人工内耳を入れた耳ごとにデジタルツインを

人工内耳は神経プロテーゼ(神経補綴装置)の一種である。外科医は電極を並べたアレイを内耳の蝸牛に差し込み、電極は損傷した内耳を迂回して、電気パルスで聴神経の線維を直接刺激する。外部のプロセッサーが音を指令に変換する。各電極はそれぞれ一つの周波数帯を受け持つ。蝸牛の奥にある神経線維は低い音の感覚を、入り口に近い線維は高い音の感覚を生むからだ。

その結果は人によって大きく異なる。多くの使用者は言葉をよく理解できるが、著者らによれば、音がしていることがわかり、読唇の助けになる程度にとどまる人もいる。わかっている要因の一つが電極と神経の接点(electro-neural interface)の質である。耳の形、電極が最終的にどこに収まったか、組織がどのように電気を通すか、そして健康な神経線維がどれだけ残っているか。その物理はもともと大雑把だ。最大22個の接点で最大約3万本の線維を刺激しなければならないため、各電極は広く重なり合った線維の群れをまとめて興奮させることになる。

現在、聴覚士は各患者の設定、いわゆる「マップ」を、主に患者自身の感想をもとに調整している。そして脳が新しいマップに慣れるまでには数週間から数か月かかることがある。

客観的なデータから組み立てる仮想の耳

レンヌ大学のエリン・ブラトゥ(Erin Bratu)、ヴァンダービルト大学のジャック・ノーブル(Jack Noble)らは、ヴァンダービルト大学医療センター、セントルイス・ワシントン大学、サウスカロライナ医科大学の共同研究者とともに、各患者の接点のデジタルツインを3つの層で構築した。

解剖。 臨床用のCTスキャンでは蝸牛の内部は見えない。そこでチームは、16体の献体の蝸牛を約10倍鮮明なマイクロCTで撮影した高解像度画像から学習した形状モデルを当てはめる。電極の位置は術後のスキャン画像上で自動的に特定され、目に見えない神経線維は75本の束として再構成される。
電気。 組織、つまり液体、軟部組織、神経、骨の3次元マップによって、モデルは電流の広がり方を計算できる。組織の電気抵抗は、シミュレーションで得た電圧が、インプラントが使っていない電極で記録する電圧と一致するまで調整される。記録が必要を示せば瘢痕組織も加える。
神経。 神経線維の生物物理モデルを束の規模に拡大し、神経全体の応答を予測する。そのうえで各束の健康な線維の数を、電流に応じて神経の応答がどう大きくなるかを示す曲線(インプラント自身が記録できる)にモデルが一致するまで調整する。

ここからチームは、患者ごとに一つの神経健全度スコアを算出する。

デジタルツインが予測したこと

研究の対象は30人の人工内耳使用者だった。

学習に使っていない応答。 デジタルツインは、別の種類の神経測定値を誤差の中央値50マイクロボルト未満で予測した。最悪のケースでも全体の形は正しく保たれていた。
言葉の聞き取り。 神経健全度スコアは、静かな環境での単語認識とも、複数の話し声が重なる雑音下での文認識とも強く相関した。論文が報告する相関係数は約0.75と0.78である。ただし、どちらの値がどちらの検査に対応するかは、要旨と結果の節で入れ替わっている。いずれにせよ、このスコアは患者間の言葉の理解度の差の**50〜60%**を説明する。著者らの知る限り、文献で報告されたどの単一の要因もこれ以上は説明していない。
再調整。 経験豊富な使用者6人を対象とした予備試験で、チームは神経の健全度が最も低く見える領域の電極の半分、22個のうち2〜6個を停止した。単語認識は平均で10パーセントポイント上昇した。6人中5人が開始時のスコアを上回り、大きく低下した人はおらず、全員が新しいマップを使い続けることを選んだ。

概念実証から臨床試験へ

神経の本当の状態は死後の検査でもしない限りわからないため、デジタルツインは間接的にしか検証できない。モデルは線維が完全に同期して発火すると仮定しており、そのため健康な線維の数をおそらく過小評価している。また時間的な効果を無視している。術後のCTスキャンが必要で、それにはX線の被ばくが伴う。さらに、インプラントはすべて単一のメーカーのものだった。再調整の試験には対照群がなく、追跡調査も不規則だった。

際立っているのは入力データである。画像検査とインプラント自身の記録だけで、患者の申告には頼っていない。これは、幼い子どもなど、自分に何が聞こえているかを説明するのが難しい人の助けになるかもしれない。神経の健全度に基づいて再調整を行う、対照群を設けた前向き臨床試験が現在準備されている。