Bildbasierte spatial-transkriptomische Verfahren ermöglichen hochauflösende räumliche Kartierung von RNA-Arten. Eine zentrale Herausforderung in der bildbasierten spatialen Transkriptomik ist die genaue Zellsegmentierung, um jedes RNA-Molekül der richtigen Zelle zuzuordnen. Hier präsentieren wir RNA2seg, einen neuartigen Segmentierungsalgorithmus, der mit über 4 Millionen Zellen aus MERFISH- und CosMx-Datensätzen von sieben Organen unter Verwendung eines Teacher-Student-Trainingsschemas trainiert wurde. RNA2seg integriert RNA-Punktwolken sowie alle verfügbaren Membran- und Kernfärbungen. Die Validierung an manuell annotierten Daten zeigt überlegene Leistung, auch in Zero-Shot- und Few-Shot-Einstellungen.
Defard et al. (Fri,) untersuchten diese Fragestellung.