GigaTIME és una intel·ligència artificial que converteix imatges rutinàries en mapes invisibles. On l’ull veu un tall de teixit tenyit, el model reconstrueix la coreografia cel·lular completa. Va ser desenvolupada per Microsoft Research juntament amb Providence Health System i la Universitat de Washington. L’avenç està en el fet que pren una imatge clínica barata, de les que hi ha milions, i la tradueix en una versió virtual del tumor, com si ampliés el teixit en dimensions que normalment només s’assoleixen en laboratoris cars. Així, sense fer noves proves, permet estudiar milers de tumors a nivell molecular.
D’una imatge rutinària a una cartografia molecular
La patologia oncològica es recolza des de fa dècades en imatges H&E: talls cel·lulars tenyits amb hematoxilina i eosina. Són barats (5 a 10 dòlars), comuns en hospitals, i ofereixen una vista general de la morfologia cel·lular, però no revelen la seva activitat funcional.
GigaTIME aprofita un arxiu massiu de 40 milions de cèl·lules amb imatges aparellades H&E i mIF (multiplex immunofluorescence), una tècnica que marca proteïnes específiques per identificar l’«estat» funcional de cada cèl·lula. El model aprèn a traduir les imatges H&E en mapes virtuals de mIF amb fins a 21 canals de proteïnes. I el resultat és una reconstrucció cel·lular detallada que ubica cada cèl·lula en el seu context espacial dins del tumor.
Una població tumoral que no està en cap sala
En aplicar GigaTIME a 14.256 pacients atesos en hospitals i clíniques de Providence, es van generar unes 300.000 imatges mIF virtuals, abastant 24 tipus de càncer i 306 subtipus. L’escala és inèdita.
Amb aquesta base es van trobar 1.234 associacions significatives entre signatures proteiques (com CD138, CD20 o CD4) i factors clínics com mutacions, càrrega mutacional, biomarcadors, estadi del tumor o supervivència. Algunes ja eren conegudes. Altres, completament noves.
El model també permet agrupar pacients per etapes de malaltia o esperança de vida usant combinacions de proteïnes, en lloc de dependre d’un sol marcador.
Accés massiu al que abans era exclusiu
El mIF tradicional és car, pot costar milers de dòlars per mostra. El seu ús es limita a investigacions puntuals, mai a milers de casos alhora. GigaTIME trenca aquest límit. Amb imatges que ja existeixen en arxius hospitalaris, permet generar models virtuals del microambient tumoral en minuts. Això podria transformar l’anàlisi retrospectiva i obrir la porta a una medicina de precisió més assequible.
Els límits borrosos entre el virtual i el clínic
De moment, GigaTIME és una eina de recerca. No hi ha garantia que les seves associacions virtuals funcionin per predir tractaments reals. Calen validacions clíniques, comparacions prospectives i controls de qualitat.
I com sempre, també hi ha riscos. El model aprèn per correlació, no per casualitat. Pot amplificar biaixos si les mostres no són representatives. I encara que el codi és obert, implementar-lo fora de l’entorn original requereix infraestructura, regulacions i protecció de dades.
Una peça més del trencaclosques multimodal
GigaTIME se suma a GigaPath, model presentat el 2024 per analitzar imatges histològiques completes. Ambdós formen part d’una estratègia més gran per integrar imatges, genòmica, dades clíniques i resultats terapèutics en models generatius que simulin la salut a escala poblacional.
En aquesta direcció apunta Microsoft amb la seva línia de recerca en IA multimodal per a oncologia, una combinació de dades que busca patrons impossibles de detectar per separat.
El que encara no es pot veure al microscopi
GigaTIME ofereix un avançament de què podria ser l’oncologia del futur amb cohorts senceres analitzades a nivell cel·lular sense els costos del laboratori. Però per convertir aquesta promesa en pràctica caldrà validació clínica dels seus descobriments, integració amb dades genètiques, tractaments i resultats, i resolució dels reptes normatius, ètics i tècnics que planteja el seu desplegament.
Per ara, GigaTIME funciona com un mapa, no reemplaça el terreny, però permet orientar-se d’una altra manera.
Obre un parèntesi en les teves rutines. Subscriu-te al nostre butlletí i posa’t al dia en tecnologia, IA i mitjans de comunicació.
