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HEST-1k
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新框架解释病理图像的基因表达预测
研究人员开发了一个新颖的框架，利用vision transformers来解释HE染色病理图像的基因表达预测。该框架结合了相关性传播和概念发现，将形态学特征与转录组程序联系起来，提供局部和全局的见解。该方法应用于结直肠癌数据，可准确预测临床相关特征和分子表型，展示了其在更广泛的ViT基础病理模型中的潜力。
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新框架将组织形态学与基因表达预测联系起来
研究人员开发了一个新的可解释框架，使用视觉Transformer (ViT) 模型将转录程序与组织形态学联系起来。该框架结合了相关性传播和概念发现，提供了关于形态学模式如何影响基因表达预测的局部和全局见解。应用于结直肠癌数据，该方法准确预测了临床相关特征和分子表型，展示了亚型间的空间异质性并区分了患者预后。
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新的HistoGPA框架可从组织学图像预测空间基因表达
研究人员开发了HistoGPA，一个新颖的框架，旨在从组织学图像预测空间基因表达。该方法基于组织上下文对基因先验进行条件化，通过将局部形态学和基因嵌入适应到更广泛的切片上下文，从而实现更准确的预测。在HEST-1k数据集的十种癌症类型中，HistoGPA均表现出卓越的性能，实现了最高的宏平均基因相关性系数，并能更好地恢复与癌症相关的基因表达模式。