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Hematoxylin & Eosin
Hematoxylin & Eosin
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AI框架可根据标准病理切片预测癌症免疫治疗反应
研究人员开发了一种新颖的跨模态对比多实例学习（CCMIL）框架，旨在预测胃腺癌患者的免疫治疗反应。该框架直接从标准的苏木精-伊红（H&E）染色组织病理切片中推断分子特征，无需昂贵的RNA测序。通过对齐视觉形态模式和分子表型，CCMIL创建了一个可解释的检索引擎，可以找出转录组相似的病例并近似RNA特征，为病理学家提供了一种实用的分子预筛查策略。
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解耦表示提升形态转录组整合
研究人员探索了通过解耦共享和模态特定变异来改进空间转录组学和苏木精-伊红（H&E）成像数据整合的方法。他们比较了变分自编码器（VAE）和对比学习方法，发现对比学习目标通常能带来更好的下游探测性能。该研究表明，显式地分解共享信息可以增强空间转录组学多模态表示学习，为评估未来的基础模型提供了一个框架。