연구진은 부분적으로만 사용 가능한 이질적인 모달리티가 있는 생물학적 응용 분야에 초점을 맞춰 누락된 모달리티 환경의 다중 모드 학습 문제를 연구했어요. Latent World Recovery (LWR) 프레임워크는 모달리티별 임베딩을 공유된 잠재 공간에 정렬하고, 실제 사용 가능한 모달리티의 임베딩만 융합하는 방식으로 구축돼요. 암 phenotype 분류 및 생존 예측과 같은 다운스트림 작업에서 LWR는 효과적인 접근 방식임을 입증했어요.