Исследование представляет инновационный метод интеграции различных базовых моделей (foundation models) для компьютерной патологии с целью преодоления ограничений их индивидуальной специализации. Авторы разработали фреймворк, который использует легковесную весовую сеть для адаптивного объединения эмбеддингов нескольких моделей, преобразуя их в единые предсказания на уровне генов и пространственных локаций. Методология опирается на данные пространственной транскриптомики, что позволяет сопоставлять генетическую и морфологическую информацию из одного и того же образца ткани. В ходе тестирования на наборах данных пространственной транскриптомики предложенный подход продемонстрировал превосходство над отдельными моделями и классическими методами ансамблирования. Применительно к раку молочной железы система показала значительный рост точности предсказания клинически важных маркеров подтипов PAM50 и генов, являющихся мишенями для лекарственных препаратов. Кроме того, архитектура повышает интерпретируемость результатов, выявляя специфический вклад каждой модели в зависимости от анализируемого гена. Данная работа открывает новые возможности для высокоточной молекулярной диагностики на основе стандартных гистологических изображений.