科技巨头微软首席执行官萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)今日表示，该公司新推出的人工智能模型GigaTIME将有助于减少时间与成本，同时扩大癌症护理的可及性。
纳德拉指出，该多模态AI系统在将常规病理切片转化为详细的空间蛋白质组学数据方面已展现出潜力——这是一种高分辨率的蛋白质分布图谱。
这项先进技术可能帮助医生更快地分析肿瘤，从而为全球数百万癌症患者带来更快速、更精准诊断的希望。
纳德拉在社交平台X上表示："我们已训练一个多模态AI模型，将常规病理切片转化为空间蛋白质组学数据，有望在扩大癌症护理可及性的同时降低时间与成本。"
GigaTIME简介
GigaTIME是一种多模态AI模型，可将常规可获取的苏木精-伊红(hematoxylin and eosin, H&E)病理切片转化为虚拟多重免疫荧光(multiplex immunofluorescence, mIF)图像。
H&E是病理学中诊断癌症的"金标准"技术。mIF图像则揭示癌细胞中蛋白质及其位置的细节，从而推进精准免疫肿瘤学研究。
该模型由微软与普罗维登斯医疗系统(Providence)及华盛顿大学(University of Washington)合作开发，研发团队基于包含4,000万个细胞的数据集对GigaTIME进行训练，这些数据涵盖21种蛋白通道的配对H&E与mIF图像。
这款多模态AI通过分析标准病理切片，展现出生成肿瘤细胞"虚拟群体"的潜力，同时揭示了癌细胞内详细的蛋白质活性。
这些图像还提供了关于肿瘤行为及疾病进展的深入见解，使医生能够缩短诊断所需的时间与成本。
普罗维登斯基因组学首席医疗官、普罗维登斯癌症研究所癌症基因组学与精准肿瘤学医疗主任卡洛·比福尔科(Carlo Bifulco)在微软博客文章中解释道："GigaTIME旨在解锁此前难以获取的洞察。通过分析数千名患者的肿瘤微环境，GigaTIME有望加速将塑造精准肿瘤学未来并改善患者预后的发现。"
GigaTIME工作原理
微软科学家在《细胞》(Cell)期刊发表的论文中报告，他们将GigaTIME应用于来自51家医院和一千多家诊所的14,256名癌症患者数据。
该AI系统生成了一个包含约30万个mIF图像的虚拟群体，覆盖24种癌症类型和306种癌症亚型。
这个虚拟群体揭示了1,234个具有统计学意义的关联，将mIF蛋白质激活与生物标志物、分期及患者生存率等关键临床特征联系起来。
研究人员表示："通过将 readily available H&E病理切片转化为高分辨率虚拟mIF数据，GigaTIME为通过人口规模的肿瘤免疫微环境(TIME)分析与发现探索精准免疫肿瘤学提供了全新的研究框架。"
他们补充道："GigaTIME模型现已向公众开放，以加速精准肿瘤学领域的临床研究。"
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