Alpha Spatial以语言引导预测细胞级空间基因表达

YANG X等研究团队在预印本中提出Alpha Spatial，通过语言引导和跨组织、跨基因面板联合学习，从组织学图像预测细胞级基因表达，在研究评估中优于所比较的方法。匹配的生物学背景可改善预测，不兼容的背景则降低准确性。 在乳腺癌分析中，该框架重现了POSTN相关基质程序及HER2相关分子与空间差异。探索性患者分析还发现，CXCL14相关空间状态的丰度与含曲妥珠单抗治疗无应答及更大的残余浸润性肿瘤相关。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。