Chaque fois que vous obtenez une biopsie du cancer, le laboratoire réalise une lame de tissu qui coûte environ 5 $. Elle montre la forme de vos cellules sous un microscope, et chaque patient atteint de cancer en a déjà une dans son dossier. Il existe une version beaucoup plus sophistiquée de ce test appelée immunofluorescence multiplexe (essentiellement une carte au niveau des protéines montrant quelles cellules immunitaires sont près de votre tumeur et ce qu'elles font). Cela coûte des milliers de dollars par échantillon, nécessite un équipement spécialisé que la plupart des hôpitaux n'ont pas, et peine à se développer. Mais c'est le type de données dont les oncologues ont besoin pour déterminer si l'immunothérapie fonctionnera réellement pour vous. Actuellement, seulement environ 20 à 40 % des patients atteints de cancer répondent à l'immunothérapie, et l'une des plus grandes raisons est que les médecins ne peuvent pas facilement dire si une tumeur est "chaude" (les cellules immunitaires luttent activement contre elle) ou "froide" (le système immunitaire l'ignore). Microsoft, Providence Health et l'Université de Washington ont formé une IA pour analyser la lame à 5 $ et prédire ce que le test coûteux montrerait à travers 21 marqueurs protéiques différents. Ils l'ont appelée GigaTIME, l'ont formée sur 40 millions de cellules dans lesquelles la lame bon marché et le test coûteux coexistaient, puis l'ont lancée sur 14 256 vrais patients atteints de cancer dans 51 hôpitaux de 7 États américains. Les résultats ont été publiés dans Cell, l'une des revues les plus sélectives en biologie. Le modèle a généré environ 300 000 cartes protéiques virtuelles couvrant 24 types de cancer et 306 sous-types. Il a trouvé 1 234 connexions réelles et vérifiées entre le comportement des cellules immunitaires, les mutations génétiques, le stade de la tumeur et la survie des patients qui étaient auparavant invisibles à cette échelle. Lorsqu'ils l'ont testé contre une base de données complètement séparée de 10 200 patients atteints de cancer, les résultats correspondaient presque parfaitement (0,88 sur 1,0 d'accord). Nature Methods a nommé la protéomique spatiale (cartographie de l'emplacement des protéines spécifiques à l'intérieur de votre tissu) sa Méthode de l'année en 2024, et a spécifiquement cité GigaTIME dans une mise à jour de mars 2026 comme un modèle qui "démocratise" ce type d'analyse. Le modèle complet est open-source sur Hugging Face. Tout laboratoire de recherche sur le cancer avec des lames de biopsie archivées, et la plupart d'entre eux en ont des milliers, peut désormais réaliser un profilage immunitaire virtuel sans acheter un seul nouvel équipement.