論文の概要: Cross-Modal Knowledge Distillation from Spatial Transcriptomics to Histology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09076v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 07:59:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.765585
• Title: Cross-Modal Knowledge Distillation from Spatial Transcriptomics to Histology
• Title（参考訳）: 空間転写学から組織学へのクロスモーダルな知識蒸留
• Authors: Arbel Hizmi, Artemii Bakulin, Shai Bagon, Nir Yosef,
• Abstract要約: 我々は, 空間転写学とH&Eデータを組み合わせて, 転写学由来のニッチ構造を, クロスモーダル蒸留によるヒストロジーのみのモデルに変換することを提案する。 複数の組織タイプと疾患の文脈で、蒸留されたモデルは、教師なし形態素に基づくベースラインよりも、転写学由来のニッチ構造とのかなり高い一致を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.075379011506738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spatial transcriptomics provides a molecularly rich description of tissue organization, enabling unsupervised discovery of tissue niches -- spatially coherent regions of distinct cell-type composition and function that are relevant to both biological research and clinical interpretation. However, spatial transcriptomics remains costly and scarce, while H&E histology is abundant but carries a less granular signal. We propose to leverage paired spatial transcriptomics and H&E data to transfer transcriptomics-derived niche structure to a histology-only model via cross-modal distillation. Across multiple tissue types and disease contexts, the distilled model achieves substantially higher agreement with transcriptomics-derived niche structure than unsupervised morphology-based baselines trained on identical image features, and recovers biologically meaningful neighborhood composition as confirmed by cell-type analysis. The resulting framework leverages paired spatial transcriptomic and H&E data during training, and can then be applied to held-out tissue regions using histology alone, without any transcriptomic input at inference time.
• Abstract（参考訳）: 空間転写学は、組織組織を分子的に豊富に記述し、組織ニッチの未管理な発見を可能にする。 しかし、空間転写学は高価で少ないが、H&Eヒストロジーは豊富であるが、より粒度の細かい信号を持っている。 我々は, 空間転写学とH&Eデータを組み合わせて, 転写学由来のニッチ構造を, クロスモーダル蒸留によるヒストロジーのみのモデルに変換することを提案する。 複数の組織型と疾患の文脈にわたって、この蒸留モデルは、同一画像の特徴に基づいて訓練された教師なし形態素ベースラインよりも、転写学由来のニッチ構造とのかなり高い一致を実現し、細胞型解析によって確認された生物学的に有意な近傍組成を復元する。 得られたフレームワークは、トレーニング中に空間転写学的およびH&E的データを組み合わせて利用し、推論時に転写学的入力をせずに、組織学的だけで保持された組織領域に適用することができる。

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