AM²ES：面向生存预测的锚点驱动多模态多尺度专家选择框架

针对病理全切片图像与转录组数据融合中语义错位和空间异质性问题，研究者提出锚点驱动的多模态多尺度专家选择框架 AM²ES。其 AMF 模块用可学习语义锚点对齐转录组特征与多尺度病理表征，H-MoE 模块则先做尺度内专家过滤、再做跨尺度层级路由。在多个 TCGA 癌症队列上，AM²ES 取得 SOTA 性能，并可可视化分子通路如何驱动跨组织尺度的专家路由决策。