Holon-S1 从病理切片直接预测基因表达，登多项对比领先
iScienceLuvr · x · 2026-10-21
Sophont 团队发布 Holon-S1 平台，可从常规 H&E 病理切片预测基因与生物标志物，免去缓慢昂贵的分子检测。
- 在对照比较中，空间基因活性预测超过另外两个 2026 年模型：中位逐基因相关性对 DeepSpot-M 为 0.49 vs 0.21（乳腺癌）、0.31 vs 0.11（宫颈癌，训练未见）；对 Path2Space 为 0.34 vs 0.17，且 Path2Space 仅覆盖乳腺癌，Holon-S1 为泛癌种
- 已在三阴性乳腺癌和结肠癌中发现潜在新型生物标志物
- 评测覆盖 16 种器官、15+ 台扫描仪，含 FFPE 与新鲜冷冻组织
- 与传统病理 AI 不同，模型输出可见的基因与生物学过程图谱而非黑箱评分
团队强调目前仅限研究用途，未参与骨肉瘤患者的临床治疗，但认为经前瞻性验证后可推动个性化癌症治疗普及。
所属事件:Holon-S1 发布：从病理切片直接预测基因表达(4 条相关)→
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