ILR-SMO: raffinamento latente iterativo per un’integrazione robusta della multi-omica spaziale

Abstract degli autori

Le tecnologie di multi-omica spaziale profilano congiuntamente diverse modalità molecolari nel loro contesto spaziale, offrendo una visione completa dell’eterogeneità cellulare e dell’organizzazione dei tessuti. Per integrare i dati di multi-omica spaziale e identificare i domini spaziali, sono stati proposti numerosi metodi non supervisionati. Tuttavia, gli approcci recenti si basano su una fusione in un singolo passaggio, aggregando direttamente modalità eterogenee in una rappresentazione condivisa; ciò rende gli embedding sensibili allo squilibrio tra le modalità e al rumore di misurazione, intrinseci ai dati di multi-omica spaziale, oltre a rendere instabile l’ottimizzazione in condizioni di supervisione debole. Proponiamo ILR-SMO (Iterative Latent Refinement for Spatial Multi-Omics), un framework unificato di auto-supervisione che riformula l’integrazione multimodale come un processo di raffinamento attento alla stabilità di una rappresentazione latente condivisa. Anziché ricorrere a una semplice fusione in un singolo passaggio, ILR-SMO integra progressivamente le informazioni specifiche di ciascuna modalità tramite aggiornamenti sequenziali, consentendo di introdurre le informazioni in modo controllato. Questo raffinamento incrementale permette agli aggiornamenti successivi di correggere o compensare le deviazioni precedenti, ottenendo così un apprendimento della rappresentazione più stabile e robusto in presenza di modalità eterogenee e rumorose. ILR-SMO integra inoltre un meccanismo di gating delle modalità basato sull’affidabilità, per modulare in modo adattivo il contributo delle diverse modalità, e utilizza un obiettivo congiunto per imporre la coerenza spaziale e prevenire il collasso della rappresentazione. Esperimenti approfonditi su cinque benchmark di multi-omica spaziale dimostrano che ILR-SMO supera costantemente sette metodi allo stato dell’arte e mostra una robustezza elevata in contesti diversi.