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Intraoperative ECoG · Invasion depth · Patient-level validation
术中 ECoG 信号与胶质瘤侵袭深度Toward intraoperative glioma localization: Exploring the relationship between tumor invasion depth and electrocorticography signals
Journal of Neuroscience Methods. 2027;437:110898. DOI: 10.1016/j.jneumeth.2026.110898. 正式版；2026 年 9 月 6 日首次在线发表，卷期日期为 2027 年 1 月。
全文依据
研究解读依据作者提供的全文校样，已核对研究设计、8 例患者、三类电极区域、信号处理、混合效应模型、患者层面留一交叉验证、Figure 5-9 与研究局限；正式书目信息依据出版商登记与期刊页面更新。
主要结果
研究纳入 8 例接受唤醒开颅的胶质瘤患者，采集 2 分钟静息态 ECoG，并按影像学正常外观皮层、肿瘤侵袭皮层下、肿瘤侵袭皮层三类区域分组。肿瘤相关区域在多数频段的功率低于正常外观皮层；在肿瘤侵袭皮层电极中，侵袭深度与 ECoG 功率总体呈负相关，beta 波段的描述性相关最强（r=-0.642）。线性与非线性模型拟合误差接近，但线性模型参数更稳定。患者层面留一验证显示该关系具有部分泛化能力；以功率预测绝对深度时，beta 波段平均 MAE 为 5.00±1.72 mm、RMSE 为 5.80±1.76 mm，改善幅度有限。
图片解读
代表图选用 Figure 5。八个频段的患者散点和拟合线并列显示，除 120-140 Hz 外，多数频段随肿瘤侵袭深度增加呈下降趋势；beta 波段相关系数为 -0.642。
意义
该研究把“肿瘤区域与正常皮层的脑电差异”进一步推进到侵袭深度这一连续变量，为术中 ECoG 补充结构影像提供探索性依据。由于样本仅 8 例、肿瘤区域和电极数量不均、定位依赖人工配准且跨患者绝对深度预测误差仍较大，当前不能把该方法描述为成熟的独立定位工具。
Intraoperative ECoG · DCS · Functional preservation
术中 ECoG 引导的胶质瘤切除与功能保护Intraoperative electrocorticography-guided glioma surgery: impact on extent of resection and functional preservation
Frontiers in Oncology. 2026;16:1834752. DOI: 10.3389/fonc.2026.1834752.
全文依据
阅读 Frontiers in Oncology 2026 年开放全文 PDF，核对研究设计、四组队列、多变量模型、敏感性分析、Figure 3 及研究局限；期刊官方页用于核对题名、作者、期刊、年份和 DOI。
主要结果
研究纳入 120 例成人幕上胶质瘤，分为清醒 DCS、清醒 DCS+ECoG、全麻 DCS 和全麻 DCS+ECoG 四组（34、30、28、28 例）。调整肿瘤和患者因素后，ECoG 与更高的切除范围（β=3.3，p<0.001）以及更好的 6 个月 KPS（β=5.1）、MoCA（β=1.8）和 MMSE（β=3.0）独立相关；敏感性分析中，ECoG 与全切达成相关（OR=2.9，95% CI 1.26-6.73）。
图片解读
代表图选用 Figure 3。四张森林图并列呈现切除范围、6 个月 KPS、MoCA 和 MMSE 的多变量模型，用同一视觉框架展示 ECoG 与手术和功能结局的调整后关联。
意义
该研究把高密度 ECoG 从功能信号描述推进到切除范围与中期功能结局的临床队列证据，支持其作为 DCS 的补充工具，而非替代标准功能定位。由于研究为单中心回顾性、ECoG 非随机分配，结果应解读为独立相关，仍需前瞻性外部验证。
Functional glioma · ECoG · Awake mapping
胶质瘤诱导手运动皮层功能重塑Glioma-induced neural functional remodeling in the hand motor cortex
International Journal of Surgery. 2025;111(4):2849-2861. DOI: 10.1097/JS9.0000000000002277. PMID: 39903573.
全文依据
阅读 IJS/LWW 开放全文、图 2-4、结果和结论；PubMed/PMC 用于核对题名、期卷页码、DOI 与 PMID。
主要结果
研究纳入 12 例非运动皮层受累胶质瘤和 15 例运动皮层胶质瘤，在唤醒开颅中采集静息、手指和腕部任务 ECoG，并与直接皮层电刺激位点对照。结果显示，运动皮层胶质瘤组的阳性手运动位点更分散，单个手指代表区互相重叠，空间上更靠近中央沟和外侧裂；ECoG 高功率区与刺激阳性区域相关。定位性能随任务和频段变化：非运动皮层受累组静息态 broadband AUC 最高为 0.865，运动皮层胶质瘤组腕部任务 broadband AUC 为 0.824。
图片解读
代表图选用 Figure 2。图中红色为运动皮层胶质瘤组、蓝色为对照组，展示肿瘤累及 SMA/PMC/M1 后，拇指、示指、中指、环指、小指和腕部的皮层代表区由相对有序的“手部图谱”变为弥散、重叠和偏移。
意义
这篇文章的关键价值是把功能区胶质瘤手术从解剖定位推进到神经活动定位：ECoG 不能替代电刺激，但可作为连续、低干扰的证据层，帮助减少反复刺激并优化最大安全切除。
Motor cortex glioma · Tumor boundary signal
运动区胶质瘤皮层脑电活动特征Analysis of electrocorticographic signal activity characteristics in motor cortex glioma
Chinese Journal of Contemporary Neurology and Neurosurgery. 2025;25(7):602-607. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6731.2025.07.006.
全文依据
阅读《中国现代神经疾病杂志》官方 PDF 全文、图 1-2、表 1-2 和英文摘要，重点核对电极分组和各频段统计结果。
主要结果
研究纳入 8 例累及运动区、接受唤醒手术的胶质瘤患者，采集清醒状态下 2 分钟静息态 ECoG，得到 762 个有效电极：正常脑组织 460 个、肿瘤侵入皮质 274 个、肿瘤未侵入皮质 28 个。三组在 theta、alpha、beta、gamma1-4 七个频段均存在显著差异；正常脑组织在全部七个频段高于肿瘤侵入皮质，并在 theta 至 gamma3 高于肿瘤未侵入皮质；肿瘤未侵入皮质在 theta、alpha、beta 频段高于肿瘤侵入皮质。
图片解读
代表图选用 Figure 1。图中把电极、肿瘤边界、辅助运动区、手结区和运动前区放到同一手术脑表模型中，并用三类颜色区分正常脑组织、肿瘤侵入皮质和肿瘤未侵入皮质，是理解后续 ECoG 活动度分组分析的核心示意图。
意义
该研究把肿瘤边界识别从影像、术者经验和术中观察，延伸到可量化的皮层电活动差异，为“被动 ECoG 肿瘤定位”和功能区胶质瘤精准切除提供更直接的临床证据。
Thalamic glioma · Surgical cohort · Prognosis
成人丘脑胶质瘤最大安全切除与系统治疗Maximized resection and standardized systemic therapy in adult thalamic glioma
Journal of Neuro-Oncology. 2020;147(2):377-386. PMID: 32157551; Neuro-Oncology. 2021;23(2):337-338. PMID: 33244611; Frontiers in Oncology. 2025;15:1681695. PMID: 41244892.
全文依据
阅读 Frontiers in Oncology 2025 全文 PDF，结合 2020 年 J Neuro-Oncology 研究和 Neuro-Oncology 通信作为系列背景。
主要结果
2025 年研究纳入 192 例成人丘脑胶质瘤，84 例仅手术、41 例手术联合放疗或化疗、67 例完成手术联合同步放化疗。全队列平均 OS 为 14.0 个月；仅手术组 7.94 个月，手术加单一辅助治疗组 14.6 个月，标准化手术加同步放化疗组 21.1 个月。K-M 分析提示全切、系统治疗、无脑积水、较好 KPS 与更好 OS 相关；LASSO-Cox 结合临床建模最终纳入切除程度、诊断、术前脑积水、术后 KPS 和治疗方式，构建 6、12、24、36、60 个月 OS 列线图。
图片解读
代表图选用 Figure 3。该图按切除程度和病理诊断分层显示三种治疗策略的生存曲线，绿色 SRC 曲线在 GTR、nGTR、DMG 和 GBM 等关键亚组中总体高于手术单独组，直观呈现“最大安全切除 + 标准化系统治疗”的获益方向。
意义
这一系列工作的意义在于把华西深部脑肿瘤经验从个案技术总结，推进为可复用的队列证据、生存模型和治疗路径，为丘脑胶质瘤这类复杂深部肿瘤提供更规范的决策框架。
GBM multi-omics · Subtyping · Mutation landscape
胶质母细胞瘤多组学整合分型Integrated multi-omics subtyping in glioblastoma
Frontiers in Genetics. 2020;11:565341. DOI: 10.3389/fgene.2020.565341. PMID: 33324446.
全文依据
阅读 Frontiers in Genetics 2020 全文 PDF，重点核对突变谱、CoCA 聚类、HX-1/HX-2 分型、生存曲线和 Figure 5 突变景观图。
主要结果
研究整合 117 例 GBM 的 SNP、拷贝数、DNA 甲基化、mRNA 表达和临床信息，识别出 HX-1 与 HX-2 两个亚型。HX-2 具有更多基因共突变事件、更高肿瘤突变负荷和更差生存：中位 OS 为 231.5 天，而 HX-1 为 445 天。文章进一步提出 3 个甲基化位点和 15 个突变基因可共同刻画该分型差异。
图片解读
代表图选用 Figure 5。图像以突变景观方式把亚型、性别、生存状态、肿瘤状态和 15 个候选驱动基因突变排列在同一矩阵中，可直接看出 HX-2 侧突变条带更密集，支持其更高突变负荷和更侵袭性表型。
意义
这项工作提供了从分子异质性解释临床预后差异的框架，也是后续影像、病理、组学和 AI 辅助诊疗融合的早期方法基础。
Arginine metabolism · Immune microenvironment
IDH 野生型 GBM 精氨酸代谢风险评分Arginine metabolism-related score in IDH-wildtype glioblastoma
Frontiers in Pharmacology. 2023;14:1145828. DOI: 10.3389/fphar.2023.1145828. PMID: 37214463.
全文依据
阅读 Frontiers in Pharmacology 2023 全文 PDF，重点核对 4 个核心基因、四个队列验证、生存曲线、ROC、免疫微环境和免疫治疗预测图。
主要结果
研究基于 560 例 IDH 野生型 GBM，包括 TCGA、CGGA325、CGGA693 和华西队列，筛选出 SLC7A7、ASS1、NOS1、DDAH1 四个精氨酸代谢相关基因并构建 ArMRS。高风险组在 TCGA 验证集、CGGA325 和 CGGA693 中 OS 更差；TCGA 验证集 6、12、18 个月 AUC 分别为 0.534、0.630、0.645。高 ArMRS 还与更强免疫浸润、更高免疫评分、更低肿瘤纯度以及 PD1、B7-H3 等免疫治疗靶点表达相关。
图片解读
代表图选用 Figure 1。图像从 LASSO 系数、Cox 森林图、四个队列风险分布、K-M 生存曲线到 ROC 曲线，完整展示 ArMRS 从建模到跨队列验证的路径。全文 Figure 7 进一步显示高风险组具有更多免疫治疗靶点表达和更高预测应答比例。
意义
该研究把代谢通路、预后建模和免疫微环境连接起来，提示精氨酸代谢状态可能成为 GBM 风险分层和免疫治疗选择的候选解释变量。
Elderly LGG · LASSO-Cox · Dynamic nomogram
老年低级别胶质瘤 LASSO-Cox 预后列线图LASSO-Cox prognostic nomogram for elderly lower-grade glioma
Frontiers in Immunology. 2024;15:1447879. DOI: 10.3389/fimmu.2024.1447879. PMID: 39324140.
全文依据
阅读 Frontiers in Immunology 2024 全文 PDF，重点核对 SEER 纳入流程、变量筛选、C-index/AUC、列线图、风险分层和动态列线图。
主要结果
研究从 SEER 数据库纳入 2307 例 65 岁以上低级别胶质瘤患者，按 2:1 分为训练集 1538 例和验证集 769 例。LASSO-Cox 模型筛选出年龄、WHO 分级、手术、放疗、化疗 5 个关键变量，比传统 full Cox 的 4 变量模型具有更好的综合预测性能。模型用于预测 1、2、5 年 OS 和 CSS，并能将患者有效分为高危和低危亚组。
图片解读
代表图选用 Figure 5。图像以列线图形式把年龄、分级、手术切除、放疗和化疗转换为总分，再映射到 1、2、5 年生存概率；全文 Figure 8 进一步展示动态在线列线图界面，使模型从论文图表走向临床可操作工具。
意义
该成果体现了临床队列、统计建模和决策支持工具的结合，为老年胶质瘤这一证据相对不足的人群提供风险分层参考，也延续了课题组在 AI/模型辅助诊疗方向的积累。