Abstract B047: Path2Space: An AI approach for cancer biomarker discovery via histopathology inferred spatial transcriptomics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spatial transcriptomics (ST) is transforming our understanding of tumor heterogeneity by enabling high-resolution, location-specific mapping of gene expression across tumors and their microenvironment. However, the translational potential of spatial transcriptomics is still limited by its high cost, hindering the assembly of large patient cohorts needed for robust biomarker discovery. Here we present Path2Space, a deep learning approach that predicts spatial gene expression directly from histopathology slides. Trained on substantial breast cancer ST data, it robustly predicts the spatial expression of over 4,300 genes in independent validations, markedly outperforming existing ST predictors. Path2Space additionally accurately infers cell-type abundances in the tumor microenvironment (TME) based on the inferred ST data. Applied to more than a thousand breast tumor histopathology slides from the TCGA, Path2Space characterizes their TME on an unprecedented scale and identifies three new spatially-grounded breast cancer subgroups with distinct survival rates. Path2Space-inferred TME landscapes enable more accurate predictions of patients’ response to chemotherapy and trastuzumab directly from H&E slides than those obtained by existing established sequencing-based biomarkers. Path2Space thus offers a transformative, fast and cost-effective approach to robustly delineate the TME directly from their histopathology slides, facilitating the development of spatially-grounded biomarkers to advance precision oncology. Citation Format: Emma M. Campagnolo, Eldad D. Shulman, Roshan Lodha, Amos Stemmer, Peng Jiang, Carlos Caldas, Simon Knott, Danh-Tai Hoang, Kenneth Aldape, Eytan Ruppin. Path2Space: An AI approach for cancer biomarker discovery via histopathology inferred spatial transcriptomics [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr B047.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».