論文の概要: Querying Counterfactuals on Tissue Graphs with Supervised Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08493v2
• Date: Wed, 10 Jun 2026 08:04:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-11 14:23:44.354048
• Title: Querying Counterfactuals on Tissue Graphs with Supervised Disentanglement
• Title（参考訳）: 組織グラフ上の対向関係の探索 : 教師付きディスタングルを用いた検討
• Abstract要約: まず,組織グラフの反事実を空間介入の類として定式化する。 次に、Cellinaを紹介します。これは、教師付きアンタングルメントを使用して、セル固有の状態をその空間的コンテキストから分解するフレームワークです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3664600242783913
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tissue graph counterfactuals ask how a cell's expression would change under altered spatial neighbor contexts. Such queries are central to predicting cell behavior in tissues, but lack a unified definition, with existing methods targeting specific intervention types or treating cells as i.i.d. In this work, we first formalize tissue graph counterfactuals as a class of spatial interventions that either rewire connections between cells (edge perturbation) or modify the expression of their neighbors (node perturbation). We then introduce Cellina (https://cellina.readthedocs.io) - a framework that uses supervised disentanglement to decompose a cell's intrinsic state from its spatial context, using the latter as a conditioning input for counterfactual predictions. Across benchmarks spanning over 2.5 million spatially-resolved cells in colorectal cancer and mouse brain, Cellina outperforms spatially-informed and non-spatial competitors in in-silico graph perturbations, disentanglement, and scalability. Additionally, we show that Cellina reveals biologically distinct cancer subdomains in an unsupervised manner and enables targeted neighbor perturbation simulations.
• Abstract（参考訳）: 組織グラフのカウンターファクトは、空間的近傍の文脈で細胞の発現がどのように変化するかを問う。 このようなクエリは、組織内の細胞の挙動を予測する上で中心的であるが、既存の方法では、特定の介入タイプをターゲットにするか、細胞を治療する、すなわち、組織グラフカウンターファクトアルを、細胞間の接続をリワイヤリングする(エッジ摂動)か、隣人の表現を変更する(ノード摂動)ような空間的介入のクラスとして、まず形式化する。 次に、Cellina (https://cellina.readthedocs.io) を紹介します。これは、教師付きアンタングルメントを使用して、セルの固有の状態をその空間的コンテキストから分解するフレームワークです。 大腸癌とマウス脳における250万以上の空間分解細胞にまたがるベンチマークでは、Cellinaは、シリコン内グラフの摂動、ゆがみ、拡張性において、空間インフォームドや非空間競合よりも優れています。 さらに,Cellinaは生物学的に異なる癌サブドメインを非監督的に明らかにし,隣接する摂動シミュレーションを可能にした。

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