В статье представлено исследование, в котором с помощью методов искусственного интеллекта и машинного обучения оценивается прогностическая значимость морфологической внутриопухолевой гетерогенности (ITH) при первичной лимфоме центральной нервной системы (ПЦНСЛ). Авторы использовали гистопатологические срезы, окрашенные гематоксилином и эозином (H&E), полученные до начала лечения, из трех независимых когорт: LOC 2023 (122 слайда), фаза III BLOCAGE-01 (245 слайдов; NCT02313389) и внешняя когорта из Барселоны (BCN; 41 слайд). Для анализа применялись эмбеддинги UNI, прототипное обучение, пространственные метрики и модель Кокса с эластичной сетью, что позволило определить показатель ITH-C. Модели достигли скорректированной по бутстрэпу конкордантности 0.797–0.834. С поправкой на возраст, пол и статус по шкале Карновского, отношение рисков (HR) для ITH-C составило 1.29 (95% ДИ 1.01–1.64) в когорте LOC, 1.27 (1.07–1.51) в BLOCAGE-01 и 2.13 (1.35–3.37) в BCN. Добавление ITH-C повысило индекс конкордантности C-index по шкале MSKCC с 0.671 до 0.717, с 0.560 до 0.593 и с 0.588 до 0.706 соответственно. Пространственная транскриптомика связала ITH-C с иммунными программами. Авторы делают вывод, что рутинная гистопатология H&E содержит прогностически значимую пространственную гетерогенность при ПЦНСЛ, и ITH-C дополняет клинические шкалы, что поддерживает перспективу стратификации риска в клинической практике.