В статье представлен новый фреймворк STpath, который решает проблему интерпретируемости вложений гистопатологических изображений, создаваемых ИИ-моделями. Гистопатологические модели-фундаменты кодируют изображения тканей в числовые представления, однако эти вложения не имеют прямого биологического смысла для клинического применения. STpath использует модели XGBoost, специфичные для различных типов рака, обученные на данных пространственно разрешённой транскриптомики, для предсказания состава клеточных типов и экспрессии генов на основе гистопатологических изображений. Исследователи протестировали фреймворк на наборах данных по колоректальному и раку молочной железы, показав точные оценки состава основных клеточных типов и экспрессии подмножества генов. Комбинирование вложений от нескольких моделей-фундаментов дало дополнительные приросты производительности. Авторы продемонстрировали, что признаки, полученные с помощью STpath, могут использоваться в последующих исследованиях для оценки их ассоциаций с клиническими исходами. Работа открывает путь к практическому применению ИИ в гистопатологии для онкологической диагностики и исследований.