神经肿瘤学杂志》与《神经肿瘤学发现》双刊联动：推动全球神经肿瘤学研究的创新与协作

　　为解决全球神经肿瘤学领域日益增长的学术发表需求，《Journal of Neuro-Oncology》(JNO)宣布推出姊妹刊《Journal of Neuro-Oncology: Discovery》(JNOD)。该刊由Constantinos Hadjipanayis教授担任创刊主编，旨在加速高质量研究成果的传播，应对学科快速发展带来的出版压力。通过开放获取模式和多学会合作，双刊将共同促进神经肿瘤学的跨国界、多学科协作，为年均120万次下载量的学术社区提供更广阔的发表平台。

　　

神经肿瘤学领域正经历着前所未有的知识爆炸。自1983年《Journal of Neuro-Oncology》(JNO)创刊以来，这个融合神经外科、肿瘤学和放射治疗学的交叉学科已发展出14个国际学会支持的庞大网络。随着年下载量突破120万次、投稿量激增40%，传统期刊容量已难以承载研究者们"井喷式"的创新成果——这正是催生姊妹刊《Journal of Neuro-Oncology: Discovery》(JNOD)的核心动因。

在Springer出版社的支持下，JNO通过变革性开放获取协议和人工智能技术革新（如大型语言模型辅助出版），持续推动着脑肿瘤研究的全球共享。新刊JNOD将延续这一使命，由资深主编Constantinos Hadjipanayis领衔，专门发表具有突破性的基础与临床研究成果。这种"双引擎"模式不仅能缓解传统期刊的审稿积压，更将促进如脑转移瘤(Brain Metastases)等热点领域的快速知识迭代。

关键技术方法

研究依托JNO积累的跨国多中心合作网络，整合14个神经肿瘤学学会的学术资源。采用开放获取(Open Access)出版模式，通过Springer的变革性协议提升论文可及性。引入大型语言模型(Large Language Model, LLM)人工智能技术优化审稿流程，并建立Tumor Talk系列网络研讨会促进实时学术交流。文献计量数据显示2024年下载量达120万次，投稿量同比增长40%。

研究结果

1. 1.

   学术出版格局演变

   通过分析JNO四十年发展轨迹，揭示神经肿瘤学从单一学会期刊向全球平台的转型。多学会合作模式使期刊国际投稿比例提升至65%，覆盖北美、欧洲和亚洲主要研究中心。

2. 2.

   技术驱动创新

   人工智能辅助审稿系统将平均决策时间缩短30%，社交媒体传播使高影响力论文的Altmetric评分提高2.3倍。开放获取论文的引用量较传统模式增加47%。

3. 3.

   新刊定位验证

   基于2023-2025年投稿数据分析，约38%被JNO拒稿的研究仍具备高创新性，这些成果将成为JNOD的重点收录对象。新刊将特别关注临床试验早期数据和转化医学(Translational Medicine)研究。

结论与意义

该研究系统论证了专业期刊在知识爆炸时代的分层出版策略。JNO/JNOD双刊模式不仅解决了传统期刊的容量瓶颈，更通过差异化定位形成学术发表的"生态系统"——JNO侧重临床实践验证，JNOD专注前沿探索。这种创新架构为其他医学专科期刊提供了可复制的范式，尤其适合神经肿瘤学这类需要快速转化基础发现的领域。研究同时证实，人工智能工具与开放获取政策的结合能显著提升学术传播效率，这对缩短从实验室到病床(Bench to Bedside)的转化周期具有重要价值。