人工耳蜗改变了数十万患有严重或严重听力损失的人的无声生活。然而，当前市场上的人工耳蜗因受“电流扩散”(‘current spread’)的阻碍，并不能精确地刺激听觉神经。直到现在，还没有适当的测试模型能够精准地复现发生在人类耳蜗中的“电流扩散”问题。基于此，英国剑桥大学Shery Huang教授 Biointerface课题组和Manohar Bance 教授使用 3D 打印技术创建了首个具有人类耳蜗形状和耳蜗组织导电性的仿生模型，并将其与机器学习相结合，以期实现对人工耳蜗“电流传播”(‘Current spread’) 的临床预测。相关研究成果于10月29日以“3D printed biomimetic cochleae and machine learning co-modelling provides clinical informatics for cochlear implant patients”为题发表于自然通讯杂志上，论文第一作者为课题组博士生李奕雯。

人工耳蜗的“电流传播”问题源于耳蜗管内的一种具导电性的淋巴液体 (perilymph) 引起。这问题严重限制了人工耳蜗响应听觉神经的准确性，可导致人工耳蜗使用者感知到严重失真的声音 (尤其音乐)。另外，耳蜗组织本身位于颞骨深处的位置和较为复杂的解剖结构，且人类耳蜗的形状和导电性有着显著的个体性差异，导致现有的测试模型 (包括动物模型、人体标本模型及计算机有限元分析模型) 均无法较为全面准确地模仿人体耳蜗内 “电流传播”的问题。

Lei IM, Jiang C, Lei CL, de Rijk SR, Tam YC, Swords C, Sutcliffe MPF, Malliaras GG, Bance M, Huang YYS. 3D printed biomimetic cochleae and machine learning co-modelling provides clinical informatics for cochlear implant patients. Nat Commun. 2021 Oct 29;12(1):6260. doi: 10.1038/s41467-021-26491-6. PMID: 34716306.

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