Análisis del lenguaje en estados alterados de conciencia

• Autores: Sanz, Camila
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: Tagliazucchi, Enzo Rodolfo
• Materia: ESTADOS COGNITIVOS ALTERADOS; APRENDIZAJE AUTOMATICO; PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL; SUSTANCIAS PSICODELICAS; ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS; COGNITIVE STATES; MACHINE LEARNING; NATURAL LANGUAGE PROCESSING; PSYCHOACTIVE SUBSTANCES; NEURODEGENERATIVE DISEASES
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

En esta tesis aplicamos y desarrollamos herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para identificar estados cognitivos alterados producidos tanto por sustancias psicoactivas como por enfermedades neurodegenerativas. En particular, estudiamos las alteraciones que el LSD y la microdosificación con hongos Psilocybe cubensis generaban en el lenguaje, las comparaciones se realizaron con una condición de placebo. En el estudio de las enfermedades neurodegenerativas, nos enfocamos en la enfermedad de Alzheimer (EA) que actualmente resulta preocupante tanto por el costo económico que implica como por el deterioro en la calidad de vida de los pacientes y sus allegados. Las comparaciones se realizaron con un grupo de control y pacientes diagnosticados con la enfermedad de Parkinson (EP) para determinar la especifidad de nuestros hallazgos. Todas las publicaciones que resultaron de esta tesis presentan una estructura similar. En primer lugar identificamos características lingüísticas que reflejan aspectos cognitivos del estado estudiado. En la investigación del discurso bajo los efectos del LSD, nos centramos en caracterizar la desorganización del lenguaje. En el estudio de la microdosificación, nos enfocamos en lograr una cuantificación objetiva de los efectos que suelen reportarse por los usuarios de esta práctica pero carecen de sustento experimental. En la investigación de enfermedades neurodegenerativas, desarrollamos métodos automatizados y objetivos para medir efectos de la EA con sustento clínico. Una vez identificadas las características de interés, aplicamos análisis estadísticos y algoritmos de Machine Learning (ML) para determinar si las métricas consideradas resultaban distintivas de los grupos considerados.
We applied and developed Natural Language Processing (NLP) tools to identify altered cognitive states produced by both psychoactive substances and neurodegenerative diseases. Specifically, we studied changes in natural speech under the effects of LSD and microdosing with Psilocybe cubensis; comparisons were made with a placebo condition. In the research of neurodegenerative disease, we focused on Alzheimer disease (AD), which is becoming a major problem due to the growing economic burden and the decreasing life quality of patients and their relatives. Comparisons were made with a control group and patients diagnosed with Parkinson’s disease (PD) to determine the specificity of our results. Publications arise from this thesis share a similar structure. First, we identified linguistic features that mirror cognitive aspects of the studied state. Our research on speech under LSD was based on characterizing the disorganization of language. While the microdosing study focused on achieving an objective quantification of effects that are often reported by users but lack experimental support. In the research of neurodegenerative diseases, we develop automated and objective methods to measure clinical supported effects of AD. Once the characteristics of interest were identified, we applied statistical analyses and Machine Learning (ML) algorithms to determine whether the metrics were distinctive for the groups under consideration.
Fil: Sanz, Camila. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.