科學(xué)家發(fā)現(xiàn)一種預(yù)示認(rèn)知能力下降的言語(yǔ)特征

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我們中的許多人在日常生活中都會(huì)遇到 “l(fā)ethologica”，即難以找到單詞。而且它通常會(huì)隨著年齡的增長(zhǎng)而變得更加突出。

經(jīng)常難以找到合適的詞可能預(yù)示著大腦的變化一致隨著阿爾茨海默病疾病 – 在更明顯的癥狀出現(xiàn)之前。

但是，最近的研究來(lái)自多倫多大學(xué)的研究表明，更準(zhǔn)確的指標(biāo)是老年人大腦健康的語(yǔ)速，而不是找詞的困難。

研究人員要求 125 名年齡在 18 至 90 歲之間的健康成年人詳細(xì)描述一個(gè)場(chǎng)景。這些描述的錄音隨后由人工智能（AI） 軟件提取說(shuō)話速度、單詞之間停頓的持續(xù)時(shí)間以及所用單詞的種類等特征。

參與者還完成了一套標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)試，這些測(cè)試用于測(cè)量注意力、思維速度以及計(jì)劃和執(zhí)行任務(wù)的能力。這些 “執(zhí)行 ”能力的年齡相關(guān)下降與一個(gè)人的日常說(shuō)話速度密切相關(guān)，這表明更廣泛的下降不僅僅是難以找到合適的詞。

這項(xiàng)研究的一個(gè)新穎之處在于使用了“圖片-單詞干擾任務(wù)”，這是一項(xiàng)巧妙的任務(wù)，旨在將命名物體的兩個(gè)步驟分開(kāi)：找到正確的單詞并指導(dǎo)嘴巴如何大聲說(shuō)出來(lái)。

在這項(xiàng)任務(wù)中，向參與者展示日常物品（如掃帚）的圖片，同時(shí)播放一個(gè)含義相關(guān)的單詞的音頻剪輯（例如“mop”——這讓人更難想出圖片的名稱）或聽(tīng)起來(lái)相似的單詞（例如“groom”——這更容易）。

有趣的是，研究發(fā)現(xiàn)，老年人的自然語(yǔ)速與他們命名圖片的速度有關(guān)。這突出表明，處理的普遍減慢可能是隨著年齡增長(zhǎng)而更廣泛的認(rèn)知和語(yǔ)言變化的基礎(chǔ)，而不是單詞記憶檢索的特定挑戰(zhàn)。

如何使發(fā)現(xiàn)更強(qiáng)大

雖然這項(xiàng)研究的結(jié)果很有趣，但在不受約束的日常對(duì)話中，尋找回應(yīng)基于圖片的線索的單詞可能無(wú)法反映詞匯的復(fù)雜性。

語(yǔ)言流利度任務(wù)要求參與者在一定時(shí)間內(nèi)從給定類別（例如，動(dòng)物或水果）中生成盡可能多的單詞，或者以特定字母開(kāi)頭，可以與圖片命名一起使用，以更好地捕捉“舌尖”現(xiàn)象。

舌尖現(xiàn)象是指暫時(shí)無(wú)法從記憶中檢索單詞，盡管部分回憶并且感覺(jué)該單詞是已知的。

這些任務(wù)被認(rèn)為是比圖片詞干擾任務(wù)更好的日常對(duì)話測(cè)試，因?yàn)樗鼈兩婕皬囊粋€(gè)人的詞匯表中主動(dòng)檢索和產(chǎn)生單詞，類似于自然語(yǔ)音所涉及的過(guò)程。

雖然語(yǔ)言流利度不會(huì)隨著正常衰老而顯著下降（如2022 年研究），但這些任務(wù)表現(xiàn)不佳可能表明患有神經(jīng)退行性疾病，例如阿爾茨海默氏癥。

這些測(cè)試很有用，因?yàn)樗鼈兘忉屃穗S著年齡的增長(zhǎng)，單詞檢索能力的典型變化，使醫(yī)生能夠識(shí)別超出正常衰老預(yù)期范圍的損傷，并可能檢測(cè)出神經(jīng)退行性疾病。

語(yǔ)言流利度測(cè)試涉及涉及語(yǔ)言、記憶和執(zhí)行功能的各個(gè)大腦區(qū)域，因此可以深入了解大腦的哪些區(qū)域受到認(rèn)知能力下降的影響。

多倫多大學(xué)研究的作者本可以調(diào)查參與者對(duì)找詞困難的主觀體驗(yàn)以及語(yǔ)音停頓等客觀測(cè)量。這將提供對(duì)所涉及的認(rèn)知過(guò)程的更全面理解。

關(guān)于努力檢索單詞的 “感覺(jué) ”的個(gè)人報(bào)告可以提供有價(jià)值的見(jiàn)解，以補(bǔ)充行為數(shù)據(jù)，從而有可能為量化和檢測(cè)早期認(rèn)知能力下降提供更強(qiáng)大的工具。

開(kāi)門(mén)

盡管如此，這項(xiàng)研究為未來(lái)的研究打開(kāi)了令人興奮的大門(mén)，表明揭示認(rèn)知變化的不僅僅是我們說(shuō)什么，而且我們說(shuō)的速度也很好。

通過(guò)利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)（一種 AI），該技術(shù)使用計(jì)算技術(shù)來(lái)分析和理解人類語(yǔ)言數(shù)據(jù)，這項(xiàng)工作推進(jìn)了以前的研究，這些研究注意到公眾人物的口語(yǔ)和書(shū)面語(yǔ)言的細(xì)微變化，例如羅納德·里根和艾里斯·默多克在他們被診斷出癡呆癥之前的幾年里。

雖然這些機(jī)會(huì)主義報(bào)告是基于癡呆診斷后的回顧，但這項(xiàng)研究提供了一種更加系統(tǒng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和前瞻性的方法。

利用自然語(yǔ)言處理的快速發(fā)展將允許自動(dòng)檢測(cè)語(yǔ)言變化，例如語(yǔ)速減慢。

這項(xiàng)研究強(qiáng)調(diào)了語(yǔ)速變化作為認(rèn)知健康重要而微妙的標(biāo)志的潛力，這可能有助于在更嚴(yán)重的癥狀變得明顯之前識(shí)別處于危險(xiǎn)中的人。

克萊爾·蘭卡斯特， 講師， 癡呆癥，薩塞克斯大學(xué)和愛(ài)麗絲·斯坦頓， 博士生， 癡呆癥，薩塞克斯大學(xué)

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本文的早期版本發(fā)表于 2024 年 3 月。

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