¹Technische Universität München, Munich Institute of Biomedical Engineering, München, Deutschland
²Medizinische Universität Innsbruck, Department of Otolaryngology, Innsbruck, Österreich

Text

Hintergrund: Die Leistung von Cochlea-Implantaten (CI) wird von vielen Faktoren beeinflusst, die oft nur mit Computermodellen bewertet werden können. Um realistische Modelle zu entwickeln, basieren unsere Analysen auf hochauflösenden μCT-Scans menschlicher Felsenbeine. Dabei untersuchen wir die anatomischen Unterschiede zwischen den Cochleae und deren Einfluss auf die elektrische Erregung.

Methoden: Aus hochauflösenden μCT-Scans von acht menschlichen Schläfenbeinproben, die mit Osmiumtetroxid gefärbt wurden, erstellten wir anatomisch realistische Modelle. CI-Elektrodenarrays wurden virtuell eingefügt und die elektrische Stromausbreitung wurde mittels der Finite-Elemente-Methode (FE) berechnet. Der Verlauf von 500 Spiralganglienneuronen wurde rekonstruiert die extrazellulären Potenziale an den Ranvier-Knoten berechnet. Mit einem biophysikalischen Mehrkompartimentmodell, das spannungsabhängige Ionenkanäle einbezog, konnten wir die Erregungsmuster der Hörnervenfasern entlang der Cochlea ableiten und visualisieren, wie Aktionspotenziale erzeugt und zum Hirnstamm geleitet werden.

Im nächsten Schritt nutzten wir die Munich Compact Light Source (MuCLS), ein Phasenkontrast-CT-System, um 11 Proben mit einer Voxelauflösung von 6 µm zu scannen. Diese Auflösung ermöglichte es, die Cochlea präziser zu segmentieren und den Hörnerv detailliert darzustellen.

Ergebnisse: Die MuCLS-Scans zeigten einen verbesserten Kontrast im Vergleich zu μCT-Scans. Strukturen wie den Modiolus, die Reissner-Membran, die Basilarmembran und der Hörnerv konnten präzise identifiziert werden. Elektrisch ausgelöste Erregungsmuster zeigten Unregelmäßigkeiten wie Queranregungen. Zudem sagten die Modelle realistische Unterschiede zwischen Cochleae voraus, die mit den Schwellenwerten von CI-Nutzern vergleichbar sind.

Schlussfolgerung: Unsere Ergebnisse verbessern das Verständnis der elektrischen Erregung großer Neuronenpopulationen im Innenohr und sind für elektrische sowie optogenetische Stimulationsmethoden relevant. Sie ermöglichen die Entwicklung zukünftiger CIs und Kodierungsstrategien. Die Visualisierungen bieten zudem eindrucksvolle Einblicke in die Funktion des menschlichen Innenohrs.