微软研究院、华盛顿大学与 Providence Genomics 组成的研究团队，提出了多模态人工智能框架GigaTIME。该框架依托先进的多模态学习技术，能够从常 规 H&E 切片生成虚拟的 mIF 图谱。研究团队将其应用于美国普罗维登斯医疗集团超过 14,000 名癌症患者的队列，涵盖 24 种癌症类型、306 个亚型，最 终生成了近 30 万张虚拟 mIF 图像，实现了对大规模多样化人群的肿瘤免疫微环境系统性建模。 在癌症的演进图景中，肿瘤免疫微环境不仅主导着癌细胞的生长、侵袭与转移，也深刻影响着治疗反应与患者的最终预后。这并非一场癌细胞的「独角 戏」，而是一个高度动态的生态系统——免疫细胞、成纤维细胞、内皮细胞等各类角色在此交织互动，共同嵌入结构与功能均已重塑的细胞外基质，形成 一张精密而复杂的病理网络。 解析这张网络的关键，在于读懂细胞的功能状态与相互作用，而特定蛋白的激活水平正是其中重要的「分子密码」。传统上，免疫组织化学（IHC）技术 以其直观显示蛋白定位的能力，成为破译密码的经典工具。例如，PD-L1 染色已被广泛用于识别免疫检查点状态，以预测免疫治疗疗效。然而，IHC 一次 仅能捕获一种蛋白 ...