Исследователи представили STDrug — инновационную вычислительную платформу, предназначенную для персонализированного подбора лекарственных средств с учетом пространственного контекста тканей. В отличие от традиционных методов, основанных на секвенировании РНК единичных клеток (scRNA-seq), STDrug интегрирует данные пространственной транскриптомики, графовое моделирование и мультимодальное обучение. Методология включает использование графовых сверточных сетей и метода когерентного точечного дрейфа для выравнивания пространственных доменов между здоровыми и пораженными тканями. Система ранжирует потенциальные препараты, комбинируя сигнатуры обратимых генов опухоли, оценки возмущений и весовые коэффициенты генов на основе биологических знаний. В ходе тестирования на данных гепатоцеллюлярной карциномы и рака простаты метод продемонстрировал превосходство над существующими аналогами, достигнув точности предсказания AUC в диапазоне 0,81–0,82. Валидация результатов с помощью электронных медицинских карт и тестов in vitro подтверждает высокую трансляционную значимость платформы для точной медицины.