基础模型看到生物学了吗？利用空间转录组学评估胶质母细胞瘤的注意力一致性

病理学基础模型的注意力图是否捕获了真正的生物学仍然未知，但这个问题对于临床信任和监管批准至关重要。我们提出了一个基于空间转录组学的框架，用于正交、无假设的注意力评估，并将其应用于五种病理学基础模型（CONCH v1.5、UNI v2、Virchow2、GigaPath、H-Optimus-1）和 ResNet50 基线。使用基于注意力的多实例学习，我们训练单任务和多任务模型来预测 CPTAC 队列中胶质母细胞瘤的五种分子改变，在独立的 TCGA 队列上进行验证，并使用来自 18 个样本的共同注册 Visium 空间转录组数据评估注意力图与 87 个转录特征的生物一致性。在内部，没有一个编码器在所有任务中占主导地位，外部验证会颠倒内部性能排名。注意力图显示了从通路（Cohen's d=0.329）到单个基因（d=0.055）的五倍富集梯度，表明注意力捕获了新兴的多基因转录程序而不是单个分子事件。空间平滑的注意力图并不意味着生物一致性，不同的编码器关注不同的生物区室。我们的框架提供了对基础模型从组织病理学中学习的内容进行客观、定量的评估，使该领域超越了定性显着图审查。