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胶质瘤，也称为室管膜肿瘤，起源于终丝、脊髓和脑室系统的室管膜残留组织。这类肿瘤约占所有原发性脑肿瘤的1.8%。在星形细胞瘤和髓母细胞瘤之后，室管膜瘤是儿童中第三常见的脑肿瘤。超过一半的病例发生在5岁以下的儿童身上。根据世界卫生组织的分类，室管膜瘤可划分为多种分子亚型，如v-myc鸟类髓细胞瘤病毒癌基因神经母细胞瘤衍生同源物扩增型脊柱室管膜瘤亚群、后颅窝B型肿瘤、幕上锌指转位相关型（ formerly C11orf95 (ZFTA)-融合型）以及yes相关蛋白1融合型。临床上，这些肿瘤表现为头痛、癫痫发作以及局部神经系统功能缺损。幕上肿瘤位于大脑半球，多见于儿童和青少年。它们与一些致癌基因融合有关，比如ZFTA-v-rel鸟类网状内皮组织病病毒癌基因同源物A；核因子κB的p65亚基，这些都会激活诸如核因子κ轻链活化B细胞增强子之类的肿瘤生成信号通路[]。
人工智能已被用于神经外科手术中的术前评估、鉴别诊断以及提高手术精度。许多应用已经开始降低手术期间和术后出现并发症的风险，同时减少术后护理的需要。Buchlak 等人在最近的一项研究中利用神经影像分析来识别和分类胶质瘤[]。通过同时处理视觉观察结果、语言指令和机器人状态，视觉-语言-动作模型已成为一种强大的范式，能够实现由语言驱动的机器人操作，让机器人将自然语言指令转化为可执行的操作序列[]。在实体瘤手术中，有一种名为术中流式细胞术的新方法，可用于确定肿瘤类型、测量切除边缘并判断恶性程度。由于能在5–6分钟内检测组织样本，术中流式细胞术被用来分析胶质瘤患者的样本。根据目前的研究，该技术能够在手术过程中以100%的特异性和61.4%的敏感性区分高级别和低级别胶质瘤[]。
完全切除术可以让复发性室管膜瘤患者获得长期生存机会。根据一项针对儿童的回顾性队列分析，完全切除组的5年和10年总体生存率分别为58.3%和50%，而次全切除组的相应比例则为51%和16.7%。在第二次复发后，也观察到了类似的结果[]。术中流式细胞术作为一种强大的工具，有望在手术过程中实现实时细胞分析，确保最佳肿瘤切除效果，并提高切除的准确性[]。当这一功能被整合到闭环机器人系统中时，其对提高手术精度的优势更为明显。一项关于自主机器人电外科手术的研究表明，与开环系统相比，具有图像反馈控制的闭环系统将平均切割误差降低了55%，从1.2毫米降至0.54毫米[]。
尽管具有重要意义，但人工智能神经机器人技术的广泛应用仍受到诸多因素的制约，包括不统一的临床指南、缺乏成本效益方面的证据，以及不同类型肿瘤之间的性能差异[]。2025年的一项综述指出，关于术中流式细胞术在颅内肿瘤中的应用研究较少，需要进一步研究以确定能够带来可靠结果的精确阈值[]。尽管工程、机器人技术和人工智能领域取得了显著进展，自主机器人仍未彻底改变神经外科手术的面貌，这主要是由于财务、法律、责任以及文化等方面的障碍[]。
在闭环人工智能神经机器人技术中，一个尚未得到充分研究的领域是将术中流式细胞术所获得的动态细胞动力学信息用于实时手术决策。目前，术中流式细胞术仅能进行静态分级和边缘评估，无法提供持续的生物学反馈。如果将增殖指数纳入控制算法中，手术就可以根据肿瘤的行为进行调整。由于术中流式细胞术能够快速分析细胞特征[]，而且有研究显示，基于反馈的机器人系统能够降低错误率[]，将这两种技术结合使用，可以使神经外科手术更注重情境感知而非仅仅追求精准度。这对于那些由于细胞多样性而给传统治疗方法带来挑战的复发性室管膜瘤而言尤其有用。
对于复发性幕上室管膜瘤，将术中流式细胞术整合到闭环人工智能神经机器人系统中，为提高切除精度提供了一种有前景的策略。将术中流式细胞术与人工智能驱动的机器人相结合，是一种很有潜力的新方法。这一理念在胶质瘤研究中得到了初步支持，但目前还没有在室管膜瘤患者中进行过相关测试。不过，仍存在诸多问题，如监管难题、高昂成本，以及缺乏专为脑部手术设计的机器人。未来需要针对儿童开展更多研究，如果成功的话，这种方法有望挽救生命并降低肿瘤复发率。
