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从“人工耳蜗”获得拉斯克临床医学奖聊起 精选

已有 12480 次阅读 2013-10-7 10:56 |系统分类:科普集锦| 听觉, 人工耳蜗, 拉斯克

大家好,今天是国庆长假最后一天,也是诺贝尔奖生理或医学奖即将公布的日子。由于我正在从事人工耳蜗(Cochlear Implant, CI)方面的研究,所以希望以今年的拉斯克临床医学奖为引子,聊聊我对科研的些许认识。我的专业背景是电子工程,以我的背景往年是很少关注诺奖的具体获奖信息的,尤其是生理医学类。

人工耳蜗是一种能够帮助绝大多数重度至极重度感音神经性耳聋的人获得部分听力的电子装置。目前,CI佩戴者已经可以在安静环境一对一交谈时,取得很好的言语识别效果。存在的问题是,由于CI植入耳蜗内的电极数目(12~24)远小于内毛细胞数量(约3500)和螺旋神经节细胞(35000~50000)数量,导致频率分辨率远低于正常听力者。并且科学界对于耳蜗感音机理,以及如何模拟耳蜗的时频分析能力仍存在大量的未知。所以CI植入者在欣赏音乐时,在有噪声干扰的情况下交流时,均无法获得良好的效果。当然,由于神经系统具有强大的可塑性,对于越早植入的人来说,尤其是先天听障者来说,在语言功能发育前植入,将可以使他很好的融入正常社会。


1 多通道人工耳蜗系统(摘自拉斯克奖官方获奖介绍

1非常形象地描绘了现代多通道人工耳蜗系统。听觉,是由声音引起的一种主观感受。所以听觉基础研究涉及到声学、心理学、生理学、医学、动物学、听力学等诸多方面。从美国的学术协会来看,例如声学学会(心理声学、生理声学),言语与听力学协会,耳鼻咽喉头颈外科学会。美国的学术学会和学术期刊有一种非常棒的传承,参与者都会在其中吸取营养。而相比而言,国内的听觉研究要弱了许多。听力学的本科和研究生培养单位屈指可数,医院多数没有专职的听力师,声学领域专注于国防需求(例如水声)和大型工业应用(例如建筑声学),基础的生理学研究较少(包括人体和动物的),相关学会的学术能力亟待提升。

一直以来都有一个问题萦绕在我脑子里,就是中国的大学生总数最多,但是感觉对于很多具体的专业,人数比人家都要少。这是为何?人都去哪了?难道这是我们交叉学科,或新型学科的特殊情况吗?我想不是。大学的专业培养体系还不够健全,大学的扩招没有以师资和生源的质量提高作保障。等等,各种弊端都是问题的答案。

对于个人来说,如果想吃科研这碗饭,我们得认清时事,想吃好这碗饭,我们得做好一条道走到黑的准备。这里说的是,坚持。以这次人工耳蜗获奖为例,获奖者Graeme M. Clark是澳大利亚的医生出身,由于父亲的耳聋走上了开发多通道人工耳蜗之路,从60年代至今;获奖者Ingeborg Hochmair是奥地利的电子工程师,与Clark同步开展独立研究,分别成就了两家人工耳蜗公司,造福了数十万人;获奖者Blake S. Wilson是美国的电子工程师出身,他由于开发CI信号处理策略获奖,虽然他的成就集中在一片Nature短文上,但是我想这个奖更多的是对他常年的坚持的肯定(二十年的季度研究报告:链接)。需要注意的是,这些人的获奖不是散兵游勇的一己之力,而是他们闯荡在学术大海中拍打出的浪花。从早年的华人科学家江渊声(Nelson Yuan-Sheng Kiang)等人在美国开展单听神经元放电研究,到William F. House开发出最早的单通道人工耳蜗系统,再到现在的多通道人工耳蜗系统,其中凝聚着成百上千的科学家、工程师、医生、患者的努力。在这里本来想谈谈国内的人工耳蜗研发现状,但是由于资历较浅,了解的不够深入,故暂不介绍。这个领域需要更多年轻人的参与。

 

下面翻译一下2013Lasker~DeBakey临床医学奖的颁奖辞。这篇颁奖辞,写得非常中肯,我认为具有良好的科普效果。

http://www.laskerfoundation.org/awards/2013_c_presentation.htm

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致辞人:Jeremy Nathans

在新约全书中,我们在马可福音中读到耶稣奇迹般地恢复了一位聋人的听力。两千年后,现代医学科技已经开发了一个装置,他可以做到同样神奇的事情。当然,并没有耶稣那么快。这个装置就是人工耳蜗。人工耳蜗作为一种电子耳,将语音在内的声音转换为微小的电脉冲以刺激听神经。

今天,我们将这份荣誉赋予三位先驱者-- Graeme Clark, Ingeborg Hochmair 和Blake Wilson。他们用毕生的心血造就了现代人工耳蜗。他们的努力,包括数百工程师、听力师、手术医生的努力,已经把“听”这份礼物送给了数十万极重度听力障碍者,并且受益人数还在持续增加。

在工业化国家,大约每1000名新生儿中就有1位患有重度先天性耳聋,大部分是遗传造成的。在发展中国家,由于宫内感染这个比例还要高一些。重度听力损失也可能由后天的诸多因素造成,这导致每几百名幼儿中就有一个严重耳聋者。人到晚年,很多人都会听力衰退,尤其是那些长期接触强声音的人。

听力损失带来的心理影响可能会非常严重。很多人注意到,相比于视觉损失,听力损失更容易伴随着社会孤立(social isolation)。正如海伦凯勒敏锐的察觉到:“视觉让我们认识物,听觉让我们认识人(vision connects us to things, but hearing connects us to people)”。对于婴幼儿听力损失者,他们将面临巨大的挑战:幼年间的言语习得,这对于正常听力者来说是通过暴露在言语环境下获得的。如果没有其他办法,一个聋儿的言语习得将被严重影响。

那么到底什么是人工耳蜗,她是怎样旁路掉中耳或内耳的损伤来恢复听力的呢?首先,我们需要简短介绍一下耳是如何工作的。声音由空气中传播的声压波动构成。包括言语或音乐在内的复杂声音是由很多不同频率的波动组成。耳朵的任务是分析每个频率的声强。这个分析过程是在这个叫做耳蜗的小东西里完成的。耳蜗是一个螺旋状的物体,看上去像是一个嵌在颞骨中的蜗牛壳。沿着这个螺旋线布满了神经细胞,他们是振动刺激的感受器。现在来到了天工之神奇处:不同的频率被耳蜗中不同位置处的神经细胞所感受,这些位置对应的频率是按照耳蜗的长度进行排列的。在耳蜗一端,神经细胞感受音调低的声音(low-pitch sounds)。例如,狮子吼。在另一端神经细胞感受音调高的声音(high-pitch sounds)。例如,老鼠吱吱声。在两端之间感受从低到高的中间频率。关键的是,负责将耳蜗的声音信息传递到大脑的二阶神经细胞(Second order nerve cells在听觉受损的耳朵中幸免于难。

人工耳蜗包括两个部分。一个部分带在耳朵上:包括麦克风、电池、信号处理器、射频发射器、能量发射器等。另一部分通过手术植入到颅骨中:包括能量接收器、射频接收器和一系列的电极,每个电极放置在耳蜗的不同位置上。体外部分的信号处理器将接收到的声音分解为不同的频率成分,并将信息传送到植入部分的接收器上,然后刺激对应的电极。正如前面提到的,因为耳蜗(听神经)是按照频率分布的,所以每个电极刺激一簇神经细胞,这些细胞原本也是负责对应的大致频率的。在实际应用中,人工耳蜗植入者大多需要若干周或月的训练来使他的大脑学习适应这种新的且相对粗糙的电极刺激。

   人工耳蜗开发过程中克服了很多生物医学工程的难题,并且现在仍然在不断的改进。Clark、Hochmair和Wilson博士对这项技术的发明做出了多处贡献,且他们的贡献不尽相同。Clark博士是一个手术医生和听觉生理学家。始于上世纪60年代,他组建了一个多学科交叉团队来开发人工耳蜗。Clark博士的团队在70年代末植入了他们的第一例多通道样机,并于1985年得到了美国FDA的许可。这里有个他灵感来临的小故事。有一天Clark在海滩上玩弄蝾螺贝。它的螺旋状的壳看上去像一个耳蜗,当时他意识到如果想把一个细枝(fine twig)尽可能深地插入这个壳,那么这个枝需要有一个逐渐变化的硬度,其中旋入最紧的螺旋的部分应该最柔软(the twig that is being threaded into the tightest spiral being themost flexible)。然后他将这种想法用在了设计一种硬度变化的电线束上,这样使人工耳蜗手术时能最小化给周围组织带来的损伤。Hochmair博士是一个电子工程师。在他丈夫Erwin Hochmair博士的协助下,她开始在70年代末从事人工耳蜗技术研发。Hochmair夫妇在70年代末开发出了一个多通道样机,并在后来成立了MED-EL公司,进一步开发和商业化运作人工耳蜗。从MED-EL公司成立以来,Ingeborg Hochmair博士是公司的CEO和首席技术官。在她的领导下,MED-EL已经解决了人工耳蜗设计和生产中遇到的很多生物医学工程难题。Wilson博士也是一个电子工程师。他从80年代开始在北卡罗来纳的三角国际研究所(Research Triangle Institute)工作,他开发了最著名的人工耳蜗信号处理算法-连续间隔采样(continuous interleaved sampling, CIS策略)。CIS策略很大程度上的提升了人工耳蜗的性能,尤其是在言语识别方面。我注意到Wilson博士的工作受到了NIH的资助,且他没有申请专利而是认为应该将他的算法免费提供给生产商,让他的成果能尽快的用到产品中去。

 

Clark博士、Hochmair博士和Wilson博士,我们代表拉斯克基金会和全世界的听力受损者向您致敬。感谢您对人工耳蜗发展做出的贡献。

 

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聊到这里吧,上面的内容,抛砖引玉。交叉学科的发展,充满了各种有趣的故事,很高兴和大家交流。我的新浪微博是@声音感知。另外如果您在从事听觉相关的研究,欢迎加入我们的QQ群(http://blog.sciencenet.cn/blog-200072-727491.html)。




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