空間遺伝子発現推論のための、マスク付きマルチモーダル異種グラフ対照学習によるクロススライス知識伝達
arXiv cs.CV / 2026/3/25
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要点
- 本論文は、病理画像から空間遺伝子発現を推論するために、スライス内およびスライス間の関係の両方をモデル化するマルチモーダル異種グラフ対照学習フレームワーク「SpaHGC」を提案する。
- 病理の基盤モデルによって生成された埋め込みから導出したスライス間のスポット—スポット類似度を用いることで、参照スライドから対象スライドへの知識伝達を可能にする。
- SpaHGCは、特徴表現を強化し、遺伝子発現に関連する複雑な空間依存性をより適切に捉えるために、マスク付きグラフ対照学習を組み込む。
- 複数のプラットフォーム、組織、がんサブタイプにまたがる7つの対応する組織学—STデータセットにおいて、SpaHGCは報告によると、すべての評価指標で9つの最先端ベースラインを上回る。
- 推論された遺伝子発現の予測は、複数のがん関連経路への濃縮（enrichment）を示し、生物学的妥当性とアプローチの適用可能性を裏付ける。
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