Od predykcji do interpretacji w patologii obliczeniowej

PathPrism, nowy system patologii obliczeniowej opisany w Cancer Cell, pokazuje, że interpretowalne przestrzenne reprezentacje organizacji tkankowej mogą wspierać odkrywanie biomarkerów, predykcję kliniczną i generowanie hipotez na podstawie rutynowych preparatów histopatologicznych barwionych H&E. Podejście to wyznacza przejście od nieprzejrzystych modeli głębokiego uczenia w kierunku biologicznie znaczących i wyjaśnialnych wyników w patologii cyfrowej. Łącząc wzorce architektury tkankowej z wynikami klinicznymi, PathPrism może przyspieszyć badania translacyjne w wielu typach nowotworów.