الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الطب واكتشاف الأدوية · Nature (computational biology) · 2026-10-21

HRDPath: بنية تعلم عميق متعددة النماذج وقابلة للتفسير للتنبؤ بنقص إعادة التركيب المتماثل من صور النسج المرضية

العنوان الأصلي: HRDPath: an explainable multi-model deep learning architecture for predicting homologous recombination deficiency from histopathology images

نقص إعادة التركيب المتماثل (HRD) هو مؤشر حيوي رئيسي في قرارات العلاج لسرطان الأنبوب والمبيض المصلي عالي الدرجة، غير أن الاختبارات الجينومية القائمة تتفاوت في نتائجها وتكلف الكثير وتستغرق وقتًا طويلًا. طوّر المؤلفون HRDPath، وهي بنية تعلم عميق تتنبأ بحالة HRD مباشرة من صور الشرائح الكاملة دون الحاجة إلى اختبارات جزيئية إضافية. وبعد التحقق من صحته عبر ثلاث مجموعات من المرضى، حقق قيمة AUC تبلغ 0.846، مع بلوغ كلٍّ من الحساسية والنوعية 0.90.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →