Cada vez que você faz uma biópsia de câncer, o laboratório faz um corte de tecido que custa cerca de $5. Ele mostra a forma das suas células sob um microscópio, e cada paciente com câncer já tem um arquivado. Há uma versão muito mais sofisticada desse teste chamada imunofluorescência multiplex (basicamente um mapa em nível de proteína mostrando quais células imunes estão perto do seu tumor e o que estão fazendo). Custa milhares de dólares por amostra, requer equipamentos especializados que a maioria dos hospitais não possui, e mal escala. Mas é o tipo de dado que os oncologistas precisam para descobrir se a imunoterapia realmente funcionará para você. Neste momento, apenas cerca de 20 a 40% dos pacientes com câncer respondem à imunoterapia, e uma das maiores razões é que os médicos não conseguem facilmente dizer se um tumor é "quente" (células imunes lutando ativamente contra ele) ou "frio" (sistema imunológico ignorando-o). A Microsoft, a Providence Health e a Universidade de Washington treinaram uma IA para analisar o corte de $5 e prever o que o teste caro mostraria em 21 marcadores de proteína diferentes. Eles a chamaram de GigaTIME, treinaram-na em 40 milhões de células nas quais tanto o corte barato quanto o teste caro coexistiam, e então a liberaram em 14.256 pacientes reais com câncer em 51 hospitais em 7 estados dos EUA. Os resultados foram publicados na Cell, uma das revistas mais seletivas em biologia. O modelo gerou cerca de 300.000 mapas de proteínas virtuais cobrindo 24 tipos de câncer e 306 subtipos. Ele encontrou 1.234 conexões reais e verificadas entre o comportamento das células imunes, mutações genéticas, estadiamento do tumor e sobrevivência do paciente que eram invisíveis anteriormente nessa escala. Quando o testaram contra um banco de dados completamente separado de 10.200 pacientes com câncer, os resultados coincidiram quase perfeitamente (0,88 de 1,0 de concordância). A Nature Methods nomeou a proteômica espacial (mapeamento de onde proteínas específicas estão dentro do seu tecido) como seu Método do Ano em 2024, e citou especificamente o GigaTIME em uma atualização de março de 2026 como um modelo que "democratiza" esse tipo de análise. O modelo completo é de código aberto no Hugging Face. Qualquer laboratório de pesquisa sobre câncer com cortes de biópsia arquivados, e a maioria deles tem milhares, agora pode realizar perfis imunes virtuais sem comprar um único equipamento novo.