A lo largo del día usamos el lenguaje constantemente, produciendo y comprendiendo conversaciones, historias, descripciones y monólogos de diverso tipo (es decir, textos ricos, cohesivos y coherentes). Sin embargo, si tomamos cien artículos al azar en el campo de la neurolingüística, veremos que la mayoría -o incluso la totalidad- utilizan tareas con palabras aisladas, descontextualizadas y secuenciadas de forma aleatoria. ¿Por qué será que la disciplina que busca entender cómo funciona el lenguaje en el cerebro humano está tan alejada de la realidad cotidiana del lenguaje? ¿Y de qué formas podría forjarse una neurolingüística más naturalista?
Según el Dr. Adolfo García, director del Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés e investigador del CONICET, el enfoque tradicional permite controlar fácilmente las variables a analizar. “Este abordaje fue, es y será fundamental para comprender los intrincados mecanismos del cerebro y el lenguaje. Ahora bien, también podemos profundizar esta exploración”. Es por eso que García y su equipo buscan complejizar este tipo de estudios y analizar el lenguaje en su “hábitat natural”.
“En esta línea de investigación -amplía el investigador- proponemos dos aproximaciones para conseguir una neurolingüística más realista. La primera atiende los mecanismos cerebrales implicados en la modalidad receptiva, es decir, cuando uno lee o escucha textos naturalistas. Aquí, nos hemos focalizado en textos que enfatizan los movimientos corporales de los protagonistas, como vía para entender los vínculos entre el discurso y la acción física”
“La segunda atiende a la producción del discurso, fenómeno que abordamos mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural. En ambos casos, buscamos identificar patrones que sirvan para detectar la presencia de enfermedades cerebrales”, resume García, quien, además, es Senior Atlantic Fellow del Global Brain Health Institute (Universidad de California, San Francisco, Estados Unidos).
Discurso, cerebro y cuerpo
Probablemente pocas personas pensarían que mediante la lectura o escucha de un cuento o historia, un profesional puede obtener información relevante para diagnosticar una patología neurológica. Sin embargo, la ciencia no deja de sorprender y avanza a pasos agigantados para brindarle a la comunidad médica más opciones y alternativas que faciliten su trabajo.
Desde la primera aproximación, que trabaja sobre la comprensión de textos, García y su equipo generaron textos que cuentan con la naturalidad de un escrito cotidiano, pero que, a su vez, poseen todo el control estadístico que caracteriza los experimentos típicos con palabras aisladas. “Trabajamos sobre un problema particular: los mecanismos cerebrales que se activan cuando uno comprende lenguaje de acción, es decir, unidades verbales que evocan movimientos corporales, como “El niño pedalea en su bicicleta por las calles de Roma”, ejemplifica el doctor en Letras.
García explica que, durante más de 30 años, múltiples experimentos típicos con palabras sueltas han indicado que, si uno lee palabras de acción, se activan mecanismos motores del cerebro, es decir, los mismos circuitos que nos permiten realizar acciones físicas con el cuerpo. “Ante esto -plantea el investigador-, la primera pregunta que nos hicimos fue si esos resultados tan robustos realmente se replicaban cuando esas palabras están insertas en textos reales. Estrictamente, no podemos asumir a priori que esto sea así, dado que el mismo contexto lingüístico puede alterar la forma en que se procesa cada palabra individual”.
“Fue así que diseñamos textos que, si bien parecen ser ordinarios, están controlados y construídos cuidadosamente y contemplan más de 20 variables de análisis: cantidad de oraciones, complejidad gramatical, metaforicidad, frecuencia, entre otras. Algunos tienen alto contenido de palabras de acción y otros cuentan historias que no implican movimientos del personaje”, revela García, quien también es Investigador del Programa Interdisciplinario de Investigación Experimental en Comunicación y Cognición (PIIECC) en la Facultad de Humanidades de la Universidad de Santiago de Chile.
Además de la construcción de los textos, el equipo de investigación publicó un protocolo para construirlos y varios trabajos publicados con distintas poblaciones y técnicas neurocientíficas donde los han probado. “En particular, hemos utilizado estos textos de acción, así como otros tipos de textos construidos sistemáticamente, para revelar déficits discursivos específicos en pacientes con enfermedad de Parkinson, epilepsia del lóbulo frontal, ataxia espinocerebelosa y demencia frontotemporal”, puntualiza García.
De textos, cerebros y algoritmos
Es sabido que la tecnología es una gran herramienta en incontables ámbitos de la vida. La medicina, no es la excepción. El desarrollo de la tecnología ha ayudado a la fabricación de nuevos fármacos y tratamientos, mejorando investigaciones médicas y simplificando procesos. La segunda aproximación naturalista del equipo de García se nutre de desarrollos digitales recientes para “entrenar” computadoras con el fin de encontrar patrones que ayuden a caracterizar e identificar diversas enfermedades cerebrales.
“El segundo enfoque que encaramos para lograr una neurolingüística más real se centra en la producción del lenguaje y en técnicas de análisis automatizado del habla y el discurso. Les pedimos a los participantes que hablen sobre distintas cosas y los grabamos. Por un lado, analizamos la señal de audio y aprovechamos la variada información que nos proveen las pausas, los ritmos, los cambios en el tono y el timbre de los pacientes. Por el otro, transcribimos automáticamente los audios y, con técnicas de procesamiento del lenguaje natural, detectamos patrones morfosintácticos y semánticos”, indica el neurolingüística.
“Una vez que tenemos esos patrones -continúa-, aplicamos aprendizaje de máquinas y, por ejemplo, detectamos pistas de una persona que tiene Alzheimer o Parkinson. Una forma sencilla de pensarlo es esta: podemos entrenar una máquina cargándole textos dichos por personas sin Alzheimer y textos de personas que tienen la enfermedad. Luego, cuando la máquina ya aprendió esos patrones, le damos un texto nuevo sin decirle nada y le pedimos que nos diga a qué grupo pertenece esa información”.
García señala que con estos abordajes pueden inferir hasta la severidad del cuadro en varias enfermedades. “Lo atractivo es que lo hacemos viendo el lenguaje en su contexto y no solo con palabras aisladas, es decir, es posible hacer una neurolingüística naturalista y encontrar correlatos de un montón de aspectos del lenguaje y enfermedades”, destaca el investigador, a la vez que resalta que “la idea es sumar recursos a las estrategias existentes, que resultan fundamentales”. Esta mirada integrativa favorece un diálogo constante entre abordajes clásicos e innovadores en el estudio neurobiológico del lenguaje.