AI公司曦嘉医疗获数千万元天使轮融资，开发中国版斯坦福疗法抗抑郁｜36氪独家

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36氪获悉，脑科学AI公司曦嘉医疗（NuraNavX）近日完成数千万元天使轮融资，由险峰淇云（K2 Venture Partners）投资。本轮融资主要用于进行AI脑连接组学产品的市场推广和进一步研发等。公司将于今年年中启动新一轮融资。

脑连接组学，通过分析大脑神经元之间的连接和组网方式来研究大脑。曦嘉医疗基于脑连接组学的AI个体化脑网络图谱，可简单理解为绘制大脑GPS，与传统的脑部成像技术不同，它揭示大脑不同区域如何相互连接形成脑网络，进而理解大脑不同区域的功能和运作机制，这对于理解复杂脑部疾病的发生机制至关重要，并据此在国内临床治疗了超过1000例患者。

“一部分疾病，如抑郁症、自闭症、严重失眠等，并非是脑区出现器质性病变，而是因为脑功能区的连接出现异常。”曦嘉医疗CFO原泉介绍道。

基于MRI数据，曦嘉医疗将每个患者大脑划分为379个独特的脑区，并通过连接各个分区的神经纤维束研究和归纳了20多个重要脑功能网络。“通过独创的SCA（结构连接图谱），我们能够为每个患者生成个性化的脑网络图谱，进而用于神经外科手术中的脑功能区保护，以及抑郁症、焦虑症等中枢神经疾病的治疗靶区定位和精准治疗。”

神经纤维束，可以理解为大脑中连接不同脑区的“线路”。SCA技术利用机器学习技术提取神经纤维束结构特征，并使用健康和患病受试者数据进行学习和验证，最终形成泛化性好、精确度高的脑网络模型。由于每个人脑部尺寸的差异，甚至脑部病变引发的脑区位移，导致临床上的患者“千人千脑”。SCA技术实现了对患者脑部特异性的还原，得以生成每个患者个体化的脑网络结构模型，用于神经外科手术规划。

在神经外科的手术场景中，外科医生面临的一个挑战在于：要尽可能干净地切除肿瘤等病灶，但同时也要避免损伤到患者的重要脑功能区，不影响其术后正常生活。整个过程可谓是“差之毫厘、失之千里”。曦嘉医疗的Nura Surgical软件，通过自动呈现患者的脑网络及周围的纤维束，明确纤维束所属的具体功能网络，帮助医生评估纤维束的重要等级，为医生制定手术切除路径提供支持。

更重要的是，除了精确绘制涉及运动、语言等传统功能网络外，曦嘉医疗基于脑连接组学定位了多个非传统的高级功能网络，这些网络负责大脑的高级认知功能，如记忆力、分析能力、情绪等。基于此，其得以帮助神经外科医生更好的理解脑部肿瘤和功能网络，优化手术入路，以保护患者功能网络和高级认知功能。

据介绍，2023年底，曦嘉医疗在国内拿到了首张医疗器械二类注册证，神外手术规划产品也已进入国内多家三甲医院。“在海外，Nura Surgical已进入了120家医院的神经外科，累计用于超1万例神经外科手术。”原泉介绍道。AI脑网络图谱基于数据和算法驱动，在应用过程中积累的病例和手术规划等真实数据，也会不断反哺AI模型，为软件迭代提供了可能性，产生数据飞轮的效应。

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