AI驱动脑科学革命：曦嘉医疗融资千万，攻克抑郁症难题

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AI脑连接组学：绘制个性化“大脑GPS”

传统脑部成像技术（如MRI、CT）主要关注大脑的结构性病变，但对于抑郁症、自闭症、严重失眠等许多疾病而言，问题并非出在某个脑区的物理损伤，而是大脑功能网络连接模式的异常。曦嘉医疗的核心技术——AI脑连接组学，正是为了解决这一难题而生。

该技术通过分析大脑神经元之间的连接方式和组网模式，为每位患者绘制个性化的“大脑GPS”。具体而言，曦嘉医疗基于MRI数据，将患者大脑精细划分为379个独特脑区，并运用其独创的SCA（结构连接图谱）技术，结合机器学习算法，研究和归纳连接这些脑区的神经纤维束，识别出超过20个重要的脑功能网络。SCA技术能够有效克服个体大脑尺寸差异乃至病变引发的脑区位移问题，实现对患者“千人千脑”特异性的精准还原，生成个体化的脑网络结构模型。这不仅揭示了大脑不同区域如何协同工作，也为理解和干预脑部疾病的复杂机制提供了关键钥匙。其背后强大的AI模型，类似于先进的大模型 (LLM)，通过持续学习海量数据不断优化。

精准导航：革新神经外科手术

在神经外科领域，医生常常面临两难境地：既要彻底切除肿瘤等病灶，又要最大限度地保护邻近的重要脑功能区，避免影响患者术后的运动、语言甚至高级认知能力（如记忆、情绪、分析能力）。

曦嘉医疗的Nura Surgical软件应运而生。它能够自动呈现患者详细的脑网络结构及其周围的神经纤维束，清晰标示出这些纤维束所属的具体功能网络，并帮助医生评估其重要等级。这为医生制定最优手术路径、精准切除病灶同时保护关键功能区提供了强大的决策支持。尤其值得一提的是，该软件不仅能定位传统的运动、语言网络，还能精准识别负责高级认知功能的网络，这对于保护患者术后的综合生活质量至关重要。据曦嘉医疗CFO原泉介绍，该产品已获得国内首张相关医疗器械二类注册证，进入多家顶尖三甲医院，并在海外120家医院累计应用于超过1万例神经外科手术，其临床价值已得到广泛验证。每一次应用积累的数据，都在反哺AI模型，形成强大的数据飞轮效应。

“中国版斯坦福疗法”：精准神经调控击破抑郁坚冰

除了在神经外科的应用，曦嘉医疗的AI脑连接组学系统在脑功能性疾病的神经调控治疗方面，特别是针对抑郁症，展现出巨大的潜力，被称为开发“中国版斯坦福疗法”。

抑郁症等精神疾病的传统诊疗面临诸多痛点：诊断依赖主观量表和医生经验，客观性不足；药物治疗效果因人而异，副作用常见，患者往往需要反复试药。临床迫切需要更客观、更精准的治疗手段。

经颅磁刺激（TMS）是一种非侵入性的物理治疗方法，已被批准用于抑郁症治疗。然而，传统TMS因缺乏精准靶点定位，临床有效率相对有限。斯坦福大学开创的“斯坦福疗法”通过功能磁共振（fMRI）数据分析，识别患者个性化的治疗靶点（左侧背外侧前额叶与膝下前扣带皮层功能连接最负相关的区域），进行高剂量、加速的精准TMS刺激，在难治性抑郁症患者中取得了高达79%的有效率。

曦嘉医疗的技术在此基础上更进一步。其AI脑网络图谱软件不仅能借鉴斯坦福疗法的思路用于抑郁症靶点定位，关键在于其计算速度极快（1-1.5小时完成，远快于传统方法的数天），且平台化的底层技术使其能够拓展应用于焦虑症、睡眠障碍、精神分裂、自闭症、卒中康复等多种疾病的个性化靶点计算。该软件还能向医生清晰展示靶点选择的策略逻辑，辅助医生制定更精准、个性化的TMS治疗方案。这标志着人工智能在精神健康领域的应用迈出了重要一步。

商业化落地与未来展望

曦嘉医疗正积极推动其技术的临床转化和商业化落地。公司已与北京安定医院等知名三甲医院合作，就重度精神疾病的辅助诊断和治疗开展更大规模的临床试验。同时，已在深圳、上海建立自营的神经调控诊所，直接为广大患者提供基于AI精准定位的TMS治疗服务。此外，公司还面向科研人员提供脑科学研究支持，并开发了消费级的脑健康评估报告，旨在帮助用户及早发现潜在风险。

全球有超过10亿人受到神经系统疾病的困扰，且发病率呈上升趋势。曦嘉医疗凭借其创新的AI脑连接组学技术，在神经外科和神经调控两大领域展现出巨大潜力，其成功融资预示着AI在精准医疗，特别是脑科学领域的应用将加速发展。未来，随着技术的不断成熟和AI应用的深化，我们有理由相信，更多类似曦嘉医疗的创新力量将涌现，为全球亿万脑疾病患者带来更有效、更安全的治疗选择。

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结论

曦嘉医疗成功获得数千万元天使轮融资，不仅是对其技术实力和商业前景的认可，更是人工智能赋能脑科学领域取得突破性进展的一个缩影。通过AI驱动的脑连接组学技术，曦嘉医疗为神经外科手术提供了前所未有的精准导航，并为抑郁症等复杂脑功能疾病开辟了个性化、高效的神经调控治疗新路径。这不仅有望显著提升相关疾病的诊疗水平，改善患者生活质量，也为我们描绘了一幅AI深度融合医疗健康，解决人类重大挑战的美好蓝图。我们期待曦嘉医疗以及更多AI创新企业，在未来持续推动脑科学研究和临床应用的发展。