Por Claudia Peñaloza, The Conversation

La gran idea
Una nueva investigación muestra que el modelado computacional puede predecir cómo responderán los pacientes bilingües con accidente cerebrovascular al tratamiento del lenguaje, y eso podría ayudar a los médicos a identificar en qué idioma enfocar el tratamiento y aumentar las posibilidades de mejora en ambos.

La afasia es un trastorno del habla y el lenguaje que a menudo es causado por un accidente cerebrovascular. Las personas bilingües con afasia suelen tener dificultades para recuperar palabras en ambos idiomas. Si bien la terapia del lenguaje puede ayudarlos a mejorar su capacidad para comunicarse, a menudo los médicos no tienen claro a qué idioma apuntar en el tratamiento.

Soy un neurocientífico cognitivo y mi trabajo actual se centra en los resultados del tratamiento del lenguaje en bilingües con afasia. Como parte del Laboratorio de Investigación de Afasia de la Universidad de Boston, mis colegas y yo trabajamos con científicos informáticos de la Universidad de Texas en Austin para desarrollar BiLex, un modelo computacional que simula la capacidad de recuperar palabras de la memoria en bilingües.

El modelo BiLex es una red neuronal compuesta por neuronas artificiales que están programadas para simular el procesamiento del lenguaje. Nuestro equipo capacitó a modelos BiLex individuales para simular habilidades de recuperación de palabras en bilingües español-inglés con afasia después del tratamiento del idioma.

Simulamos sus habilidades de recuperación de palabras antes de su accidente cerebrovascular y luego recreamos los efectos de las lesiones del accidente cerebrovascular en el cerebro de cada persona mediante la eliminación de neuronas que codifican diferentes sonidos y significados de palabras. Nuestro equipo utilizó diversos grados de intensidad del daño para simular los niveles de pérdida de recuperación de palabras de cada paciente. Luego volvimos a entrenar estos modelos BiLex para simular los efectos de la terapia del lenguaje proporcionada en inglés o español tanto en el idioma tratado como en el no tratado.

Nuestros hallazgos muestran que BiLex puede simular la respuesta al tratamiento, prediciendo con precisión hasta el 82% de la recuperación del paciente en el idioma tratado y el 60% en el idioma no tratado.

Por qué es importante
A pesar de la creciente población bilingüe que envejece en riesgo de sufrir afasia después de un accidente cerebrovascular en todo el mundo, la evidencia sobre qué tratamiento del lenguaje funciona y para quién funciona mejor aún es limitada.

Por lo general, predecir los resultados del tratamiento para los bilingües con afasia requiere estudios a gran escala durante un largo período de tiempo. Esto se debe a que cada persona tiene características únicas que afectan su recuperación. Los modelos computacionales como BiLex pueden ofrecer un enfoque más rápido al simular de manera confiable múltiples perfiles diferentes de bilingüismo y deterioro del lenguaje.

Las simulaciones computacionales precisas de la respuesta a la terapia del lenguaje podrían, en última instancia, ayudar a los médicos a decidir qué idioma tratar en los bilingües con afasia para maximizar la respuesta al tratamiento en sus dos idiomas.

Lo que aún no se sabe
Si bien nuestros hallazgos pueden ayudar a desarrollar planes de tratamiento mejores y más personalizados en el futuro, las preguntas sobre la recuperación del lenguaje en bilingües con afasia siguen sin respuesta.

Se necesita más investigación sobre cómo las personas que conocen dos idiomas se diferencian de las personas que solo conocen un idioma en su recuperación de lesiones cerebrales que afectan la comunicación. De manera similar, se sabe poco acerca de qué determina la recuperación de la afasia para diferentes combinaciones de idiomas además del español y el inglés, o qué factores conducen a una respuesta óptima a la terapia del lenguaje.

Que sigue
Actualmente, nuestro equipo está llevando a cabo un ensayo clínico para probar si BiLex puede identificar correctamente qué opción de tratamiento lingüístico conducirá a la máxima recuperación en ambos idiomas en pacientes bilingües reales. Si los resultados del estudio confirman que BiLex puede ayudar a identificar el lenguaje de tratamiento óptimo para los bilingües con afasia, nuestro modelo computacional podría ayudar a los médicos a adaptar los planes de tratamiento para promover una mejor recuperación en esta población en el futuro.

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