腦科學這個商業(yè)前景被嚴重低估的領域,AI如何助力其產業(yè)化?
目前,國內已有包括華科精準、睿米、華志微創(chuàng)等國內知名功能神外手術機器人完成布局。在手術高值耗材方面,有包括華科恒生、諾爾醫(yī)療、瑞神安在內的醫(yī)療器械商,形成對ALICS,PMT,ADtech等海外進口電極(三類高值耗材)的進口替代。
據不完全統(tǒng)計,作為全球腦電圖機領域知名廠商的日本光電及美國尼高力,為滿足國內大量三家醫(yī)院建設癲癇外科中心的需求,過去兩年在中國市場新投放的高導聯腦電圖機數量累計超過300臺以上,而購置這些專用于SEEG電極的128-256通道高導聯腦電圖機,也視作癲癇外科手術能力指數增長的前置性指標。
此外,作為快速提升手術效率的神外機器人,在過去兩年里也處于快速商業(yè)化的階段。除國際知名品牌ROSA神外機器人以外,國內包括華科精準、睿米、華志微創(chuàng)等一批具有自主知識產權的神外機器人,也在過去兩年里批量投放臨床使用,據不完全統(tǒng)計,截至2019年底,以上神外手術機器人廠商,在國內累計投放設備數已超過150臺。
以上大量新建癲癇中心的出現,SEEG等關鍵臨床手段的普及推廣,以及高導聯腦電圖機、神外手術機器人等關鍵設備的持續(xù)大規(guī)模投放,也側面反映出不少具有敏銳商業(yè)嗅覺的全球VC及產業(yè)資本,正積極布局至具有5500萬病患的癲癇產業(yè),以滿足飛速增長的癲癇診療需求。
癲癇診斷與治療上下游全景圖
在難治性癲癇治療這個小眾的領域,不同的切入方想要解決的問題并不同。手術機器人大大地提高了手術的精準度和效率;磁共振兼容的腦內電極讓醫(yī)生可以精準定位致癲區(qū)位置等等
但從解決臨床核心痛點而言,關鍵點還是在于如何快速精準識別和分析SEEG深部腦電,以及多模態(tài)融合算法形成顱內3D影像與SEEG腦電耦合并輸出精確癲癇致癇灶以及深刻理解癲癇異構網絡模型。
以下這張診斷治療周期圖,也能體現難治性癲癇診斷環(huán)節(jié)的重要性:
基于SEEG手術方式的難治性癲癇診斷與治療
從圖中可以明確,SEEG手術術后的偵測周期是最為耗時的環(huán)節(jié)。同時,我們還可以預見,隨著神外手術機器人、關鍵臨床器械功能迭代(如SEEG電極3.0T磁共振兼容)、SEEG腦電圖AI輔助決策等產品和技術的推廣,難治性癲癇診療效率將從各個環(huán)節(jié)得到提升,未來國內SEEG手術數量將會快速擴增。
例如,我們注意到公開報道的諾爾醫(yī)療,除了布局術中高值耗材SEEG腦電極外,還向下游拓展,在AI輔助識別和分析SEEG腦電信號領域也有深入布局。
相關產業(yè)與腦科學關聯度:★★★★★☆
從上面這張圖我們相信,伴隨5G、大數據、AI技術的廣泛應用,在癲癇特別是難治性癲癇領域將有機會出現“黃金谷”,來自腦部深部的腦電信息或許能夠成為探索和打開腦部研究的一把鑰匙,幫助科學家更好地認知大腦。
近兩年來,《Science》、《Natural》等核心知名期刊也出現多篇以SEEG深部腦電作為切入點,對腦部基礎認知進行研究的成果。
我們或許可以這樣認為SEEG腦電極作為“宇宙深空探測器”負責記錄大量深腦信息,再由有經驗的宇宙物理學家們(神外科學家們)去解讀大腦其中的奧秘。
在與腦科學領域內一些專家交流過程中,我們關注到,難治性癲癇在診斷與治療過程中,利用SEEG深腦電極,能獲得大規(guī)模稀缺的深部腦電數據,近年來,全球眾多頂級科研機構開始借助這些珍貴信息,形成對大腦的更為全局的認知,我們嘗試以中國腦計劃“一體兩翼”的視角,用下面這張圖展示SEEG深部腦電對認知腦、保護腦以及創(chuàng)造腦所起到的重要作用:
從這張圖我們能更加全景的理解到,通過癲癇診斷過程,特別是SEEG手術邏輯的介入,利用fMRI、PET、CT等影像設備,形成對大腦3D影像,借助SEEG電極所獲得并記錄下的特定區(qū)域神經元簇群所釋放的深部腦電(如pHFO高頻小波),形成對于大腦功能區(qū)域腦網絡的拓撲結構認知,即利用時域、頻域與空間分布之間的信息耦合,而這一過程恰恰可以用于腦功能網絡圖譜的繪制。
而要實現繪制蒲慕明院士所描述的“全腦功能圖譜”這一重要目標,正是借助于癲癇發(fā)作過程中,遍布于大腦多大200多個SEEG電極極點(IOT),記錄癲癇激發(fā)態(tài)下的腦電傳播效應,并最終獲得大量珍貴認知數據。
動脈網也將持續(xù)關注腦科學領域的進展,追蹤腦科學領域突破,作為打開人腦黑盒的一把鑰匙,SEEG手術在國內開展情況如何,深腦數據如何能帶來癲癇領域跨時代的變化,動脈網將持續(xù)關注報道。隨著深度學習、人工智能和帶來了新的數據搜集和處理工具,我們希望SEEG深腦數據能夠推動癲癇領域診療技術前進和進一步探索腦電世界,或許神經科學領域取得實質性突破就在不遠的未來。

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