The Erlangen model of tinnitus development—New perspective and treatment strategy

Author:

Schulze Holger,Schilling Achim,Krauss Patrick,Tziridis Konstantin

Abstract

Zusammenfassung Hintergrund Etwa ein Sechstel der Bevölkerung westlicher Industrienationen leidet unter chronischem subjektivem Tinnitus, der allein in Deutschland volkswirtschaftliche Behandlungs- und Folgekosten von fast 22 Mrd. € pro Jahr verursacht. Nach der vorherrschenden Auffassung entsteht Tinnitus als Folge eines durch Hörverlust ausgelösten maladaptiven neurophysiologischen Prozesses im Gehirn. Ziel der Arbeit Mit dem hier vorgelegten Erlanger Modell der Tinnitusentstehung wird ein umfassender neurophysiologischer Erklärungsansatz für das initiale Auftreten des Phantomgeräuschs nach Hörverlust vorgeschlagen. Auf der Grundlage des Modells wird eine neue Behandlungsstrategie entwickelt. Material und Methoden Das hier zusammenfassend vorgestellte Modell beruht auf verschiedenen tier- und humanphysiologischen Untersuchungen der letzten Jahre. Ergebnisse Das Erlanger Modell betrachtet subjektiven Tinnitus als Nebeneffekt eines physiologischen Mechanismus, der die Informationsübertragung in das auditorische System mittels stochastischer Resonanz (SR) auch im gesunden Hörsystem permanent optimiert. Tatsächlich hören hörgeschädigte Patienten mit Tinnitus im Mittel besser also solche ohne Tinnitus. Diese ungewohnte Perspektive auf das Phantomperzept kann betroffenen Patienten bereits dabei helfen, besser mit ihrem Leiden zurechtzukommen. Zusätzlich wurde, basierend auf dem Modell, als neue, individuell angepasste Behandlungsstrategie für tonalen Tinnitus die „low-intensity noise tinnitus suppression“ (LINTS) entwickelt und bereits erfolgreich an Patienten getestet. Schlussfolgerung Möglicher limitierender Faktor für Modell und Behandlungsstrategie ist die Tonhöhe des Tinnitusperzepts, die es für Frequenzen über rund 5 kHz nötig machen könnte, Anpassungen an der Behandlungsstrategie vorzunehmen.

Publisher

Springer Science and Business Media LLC

Subject

Otorhinolaryngology

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1. Word class representations spontaneously emerge in a deep neural network trained on next word prediction;2023 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA);2023-12-15

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