В исследовании представлена инновационная система Cell Positioning System (CPS) — фреймворк на основе неявных нейронных представлений, предназначенный для решения проблем разреженности данных и низкого соотношения сигнал/шум в пространственной транскриптомике. Авторы используют стратегию привилегированной многомасштабной дистилляции контекста, где обучающая сеть (teacher network) с механизмом внимания к биологическим нишам передает структурные знания сети-ученику (student network). Это позволяет генерировать высокоточные карты экспрессии генов, используя только пространственные координаты на этапе инференса, без необходимости в сложной регистрации изображений. Тестирование на наборе данных DLPFC показало, что CPS достигает передовых результатов (SOTA) в задачах импутации (восполнения) и денойзинга (очистки от шума) генной экспрессии. Система также способна выполнять супер-разрешение, восстанавливая детали анатомии мозга мыши, и обеспечивает интерпретируемость, определяя эффективный масштаб биологических взаимодействий в тканях рака молочной железы человека. Важным преимуществом является линейная вычислительная сложность, что делает CPS масштабируемым для работы с крупномасштабными биологическими наборами данных.