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私たちの多くは、日常生活の中で「リーソロジカ」、つまり言葉を見つけるのが困難になることを経験するでしょう。そしてそれは通常、年齢とともに顕著になります。
適切な単語を見つけるのが頻繁に困難になると、脳に変化が生じている可能性があります 整合性のある アルツハイマー病の初期（「前臨床」）段階、つまりより明らかな症状が現れる前の段階です。ただし、 最近の研究 トロント大学の研究者らは、高齢者の脳の健康状態をより正確に示すのは、言葉を見つける難しさではなく、話す速さであることを示唆しています。
研究者らは、125歳から18歳までの健康な成人90人に、ある場面を詳しく説明するよう依頼した。これらの説明の録音はその後、人工知能 (AI) ソフトウェアによって分析され、話す速度、単語間の休止の長さ、使用されている単語の種類などの特徴が抽出されました。
参加者はまた、集中力、思考速度、タスクを計画して実行する能力を測定する標準的なテストセットも完了しました。これらの「実行力」の加齢に伴う低下は、その人の日常会話のペースと密接に関連しており、適切な言葉を見つけるのが難しいだけではなく、より広範な低下が示唆されています。
この研究の斬新な点は、「絵言葉干渉課題」を使用したことであった。これは、物体に名前を付ける2つのステップ、つまり適切な言葉を見つけることと、それを声に出して言う方法を口に教えるという2つのステップを分離するように設計された巧妙な課題である。
このタスクでは、参加者に日常の物体（ほうきなど）の写真を見せながら、意味が関連している単語（「モップ」など - 写真の名前を考えるのが難しくなる）の音声クリップを再生しました。または、似ている音（「groom」など - 簡単に発音できます）。
興味深いことに、この研究では、高齢者の自然な話す速度が、写真に名前を付ける速さに関係していることが判明しました。これは、単語の記憶検索における特定の課題ではなく、加齢に伴う広範な認知的および言語的変化の根底に、処理の全般的な低下がある可能性があることを強調しています。
調査結果をより強力なものにする方法
この研究の結果は興味深いものですが、絵に基づいた手がかりに応じて単語を見つけることは、制約のない日常会話における語彙の複雑さを反映していない可能性があります。
制限時間内に、参加者が指定されたカテゴリ (動物や果物など) から、または特定の文字で始まる単語をできるだけ多く生成することを要求する言語流暢さのタスクは、「ヒント」をよりよく理解するために写真の名前付けと併用できます。 「舌のズレ」現象。
舌先現象とは、部分的に思い出し、単語を知っていると感じているにもかかわらず、単語を一時的に記憶から取り出すことができないことを指します。これらのタスクは、自然な音声に含まれるプロセスと同様に、自分の語彙から単語を積極的に検索して生成する必要があるため、絵言葉干渉タスクよりも日常会話のテストとして優れていると考えられています。
言語の流暢性のパフォーマンスは、通常の加齢によって大幅に低下することはありません（図に示すように）。 2022研究）、これらのタスクのパフォーマンスが悪い場合は、アルツハイマー病などの神経変性疾患を示している可能性があります。
この検査は、加齢に伴う単語検索能力の典型的な変化を説明するため有用であり、医師は通常の老化から予想される以上の機能障害を特定し、神経変性状態を検出できる可能性があります。
言語流暢性テストは、言語、記憶、実行機能に関与するさまざまな脳領域を対象とするため、脳のどの領域が認知機能低下の影響を受けているかについての洞察を提供できます。
トロント大学の研究の著者らは、言葉を見つけるのが難しいという参加者の主観的な経験を、発話の一時停止などの客観的な尺度とともに調査することもできたはずだ。これにより、関連する認知プロセスをより包括的に理解できるようになります。
言葉を取り出すのに苦労している「感情」に関する個人的な報告は、行動データを補完する貴重な洞察を提供する可能性があり、初期の認知機能低下を定量化して検出するためのより強力なツールにつながる可能性があります。
ドアを開ける
それにもかかわらず、この研究は将来の研究へのエキサイティングな扉を開き、認知の変化を明らかにすることができるのは、私たちが何を言うかだけではなく、どれだけ速く言うかであることを示しています。
この研究は、計算技術を使用して人間の言語データを分析および理解する自然言語処理技術 (AI の一種) を利用することにより、次のような公人の話し言葉と書き言葉の微妙な変化に気づいた以前の研究を前進させます。 ロナルド·レーガン & アイリス·マードック 認知症と診断されるまでの数年間。
これらのご都合主義的な報告は認知症診断後の振り返りに基づいていたが、この研究はより体系的でデータ主導型の前向きなアプローチを提供している。
自然言語処理の急速な進歩を利用すると、発話速度の低下などの言語の変化を自動的に検出できるようになります。
この研究は、より深刻な症状が明らかになる前に、危険にさらされている人々を特定するのに役立つ可能性がある認知的健康の重要かつ微妙なマーカーとして、発話速度の変化の可能性を強調しています。
クレア・ランカスター、講師、認知症、 サセックス大学 & アリス・スタントン、博士候補者、認知症、 サセックス大学
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