AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-21
HRDPath：病理画像から相同組換え欠損（HRD）を予測する説明可能なマルチモデル深層学習
原題: HRDPath: an explainable multi-model deep learning architecture for predicting homologous recombination deficiency from histopathology images
高悪性漿液性卵管卵巣がんの治療方針を左右するバイオマーカーである相同組換え欠損（HRD）について、既存のゲノム検査はばらつきが大きく、高コストで時間もかかる。開発されたHRDPathは、全スライド病理画像からHRDの状態を予測する深層学習アーキテクチャで、追加の分子検査を必要としない。3つの患者コホートで検証した結果、AUC 0.846を達成してこれまでの報告成績を上回り、感度・特異度はともに0.90に達した。