Holon-S1 从常规病理切片预测基因与生物标志物,覆盖 16 种器官
iScienceLuvr · x · 2026-10-21
Gutenberg Health 团队发布 Holon-S1 平台,可从常规病理切片(HE 染色玻片)直接预测空间基因表达和生物标志物,省去缓慢昂贵的分子检测。
要点:
- 在受控对比中胜过另外两个模型的空间基因活性预测
- 已在乳腺癌和结肠癌中识别出潜在新型生物标志物
- 覆盖 16 种器官类型、15 种以上扫描仪,验证样本包括福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)和新鲜冷冻组织
- 数据来源包括 GitLab Sijbrandij(Sid)公开分享的骨肉瘤多时间点基因组/影像/病理数据(Osteosarc 数据集),含 WGS/WES/scRNA-seq 等多组学
团队认为该平台可帮助研究者用已有切片发现新生物标志物、探索新治疗方案,是 AI for Science 在肿瘤学的代表性应用。
所属事件:Sophont 发布病理 AI 平台 Holon-S1：从 H&E 切片直接预测空间基因表达(15 条相关)→
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