論文の概要: HistoPrism: Unlocking Functional Pathway Analysis from Pan-Cancer Histology via Gene Expression Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21560v2
• Date: Fri, 30 Jan 2026 12:06:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 14:22:45.327332
• Title: HistoPrism: Unlocking Functional Pathway Analysis from Pan-Cancer Histology via Gene Expression Prediction
• Title（参考訳）: HistoPrism: 遺伝子発現予測によるパンカウンサー組織からの機能的経路解析
• Authors: Susu Hu, Qinghe Zeng, Nithya Bhasker, Jakob Nikolas Kather, Stefanie Speidel,
• Abstract要約: HistoPrismは、組織学からの遺伝子発現のパン・カンサー予測のための効率的なトランスフォーマーベースのアーキテクチャである。 経路レベルのベンチマークは、単離された遺伝子レベルの分散からコヒーレントな機能的経路への評価をシフトさせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.240836649620839
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Predicting spatial gene expression from H&E histology offers a scalable and clinically accessible alternative to sequencing, but realizing clinical impact requires models that generalize across cancer types and capture biologically coherent signals. Prior work is often limited to per-cancer settings and variance-based evaluation, leaving functional relevance underexplored. We introduce HistoPrism, an efficient transformer-based architecture for pan-cancer prediction of gene expression from histology. To evaluate biological meaning, we introduce a pathway-level benchmark, shifting assessment from isolated gene-level variance to coherent functional pathways. HistoPrism not only surpasses prior state-of-the-art models on highly variable genes , but also more importantly, achieves substantial gains on pathway-level prediction, demonstrating its ability to recover biologically coherent transcriptomic patterns. With strong pan-cancer generalization and improved efficiency, HistoPrism establishes a new standard for clinically relevant transcriptomic modeling from routinely available histology.
• Abstract（参考訳）: H&Eヒストロジーから空間遺伝子発現を予測することは、シークエンシングに代わるスケーラブルで臨床的にアクセシブルな代替手段を提供するが、臨床効果を実現するには、がんの種類を一般化し生物学的に一貫性のあるシグナルを捉えるモデルが必要である。 事前の作業は、しばしばがんごとの設定と分散に基づく評価に制限され、機能的関連性は未調査のままである。 ヒストプリズム(HistoPrism)は、ヒストロジーから遺伝子発現をパン・カンサーで予測するための効率的なトランスフォーマーベースのアーキテクチャである。 生物学的意義を評価するため,単離された遺伝子レベルの変異からコヒーレントな機能的経路へのシフト評価を行う経路レベルのベンチマークを導入する。 HistoPrismは、高度に可変された遺伝子の最先端モデルを超えただけでなく、さらに重要なことは、生物学的に整合した転写パターンを復元する能力を示す経路レベルの予測に大きな進歩をもたらすことである。 強力な汎癌一般化と効率の向上により、HistoPrismは、日常的に利用可能な組織学から臨床的に関連する転写学的モデリングのための新しい標準を確立した。

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