論文の概要: Spatially Resolved Gene Expression Prediction from H&E Histology Images
via Bi-modal Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01859v2
- Date: Fri, 27 Oct 2023 13:54:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-30 17:39:29.178944
- Title: Spatially Resolved Gene Expression Prediction from H&E Histology Images
via Bi-modal Contrastive Learning
- Title（参考訳）: バイモーダルコントラスト学習によるH&Eヒストロジー画像からの空間分解遺伝子発現予測
- Authors: Ronald Xie, Kuan Pang, Sai W. Chung, Catia T. Perciani, Sonya A.
MacParland, Bo Wang, Gary D. Bader
- Abstract要約: BLEEP(Bi-modaL Embedding for Expression Prediction)は、空間的に解決された遺伝子発現プロファイルを生成することができるバイモーダル埋め込みフレームワークである。
BLEEPはコントラスト学習を用いて、顕微鏡解像度でペア画像と表現プロファイルを用いて参照データセットから低次元の関節埋め込み空間を構築する。
10x Visiumプラットフォームを用いて取得したヒト肝組織データセットを用いて,BLEEPによる遺伝子発現予測の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.067498002241427
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Histology imaging is an important tool in medical diagnosis and research,
enabling the examination of tissue structure and composition at the microscopic
level. Understanding the underlying molecular mechanisms of tissue architecture
is critical in uncovering disease mechanisms and developing effective
treatments. Gene expression profiling provides insight into the molecular
processes underlying tissue architecture, but the process can be time-consuming
and expensive. We present BLEEP (Bi-modaL Embedding for Expression Prediction),
a bi-modal embedding framework capable of generating spatially resolved gene
expression profiles of whole-slide Hematoxylin and eosin (H&E) stained
histology images. BLEEP uses contrastive learning to construct a
low-dimensional joint embedding space from a reference dataset using paired
image and expression profiles at micrometer resolution. With this approach, the
gene expression of any query image patch can be imputed using the expression
profiles from the reference dataset. We demonstrate BLEEP's effectiveness in
gene expression prediction by benchmarking its performance on a human liver
tissue dataset captured using the 10x Visium platform, where it achieves
significant improvements over existing methods. Our results demonstrate the
potential of BLEEP to provide insights into the molecular mechanisms underlying
tissue architecture, with important implications in diagnosis and research of
various diseases. The proposed approach can significantly reduce the time and
cost associated with gene expression profiling, opening up new avenues for
high-throughput analysis of histology images for both research and clinical
applications.
- Abstract（参考訳）: 組織像は医学的診断と研究において重要なツールであり、顕微鏡レベルで組織構造と組成を調べることができる。
組織構造の基礎となる分子機構を理解することは、疾患のメカニズムを解明し、効果的な治療法を開発する上で重要である。
遺伝子発現プロファイリングは組織構造の基礎となる分子過程の洞察を与えるが、そのプロセスは時間と費用がかかる可能性がある。
BLEEP(Bi-modaL Embedding for Expression Prediction)は,全スライディングヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)染色組織像の空間分解遺伝子発現プロファイルを生成可能なバイモーダル埋め込みフレームワークである。
BLEEPはコントラスト学習を用いて、顕微鏡解像度でペア画像と表現プロファイルを用いて参照データセットから低次元の関節埋め込み空間を構築する。
このアプローチでは、任意のクエリイメージパッチの遺伝子発現を、参照データセットからの表現プロファイルを使って暗示することができる。
10x Visiumプラットフォームを用いて得られたヒト肝組織データセットのパフォーマンスをベンチマークすることで,BLEEPが遺伝子発現予測に有効であることを示す。
以上の結果から,BLEEPは組織構造の基礎となる分子機構を解明し,様々な疾患の診断・研究に重要な意味を持つ可能性が示唆された。
提案手法は, 遺伝子発現プロファイリングに関連する時間とコストを大幅に削減し, 研究および臨床応用のための組織像の高スループット解析のための新たな道を開く。
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