Представлена GatorPrism — инновационная архитектура на основе смеси экспертов (Mixture-of-Experts), использующая самообучение и коалиционные графы для интеграции пространственных мультиомиксных данных. Методология системы позволяет разделять общий консенсус между различными омиксными слоями и специфические сигналы каждой модальности, адаптируя их вклад в зависимости от конкретной локации в ткани. В рамках модели совместный эксперт кодирует консенсусный граф на основе пересечений, а частные эксперты фиксируют уникальные пространственно-молекулярные структуры, при этом маршрутизатор на основе прототипов назначает веса для каждой точки ткани. В ходе тестирования на восьми наборах данных GatorPrism продемонстрировала превосходство над девятью конкурирующими методами по девяти метрикам кластеризации. Исследование на тканях миндалевидного железа человека подтвердило точность выделения доменов через соответствие маркерам RNA и ADT, а анализ эмбрионального мозга мыши выявил анатомически локализованные состояния, подтвержденные данными транскриптомики и доступности хроматина. Данная разработка обеспечивает высокую интерпретируемость и точность при изучении того, как молекулярные сигналы организуют структуру тканей.