专访未名脑脑丨依托于高价值、多维度大数据及人工智能

现如今，在脑科学疾病领域中想要实现精准诊疗仍然十分困难。其主要原因在于，大脑的工作机制错综复杂，而人们对它的认知仍然只是“冰山一角”。特别是不同个体的症状病因往往又存在差异，这些问题为疾病研究造成了重重阻碍。

仅以阿尔茨海默病为例，随着研究的深入，该疾病的致病原因已出现胆碱能损伤、β 淀粉样蛋白级联、tau 蛋白致病等种种假说，但至今仍无定论。而在阿尔茨海默病之后，更多脑科学疾病的病因仍然无从査起。

“随着人工智能技术的飞速发展，高价值、多纬度大数据或许可以帮助我们从宏观上重新‘理解’复杂疾病，从而跨越传统医学所面对的巨大障碍。”北京未名脑脑科技有限公司（以下简称“未名脑脑”）创始人高妍对此表示。

▲图丨未名脑脑创始人高妍

自 2020 年成立以来，该公司持续推进基于 AI 数字医疗的创新产品，以期为中枢神经系统疾病的患者和研究者带来精准、有效的解决方案。截至目前，该公司围绕中枢神经系统疾病领域建立起九项在研管线，并与国内外多个制药企业达成合作，从而推动相关疾病领域研究的快速发展。

高价值、多纬度大数据是“理解”脑科学疾病的关键

大约五、六年之前，身为急诊外科医生的高妍陪同她疑似患有阿尔茨海默病的家人前去问诊。在此过程中她发现，大量脑科学疾病、神经精神系统疾病普遍以临床心理量表作为主要诊断工具，这在医学上称之为”症状“，并非病因，主观因素非常大，脑疾病至今离在病因学层面得到准确的诊断仍相去甚远。

以阿尔茨海默症为例，该疾病的病理学病因至今仍未统一并得到定论，更遑论对其进行准确的诊断和治疗。

2020 年，美国诊断技术公司 C2N Diagnostic 旗下的质谱法 β-淀粉样蛋白检测首次获得 CLIA 资格认证。到了 2022 年 5 月，FDA 首次批准了用于检测脑脊液中 AD 淀粉样斑块的体外诊断产品。然而，这些方法仅能够作为辅助诊断措施，无法单独用作诊断依据。

▲图丨部分阿尔茨海默病液体生物标志物（来源：Medicina）

这在高妍心中引起了很大的震动。“现在，临床上针对于脑部疾病的诊断主要是依靠各种认知评估量表，而基于评估量表的判断带有主观色彩。”高妍指出，“造成这一局面的主要原因在于大部分脑部疾病的病因尚不明确。”

在经过深入研究之后，高妍发现，造成脑部疾病机制探索困难的原因之一来自于其背后多维度、庞大的数据体量。

▲图丨神经科学数据类型的演变与进展（来源：Journal of Big Data）

“大脑作为人体内最复杂的器官，其工作机制错综复杂，不同个体之间又存在明显差异，这就导致人们难以认清脑部疾病背后的真正病因。直到大数据方法的出现，为该领域发展带来了更多可能。”

早在 19 世纪初，神经病学之父 Jean-Martin Charcot 已开始利用数据驱动的方法来创新神经系统疾病相关疗法。其在整合了解剖和临床等多方面数据之后，有关多发性硬化症（MS）的理解和疗法得到了进一步深化。

在此之后，研究者愈加意识到，针对神经科学领域的研究必须以多方面的数据为支撑。在此情况下，如何处理、解读数据就成了其中最大的难点。

多管线进入临床，未来将让数据反哺脑科学研究

为解决上述问题，高妍于 2020 年创立了北京未名脑脑科技有限公司。该公司基于人工智能算法模型，以中枢神经系统（CNS）疾病的多维标志物（Multi-dimensional Marker MDMM）为基础，以数字病理（Digital Pathology）为核心建立起精准医学技术平台。

高妍介绍道，“当前人工智能在脑科学领域的作用主要分为两个方面：首先是对体量庞大的多维多组学信息进行“降维”，这是人工智能给脑科学的最大帮助；继而就是在应用端优化决策方案，找出优于传统经验的预测结果。”

（来源：未名脑脑）

该技术平台基于人工智能深度学习算法模型，结合数字标志物（Digital Marker IIPE）、生物标志物（Biological Marker IECE）、认知行为标志物（Cognitive & Behavior Marker PSNE）及多组学标志物（Multiple Omics Markers AECE）等多维度数据，力求探寻中枢神经系统疾病的深层病理学特征。

高妍指出，“类似于阿尔茨海默疾病、或是抑郁焦虑症等，同一症状背后的原因很可能各不相同，也可能是由一系列原因引发。因此我们的核心是依托于大数据，首先定义出疾病亚型，继而匹配个性化靶向治疗方案，最终在临床端实现中枢神经系统疾病的精准诊断和治疗。”

为实现这一目标，未名脑脑与中科院合作成立了专属脑机接口实验室，建立并汇总超过 2 万例高质量研究数据。

在此基础上，该公司建立起九条在研管线，涵盖了抑郁症、阿尔茨海默病、双向情感障碍、自闭症、注意力缺陷与多动障碍、睡眠障碍、疼痛等多种适应症，其中部分管线已完成临床试验，并开展注册申报。

关于短期内未来的发展，高妍表示，“当前阶段，未名脑脑的主要发展目标是持续推动抑郁症和阿尔茨海默病的精准诊疗。该两项疾病对我国青少年和老年群体的身心健康产生了巨大威胁，不论是出于社会责任还是市场方面考虑，针对于这些疾病的精准诊疗都将具备广阔的发展前景。”

“在 AI 技术的带领之下，大数据能够为脑科学研究者带来一个更宏观的视角，从而在整体上重新了解疾病。但这并不代表传统医学就不重要，实际上我们需要找到这两条路径的结合点，最终殊途同归。”高妍认为，“在 AI 帮助我们理清数据隐藏的逻辑之后，我们将与脑科学、神经科学乃至基因蛋白组学领域的专家之间开展长期合作，让数据反哺脑科学研究中去。”

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