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问题与背景：空间蛋白组学能揭示肿瘤微环境，但成本高、流程复杂、临床规模化困难。论文关注的是能否从常规 H&E 病理切片生成可解释的虚拟空间蛋白组信息。
方法与机制：HEX 使用 819,000 个带匹配蛋白表达的病理图像 tile 训练，从 H&E 图像预测 40 个免疫、结构和功能 biomarker 的空间表达，并将原始图像与 AI-derived virtual spatial proteomics 融合用于预后和 biomarker discovery。
为什么重要：它把 AI 从病理分类推进到可解释的虚拟分子测量层，可能改变临床病理、空间组学扩展和肺癌 biomarker 发现工作流。对医学 AI 的方法价值高于普通图像预测。
局限：临床部署仍受跨中心泛化、样本制备差异和监管验证限制；预测的蛋白表达不能完全替代真实实验测量。