本期导读

超声检查在乳腺癌的筛查、诊断中承担着重要的角色，随着计算机与信息技术的发展，人工智能与医学影像进行深度融合是近年来的研究热点。深度学习是算法模型研究的热门，超声与深度学习相结合对乳腺病变进行检测和分类，可提高影像医师的诊断效能，缩短诊断时间。随着深度学习研究领域的不断拓展，越来越多具有开创性的研究聚焦乳腺癌诊疗全过程，通过构建不同算法模型，融入多模态影像、临床信息等方法，预测乳腺癌分子分型、腋窝淋巴结转移情况和新辅助化疗反应等，为乳腺癌的疗效评估、随访提供了一种新的辅助手段。本期特邀浙江大学医学院附属第一人民医院包凌云撰写“深度学习在乳腺超声中的研究进展”一文，对深度学习在二维和三维乳腺超声中的研究进展作一述评，欢迎阅读！

肝细胞癌（HCC）是最常见的恶性肿瘤之一，尽管目前在HCC 的诊断和治疗策略方面取得了巨大进展，但由于缺乏HCC 早期诊断生物标志物以及理想的治疗靶点，且患者术后复发率和转移率较高，导致HCC 患者的生存率仍然很低。因此，目前迫切需要更广泛地探索HCC 发生和发展的分子机制，为HCC 的靶向治疗探寻有效的生物学标志物。长链非编码RNA（lncRNA）是一类长度大于200 个核苷酸组成的缺乏蛋白质编码功能的RNA。已有研究表明，lncRNA 能够通过染色质修饰、转录或转录后水平参与基因的表观遗传调控过程。此外，越来越多的证据表明lncRNA 能够作为竞争性内源RNA（ceRNA），通过吸附微小RNA（miRNA）在包括乳腺癌和非小细胞肺癌等在内的肿瘤发生、发展过程中发挥至关重要的作用。目前关于lncRNA 核富集转录本1（NEAT1）在HCC发生、发展中的作用机制研究较少，南京医科大学附属淮安第一医院王海雨的“lncRNA NEAT1 与miR-342-3p对肝癌细胞的迁移和侵袭能力的影响”研究结果发现，NEAT1 的高表达与HCC 患者的恶性程度以及不良预后密切相关，其能够调控miR-342-3p 诱导HCC 细胞的迁移和侵袭。

脑白质高信号（WMH）是年龄相关性疾病，年龄越大，发病率越高。研究表明WMH 与卒中、认知功能障碍，甚至痴呆密切相关。但是，WMH 发病机制尚不明确，大量研究认为WMH 与低灌注相关。但是目前有关脑静脉及类淋巴系统与WMH 发生、发展相关性的研究较少。脑深部髓质静脉（DMV）是侧脑室旁及放射冠脑白质重要的引流静脉。血管旁间隙（PVS）是脑类淋巴系统重要结构。基于DMV 与PVS 重要结构及功能基础，推测当DMV 或PVS 发生功能障碍时，脑组织间液引流将发生障碍，促进WMH 发生、发展。随着MRI 技术快速发展，可在体评估DMV 及PVS 情况。浙江省立同德医院吕然的“脑深部髓质静脉及血管周围间隙评分评估脑白质高信号的意义”基于MRI 检查，探讨DMV 及PVS 变化评估WMH 严重程度的意义，结果发现DMV 评分、PVS 评分是WMH 严重程度的影响因素。

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