şakak demansının dil varyantlarının (mevcut kohorte dahil edilen akıcı olmayan varyant primer progreseyif afazi ve varyant primer progreseyif afazi) bilinen özellikleridir, ancak hedeflenen spesifik konuşma alanları farklılık gösterir” dedi. “Konuşma bozuklukları, son zamanlarda Alzheimer hastalığı tanısı alan hastalarda daha fazla dikkat çekiyor (aslında logopenik primer progreseyif afazi olarak bilinen bir AD dil varyantı var).”

Tüm araştırmalarda olduğu gibi, katılımcıların nasıl tarama edildiği de dahil olmak üzere göz önünde bulundurulması gereken bazı uyarılar var. Çalışmada bilişsel açıdan sağlıklı sayılmak için katılımcıların işlevsel bağımsızlık göstermesi ve bilişsel gerilemeyi taramak için kullanılan standart 30 puanlık bir anket olan Mini-Mental State Examination (MMSE)’den 30 üzerinden 25’in üzerinde puan alması gerekiyordu. Buna ek olarak, özellikle hafif bilişsel gerilemesi olan 24 hastanın ve dil baskın ön-şakak demansı olan 77 hastanın dahil olduğu belirli alt grupların örneklem boyutları nispeten küçüktü ve tüm katılımcıların kan, beyan taraması veya epigenetik veriye sahip değildi. Çalışma, tek bir noktada toplanan kesitsel verilere dayandığından, yaşlı bir sesin gelecekteki bilişsel gerilemeyi gerçekten öngördüğünü veya yıllar içinde yaşlanma hızını izlediğini kanıtlayamaz.

“Demansla yaşayan, bu kadar çeşitli ve büyük bir kohortu bu kadar çok ülkede başarıyla kaydetmelerini takdirle karşılıyorum,” Requena-Komuro belirtti. “Ancak beni biraz şüpheci yapan birkaç nokta var: (i) sağlıklı kontroller için MMSE eşik puanı 25 olarak belirlenmiş olsa da, sorular nispeten kolay, bu yüzden yaşlı yetişkinlerin 28’in altında bir puan almalarını beklemem. Bu sağlıklı kontrollerden bazıları aslında MCI grubuna ait olmuş olabilir; (ii) katılımcıların yaşını tahmin etmeyi hedefleyen regresyon modellerinin hem yaşlı sağlıklı hem de demanslı yaşlıları içerip içermediği belirsiz; sağlıklı yaşlılarla sınırlı bir başlangıç modelinin, önce demanslı yaşlıların nerede ve ne kadar sapma gösterdiğini daha iyi anlamaya yardımcı olmasını beklerdim.”

“Tüm konuşma özellikleri aynı yöne gitmese de, hepsi ‘konuşma yaşı açığı’ (SAG) kavramına katkıda bulunuyor,” Requena-Komuro ekledi. “Bu nedenle okurlara SAG’yı bozulmuş konuşmanın genel bir göstergesi olarak yorumlamamaları konusunda uyarıda bulunmak isterim. Genel olarak bu çalışma, ilişki grafikleriyle zengin ancak ilişki nedensellik anlamına gelmez. SAG’nın çok farklı faktörlerle ilişkili olması, bu bireysel faktörlerin tek tek değerlendirilmesinden çok daha fazla bir açıklama sunmaz.”

Başka bir düşünce, farklı nörodejeneratif hastalıkların yaşam boyu boyunca nasıl ilerlediği ve aynı tanı kategorisi içinde kişiden kişiye konuşma örüntülerinin ne kadar değiştiğiyle ilgilidir. Frontotemporal demans, tipik Alzheimer hastalığına göre genellikle daha erken yaşta başlar.

“Genellikle daha hipotez yönlendirmeli bir çalışma daha açıklayıcı olurdu,” Requena-Komuro açıkladı. “Frontotemporal demans (FTD) erken yaşta başlayan bir demans türüdür; bu nedenle bu alt grupların SAG skorlarının Alzheimer grubunkinden belirgin şekilde yüksek olması şaşırtıcı değildir (FTD hastalarında demans belirtileri daha erken başlıyorsa, aynı yaşta karşılaştırıldığında belirtilerin muhtemelen daha şiddetli olacağı söylenebilir). Belki de SAG için geçerliliği gösteren bu bir yöntemdir, ancak aynı klinik grup içinde bile bireysel seyirlerde görülen belirgin değişkenlik göz önüne alındığında, SAG tanının konulması veya hastalığın ilerlemesinin betimlenmesi için tek başına kullanılan bir ölçüm olamaz. Bu nedenle yazarların iddia ettiğinin aksine, demans için standart bilişsel ve nöropsikolojik testlerin yerini almaya hazır olmadığımızı söylerim.”

Çalışmanın yazarları ayrıca konuşma saatini, mevcut değerlendirmelerin tamamlayıcısı olarak tanınan tek başına bir tanı testi değil olarak tanımlıyor. “Konuşma saati, gruplar arasında belirgin farkları ortaya koydu ve özellikle beyin yaşı ölçümleriyle güçlü ilişkiler gösterdi; ancak bir kişinin sağlığı veya prognozu için tek başına bir test olarak değil, diğer kanıtlarla birleştirildiğinde bilgilendirici hale gelen bir sinyal olarak değerlendirilmesi en doğrusudur,” García belirtti. “Pozitif bir konuşma yaşı açığının, birinin kelime anlamında ‘daha hızlı yaşlandığına’ dair bir tanı veya kanı olarak yorumlanması doğru değildir.”

Çalışmanın tamamen beş Latin Amerika ülkesinde İspanyolca konuşanlar arasında, yapılandırılmış konuşma görevleri kullanılarak yürütülmesi nedeniyle, konuşma zamanının diğer dillere veya günlük samimi konuşmalara doğrudan uygulanabilmesi için ek araştırmalara ihtiyaç vardır. Farklı diller kendine özgü dilbilgisi kuralları ve akustik ritimlere sahiptir; bu nedenle İspanyolcada Alzheimer veya frontotemporal demans işareti olarak kullanılan belirli özelliklerin diğer dillerde farklı davranması muhtemeldir, özellikle sözcüklere dayalı özellikler, önceki dil karşılaştırması çalışmalarında zamanlamaya dayalı özelliklerden daha az aktarılmıştır. Otomatik ses analizinin kliniklerde ve halk sağlığı programlarında rutinen bir tarama aracı olarak kullanılabileceğini belirlemek için zaman içinde çeşitli, çok dilli nüfusları izleyen uzun vadeli çalışmalar gerekecektir.

“Bazı ilişkiler büyük değil, orta düzeydeydi; bu nedenle bu araç, yerleşik klinik araçların yerine geçecek bir şeyden çok tamamlayıcı bir biyomarker olarak değerlendirilmelidir,” Ibanez sözlerini şöyle sürdürdü: “Yaşlanma saatleri birer tahmindir, tanı ya da belirli bir kişinin ne kadar hızlı yaşlandığını belirleyen kesin ölçümler değildir. Önemlisi, bu çalışma öncelikli olarak kesitsel niteliktedir; dolayısıyla henüz bireysel yaşlanma eğrileri hakkında çıkarım yapamayız ya da konuşması ‘daha yaşlı’ görünen bir kişinin zaman içinde kaçınılmaz olarak daha hızlı yaşlandığını söyleyemeyiz.”

“Değerli bir sonraki adım, konuşma yaşı farklarının uzun vadeli bilişsel ve klinik değişimleri öngörebileceğini belirlemek, özellikle farklı dillerde bunu değerlendirmektir,” García şöyle ekledi: “Gelecekteki durumların öngörülmesi, konuşma biyomarker araştırmalarında temel ancak nadiren ulaşılan bir kilometre taşıdır.”

Önümüzdeki dönemde ekip, yaşam tarzı ve klinik müdahalelerin ses yaşlanması belirleyicilerini nasıl etkileyebileceğini ve bu araçların sınırlı tıbbi altyapıya sahip bölgelerde demans araştırmalarını nasıl genişletebileceğini incelemeyi planlıyor.

“Beyin sağlığını iyileştiren müdahalelerin konuşma yaşlanmasını daha sağlıklı bir seyire yönlendirip yönlendirmediğini test etmek ve bu modelleri diller, kültürler ve daha doğal konuşma koşullarında doğrulamak istiyoruz. Çalışmanın önemli yönlerinden biri, demans araştırmalarında hâlâ yeterince temsil edilmeyen nüfusları içeren beş Latin Amerika ülkesinde neredeyse 3.000 katılımcının dahil edilmesidir. MRI, PET veya gelişmiş moleküler biyomarkerlara ölçekli erişimin zor olduğu ortamlarda konuşmaya dayalı yaklaşımlar özellikle değerli olabilir,” diye konuştu Ibanez.

“Speech clocks decode dementia phenotypes, social exposome, and biological aging” başlıklı çalışma, Hernan Hernandez, Lizeth Katherine Pedraza, Hernando Santamaria-Garcia, Sebastian Moguilner, Agustina Legaz, Pavel Prado, Jhosmary Cuadros, Lucía Amoruso, Liset Gonzalez, Damián Dellavale, Juan Pablo Espinoza–Puelles, Javier Palma Espinosa, Cecilia Jarne, Fabio Mattiussi, Matías Caccia, Alejandro Sosa Welford, Nicolás Pelella, Jeremías Inchauspe, Franco J. Ferrante, Gonzalo Pérez, Marcelo Adrián Maito, Guido Rocatti, Maria Eugenia Godoy, Joaquin Migeot, Paulina Orellana, Ariel Caviedes, Martin Bruno, Leonel Takada, Andrea Slachevsky, Maria I Behrens, Bárbara Bruna, David Aguillon, Lina Zapata, Jose Alberto Avila-Funes, Nilton Custodio, Bruce Miller, Maria Luisa Gorno-Tempini, Stefanie Pina Escudero, Pablo Reyes, Kun Hu, Maira Okada de Oliveira, Carlos Coronel-Oliveros, Josephine Cruzat, Juan Felipe Cardona, Michael Corley, Irene B. Meier, Vaibhav A. Narayan, Enzo Tagliazucchi, Sandra Baez, Claudia Duran-Aniotz, Adolfo M. García ve Agustin Ibanez tarafından kaleme alındı.