Die nicht-invasive Stimulation des Nervus phrenicus gilt als vielversprechende Alternative zur mechanischen Beatmung, da sie das Zwerchfell aktiv hält und somit eine Muskelatrophie vorbeugt. Zur Unterstützung der optimalen Wahl von Stimulationsparametern werden zunehmend digitale Zwillinge eingesetzt. Deren Vorhersagegenauigkeit hängt jedoch stark von biologischen Eingangsparametern wie der elektrischen Gewebeleitfähigkeit ab. Diese kann aufgrund von Messunsicherheiten, individuellen Unterschieden sowie physiologischen und pathologischen Zuständen stark variieren.
In der aktuellen Studie wurde untersucht, welchen Einfluss diese Unsicherheit auf den Nervenaktivierungsschwellwert hat. Das ist die notwendige Stromstärke, die zur Aktivierung des Nervus phrenicus benötigt wird. Dazu wurde aus einem bestehenden, detaillierten Multi-Skalen-Modell ein Surrogatmodell entwickelt, das den Nervenaktivierungsschwellwert besonders effizient und direkt aus der Gewebeleitfähigkeit berechnet. Mit diesem Modell konnte eine umfangreiche Monte-Carlo-Analyse durchgeführt werden, die tausende mögliche Kombinationen von Gewebeleitfähigkeiten berücksichtigte.
Die Ergebnisse zeigen, dass der Aktivierungsschwellwert je nach Variation der Leitfähigkeiten um etwa ±15 % schwankt. Eine Sensitivitätsanalyse ergab zudem, dass die Leitfähigkeit von Muskelgewebe den größten Einfluss auf den Nervenaktivierungsschwellwert hat. Für zukünftige elektromagnetische Simulationen bedeutet dies, dass insbesondere Muskelgewebe möglichst genau charakterisiert und modelliert werden sollte.
Die Studie liefert damit eine Erklärung für experimentell beobachtete Unterschiede zwischen individuellen Aktivierungsschwellen und trägt zu realistischeren, patientenspezifischen Simulationen der Stimulation des Nervus phrenicus bei.
Originalveröffentlichung: Biocybernetics and Biomedical Engineering, The influence of tissue conductivity uncertainty on the nerve activation thresholds in non-invasive electrical phrenic nerve stimulation (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0208521625000841)
von Laureen Wegert, Luca Di Rienzo, Lorenzo Codecasa, Sicheng An, Marek Ziolkowski, Alexander Hunold, Irene Lange, Tim Kalla, Jens Haueisen
DOI: doi.org/10.1016/j.bbe.2025.11.003
