Ogni volta che fai una biopsia per il cancro, il laboratorio crea un vetrino di tessuto che costa circa 5 dollari. Mostra la forma delle tue cellule al microscopio, e ogni paziente oncologico ha già uno di questi in archivio. Esiste una versione molto più sofisticata di quel test chiamata immunofluorescenza multiplex (fondamentalmente una mappa a livello proteico che mostra quali cellule immunitarie sono vicine al tuo tumore e cosa stanno facendo). Costa migliaia di dollari per campione, richiede attrezzature specializzate che la maggior parte degli ospedali non ha, e scala a malapena. Ma è il tipo di dati di cui gli oncologi hanno bisogno per capire se l'immunoterapia funzionerà effettivamente per te. Al momento, solo circa il 20-40% dei pazienti oncologici risponde all'immunoterapia, e uno dei motivi principali è che i medici non possono facilmente dire se un tumore è "caldo" (cellule immunitarie che lo combattono attivamente) o "freddo" (sistema immunitario che lo ignora). Microsoft, Providence Health e l'Università di Washington hanno addestrato un'AI per analizzare il vetrino da 5 dollari e prevedere cosa mostrerebbe il test costoso su 21 diversi marcatori proteici. L'hanno chiamato GigaTIME, l'hanno addestrato su 40 milioni di cellule in cui sia il vetrino economico che il test costoso coesistevano, e poi l'hanno messa alla prova su 14.256 pazienti oncologici reali in 51 ospedali in 7 stati americani. I risultati sono stati pubblicati su Cell, una delle riviste più selettive in biologia. Il modello ha generato circa 300.000 mappe proteiche virtuali coprendo 24 tipi di cancro e 306 sottotipi. Ha trovato 1.234 connessioni reali e verificate tra il comportamento delle cellule immunitarie, le mutazioni genetiche, la stadiazione del tumore e la sopravvivenza dei pazienti che erano precedentemente invisibili a questa scala. Quando è stato testato contro un database completamente separato di 10.200 pazienti oncologici, i risultati si sono allineati quasi perfettamente (0,88 su 1,0 di accordo). Nature Methods ha nominato la proteomica spaziale (mappatura di dove si trovano specifiche proteine all'interno del tuo tessuto) come Metodo dell'Anno nel 2024, e ha citato specificamente GigaTIME in un aggiornamento di marzo 2026 come un modello che "democratizza" questo tipo di analisi. Il modello completo è open-source su Hugging Face. Qualsiasi laboratorio di ricerca sul cancro con vetrini di biopsia archiviati, e la maggior parte di essi ne ha migliaia, può ora eseguire un profilo immunitario virtuale senza acquistare un singolo pezzo di nuova attrezzatura.

Giugno 1983. Un Steve Jobs di 28 anni entra in una conferenza di design ad Aspen, Colorado. Chiede alla sala chi possiede un computer personale. Nessuno alza la mano. Dice “Uh-oh.” Poi trascorre i successivi 55 minuti a descrivere i prossimi quattro decenni di tecnologia. Jobs ha detto al pubblico che la strategia di Apple era di “mettere un computer incredibilmente grande in un libro che puoi portare con te, che puoi imparare a usare in 20 minuti… con un collegamento radio in modo da non dover collegare nulla.” Questo è un iPhone. Nel 1983. Il Mac non era nemmeno stato lanciato. Ha descritto un progetto del MIT che inviava un camion con una telecamera giù per ogni strada di Aspen, fotografando ogni incrocio e costruendo un walkthrough virtuale su uno schermo di computer. Google Street View è stato lanciato 24 anni dopo. Ha detto che il networking in ufficio era a circa 5 anni di distanza e il networking domestico a 10-15 anni. Il web è diventato mainstream a metà degli anni '90, circa 12 anni dopo. Perfettamente in linea. Ha descritto software inviato elettronicamente attraverso linee telefoniche, con anteprime gratuite e pagamento con carta di credito. Questo è l'App Store, 25 anni prima del suo lancio. Ha persino paragonato la situazione all'industria musicale e ha detto che il software aveva bisogno “dell'equivalente di una stazione radio” per campionamenti gratuiti. Apple ha costruito l'iTunes Music Store 20 anni dopo. La previsione sull'AI è quella che colpisce di più ora. Verso la fine, Jobs ha parlato di macchine che potrebbero catturare “lo spirito sottostante” di una persona o “il modo di vedere il mondo,” in modo che dopo la loro morte, potessi porre domande alla macchina e forse ricevere risposte. Ha detto 50-100 anni. ChatGPT è arrivato in circa 40. La parte strana è che questo discorso è stato perso per quasi 30 anni. La registrazione completa di un'ora è riemersa solo nel 2012 quando un blogger ha ottenuto un nastro da qualcuno che ha partecipato alla conferenza originale. L'archivio di Steve Jobs non ha rilasciato filmati video effettivi fino a luglio 2024. Le sue tempistiche erano costantemente troppo veloci. Voleva il “computer in un libro” entro gli anni '80. Il primo tentativo di Apple è stato il Macintosh Portable nel 1989, che pesava 16 libbre e costava 6.500 dollari. L'iPad è arrivato nel 2010, 27 anni dopo. Ha stimato che il riconoscimento vocale fosse a circa un decennio di distanza. Siri è stata lanciata nel 2011, quasi 30 anni dopo. La visione era giusta ogni volta. L'orologio era sbagliato ogni volta. Apple stava facendo circa 1 miliardo di dollari all'anno di fatturato quando Jobs ha tenuto questo discorso, con meno di 5.000 dipendenti. Oggi vale 3,7 trilioni di dollari.

Quello stesso neurone si collega a circa 7.000 altri. Il tuo cervello ne ha 86 miliardi. Fai i conti e ottieni circa 100 trilioni di connessioni dentro la tua testa. Più connessioni che stelle in 1.500 galassie. E ogni punto di connessione è molto più complicato di quanto chiunque si aspettasse. Un laboratorio di Stanford ha scoperto che ogni singola connessione contiene circa 1.000 piccoli interruttori che possono memorizzare ricordi e elaborare informazioni contemporaneamente. Quindi il tuo cervello sta gestendo circa 100 quadrilioni di interruttori proprio ora, mentre leggi questa frase. La parte sorprendente è la bolletta elettrica. Il tuo cervello funziona con 20 watt. È meno energia di quella della luce nel tuo frigorifero. Il supercomputer più veloce del mondo ha bisogno di 20 milioni di watt per fare la stessa quantità di calcolo grezzo. Un milione di volte più potenza per lo stesso output. Siamo ancora lontani dal capire come funzioni tutto questo. Nell'ottobre 2024, un team di centinaia di scienziati ha completato la mappatura di ogni singola connessione nel cervello di una mosca della frutta. Ci sono voluti sei anni e un grande aiuto dall'AI. Quel cervello di mosca aveva 140.000 neuroni. Il tuo ne ha 86 miliardi. Google e Harvard hanno anche mappato un pezzo del cervello umano l'anno scorso, un granello più piccolo di un chicco di riso. Quel granello da solo conteneva 150 milioni di connessioni e ha richiesto 1.400 terabyte per essere memorizzato. Il principale scienziato ha detto che mappare un cervello umano completo a quel livello di dettaglio produrrebbe tanto dati quanto l'intero mondo genera in un anno. Un piccolo verme ha avuto le sue 302 cellule cerebrali mappate nel 1986. Quasi 40 anni dopo, gli scienziati non riescono ancora a spiegare completamente come il cervello di quel verme lo tenga in vita. Il tuo cervello ha 86 miliardi di quelle cellule, ognuna collegata a migliaia di altre, ogni filo pieno di mille interruttori, tutto ciò vibra con meno potenza di una lampadina.