对比学习在计算病理学中的应用：预测癌症驱动基因差异表达

本文研究了基于对比学习的计算组织学方法，用于预测癌症驱动基因的差异表达。该方法利用深度学习技术，结合组织学图像和基因表达数据，对肿瘤组织和正常组织进行对比学习，从而识别出差异表达的癌症驱动基因。

研究结果表明，该方法能够准确地预测差异表达的癌症驱动基因，并且能够鉴别不同类型的癌症。通过分析基因调控网络，研究人员还发现了一些与癌症发生和发展相关的关键通路和分子机制。

该研究为基于组织学图像的肿瘤分子诊断和治疗提供了新的思路和方法，有望在临床实践中发挥重要作用。