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高级神经胶质瘤能治愈吗
  • 　　神经胶质瘤约占成人原发性脑肿瘤的70％。与其他类型的脑肿瘤相比，神经胶质瘤的预后通常较差，并且传统上被认为取决于患者的年龄和身体状况，肿瘤组织病理学和位置，手术治疗，术后辅助治疗，以及一些分子和遗传指标。世界卫生组织等级是胶质瘤的常用等级系统，据信与世界卫生组织II级神经胶质瘤相比，包括III级神经胶质瘤和IV级胶质母细胞瘤的高级别神经胶质瘤的生长速度更快，预后更差。间变性星形细胞瘤和胶质母细胞瘤的中位生存时间分别为2-3年和1年。对于HGG患者，准确的术前总生存时间预测对于个性化治疗计划至关重要。在临床实践中，HGG患者的OS可能因病例而异，即使患者的肿瘤等级相同且接受相似的治疗也是如此。尽管具有挑战性，但基于各种非侵入性脑成像技术，在为HGG患者提供准确的术前OS预测方面取得了进展。
    　　 已经利用非侵入性的术前神经影像学技术来1）搜索神经胶质瘤的分子生物标记物，2）建立肿瘤生长动力学模型3）区分神经胶质瘤亚型。这些研究直接或间接有助于生存时间的预测。已经进行了最近的努力直接表征精心设计的成像表型特征和神经胶质瘤患者的OS，因为放射诊断专家和神经肿瘤学家数十年来一直将此类信息用于外科手术计划中。相较于预后基因或分子病理信息，术前脑图像更容易获得，因为他们没有引入或极少的侵袭。与传统的描述特征相比，从神经胶质瘤图像中提取的成像表型特征更为客观和全面。在以前的基于影像的OS预测研究中，radimics特征已被广泛使用，其中基于脑结构磁共振图像MRI，包括T1加权，T2加权和T2流体衰减反转恢复从病变区域提取了大量定量图像描述符。这种类型的方法利用了结构MRI的高空间分辨率和丰富的组织对比度。还有使用扩散加权成像进行的生存预测研究，灌注加权成像和正电子发射断层扫描，除了显示出互补的预后价值外结构MRI。
    　　 常见分析策略是基于肿瘤的属性和或手动设计的复杂图像描述符。尽管很简单，但潜在的问题是所有这些本地功能在很大程度上取决于肿瘤的外观，不同个体之间的差异可能很大。随着预测特征的如此广泛的分布，可能难以检测与OS相关的真正的放射学指标。而且，难以在具有不同肿瘤大小，形状和位置的不同患者之间直接比较这些局部特征。为了解决这些问题，先前的大多数研究都采用了群体水平的统计分析来对人口水平上的生存曲线进行分层，即构建群体水平的OS预测模型。仅具有统计学上的显着水平，这些研究的发现就不能轻易地用于对个体预后进行建模。许多基于放射性药物的研究仅采用了有限数量的人工设计功能，但不可避免地忽略了其他可能有用的功能。这可能导致不同研究之间不一致的发现。不同的研究使用了不同的影像学特征，其发现不可比。例如，发现神经胶质瘤内部的坏死程度与存活时间负相关，而它们之间也呈正相关。在另一个例子中，发现肿瘤的质量效应与生存时间没有显着相关性，但也被认为是两个最重要的预后指标之一。人在局灶性病变描述中的干扰，例如手动肿瘤分割或肿瘤旁水肿区域的描述，可能会进一步引入偏差。
    　　 除了从病变区域提取局部放射组学特征外，最近还提出了在病变区域之外提取的全脑连接组学特征可用于临床神经科学研究，其中可以从“正常出现”的大脑区域中提取功能性连接学基于静止状态功能MRI。借助rs-fMRI，可以通过血氧水平依赖性信号来测量大脑的自发活动，并根据它们在两个空间遥远的大脑区域之间的时间同步，可以进一步计算功能连接性，从而测量大脑之间的功能关系。两个区域。通过计算所有对大脑区域的FC，可以构建一个大规模的全脑功能网络，并且可以使用图论分析来量化网络属性。脑功能连接组学特征已被广泛用于揭示各种神经和精神疾病引起的异常，包括脑肿瘤。这些研究表明，局部病变可能会对大规模脑网络产生更广泛的影响，从而导致网络拓扑变化和其他系统级后果。
    　　 同样，神经胶质瘤也可能导致全脑FC连接组学发生地形改变。可能是不同的神经胶质瘤可能对脑功能连接学产生不同的影响，从而导致从多维行为异常到不同生存时间的不同后果。胶质瘤实体可以看作是全脑结缔组织的局灶性病理发作。如果更具侵入性，它不仅可能影响局部对比度增强区域，而且还会导致涉及更广泛网络的更多灾难性后果。它可能进一步导致认知能力或行为表现受损，最终导致OS缩短。相反，如果肿瘤的侵袭性较小，则这种作用可能是相对局部的。传统的基于Pearson基于相关性的FC网络和另一个传统的结构网络可以共同用于OS分层，并且发现FC网络在此任务中的贡献更大。但是，仅达到75％的准确性，这对于临床研究而言并不令人满意。原因可能是来自患病大脑的rs-fMRI数据中的大量噪声，以及传统的基于FC的网络对OS分层不敏感。即基于脑连接组学的OS预测。它基于非侵入性，越来越多采用的术前rs-fMRI和非局部，大规模脑网络，其中将全局和系统性的预后特征而不是局部的病变外观特征用作预后特征。不依赖于结构性MRI，而是在静止状态下利用功能性MRI来表征内在的大脑功能组织，并建立可以捕获肿瘤诱导的与预后相关的网络水平改变的功能性连接组学。使用具有较长随访时间的基于单站点的HGG数据集和研究专用的rs-fMRI数据来调查在手术中进行术前OS预测是否可行。基于大规模脑网络全局拓扑的个性化方式。将构建鲁棒的低阶和高阶FC网络，以更好地捕获肿瘤诱导的改变。通过图形理论分析从两个网络中提取特征，以进行基于联合机器学习的个性化OS预测。
    　　 最初从出国看病网研究人员自2010年以来建立的神经胶质瘤患者多模式脑成像数据集中回顾性纳入了148例原发性HGG患者。在收集神经成像数据时，所有这些患者均未经治疗。所有临床和影像学数据集均基于华山胶质瘤组织银行注册中心从一个地点收集，由华山机构审查委员会批准。根据组织病理学技术证实，从诊断性对比增强的T1加权图像中，所有患者均显示出指示HGG的增强肿瘤。为了最大程度地减少手术和手术后治疗的混杂影响，根据HGG的临床指南平等且一致地治疗了所有患者。纳入了由同一神经外科医生进行开颅手术的最大安全切除术的受试者，以确保手术治疗的一致性，以进行合理的预后预测。每位患者接受每天2Gy的局部聚焦照射，每周5天，共6周。所有患者出院后每三个月定期接受随访。他们都没有出现永久性的运动或语言缺陷。患者的家庭成员报告了任何重要事件，例如死亡，以此为基础计算了OS时间。排除以下情况之一的患者：1）在rs-fMRI扫描或T1图像中的其他成像伪影期间出现过度的头部运动2）随访不足-需要时间确定长或短的OS3）明显无关的死亡原因，以及4）由三个评估者的共识确定，肿瘤引起的过度大脑变形会导致rs-fMRI注册过程中的错位。操作系统时间由操作日期到死亡日期之间的持续时间定义。计算了由神经胶质瘤引起的死亡和由其他不清楚原因引起的死亡。由于样本量有限，将OS预测任务视为一个更容易的两类分类问题，而不是更现实的回归问题。这是因为回归任务通常需要更多样本量才能适合回归模型。当前的研究可以被视为调查基于FC的OS预测可行性的试验研究或试验床。根据上次随访还活着但活得比截止时间更长的患者被标记为长OS。长OS和短OS之间的阈值选择为650天，这是成人HGG患者的中位OS。也就是说，在手术后650天内死亡的患者被标记为短OS。由于头部过度运动，研究人员删除了14名患者，而由于成像伪影，研究人员删除了7名患者。有4名患者的头部运动和影像伪影均过多，因此根据预处理质量，被剔除受试者的总数为17。值得注意的是，其他6名受试者也被排除在外，因为死亡原因不是由HGGs引起，并且有57名患者被排除在外，原因是他们没有死亡日期的信息或仅进行了短暂的随访，这使研究人员很难确定他们的操作系统。术前评估的肿瘤体积，肿瘤切除范围，或接受手术后治疗的方式。两组的肿瘤位置相似。在性别，所涉及的半球和肿瘤引起的质量影响方面，没有明显的群体差异。但是，短OS组的年龄明显比长OS组的年龄大。世卫组织肿瘤分级和组织病理学亚型具有显着的群体差异，短OS组的胶质母细胞瘤患者更多；但是，仅凭这一因素无法单独做出预后。
    　　 两名WHO-IV胶质瘤患者均在年轻时接受手术前神经功能缺损，但KPS评分较高，接受了总切除术和类似的术后治疗。但是，这两名患者的OS不同。与001受试者相比，147受试者具有更大的胶质母细胞瘤，如果OS仅与术前肿瘤大小相关，则可能使她的预后较差。如果仅根据切除范围评估OS，则受试者147可能具有与OS001相似的OS估计。至于肿瘤的影像表现，两名受试者均沿肿瘤的边缘和坏死区域呈环形增强，以及类似的异质性肿瘤实体和低强度水肿区。仅基于这样的成像外观，很难为它们做出明显不同的预后预测结果。通过使用这两种情况，由于肿瘤实体的高度异质性局部化，设计基于肿瘤的图像外观特征进行预后可能非常复杂。诸如connectomics之类的其他功能也可以像以前使用的radiomics功能一样为OS预测提供有价值的信息，但是这两种类型的功能彼此完全不同。
    　　 框架的OS预测准确性明显高于仅使用13种临床特征的准确性。除了将研究人员提出的方法与仅使用临床特征的方法以及其他基于连接组学的最新技术进行比较外，还与使用放射线学特征的方法进行了比较。像以前的肿瘤放射学研究一样，公认的尺度不变变换和类似Haar的特征从多模式图像中提取了更高级别的图像特征。首先根据T1加权MRI手动绘制了一个边界框，该边界框最好地包括了整个肿瘤区域。为每位患者将所有其他成像方式注册。对于rs-fMRI，计算了每个频带上BOLD信号波动的幅度以表示大脑活动。对于DWI，研究人员计算各种扩散率度量，诸如分数各向异性。从所有模态和所有度量图中提取了SIFT和Haar-like的特征，并使用主成分分析减少了特征维度以训练SVM分类模型。尽管使用了更多的成像方式，但是基于SIFT和类似Haar的特征的OS预测的准确性仅为69.1％和78.4％。与使用13种临床特征相比，使用Pearson相关和偏相关计算的常规低阶FC特征导致性能最差。通过使用最新的FC网络构建方法，与仅使用传统功能和Pearson相关性的系统相比，OS预测准确度显着提高。相比之下，即使仅使用低阶或高阶连接组特征进行预测，其准确性也会提高到令人满意的水平。值得注意的是，研究人员的新方法的准确性。研究人员提出的方法和竞争方法的ROC曲线。
    　　 HGG患者使用基于单点术前rs-fMRI数据的全脑FC网络的功能在个体化OS分层中具有较高的准确性。该预测完全基于手术前获得的特征进行。考虑到典型的外科手术和术后治疗，可以通过使用术前rs-fMRI大致预测OS时间。尽管由于有限的样本量和粗糙的OS分类而不是回归，它仍然与实际的临床应用相距甚远，但研究人员的研究仍表明人脑连接组学对于HGG预后评估具有广阔的临床价值。与具有13种一般临床特征的传统手术前预后评估相比，研究人员显示了具有连接组学特征的OS预测显着改善。外观正常的脑组织可能带有基本的预后信息，而此前这些信息在很大程度上已被省略。这些信息可能反映了神经胶质瘤对大脑的影响，与患者的身体状况固有地相关，因此与常规治疗的预后价值相关。
    　　 使用分类框架长度预测的测试平台成功地将OS差的对象与OS好的对象进行了分类。作为术前OS预测研究，特意使用状态和治疗相匹配的受试者。仅将OS预测模型的性能与仅具有13种“临床”功能的简单“传统模型”进行了比较。完全认可以前使用其他信息性预后特征和治疗变量的工作。研究人员的研究旨在通过脑部图像提供术前OS预测，以指导临床干预，而不是基于详尽收集的功能，这既费时又不切实际。承认分子和基因组生物标志物也可以预测OS，但只能以侵入性方式获得。临床干预和康复护理会在很大程度上影响OS。模型的主要优点是研究人员已经证明可以从术前非侵入性脑功能成像中提取预后特征。对于HGG患者，全面的术前评估在临床实践中至关重要。除了肿瘤定位和有效的功能区域定位之外，医生通常进行预后评估，以更好地帮助患者治疗。但是，放射诊断专家，影像技术人员，放射治疗师，病理学家，神经肿瘤学家和神经外科医师之间的多学科障碍对该实践提出了巨大挑战。信息不足，信息交换过程中的误解或不同医生使用的不同标准可能会使预后评估变得困难。受众特征具有多种描述性特征或身体状况数据或肿瘤组织病理学已广泛用于粗略评估OS。但是，临床上准确，灵敏的预后指标仍然不明确，无法进行个性化的预后评估。研究人员的结果仅使用13种传统功能即可表明，准确度为63.2％。基于“传统特征”的OS预测准确性不令人满意的原因可能是患者之间的肿瘤特征高度异质，这些因素之间的相互作用太复杂和忽略了其他隐藏因素。神经影像学技术可以非侵入性地揭示大脑表型信息，从中可以识别出丰富的预后信息。基于成像表型的预后越来越受到关注。将来，在常规临床实践中应将表型和基因型数据联合用于OS预测。
    　　 研究人员认为简单的行为和身体检查量表不能为个体化OS预测提供足够的敏感性。例如，所有肿瘤患者的术前KPS均大于80，导致两个OS组之间无显着差异。对于大多数传统特征也存在这种敏感性不足。以前，比较神经胶质瘤患者和健康对照者的KPS分数的研究发现组间存在显着差异;当两组都有肿瘤但OS不同时，KPS可能没有差异。建议将来应使用更敏感的功能进行OS预测，以全面测量身体，认知，情感和心理状态。这是因为短期和长期OS组之间的差异可能是微妙的，短期OS患者的抱怨可能偶有认知障碍，疲劳和情绪障碍。FC可能对这种细微的变化更为敏感，这在先前许多关于前驱阶段脑疾病检测的研究中得到了支持。两组肿瘤似乎同样位于左岛及其附近区域。尽管对肿瘤位置的统计分析未显示明显的组别差异，但研究人员仍不能断言肿瘤位置与OS无关，不同的肿瘤位置可能指示不同的预后。两组之间相似的病变位置仍可能导致连接组学的整体差异，而后者可能与生存时间更相关。这导致了下面的讨论和全局连接组学与局部放射学之间的预后价值的比较。基于术前图像，有两种主要策略可提取用于OS预测的特征：基于连接组学和基于放射学的方法。而所有先前的OS预测研究都采用了后者。除了上述连接组学与放射组学相比的优势外，在深入分析了导致基于连接组学的OS预测成功的潜在生物学机制。首先，假设预后不仅与治疗有关，而且与连接组学所反映的术前健康状况密切相关。这是由许多研究显示OS之间的关联和患者的生活质量，身体状况和神经行为状态。但是，大多数研究的目的是在术后研究中研究治疗如何影响神经，认知和心理能力。对这些功能进行术前评估对于OS评估也同样至关重要。长期以来，FC已用于早期检测各种脑部疾病，例如阿尔茨海默氏病和精神分裂症。改变的组学也与异常的认知和行为状态有关。连接组学可用于评估HGG患者的健康状况和预测OS。
    　　 第二，脑功能连接学的差异可能反映了神经胶质瘤的阶段。研究人员最初假设更严重的肿瘤可能会对大脑的连接组学产生更大的直接和间接干扰。与对侧相比，肿瘤侧的网络属性指标具有更高的值。这导致对肿瘤诱导的组学改变的不同解释。在神经胶质瘤生长的开始，肿瘤可以被认为是局部病理学干扰，其可以对脑连接学产生直接的，局部的干扰。发现肿瘤区域的局部FC减少。当肿瘤在生长，穿透并在周围的大脑组织中占据更多位置时，它对大脑结缔组织学的影响可能会广泛传播。大脑可能演变和适应肿瘤，导致其他间接，塑料在变化“正常表现”区域或甚至在未受影响的侧。表明不同的肿瘤位置可能会影响不同的功能网络。他们还发现与健康对照组相比，神经胶质瘤患者的FC网络有明显改变。发现长OS和短OS组之间的FC网络特性甚至在脑肿瘤队列中也存在差异。相反，放射线学特征主要集中在局部外观变化，因此可能忽略大量的系统预后信息，或者包括可能仅反映病变相关但无OS相关外观变化的令人讨厌的特征。研究人员的其他实验进一步从相同的数据中提取了最先进的放射学特征以进行OS预测，其中包括尺度不变变换和类似Haar的特征，准确率分别为78.4％和69.1％。
    　　 第三，与可能受肿瘤异质性影响更大的放射组学特征相比，连接组学特征可衡量系统性和整体性变化，而这些变化可能受这种异质性影响较小。特征提取中的可靠性和鲁棒性对于成功进行OS预测很重要。与较健壮的方法相比，使用传统的大脑网络构造方法的性能较差支持了这些方法精度百分比。相关的方法可能更容易受到肿瘤干扰，而对噪声和伪影的鲁棒性较差。基于稀疏表示的方法能够抑制噪声。这些方法可以表征多个大脑区域之间更复杂的相互作用，以提供为OS预测更敏感的特性。研究人员的低阶FC网络构建方法与加权稀疏表示之间的区别在于，不仅使用FC强度作为权重来抑制噪声并构建具有生物学意义的网络，而且在成本函数中明确使用鲁棒的表示项来进一步抑制噪声。随着预后准确性的显着提高，一步分析哪些功能可能有助于OS预测以及原因。由于低阶和高阶FC是分别计算并共同用于OS预测的，因此这两种类型的组学的重要预后特征可能根本不同，下面将分别讨论。
    　　 基于所涉及的神经功能和相对于病变概率图的位置，将所选的预测性低阶FC归因于病变。所涉及的区域位于与左半球相同的语言或与感觉运动相关的区域，与具有高肿瘤可能性的半球相同。这可以解释为什么大多数受试者在语言和运动功能方面存在缺陷。其中，臀上回主要与语言知觉和接受加工有关。它也被认为是体感联想皮层的一部分，介导对空间和四肢位置的感知，并识别其他人的姿势和手势。该区域与周围区域紧密协作，以整合从其他主要和次要区域发送的复杂信号。其他两个地区都与感觉功能，包括电机规划，使运动序列和运动协调，左辅助运动区，以及控制下肢运动感觉神经支配的左中央小叶。
    　　 研究人员进一步研究了这两个OS组之间的影响如何不同。对于两个左侧感觉运动有关的区域中，短OS基团具有比长OS基团的更大程度。该语言相关的区域，这样的基团的差异仍然保持用于左侧区域，而不是右侧对应物。右侧区域用作内部对照，没有发现显着的组间差异。尽管这三个区域可能直接受肿瘤影响，但它们可能不是OS差异的直接原因。接下来，研究人员提供两个假设来解释这些发现。首先，在短期OS中，补偿肿瘤对结缔组织的影响的成本可能比长期OS组更高。由于对附近肿瘤引起的对网络的局部干扰的自适应机制，增加的程度和增加的聚类系数可能与网络局部效率的异常增加有关。由于肿瘤的作用，大脑必须在病变的邻近区域增加FC，以接管功能障碍的区域以维持正常功能。这种异常增加的连接负担可以通过增加节点的程度来影响节点本身，或者通过增加其聚类系数来影响其邻近连接。还通过脑磁图发现，患有不同脑肿瘤的患者的轮毂负荷过高，与他们的术前认知能力呈负相关。在对卒中恢复过程中感觉运动网络效率变化的纵向研究中。网络可能会向度数增加的随机且效率较低的网络转移。发现脑肿瘤患者和健康对照者在网络中心位置的差异。研究人员的发现可能为这种补偿性假设提供额外的支持。第二种可能的解释是，在长OS组中，由于肿瘤生长较短OS组慢，塑料网络的重组可能更为重要。较短的OS可能对应于增长更快的HGG，反之亦然。以前的研究将低度神经胶质瘤与HGGs进行了比较，这可能得到支持。低级别胶质瘤具有生长速度较慢，使大脑功能重组有足够的时间来发生的，从而导致更突出的网络重组。相比之下，HGG通常生长更快，几乎没有时间让大脑连接组进行重塑或重组。肿瘤生长率的差异不仅存在于低度和高度神经胶质瘤之间，而且存在于患有HGGs的不同受试者之间。发现HGGs的肿瘤生长在不同受试者之间可能有很大的不同，即使是那些具有相同WHO等级的受试者。这可能感觉运动网络中解释研究人员的发现，其中在短OS组中的感觉运动区的病变侧的程度相似，而长OS组显示左，右感觉运动区之间的差异显着。根据左心中小叶的聚类系数，也可以找到类似的趋势。
    　　 先前针对脑肿瘤患者的一些实证研究发现，关于脑网络变化的结果不一致发现低级和高级神经胶质瘤在整个连接组学的全局聚类系数中没有组差异。这可能是由于以下事实：这些研究中使用的全局网络特性对局部肿瘤病变不敏感。相反，研究人员调查了节点的属性，发现与不同操作系统相关的重大变化。与先前研究的样本量相比，研究人员的样本量更大?，与研究人员使用的三种脑膜瘤，七种低度神经胶质瘤和七种HGG相比，研究人员的患者更为同质。
    　　 有16种高阶连接组学特征被选作鲁棒的预测特征，其数量超过了所选的低阶预测组学特征。预测特征的这种增加可能是由于高阶FC与低阶FC相比具有更高的水平和更复杂的大脑功能关联，并且对OS差异更敏感。由于研究人员使用了聚类分析来减少网络规模，每个高阶超节点可能包含两个以上的动态连接。由于这些高阶超节点的复杂性，研究人员使用脑网络图对每个节点进行了可视化，该图显示了每个群集中所有涉及的动态连接，而无需进一步解释超边缘或高级网络属性。发现了16种最有用的高阶FC功能的两种有趣的结构化模式。第一种是星形高阶FC群集，一个区域位于中心，而所有其他区域位于外围，彼此之间没有直接链接。这样的图案可以指示中心区域充当驱动区域，而所有外围区域都由其驱动。驾驶中心区域可能会占据整个高阶FC集群的主导地位，使其自身成为枢纽。大多数驱动区域位于小脑区域，而大多数外围区域在皮层区域对称分布。研究人员进一步只关注最接近高阶FC集群中心的代表性链接，并将其绘制在电子补充材料中。从结果中发现了一个主导模式，该模式涉及将大脑皮层和小脑区域连接起来的动态FC。这些发现提供了由脑小脑连接介导的重要的OS相关功能的进一步证据。小脑已被认为可以调节运动的协调和同步。它也与许多皮质区域相连，负责注意力，语言，记忆，情感和其他高级认知功能的调节和调节。通过使用高阶FC，发现最具预测性的小脑-小脑连接中的大多数皮质节点都分布在多个高阶功能系统中，例如额叶顶叶任务控制网络。默认模式网络和可视化网络。认为高阶功能相关的脑小脑连接可以预测OS。除小脑区域外，其他驾驶枢纽大多涉及高层关联区域，例如上股回，枕下回，顶叶与下顶小叶，额叶下回和纹状体。这进一步证明了高阶FC捕获高级复杂脑功能的能力。
    　　 同样，先前对FC动力学的研究也发现了类似的星形模式。使用老鼠模型，发现大脑动态状态之一也形成星形，丘脑为中心区域，所有其他皮质区域为外围区域。这种星形状态没有进一步的解释，但他们暂时将其与慢性心理压力还在研究不同类型的FC超图的过程中报告了星形超边缘，该图由对象之间的任意一对静态低阶FC链接之间的相关性定义。星形超边缘构成了大脑的主要和基本图案，可能涉及从多种来源到单个大脑区域的信息集成过程，或者从单个区域到分布式节点的信息广播过程。通过将其链接到OS预测，发现为这种高阶FC群集提供了另一种可能的解释。建议星形高阶FC可能与具有预后价值的高级认知和情绪状态有关。
    　　 第二类高阶FC集群是对称的半球间连通性网格，其中每个区域都参与跨半球连接，并与其镜像对应部分连接。在这四个高阶FC群中，有两个是皮层-皮层下层高阶FC，涉及纹状体和丘脑区域，以及眶额区和颞极。第三个簇具有涉及轨道额叶区域和颞极之间相互作用的空间模式，最后一个簇覆盖感觉运动系统。它们中没有主导枢纽或驱动区域。研究人员假设这种模式反映了可能受肿瘤影响的半球间协调。眶额区与社会认知，与奖励有关的情绪过程和决策有关。眶额区与颞极，丘脑和纹状体之间的联系可能是对自主功能的抑制和兴奋性调节，目标导向和习惯性作用。作为视觉和听觉信息的关联和整合。颞极也与社交和情感过程有关。总体而言，这种类型的高阶FC集群也可以介导可能受HGG影响的高级认知和情绪功能。
    　　 有限的样本数量可能导致对模型通用性的担忧。在常规临床实践中，并非每位患者都有rs-fMRI扫描来计算功能性连接组学。而且，OS计算需要较长的随访时间，这进一步限制了可用的样本量。有了更大的样本量，人们可以进行回归分析，而不是进行当前研究中使用的两类分类，以便更好，更现实地预测OS。其次，由于这项研究具有回顾性，因此纳入的大多数受试者的语言和运动区域附近都有肿瘤。这导致左优势肿瘤分布模式。将来，设计合理的研究可以平衡两个半球之间的肿瘤分布。第三，没有详尽地探索本研究中使用的传统临床信息。全面的特征提取可以进一步提高OS预测的准确性。进行的一项研究是使用基于深度学习的功能，连接组学功能和基因组功能共同预测操作系统。仅证明了术前OS预测的可行性。OS也应与其他与治疗有关的变量相关，并且OS预测应根据纵向数据逐步更新。
    　　 这是基于术前非侵入性脑功能成像和全脑大规模网络分析的脑肿瘤患者个性化总体生存时间预测的首次成功实施。提出了新颖的技术来计算功能连接函数学的不同类型，以提取健壮而全面的功能以进行结果预测。凭借所有的组学特征，达到了86.8％的准确性，与基于传统临床和人口统计学信息的预后相比，这是一个显着的提高。在全切除术和临床常规手术后治疗高级别神经胶质瘤的情况下，术前预测总生存时间具有良好的可行性。
 
出国看病概况

海外医疗在国外发展较为成熟，比如在欧美等医疗技术发达国家，很多医院都设有国际病人办公室并配备多语种医学专业翻译人员，就医流程和模式都已相对成熟。在国内，海外医疗虽然还属于新兴行业，但发展势头迅猛，发展潜力巨大，市场前景广阔。
　　 从中国经济发展水平和消费能力预测，未来10年时间，海外医疗市场及其相关产业的市场的巨大潜力，有可能超过数百亿美元。
出国看病适应症
靶向药物
 

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