Descrizione del progetto
Identificare i significati nascosti del linguaggio per prevenire la psicosi
Nel 3% della popolazione mondiale, l’equilibrio mentale può cedere a cambiamenti dinamici in grado di determinare episodi psicotici; dato che la psicosi è prevenibile, una loro precisa previsione costituirebbe un progresso significativo per la salute pubblica. Il progetto DELTA-LANG, finanziato dal CER, si propone di verificare un’ipotesi finora inesplorata, ovvero quella per cui il significato trasmesso nel parlato spontaneo, una volta convertito in caratteristiche quantitative digitali e analizzato con strumenti di elaborazione del linguaggio naturale, potrebbe fungere da indicatore predittivo del passaggio dalla remissione alla ricaduta psicotica. Il progetto integra conoscenze in ambito di linguistica, neuroimaging, psichiatria e sanità elettronica al fine di identificare le metriche linguistiche associate alla variabilità dei sintomi e le firme neurali della psicosi, con l’obiettivo di testare queste metriche quali predittori di ricaduta.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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- scienze mediche e della salutescienze della saluteservizi di assistenza sanitariasanità elettronica
- scienze mediche e della salutescienze della salutesalute pubblica
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazionescienza dei datielaborazione del linguaggio naturale
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC-SYG - HORIZON ERC Synergy GrantsIstituzione ospitante
9713 GZ Groningen
Paesi Bassi