論文の概要: PH2ST:ST-Prompt Guided Histological Hypergraph Learning for Spatial Gene Expression Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16816v2
• Date: Sun, 20 Apr 2025 09:02:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-22 15:07:02.292793
• Title: PH2ST:ST-Prompt Guided Histological Hypergraph Learning for Spatial Gene Expression Prediction
• Title（参考訳）: PH2ST:ST-prompt Guided Histological Hypergraph Learningによる空間的遺伝子発現予測
• Authors: Yi Niu, Jiashuai Liu, Yingkang Zhan, Jiangbo Shi, Di Zhang, Marika Reinius, Ines Machado, Mireia Crispin-Ortuzar, Jialun Wu, Chen Li, Zeyu Gao,
• Abstract要約: 本稿では,空間的遺伝子発現予測のためのマルチスケールな組織学的表現学習を支援するために,プロンプト誘導型ハイパーグラフ学習フレームワークPH2STを提案する。 PH2STは既存の最先端手法に勝るだけでなく、欠落点の計算、ST超解像、局所-グローバル予測などの実用的な応用にも大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.420121324844066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatial Transcriptomics (ST) reveals the spatial distribution of gene expression in tissues, offering critical insights into biological processes and disease mechanisms. However, the high cost, limited coverage, and technical complexity of current ST technologies restrict their widespread use in clinical and research settings, making obtaining high-resolution transcriptomic profiles across large tissue areas challenging. Predicting ST from H\&E-stained histology images has emerged as a promising alternative to address these limitations but remains challenging due to the heterogeneous relationship between histomorphology and gene expression, which is affected by substantial variability across patients and tissue sections. In response, we propose PH2ST, a prompt-guided hypergraph learning framework, which leverages limited ST signals to guide multi-scale histological representation learning for accurate and robust spatial gene expression prediction. Extensive evaluations on two public ST datasets and multiple prompt sampling strategies simulating real-world scenarios demonstrate that PH2ST not only outperforms existing state-of-the-art methods, but also shows strong potential for practical applications such as imputing missing spots, ST super-resolution, and local-to-global prediction, highlighting its value for scalable and cost-effective spatial gene expression mapping in biomedical contexts.
• Abstract（参考訳）: 空間転写学(Spatial Transcriptomics, ST)は、組織における遺伝子発現の空間的分布を明らかにし、生物学的プロセスや疾患のメカニズムに関する重要な洞察を提供する。 しかし、現在のST技術の高コスト、限られた範囲、技術的複雑さにより、臨床および研究環境での使用が制限され、大きな組織領域にわたって高解像度の転写プロファイルを得るのが困難である。 H\&E-stained histology imageのST予測はこれらの制限に対処するための有望な代替手段として登場したが、組織形態と遺伝子発現の不均一性により、患者と組織セクション間でのかなりの変動の影響を受け、いまだに困難である。 そこで我々は,限られたST信号を利用して,空間的表現の正確かつ堅牢な予測のためのマルチスケールな組織学的表現学習を誘導する,プロンプト誘導型ハイパーグラフ学習フレームワークPH2STを提案する。 2つのパブリックSTデータセットの大規模な評価と、実世界のシナリオをシミュレートする複数のプロンプトサンプリング戦略により、PH2STは既存の最先端の手法よりも優れているだけでなく、欠落点の指摘、ST超解像、局所-グローバル予測といった実用的な応用の可能性も示され、スケーラブルで費用対効果の高い空間遺伝子発現マッピングのバイオメディカルコンテキストにおける価値が強調されている。

関連論文リスト

• From Pixels to Histopathology: A Graph-Based Framework for Interpretable Whole Slide Image Analysis [81.19923502845441]
  我々はWSIグラフ表現を構成するグラフベースのフレームワークを開発する。 任意のパッチではなく生物学的境界に従う組織表現(ノード)を構築します。 本手法の最終段階として,グラフアテンションネットワークを用いて診断課題を解決する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-14T20:15:04Z)
• MIRROR: Multi-Modal Pathological Self-Supervised Representation Learning via Modality Alignment and Retention [52.106879463828044]
  病理組織学と転写学は、腫瘍学の基本的なモダリティであり、疾患の形態学的および分子的側面を包含している。 モーダルアライメントと保持を両立させる新しいマルチモーダル表現学習法であるMIRRORを提案する。 がんの亜型化と生存分析のためのTCGAコホートに関する広範囲な評価は,MIRRORの優れた性能を浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-01T07:02:30Z)
• GENERator: A Long-Context Generative Genomic Foundation Model [66.46537421135996]
  本稿では,98k塩基対 (bp) と1.2Bパラメータからなるゲノム基盤モデル GENERator を提案する。 DNAの386Bbpからなる拡張データセットに基づいて、GENERatorは、確立されたベンチマークと新しく提案されたベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを実証する。 また、特に特定のアクティビティプロファイルを持つエンハンサーシーケンスを即応的に生成することで、シーケンス最適化において大きな可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T05:39:49Z)
• Epidemiology-informed Graph Neural Network for Heterogeneity-aware Epidemic Forecasting [46.63739322178277]
  最近の研究では、異種時相の流行パターンを抽出する際の時空間ニューラルネットワーク(STGNN)の強い可能性を示している。 HeatGNNは、疫学的にインフォームドされた場所を、時間とともに自分自身の伝達メカニズムを反映するさまざまな場所に埋め込むことを学ぶ。 HeatGNNは、HeatHeatのさまざまな強力なベースラインを異なるサイズで上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T12:29:45Z)
• Multi-modal Spatial Clustering for Spatial Transcriptomics Utilizing High-resolution Histology Images [1.3124513975412255]
  空間転写学(spatial transcriptomics, ST)は、空間的文脈を保ちながら、転写産物全体の遺伝子発現プロファイリングを可能にする。 現在の空間クラスタリング法では、高解像度の組織像と遺伝子発現データを完全に統合することができない。 本稿では、遺伝子発現データと組織像の特徴を融合した、新しいコントラスト学習に基づく深層学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T00:32:24Z)
• Multimodal contrastive learning for spatial gene expression prediction using histology images [13.47034080678041]
  空間的トランスクリプトミクス表現予測のための Transformer と Densenet-121 エンコーダを用いたマルチモーダルコントラスト学習である textbfmclSTExp を提案する。 textbfmclSTExpは空間的遺伝子発現を予測するのに優れた性能を持つ。 がん特異的な過剰発現遺伝子を解釈し、免疫関連遺伝子を解明し、病理学者によって注釈された特別な空間領域を特定することには、有望であることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T06:33:38Z)
• Potential of Multimodal Large Language Models for Data Mining of Medical Images and Free-text Reports [51.45762396192655]
  特にGemini-Vision-Series (Gemini) と GPT-4-Series (GPT-4) は、コンピュータビジョンのための人工知能のパラダイムシフトを象徴している。 本研究は,14の医用画像データセットを対象に,Gemini,GPT-4,および4つの一般的な大規模モデルの性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T09:08:42Z)
• Spatially Resolved Gene Expression Prediction from Histology via Multi-view Graph Contrastive Learning with HSIC-bottleneck Regularization [18.554968935341236]
  本稿では,HSIC-bottleneck Regularization (ST-GCHB) を用いたマルチビューグラフ比較学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T03:07:25Z)
• VQDNA: Unleashing the Power of Vector Quantization for Multi-Species Genomic Sequence Modeling [60.91599380893732]
  VQDNAは、ゲノムボキャブラリ学習の観点からゲノムのトークン化を改良する汎用フレームワークである。 ベクトル量子化されたコードブックを学習可能な語彙として活用することにより、VQDNAはゲノムをパターン認識の埋め込みに適応的にトークン化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T20:15:03Z)
• Accurate Spatial Gene Expression Prediction by integrating Multi-resolution features [0.0]
  TRIPLEXは全スライド画像(WSI)から空間的遺伝子発現を予測するための新しいディープラーニングフレームワーク 3つのパブリックSTデータセットを用いて行ったベンチマーク研究により、TRIPLEXはMean Squared Error(MSE)、Mean Absolute Error(MAE)、Pearson correlation Coefficient(PCC)において、現在の最先端モデルよりも優れていることが示された。 このモデルの予測は、がんの診断と治療の進歩におけるTRIPLEXのポテンシャルを裏付ける、基底真理遺伝子発現プロファイルや腫瘍アノテーションと密接に一致している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T12:25:38Z)
• Seeing Unseen: Discover Novel Biomedical Concepts via Geometry-Constrained Probabilistic Modeling [53.7117640028211]
  同定された問題を解決するために,幾何制約付き確率的モデリング処理を提案する。 構成された埋め込み空間のレイアウトに適切な制約を課すために、重要な幾何学的性質のスイートを組み込む。 スペクトルグラフ理論法は、潜在的な新規クラスの数を推定するために考案された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T00:56:05Z)
• A self-supervised framework for learning whole slide representations [52.774822784847565]
  我々は、全スライド画像のギガピクセルスケールの自己スーパービジョンのためのSlide Pre-trained Transformer (SPT)を提案する。 バイオメディカル・マイクロスコープ・データセットを用いて,5つの診断課題におけるSPT視覚表現のベンチマークを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T05:05:28Z)
• SEPAL: Spatial Gene Expression Prediction from Local Graphs [1.4523812806185954]
  視覚組織の外観から遺伝子プロファイルを予測する新しいモデルであるSEPALを提案する。 本手法は, 平均表現に対する相対差を直接観察することにより, 問題の生物学的バイアスを生かしている。 そこで本研究では,転写学における現在のベストプラクティスに従うことにより,タスクをより適切に定義することを目的とした新しいベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-02T23:24:02Z)
• Data-driven generation of plausible tissue geometries for realistic photoacoustic image synthesis [53.65837038435433]
  光音響トモグラフィ(pat)は形態的および機能的組織特性を回復する可能性がある。 我々は,PATデータシミュレーションの新たなアプローチを提案し,これを「シミュレーションの学習」と呼ぶ。 我々は、意味的注釈付き医療画像データに基づいて訓練されたGAN(Generative Adversarial Networks)の概念を活用して、可塑性組織ジオメトリを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T11:30:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。