2026年11月2日，中南大学湘雅医院神经外科研究团队在CNS Neuroscience & Therapeutics杂志在线发表题为“Multiple Machine Learning Algorithms for Predicting Postoperative Residual Tumor in Pituitary Neuroendocrine Tumors”的研究论文。该研究围绕垂体神经内分泌肿瘤（pituitary neuroendocrine tumors，PitNETs）术后残留风险的个体化评估问题，基于584例手术患者的临床资料，构建并比较了9种机器学习模型，结合SHAP方法开展可解释性分析，为探索术后残留风险的量化评估提供了新的研究依据。
垂体神经内分泌肿瘤可通过激素分泌异常和局部占位效应，引起内分泌紊乱、视觉功能损害等临床问题。对于需要接受手术治疗的患者，如何在保护重要神经血管结构及垂体功能的同时，尽可能实现肿瘤切除，是临床关注的重要问题。对术后残留风险进行个体化评估，有望为围手术期沟通和后续管理提供更多依据。本研究由此出发，尝试将患者特征、肿瘤形态及侵袭相关信息整合为可解释的预测模型。
团队回顾性分析了刘庆教授团队单中心584例接受手术治疗的PitNETs患者，其中，72例患者存在术后残留，占12.3%。研究采用LASSO回归筛选候选变量，建立9种机器学习模型，并从区分度、校准度及临床效用等方面进行评价。
经过筛选，模型最终纳入肿瘤最大矢状径、肿瘤最大冠状径、患者年龄、Knosp分级、肿瘤对于颈内动脉侵犯、蝶窦气化程度、肿瘤质地及鞍后侵犯8项预测变量。在模型比较中，随机森林在内部测试集中的受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.945，准确率为93.8%，表现出较好的区分能力。
在可解释性与应用探索方面，团队引入SHAP方法分析模型预测，帮助理解不同特征对预测结果的贡献，并最终选择随机森林用于构建网页工具。这一探索将多变量预测与结果解释相结合，为后续研究中的个体化风险展示提供了基础，也为临床研究者理解模型的判断依据提供了途径。
这项研究为PitNETs术后残留风险评估提供了一条结合临床信息、机器学习与可解释性分析的研究路径。目前模型在其他中心和未来患者中的适用性尚未得到证实。在进入临床应用前，仍需开展外部验证、时间验证及进一步的校准评价，以明确其预测表现和实际应用价值。
中南大学湘雅医院26级博士研究生李明瑞为第一作者，中南大学湘雅医院神经外科刘庆教授、中南大学湘雅医院神经外科医师李洋为共同通讯作者，该研究获得国家自然科学基金和国家重点研发计划支持。
原文：Li M, Zhao C, Tang G, Li Y, Liu Q. Multiple Machine Learning Algorithms for Predicting Postoperative Residual Tumor in Pituitary Neuroendocrine Tumors. CNS Neuroscience & Therapeutics. 2026;32(11):e71244.
文章链接：https://doi.org/10.1002/cns.71244
医师，助理研究员，外科学博士，基础医学博士后，硕士研究生导师
主要从事颅底肿瘤的临床诊断与显微手术治疗，研究方向聚焦于线粒体调控胶质瘤生长、侵袭及治疗耐药的分子机制
主持国家自然科学基金青年项目1项，省级自然科学基金青年项目1项。参与国家自然科学基金面上项目2项。以第一作者或通讯作者在Advanced Science、Oncogene、Journal of Translational Medicine、中华神经外科、中华外科等中外专业权威期刊发表学术论文17篇，参与编写或编译神经外科著作3本
湘雅医院神经外科主任，教授、主任医师，医学博士，博士研究生导师
临床工作集中于颅底肿瘤的诊治，近10年累计主刀神经外科手术8000余例；在完成临床工作的同时，开展以临床问题为导向的基础研究，以第一作者或通讯作者在Cancer discovery、Mol Cancer、Exploration、Science Advance、Neuro Oncol、J Big Data、Clin Transl Med、Mol Ther Nucleic Acids、iMeta、J Neurosurg、Neurosurgery等专业权威期刊发表学术论文50余篇，主编专业著作2部，主译3部
获评2024年湖南省科技创新领军人才，获教育部科技进步奖二等奖1项，获湖南省科技进步二等奖2项
主持国家重点研发计划、国家科技支撑计划项目、国家自然科学基金等国家和省部级项目10余项
担任中华医学会神经外科分会第七届青年委员会秘书长、湖南省医学会神经外科专业委员会候任主委、中国脑膜瘤协作组副组长等学术职务
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