論文の概要: MERGE: Multi-faceted Hierarchical Graph-based GNN for Gene Expression Prediction from Whole Slide Histopathology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02601v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 17:32:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:44:15.382201
• Title: MERGE: Multi-faceted Hierarchical Graph-based GNN for Gene Expression Prediction from Whole Slide Histopathology Images
• Title（参考訳）: MERGE:全スライド病理像からの遺伝子発現予測のための多面階層グラフベースGNN
• Authors: Aniruddha Ganguly, Debolina Chatterjee, Wentao Huang, Jie Zhang, Alisa Yurovsky, Travis Steele Johnson, Chao Chen,
• Abstract要約: MERGE(Multifaceted hiErarchical gRaph for Gene Expressions)を導入し、階層グラフ構築戦略とグラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせて、スライド画像全体の遺伝子発現予測を改善する。 組織像パッチを空間的特徴と形態的特徴の両方に基づいてクラスタリングすることにより,GNN学習における遠隔組織間の相互作用を促進する。 さらに,STデータ中のアーティファクトを緩和するために必要な異なるデータ平滑化技術の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.717786190771243
• License:
• Abstract: Recent advances in Spatial Transcriptomics (ST) pair histology images with spatially resolved gene expression profiles, enabling predictions of gene expression across different tissue locations based on image patches. This opens up new possibilities for enhancing whole slide image (WSI) prediction tasks with localized gene expression. However, existing methods fail to fully leverage the interactions between different tissue locations, which are crucial for accurate joint prediction. To address this, we introduce MERGE (Multi-faceted hiErarchical gRaph for Gene Expressions), which combines a multi-faceted hierarchical graph construction strategy with graph neural networks (GNN) to improve gene expression predictions from WSIs. By clustering tissue image patches based on both spatial and morphological features, and incorporating intra- and inter-cluster edges, our approach fosters interactions between distant tissue locations during GNN learning. As an additional contribution, we evaluate different data smoothing techniques that are necessary to mitigate artifacts in ST data, often caused by technical imperfections. We advocate for adopting gene-aware smoothing methods that are more biologically justified. Experimental results on gene expression prediction show that our GNN method outperforms state-of-the-art techniques across multiple metrics.
• Abstract（参考訳）: 空間トランスクリプトミクス(ST)の最近の進歩と空間的に解決された遺伝子発現プロファイルは、画像パッチに基づいて異なる組織にまたがる遺伝子発現の予測を可能にする。 これにより、ローカライズされた遺伝子発現で全スライド画像(WSI)予測タスクを強化する新たな可能性が開ける。 しかし、既存の手法では、異なる組織の位置間の相互作用を十分に活用することができず、これは正確な関節の予測に不可欠である。 この問題を解決するために,多面階層グラフ構築戦略とグラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせることで,WSIからの遺伝子発現予測を改善するMERGE(Multifaceted hiErarchical gRaph for Gene Expressions)を提案する。 空間的特徴と形態的特徴の両方に基づいて組織像パッチをクラスタリングし,クラスタ内縁とクラスタ間縁を組み込むことで,GNN学習中の遠隔組織間の相互作用を促進する。 さらに,STデータ中のアーティファクトを緩和するために必要な異なるデータ平滑化技術の評価を行った。 我々は、より生物学的に正当化された遺伝子認識の平滑化手法を採用することを提唱する。 遺伝子発現予測実験の結果、GNN法は複数の指標において最先端技術よりも優れていた。

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