L’acufene cronico è una condizione debilitante che colpisce il 10-20% degli adulti, 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.
È emerso dalla nuova ricerca che la tecnologia chiamata Spettroscopia funzionale del vicino infrarosso (fNIRS) può essere utilizzata per misurare oggettivamente l’acufene, o ronzio nelle orecchie. Il nuovo studio: “Misurazione oggettiva dell’acufene utilizzando la spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso e l’apprendimento automatico“, dei ricercatori Mehrnaz Shoushtarian, Roohallah Alizadehsani, Abbas Khosravi, Nicola Acevedo, Colette M. McKay, Saeid Nahavandi, James B. Fallon, è stato pubblicato il 18 novembre 2020 nella rivista Plos One.
Spettroscopia funzionale del vicino infrarosso (fNIRS)
I ricercatori hanno studiato la sensibilità della spettroscopia funzionale del vicino infrarosso (fNIRS) per differenziare gli individui con e senza acufene e per identificare le caratteristiche fNIRS associate alle valutazioni soggettive della gravità dell’acufene. Hanno 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 (l’indebolimento dell’apparato uditivo dovuto a un danno o alla degenerazione di uno o più dei suoi componenti).
La gravità dell’acufene è stata valutata utilizzando il Tinnitus Handicap Inventory (un test per valutare il livello di handicap provocato dagli acufeni), le valutazioni soggettive del volume e del fastidio degli acufeni sono state misurate su una scala analogica visiva; a seguito di confronti di gruppo statistici, i metodi di apprendimento automatico, tra cui l’estrazione e la classificazione delle funzionalità, sono stati applicati alle funzionalità fNIRS per classificare i pazienti con acufene 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 acufene rispetto ai controlli; nel gruppo dell’acufene, 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 sia uditive erano significativamente ridotte nelle regioni di interesse rispettivamente visiva e uditiva.
I classificatori Naïve Bayes (appartiene ad una raccolta di algoritmi di classificazione statistici usanti nel machine learning, basati sul Teorema di Bayes), dai controlli sono stati in grado di classificare i pazienti con acufene con una precisione del 78,3%. La precisione dell’87,32% è stata raggiunta utilizzando le reti neurali per differenziare i pazienti con acufene lieve / lieve da quello moderato / grave.
I ricercatori in conclusione hanno detto che la spettroscopia funzionale del vicino infrarosso (fNIRS) può essere un modo fattibile per valutare oggettivamente l’acufene per valutare nuovi trattamenti o monitorare l’efficacia del programma di trattamento di un paziente. Hanno aggiunto:
«La gravità dell’acufene di un individuo in precedenza come propria sensazione era nota solo alla persona che ne è affetta. Ora 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».