Immagine: una persona predisposta per una registrazione fNIRS (la tecnica di imaging del cervello utilizzata in questo documento). Credito: Mehrnaz Shoushtarian.
Una tecnologia chiamata spettroscopia funzionale del vicino infrarosso (fNIRS) può essere utilizzata per misurare oggettivamente l’acufene o ronzio nelle orecchie, secondo un nuovo studio pubblicato il 18 novembre sulla rivista PLOS ONE, di Mehrnaz Shoushtarian del Bionics Institute, Australia e colleghi.
L’acufene, la percezione di un ronzio acuto nelle orecchie, colpisce fino al 20% degli adulti e, se grave, è associato a depressione, disfunzione cognitiva e stress. Nonostante la sua ampia prevalenza, non è stato utilizzato alcun metodo clinicamente oggettivo per determinare la presenza o la gravità dell’acufene.
Nel nuovo studio, i ricercatori si sono rivolti a fNIRS, un metodo di imaging non invasivo e non radioattivo che misura i cambiamenti nei livelli di ossigeno nel sangue all’interno del tessuto cerebrale. Il team ha utilizzato fNIRS per monitorare l’attività nelle aree della corteccia cerebrale precedentemente collegate all’acufene. Hanno raccolto i dati fNIRS nello stato di riposo e in risposta a stimoli uditivi e visivi in 25 persone con acufene cronico e 21 controlli abbinati per età e ipoacusia. I partecipanti hanno anche valutato la gravità del loro acufene utilizzando l’Inventario degli handicap degli acufeni.
fNIRS ha rivelato una differenza statisticamente significativa nella connettività tra aree del cervello nelle persone con e senza acufene. Inoltre, la risposta del cervello agli stimoli sia visivi che uditivi è risultata attenuata tra i pazienti con tinnito. L’applicazione di questo approccio potrebbe differenziare i pazienti con acufene lieve da quelli con acufene moderato / grave con una precisione dell’87,32%. Gli autori concludono che fNIRS può essere una strategia fattibile per valutare oggettivamente l’acufene e per valutare nuovi trattamenti o monitorare l’efficacia del programma di trattamento di un paziente.
Astratto
Spiegano gli autori:
“L’acufene cronico è una condizione debilitante che colpisce il 10-20% degli adulti e può influire gravemente sulla loro qualità di vita. Attualmente non esiste una misura oggettiva dell’acufene che possa essere utilizzata clinicamente. La valutazione clinica della condizione utilizza un feedback soggettivo da parte degli individui che non è sempre affidabile. Abbiamo studiato la sensibilità della spettroscopia funzionale del vicino infrarosso (fNIRS) per differenziare gli individui con e senza tinnito e per identificare le caratteristiche fNIRS associate alle valutazioni soggettive della gravità del tinnito. Abbiamo registrato segnali fNIRS in stato di riposo e in risposta a stimoli uditivi o visivi da 25 individui con acufene cronico e 21 controlli abbinati per età e ipoacusia. La gravità dell’acufene è stata valutata utilizzando il Tinnitus Handicap Inventory e le valutazioni soggettive del volume e del fastidio degli acufeni sono state misurate su una scala analogica visiva. A seguito di confronti statistici tra gruppi, sono stati applicati metodi di apprendimento automatico, tra cui l’estrazione e la classificazione delle funzionalità, alle funzionalità fNIRS per classificare i pazienti con tinnito e controlli e differenziare l’acufene a diversi livelli di gravità. Le misure di connettività dello stato di riposo tra le regioni temporali e le regioni frontale e occipitale erano significativamente più alte nei pazienti con tinnito rispetto ai controlli. Nel gruppo del tinnito, la connettività temporale-occipitale ha mostrato un aumento significativo con le valutazioni del volume dei soggetti. Anche in questo gruppo, le risposte evocate sia visive che uditive erano significativamente ridotte rispettivamente nelle regioni di interesse visiva e uditiva. I classificatori Naïve Bayes sono stati in grado di classificare i pazienti con acufene dai controlli con una precisione del 78,3%. Una precisione dell’87,32% è stata ottenuta utilizzando le reti neurali per differenziare i pazienti con acufene lieve da quello moderato / grave. I nostri risultati mostrano la fattibilità dell’uso di fNIRS e dell’apprendimento automatico per sviluppare una misura oggettiva dell’acufene. Una tale misura gioverebbe notevolmente a medici e pazienti fornendo uno strumento per valutare oggettivamente nuovi trattamenti e il progresso del trattamento dei pazienti. Il 32% è stato ottenuto utilizzando le reti neurali per differenziare i pazienti con acufene lieve rispetto a quello moderato / grave”.
Vedi anche:Nuova ricerca potrebbe aiutare milioni di persone che soffrono di acufene
Gli autori aggiungono: “Proprio come la sensazione stessa, la gravità dell’acufene di un individuo era nota in precedenza solo alla persona che ne soffriva. Abbiamo combinato l’apprendimento automatico e l’imaging cerebrale non invasivo per quantificare la gravità dell’acufene. La nostra capacità di tenere traccia dei complessi cambiamenti che l’ acufene provoca nel cervello di un malato è fondamentale per lo sviluppo di nuovi trattamenti “.
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