每次你进行癌症活检时，实验室会制作一个组织切片，费用大约为5美元。它显示了在显微镜下你的细胞形状，每个癌症患者的档案中都有一个。 有一种更高级的测试，称为多重免疫荧光（基本上是显示哪些免疫细胞靠近你的肿瘤及其活动的蛋白质水平图）。每个样本的费用高达数千美元，需要大多数医院没有的专业设备，并且几乎无法扩展。但这是肿瘤学家需要的数据，以确定免疫疗法是否真的对你有效。目前，只有大约20%到40%的癌症患者对免疫疗法有反应，而其中一个最大原因是医生无法轻易判断肿瘤是“热的”（免疫细胞积极对抗）还是“冷的”（免疫系统忽视）。 微软、普罗维登斯健康和华盛顿大学训练了一种AI来分析这5美元的切片，并预测昂贵测试在21种不同蛋白标记上的结果。他们称之为GigaTIME，在4000万个细胞上进行训练，这些细胞中便宜的切片和昂贵的测试共存，然后在美国7个州的51家医院的14,256名真实癌症患者中进行测试。 结果发表在《Cell》上，这是生物学中最具选择性的期刊之一。该模型生成了大约300,000个虚拟蛋白质图，涵盖24种癌症类型和306种亚型。它发现了1,234个真实的、经过验证的免疫细胞行为、基因突变、肿瘤分期和患者生存之间的联系，这些在这个规模上之前是不可见的。当他们在一个完全独立的10,200名癌症患者数据库中测试时，结果几乎完全一致（0.88的协议）。 《Nature Methods》在2024年将空间蛋白组学（映射特定蛋白质在组织内的位置）评选为年度方法，并在2026年3月的更新中特别提到GigaTIME作为一种“民主化”这种分析的模型。完整模型在Hugging Face上是开源的。任何拥有存档活检切片的癌症研究实验室（大多数都有数千个）现在都可以在不购买任何新设备的情况下进行虚拟免疫分析。