Die Sprache eines Menschen, so heißt es oft, ist auch ein Spiegel seiner Seele: weich, hart, tief, hoch. Kommen die Worte stockend oder in vollem Tempo – irgendwie spricht kein Mensch wie der andere. Aber lässt sich aus der Art, wie ein Mensch spricht, auch ableiten, wie er altert?
Dieser Frage ist nun ein internationales Forschungsteam um den Neurowissenschaftler Agustín Ibáñez vom Global Brain Health Institute und vom Trinity College Dublin sowie den Kognitionswissenschaftler Adolfo M. García von der Universidad de San Andrés in Buenos Aires nachgegangen. In einer überwiegend querschnittlichen Studie – also einer Momentaufnahme, die keine Entwicklung über die Zeit erfasst – analysierten die Forschenden Sprachaufnahmen von knapp 3000 spanischsprachigen Menschen aus Argentinien, Chile, Kolumbien, Mexiko und Peru. Die Aufnahmen entstanden bei standardisierten Sprechaufgaben, nicht in beiläufigen Alltagsgesprächen.
Mit einem KI-Modell entwickelten die Forschenden daraus eine „Sprach-Uhr“. Sie werteten mehr als 700 akustische und sprachliche Merkmale aus, darunter Sprechtempo und Pausen, Tonhöhe, Wortwahl, Bedeutungsgenauigkeit, emotionale Merkmale und den Umfang der Sprache. Die Uhr schätzte daraufhin das „chronologische Alter“ einer Person. Daraus berechneten die Forschenden die sogenannte Sprachalterungslücke: die Differenz zwischen dem tatsächlichen Alter und dem vom Modell geschätzten. Der durchschnittliche Schätzfehler des Modells lag bei rund neun Jahren.
Für ihre Analyse, die im Fachblatt Science Advances veröffentlicht wurde, untersuchten die Forschenden etwa zur Hälfte gesunde Menschen. Die andere Hälfte waren Patientinnen und Patienten mit Erkrankungen des Gehirns, darunter Alzheimer und frontotemporale Demenz, und Menschen mit leichten kognitiven Beeinträchtigungen.
„Bei der Übertragbarkeit sollten wir vorsichtig sein“
Die Forschenden setzten die Sprachalterungslücke unter anderem mit kognitiven Leistungen, Messwerten zur Hirnalterung und Biomarkern in Beziehung – darunter einem Blutmarker für das Tau-Protein, das mit Alzheimer in Verbindung steht. Auch Zugang zu Gesundheitsversorgung, Bildung und Sozialleben wurden berücksichtigt.
Das Ergebnis: Die Diskrepanz zwischen dem geschätzten und dem tatsächlichen Alter war bei Menschen mit diagnostizierten Hirnerkrankungen größer als bei gesunden Menschen, das Sprachmodell schätzte die erste Gruppe im Schnitt älter. Bei den gesunden Teilnehmenden lagen Sprachalter und tatsächliches Alter im Durchschnitt näher beieinander.
Das heißt allerdings nicht, dass bei einzelnen gesunden Menschen das vom Modell geschätzte Sprachalter genau zum tatsächlichen Alter passte – oder dass sich aus einem Gespräch zuverlässig der Gesundheitszustand einer Person ablesen lässt. „Ziel der Studie war es, günstige und leicht zugängliche Messverfahren für Alterungsprozesse zu entwickeln“, sagt Studienautor Ibáñez. „Sprache bietet hierfür eine besonders vielversprechende Möglichkeit. Unsere Stimme scheint viele Informationen über das Altern zu enthalten, mehr als bisher angenommen.“
Ibáñez schränkt allerdings ein, dass sich die Ergebnisse nicht ohne Weiteres auf andere Bevölkerungsgruppen übertragen lassen. Menschen aus Süd- und Mittelamerika seien in der Demenz- und Hirnalterungsforschung weiterhin deutlich unterrepräsentiert. Zugleich aber gebe es in der Region, so Ibáñez, eine große Vielfalt hinsichtlich Abstammung, Genetik, sozioökonomischer Bedingungen und Umweltbelastungen. Das führt dazu, dass das Messsystem mit beträchtlichen Unterschieden zurechtkommen musste – ein Qualitätsmerkmal. Und doch: „Bei der Übertragbarkeit sollten wir vorsichtig sein“, sagt Ibáñez.
Die Ergebnisse bedeuten nicht, dass sich dasselbe Modell ohne Weiteres auf Englisch, Mandarin, Arabisch oder eine andere Sprache übertragen lässt. „Für Deutsch oder für freie Alltagsgespräche müsste das Verfahren eigenständig geprüft und gegebenenfalls neu angepasst werden“, sagt auch Björn W. Schuller, Leiter des Lehrstuhls für Health Informatics an der Technischen Universität München. Der besondere Beitrag dieser Studie, an der er nicht beteiligt war, sei der breite Abgleich eines Sprachmaßes mit biologischen und klinischen Daten. „Wir arbeiten seit Jahren an KI-Verfahren, die aus Stimme und Sprache Hinweise auf die Gesundheit gewinnen, auch im Kontext der Alzheimer-Erkennung.“ Aber: „Ein vielversprechender Forschungsmarker ist noch kein Früherkennungstest“, sagt Schuller.
Auch die Studienautoren selbst betonen, dass ihre Arbeit Zusammenhänge zwischen Gruppen und Messwerten zeige, aber nicht, ob die Sprache eines einzelnen Menschen einen späteren kognitiven Abbau vorhersagt. Dafür wären Längsschnittstudien nötig, in denen dieselben Menschen wiederholt über einen längeren Zeitraum hinweg untersucht werden. „Entscheidend sind deshalb die Unterschiede zwischen Gruppen, nicht ein präzises ‚biologisches Alter‘ einzelner Menschen“, sagt Schuller.
Vielleicht kann die Sprache eines Menschen eines Tages tatsächlich eine Art individuelle Signatur des Alterns liefern. Die Studie ist womöglich ein erster Schritt in diese Richtung. Studienautor Ibáñez schränkt jedoch ein, dass man derzeit kaum nach wenigen Minuten Gespräch mit einem Menschen sein biologisches Alter nennen oder eine Krankheit sicher diagnostizieren kann. „Ich möchte nicht, dass jemand denkt: ‚Meine Sprach-Uhr sagt, ich sei fünf Jahre älter, also stimmt etwas mit mir nicht!‘“
Aber wer weiß: Mit weiterer Forschung könnte man eines Tages so weit sein. „Im besten Fall könnte Sprache eine sehr kostengünstige, nicht-invasive Möglichkeit bieten, die Gehirngesundheit wiederholt und in großem Maßstab zu überwachen – möglicherweise über ein Smartphone“, sagt Ibáñez. Das könnte auch in Regionen hilfreich sein, in denen teure MRT-Geräte und Labore für aufwendige Blutanalysen schlicht nicht verfügbar sind. Am Ende verbirgt sich in der Forschung eine der größten Fragen der Menschheit: Steckt in jedem einzelnen eine Art Lebensprogramm, das sich entschlüsseln lässt – und so Voraussagen über den Lebensweg möglich werden? Ob das überhaupt erstrebenswert ist – etwa eine Analyse der eigenen Gebrechlichkeit anhand der eigenen Sprache –, diese Frage bleibt davon natürlich weiter unberührt.