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0这篇文章介绍了一种名为 Multi-Embed 的创新型多模态学习框架，旨在解决疾病生物学研究中病理形态与分子图谱之间难以协同推断与整合的问题。该框架采用自监督学习机制，通过构建统一的嵌入空间，将复杂的组织图像特征与多层级的组学数据进行深度融合。相比于传统模型，它在通用性和可解释性方面表现优异，能够精准识别细微的组织结构并模拟疾病的发展轨迹。通过对 12 种癌症类型的基准测试，该工具证明了其在辅助疾病发病机制理解和临床辅助诊疗方面的巨大潜力。
References:
Zhang P, Gao C, Hua K, et al. Systematically decoding pathological morphologies and molecular profiles with unified multimodal embedding[J]. Nature Methods, 2026: 1-6.
