Bài báo này trình bày MIRROR, một phương pháp mới cho việc học tự giám sát đa phương thức về mô bệnh học và phiên mã học trong nghiên cứu ung thư. Trong khi các phương pháp tích hợp đa phương thức hiện có tập trung vào việc căn chỉnh mô hình, MIRROR đồng thời thực hiện căn chỉnh mô hình trong khi vẫn duy trì cấu trúc cụ thể của từng mô hình bằng cách xem xét tính không đồng nhất của mô bệnh học và phiên mã học. Phương pháp này xây dựng một biểu diễn đặc điểm ung thư toàn diện bằng cách sử dụng một bộ mã hóa chuyên dụng để trích xuất các đặc điểm cho từng mô hình, một mô-đun căn chỉnh mô hình, một mô-đun duy trì mô hình và một mô-đun phân cụm kiểu. Kết quả thực nghiệm sử dụng nhóm TCGA cho thấy hiệu suất tuyệt vời trong phân loại phân nhóm ung thư và phân tích khả năng sống sót.
