摘要
本刊讯(通讯员 马超韩冬野)近日, 清华大学附属北京清华长庚医院神经中心主任王贵怀团队, 以"Multimodal-based machine learning strategy for accurate and non-invasive prediction of intramedullary glioma grade and mutation status of molecular markers: a retrospective study"(《基于多模态的机器学习策略实现精准无创预测脊髓胶质瘤分子标志物状态和分级》)为题在BMC Medicine上发表研究论文。该研究表明, 通过基于术前磁共振的人工智能方法, 可在无创的情况下, 准确地预测脊髓胶质瘤的分级以及分子标记的突变状态。这一发现或改变脊髓胶质瘤的诊断和治疗方式, 将深度学习技术的应用推向新的领域。