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Supporting depression diagnosis through machine learning, XNef
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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。
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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。
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。
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。