Jedes Mal, wenn Sie eine Krebsbiopsie erhalten, erstellt das Labor einen Gewebeschnitt, der etwa 5 $ kostet. Er zeigt die Form Ihrer Zellen unter einem Mikroskop, und jeder Krebspatient hat bereits einen in der Akte. Es gibt eine viel ausgefeiltere Version dieses Tests, die als Multiplex-Immunfluoreszenz bezeichnet wird (im Grunde eine Karte auf Proteinebene, die zeigt, welche Immunzellen sich in der Nähe Ihres Tumors befinden und was sie tun). Sie kostet Tausende von Dollar pro Probe, benötigt spezielle Geräte, die die meisten Krankenhäuser nicht haben, und lässt sich kaum skalieren. Aber es ist die Art von Daten, die Onkologen benötigen, um herauszufinden, ob Immuntherapie tatsächlich für Sie funktionieren wird. Derzeit sprechen nur etwa 20 bis 40 % der Krebspatienten auf Immuntherapie an, und einer der größten Gründe ist, dass Ärzte nicht leicht erkennen können, ob ein Tumor "heiß" (Immunzellen, die aktiv dagegen kämpfen) oder "kalt" (Immunsystem ignoriert ihn) ist. Microsoft, Providence Health und die University of Washington haben eine KI trainiert, um den 5 $-Schnitt zu analysieren und vorherzusagen, was der teure Test über 21 verschiedene Proteinmarker zeigen würde. Sie nannten es GigaTIME, trainierten es an 40 Millionen Zellen, in denen sowohl der billige Schnitt als auch der teure Test koexistierten, und ließen es dann auf 14.256 echten Krebspatienten in 51 Krankenhäusern in 7 US-Bundesstaaten los. Die Ergebnisse wurden in Cell veröffentlicht, einer der selektivsten Zeitschriften in der Biologie. Das Modell generierte etwa 300.000 virtuelle Protein-Karten, die 24 Krebsarten und 306 Subtypen abdeckten. Es fand 1.234 echte, verifizierte Verbindungen zwischen dem Verhalten von Immunzellen, genetischen Mutationen, Tumorstadien und dem Überleben von Patienten, die zuvor in diesem Maßstab unsichtbar waren. Als sie es gegen eine völlig separate Datenbank von 10.200 Krebspatienten testeten, stimmten die Ergebnisse fast perfekt überein (0,88 von 1,0 Übereinstimmung). Nature Methods nannte die räumliche Proteomik (Mapping, wo spezifische Proteine in Ihrem Gewebe sitzen) 2024 zur Methode des Jahres und nannte GigaTIME in einem Update vom März 2026 speziell als ein Modell, das diese Art der Analyse "demokratisiert". Das vollständige Modell ist Open Source auf Hugging Face. Jedes Krebsforschungslabor mit archivierten Biopsieschnitten, und die meisten von ihnen haben Tausende, kann jetzt virtuelles Immunprofiling durchführen, ohne ein einziges neues Gerät kaufen zu müssen.