В статье представлен HESTIA (Histology-Enhanced Scalable cross-Resolution inTegration for spatial trAnscriptomics) — инновационный мультимодальный алгоритм, разработанный для анализа крупномасштабных данных пространственной омики. Основная проблема текущих методов заключается в огромных объемах данных и высокой разреженности транскриптомных данных при переходе к субклеточному уровню, что вызывает дефицит памяти у существующих систем. HESTIA решает эту задачу за счет оптимизации вычислений, позволяя обрабатывать массивы данных, недоступные для других алгоритмов. Исследование показало, что метод превосходит текущие аналоги по точности кластеризации и пространственной непрерывности, обеспечивая четкое разграничение структурных границ тканей. При применении алгоритма к патологическим образцам легких и колоректального рака удалось успешно картировать внутриопухолевую гетерогенность и идентифицировать специфические иммунные микроокружения. Данная разработка имеет критическое значение для прецизионной диагностики и понимания механизмов развития онкологических заболеваний на молекулярном уровне.