Sprach-Uhr: Stimmmuster zeigen Hinweise auf Alzheimer und Demenz

Die Analyse gesprochener Sprache gewinnt in der neurobiologischen Forschung zunehmend an Bedeutung. Eine in der Fachzeitschrift Science Advances vom 30. September 2026 veröffentlichte Studie stellt ein Modell vor, das anhand von Stimmmustern ein sogenanntes Sprachalter ermittelt.

Durch den Vergleich dieses Wertes mit dem tatsächlichen Geburtsalter soll eine automatisierte Sprach-Uhr entstehen, die als kostengünstiger und nicht-invasiver Indikator für biologische Alterungsprozesse dienen könnte.

Funktionsweise und Datengrundlage der automatisierten Sprachanalyse

Für die Entwicklung des Systems untersuchten die Forschenden Daten von 2.928 spanischsprachigen Erwachsenen im Alter von 18 bis 88 Jahren aus Argentinien, Chile, Kolumbien, Mexiko und Peru. Rund 1.500 Personen aus dieser Kohorte waren kognitiv gesund.

Die Probanden absolvierten verschiedene Sprachtests, darunter das Nacherzählen eines zuvor gezeigten Films, das erneute Erinnern an Inhalte nach 20 Minuten sowie Aufgaben zur Benennung von Kategorien.

Aus insgesamt sieben unterschiedlichen Sprachaufgaben filterten die Wissenschaftler über 700 spezifische Merkmale heraus. Diese Merkmale bildeten die Grundlage für ein Modell des maschinellen Lernens, das darauf trainiert wurde, das Alter der Testpersonen zu schätzen. Bei den Auswertungen zeigte sich, dass die durchschnittliche Altersschätzung des Algorithmus um etwa neun Jahre neben dem chronologischen Alter der Personen lag.

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Zusammenhänge mit neurodegenerativen Erkrankungen und Biomarkern

Weicht das berechnete Sprachalter deutlich nach oben vom chronologischen Alter ab, deutet dies laut der Studie auf veränderte biologische Prozesse hin. Größere Lücken zwischen Sprachalter und Geburtsalter traten insbesondere bei Personen mit Morbus Alzheimer sowie frontotemporaler Demenz auf. Die stärksten Abweichungen zeigten sich dabei bei Patienten mit einer sprachdominanten Form der frontotemporalen Demenz.

Zudem korrespondierten größere Abstände zwischen den beiden Altersangaben mit strukturellen Hirnveränderungen in MRT-Aufnahmen sowie mit erhöhten Werten des Blutmarkers p-Tau217. Ebenso schnitten Betroffene bei neuropsychologischen Tests zu Gedächtnis, Aufmerksamkeit und Problemlösung schlechter ab.

Im Vergleich zu anderen Alterungsmessungen korrelierten die Sprachalter-Abstände moderat mit dem aus MRT-Bildern errechneten Hirnalter und wiesen schwache Zusammenhänge mit DNA-basierten Alterungsmarkern auf.

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Die Korrelationen mit drei verschiedenen DNA-Methylierungsuhren fielen noch geringer aus. Neben neurobiologischen Parametern standen allerdings auch ungünstigere soziale und wirtschaftliche Bedingungen mit größeren Sprachalter-Abständen in Verbindung.

Grenzen des Ansatzes und Forschungsbedarf

Die Autoren betonen, dass das Verfahren derzeit keinen eigenständigen Demenzdiagnosetest darstellt. Da die Untersuchung auf einer einmaligen Querschnittserhebung basiert, belegen die Ergebnisse keine Vorhersagekraft für künftigen kognitiven Abbau oder eine spätere Demenzentwicklung.

Zudem können Sprachveränderungen vielfältige Ursachen abseits neurodegenerativer Prozesse haben. Bislang wurde das maschinelle Modell ausschließlich für die spanische Sprache trainiert und getestet. Eine Überprüfung der Aussagekraft in anderen Sprachen und unterschiedlichen Bevölkerungsgruppen steht ebenso noch aus wie langfristige Beobachtungen im Rahmen von Längsschnittstudien.

de | wissenschaft | 70221215 |