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

2023.3.9

Topics

国際的な総合科学雑誌Natureオンライン版に、XNef社の取り組みが、特集企画Nature Index Japanの一部として、記事広告が掲載されました。
Supporting depression diagnosis through machine learning, XNef
2023.2.17

Media

日経メディカルにうつ病の客観的診断支援に関する記事が掲載されました。
MRIを使ったAIうつ病診断支援法、数年内に現場に登場か
2023.2.13

Press

プレスリリース
MRIを用いたうつ病の客観的診断支援法が実用化へ向けて大きな前進
広島大学、国際電気通信基礎技術研究所(ATR)、XNefの共同研究成果
2022.10.24

Topics

内閣府 ムーンショット 目標9にATR今水所長がPMとして採択され、XNef社 酒井雄希CMOが課題推進者として参画することとなりました。
詳しくはこちらをご覧ください。
2022.10.14

Topics

XNef、国際電気通信基礎技術研究所(ATR)、広島大学病院は機能的MRI(fMRI)を用いたうつ病診断脳回路マーカープログラムの有用性を検討する臨床研究を開始いたしました。
詳しくはこちらをご覧ください。
2022.10.13

Media

上毛新聞に、川人CEOと、その恩師である塚原先生(故人)との関わりを中心に、XNefに関わりの深い研究を紹介する記事が掲載されました。
脳とこころ 第3章 拡張①拡張②拡張③
(上毛新聞許諾済)
2022.6.2

Media

毎日新聞にうつ病診断補助システムに関する記事が掲載されました。
心の病も可視化 新たな治療に可能性
(毎日新聞許諾済)
2022.3.10

Press

2021.8.30

Press

プレスリリース
多くの施設で集めた複数疾患の脳画像ビッグデータを一般公開
共通の脳回路マーカー開発促進で様々な精神疾患の診断・治療に貢献
ATRと東京大学の共同研究
2021.8.12

Media

毎日新聞にうつ病診断に関する記事が掲載されました。
うつ病診断に新技術 脳の活動をAIで解析
(毎日新聞許諾済)
2021.5.17

Media

學士會会報に川人CEOの論考が掲載されました。
脳科学とAIでこころの不安に打ち克つ
學士會会報 No.948 (2021-III) pp.87-95(転載許可済)
2020.12.8

Press

プレスリリース
ATR,広島大学等が共同でがうつ病を脳回路から見分ける先端人工知能技術を開発(PLoS Biology)
撮像施設によらず有効な脳回路マーカーについてXNefが臨床応用を推進。
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。
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。
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

Media

朝日新聞に「恐怖の記憶書き換え可能 PTSD治療に道」の記事が掲載されました。

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