基于大语言模型的虚拟仿真在语言功能区脑肿瘤手术中的应用前景与机制探索

本文提出大语言模型（LLM）可作为语言功能区手术的虚拟仿真模型，通过层间掩蔽实验模拟病灶损伤，发现其功能架构与人类语言网络存在相似性（如早期层对应基础语言功能，中间层对应语义处理，后期层对应执行功能），为神经外科手术规划提供了个性化预后预测和康复模拟的新范式。

　　

假设

我们提出，大语言模型（LLM）通过其与人类大脑语言处理网络已证明的对齐性，有可能作为语言功能区脑肿瘤手术的个体化虚拟仿真模型。若经过临床验证，此类模型或可实现手术结果预测、恢复能力评估以及治疗方案的优化。

具体而言，我们假设：

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  结构-功能对齐： 大语言模型架构可能表现出与人类语言网络的类比相似性。

历史虚拟仿真与当前局限性

先前的脑模型，例如基于体素的病变-症状映射（Voxel-based Lesion-Symptom Mapping），将大脑功能视为独立的空间单元，但很大程度上忽略了患者间的连接差异。更近期的连接性信息模型分析的是网络断开连接，而不仅仅是体素移除，这是在有限患者数据下进行机器学习必要的一步。尽管精确数据驱动建模方面存在进展，但它们仍处于实验阶段，无法处理脑肿瘤患者中存在的高度变异性和...

假设检验

我们通过一系列神经元级别的掩蔽实验进行了初步实验，以检验我们的假设。实验使用了CommonsenseQA（CSQA）基准测试（该数据集根据MIT许可证发布）来模拟语言功能测试，并分析大语言模型中不同组件的功能贡献。CSQA包含12,102个多项选择题-答案对，针对常识推理和上下文理解——这些是临床失语症评估的核心方面——因此被选用于...

假设的后果与讨论

我们的实验数据为大语言模型为基础的脑仿真提供了概念验证，其层特异性的缺陷和恢复模式值得进行临床研究。尽管直接的解剖学对应关系需要验证，但计算模式提示了与神经学观察结果的概念相似性。

早期层的灾难性和不可逆性故障表明其在语言处理中作为主要网关的基础性作用。这种严重的破坏模式可能代表了...

局限性与未来工作

尽管我们获得了概念验证性的发现，但这项工作存在显著的局限性。首先，完全缺乏临床验证是关键问题。我们尚未证明其与真实患者预后的相关性，未对预测进行前瞻性测试，或为缺陷或恢复预测建立准确性指标。我们的模型使用通用架构，未针对患者间变异性进行患者特异性校准。虽然我们观察到计算模式与...

结论

在这项假设生成研究中，我们提出基于大语言模型的脑仿真有可能作为语言功能区脑肿瘤手术神经外科规划的虚拟模型。未来的工作应通过注意力头级别分析、扩展到更大模型、与患者数据库进行临床数据关联，并最终通过患者特异性校准方法进行前瞻性研究，来系统验证此框架。如果通过这一广泛途径得到验证，我们的...