論文の概要: MINT: Molecularly Informed Training with Spatial Transcriptomics Supervision for Pathology Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07895v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 02:29:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:15.345884
• Title: MINT: Molecularly Informed Training with Spatial Transcriptomics Supervision for Pathology Foundation Models
• Title（参考訳）: MINT:分子インフォームドトレーニング : 病理基盤モデルのための空間転写学シミュレーション
• Authors: Minsoo Lee, Jonghyun Kim, Juseung Yun, Sunwoo Yu, Jongseong Jang,
• Abstract要約: 我々は、空間転写学の監督を事前学習した病理学の視覚変換器に組み込む微調整フレームワークであるMINTを提案する。 MINTは学習可能なSTトークンをViT入力に追加し、形態学的CLSトークンとは別個の転写情報をエンコードする。 MINTは、HEST-Benchの遺伝子発現予測と一般的な病理学タスクの両方において、最高の全体的なパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.15189458127282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pathology foundation models learn morphological representations through self-supervised pretraining on large-scale whole-slide images, yet they do not explicitly capture the underlying molecular state of the tissue. Spatial transcriptomics technologies bridge this gap by measuring gene expression in situ, offering a natural cross-modal supervisory signal. We propose MINT (Molecularly Informed Training), a fine-tuning framework that incorporates spatial transcriptomics supervision into pretrained pathology Vision Transformers. MINT appends a learnable ST token to the ViT input to encode transcriptomic information separately from the morphological CLS token, preventing catastrophic forgetting through DINO self-distillation and explicit feature anchoring to the frozen pretrained encoder. Gene expression regression at both spot-level (Visium) and patch-level (Xenium) resolutions provides complementary supervision across spatial scales. Trained on 577 publicly available HEST samples, MINT achieves the best overall performance on both HEST-Bench for gene expression prediction (mean Pearson r = 0.440) and EVA for general pathology tasks (0.803), demonstrating that spatial transcriptomics supervision complements morphology-centric self-supervised pretraining.
• Abstract（参考訳）: 病理基盤モデルは、大規模スライディング画像の自己教師による事前訓練を通じて形態的表現を学習するが、組織の基礎となる分子状態は明確には捉えない。 空間転写学技術は、遺伝子の発現をその場で測定することでこのギャップを埋め、自然なクロスモーダルな監督信号を提供する。 MINT(Molecularly Informed Training, 分子インフォームドトレーニング)は, 空間転写学の監督を事前学習した病理組織に組み込んだ微調整フレームワークである。 MINTは、学習可能なSTトークンをViT入力に付加し、形態学的CLSトークンとは別個に転写情報をエンコードし、DINO自己蒸留による破滅的な忘れ込みを防止し、凍結した事前訓練エンコーダに固定する。 スポットレベル (Visium) とパッチレベル (Xenium) の両解像度での遺伝子発現の回帰は、空間スケールにわたって補完的な監視を提供する。 577個の公開されたHESTサンプルでトレーニングされたMINTは、遺伝子発現予測(Pearson r = 0.440)と一般的な病理タスク(0.803)の両方において、HEST-Benchの全体的なパフォーマンスを最高に達成し、空間転写学がモルフォロジー中心の自己教師による事前訓練を補完することを示した。

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