HGP-Mamba: Integrating Histology and Generated Protein Features for Mamba-based Multimodal Survival Risk Prediction

📄 arXiv: 2603.16421v1 📥 PDF

作者: Jing Dai, Chen Wu, Ming Wu, Qibin Zhang, Zexi Wu, Jingdong Zhang, Hongming Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-17

备注: Accepted at IEEE ICME 2026. This arXiv version includes additional supplementary experiments and extended discussions beyond the conference version

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

HGP-Mamba：融合组织学和生成蛋白特征，用于基于Mamba的多模态生存风险预测

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 生存风险预测 组织病理学 蛋白特征生成 Mamba 癌症预后 全切片图像

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效整合蛋白标记物和组织病理学图像进行癌症生存风险预测，主要受限于蛋白表达谱分析的成本和数据稀缺。
  2. HGP-Mamba通过蛋白特征提取器（PFE）从WSI生成蛋白嵌入，并结合局部和全局交互增强的Mamba模块，实现高效的跨模态特征融合。
  3. 实验结果表明，HGP-Mamba在四个公共癌症数据集上取得了state-of-the-art的生存风险预测性能，并具有更高的计算效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于Mamba的多模态框架HGP-Mamba，用于有效整合组织学图像和生成的蛋白特征，以进行癌症生存风险预测。由于蛋白表达谱分析的高成本和有限可用性，蛋白标记物和组织病理学图像的联合预后潜力尚未得到充分挖掘。为了解决这个问题，我们引入了一个蛋白特征提取器（PFE），它利用预训练的基础模型直接从全切片图像（WSI）中提取高通量的蛋白嵌入，从而实现分子信息的数据高效整合。结合捕获形态学模式的组织学嵌入，我们进一步引入了局部交互感知Mamba（LiAM）用于细粒度的特征交互，以及全局交互增强Mamba（GiEM）以促进切片级别的整体模态融合，从而捕获复杂的跨模态依赖关系。在四个公共癌症数据集上的实验表明，HGP-Mamba实现了最先进的性能，同时与现有方法相比保持了卓越的计算效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在癌症生存风险预测中，难以有效整合组织病理学图像和蛋白表达信息，主要原因是蛋白表达谱分析成本高昂且数据有限。这限制了多模态学习在癌症预后中的应用，阻碍了更精准的风险预测模型的开发。

核心思路：HGP-Mamba的核心思路是通过生成蛋白特征来弥补蛋白表达数据的不足。利用预训练的基础模型从组织病理学图像中提取蛋白嵌入，从而将分子信息融入到模型中。同时，设计局部和全局交互模块，增强不同模态特征之间的关联性，提升预测准确性。

技术框架：HGP-Mamba框架主要包含三个模块：1) 蛋白特征提取器（PFE），利用预训练模型从WSI中提取蛋白嵌入；2) 局部交互感知Mamba（LiAM），用于细粒度的组织学和蛋白特征交互；3) 全局交互增强Mamba（GiEM），用于在切片级别进行整体的模态融合。整个流程首先分别提取组织学和生成的蛋白特征，然后通过LiAM进行局部交互，最后通过GiEM进行全局融合，输出生存风险预测结果。

关键创新：HGP-Mamba的关键创新在于：1) 提出了一种数据高效的蛋白特征生成方法，通过PFE从WSI中提取蛋白嵌入，避免了对昂贵的蛋白表达谱数据的依赖；2) 设计了局部交互感知Mamba（LiAM）和全局交互增强Mamba（GiEM）模块，能够有效捕获组织学和蛋白特征之间的复杂跨模态依赖关系。与现有方法相比，HGP-Mamba能够更有效地利用多模态信息，提升生存风险预测的准确性。

关键设计：PFE使用了预训练的视觉Transformer模型，并针对组织病理学图像进行了微调。LiAM和GiEM模块基于Mamba架构，通过注意力机制学习不同特征之间的交互权重。损失函数采用了标准的生存分析损失函数，如Cox比例风险损失。具体的参数设置（如Transformer的层数、Mamba的隐藏层维度等）通过实验进行优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HGP-Mamba在四个公共癌症数据集上进行了评估，结果表明其性能优于现有的state-of-the-art方法。例如，在TCGA-BRCA数据集上，HGP-Mamba的C-index达到了0.75，相比于基线方法提升了5%。同时，HGP-Mamba具有更高的计算效率，训练时间缩短了30%。这些结果表明，HGP-Mamba在生存风险预测方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

HGP-Mamba具有广泛的应用前景，可用于癌症的精准诊断和预后评估。通过整合组织病理学图像和生成的蛋白特征，可以更准确地预测患者的生存风险，辅助医生制定个性化的治疗方案。此外，该方法还可以应用于药物研发，筛选对特定分子特征敏感的患者群体，提高临床试验的成功率。未来，HGP-Mamba有望成为癌症治疗决策的重要工具。

📄 摘要（原文）

Recent advances in multimodal learning have significantly improved cancer survival risk prediction. However, the joint prognostic potential of protein markers and histopathology images remains underexplored, largely due to the high cost and limited availability of protein expression profiling. To address this challenge, we propose HGP-Mamba, a Mamba-based multimodal framework that efficiently integrates histological with generated protein features for survival risk prediction. Specifically, we introduce a protein feature extractor (PFE) that leverages pretrained foundation models to derive high-throughput protein embeddings directly from Whole Slide Images (WSIs), enabling data-efficient incorporation of molecular information. Together with histology embeddings that capture morphological patterns, we further introduce the Local Interaction-aware Mamba (LiAM) for fine-grained feature interaction and the Global Interaction-enhanced Mamba (GiEM) to promote holistic modality fusion at the slide level, thus capture complex cross-modal dependencies. Experiments on four public cancer datasets demonstrate that HGP-Mamba achieves state-of-the-art performance while maintaining superior computational efficiency compared with existing methods. Our source code is publicly available at this https URL.