主要观点总结
文章介绍了空间多组学技术及其在疾病诊断和治疗中的应用，特别是在生物医学研究领域的发展。文章重点强调了StereoMM算法的创新性，该算法通过深度学习框架实现了转录组数据与病理特征的融合，能够精确识别空间域，并在患者分类任务中展现出良好的性能。该算法有望为肿瘤精准治疗等医学研究领域带来新的可能性。
关键观点总结
关键观点1: 空间多组学技术为疾病诊断和治疗带来机遇。
文章介绍了空间转录组技术和数字病理图像分析在生物医学研究中的应用，指出这些技术为疾病诊断提供了有力支持。
关键观点2: StereoMM算法实现转录组与病理特征的融合。
文章重点介绍了StereoMM算法，该算法通过深度学习框架融合了转录组数据和病理特征，实现了对空间域的精确识别。
关键观点3: StereoMM算法在患者分类任务中表现出良好性能。
文章提到，StereoMM算法在多个癌症数据集上进行了验证，并展现出卓越的性能，能够准确识别与病理注释高度一致的空间域，以及发现传统方法可能遗漏的肿瘤区域。
关键观点4: StereoMM算法具有创新性和灵活性。
文章指出，StereoMM算法的创新之处在于其独特的交叉注意力机制和图神经网络的结合，能够处理空间邻近和远距的数据点。此外，其引入的可调节超参数提高了模型的灵活性和在不同数据集上的适用性。
关键观点5: StereoMM算法在临床应用方面展现巨大潜力。
文章最后提到，StereoMM算法在临床应用方面展现出了巨大的潜力，能够用于患者分类和微环境解析，为精准医疗提供新的工具。
正文
不仅考虑了空间近邻关系，还实现了远距离多模态特征的交互融合。
最终生成的低维多模态特征表示综合了基因表达、细胞形态和空间位置信息，
能够全面表征细胞组织特性，揭示复杂生物学功能，并支持后续临床分析，包括患者精准分类等
。
StereoMM模型框架
StereoMM的创新之处在于其独特的交叉注意力机制和图神经网络的结合。与传统方法相比，StereoMM不仅能够处理空间邻近的数据点，还能考虑空间上相距较
远的区域之间的相似性。这种长距离依赖关系的捕捉能力，
使得StereoMM在识别空间域方面表现出色，有助于更精确地剖析疾病微环境
。
此外，StereoMM还引入了可调节的超参
数，这一设计不仅提高了模型的灵活性，还增强了其在不同数据集上的适用性
。
研究团队验证了StereoMM在多个癌症数据集的应用上具备卓越的性能。在肺癌、乳腺癌和结直肠癌等不同类型的癌症样本中，StereoMM能够准确识别出与病理注释高度一致的空间域，更重要的是，
其还能够发现传统方法可能遗漏的肿瘤区域
；在结直肠癌样本中，StereoMM识别出了一些延伸到基质区域的肿瘤区域，这些区域在细胞形态和基因表达上与周围基质有显著差异。通过对这些区域的基因表达分析，研究人员发现了与肿瘤侵袭和免疫抑制相关的基因表达模式。
在临床应用方面，StereoMM同样展现出了巨大的潜力
。研究团队利用StereoMM对结直肠癌患者进行分类，成功区分了错配修复缺陷和错配修复正常的患者。结果表明这种基于多模态数据的患者分类方法，为精准医疗提供了新的工具。通过构建患者级别的图表示，StereoMM能够将组织水平的微环境关系整合为一个全面的患者表示，
提高患者分类的准确性，为临床提供更合理有效的治疗方案
。
