腦科學這個商業前景被嚴重低估的領域,AI如何助力其產業化

腦科學，被認為是人類科學最後的前沿。雖然大腦實體只棲居於人類不大的腦袋內，但是研究大腦並不比研究浩瀚的宇宙簡單。

在很多人還僅僅把腦科學視為科研桂冠上難以企及的明珠時，已經有幾十億美金的資金流入腦科學研究領域，這些押注者不是別人，而是各國政府。

自2013年美國開啟腦計劃以來，美國、歐盟、日本、澳大利亞、韓國等國家和地區相繼推出了各自的腦科學研究計劃，腦科學與類腦研究已成為當前國際科技前沿的熱點領域，被各國視為未來新的經濟增長點和引領新科技的變革引擎。

但到目前為止，人類關於大腦的研究目前還相當粗淺。紐約大學醫學院神經科學教授的捷爾吉·布薩基（Gyrgy Buzsáki）在新書《由內而外看大腦》中寫道：「我們正不斷取得進展，但問題依然非常棘手。」

面對腦科學研究，我們究竟處於黎明前的黑暗還是剛剛踏入永夜，一切還不得而知。但至少有一點是光明的， 目前用於大腦研究的技術正在模糊傳統的學科邊界，人工智慧、雲計算、大數據等計算機學正在與生物學結合探索大腦，這些新變量的加入或許能為我們帶來新發現。

動脈網通過梳理發現，在腦科學領域，除了吸引了眾多關注的阿茲海默症，在神經系統疾病中，癲癇是腦科學研究一個很好的模型，尤其是在難治性癲癇中，通過腦部深電極（SEEG）獲得的「深腦信號」為腦科學研究提供了大量稀缺的腦部信號。顯然，在腦電數據大規模產生的時代，依靠人工的數據處理方式已經無法應對，AI的介入帶來了新的數據發掘方法。

其實這並不是AI通過癲癇研究腦科學領域的唯一切口， 在科研之外，AI+腦電在商業化和產業化方面，有哪些切入路徑？存在多大的想像空間？動脈網進行了梳理。

國內腦電研究的一體兩翼如何展開

腦科學發展現在的階段，相當於物理學和化學在20世紀初期的處境，科學家們在很多細分領域取得突破，但是重大的理解和突破尚未出現。目前腦科學中最關鍵的問題，是人類對腦的各種功能和神經網絡工作原理的認知非常粗略，只能大致理解人類腦區和功能的關係，但更多的細節並不清楚。

腦科學的大廈尚未建成，在落實大廈基座方面，我們需要更基礎的腦科學理論。這也和我國腦計劃的重點相符。2019年前後，經過長達五年多時間的醞釀，中國在科學界形成「一體兩翼」腦計劃研究方向的基礎共識。

中國腦計劃「一體兩翼」關注「腦科學的基本問題；腦疾病的診斷治療；腦啟發的人工智慧」。

「一體」即「認知腦」，關注和理解人類大腦的認知功能是怎麼來的。核心是認知腦區結構和功能神經網絡的實質，嘗試闡明大腦如何工作。

正如中國腦計劃的領軍者和倡導者蒲慕明院士所描述的「我們看到計算機，要分析它的功能就必須知道計算機的結構，對於大腦的功能我們必須要知道大腦的網絡結構，這就叫做『全腦介觀神經聯接圖譜』，也是我們這個大計劃的關鍵部分」。

兩翼，則指向「保護腦」和「創造腦」兩大主攻方向。

其中，「保護腦」主要是更好地診斷和治療各類重大腦疾病，包括阿爾茨海默症、癲癇、帕金森、抑鬱症等疾病，在神經系統疾病這條賽道上，將有機會誕生千億獨角獸。

「創造腦」主要實現類腦人工智慧的研究與開發，核心戰略目標是開發仿腦計算機，將由兩部分組成:一是發展腦型器件和結構；二是腦型信息產生和處理系統的設計和開發。

中國腦計劃的巨大價值在於其在未來五到十年的持續實施，會全力推動人工智慧與腦科學的深度融合發展，其研究成果，將會極大的促進類腦人工智慧技術的發展，這一領域的研究突破，將引領新一輪的科技革命。

癲癇成為腦科學研究的先導領域

在一體兩翼中，哪一領域研究較為迫切？答案無疑是對重大腦部疾病進行診斷和治療。

據世界衛生組織的統計，包括阿爾茨海默、帕金森、癲癇、精神分裂、抑鬱症在內的各種神經類和精神類疾病在內的腦相關疾病，是所有疾病裡社會負擔最大的疾病，佔到28%以上，並已超過心血管、癌症，成為影響人類生存質量的首要疾病。

因此，重大腦疾病的診斷、治療與幹預，將成為各國腦計劃中，最具現實意義與未來價值的先導領域。

眾所周知，人類大腦蘊含近1000億個神經元，大腦網絡異常複雜，神經元數目眾多，而每個神經元的放電模式、編碼模式、信息處理方式均不一樣。所以，要理解這個複雜的系統如何工作，首先需要能有對人類大腦活動數據持續記錄的手段和工具。隨著科學界對腦電的記錄、提取、分析和研究，越來越多對於大腦的深度認知被陸續發現。

那麼在眾多腦部疾病裡，哪類腦部疾病，對促進腦部認知和類腦智能研究最具潛力？

癲癇無疑是腦科學研究一個很好的模型。

與阿爾茨海默、帕金森等退行性功能神經疾病以及抑鬱症等精神疾病不同，在眾多腦部疾病當中，癲癇是一個跨種族、年齡與性別，貫穿個體全生命周期的腦部慢性疾病。

導致癲癇的病因多種多樣，有先天基因缺陷，也有後天發育、腦部內外創傷等，但歸結一個核心特徵即顱內特定腦區（致癇區）出現神經元突發性異常放電，通過神經傳導通路傳導至全腦各個功能區，並最終導致短暫的大腦功能障礙和身體機能失能。

正是由於癲癇發作特性所形成的對特定腦區短暫的功能剝奪，使人類能透過癲癇發作，藉助某些特定手段（如SEEG腦電極）有效記錄癲癇發作期間，異常腦電在大腦神經網絡中的傳導路徑，以及特定腦區功能喪失前後的特徵對比，癲癇每一次的發作，無疑都對人類「認知大腦」提供了極其寶貴的「深空信息」。

如果人類對於大腦的研究被稱為是自然科學中最後一塊疆域，那麼對癲癇的研究則是人類探索最後一片疆域的路標。此外，癲癇研究還具有深遠的社會意義。

世界衛生組織的報告《癲癇：公共衛生的當務之急》中指出癲癇是世界最常見的慢性神經系統疾病之一，影響全世界各個年齡約5500萬人，癲癇對國家、社會、醫療系統、病人家庭與病人來說都是長期而巨大的負擔。

在發展中國家，由於人們對癲癇缺乏正確認識及醫療資源匱乏，大多數癲癇患者得不到合理有效的治療，存在很大的「治療缺口」。我國活動性癲癇患者的治療缺口達到63%。據此估算我國大約有400萬左右活動性癲癇患者沒有得到合理的治療。

尤其是手術治療手段，我國有超過1000萬癲癇患者，約佔總人口的7‰左右。其中，約300萬患者屬於無法依靠藥物治療有效控制病情的難治性癲癇，這批患者需要藉助更為前沿的外科手段來輔助治療。

儘管抗癲癇藥物的數量在過去20年裡大幅增加，但約有三分之一的患者仍然對藥物治療產生抗藥性。雖然外科手術的效果有所改善，一半以上的手術患者長期免於癲癇發作，但仍只有一小部分耐藥患者接受了癲癇手術。

AI介入癲癇初診：無創腦機接口信號解讀有限

雖然存在較大的治療缺口，但癲癇其實並不可怕。在現有的治療方法下， 90%的癲癇患者都是可治癒的。從治癒的手段來看，60%-70%的癲癇患者可以通過藥物控制，30%的患者需要通過手術進行治療。

但是癲癇可治癒、可治療並不意味著我國癲癇治療中不存在困局。尤其是在我國醫療資源緊缺，癲癇更為高發的情況之下。

而現有的診療流程不能達到的裂縫，正是AI介入生長探索腦電研究的土壤。

從癲癇診斷與治療的各環節看，從病患初次接受診斷到癲癇確診，從確診後的持續監測到癲癇常規藥物治療與控制，從藥物無法控制所形成的難治性癲癇確認到藉助外科手段介入與治療，哪些新技術正在滲透進癲癇這個古老的疾病中，並且帶來切實的改變？哪些環節蘊含巨大投資價值？動脈網對此進行了梳理。

我們可以把AI滲透癲癇診療環節分為三個階段：初次診斷、用藥監測和預警和難治性癲癇診療

>>>>1、初次診斷和累計確診

在初次診斷和累計確診階段，從癲癇首次異常發作的初次診斷到最終確診，腦電圖（EEG）檢查是癲癇診斷的常規步驟。一般來說，通過腦電圖檢查，80%左右的癲癇病人發作間歇期均有腦電圖異常，只有5%-20%的癲癇病人發作間歇期腦電圖可表現正常。

>>>>臨床困局1：診斷與分流困局

該階段面臨的最大困局，是人工診療資源的缺乏。我國腦電師資源緊缺。由於腦電設備、算法和人才的限制，癲癇的診療工作受到諸多限制。同時，由於有豐富診斷經驗的腦電圖師與神內臨床醫生多集中在重點癲癇中心，加之患者及患者家庭基於對癲癇初始發作的未知與恐慌，多數患者集中湧向各省市三甲醫院，導致病患無法有效分流，同時大量疑似癲癇病患與初發癲癇病患的準確診斷和有效區分成為臨床突出難題。

>>>>臨床困局2：需求與供給困局

從臨床經驗看，初次就診並最終確診的癲癇病患人數約佔總就診病患人數的20%左右，以中國每年新增40萬的癲癇病患為基數計算，每年僅涉及初診EEG監測的總人數就接近200萬左右，還要加上已確診累計的近1000萬癲癇病患。

而對初診患者進行確認和對確診患者進行常規EEG監測，常常涉及多臨床中心、多次常規腦電圖監測（確診病患常規EEG約在2.5次/年），導致對現有醫療診斷資源的大規模佔用，給各地醫療體系帶來沉重負擔。

以北京某區癲癇中心為例，EEG常規檢查數量高達1.5萬人次/年，單人診斷費用約為800元/次，中心配備常規腦電圖機數量已高達15臺，腦電圖師人數多達20多人。因監測任務過重，工作環境枯燥單一，且升遷路徑狹窄，導致腦電圖技師流失率高，這又進一步加重就診病患需求與醫療供給之間的矛盾。

>>>>初診階段產業價值及重要參與方：

巨量癲癇病患的EEG監測需求，以及EEG數據的時序性特點（閱片過程耗時漫長），高度依賴人工方式識別與輸出診斷結論難以為繼。在此背景下，利用AI算法快速提取關鍵病理性EEG腦電數據成為大趨勢。

目前，該領域已經有眾多科技公司介入，包括阿里健康（2019年5月上線阿里癲癇腦電分析引擎）在內的眾多國內外科技公司及網際網路巨頭均已積極介入癲癇診斷領域，希望通過AI算法緩解醫療診斷資源不足的情況，在5G新基建的推動下，通過雲醫療、遠程大數據等方式，緩解臨床資源分布不均的現狀。

相關產業與腦科學關聯度：★★☆☆☆

從現有癲癇EEG腦電AI診斷的企業布局來看，它們都並非專注於癲癇診療，而是看中了癲癇診療背後的腦電研究價值。誠然，EEG腦電監測對於腦電研究有著巨大價值，但目前要實現有效利用還需要解決眾多挑戰。

EEG腦電監測手段的出現已有悠久歷史，全球各大頂級學府均已深度介入無創監測的研究，但因頭皮腦電監測數據信噪比差，有效特徵數據解耦困難，且受制於監測環境及個體特性等多重製約，導致腦科學界可從其中進一步挖掘更深入認知數據的難度異常巨大。

動脈網曾與在美計算神經科學領域某學者交流，他將EEG腦電解碼過程形象比喻為「站在巨大的足球場外，想去理解和聽懂坐在特定區域坐席的某一些球迷在交談什麼一樣困難，許多神經元在經過初始信號的耦合後，已經形成巨大而嘈雜的背景音，且需要特殊事件，如某一方球隊進球了，才能大致分清來自哪一方球隊的球迷的歡呼聲，無創BCI（腦機接口）領域正是如此，更多只能獲得區域的趨勢信號，無法進一步理解更深的含義。」

無創BCI（腦機接口）信號解讀有限也是為什麼較多腦機接口公司扎推於淺層意念控制、睡眠等領域。在該領域創業項目多局限於嘗試解讀特殊腦區（運動區），以及具有顯著特徵的EEG腦電特徵（如癲癇）的發作監測，用於無創BCI腦機接口的開發及應用。該領域更多集中在所謂「意念」控制的領域，如遙控玩具等，結合肢體與肌電反饋等，切入泛娛樂行業，國內如EEGSmarT，國外包括如Neuroverse，均為面向家用消費級及精神護理（睡眠健康）領域的創業項目。

NeuroVerse-無創BCI

該領域公開過往融資的企業包括：

用藥監測與預警成為AI+癲癇第二賽道

AI能夠以其高效處理複雜數據的特點緩解癲癇初次診療的供需難題。讓更多患者可以獲得藥物診療，但隨之而來的是確診後的神經藥物常規治療的耐藥性困局。

>>>>臨床困局1：耐藥性困局

在癲癇的治療中，各類癲癇藥物治療是主流治療方式。癲癇病患在服藥控制期間，需要不定期及定期接受常規腦電監測，以跟蹤評估治療效果及耐藥性。

對全球5500萬活躍性癲癇病患而言，長周期、持續的癲癇用藥，會產生對特定癲癇藥物產生耐藥性。根據臨床廣泛統計與研究，臨床上約30%的癲癇患者應用抗癲癇藥物治療後並不能完全控制癲癇的發作進展,其治療難度較大,且症狀持續時間相對較長,經影像學檢查可見海馬硬化等腦部病變，該部分耐藥病患多數會成為難治性癲癇群體（難治性癲癇一般指，施用兩種及以上抗癲癇類藥物仍無法有效控制癲癇發作）。

>>>>臨床困局2：癲癇看護與發作預測困局

大量癲癇病患的存在，給國家、社會、家庭，個體均帶來了巨大的負擔，特別是癲癇病患本身，因發作的突發和隨機性，承受著巨大的心理壓力，不少癲癇病患也因此喪失獨立生活能力，部分癲癇病患融入社會的迫切心理，也讓許多癲癇病患主觀上隱匿患病史，更是給社會及家庭帶來無限隱患。

>>>>產業價值及重要參與方：

全球主要生物醫藥企業，長期投入巨資研發期望形成可更替的，持續有效的新型癲癇藥物。在藥物研發領域，也出現了基因療法，以及藉助新的手段（如基因檢測）判斷癲癇原發類型，更加定向精準地解決和控制癲癇發作問題。

2019年2月，初創公司Arvelle Therapeutics獲1.8億美元A輪融資，推進抗癲癇基因治療療法的開發。

針對癲癇耐藥性問題，除了開發新藥、新療法等治本解決方案，實現更好的癲癇看護和發作預測也是一種緩解問題的方式。

如何解決如此龐大癲癇群體有效看護和發作預測，避免癲癇個體置身危險境地，是全球科學界、醫學界以及產業界努力希望解決的難題。

癲癇發作預警可以實現監測患者用藥情況；識別癲癇發作模式的變化；量化癲癇發作數據。伴隨EEG腦電監測設備的小型化和可穿戴化，能為癲癇發作提供哪怕30秒至1分鐘的預警周期，也能幫助病患減少環境風險敞口。

此外，癲癇病患長周期有效監測，也能積累對該群體的健康評價指數，對部分輕症群體，原有保險無法覆蓋的人群，也將藉助該邏輯得到保險覆蓋的擴展。目前處於病患看護與癲癇預警領域的創業項目包括：

相關產業與腦科學關聯度：★★★☆☆

從切入腦科學研究的角度來看，癲癇的家中看護和預測發作用於腦科學研究還尚不成熟。

主要原因也是受制於腦功能神經科學領域對癲癇發作底層研究，仍未獲得顯著性突破，包括可穿戴設備的小型化與腦電監測算法無法兼顧，以及沿用原有EEG腦電需要對AI算法有效性有嚴格的驗證，有賴於更多特徵樣本數據進行算法餵養。

尚未成熟的根本原因還在在於，我們尚未獲得基於人腦的更為精細的「全腦介觀神經聯接圖譜」，還沒有解開EEG腦電特徵與功能神經網絡、癲癇發作之間的底層機制。只有在此之後，才能藉助5G等高帶寬、低延時的數據傳輸手段，利用更加強大的EEG腦電雲平臺的算力，實時完成癲癇病患端的快速監測與預判輸出。

因該領域主要場景針對泛醫療以及家庭，關鍵數據的獲取仍停留在病例病史上、人工幹預診斷以及常規EEG腦電分析等運營類數據和淺層醫療數據，尚未涉足有利於腦科學重大突破的關鍵核心數據。

難治性癲癇，AI逐步縮小腦電未知

如果說在AI在此前兩個環節的介入，擴大了癲癇患者獲得精準診療的機會，擴大了癲癇患者的供給。那麼對於難治性癲癇，AI的介入則是提升醫療機構和醫生處理和應對巨大需求的能力。

>>>>臨床困局1：藥物常規治療手段的失效

根據全球領域對難治性癲癇的簡易定義，難治性癲癇（Intractableepilepsy）又稱頑固性癲癇，指應用兩種及兩種以上適當的一線抗癲癇藥物正規治療且藥物的血濃度在有效範圍內，仍無法有效控制癲癇發作且影響日常生活。

該部分難治性癲癇病患群體不少因長期服藥，伴隨大腦核心功能區累進與不可逆的器質性病變，導致部分癲癇病患逐步發展形成顱內單處或多處，大腦單側甚至雙側多局灶致癇區，使用兩種及以上常規抗癲癇類藥物已無法有效幹預與控制致癇區異常腦電激發。

目前從全球範圍來看，難治性癲癇佔活躍性癲癇總人數的比例接近30%,在中國有近300萬癲癇病患屬於難治性癲癇範疇。同時每年新增新發確定約40萬癲癇病患，這其中約有10萬屬於難治性癲癇類型。

與通過藥物可有效控制癲癇發作的一般性癲癇而言，難治性癲癇對家庭、社會的危害更為巨大。如2019年深圳發生的5·16特大交通事故造成3死18傷慘痛悲劇，正是由服藥期癲癇發作，難治性癲癇給包括該名癲癇病患在內四個家庭帶來無法彌補的傷害。如何有效緩解癲癇發作，降低發作頻次，成為眾多臨床手段關注的核心目標。

解決大量難治性癲癇病患診斷與治療，成為擺在腦科學與臨床界的一道必須攻破的難題。

>>>>臨床困局2：難治性癲癇治療手段有限

從難治性癲癇診斷與治療方式來看，神經外科手術介入是目前推動的重點方向。

神外手術從解決難治性癲癇的根源出發，神經外科醫生在切除致癲區之前，需要通過植入腦內電極，利用SEEG顱內立體定向技術明確大腦中的致癲區。然後決定是進一步採取包括手術切除、射頻消融與雷射毀損等直接毀損致癇灶的剔除手段，還是選擇包括DBS、VNS、RNS等一系列神經調控技術在內的，作用於對應腦區主動幹預癲癇致癇灶的異常放電的姑息性治療方式。

自2000年起， SEEG在北美難治性癲癇治療中推廣並廣泛應用。最新統計表明，SEEG已經成為最重要的顱內監測手段（佔所有顱內監測的43.1%）,作為該項技術發源國的法國，針對癲癇外科手術前置性手術的SEEG適用比例已經高達60%以上。中國目前SEEG手術的實施比例佔難治性癲癇外科手術的比例，也從之前不足5%快速提升至目前的25%左右，與SEEG技術已成熟的歐美國家相比，仍然蘊含著巨大的增長空間。

作為全美最知名的梅奧醫學中心（Mayo Clinic）,自引入癲癇外科手術以來，癲癇中心數量從原有的14個增加至目前的94個，其中成人中心從2003年的14個增至2012年的66個，兒童中心從2003年的3個增至2012年的28個。從數據可以看出，癲癇外科手術治療的有效性，極大的推動了癲癇中心的建設。

在中國，基於治療目的的癲癇外科手術，也在過去5年得到飛速發展。根據中國抗癲癇協會一份數據表明，據不完全統計，全國癲癇外科手術量已從2015年4000臺左右，增長至2018年近20000臺，而作為實施癲癇外科手術至關重要的術前SEEG顱內深部電極監測技術，自2013年前後由國內著名神經科學術帶頭人之一的劉興洲教授引入中國以來也廣泛普及開來，從2014年的不足百臺，迅速增長至2019年的近5000臺，其中能實施SEEG手術的癲癇中心從2014年的6家增長至2019年的近200家。

癲癇手術中最主要、也是最核心的臨床價值在於，能否準確查找及有效明確癲癇致病灶，以及界定致癇灶與周圍正常功能腦區之間的神經網絡聯繫，也只有這樣一個前提，才能最大限度藉助外科手術方式「剔除」致癇區對周邊正常腦功能的影響。

這裡借用臨床界某神外教授的比喻，「癲癇每一次的發作，就像在廣漠的草原裡燃起熊熊烈火，致癇區就是起火點。最有效控制大火蔓延的方式，就是隔絕大火起源點與周邊草原的聯繫。」

>>>>產業價值及重要參與方：

難治性癲癇作為一個艱深和高壁壘的領域，受到的產業關注並不少。目前，國內已有眾多產業方切入癲癇功能神外領域。

在癲癇診斷和治療的產業鏈中，既包括了研發大型醫療設備的全球知名醫療集團，如尼高力、日本光電、GE、飛利浦。也包括研發手術機器人、AI輔助診斷等創新性的解決方案。

目前，國內已有包括華科精準、睿米、華志微創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、諾爾醫療、瑞神安在內的醫療器械商，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，而購置這些專用於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，在過去兩年裡也處於快速商業化的階段。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、華志微創等一批具有自主智慧財產權的神外機器人，也在過去兩年裡批量投放臨床使用，據不完全統計，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大規模投放，也側面反映出不少具有敏銳商業嗅覺的全球VC及產業資本，正積極布局至具有5500萬病患的癲癇產業，以滿足飛速增長的癲癇診療需求。

癲癇診斷與治療上下遊全景圖

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並不同。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生可以精準定位致癲區位置等等

但從解決臨床核心痛點而言，關鍵點還是在於如何快速精準識別和分析SEEG深部腦電，以及多模態融合算法形成顱內3D影像與SEEG腦電耦合併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節的重要性：

基於SEEG手術方式的難治性癲癇診斷與治

從圖中可以明確，SEEG手術術後的偵測周期是最為耗時的環節。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節得到提升，未來國內SEEG手術數量將會快速擴增。

例如，我們注意到公開報導的諾爾醫療，除了布局術中高值耗材SEEG腦電極外，還向下遊拓展，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藉助這些珍貴信息，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，藉助SEEG電極所獲得並記錄下的特定區域神經元簇群所釋放的深部腦電（如pHFO高頻小波），形成對於大腦功能區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於腦功能網絡圖譜的繪製。

而要實現繪製蒲慕明院士所描述的『全腦功能圖譜』這一重要目標，正是藉助於癲癇發作過程中，遍布於大腦多大200多個SEEG電極極點（IOT），記錄癲癇激發態下的腦電傳播效應，並最終獲得大量珍貴認知數據。

動脈網也將持續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，動脈網將持續關注報導。隨著深度學習、人工智慧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。