Descripción del proyecto
Identificar el delta del lenguaje para prevenir la psicosis
En el 3 % de la población mundial, el equilibrio mental puede dar paso a cambios dinámicos que desembocan en episodios psicóticos. Predecir con exactitud estos episodios supondría un importante avance en materia de salud pública, dado que la psicosis es prevenible. El equipo del proyecto DELTA-LANG, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, pretende investigar una hipótesis hasta ahora no examinada: si el significado transmitido en el habla espontánea, cuando se convierte en características cuantitativas digitales y se analiza mediante herramientas de procesamiento del lenguaje natural, puede servir como indicador predictivo de las transiciones de la remisión a la recaída psicótica. Asimismo, el proyecto integra conocimientos de lingüística, neuroimagen, psiquiatría y sanidad electrónica para identificar métricas lingüísticas asociadas a la variabilidad de los síntomas y las firmas neuronales de la psicosis. Además, pretende probar estas métricas como predictores de recaída.
Objetivo
Mental life fluctuates, changing from moment to moment as the incessant and turbulent flow of thought rages. In 3% of the world’s population, the fragile equilibrium that we all hope to maintain gives way to dynamical changes resulting in psychotic episodes, which after remission tend to recur over time. A capacity to predict them at a clinically relevant temporal resolution, similar to our capacity to forecast a thunderstorm, would be a major advance in public health, with the important difference that, unlike thunderstorms, psychosis can be prevented. We test a previously untested and untestable hypothesis: that meaning encoded in spontaneous speech, translated into digitalized quantitative features, computationally analyzed with natural language processing (NLP) tools, can serve as a key personalized and interpretable predictor of phase transitions from remission to psychotic relapse. Addressing this hypothesis requires conceptual and methodological breakthroughs in our understanding of language and what signals its variability can carry for a pathophysiological process. We pursue these with a synergetic combination of linguistic, neuroimaging, psychiatric, and e-health insights. Using a hypothesis-driven approach we will (i) define generalizable language metrics relating to symptom variability cross-sectionally; (ii) identify individually-specific neural signatures of psychosis and remission related to changes in these linguistic metrics, using a dense-sampling approach; (iii) test the metrics retrospectively as predictors of relapse in an independent longitudinal cohort; and (iv) take the paradigm from the lab to the patient’s home in a prospective clinical study testing whether we can predict state change before it is catastrophic, at the temporal resolutions clinically required. DELTA-LANG (ΔLANG) thereby identifies the delta of language – a linguistic change that enables the prediction of clinically significant change, before it occurs.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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- ciencias médicas y de la saludciencias de la saludasistencia sanitariasanidad electrónica
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- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informaciónciencia de datosprocesamiento del lenguaje natural
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC-SYG - HORIZON ERC Synergy GrantsInstitución de acogida
9713 GZ Groningen
Países Bajos