Cells Keep Diverse Company in Diseased Tissues
Notice bibliographique
Résumé
Emerging spatial profiling technologies have revolutionized our understanding of how tissue architecture shapes disease progression, yet the contribution of cellular diversity remains underexplored. In this issue, Ding and colleagues introduce multiomics and ecological spatial analysis (MESA), an ecology-inspired framework that integrates spatial and single-cell expression data to quantify tissue diversity across multiple scales. MESA both identifies distinct cellular neighborhoods and computes a variety of diversity metrics alongside the identification of diversity "hotspots." Applied to human tonsil tissue, MESA revealed previously undetected germinal center organization, whereas in spleen tissue of a murine lupus model, MESA highlights increasing cellular diversity with disease progression. Importantly, diversity hotspots do not correspond to conventional compartments identified by existing methods, presenting an orthogonal metric of spatial organization. In colorectal cancer, MESA's diversity metrics outperformed established subtypes at predicting patient survival, whereas in hepatocellular carcinoma, multiomic integration identified significantly more ligand-receptor interactions between immune cells compared with single-modality analysis. This work establishes cellular diversity within tissues as a critical correlate of disease progression and underscores the value of multiomic integration in spatial biology. This article is part of a special series: Driving Cancer Discoveries with Computational Research, Data Science, and Machine Learning/AI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».