Hver gang du tar en kreftbiopsi, lager laboratoriet et vevsglass som koster rundt 5 dollar. Den viser formen på cellene dine under et mikroskop, og alle kreftpasienter har allerede en i journalen. Det finnes en mye mer avansert versjon av den testen kalt multiplex immunofluorescens (i bunn og grunn et proteinkart som viser hvilke immunceller som er nær svulsten din og hva de gjør). Det koster tusenvis av dollar per prøve, krever spesialutstyr som de fleste sykehus ikke har, og skalerer knapt. Men det er den typen data onkologer trenger for å finne ut om immunterapi faktisk vil fungere for deg. Akkurat nå responderer bare rundt 20 til 40 % av kreftpasientene på immunterapi, og en av de største grunnene er at leger ikke lett kan avgjøre om en svulst er «varm» (immunceller som aktivt kjemper mot den) eller «kald» (immunsystemet ignorerer den). Microsoft, Providence Health og University of Washington trente en AI til å analysere den 5-dollars lysbildet og forutsi hva den kostbare testen ville vise på tvers av 21 forskjellige proteinmarkører. De kalte det GigaTIME, trente det på 40 millioner celler der både den billige glasset og den dyre testen eksisterte side om side, og slapp det deretter løs på 14 256 ekte kreftpasienter fordelt på 51 sykehus i 7 amerikanske delstater. Resultatene havnet i Cell, et av de mest selektive tidsskriftene innen biologi. Modellen genererte omtrent 300 000 virtuelle proteinkart som dekker 24 krefttyper og 306 undertyper. Den fant 1 234 reelle, verifiserte forbindelser mellom immuncelleatferd, genetiske mutasjoner, tumorstadiering og pasientoverlevelse som tidligere var usynlige på dette nivået. Da de testet det mot en helt separat database med 10 200 kreftpasienter, stemte resultatene nesten perfekt overens (0,88 av 1,0 enighet). Nature Methods utnevnte romlig proteomikk (kartlegging av hvor spesifikke proteiner befinner seg i vevet) til Årets metode i 2024, og nevnte spesielt GigaTIME i en oppdatering fra mars 2026 som en modell som «demokratiserer» denne typen analyse. Hele modellen er åpen kildekode på Hugging Face. Ethvert kreftforskningslaboratorium med arkiverte biopsiglass, og de fleste har tusenvis, kan nå kjøre virtuell immunprofilering uten å kjøpe et eneste nytt utstyr.