Tinnitus erkennen – Neue Nahinfrarotspektroskopie Technologie bringt Erfolg

Dank einer neuen Technologie, die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) heißt, können Ärzte zum ersten Mal Tinnitus erkennen und es objektiv messen. Die Wahrnehmung eines hohen Klingelns oder Summens in den Ohren betrifft bis zu 20 % der Erwachsenen. Das sogenannte Ohrensausen tritt dann vorwiegend auf, wenn Depressionen, kognitive Dysfunktionen und Stress vorhanden sind. Trotz seiner weiten Verbreitung gab es bisher keinen klinisch angewandten, objektiven Weg, das Vorhandensein oder den Schweregrad von Tinnitus zu bestimmen.

Kann maschinelles Lernen Tinnitus erkennen?

In der neuen Studie wandten sich die Forscher also NIRS zu. Dies ist eine nicht-invasive und nicht-radioaktive Methode zur Bildgebung, mit der Änderungen des Blutsauerstoffgehalts im Gehirngewebe gemessen werden. Das Team verwendete dies, um die Aktivität in Bereichen der Hirnrinde zu verfolgen. Genau diese wurden nämlich zuvor mit so einem kognitiven Zustand in Verbindung gebracht. Das Team sammelte Daten im Ruhezustand und als Reaktion auf auditive und visuelle Reize bei 25 Personen mit chronischem Tinnitus. Dies geschah auch bei 21 Kontrollen, die auf Alter und Hörverlust abgestimmt waren. Die Teilnehmer bewerteten auch den Schweregrad ihres Ohrensausens. Die Technologie zeigte auch so einen statistisch signifikanten Unterschied in der Konnektivität zwischen Bereichen des Gehirns bei Menschen mit und ohne Tinnitus. Darüber hinaus war die Reaktion des Gehirns auf visuelle und auditive Reize bei Patienten mit Tinnitus gedämpft.

Als ein maschineller Lernansatz auf die Daten angewendet wurde, konnte ein Programm Patienten mit leichten Symptomen von denjenigen mit mittelschwerem bis schwerem Tinnitus mit einer Genauigkeit von 87,32 % unterscheiden. Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass NIRS eine praktikable Möglichkeit sein kann, Tinnitus objektiv zu bewerten. So kann die Wissenschaft neue Strategien zu Behandlungen entwickeln oder die Wirksamkeit des Behandlungsprogramms eines Patienten überwachen. Ähnlich wie bei der Empfindung selbst war bisher also nur der Person, die an der Krankheit leidet, bekannt, wie schwer der Tinnitus ist. Die Autoren der Studie haben maschinelles Lernen und nicht-invasive Bildgebung des Gehirns kombiniert, um die Schwere der Erkrankung so gut wie möglich zu quantifizieren. Die komplexen Veränderungen, die Tinnitus im Gehirn eines Patienten auslösen, konnten sie auf diese Weise richtig verfolgen. Dies ist für die Entwicklung neuer Therapien von entscheidender Bedeutung.