AI dan Masalah-Masalah Sulit Dunia · Kedokteran & penemuan obat · Nature (computational biology) · 2026-10-21
HRDPath: arsitektur deep learning multi-model yang dapat dijelaskan untuk memprediksi defisiensi rekombinasi homolog dari citra histopatologi
Judul asli: HRDPath: an explainable multi-model deep learning architecture for predicting homologous recombination deficiency from histopathology images
Defisiensi rekombinasi homolog (HRD) adalah biomarker kunci untuk keputusan pengobatan pada karsinoma tubo-ovarian serus grade tinggi, tetapi tes genomik yang ada saat ini bervariasi, mahal, dan memakan waktu. Para penulis mengembangkan HRDPath, sebuah arsitektur deep learning yang memprediksi status HRD langsung dari citra whole slide tanpa pengujian molekuler tambahan. Setelah divalidasi pada tiga kohort pasien, metode ini mencapai AUC sebesar 0.846, dengan sensitivitas dan spesifisitas sama-sama mencapai 0.90.