Sprachanalyse bei Demenz: Computer erkennt Risikogruppen in 77 Prozent der Fälle

Sprachliche Auffälligkeiten wie verlängerte Sprechpausen, Wortfindungsstörungen und der Verlust des roten Fadens rücken zunehmend in den Fokus der Demenzforschung. Verschiedene wissenschaftliche Untersuchungen und klinische Beobachtungen zeigen, dass Veränderungen in Wortwahl, Sprechtempo und Satzbau zu den frühesten messbaren Indikatoren für kognitiven Abbau gehören können.

Einfache Kurztests und subtile Warnsignale im Alltag

Einen niedrigschwelligen Ansatz stellte Neil K. Shah von der Organisation CareYaya vor. Bei einem 60-Sekunden-Test werden Probanden gebeten, innerhalb einer Minute möglichst viele verschiedene Tierarten aufzuzählen. Shah zufolge gelte ein Resultat von weniger als 15 Tieren als Anlass für eine weitergehende kognitive Abklärung.

Der Wert stelle jedoch weder eine allgemeingültige Schwelle noch einen Beweis für eine Demenzerkrankung dar, da das Ergebnis stark von Faktoren wie Alter, Bildungshintergrund, Sprache und Tageskonzentration abhänge. Eine verlässliche Diagnose erfordere stets umfassendere fachliche Untersuchungen.

Als weitere frühe Merkmale im Gesprächsverhalten benannte Shah längere Pausen vor Antworten, den Ersatz konkreter Bezeichnungen durch Hilfsbegriffe wie das Ding sowie das wiederholte Abdriften vom ursprünglichen Gesprächsfaden.

Berichte listen darüber hinaus wiederkehrende Häsitationen, Füllwörter, den Rückgriff auf Umschreibungen und eine allgemeine Verarmung des Wortschatzes als Auffälligkeiten auf. Zudem fielen Betroffenen das Benennen vertrauter Objekte sowie die Gedankenstrukturierung schwer, was sich laut Janet Sherman oft in längeren, abschweifenden Sätzen äußere.

Computergestützte Analysen und automatisierte Biomarker

Neben einfachen Tests gewinnen softwarebasierte Verfahren an Bedeutung. Ein Forschungsteam um Marziye Eshghi vom Klinikverbund Mass General Brigham in Boston erfasst mithilfe von Sensoren und Algorithmen rund 130 sprachbezogene Merkmale. Dazu zählen unter anderem Sprechgeschwindigkeit, Pausendauern, Tonhöhe, Wortschatz sowie die feinmotorische Koordination von Sprech- und Gesichtsmuskeln.

In einer Untersuchung an 49 kognitiv unbeeinträchtigten Personen konnte die computergestützte Sprachanalyse biologische Risikogruppen – bestimmt anhand von Blutproteinen und genetischen Varianten – in bis zu 77 % der Fälle korrekt identifizieren, während etablierte kognitive Testmodelle eine Quote von 47 % erzielten.

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Auf eine breitere Datenbasis zielt das dreijährige Forschungsprojekt SpeechDX ab, das von Melissa Lee bei der Alzheimer's Drug Discovery Foundation koordiniert wird. Die Initiative sammelt Sprachaufnahmen in Verbindung mit Bluttests, Hirnscans und kognitiven Erhebungen von 2.000 Probanden in den USA, Australien und Spanien in englischer, spanischer und katalanischer Sprache.

Steven Arnold von der Harvard University stufte die Sprachanalyse als potenziell wertvolles Instrument für Früherkennung und Verlaufsbeobachtung ein, merkte jedoch an, dass sich die Forschung noch in einem frühen Stadium befinde. Für den kommerziellen Einsatz entsprechender Werkzeuge sehen Experten derzeit noch keine ausreichende wissenschaftliche Evidenz.

Das Modell der „Sprachuhr“ in der Fachliteratur

Ein internationales Team um Damián Dellavale von der Forschungseinrichtung CONICET und dem Centro Atómico Bariloche publizierte im Fachjournal Science Advances die Entwicklung einer softwarebasierten Sprachuhr, die das biologische Alter anhand akustischer Parameter schätzt.

Die Datenbasis umfasste 2.928 spanischsprachige Teilnehmende aus Argentinien, Chile, Kolumbien, Mexiko und Peru. Die Gruppe setzte sich aus 1.504 gesunden Personen, 24 Individuen mit leichter kognitiver Beeinträchtigung, 1.068 Alzheimer-Patienten sowie weiteren Probanden mit frontotemporaler Demenz zusammen.

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Anhand von sieben Aufgaben – wie der Beschreibung eines Videos, dem Nennen von Tieren und Gemüsesorten oder dem Nacherzählen einer Geschichte nach 20 bis 30 Minuten – zeigte sich, dass die Diskrepanz zwischen geschätztem Sprechalter und realem Alter bei kognitiv Gesunden am geringsten und bei sprachdominanter frontotemporaler Demenz am höchsten war. Bei Alzheimer-Patienten korrelierte dieser Wert zudem mit dem Biomarker p-tau217.

In einer weiteren, im September 2026 in Science Advances veröffentlichten Studie analysierte ein Team unter der Leitung von Hernan Hernandez vom Latin American Brain Health Institute in Chile gemeinsam mit Agustin Ibanez und Adolfo M. García das Konzept an fast 3.000 Personen. Das ermittelte Stimmalter korrelierte dabei mit per Magnetresonanztomografie gemessenem Hirnalter sowie DNA-basierten Altersmarkern.

Zudem zeigte sich ein Zusammenhang zwischen sozioökonomischen Belastungsfaktoren im Lebenslauf – etwa bezüglich Bildung, Gesundheit oder Finanzen – und einer beschleunigten Alterung der Sprache. Dellavale und Kollegen betonten zugleich die Grenzen des Verfahrens: Es handle sich um Querschnittsdaten ohne individuelle Verlaufsprognose, weshalb langfristige Studien in verschiedenen Sprachen erforderlich seien.

Relevanz für das Gesundheitssystem

Automatisierte und standardisierte Sprachanalysen gelten in der Forschung als möglicher Baustein, um bestehende Lücken bei der Früherkennung zu verkleinern Lassen. Angaben der Fondation de recherche sur Alzheimer zufolge leben allein in Frankreich rund 1,4 Millionen Menschen mit neurodegenerativen Erkrankungen, von denen jedoch lediglich 34 % eine formale Diagnose erhalten haben.