論文の概要: MoLF: Mixture-of-Latent-Flow for Pan-Cancer Spatial Gene Expression Prediction from Histology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02282v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 16:23:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.286557
• Title: MoLF: Mixture-of-Latent-Flow for Pan-Cancer Spatial Gene Expression Prediction from Histology
• Title（参考訳）: MoLF-Mixture-of-Latent-Flow for Pan-Cancer空間的遺伝子発現予測
• Authors: Susu Hu, Stefanie Speidel,
• Abstract要約: 膵癌組織学的予測のための遺伝子モデルであるMOLFを導入する。 入力を特殊なサブネットワークに動的にルーティングすることで、MoLFは多様な組織パターンの最適化を効果的に分離する。 MoLFは、種間データに対するゼロショットの一般化を示し、基本的な保存されたヒスト分子機構を捉えることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4068264948068276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Inferring spatial transcriptomics (ST) from histology enables scalable histogenomic profiling, yet current methods are largely restricted to single-tissue models. This fragmentation fails to leverage biological principles shared across cancer types and hinders application to data-scarce scenarios. While pan-cancer training offers a solution, the resulting heterogeneity challenges monolithic architectures. To bridge this gap, we introduce MoLF (Mixture-of-Latent-Flow), a generative model for pan-cancer histogenomic prediction. MoLF leverages a conditional Flow Matching objective to map noise to the gene latent manifold, parameterized by a Mixture-of-Experts (MoE) velocity field. By dynamically routing inputs to specialized sub-networks, this architecture effectively decouples the optimization of diverse tissue patterns. Our experiments demonstrate that MoLF establishes a new state-of-the-art, consistently outperforming both specialized and foundation model baselines on pan-cancer benchmarks. Furthermore, MoLF exhibits zero-shot generalization to cross-species data, suggesting it captures fundamental, conserved histo-molecular mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 空間転写学(ST)をヒストロジーから推定することで、スケーラブルなヒストゲノミクス・プロファイリングが可能になるが、現在の手法はシングルタスクモデルに限られている。 この断片化は、がんタイプ間で共有される生物学的原則の活用に失敗し、データスカースシナリオへの適用を妨げる。 パンキャンサートレーニングはソリューションを提供するが、結果として生じる異質性はモノリシックアーキテクチャに挑戦する。 このギャップを埋めるために,汎癌組織学的予測のための生成モデルであるMOLF(Mixture-of-Latent-Flow)を導入する。 MoLFは条件付きフローマッチングの目的を利用して、Mixture-of-Experts (MoE) 速度場によってパラメータ化される遺伝子潜在多様体にノイズをマッピングする。 このアーキテクチャは、入力を特殊なサブネットワークに動的にルーティングすることで、多様な組織パターンの最適化を効果的に分離する。 我々の実験は、MOLFが新しい最先端技術を確立し、パンカンサーベンチマークによる専門モデルと基礎モデルの両方のベースラインを一貫して上回っていることを実証している。 さらに、MoLFは種間データに対するゼロショットの一般化を示し、基本的な保存された分子機構を捉えることを示唆している。

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