La impresión 3D y el aprendizaje automático se unen para mejorar los implantes cocleares
El proceso de fabricación de una cóclea biomimética: creación de una matriz ósea electromimética (imágenes superiores) y una estructura coclear en forma de espiral dentro de la matriz (imágenes inferiores). Crédito: Iek Man Lei
Un equipo de ingenieros y médicos utilizó la impresión 3D para crear complejas réplicas de la cóclea humana, el hueso hueco en forma de espiral del oído interno auditivo, y lo combinó con el aprendizaje automático para avanzar en las predicciones clínicas de la «propagación actual» en el interior. oído para pacientes con implante coclear (CI). La «propagación de corriente» o la propagación del estímulo eléctrico, como también se le conoce, afecta el rendimiento del CI y conduce a una audición «borrosa» para los usuarios, pero hasta ahora no ha existido ningún modelo de prueba adecuado para replicar el problema en la cóclea humana.
Los IC han transformado la vida de cientos de miles de personas que sufren pérdida auditiva severa o profunda. Sin embargo, la eficacia del dispositivo médico implantado quirúrgicamente se ha visto obstaculizada por la «propagación de corriente», un fenómeno causado por la alta conductividad eléctrica de los fluidos que se encuentran dentro de los conductos cocleares. Estos fluidos evitan que el nervio auditivo del usuario de IC se estimule con precisión, lo que hace que muchos usuarios experimenten distorsiones significativas en los sonidos que perciben.
El tamaño y la forma de una cóclea humana son únicos para cada individuo y varían de persona a persona. Junto con su ubicación complicada y su anatomía compleja, esto lo convierte en uno de los tejidos más difíciles de estudiar y, por lo tanto, el análisis del problema actual de la «propagación actual» no ha sido posible fácilmente.
Ahora, un análisis cruzado equipo de investigación disciplinario ha podido analizar los datos de imágenes de campo eléctrico de pacientes con implantes cocleares, gracias a cócleas impresas en 3D con electroanatomía sintonizable. Los modelos impresos en 3D permiten a los investigadores estudiar cómo la forma coclear y la propiedad eléctrica de las cócleas biomiméticas afectan la «propagación de corriente» medida en imágenes de campo eléctrico. Una vez combinado con el aprendizaje automático, este método de co-modelado puede predecir la «propagación actual» en los usuarios de implantes cocleares y, por primera vez, extrapolar el rango de resistividad del tejido coclear del paciente. Los resultados se informan en la revista Nature Communications.
Crédito: Universidad de Cambridge
Sra. Iek Man Lei, autora principal del estudio y Ph.D. estudiante del Grupo de Investigación de Biointerfaz en Cambridge, dijo: «Nuestra biblioteca de modelos cocleares impresos en 3D captura la gama de geometrías que pueden tomar los lúmenes cocleares humanos y están diseñados con matrices óseas electromiméticas que replican resistividades óseas realistas. Los modelos cocleares impresos en 3D también tienen propiedades mecánicas adecuadas para la inserción de múltiples electrodos CI. Nuestro concepto de co-modelado ‘imprimir y aprender’ puede ayudar a descifrar cómo las diferentes características de la cóclea de un paciente afectan la propagación del estímulo».
Profesor Manohar Bance, El profesor de otología y cirugía de la base del cráneo del Addenbrooke’s Hospital dijo: «Los próximos pasos son usar este enfoque de co-modelado para comprender las imágenes del campo eléctrico del paciente en diferentes estados de enfermedad, por ejemplo, la otosclerosis (una condición rara que causa pérdida de la audición). Esto permitirá ayudarnos a comprender si hay diferentes conductividades cocleares en estados de enfermedad, lo que podría conducir a una estimulación no deseada de otras estructuras como la facial nervio También nos ayudará a diagnosticar a los pacientes que experimentan sensaciones sonoras inusuales para tratar de comprender si sus vías de conducción son diferentes. Desde un punto de vista más amplio, planeamos continuar a partir de aquí para tratar de imprimir cabezas completas eléctricamente análogas para comprender las rutas actuales desde el implante hasta el electrodo de tierra en el implante, a fin de imitar mejor la condición in vivo».
La Dra. Shery Huang, profesora asociada de bioingeniería y líder del grupo de investigación Biointerface en Cambridge, dijo: «Todos somos conscientes del tremendo poder de la inteligencia artificial (IA), pero la IA necesita comenzar su aprendizaje a partir de un buen conjunto de datos. Debido a la privacidad del paciente, la seguridad del paciente y las preocupaciones éticas, es difícil obtener datos clínicos caracterizados y documentados de manera holística. Por lo tanto, la impresión 3D es una herramienta poderosa para crear modelos físicos que podrían proporcionar un conjunto de datos de entrenamiento bien caracterizado como sustituto de los datos clínicos para el aprendizaje automático. El principio de co-modelado demostrado en este estudio podría ser útil para abordar otras áreas de modelado clínico y aplicaciones de atención médica».
Explore más
Necesidad de un nuevo diseño de implante coclear para localizar direcciones de sonido Más información: Iek Man Lei et al, El co-modelado de aprendizaje automático y cócleas biomiméticas impresas en 3D proporciona informática clínica para pacientes con implantes cocleares, Nature Communications (2021). DOI: 10.1038/s41467-021-26491-6 Información de la revista: Nature Communications
Proporcionado por la Universidad de Cambridge Cita: La impresión 3D y el aprendizaje automático se unen para mejorar los implantes cocleares (12 de noviembre de 2021) consultado el 29 de agosto de 2022 en https://medicalxpress .com/news/2021-11-3d-machine-cochlear-implants.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El el contenido se proporciona para infor propósitos de mation solamente.