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

El objetivo principal del estudio es evaluar si un conjunto de algoritmos que analizan los patrones acústicos y lingüísticos del habla pueden detectar el deterioro cognitivo específico de amiloide en la etapa temprana de la enfermedad de Alzheimer, en base a muestras de lenguaje hablado o escrito de archivo, medido por el AUC del curva característica operativa del receptor del clasificador binario que distingue entre los brazos amiloide positivo y amiloide negativo. Los objetivos secundarios incluyen (1) evaluar cuántos años antes del diagnóstico de MCI funcionan dichos algoritmos, según lo medido en el rendimiento del clasificador binario de los clasificadores entrenados para clasificar MCI frente a brazos cognitivamente normales (CN) utilizando material de archivo de los siguientes intervalos de tiempo antes del diagnóstico de MCI: 0-5 años, 5-10 años, 10-15 años, 15-20 años, 20-25 años; (2) evaluar a qué edad dichos algoritmos pueden detectar la positividad posterior de amiloide, según lo medido en el desempeño del clasificador binario de los clasificadores entrenados para clasificar los brazos positivos de amiloide frente a los brazos negativos de amiloide utilizando material de archivo de los siguientes intervalos de edad: menores de 50, 50-55, 55-60, 65-70, 70-75 años.