空間トランスクリプトミクスから組織学へのクロスモーダル知識蒸留

要旨: 空間トランスクリプトミクスは、組織の構造を分子レベルで豊かに記述し、組織ニッチの教師なし発見を可能にします。すなわち、明確な細胞タイプ構成と機能からなる、空間的に一貫した領域であり、生物学的研究と臨床的解釈の双方に関連するものです。しかし、空間トランスクリプトミクスは依然として高価であり、入手も限られています。一方でH&E組織学は豊富ですが、より粒度の細かい信号は持ちません。そこで本研究では、対になった空間トランスクリプトミクスデータとH&Eデータを活用し、クロスモーダル蒸留によって、組織学のみのモデルへ転写（トランスクリプトミクス由来のニッチ構造を移す）することを提案します。複数の組織タイプおよび疾患状況にわいて、蒸留されたモデルは、同一の画像特徴を用いて学習した教師なし形態ベースラインと比べて、トランスクリプトミクス由来のニッチ構造との一致度が大幅に高いことを達成し、さらに細胞タイプ解析によって確認されるように、生物学的に意味のある近傍（ネイバーフッド）構成を回復します。得られる枠組みは、訓練時に対になった空間トランスクリプトミクスデータとH&Eデータを活用し、その後推論時にはトランスクリプトミクス入力なしで、組織学のみを用いて保持（hold-out）した組織領域に適用できます。