Za każdym razem, gdy wykonujesz biopsję nowotworową, laboratorium przygotowuje szkiełko z tkanką, które kosztuje około 5 dolarów. Pokazuje ono kształt twoich komórek pod mikroskopem, a każdy pacjent onkologiczny ma już jedno w aktach. Istnieje znacznie bardziej zaawansowana wersja tego testu, nazywana multiplex immunofluorescence (w zasadzie mapa na poziomie białek pokazująca, które komórki odpornościowe znajdują się w pobliżu twojego guza i co robią). Kosztuje ona tysiące dolarów za próbkę, wymaga specjalistycznego sprzętu, którego większość szpitali nie ma, i ledwo się skaluje. Ale to rodzaj danych, których onkolodzy potrzebują, aby ustalić, czy immunoterapia rzeczywiście zadziała w twoim przypadku. Obecnie tylko około 20 do 40% pacjentów onkologicznych reaguje na immunoterapię, a jednym z największych powodów jest to, że lekarze nie mogą łatwo określić, czy guz jest „gorący” (komórki odpornościowe aktywnie go zwalczają) czy „zimny” (układ odpornościowy go ignoruje). Microsoft, Providence Health i Uniwersytet Waszyngtoński wytrenowali AI do analizy szkiełka za 5 dolarów i przewidywania, co pokaże drogi test w 21 różnych markerach białkowych. Nazwali to GigaTIME, wytrenowali go na 40 milionach komórek, w których współistniały zarówno tanie szkiełko, jak i drogi test, a następnie uruchomili go na 14 256 rzeczywistych pacjentach onkologicznych w 51 szpitalach w 7 stanach USA. Wyniki ukazały się w Cell, jednym z najbardziej selektywnych czasopism w biologii. Model wygenerował około 300 000 wirtualnych map białkowych obejmujących 24 typy nowotworów i 306 podtypów. Odkrył 1 234 rzeczywiste, zweryfikowane połączenia między zachowaniem komórek odpornościowych, mutacjami genetycznymi, stagingiem guza i przeżywalnością pacjentów, które wcześniej były niewidoczne w tej skali. Kiedy przetestowali go na całkowicie oddzielnej bazie danych 10 200 pacjentów onkologicznych, wyniki zgadzały się niemal idealnie (0,88 na 1,0 zgodności). Nature Methods nazwał proteomikę przestrzenną (mapowanie, gdzie konkretne białka znajdują się w twojej tkance) swoją Metodą Roku w 2024 roku i szczególnie wymienił GigaTIME w aktualizacji z marca 2026 roku jako model, który „demokratyzuje” tego rodzaju analizy. Pełny model jest dostępny jako open-source na Hugging Face. Każde laboratorium badawcze zajmujące się nowotworami, które ma archiwalne szkiełka biopsyjne, a większość z nich ma ich tysiące, może teraz przeprowadzać wirtualne profilowanie odpornościowe bez kupowania ani jednego nowego urządzenia.