评估人工耳蜗使用者神经健康的电生理和行为指标：一项计算模拟研究

《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》：Evaluating Electrophysiological and Behavioral Measures of Neural Health in Cochlear Implant Users: A Computational Simulation Study

本研究针对人工耳蜗使用者神经健康评估的技术难题，通过建立高保真计算模型系统评估了部分三极刺激阈值与单极刺激阈值的差异作为神经健康指标的敏感性。研究发现，部分三极刺激阈值对神经退行性变化更为敏感，而eCAP的IPG斜率和偏移效应与神经健康状况缺乏稳定关联。该研究为开发精准的神经健康评估方法提供了新思路，对优化人工耳蜗调试和改善言语感知具有重要意义。

　　

当我们谈论人工耳蜗（Cochlear Implant, CI）这一现代医学奇迹时，很少有人会想到隐藏在成功背后的关键挑战——听觉神经的健康状况。对于重度至极重度感音神经性听力损失患者而言，人工耳蜗通过电刺激幸存听觉神经纤维（Auditory Nerve Fibers, ANFs）来恢复听觉功能已取得巨大成功。然而，听觉神经纤维的状态（即神经健康）如何影响人工耳蜗功能和用户的言语感知，一直是研究人员面临的重要难题。

神经健康受损表现为螺旋神经节神经元（Spiral Ganglion Neurons, SGNs）的退化，这种现象在人和动物的深度听力损失组织学研究中均有发现。最新研究还表明，耳聋后不仅SGN密度降低，其直径也显著减小。评估作为电极-神经接口（Electrode-Nerve Interface, ENI）组成部分的听觉神经健康状态，有助于改进人工耳蜗调试和声音处理，从而优化用户的言语感知。但由于技术限制，目前尚无法定量诊断人工耳蜗使用者的神经健康状况。

近年来，研究者提出了几种间接评估耳蜗内神经健康状态的方法，其中两种最具潜力：一是空间聚焦刺激的行为阈值测量；二是评估不同相位间隔（Inter-Phase Gaps, IPGs）对电诱发复合动作电位（electrically evoked compound action potential, eCAP）幅度增长函数（Amplitude Growth Function, AGF）偏移或斜率的影响。然而，这些方法在敏感性和一致性方面存在争议，且各研究结果受电极位置、物种、输入/输出单位、拟合方法及神经健康程度差异的影响。

为解决这一难题，张艺璇（Yixuan Zhang）、Daniel Kipping和Waldo Nogueira在《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》上发表了最新研究，通过计算模拟方法系统评估了神经健康的电生理和行为指标。研究人员建立了一个高保真计算建模框架，包含电刺激人类耳蜗的三维有限元方法（Finite Element Method, FEM）模型、真实的ANF几何结构以及神经元模型，模拟了不同神经健康状况（健康、萎缩和退化）下的听觉神经反应。

关键技术方法包括：基于11例CI632受试者临床数据的3D有限元耳蜗模型构建；包含30,000个覆盖20Hz-20kHz频率范围的听觉神经纤维的几何建模；结合现象学单ANF模型和eCAP模型的神经响应预测；以及针对不同神经损伤区域（损伤长度0.5mm、1.5mm和5.0mm）的系统性仿真实验。

实验1：pTP与MP刺激的行为阈值

研究首先比较了部分三极（partial tripolar, pTP）和单极（monopolar, MP）刺激模式在不同神经健康状况下的阈值水平。结果显示，pTP刺激对局部神经损伤更为敏感，靠近损伤区域的通道阈值显著升高。当神经纤维萎缩（直径减少50%）时，pTP刺激阈值平均升高2.16dB（0.5mm损伤长度）、4.04dB（1.5mm）和5.16dB（5.0mm）；而神经纤维完全退化时，阈值升高更为明显，分别达3.88dB、9.86dB和12.89dB。

更重要的是，pTP与MP刺激阈值之差（ΔT_mode）在识别神经健康损伤方面表现出色。与健康条件相比，所有损伤条件和损伤长度下，受损条件的ΔT_mode均显著增大（p<0.001），表明这种跨模式阈值差异可作为神经健康预测的有效工具。

NH)；(d)-(f)pTP和MP刺激模式之间的最大残余T级差异(ΔT_mode)'>

实验2：ECAP IPG斜率和偏移效应

第二个实验评估了eCAP的IPG斜率（ΔSlope）和偏移（ΔThreshold）效应与神经健康状况的关联。模拟结果显示，IPG从2μs增加到40μs时，eCAP阈值普遍降低约1dB，但与神经健康状况缺乏稳定关联。

研究发现，不良神经健康状况对受影响通道的AGF形态产生两种不同影响：一是减弱最大AGF幅度而不显著影响eCAP阈值；二是同时影响AGF斜率和eCAP阈值。然而，跨通道的AGF斜率和eCAP阈值差异变化较大，未能显示出与神经健康状况的一致模式。

研究结论与意义

本研究通过计算模型系统评估了两种神经健康评估方法，得出以下重要结论：

首先，聚焦pTP刺激的行为阈值对神经健康损伤表现出更高的敏感性，特别是pTP与MP刺激阈值之差（ΔT_mode）能够有效识别局部神经损伤区域。这一发现为临床实践中评估电极-神经接口质量提供了实用工具。

其次，eCAP的IPG斜率和偏移效应在预测神经健康状况方面表现不稳定，受多种因素影响，包括刺激电极与记录电极相对于损伤区域的位置、数据拟合方法以及非神经因素等。

该研究的创新之处在于建立了一个全面模拟人类耳蜗电刺激的高保真计算框架，能够系统评估不同神经损伤条件下的听觉神经响应。模型验证显示，其预测的行为阈值、eCAP阈值、动态范围、线性增长函数斜率和最大幅度均落在实证数据范围内，支持了该建模方法在临床相关条件下的有效性和适用性。

值得注意的是，本研究主要关注外周过程的脱髓鞘和退化，而并未模拟胞体的损失（即SGN密度随时间保持不变）。这与一些动物研究结果存在差异，后者表明存活SGN密度与IPG偏移效应存在相关性。

这项研究为开发更精准的神经健康评估方法奠定了重要基础，未来研究可进一步探讨非神经因素（如人工耳蜗位置、耳蜗几何特征）的影响，为优化人工耳蜗使用者的听觉康复提供更多见解。通过计算模型深入理解不同神经健康状况下的神经兴奋剖面差异，将推动更精准的神经健康评估方法的开发，最终改善人工耳蜗用户的言语感知效果。