856-CARE：分子引导的病理大模型与自适应区域建模

CARE 是一种专为病理学设计的新型跨模态自适应区域编码器基础模型，旨在解决传统模型在处理整幅切片图像（WSI）时缺乏语义连贯性的问题。该研究通过引入自适应区域生成器，将切片划分为形态相关的非规则区域，从而模拟病理学家的诊断逻辑并捕获复杂的组织结构。模型采用两阶段预训练策略，首先进行自监督预训练，随后利用核糖核酸（RNA）和蛋白质谱图进行分子级跨模态对齐，以增强表征的生物学相关性。实验结果显示，CARE 仅需主流模型十分之一的预训练数据，便在癌症分类、生存分析及分子预测等 33 项下游任务中展现出卓越的性能。这种高数据效率和形态感知的设计，显著提升了计算病理学分析的准确性与临床可解释性。

References:

• Zhang D, Gong Z, Pang X, et al. CARE: A Molecular-Guided Foundation Model with Adaptive Region Modeling for Whole Slide Image Analysis[J]. arXiv preprint arXiv:2602.21637, 2026.