Predicción de amiloide en la enfermedad de Alzheimer en etapa temprana a partir de patrones acústicos y lingüísticos del habla - Extensión FUTURA (AMYPRED-FUTURE)

El objetivo principal del estudio es evaluar si un conjunto de algoritmos que analizan los patrones acústicos y lingüísticos del habla pueden predecir el cambio en PACC5 entre el inicio y el seguimiento de +12 meses en los cuatro brazos, medido por el coeficiente de acuerdo individual (CIA ) entre el cambio en PACC5 y el modelo de regresión correspondiente, entrenado en datos de voz de referencia para predecirlo. Los objetivos secundarios incluyen (1) evaluar si algoritmos similares pueden predecir el cambio en PACC5 entre el inicio y el seguimiento de +12 meses en las poblaciones cognitivamente normales (CN) y MCI por separado; (2) evaluar si algoritmos similares entrenados para retroceder frente a las puntuaciones de PACC5 al inicio del estudio, siguen experimentando una regresión significativa frente a las puntuaciones de PACC5 a los +12 meses de seguimiento, según lo medido por el coeficiente de concordancia individual (CIA) entre el compuesto PACC5 a los +12 meses y el modelo de regresión, entrenado con datos de habla de línea de base para predecir las puntuaciones de PACC5 en la línea de base; (3) evaluar si algoritmos similares pueden clasificar a los convertidores frente a los no convertidores en los Brazos cognitivamente normales (Brazo 3 + 4) y a los declinadores rápidos frente a los lentos en los Brazos MCI (Brazo 1 + 2), según lo medido por el AUC, la sensibilidad, especificidad y kappa de Cohen de los clasificadores binarios correspondientes. Los objetivos secundarios incluyen los objetivos anteriores, pero utilizando puntos de tiempo de +24 meses y +36 meses; y finalmente para evaluar si el rendimiento del modelo para los objetivos y resultados anteriores mejoró si el modelo tiene acceso a datos de voz en puntos de tiempo de 1 semana, 1 mes y 3 meses.