Un modèle numérique de cochlée redonne de l'espoir aux patients atteints d'une surdité sévère

 Grâce à un partenariat entre le CHU de Nice, Inria et Oticon Medical, des patients atteints de surdité sévère, et pour lesquels un appareillage classique n'est plus suffisant, ont un nouvel espoir de voir leur audition réhabilitée grâce à une modélisation de leur anatomie cochléaire. Cette avancée technologique a permis de mettre au point un implant auditif personnalisé qui va stimuler directement le nerf auditif avec un stimuli électrique. Les deux premières implantations ont eu lieu au mois de mai sur deux patientes du Dr Nicolas Guevara, chirurgien ORL au CHU de Nice. L'activation des implants s'est déroulée avec succès le 7 juin dernier à l'Institut de la face et du cou en présence des équipes du CHU, d'Inria et d'Oticon médical.

La cochlée, une structure complexe affectée dans les surdités neurosensorielles

La cochlée est une petite structure de l’oreille interne qui transforme les vibrations du son en signaux électriques et les transmet au nerf auditif. Cette transmission est défectueuse chez les personnes atteintes de surdité neurosensorielle sévère candidates à l’implantation cochléaire. L’opération consiste à implanter un dispositif médical qui capte les sons, les transforme en signal électrique, et les transmet au nerf auditif par des électrodes insérées dans la cochlée. La structure tridimensionnelle de la cochlée est complexe, en forme de spirale, et sa petite taille ne permet pas d’en avoir une image précise par le scanner préopératoire. L’objectif du partenariat de recherche était de développer un modèle mathématique de cochlée en 3 dimensions à partir des images de scanner sous exploitées, pour soutenir les équipes médicales d’implantation cochléaire qui disposent d’informations anatomiques limitées.

Modélisation de la cochlée en 3 dimensions

Le modèle a été développé par Thomas Demarcy dans le cadre de sa thèse, dans l’équipe Inria de Nicholas Ayache et Hervé Delingette à Sophia Antipolis. Il a été construit grâce à des images de scanner de haute résolution réalisées sur des pièces anatomiques, sur lesquelles un expert médical a précisément délimité les structures de la cochlée. Appliqué aux images de basse résolution réalisées en pratique clinique, le modèle permet de visualiser la structure tridimensionnelle de la cochlée de chaque patient avec ses compartiments internes. Il a permis de documenter pour la première fois les variations anatomiques individuelles de la cochlée sur une série de 987 images de scanner fournies par Charles Raffaelli, radiologue au CHU de Nice, hôpital Pasteur. Pour Oticon Medical, ces informations sont importantes pour poursuivre l’amélioration du design des électrodes d’implantation cochléaire, afin qu’elles soient le moins traumatiques possible.

Première utilisation pour une chirurgie d’implantation cochléaire

L’outil permet de détecter de potentielles anomalies de forme, et d’extraire les paramètres de chaque patient. D’abord utilisé sur des images d’archive, le modèle arrive maintenant au stade de l’application en clinique. Il a été utilisé pour 2 chirurgies d’implantation cochléaire réalisées fin mai par Nicolas Guevara, chirurgien ORL à l’Institut Universitaire de la Face et du Cou à Nice. Il disposait des images en 3 dimensions et des paramètres individuels des patients pour planifier l’intervention. Ces informations permettent notamment de prévoir l’angle d’insertion optimal des électrodes, et d’anticiper la profondeur d’insertion pour limiter le risque de traumatisme sur les cochlées courtes. Les images postopératoires visualisant le positionnement des électrodes dans les structures cochléaires, disponibles au moment de l’activation de l’implant, renseignent sur la qualité de l’insertion, et seront utiles au réglage individuel de chaque électrode. L’utilisation du modèle dans le cadre de la collaboration de recherche va permettre de clarifier son potentiel comme outil de planification chirurgicale et de personnalisation des réglages de l’implant, au bénéfice des patients atteints de surdité sévère.

Crédit photo : A. Macarri - Université Côte d'Azur