論文の概要: HEST-1k: A Dataset for Spatial Transcriptomics and Histology Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16192v2
• Date: Sat, 02 Nov 2024 19:16:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:40:39.923780
• Title: HEST-1k: A Dataset for Spatial Transcriptomics and Histology Image Analysis
• Title（参考訳）: HEST-1k:空間転写学と組織像解析のためのデータセット
• Authors: Guillaume Jaume, Paul Doucet, Andrew H. Song, Ming Y. Lu, Cristina Almagro-Pérez, Sophia J. Wagner, Anurag J. Vaidya, Richard J. Chen, Drew F. K. Williamson, Ahrong Kim, Faisal Mahmood,
• Abstract要約: 1,229個の空間転写プロファイルの集合であるHEST-1kを紹介する。 HEST-1kは、26の臓器、2つの種(Homo SapiensとMus Musculus)、25のがんタイプから367のがんサンプルを含む153の公立および内部コホートから組み立てられた。 HEST-Libraryは、HESTサンプルでさまざまなアクションを実行するように設計されたPythonパッケージである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.228626764137234
• License:
• Abstract: Spatial transcriptomics enables interrogating the molecular composition of tissue with ever-increasing resolution and sensitivity. However, costs, rapidly evolving technology, and lack of standards have constrained computational methods in ST to narrow tasks and small cohorts. In addition, the underlying tissue morphology, as reflected by H&E-stained whole slide images (WSIs), encodes rich information often overlooked in ST studies. Here, we introduce HEST-1k, a collection of 1,229 spatial transcriptomic profiles, each linked to a WSI and extensive metadata. HEST-1k was assembled from 153 public and internal cohorts encompassing 26 organs, two species (Homo Sapiens and Mus Musculus), and 367 cancer samples from 25 cancer types. HEST-1k processing enabled the identification of 2.1 million expression--morphology pairs and over 76 million nuclei. To support its development, we additionally introduce the HEST-Library, a Python package designed to perform a range of actions with HEST samples. We test HEST-1k and Library on three use cases: (1) benchmarking foundation models for pathology (HEST-Benchmark), (2) biomarker exploration, and (3) multimodal representation learning. HEST-1k, HEST-Library, and HEST-Benchmark can be freely accessed at https://github.com/mahmoodlab/hest.
• Abstract（参考訳）: 空間転写学は、分解能と感受性が増すにつれて、組織の分子組成を問うことができる。 しかし、コスト、急速に進化する技術、標準の欠如は、狭いタスクや小さなコホートに対してSTの計算方法に制約を与えている。 さらに、基盤となる組織形態は、H&E-stained whole slide image (WSIs)によって反映され、ST研究でしばしば見落とされた豊富な情報をエンコードする。 本稿では, 1,229個の空間転写プロファイルの集合であるHEST-1kについて紹介する。 HEST-1kは、26の臓器、2つの種(Homo SapiensとMus Musculus)、25のがんタイプから367のがんサンプルを含む153の公立および内部コホートから組み立てられた。 HEST-1k処理により、2100万の表現-形態対と76万以上の核の同定が可能となった。 HEST-Libraryは、HESTサンプルでさまざまなアクションを実行するように設計されたPythonパッケージである。 HEST-1k と Library の3つのユースケースについて,(1) 病理モデル(HEST-Benchmark)のベンチマーク,(2) バイオマーカー探索,(3) マルチモーダル表現学習について検討した。 HEST-1k、HEST-Library、HEST-Benchmarkはhttps://github.com/mahmoodlab/hestで自由にアクセスできる。

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