Ogni volta che fai una biopsia per il cancro, il laboratorio crea un vetrino di tessuto che costa circa 5 dollari. Mostra la forma delle tue cellule al microscopio, e ogni paziente oncologico ha già uno di questi in archivio. Esiste una versione molto più sofisticata di quel test chiamata immunofluorescenza multiplex (fondamentalmente una mappa a livello proteico che mostra quali cellule immunitarie sono vicine al tuo tumore e cosa stanno facendo). Costa migliaia di dollari per campione, richiede attrezzature specializzate che la maggior parte degli ospedali non ha, e scala a malapena. Ma è il tipo di dati di cui gli oncologi hanno bisogno per capire se l'immunoterapia funzionerà effettivamente per te. Al momento, solo circa il 20-40% dei pazienti oncologici risponde all'immunoterapia, e uno dei motivi principali è che i medici non possono facilmente dire se un tumore è "caldo" (cellule immunitarie che lo combattono attivamente) o "freddo" (sistema immunitario che lo ignora). Microsoft, Providence Health e l'Università di Washington hanno addestrato un'AI per analizzare il vetrino da 5 dollari e prevedere cosa mostrerebbe il test costoso su 21 diversi marcatori proteici. L'hanno chiamato GigaTIME, l'hanno addestrato su 40 milioni di cellule in cui sia il vetrino economico che il test costoso coesistevano, e poi l'hanno messa alla prova su 14.256 pazienti oncologici reali in 51 ospedali in 7 stati americani. I risultati sono stati pubblicati su Cell, una delle riviste più selettive in biologia. Il modello ha generato circa 300.000 mappe proteiche virtuali coprendo 24 tipi di cancro e 306 sottotipi. Ha trovato 1.234 connessioni reali e verificate tra il comportamento delle cellule immunitarie, le mutazioni genetiche, la stadiazione del tumore e la sopravvivenza dei pazienti che erano precedentemente invisibili a questa scala. Quando è stato testato contro un database completamente separato di 10.200 pazienti oncologici, i risultati si sono allineati quasi perfettamente (0,88 su 1,0 di accordo). Nature Methods ha nominato la proteomica spaziale (mappatura di dove si trovano specifiche proteine all'interno del tuo tessuto) come Metodo dell'Anno nel 2024, e ha citato specificamente GigaTIME in un aggiornamento di marzo 2026 come un modello che "democratizza" questo tipo di analisi. Il modello completo è open-source su Hugging Face. Qualsiasi laboratorio di ricerca sul cancro con vetrini di biopsia archiviati, e la maggior parte di essi ne ha migliaia, può ora eseguire un profilo immunitario virtuale senza acquistare un singolo pezzo di nuova attrezzatura.