AI与世界难题 · 医学与药物研发 · Nature (computational biology) · 2026-10-21
HRDPath:一种用于从组织病理学图像预测同源重组缺陷的可解释多模型深度学习架构
原标题: HRDPath: an explainable multi-model deep learning architecture for predicting homologous recombination deficiency from histopathology images
同源重组缺陷(HRD)是高级别浆液性输卵管-卵巢癌治疗决策中的关键生物标志物,但现有基因组检测结果多变、昂贵且耗时。作者开发了 HRDPath,这是一种可直接从全切片图像预测 HRD 状态、无需额外分子检测的深度学习架构。经过三个患者队列的验证,其 AUC 达到 0.846,敏感性和特异性均达到 0.90。