诊断和追踪阿尔茨海默病等神经退行性疾病的进展往往漫长且不够精确，依赖专家即时解读问卷调查、医院就诊及面对面观察。NeuraLight 声称已构建出更优方案，仅通过普通网络摄像头即可实现检测，或将对相关疾病治疗产生深远影响。该公司近期完成2500万美元融资，旨在组建团队并将该技术推向临床。
缺乏标准化是神经疾病诊疗中的核心痛点：由于此类疾病复杂且发展缓慢，单一手段难以在早期精准发现阿尔茨海默病等病症。
该领域误诊现象普遍，根源在于流程的高度变异性而非护理人员严谨性不足。若确诊患者中多达四分之一实际未患病，治疗方法的有效性便无从验证。这种数据层面的“信心危机”亟需客观指标缓解，总部位于奥斯汀和特拉维夫的 NeuraLight 正致力于构建这一指标。
首席执行官 Micha Breakstone 此前以5.75亿美元出售了 Chorus.ai，后结识联合创始人 Eddy Benami 并对其研究深感着迷。
“这听起来不可思议，但神经疾病确实缺乏客观标记。无法测量就无法开发药物，”他表示，“Benami 开发出一种技术，能从眼部提取微参数以指示认知负荷。”
多年来，眼动指标虽已在众多出版物中与神经疾病关联，但因依赖专业设备和专家分析，始终未能成为衡量疾病进展的有效手段。
NeuraLight 利用普通现成网络摄像头或智能手机，结合现代图像分析技术，“提取亚像素或亚毫米信号——即单帧之外的数据”。Breakstone 表示：“我们确认其准确性至少不亚于、甚至超过价值数万美元的专业眼球追踪器。”
未来该技术有望用于居家神经检测等临床场景，但这需等待 FDA 批准及更多测试。不过，即便在未做出严肃医疗声明前，它也能发挥作用：对眼部图像的分析可与临床试验同步进行，仅需对现有方法微调即可提升准确性。
“我们借鉴了 Flatiron 的做法，通过为患者打标签增加数据层，”Breakstone 解释道，“例如在一千名帕金森病患者队列中，若识别出250名未患病者并重新分析，这属于新数据而非选择性抽样或 p 值操纵。在不做出受监管声明的前提下，可极大提高试验成功率。”
（注：该技术目前仅应用于新研究，不适用于回顾性研究。）
眼动作为大脑健康指标已有大量研究基础。更细致的分析有望从现有研究中挖掘新结果，或在临床中实现更快、更精准的指标检测。
尽管未提出任何诊断或治疗主张，但作为前所未有的客观测量手段，NeuraLight 仍有助于医生诊断和追踪神经疾病。
其中，病情追踪尤为棘手。对于进行性神经系统疾病患者而言，频繁就医难度倍增。Breakstone 设想，若通过网络摄像头即可直观监测进展或疗效，“相比每季度一次面诊，患者可每周测试两次。在任何标准 Zoom 通话中，无需外部刺激，被动参与即可完成全面神经学评估。”
全面落地尚需时日，但团队已完成数百名健康志愿者的对照组测试，并即将开展肌萎缩侧索硬化症（ALS）检测模型研究。对于快速进展型变异疾病，若能提前数月发现并开始治疗，将对预后产生关键影响。
目前，多项试验和合作正在推进，旨在建立帕金森病、多发性硬化症（MS）、阿尔茨海默病及其亚型的标志物识别模型。
继去年10月筹集550万美元后，公司近日完成由 Koch Disruptive Technologies 领投，Breyer Capital、Samsung NEXT、VSC Ventures 等参与的2500万美元 A 轮融资。
这笔资金将助力团队扩充及产品基础设施完善。Breakstone 盛赞现有团队已达世界级水准。
“我们的终极目标是确立神经系统疾病在进展、监测和诊断方面的新标准，并首先将其作为制药公司的决策工具。我们肩负紧迫使命，力求产生实质性影响——这绝非单纯的学术研究。”