「织生科技」获得1000万人民币种子轮融资

　　织生科技是一家脑神经健康创新诊疗方案提供商，公司专注于推动脑神经健康领域早期筛查、临床诊断及干预手段的革新。致力于应用创新科技，如“眼动”技术模型等，面向诸多脑神经疾病现有诊疗工具的不足，以创新性的方式推动相关诊疗标准及干预方案的的革命。公司当前着力的“眼动”技术模型，是以“脑-眼”神经反馈机制为基础，结合临床采集数据，通过深度学习训练研发的全新“软硬件结合”数字化解决方案。近日宣布完成其首轮融资，融资金额据披露约人民币1000万元，投资方为诺庾资本。

　　据悉，数字医疗领域的脑神经健康创新诊疗方案提供商织生科技宣布完成其首轮融资，融资金额据披露约人民币1000万元，投资方为诺庾资本。

　　织生科技2020年3月成立于上海，专注于推动脑神经健康领域早期筛查、临床诊断及干预手段的革新。当前其着力的“眼动”技术模型，是以“脑-眼”神经反馈机制为基础，结合临床采集数据，通过深度学习训练研发的全新“软硬件结合”数字化解决方案。该技术模型经过为期两年的技术积淀，预计不晚于本年度第二季度进入准临床阶段验证，首期选定的适用症是阿尔茨海默病(Alzheimer's Disease, AD)。

　　阿尔茨海默病(AD)的发病原理目前仍未明确，同时缺乏有效的治疗手段，但该病症已成为我国排名第五的致死原因，仅低于中风、缺血性心脏病、慢性阻塞性肺病、肺癌，平均存活年限仅为5.5年。85%以上发病者初次就诊时已经是中重度，因此早期筛查、诊断和干预对患者的预后尤为重要。根据《中国阿尔茨海默病报告2021》，截止2019年我国现存包括阿尔茨海默病(AD)在内的痴呆病患人数已超1300万，包括轻度认知障碍(MCI)在内的前驱症状人群则已突破5000万大关。

　　阿尔茨海默病(AD)当前通行的临床诊断方法，是采用量表工具让受试者自评，以及诊疗者评估作为基础参考，进一步结合脑影像(RSI)及生物学检测等得出临床诊断。但在实际诊断过程中，量表工具会受到一系列主观因素影响，如受试者受教育水平、理解水平;应用于不同受试者(年龄、性别、教育程度等)时，诊疗者对最佳阈值和数值共识的讨论尚未达成统一意见等。因此，业界亟需更具客观性、低人工干预的诊断工具。

　　织生科技目前推动的“眼动”技术模型能以更客观的方式对受试者的认知状态做出评估，并且整个评估过程中大幅减少了需要人工干预的场景。这一创新模型可以极大程度降低阿尔茨海默病(AD)诊断的门槛，并在相当程度上提高诊断的精确性，从而使得该病症的早期筛查能以更专业和低成本的方式进行。通过后续展开的临床数据验证，织生科技希望推动“眼动”技术模型的进一步完善，以弥补现有诊断工具的不足，使其成为一种全新的辅助诊断手段，并推动现有诊断标准的革新。

　　通过后续的临床应用以及技术研发，织生科技计划将“眼动”技术模型进一步应用至包括主观认知下降(Subjective Cognitive Decline, SCD)、轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment, MCI)在内的阿尔茨海默病(AD)前驱症状的诊断。