Lo que la voz nos cuenta acerca de los síndromes genéticos: El caso del síndrome de Williams

Irene Hidalgo de la Guía1

Elena Garayzábal Heinze1

Pedro Gómez Vilda2


1 Departamento de Lingüística, Universidad Autónoma de Madrid, 28049 Madrid, España

2 Centro de Tecnología Biomédica, Universidad Politécnica de Madrid, Campus de Montegancedo s/n, 28223, Pozuelo de Alarcón, Madrid, España

e-mail: irenehidalgodelaguia@gmail.com ORCID: http://orcid.org/0000-0003-0263-6857
e-mail: elena.garayzabal@uam.es ORCID: http://orcid.org/0000-0001-7534-9141
e-mail: pedro@fi.upm.es ORCID: http://orcid.org/0000-0003-3283-378X

 

RESUMEN

En el ámbito de las enfermedades raras de origen genético, la observación de la voz es una herramienta muy ventajosa para detectar diferentes condiciones clínicas asociadas a una determinada patología minoritaria. En el caso del síndrome de Williams (SW), considerada minoritaria, el estudio de la biomecánica laríngea ha demostrado que, en efecto, las diversas alteraciones clínicas asociadas a este síndrome pueden ser identificadas a través del estudio de la voz. Para llevar a cabo la investigación se analizaron 60 muestras de voz de 12 niños con síndrome de Williams y se confrontaron con 483 voces normativas procedentes de 97 niños sanos. Para el análisis acústico y biomecánico de las fonaciones se utilizó BioMetroPhon (Gómez et al., 2013). Los resultados evidencian la relación estrecha existente entre el cuadro clínico de una persona y su fonación. Este estudio es otra muestra más de la interdisciplinariedad del abordaje de la voz y de lo provechoso de su observación.

 

ABSTRACT

What voice tells us about genetic syndromes: The case of Williams syndrome. – The study of the voice is a very valuable tool in the field of rare diseases. That is because the biomechanical and acoustic analysis of phonation allows to detect specific features of a particular genetic and rare syndrome. In the case of Williams syndrome (WS), it was proved that some clinical features connected to this syndrome can be observed by means of voice analysis. In order to carry out this study, 60 recordings of 12 children suffering from WS were assessed and compared to 483 normative phonations of 97 children with typical development. The methodology used to assess the voices was BioMetroPhon (Gómez et al., 2013). The results may aim to establish a narrow connection between WS phonation and its typical genotype and, in consequence, the results of this study may highlight the interdisciplinary nature of the assessment of the voice.

 

Enviado: 29/02/2016. Aceptado: 30/12/2016. Publicado online: 18/12/2017

Citation / Cómo citar este artículo: Hidalgo de la Guía, I., Garayzábal Heinze, E. y Gómez Vilda, P. (2017). Lo que la voz nos cuenta acerca de los síndromes genéticos: El caso del síndrome de Williams. Loquens, 4(1), e039. doi: http://dx.doi.org/10.3989/loquens.2017.039

PALABRAS CLAVE: síndrome de Williams; déficit de elastina; voz; biomecánica laríngea; cubierta del pliegue vocal; temblor laríngeo.

KEYWORDS: Williams syndrome; elastin deficit; voice; larynx biomechanics; vocal fold cover; tremor.

Copyright: © 2017 CSIC. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de una licencia de uso y distribución Creative Commons Attribution (CC-by) España 3.0.


 

CONTENIDOS

RESUMEN

ABSTRACT

INTRODUCCIÓN

METODOLOGÍA

RESULTADOS

DISCUSIÓN

CONCLUSIONES

REFERENCIAS

1. INTRODUCCIÓNTop

El estudio de la voz actualmente ha pasado de ser considerado como un campo específicamente relacionado con un grupo reducido de profesionales (locutores, cantantes, actores, etcétera), a extender su ámbito de aplicación al conjunto de la población, puesto que, por una u otra circunstancia, la diversidad de la información que proporciona permite abordar diferentes fenómenos en el estudio del comportamiento humano. A través de su análisis es posible desarrollar interfaces hombre-máquina, abordar diversos fenómenos del estudio de la conducta humana derivados de la biometría y de la seguridad, detectar el origen de una patología laríngea y evaluar su evolución, identificar el estado emocional de una persona e incluso analizar la eficacia de una determinada técnica en el ámbito del canto. A partir de un análisis biomecánico de la voz, es posible incluso la detección precoz de una enfermedad neurodegenerativa y la monitorización de su consecuente progresión (Carmona-Duarte et al., 2017). Por lo tanto, la voz y su observación abren un amplio abanico multidisciplinar con el que estudiar fenómenos de diferente índole.

En el caso de las enfermedades raras de origen genético, la observación de la voz resulta ser una herramienta muy útil y ventajosa para detectar diferentes condiciones clínicas asociadas a una determinada patología minoritaria. Las enfermedades raras o minoritarias reúnen una serie de características que las llevan a ser consideradas como tales. Estas características son, entre otras, su elevado grado de complejidad y morbilidad, su cronicidad, su baja prevalencia (cinco casos de cada 10 000 habitantes) y el desconocimiento que las acompaña (cf. Comisión Europea, 2008). En este contexto de ausencia de estudios específicos y de carencia de datos, la voz es una herramienta muy valiosa, ya que su análisis permite observar fenómenos clínicos ligados a la enfermedad minoritaria de origen genético y contrarresta de alguna manera la falta de información. Detrás de una patología de este tipo existe una condición genética concreta (genotipo) que explica y origina el conjunto de aspectos y fenómenos clínicos, físicos, cognitivos y emocionales que se observan en quien la padece (fenotipo). Así, en el caso del síndrome de Down, por ejemplo, el genotipo en la mayoría de los casos es la trisomía del cromosoma 21 (Lejeune, Gautier y Turpin, 1959) y el fenotipo es el conjunto de rasgos y condiciones clínicas: cardiopatías, trastornos endocrinos, hipotonía general, protrusión lingual, discapacidad intelectual, neurodegeneración, etcétera (Roper y Reeves, 2006). A este conjunto de rasgos que conforman el fenotipo del síndrome de Down se suma la peculiaridad del timbre vocal. Cualquier oyente podría identificar una voz de una persona con síndrome de Down, y pocos se cuestionan por qué presenta tales características, o por qué forma parte de su fenotipo específico. ¿Tiene algo que contarnos la voz acerca del síndrome de Down?

Estas consideraciones apuntan a la búsqueda de una clara relación entre el genotipo específico de una patología y las características peculiares de la voz, y ponen de manifiesto que el estudio de esta proporciona información acerca de la alteración en cuestión. Si tomamos el caso de otro síndrome de origen genético, en este caso minoritario y menos conocido, encontramos de nuevo un timbre vocal particular y, lo que es más importante, observamos determinados rasgos clínicos ligados al genotipo a través de un análisis biomecánico de la voz. Este es el caso del síndrome de Williams, objeto del presente estudio.

1.1. El síndrome de Williams: Rasgos generales

El síndrome de Williams (SW) es una alteración del neurodesarrollo de origen genético que afecta a uno de cada 7 500 nacimientos (Strømme, Bjømstad y Ramstad, 2002). Es originado por la eliminación puntual de un fragmento de código (microdeleción) en el cromosoma 7 sobre la banda q11.23 (Beuren, Apitz y Harmjanz, 1962; Williams, Barratt-Boyes y Lowe, 1961). El fenotipo observado en la mayoría de casos se caracteriza por alteraciones clínicas diversas: hipercalcemia, déficit de elastina, hiperacusia, deficiencia intelectual, retraso madurativo, hipotonía y alteración neuromotora (Antonell, Del Campo, Flores, Campuzano y Pérez-Jurado, 2006; Martin, Snodgrass y Cohen, 1984).

Una de las peculiaridades genéticas del SW es la haploinsuficiencia del gen que codifica la elastina (ELN), consecuencia de la microdeleción que da origen a este síndrome. Esta alteración es la causante del déficit de elastina característico de las personas con SW. Algunas de las complicaciones clínicas derivadas de esta carencia son la estenosis supravalvular aórtica y la aparición de hernias desde el primer año de vida (Ewart et al., 1993). La investigación de Urbán et al. (2002) demostró que las concentraciones de elastina en el tejido conjuntivo de la piel y de las arterias de las personas con SW son escasas y que las estructuras de fibras elásticas están mal organizadas. Si se tiene en cuenta que la elastina ocupa el 9 % de los tejidos de un pliegue vocal sano y adulto (Moore y Thibeault, 2012), es fácil presuponer la existencia de anomalías estructurales en el pliegue vocal de las personas con SW. Ello justifica además la hipótesis de que el timbre vocal de la persona con SW es diferente del de un locutor normativo y que en él se pueden observar los efectos de la haploinsuficiencia del gen ELN, como parte de su genotipo.

Además del déficit de elastina, existen otros fenómenos propios del síndrome: pobre mielinización y anomalía neuromotora, retraso del desarrollo e hipotonía. Todos ellos influyen directamente en la fonación y en la biomecánica laríngea, por lo que de nuevo se justifica la hipótesis de que a través de la voz de los afectados se pueden observar, además de su condición genética, algunas de sus alteraciones clínicas típicas.

1.2. Evidencias vocales del déficit de elastina

Los estudios sobre histología del pliegue vocal indican que la lámina propia (del término médico lamina propria, que designaremos como LP) es la parte del pliegue vocal con mayor concentración de elastina de toda la laringe (Moore y Thibeault, 2012). Como se ha indicado en el Apartado 1.1, esta proteína ocupa el 9 % de los tejidos de los pliegues vocales. En la LP adulta se distinguen tres tipos diferentes de elastina: oxytalan y elanium (elastina inmadura y más escasa) y elastina madura (fibras elásticas). Las primeras se concentran principalmente en la capa superficial de la LP, y la elastina madura, más abundante y tupida, en las capas intermedia y profunda de la LP (Gray, Alipour, Titze y Hammond, 2000; Moore and Thibeault, 2012; Thibeault, Gray, Bless, Chan y Ford, 2002).

Los estudios con ratones portadores de la haploinsuficiencia de ELN y el análisis de laringes excisas post mortem con SW han demostrado que, en efecto, la concentración de elastina en el pliegue vocal es más escasa bajo esta condición genética (Vaux, Wojtczak, Benirschke y Jones, 2003; y Watts et al., 2011). Por su parte, Watts, Awan y Marler (2008) realizaron un análisis acústico y perceptivo de la voz de personas con SW y encontraron que los afectados tienen la voz más grave e inestable que la población de control. Esto se debe a la falta de elasticidad, que entorpece la deformabilidad propia del pliegue e impide que este reaccione a la activación neuromotora con eficacia.

Sin embargo, a pesar de que el estudio de Watts, Awan y Marler (2008) demuestra la relación entre el déficit de elastina y la disfonía en el SW, todavía quedan muchas cuestiones abiertas como, por ejemplo, qué efectos produce el déficit de elastina y cuál es el estado y la biomecánica de los pliegues vocales bajo esta condición genética que tantas peculiaridades clínicas genera.

2. METODOLOGÍATop

2.1. Herramienta: BioMetroPhon

BioMetroPhon es un software de análisis de voz desarrollado en la Universidad Politécnica de Madrid (Gómez et al., 2013) para su uso en el ámbito clínico. Analiza fragmentos vocálicos de diferente duración (entre 50 y 500 ms) tomados de la grabación de una vocal abierta sostenida (generalmente la /a/; Figura 1). Esta herramienta realiza una reconstrucción inversa del filtro (el tracto vocal) con el fin de identificar la influencia de este sobre la señal para eliminarla y obtener únicamente la fuente glótica (la presión generada en los pliegues vocales). Dicha fuente glótica es observada a través de los diferentes ciclos glóticos, cuyo modelo es el propuesto por Liljencrants, Fant y Lin (1985), en el que se contemplan diferentes datos biométricos (MFDR: Maximum Flow Declination Ratio): el punto de máxima reducción del flujo entre los pliegues vocales, dos puntos de restablecimiento de dicho cierre (tR1 y tR2), dos puntos de comienzo de abertura (tO1 y tO2) y un punto máximo de abertura (tM; Gómez-Vilda et al., 2009, 2011; Gómez et al., 2013).

Figura 1. Muestra de voz de un niño sano de 7 años. En la parte superior se presenta un ciclo glótico L-F con los puntos biométricos de abertura y de cierre. En azul se muestra la fuente glótica; en verde, el flujo. En la parte inferior se observa el conjunto de ciclos de fonación correspondientes a 100 ms. Se observa cómo la presión desciende de forma brusca en los instantes alineados con el MFDR.

La versión del software utilizado es la 4.0 (de julio de 2014), la cual estima hasta 68 parámetros diferentes con información acústica y biomecánica de la voz. Entre los parámetros clásicos de distorsión acústica figuran: Jitter, Shimmer, Noise to Harmonic Ratio, etcétera; entre los parámetros biomecánicos que mide se encuentran los siguientes: Body Mass, Cover Mass, Body Stiffness, Cover Stiffness, etcétera; los parámetros referentes al cierre y contacto de los pliegues vocales son: Adduction GAP, Contact GAP, Permanent GAP; y uno de los parámetros relacionados con el temblor laríngeo es el denominado Tremor amplitude (rMSA).

La información biomecánica, y no solo acústica, que ofrece BioMetroPhon, la convierte en una herramienta útil en investigaciones como esta, en las que se desea estudiar la tipología y la distribución estadística de los factores ligados a un determinado síndrome que causan disfonía.

2.2. Poblaciones de estudio y muestras vocálicas

El estudio se realizó con dos conjuntos poblacionales de niños. La muestra experimental con síndrome de Williams (MSW) estaba formada por 12 niños (7 niños y 5 niñas), de entre 3 y 8 años, diagnosticados con síndrome de Williams y pertenecientes a la Asociación Síndrome de Williams España (ASWE). Su diagnóstico se realizó, en todos los casos, mediante la prueba FISH (Fluorescent in situ hybridization), con la que se detecta la microdeleción del cromosoma 7, causante del síndrome. La muestra normativa (MN) estaba formada por 97 niños (44 niños y 53 niñas) dentro del mismo rango de edad, sanos y normofónicos. El perfil de normalidad tomado en este caso fue una base de datos de voz adulta femenina evaluada y validada por el servicio de Otorrinolaringología del Hospital Gregorio Marañón (Madrid). La voz adulta femenina tiene características más próximas a la voz infantil que la voz adulta masculina (Titze, 1994). La condición para incluir las voces infantiles en el grupo de normalidad fue la de no superar el doble de la desviación estándar de la base de datos adulta femenina. Los responsables de los participantes en este estudio fueron informados previamente de la finalidad del mismo y dieron su consentimiento.

Para facilitar la observación de las voces, se dividió toda la población en dos rangos de edad: de 3 a 5 años (grupo 1) y de 6 a 8 años (grupo 2). Además, se agrupó a los participantes por sexo, puesto que, a pesar de que los efectos de la maduración vocal se hacen más evidentes en la adolescencia (Whiteside, 2001; Whiteside, Hanson y Cowell, 2004), se observaron diferencias significativas entre las niñas y los niños de este estudio (véanse los resultados recogidos en la Tabla 4 y en la Tabla 5). A continuación, se refleja toda esta información en la Tabla 1.

Tabla 1. Características del grupo 1 (3-5 años) y del grupo 2 (6-8 años) formados por niños/as con síndrome de Williams y niños/as de la muestra normativa. MSWM: Muestra con síndrome de Williams Masculina, MSWF: Muestra con síndrome de Williams Femenina, MNM: Muestra Normativa Masculina, MNF: Muestra Normativa Femenina.

  Grupo 1 (3-5 años) Grupo 2 (6-8 años)
Edad (años) MSWMMedia: 4.17
Desv. est.: 0.45
MNM Media: 4.29
Desv. est.: 0.71
MSWMMedia: 7.23
Desv. est.: 0.72
MNMMedia: 7.06
Desv. est.: 0.88
Sujetos 3 25 4 19
Edad (años) MSWFMedia: 4.56
Desv. est.: 0.65
MNF Media: 4.11
Desv. est.: 0.84
MSWFMedia: 7.43
Desv. est.: 0.28
MNFMedia: 7.11
Desv. est.: 0.76
Sujetos 3 17 2 36

Para recoger las muestras de voz se utilizó un micrófono de solapa (Audio-Technica ATR-3350). Todas las grabaciones se tomaron a 44 100 Hz y 16 bits. El fragmento de voz analizado corresponde a una vocal sostenida abierta, /a/, de 1 segundo de duración. Cada sujeto emitió esta vocal 5 veces con el fin de que quedara reflejada la variabilidad fonatoria intralocutor. En el caso de la muestra normativa femenina del grupo 1 (MNF-grupo1), se eliminaron dos grabaciones porque se desviaban significativamente de la voz adulta femenina tomada como referencia. Así pues, el número total de emisiones vocálicas grabadas y analizadas de la MN fue de 483, y el total de emisiones grabadas y analizadas de la MSW fue de 60. En la Tabla 2 queda resumida esta información.

Tabla 2. Número de sujetos y de muestras de voz grabadas para el estudio. MSW: Muestra con Síndrome de Williams, MSWM: Muestra con síndrome de Williams Masculina, MSWF: Muestra con síndrome de Williams Femenina. MN: Muestra Normativa, MNM: Muestra Normativa Masculina, MNF: Muestra Normativa Femenina.

  Grupo 1 (3-5 años) Grupo 2 (6-8 años)
Sujetos Muestras grabadas Sujetos Muestras grabadas
MSWM 3 15 4 20
MSWF 3 15 2 10
Total MSW 6 30 6 30
MNM 25 125 19 95
MNF 17 83 36 180
Total MN 42 208 55 275

2.3. Análisis y métodos

Para el estudio se seleccionaron, de los 68 parámetros generados por la versión del software utilizada (Gómez et al., 2013), los 16 que se enumeran en la Tabla 3.

Tabla 3. Los 16 parámetros acústicos y biomecánicos estimados por BioMetroPhon (Gómez et al., 2013) y seleccionados para el desarrollo del estudio.

Parámetro Descripción
1. f0 Frecuencia fundamental
2. Jitter Variación relativa de la f0 entre ciclos contiguos
3. Shimmer Variación relativa en la amplitud media de los ciclos contiguos
5. Harmonic-Noise Ratio Proporción entre los componentes de ruido y los armónicos
35. Body Dynamic Mass Masa del cuerpo del pliegue vocal que interviene en la oscilación
37. Body Stiffness Tensión dinámica transversal del cuerpo del pliegue vocal
38. Body Mass Unbalance Variación relativa del parámetro. 35 entre ciclos contiguos
40. Body Stiffness Unbalance Variación relativa del parámetro 37 entre ciclos contiguos
41. Cover Dynamic Mass Masa de la cubierta del pliegue vocal que interviene en la oscilación
43. Cover Stiffness Tensión dinámica transversal de la cubierta del pliegue vocal
44. Cover Mass Unbalance Variación relativa del parámetro 41 entre ciclos contiguos
46. Cover Stiffness Unbalance Variación relativa del parámetro 43 entre ciclos contiguos
60. Contact defect Porcentaje de escape de flujo durante la fase de cierre
61. Adduction defect Porcentaje de espacio glótico (GAP) anormal observado en la aducción
62. Permanent gap Porcentaje de espacio glótico observado en el restablecimiento del cierre
68. Tremor amplitude (rmsA) Porcentaje de variación observado en la tensión dinámica del cuerpo

El primero es la f0 y los tres siguientes (2, 3 y 5) se consideran clásicamente como parámetros de perturbación. Los parámetros 35, 37, 41, 43, 44 y 46 estiman la masa y la tensión ejercida sobre el pliegue vocal y detectan sus desequilibrios durante el ciclo glótico, esto es, cuantifican el comportamiento biomecánico de los pliegues vocales. En concreto, con los parámetros 37 y 43 se detectaría el supuesto déficit de tensión consecuente de la hipotonía del síndrome en la MSW, en comparación con la MN. Con el parámetro 41 se observa el grosor de la lámina propia (LP). En este caso se comprobaría si es menor en la MSW, tal y como se presupone debido al déficit de elastina. Los parámetros 60, 61 y 62 proporcionan información sobre el cierre glótico: contacto, aducción y escape de flujo. Por último, el parámetro 68 alerta de la presencia de temblor laríngeo anormal, en caso de existir una alteración neurológica.

Para dotar de relevancia al estudio, se procedió a realizar un examen estadístico de los resultados y de la variación de las medias. Se utilizó la prueba t-Student con el programa de análisis estadístico SPSS. El total de las grabaciones extraídas para esta investigación fue evaluado con este test y los resultados se recogen a continuación.

3. RESULTADOSTop

Los resultados del análisis proporcionados por BioMetroPhon (Gómez et al., 2013) de la población con síndrome de Williams y de la normativa agrupadas por sexo y por edad se presentan en las Tablas 45. Las estimaciones del test t-Student se recogen en las Tablas 67 para el grupo 1 y en las Tablas 78 para el grupo 2.

Tabla 4. Resultados del análisis acústico y biomecánico realizado con BioMetroPhon (Gómez et al., 2013) del grupo 1 (3-5 años): Muestra con síndrome de Williams, Masculina y Femenina (MSWM y MSWF, respectivamente) y Muestra Normativa, Masculina y Femenina (MNM y MNF, respectivamente).

  Muestra N Media Desv. est.
1. f0 (Hz) MNM 125 320.46 41.38
MNF 83 309.00 52.52
MSWM 15 265.27 22.28
MSWF 15 255.86 27.46
2. Jitter MNM 125 0.0093 0.0040
MNF 83 0.0087 0.0025
MSWM 15 0.0171 0.0144
MSWF 15 0.0106 0.0081
3. Shimmer MNM 125 0.0121 0.0054
MNF 83 0.0130 0.0050
MSWM 15 0.0207 0.0127
MSWF 15 0.0139 0.0068
5. NHR (dB) MNM 125 0.6891 0.0420
MNF 83 0.6798 0.0555
MSWM 15 0.7102 0.0420
MSWF 15 0.7127 0.0432
35. Body Mass (g) MNM 125 0.0078 0.0008
MNF 83 0.0082 0.0013
MSWM 15 0.0103 0.0015
MSWF 15 0.0098 0.0013
37. Body St. (mN/m) MNM 125 31303 4180
MNF 83 30167 5174
MSWM 15 28267 4363
MSWF 15 25156 2158
38. Body Mass Unb. MNM 125 0.0039 0.0040
MNF 83 0.0034 0.0016
MSWM 15 0.0415 0.0704
MSWF 15 0.0110 0.0179
40. Body Stiff. Unb. MNM 125 0.0171 0.0120
MNF 83 0.0154 0.0063
MSWM 15 0.0727 0.0956
MSWF 15 0.0310 0.0337
41. Cover Mass (g) MNM 125 0.0086 0.0029
MNF 83 0.0077 0.0023
MSWM 15 0.0078 0.0029
MSWF 15 0.0063 0.0016
43. Cov. Stif. (mN/m) MNM 125 37020 13013
MNF 83 36055 29562
MSWM 15 33800 33746
MSWF 15 19778 6012
44. Cover Mass Unb. MNM 125 0.0586 0.0305
MNF 83 0.0684 0.0357
MSWM 15 0.0955 0.0765
MSWF 15 0.0547 0.0452
46. Cover Stif. Unb. MNM 125 0.0626 0.0320
MNF 83 0.0671 0.0579
MSWM 15 0.0966 0.0837
MSWF 15 0.0792 0.0894
60. Contact GAP MNM 125 0.0523 0.0455
MNF 83 0.0480 0.0298
MSWM 15 0.0872 0.0346
MSWF 15 0.0882 0.0578
61. Adduction GAP MNM 125 0.0154 0.0098
MNF 83 0.0129 0.0108
MSWM 15 0.0284 0.0365
MSWF 15 0.0902 0.1154
62. Permanent GAP MNM 125 0.1821 0.1435
MNF 83 0.0709 0.0695
MSWM 15 0.0746 0.0637
MSWF 15 0.0736 0.0922
68. Tremor Amplit. MNM 125 0.0084 0.0055
MNF 83 0.0074 0.0041
MSWM 15 0.0424 0.0418
MSWF 15 0.0233 0.0118

Tabla 5. Resultados del análisis acústico y biomecánico realizado con BioMetroPhon (Gómez et al., 2013) del grupo 2 (6-8 años): Muestra con síndrome de Williams, Masculina y Femenina (MSWM y MSWF, respectivamente) y Muestra Normativa, Masculina y Femenina (MNM y MNF, respectivamente).

  Muestra N Media Desv. est.
1. f0 (Hz) MNM 95 269.61 26.56
MNF 180 277.16 32.15
MSWM 20 286.89 29.83
MSWF 10 269.65 18.89
2. Jitter MNM 95 0.0080 0.0022
MNF 180 0.0092 0.0027
MSWM 20 0.0169 0.0078
MSWF 10 0.0072 0.0014
3. Shimmer MNM 95 0.0113 0.0040
MNF 180 0.0123 0.0039
MSWM 20 0.0167 0.0078
MSWF 10 0.0116 0.0032
5. NHR MNM 95 0.6998 0.0485
MNF 180 0.6916 0.0507
MSWM 20 0.6930 0.0616
MSWF 10 0.6922 0.0322
35. Body Mass (g) MNM 95 0.0092 0.0008
MNF 180 0.0090 0.0010
MSWM 20 0.0090 0.0013
MSWF 10 0.0092 0.0008
37. Body Stif. (mN/m) MNM 95 26251 2687
MNF 180 27031 3163
MSWM 20 29929 3928
MSWF 10 26325 1799
38. Body Mass Unb. MNM 95 0.0027 0.0011
MNF 180 0.0031 0.0014
MSWM 20 0.0217 0.0284
MSWF 10 0.0039 0.0033
40. Body Stif. Unb. MNM 95 0.0139 0.0050
MNF 180 0.0166 0.0068
MSWM 20 0.0540 0.0403
MSWF 10 0.0152 0.0097
41. Cover Mass (g) MNM 95 0.0112 0.0035
MNF 180 0.0102 0.0042
MSWM 20 0.0062 0.0023
MSWF 10 0.0065 0.0016
43. Cover Stif. (mN/m) MNM 95 34141 11768
MNF 180 33819 16961
MSWM 20 41940 72798
MSWF 10 20266 6618
44. Cover Mass Unb. MNM 95 0.0554 0.0206
MNF 180 0.0636 0.0328
MSWM 20 0.0570 0.0272
MSWF 10 0.0323 0.0103
46. Cover Stiff. Unb. MNM 95 0.0573 0.0179
MNF 180 0.0659 0.0343
MSWM 20 0.0719 0.0279
MSWF 10 0.0410 0.0124
60. Contact GAP MNM 95 0.0523 0.0415
MNF 180 0.0584 0.0452
MSWM 20 0.0962 0.0583
MSWF 10 0.1067 0.0741
61. Adduction GAP MNM 95 0.0146 0.0089
MNF 180 0.0206 0.0174
MSWM 20 0.1088 0.1066
MSWF 10 0.0081 0.0033
62. Permanent GAP MNM 95 0.2246 0.1316
MNF 180 0.1984 0.1385
MSWM 20 0.0595 0.0925
MSWF 10 0.0814 0.0880
68. Tremor Amplit. MNM 95 0.0058 0.0033
MNF 180 0.0063 0.0036
MSWM 20 0.0240 0.0172
MSWF 10 0.0217 0.0363

Tabla 6. Resultados del t-Student para las muestras masculinas con Síndrome de Williams (MSWM) y normativas (MNM) del grupo 1.

  t df Sig. (2-tailed)*
1. f0 -5.067 138 0.000
2. Jitter 2.071 14.265 0.057
3. Shimmer 2.601 14.630 0.020
5. NHR 1.909 138 0.058
35. Body Mass 6.355 15.180 0.000
37. Body Stiffness -2.640 138 0.009
38. Body Mass Unbalance 2.67 14.011 0.058
40. Body Stif. Unbalance 2.247 14.053 0.041
41. Cover Mass -1.050 138 0.295
43. Cover Stiffness -0.362 14.504 0.722
44. Cover Mass Unbalance 1.845 14.541 0.085
46. Cover Stiff. Unbalance 1.574 14.500 0.137
60. Contact GAP 2.866 138 0.005
61. Adduction GAP 1.384 14.247 0.188
62. Permanent GAP -5.092 34.730 0.000
68. Tremor Amplitude 3.142 14.060 0.007

* p value < 0.05


Tabla 7. Resultados del t-Student para las muestras femeninas con Síndrome de Williams (MSWM) y normativas (MNM) del grupo 1.

  t df Sig. (2-tailed)*
1. f0 -5.067 138 0.000
2. Jitter 2.071 14.265 0.057
3. Shimmer 2.601 14.630 0.020
5. NHR 1.909 138 0.058
35. Body Mass 6.355 15.180 0.000
37. Body Stiffness -2.640 138 0.009
38. Body Mass Unbalance 2.67 14.011 0.058
40. Body Stif. Unbalance 2.247 14.053 0.041
41. Cover Mass -1.050 138 0.295
43. Cover Stiffness -0.362 14.504 0.722
44. Cover Mass Unbalance 1.845 14.541 0.085
46. Cover Stif. Unbalance 1.574 14.500 0.137
60. Contact GAP 2.866 138 0.005
61. Adduction GAP 1.384 14.247 0.188
62. Permanent GAP -5.092 34.730 0.000
68. Tremor Amplitude 3.142 14.060 0.007

* p value < 0.05


Tabla 8. Resultados del t-Student para las muestras masculinas con Síndrome de Williams (MSWM) y normativas (MNM) del grupo 2.

  t df Sig. (2-tailed)*
1. f0 -2.587 113 0.011
2. Jitter -5.042 19.635 0.000
3. Shimmer -2.986 21.170 0.007
5. NHR 0.544 113 0.587
35. Body Mass 0.483 22.652 0.634
37. Body Stiffness -5.098 113 0.000
38. Body Mass Unbalance -2.973 19.013 0.008
40. Body Stif. Unbalance -4.434 19.124 0.000
41. Cover Mass 6.115 113 0.000
43. Cover Stiffness -0.478 19.210 0.638
44. Cover Mass Unbalance 0.243 23.773 0.810
46. Cover Stif. Unbalance -2.239 22.408 0.035
60. Contact GAP -3.980 113 0.000
61. Adduction GAP -3.947 19.056 0.001
62. Permanent GAP 6.680 37.261 0.000
68. Tremor Amplitude -4.703 19.300 0.000

* p value < 0.05


Las estimaciones obtenidas de los parámetros de distorsión clásicos (f0, Jitter, Shimmer y NHR) confirmaron desde el primer momento las observaciones de Watts, Awan y Marlern (2008) sobre la voz grave e inestable de las personas con SW. La diferencia fue significativa entre la muestra con síndrome de Williams (MSWM y MSWF-grupos 1 y 2) y la muestra normativa (MNM y MNF-grupos 1 y 2). En concreto, en el grupo 1, el de los más pequeños, la diferencia entre los niños con SW y los sanos fue muy destacada en cuanto a los parámetros acústicos clásicos (Tabla 4): la frecuencia fundamental (f0) es más grave en la muestra con SW, tanto en niñas como en niños:

  1. MSWM = 265 Hz frente a MNM = 320 Hz,
  2. MSWF = 256 Hz frente a MSWF = 309 Hz,

y Jitter (parámetro 2) y Shimmer (3) son más elevados en la muestra con SW en comparación con la muestra normativa, aunque en el caso de las niñas los resultados fueron menos relevantes; Jitter:

  1. MSWM = 1.71 % frente a MNM = 0.93 %,
  2. MSWF=1.06 % frente a MNF = 0.87 %,

y Shimmer:

  1. MSWM = 2.07 % frente a NSM = 1.21 %,
  2. MSWF = 1.39 % frente a MNF = 1.30 %.

Por lo que se refiere al parámetro 5 (relación de energía entre el ruido y las componentes armónicas de la fuente glótica), las diferencias encontradas no fueron significativas. En lo que respecta a los resultados de los parámetros acústicos clásicos observados en el grupo 2, formado por niños y niñas de 6 a 8 años, se encontraron resultados muy semejantes a los anteriores en el grupo de los niños. Por el contrario, se obtuvieron resultados diferentes a los anteriores en las muestras femeninas, pues las niñas con SW presentaron valores inferiores a los de la muestra normativa femenina (Tabla 5); Jitter:

  1. MSWM = 1.69 % frente a MNM = 0.80 %,
  2. MSWF = 0.72 % frente a MNF = 0.92 %,

y Shimmer:

  1. MSWM = 1.67 % frente a MNM = 1.13 %,
  2. MSWF = 1.16 % frente a MNF = 1.23 %.

Es destacable el fenómeno observado en la f0 en el grupo de los mayores (grupo 2), ya que la muestra con SW presentó una f0 igual o más aguda que la de la muestra normativa (Tabla 5):

  1. MSWM = 287 Hz frente a MNM = 270 Hz,
  2. MSWF = 270 Hz frente a MNF = 277 Hz.

Esto contrasta con lo observado en el grupo 1, el de los más pequeños, donde la f0 de la muestra con SW fue significativamente más grave (Tabla 4).

En cuanto a los parámetros biomecánicos que dan cuenta del estado y del funcionamiento de los pliegues vocales durante la fonación, de nuevo se encontraron diferencias significativas entre las muestras de los dos grupos estudiados. Por un lado, en el grupo 1 (Tabla 4), los resultados relacionados con la masa de la cubierta (parámetro 41) fueron muy significativos, puesto que la muestra con SW obtuvo valores muy bajos en comparación con los de la muestra normativa:

  1. MSWM = 7.8 mg frente a MNM = 8.6 mg,
  2. MSWF = 6.3 mg frente a MNF = 7.7 mg.

Los parámetros relacionados con los desequilibrios en la estimación de la masa y de la tensión del pliegue vocal (38 y 40) también fueron más altos en la muestra con SW (Tabla 4) para el parámetro 38:

  1. MSWM = 4.15 % frente a MNM = 0.39 %,
  2. MSWF = 1.1 % frente a MNF = 0.34 %,

y para el parámetro 40:

  1. MSWM = 7.27 % frente a MNM = 1.71 %,
  2. MSWF = 3.10 % frente a MNF = 1.54 %.

En cuanto a los parámetros relacionados con el defecto de cierre y de contacto de los pliegues vocales (60 y 61), de nuevo la muestra con SW obtuvo valores más altos: para el parámetro 60:

  1. MSWM = 8.72 % frente a MNM = 5.23 %,
  2. MSWF = 8.82 % frente a MNF = 4.80 %,

y para el parámetro 61:

  1. MSWM = 2.84 % frente a MNM = 1.54 %,
  2. MSWF = 9.02 % frente a MNF = 1.29 %.

Es destacable la diferencia tan significativa entre la muestra con SW y la muestra normativa del grupo 1 en el parámetro que mide el porcentaje de temblor laríngeo (68):

  1. MSWM = 4.24 % frente a MNM = 0.84 %,
  2. MSWF = 2.33 % frente a MNF = 0.74 %.

Por otro lado, en el grupo 2 (Tabla 5), los resultados de los parámetros biomecánicos generados a partir de las dos muestras son semejantes a los anteriores. La masa de la cubierta (parámetro 41) fue de nuevo muy baja en la muestra con SW en contraste con la normativa:

  1. MSWM = 6.2 mg frente a MNM = 11.2 mg,
  2. MSWF = 6.5 mg frente a MNF = 10.2 mg.

Los resultados de los parámetros 38 y40, relacionados con los desequilibrios de la masa y de la tensión del músculo vocal, fueron más altos en la muestra con SW, a excepción de las niñas con SW en el parámetro 40; así, para el parámetro 38:

  1. MSWM = 2.17 % frente a MNM = 0.27 %,
  2. MSWF = 0.39 % frente a MNF = 0.31 %,

y para el parámetro 40:

  1. MSWM = 5.40 % frente a MNM = 1.39 %,
  2. MSWF = 1.52 % frente a MNF = 1.66 %.

En cuanto a las estimaciones de defecto de cierre, tan solo el parámetro 61 (escape en la aducción) fue mayor en los niños con SW a diferencia de las niñas:

  1. MSWM = 10.88 % frente a MNM = 1.46 %,
  2. MSWF = 0.81 % frente a MNF = 2.06 %.

Finalmente, el parámetro que da cuenta del porcentaje de temblor laríngeo (68) fue de nuevo mucho más elevado en la muestra con SW que en la normativa:

  1. MSWM = 2.40 % frente a MNM = 0.58 %,
  2. MSWF = 2.17 % frente a MSWF = 0.63 %.

En las tablas siguientes se exponen las estimaciones del test t-Student de las medias obtenidas. En las Tablas 67 se ven los resultados del grupo 1, niños por un lado (Tabla 6) y niñas por otro (Tabla 7). En las Tablas 89, los resultados hacen referencia al grupo 2, por un lado los niños (Tabla 8) y por otro las niñas (Tabla 9).

Tabla 9. Resultados del t-Student para las muestras femeninas con Síndrome de Williams (MSWM) y normativas (MNM) del grupo 2.

  t df Sig. (2-tailed)*
1. f0 0.752 188 0.453
2. Jitter 3.868 12.977 0.002
3. Shimmer 0.500 188 0.618
5. NHR -0.050 11.636 0.961
35. Body Mass -0.614 188 0.540
37. Body Stiffness 1.181 12.386 0.260
38. Body Mass Unbalance -0.731 9.175 0.483
40. Body Stif. Unbalance 0.598 188 0.551
41. Cover Mass 6.174 16.594 0.000
43. Cover Stiffness 2.540 188 0.012
44. Cover Mass Unbalance 7.669 21.514 0.000
46. Cover Stif. Unbalance 2.279 188 0.024
60. Contact GAP -2.030 9.375 0.072
61. Adduction GAP 7.403 50.307 0.000
62. Permanent GAP 3.897 11.667 0.002
68. Tremor Amplitude -1.344 9.010 0.212

* p value < 0.05


Las estimaciones observadas tras el análisis estadístico de todos los datos ponen de manifiesto las diferencias significativas entre las dos muestras estudiadas con respecto a muchos de los parámetros considerados en la hipótesis inicial: frecuencia fundamental, grosor de la cubierta, temblor laríngeo, desequilibrios del pliegue vocal, etcétera. En negrita se ha marcado aquellos parámetros que rechazan la hipótesis nula, esto es, que evidencian que las dos poblaciones estudiadas son diferentes entre sí de forma significativa.

4. DISCUSIÓNTop

Con la presentación de este estudio sobre el síndrome de Williams se ha podido demostrar que el análisis acústico y biomecánico de la voz proporciona información valiosa acerca de dicha patología y de quien la sufre. Así, por ejemplo, a través de la fonación de la muestra con SW se pudieron identificar las consecuencias de uno de los rasgos más significativos de este síndrome: la carencia de elastina. En concreto, esto se vio reflejado en el timbre grave e inestable de los niños con SW del estudio, puesto que la falta de elasticidad del pliegue vocal limita su movilidad y su capacidad de adaptación a los cambios bruscos que supone la fonación. Asimismo, el déficit de elastina también fue detectado midiendo el grosor de la cubierta del pliegue vocal. La muestra con SW analizada presentó un grosor menor de la cubierta en comparación con la muestra normativa. Esto apoya la suposición inicial sobre la relación entre la menor concentración de elastina en el tejido conjuntivo del pliegue vocal en el SW y el menor grosor de la lámina propia (LP); y demuestra, una vez más, la utilidad del estudio de la voz en estos ámbitos. Además de la carencia de elastina, el síndrome de Williams presenta otros rasgos clínicos muy destacados, como la hipotonía y las anomalías neurológicas causadas por una mielinización deficiente. En relación con la primera, el análisis biomecánico de la voz vuelve a resultar útil para detectarla, ya que la muestra con SW del estudio presentó rasgos vocálicos propios de quien posee bajo tono muscular: déficit de tensión del músculo tiroaritenoideo (medido con el parámetro 37 principalmente), perfil general de hipofunción laríngea, y frecuencia fundamental más grave de lo normal (muy evidente sobre todo en los niños más pequeños: grupo 1). Si el tono muscular es insuficiente, los pliegues vocales experimentarán menos tensión mecánica para mantener el número de vibraciones por segundo, esto es, producirán menos ciclos, o sea, menor frecuencia (Titze, 1994). En relación al segundo rasgo clínico destacado en el SW, la patología neuromotora, en las voces de los participantes con SW se encontró un alto porcentaje de temblor laríngeo junto con inestabilidad del músculo tiroaritenoideo (todo ello evidenciado sobre todo por los parámetros37, 38, 40 y 68). Este fenómeno indica la existencia de una alteración neurológica, pues se ha demostrado en estudios con poblaciones con Parkinson que el músculo vocal es muy sensible a la inestabilidad de origen neurológico (Gómez-Vilda et al., 2011; Muñoz, Mazaira, Nieto, Rodellar, y Gómez, 2011). Es probable que la alteración neuromotora propia del SW condicione la biomecánica laríngea de los afectados y por ese motivo sea un rasgo clínico observable en su fonación.

En definitiva, la voz de las personas con SW es un instrumento valioso con el que medir los condicionamientos de su genotipo específico. A través del estudio de la fonación, se pudieron identificar tres aspectos típicos del SW: déficit de elastina debida a la haploinsuficiencia del gen ELN, alteración neuromotora causada por una insuficiente mielinización e hipotonía.

5. CONCLUSIONESTop

La multidisciplinariedad del estudio de la voz es una realidad a la par que una necesidad. En el contexto de las enfermedades raras de origen genético, la observación de la voz supone un gran avance dentro del típico contexto de desconocimiento de estas alteraciones minoritarias, pues implica la detección de más rasgos que caracterizan dicha alteración.

Así, en el caso del síndrome de Williams se pudo observar un conjunto de rasgos típicos gracias al estudio de la fonación. Los parámetros biomecánicos manejados en el estudio describieron a las personas con síndrome de Williams, puesto que delataron su manera particular de producir voz (menos ciclos por segundo en los pequeños, más ciclos en los mayores en relación a la norma, hipotonía del músculo vocal, desequilibrios y alto porcentaje de temblor) y pusieron igualmente de manifiesto la relación de este patrón fonatorio con el síndrome de Williams.

Por consiguiente, algunas de las complicaciones clínicas ligadas al genotipo de quien presenta un síndrome genético dado quedan al descubierto en la fonación, y esto es una realidad que ha de aprovecharse, sobre todo en el ámbito de las enfermedades raras.


REFERENCIASTop

Antonell, A., Del Campo, M., Flores, R., Campuzano, V., y Pérez-Jurado, L. A. (2006). Síndrome de Williams: Aspectos clínicos y bases moleculares. Revista de Neurología42(1), 69-75.

Beuren, A. J., Apitz, J., y Harmjanz, D. (1962). Supravalvular aortic stenosis in association with mental retardation and a certain facial appearance. Circulation26(6),1235-1240. doi.org/10.1161/01.CIR.26.6.1235

Carmona-Duarte, C., Gómez-Vilda, P., Plamondon, R., Rodellar-Biarge, V., Palacio-Alonso, D., Ferrer-Ballester, M. A. y Alonso-Hernández, J. B. (2017). Phonatory and articulatory correlates in kinematic neuromotor degeneration. In Converging Clinical and Engineering Research on Neurorehabilitation II, 203-208. doi.org/10.1007/978-3-319-46669-9_36

Comisión Europea, Dirección General de Sanidad y Protección de los Consumidores (2008). Consulta Pública. Las enfermedades raras: Un Desafío para Europa. Disponible en http://ec.europa.eu/health/ph_threats/non_com/docs/raredis_comm_es.pdf

Ewart, A. K., Morris, C. A., Atkinson, D., Jin, W., Sternes, K., Spallone, P., … Keating, M. T. (1993). Hemizygosity at the elastin locus in a developmental disorder, Williams syndrome. Nature genetics5(1), 11-16. doi.org/10.1038/ng0993-11

Fant, G., Liljencrants, J., y Lin, Q. G. (1985). A four-parameter model of glottal flow. STL-QPSR4, 1-13.

Gray, S. D., Alipour, F., Titze, I. R., y Hammond, T. H. (2000). Biomechanical and histologic observations of vocal fold fibrous proteins. Annals of Otology, Rhinology & Laryngology109(1), 77-85. doi.org/10.1177/000348940010900115

Gómez-Vilda, P., Fernández-Baillo, R., Rodellar-Biarge, V., Lluis, V. N., Álvarez-Marquina, A., Mazaira-Fernández, L. M., … Godino-Llorente, J. I. (2009). Glottal source biometrical signature for voice pathology detection. Speech Communication51(9), 759-781. doi.org/10.1016/j.specom.2008.09.005

Gómez-Vilda, P., Rodellar-Biarge, V., Nieto-Lluis, V., Muñoz-Mulas, C., Mazaira-Fernández, L. M., Ramírez-Calvo, C., … Toribio-Díaz, E. (2011). Neurological disease detection and monitoring from voice production. Advances in Nonlinear Speech Processing, 1-8. doi.org/10.1007/978-3-642-25020-0_1

Gómez, P., Rodellar, V., Nieto, V., Martínez, R., Álvarez, A., Scola, B., … Fernández, M. (2013). BioMet®Phon: A system to monitor phonation quality in the clinics. Proceedings of the 5th International Conference on e-Health, Telemedicine and Social Medicine, 253-258.

Lejeune, J., Gautier, M., y Turpin, R. (1959). Etude des chromosomes somatiques de neuf enfants mongoliens. Comptes Rendus des séances de l’Académie des Sciences, 248: 1721-1722.

Martin, N. D., Snodgrass, G. J., y Cohen, R. D. (1984). Idiopathic infantile hypercalcaemia-A continuing enigma. Archives of Disease in Childhood, 59(7), 605-613. doi.org/10.1136/adc.59.7.605

Moore, J., y Thibeault, S. (2012). Insights into the role of elastin in vocal fold health and disease. Journal of Voice, 26(3), 269-275. doi.org/10.1016/j.jvoice.2011.05.003

Muñoz, C., Mazaira, L. M., Nieto, V., Rodellar, V., y Gómez, P. (2011). Voice quality analysis to detect neurological diseases. Models and Analysis of Vocal Emissions for Biomedical Applications, 79-82.

Roper, R. J., y Reeves, R. H. (2006). Comprender el fundamento de los fenotipos del síndrome de Down. Revista Síndrome de Down23, 59-67.

Strømme, P., Bjømstad, P. G., y Ramstad, K. (2002). Prevalence estimation of Williams syndrome. Journal of Child Neurology17(4), 269-271. doi.org/10.1177/088307380201700406

Thibeault, S. L., Gray, S. D., Bless, D. M., Chan, R. W., y Ford, C. N. (2002). Histologic and rheologic characterization of vocal fold scarring. Journal of Voice16(1), 96-104. doi.org/10.1016/S0892-1997(02)00078-4

Titze, I. (1994). Principles of voice production. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

Urbán, Z., Riazi, S., Seidl, T. L., Katahira, J., Smoot, L. B., Chitayat, D., … Hinek, A. (2002). Connection between elastin haploinsufficiency and increased cell proliferation in patients with supravalvular aortic stenosis and Williams-Beuren syndrome. The American Journal of Human Genetics, 71(1), 30-44. doi.org/10.1086/341035

Vaux, K. K., Wojtczak, H., Benirschke, K., y Jones, K. L. (2003). Vocal cord abnormalities in Williams syndrome: A further manifestation of elastin deficiency. American Journal of Medical Genetics Part A119(3), 302-304. doi.org/10.1002/ajmg.a.20169

Watts, C. R., Awan, S. N., y Marler, J. A. (2008). An investigation of voice quality in individuals with inherited elastin gene abnormalities. Clinical Linguistics & Phonetics22(3), 199-213. doi.org/10.1080/02699200701803361

Watts, C. R., Knutsen, R. H., Ciliberto, C., y Mecham, R. P. (2011). Evidence for heterozygous abnormalities of the elastin gene (ELN) affecting the quantity of vocal fold elastic fibers: a pilot study. Journal of Voice25(2), e85-e90. doi.org/10.1016/j.jvoice.2010.04.006

Whiteside, S. P. (2001). Sex-specific fundamental and formant frequency patterns in a cross-sectional study. The Journal of the Acoustical Society of America110(1), 464-478. doi.org/10.1121/1.1379087

Whiteside, S. P., Hanson, A., y Cowell, P. E. (2004). Hormones and temporal components of speech: Sex differences and effects of menstrual cyclicity on speech. Neuroscience Letters, 367(1), 44-47. doi.org/10.1016/j.neulet.2004.05.076

Williams, J. C. P., Barratt-Boyes, B. G., y Lowe, J. B. (1961). Supravalvular aortic stenosis. Circulation24(6), 1311-1318. doi.org/10.1161/01.CIR.24.6.1311




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