Каждый раз, когда вы проходите биопсию на рак, лаборатория делает срез ткани, который стоит около 5 долларов. Он показывает форму ваших клеток под микроскопом, и у каждого пациента с раком уже есть один такой срез в архиве. Существует гораздо более сложная версия этого теста, называемая мультиплексной иммунофлуоресценцией (по сути, это карта на уровне белков, показывающая, какие иммунные клетки находятся рядом с вашей опухолью и что они делают). Она стоит тысячи долларов за образец, требует специализированного оборудования, которого большинство больниц не имеет, и едва масштабируется. Но это те данные, которые онкологи нуждаются, чтобы выяснить, будет ли иммунотерапия действительно эффективной для вас. В настоящее время только около 20-40% пациентов с раком реагируют на иммунотерапию, и одной из главных причин является то, что врачи не могут легко определить, является ли опухоль «горячей» (иммунные клетки активно с ней борются) или «холодной» (иммунная система игнорирует ее). Microsoft, Providence Health и Университет Вашингтона обучили ИИ анализировать срез за 5 долларов и предсказывать, что покажет дорогой тест по 21 различительному белковому маркеру. Они назвали его GigaTIME, обучили его на 40 миллионах клеток, в которых сосуществовали как дешевый срез, так и дорогой тест, а затем запустили его на 14,256 реальных пациентов с раком в 51 больнице в 7 штатах США. Результаты были опубликованы в журнале Cell, одном из самых избирательных журналов в биологии. Модель сгенерировала около 300,000 виртуальных карт белков, охватывающих 24 типа рака и 306 подтипов. Она обнаружила 1,234 реальные, проверенные связи между поведением иммунных клеток, генетическими мутациями, стадированием опухоли и выживаемостью пациентов, которые ранее были невидимы в таком масштабе. Когда они протестировали ее на совершенно отдельной базе данных из 10,200 пациентов с раком, результаты совпали почти идеально (0.88 из 1.0 согласия). Nature Methods назвал пространственную протеомику (картирование, где конкретные белки находятся внутри вашей ткани) своим методом года в 2024 году и специально упомянул GigaTIME в обновлении марта 2026 года как модель, которая «демократизирует» такой анализ. Полная модель является открытым исходным кодом на Hugging Face. Любая лаборатория по исследованию рака с архивированными срезами биопсии, и большинство из них имеют тысячи, теперь может проводить виртуальную иммунную профилизацию, не покупая ни одного нового оборудования.