Využití kvantitativní digitální řečové analýzy jako validního biomarkeru pro monitorování Huntingtonovy nemoci

Abstract

Huntingtonova nemoc, ačkoli vzácná, je předmětem výzkumu již více než půl století. Její genetická nevyhnutelnost z ní činí ideální model pro testování citlivosti biomarkerů v raných stádiích, s nadějí na aplikaci těchto poznatků i na jiné neurodegenerativní choroby. V současnosti neexistuje žádná léčba, ačkoli nové terapeutické přístupy zaměřené na snížení hladin produktů mutovaného genu huntingtinu jsou ve vývoji. Tyto kroky směrem k terapiím ovlivňujícím průběh nemoci podtrhují důležitost výzkumu citlivých biomarkerů, které dokáží kvantifikovat jemné změny spojené s onemocněním v raných stádiích, neboť rané zásahy jsou obecně nejúčinnější při snaze zpomalit progresi onemocnění. Tato studie zkoumá spolehlivost objektivní akustické analýzy patologické řeči u pacientů s huntingtonovou nemocí, sbírané na dálku pomocí chytrého telefonu. Nejprve jsou automatizované algoritmy pro analýzu řeči vyhodnoceny na kohortě pacientů s huntingtonovou nemocí napříč všemi stádii nemoci. Dále byla vyvinuta aplikace pro chytré telefony a systém pro sběr dat, umožňující sledování řeči subjektů prostřednictvím hovorů a aktivních úkolů. Nakonec byla provedena krossekční studie s pacienty s huntingotnovou nemocí a zdravými kontrolami. Účastníci byli sledováni pomocí vyvinutého systému a byla vyhodnocena jeho použitelnost a výkonnost. Tento přístup nejenže snižuje zátěž spojenou s klinickými vyšetřeními, ale také umožňuje sledování progrese onemocnění v reálném čase, což může přispět k přesnějšímu nastavení medikace a v konečném důsledku ke zlepšení kvality života.

Huntington disease, though rare, has been a research focus for more than half a century. Its genetic inevitability makes it ideal for testing early-stage biomarker sensitivity, with the hope of applying the findings to other neurodegenerative diseases. Currently, no disease-modifying treatment is available, although new therapeutic approaches to reduce the levels of mutant huntingtin gene products are currently in development. These steps toward disease-modifying therapies in HD emphasize the importance of highly sensitive biomarkers that can quantify subtle disease-associated changes in early stages of HD, as early HD interventions are likely to be more promising for the purpose of delaying disease progression. %However, speech abnormalities of HD across the full spectrum of early HD have not yet been investigated. This study investigates the reliability of the objective acoustic analysis of pathological HD speech collected remotely using a smartphone. Firstly, automated speech analysis algorithms are evaluated in a cohort of HD patients across all stages of the disease. These methods revealed pathological speech deficits and their correlations with established cognitive and motor metrics, even in the early stages of HD. Secondly, a smartphone application and a data acquisition system were developed to monitor subjects speech unobtrusively through calls and active tasks. Finally, a cross-sectional study was conducted that recruited HD patients and controls using the developed system, evaluating its usability and performance. This approach not only alleviates the burden of in-clinic evaluations but also enables real-time monitoring of disease progression, facilitating more precise medication adjustments, and ultimately improving quality of life.