XNef 脳を知り、AIで解き、こころを動かす

国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)等に支援された20年以上に渡る脳神経科学・人工知能の学術的研究成果を、
精神疾患や心の不安の診断・治療に役立てたいと起業したベンチャー企業です。

Topics

2020.10.2

Media

日経産業新聞に慢性疼痛、PTSDのニューロフィードバックに関する記事が掲載されました。
慢性の痛み、AIが薬に 神経回路訓練「一緒に試行錯誤」
(日経産業新聞許諾済)
2020.9.27

Media

産経新聞にニューロフィードバック法を使った精神疾患治療に関する記事が掲載されました。
精神疾患などの新治療法に 脳活動を患者自身で調整
(産経新聞許諾済)
2020.7.20

Media

日経産業新聞にKDDIとの「スマホ依存」に関する記事が掲載されました。
KDDI、「スマホ依存」の研究
(日経産業新聞許諾済)
2020.5.14

Media

毎日新聞にニューロフィードバック法に関する記事が掲載されました。
科学の森:脳活動を画像化、自ら「操縦」 注目のニューロフィードバック法
(毎日新聞許諾済)
2018.5.25

Media

読売新聞にニューロフィードバックを使った精神疾患治療に関する記事が掲載されました。
BMI心の治療に応用 学問に必然性があれば、大きく進展
(読売新聞許諾済)
2016.11.22

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朝日新聞に掲載された過去の関連記事をご紹介します。
恐怖の記憶書き換え可能 PTSD治療に道
(朝日新聞許諾済 許諾番号20-2225 朝日新聞社に無断で転載することを禁じる)
2016.7.27

Media

日本経済新聞に掲載された過去の関連記事をご紹介します。
うつ・自閉症治療に新風 脳科学・AI けいはんなでコラボ
(日本経済新聞許諾済)
2016.4.15

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朝日新聞に掲載された過去の関連記事をご紹介します。
自閉症「客観指標」へ一歩 脳データ AIで解析
(朝日新聞許諾済 許諾番号20-2225 朝日新聞社に無断で転載することを禁じる)

XNef社の事業内容

私たちは、精神疾患の新しい診断法の開発を行います

疾病による負荷・社会的損失は、全疾患の中で精神神経疾患が最も高くなっているといわれています。そのなかでも、「うつ病」は、最も大きい社会的損失につながることが知られており(*1)、日本においてもうつ病による経済的損失は2兆円/年と算出されています(*2)。

一方で、精神神経疾患の治療開発は停滞しているといわれています。その要因の一つとしては、精神神経疾患の診断は、医師が行う問診により、患者さんの症候に基づき判断され、必ずしも高い信頼性が達成されているとは言えないことが挙げられます。

私たちは、 脳ドックなどで使用されているMRI装置によって、fMRI(*3)と呼ばれる技術で脳の画像を撮像し、人の脳の活動を視覚化します。 このfMRI 画像を使って、脳の各部位の間の活動の機能的な結合を計測し、これに人工知能(AI)技術を応用して、精神疾患(たとえば、うつ病)の診断のための客観的な指標となるバイオマーカー(脳回路マーカー)を実用化します。

私たちは、精神疾患の治療薬の開発を支援します

精神疾患については、現状同じ診断をされている患者さんの中にも多様なグループが存在することが知られています。その結果、診断に基づいた治療選択・最適化、臨床開発が出来ないという問題があります。

私たちが生み出す「脳回路マーカー」を使うことで、現状同じ診断をされている患者さんの中に含まれる、さまざまなタイプの患者さんのグループ(クラスター)を見極めることができます(「層別化」とも呼ばれます)。各クラスターの臨床的な意義がわかれば、各クラスターに対応して、治療薬の開発を行うことが可能になります。

私たちは、精神疾患の先進的な治療法を開発します

精神疾患は、脳回路(脳機能のネットワーク)の障害であると考えられています(*4)。私たちの「脳回路マーカー」により、患者さんの病態を見極めることができたとしても、薬物療法では、直接的に脳のネットワークに働きかけて、治療効果につなげることはできません。

私たちは、先進的ニューロフィードバック技術を用い(*5)、直接的に脳のネットワークを健常な状態に戻すことが可能なニューロフィードバック治療機器開発を行います。

  • (*1) Hay et al., The Lancet, 2017; Kassebaum et al., The Lancet, 2016
  • (*2) Sado et al., Psychiatry and Clinical Neurosciences, 2011
  • (*3) functional magnetic resonance imaging: 機能的磁気共鳴画像法
  • (*4) Insel & Cuthbert, Science, 2015
  • (*5) Shibata et al, Science, 2011; Koizumi et al., Nat Hum Behav, 2016; Watanabe et al., Trends Cog Sci, 2017