Mosaic、手術向け空間知能の開発に4,700万ドルのシード資金を調達

Mosaic Intelligence Labsは2026年11月10日、ステルス状態を脱し、血管系を通じて行う手術を当初の対象として、センシング機能を備えた空間知能とロボットシステムの開発に向け、シード資金として4,700万ドルを調達したと発表した。

サンフランシスコに拠点を置く同社は、出資者として8VC、Fundomo、Lingotto Innovation、Obvious Venturesを挙げた。最高経営責任者のIleana Pirozziと最高技術責任者のAlison “Ali” Kight Mackanicは、スタンフォード大学の博士課程で出会った後、Mosaicを創業した。臨床医とともに取り組むなかで、低侵襲化が進んだ手技であっても、個々の術者が持つ知識に依存し続けることが多いという難しさが明らかになった。

「私たちは、『最高の外科医たちの知識を広く活用するには何が必要なのか』という問いに、何度も立ち返ってきました」とPirozziは語った。「その第一歩は、機械に周囲を認識させ、手術の反復を、そこから学べる経験へと変えることだと考えています。」

まずは血管内治療から

Mosaicが当初の対象とするのは血管内治療だ。こうした手技では、医師が柔軟なワイヤーやカテーテルを血管内に通し、治療部位まで進める。Mosaicによると、血管はほぼすべての臓器へ至る経路だが、術者が血管内を直接見通すことはできない。術者はリアルタイムのX線画像、術前画像、器具から伝わる感触を頼りに、現在位置やこの先の状況を判断する。

同社は、この手技の課題として、放射線被ばくと、術者の経験によって結果に差が生じることを挙げる。得られる信号を読み解くには何年もの訓練が必要になる場合があり、そこから得られる知識の多くは記録や継承が難しい。その結果、手術でのアクセスは低侵襲化している一方、器具を持つ人の知覚と判断に、ナビゲーションが依然として大きく依存するというずれが生じている。

参考として、Mosaicのウェブサイトでは、開腹手術の20～30cmの切開、鍵穴手術の1～2cmのポートに対し、血管内手術では針による2mmの穿刺で済むと比較している。また、現在の応用例として、脳卒中を食い止めること、冠動脈の閉塞を解消すること、動脈瘤を修復すること、四肢への血流を回復させることを挙げている。この幅広さは、Mosaicが血管内ナビゲーションを複数の手技に再利用できる能力として捉えている理由を説明する一助となる。

手術器具に学習の循環をもたらす

技術設計は、手術器具が解剖学的構造に接する箇所にセンサーを組み込むところから始まる。Mosaicは、センサーの測定値と、血管内からその環境を再構成する計算処理を組み合わせ、解剖学的構造と器具の位置が変化するなかで、それらを三次元で捉え続けることを目指している。ロボットインターフェースによって、器具を精密に操作できるようにする構想だ。

この学習アーキテクチャでは、環境、器具の動き、医師の動作を、同期したデータの流れとして記録する。さらに物理モデルを用いて、システムが感知した内容と、動作したときに起きることを関連付ける。発表では、この手法をロボティクスの「ワールドモデル」という概念に結び付けている。ワールドモデルとは、機械が自らの行動によって環境がどう変化するかを予測するのに役立つ、環境の表現である。

これらの機能はいずれも開発目標の段階にあり、発表には患者の転帰に関する知見も、臨床性能の結果も示されていない。当面の目標は医師の知覚と操作を支援することであり、記録された手技は、時間をかけて機械が累積的に学習するための情報源となることが想定されている。

採用活動と長期的な治療目標

Mosaicはサンフランシスコで、エンジニア、医師、クリエイターを募集している。募集職種は、ハードウェアエンジニアリング、センシング、知覚、機械学習、臨床エンジニアリングにわたり、物理的な器具、ソフトウェア、ロボティクス、臨床実践をまたぐ技術開発の取り組みを反映している。

Mosaicの長期的な目標は、こうした血管内経路を通じて提供できる治療の幅を広げることだ。同社によると、カテーテルを使えば、薬剤、エネルギー、生物学的製剤などの治療を標的部位へ直接届けられる。さらに、より信頼性の高いナビゲーションによって、血管を通じて提供できる治療の種類と、臨床医がそれらを提供できる医療現場の双方を拡大できる可能性がある。

Mosaicが短期的に取り組む製品開発上の課題と、長期的なデータ活用の構想は結び付いている。機械学習の累積的な基盤として手技を活用するには、まず個々の手技で確実に機能するナビゲーションが必要となる。