AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-21

HRDPath: হিস্টোপ্যাথোলজি ইমেজ থেকে হোমোলোগাস রিকম্বিনেশন ডেফিসিয়েন্সি পূর্বানুমানের জন্য একটি ব্যাখ্যাযোগ্য মাল্টি-মডেল ডিপ লার্নিং আর্কিটেকচার

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

হোমোলোগাস রিকম্বিনেশন ডেফিসিয়েন্সি (HRD) হাই-গ্রেড সিরাস টিউবো-ওভেরিয়ান কার্সিনোমায় চিকিৎসা সিদ্ধান্তের একটি গুরুত্বপূর্ণ বায়োমার্কার, কিন্তু বিদ্যমান জিনোমিক পরীক্ষাগুলি অসামঞ্জস্যপূর্ণ, ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ। গবেষকরা HRDPath নামে একটি ডিপ লার্নিং আর্কিটেকচার তৈরি করেছেন, যা অতিরিক্ত মলেকুলার পরীক্ষা ছাড়াই সরাসরি হোল স্লাইড ইমেজ থেকে HRD অবস্থা পূর্বানুমান করে। তিনটি রোগী কোহোর্ট জুড়ে যাচাই করা হয়েছে; এটি 0.846 AUC অর্জন করেছে, যেখানে সংবেদনশীলতা ও সুনির্দিষ্টতা উভয়ই 0.90-এ পৌঁছেছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →