Fugu-MT 論文翻訳(概要): MultiST: A Cross-Attention-Based Multimodal Model for Spatial Transcriptomic

論文の概要: MultiST: A Cross-Attention-Based Multimodal Model for Spatial Transcriptomic

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13331v1
Date: Mon, 19 Jan 2026 19:11:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.030687
Title: MultiST: A Cross-Attention-Based Multimodal Model for Spatial Transcriptomic
Title（参考訳）: MultiST:空間トランスクリプトのためのクロスアテンションに基づくマルチモーダルモデル
Authors: Wei Wang, Quoc-Toan Ly, Chong Yu, Jun Bai,
Abstract要約: 空間トポロジ、遺伝子発現、組織形態を相互注意に基づく融合によってモデル化する統合フレームワークであるMultiSTを提案する。提案手法をヒト大脳皮質と乳癌組織を含む2臓器にまたがる13種類のSTデータセットで評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.236918431473466
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Spatial transcriptomics (ST) enables transcriptome-wide profiling while preserving the spatial context of tissues, offering unprecedented opportunities to study tissue organization and cell-cell interactions in situ. Despite recent advances, existing methods often lack effective integration of histological morphology with molecular profiles, relying on shallow fusion strategies or omitting tissue images altogether, which limits their ability to resolve ambiguous spatial domain boundaries. To address this challenge, we propose MultiST, a unified multimodal framework that jointly models spatial topology, gene expression, and tissue morphology through cross-attention-based fusion. MultiST employs graph-based gene encoders with adversarial alignment to learn robust spatial representations, while integrating color-normalized histological features to capture molecular-morphological dependencies and refine domain boundaries. We evaluated the proposed method on 13 diverse ST datasets spanning two organs, including human brain cortex and breast cancer tissue. MultiST yields spatial domains with clearer and more coherent boundaries than existing methods, leading to more stable pseudotime trajectories and more biologically interpretable cell-cell interaction patterns. The MultiST framework and source code are available at https://github.com/LabJunBMI/MultiST.git.
Abstract（参考訳）: 空間転写学 (Spatial transcriptomics, ST) は、組織における組織組織と細胞間相互作用を研究する前例のない機会を提供しながら、組織全体のプロファイリングを可能にする。近年の進歩にもかかわらず、既存の手法は分子プロファイルと組織形態学の効果的な統合を欠いていることが多く、浅い融合戦略や組織像の省略に頼っているため、あいまいな空間領域の境界を解決できる能力は限られている。この課題に対処するため,MultiSTは空間トポロジー,遺伝子発現,組織形態を共同でモデル化する統合マルチモーダルフレームワークである。 MultiSTは、グラフベースの遺伝子エンコーダを用いて、堅牢な空間表現を学習し、カラー正規化組織学的特徴を統合し、分子形態的依存関係を捉え、ドメイン境界を洗練させる。提案手法をヒト大脳皮質と乳癌組織を含む2臓器にまたがる13種類のSTデータセットで評価した。 MultiSTは、既存の方法よりも明確でコヒーレントな境界を持つ空間ドメインを生成し、より安定した擬似時間軌道とより生物学的に解釈可能な細胞-細胞相互作用パターンをもたらす。 MultiSTフレームワークとソースコードはhttps://github.com/LabJunBMI/MultiST.gitで入手できる。

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