AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · चिकित्सा और दवा खोज · Nature (computational biology) · 2026-10-21

HRDPath: हिस्टोपैथोलॉजी इमेजेस से होमोलॉगस रीकॉम्बिनेशन डिफिशिएंसी की भविष्यवाणी हेतु एक व्याख्यायोग्य मल्टी-मॉडल डीप लर्निंग आर्किटेक्चर

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

होमोलॉगस रीकॉम्बिनेशन डिफिशिएंसी (HRD) हाई-ग्रेड सीरस ट्यूबो-ओवेरियन कार्सिनोमा में उपचार निर्णयों के लिए एक प्रमुख बायोमार्कर है, लेकिन मौजूदा जीनोमिक परीक्षण असंगत, महंगे और समय लेने वाले हैं। लेखकों ने HRDPath विकसित किया है, जो एक ऐसा डीप लर्निंग आर्किटेक्चर है जो बिना अतिरिक्त मॉलेक्यूलर टेस्टिंग के व्होल स्लाइड इमेजेस से सीधे HRD स्टेटस की भविष्यवाणी करता है। तीन रोगी कोहोर्ट्स में मान्यता परखे जाने पर, इसने 0.846 का AUC प्राप्त किया, जिसमें सेंसिटिविटी और स्पेसिफिसिटी दोनों 0.90 तक पहुँची।

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