Varje gång du får en cancerbiopsi gör labbet ett vävnadsprov som kostar ungefär 5 dollar. Den visar formen på dina celler under ett mikroskop, och varje cancerpatient har redan en sådan i arkivet. Det finns en mycket mer avancerad version av det testet som kallas multiplex immunofluorescens (i princip en proteinnivåkarta som visar vilka immunceller som är nära din tumör och vad de gör). Det kostar tusentals dollar per prov, kräver specialutrustning som de flesta sjukhus inte har, och det skalar knappt. Men det är den typ av data onkologer behöver för att avgöra om immunterapi faktiskt fungerar för dig. Just nu svarar bara cirka 20 till 40 % av cancerpatienterna på immunterapi, och en av de största anledningarna är att läkare inte lätt kan avgöra om en tumör är "varm" (immunceller som aktivt bekämpar den) eller "kall" (immunsystemet ignorerar den). Microsoft, Providence Health och University of Washington tränade en AI för att analysera 5-dollars-sliden och förutsäga vad det dyra testet skulle visa över 21 olika proteinmarkörer. De kallade det GigaTIME, tränade det på 40 miljoner celler där både det billiga snittet och det dyra testet samexisterade, och släppte sedan lös det på 14 256 verkliga cancerpatienter på 51 sjukhus i 7 amerikanska delstater. Resultaten hamnade i Cell, en av de mest selektiva tidskrifterna inom biologi. Modellen genererade cirka 300 000 virtuella proteinkartor som täcker 24 cancertyper och 306 undertyper. Den fann 1 234 verkliga, verifierade kopplingar mellan immuncellsbeteende, genetiska mutationer, tumörstadieindelning och patientöverlevnad som tidigare varit osynliga på denna skala. När de testade det mot en helt separat databas med 10 200 cancerpatienter stämde resultaten nästan perfekt överens (0,88 av 1,0 i överensstämmelse). Nature Methods utsåg spatial proteomics (kartläggning av var specifika proteiner sitter i din vävnad) till Årets metod 2024, och nämnde specifikt GigaTIME i en uppdatering i mars 2026 som en modell som "demokratiserar" denna typ av analys. Hela modellen är öppen källkod på Hugging Face. Alla cancerforskningslabb med arkiverade biopsibilder, och de flesta har tusentals, kan nu genomföra virtuell immunprofilering utan att köpa en enda ny utrustning.