La IA y los problemas difíciles del mundo · Medicina y descubrimiento de fármacos · Nature (computational biology) · 2026-10-21
HRDPath: una arquitectura explicable de aprendizaje profundo multimodelo para predecir la deficiencia de recombinación homóloga a partir de imágenes de histopatología
Título original: HRDPath: an explainable multi-model deep learning architecture for predicting homologous recombination deficiency from histopathology images
La deficiencia de recombinación homóloga (HRD) es un biomarcador clave para las decisiones de tratamiento en el carcinoma seroso tubo-ovárico de alto grado, pero las pruebas genómicas existentes son variables, costosas y requieren mucho tiempo. Los autores desarrollaron HRDPath, una arquitectura de aprendizaje profundo que predice el estado de HRD directamente a partir de imágenes de portaobjetos completos sin pruebas moleculares adicionales. Validado en tres cohortes de pacientes, logró un AUC de 0.846, con una sensibilidad y una especificidad que alcanzan ambas 0.90.