Исследователи разработали инновационную модель глубокого обучения под названием PLASMA (Predicting Lung Adenocarcinoma recurrence via Selective Multimodal Attention), предназначенную для прогнозирования раннего рецидива аденокарциномы легкого (LUAD). Модель использует мультимодальный подход, интегрируя клинические данные, профили экспрессии мРНК и данные о мутациях пациентов с первичными стадиями I-III. Обучение проводилось на масштабном наборе данных The Cancer Genome Atlas (TCGA), что позволило достичь высокой точности. В ходе тестирования PLASMA продемонстрировала превосходство над традиционными методами машинного обучения, показав показатель AUROC 85,0% на тестовой выборке TCGA и 76,5% на внешней валидационной выборке TRACERx Lung. Данная разработка имеет высокую клиническую значимость, так как позволяет проводить эффективную стратификацию рисков и более точно прогнозировать выживаемость пациентов после резекции опухоли. Использование мультимодальных нейросетей открывает новые возможности для персонализированной онкологии в диагностике рецидивов.