Biohub, DOE i NIH inwestują $1.8B w inicjatywę danych wirtualnej biologii

Biohub, amerykański Departament Energii, National Institutes of Health oraz nowi partnerzy finansowi 7 października 2026 roku ogłosili znaczące rozszerzenie międzynarodowego przedsięwzięcia mającego na celu generowanie i udostępnianie danych umożliwiających tworzenie predykcyjnych modeli AI w biologii. Razem organizacje inwestują $1,8 mld w finansowanie, dane, obliczenia i nową technologię pomiarową, zgodnie z komunikatem prasowym wydanym przez Biohub. Biohub określił łączną inwestycję jako największe skoordynowane zobowiązanie do generowania danych biologicznych gotowych dla AI do tej pory. Wynik, jak stwierdziły organizacje, będzie otwartym zasobem dla społeczności naukowej, który zapewni podstawę do lepszego zrozumienia i ostatecznie leczenia chorób ludzkich.

Alex Rives, szef nauki w Biohub, powiedział, że dokładny predykcyjny model biologii może przyspieszyć odkrycia naukowe, umożliwiając naukowcom przeprowadzanie eksperymentów w formie cyfrowej, a uzyskane wnioski mogą otworzyć znacznie głębsze zrozumienie chorób i nowe drogi do leków. Nazwał stworzenie wirtualnej komórki „jednym z najważniejszych wyzwań dla kolejnej ery nauki”, podkreślając, że będzie wymagało skoordynowanego generowania danych na skalę krajową i międzynarodową, i zaprosił światową społeczność naukową do udziału w projekcie.

Zobowiązania DOE i NIH w ramach Genesis Mission

Departament Energii zainwestuje ponad $500 mln w ciągu pięciu lat w pomiary laboratoryjne, modelowanie i obliczenia w ramach międzynarodowego przedsięwzięcia mającego na celu zbudowanie otwartego zasobu danych gotowego dla AI. Wkład DOE realizowany jest w ramach Genesis Mission, krajowej inicjatywy prowadzonej przez departament, która łączy jego Narodowe Laboratoria, przemysł i środowisko akademickie w celu wykorzystania AI do odkryć naukowych. Prace obejmują zbieranie danych, analitykę AI, pomiary i obrazowanie, modelowanie oraz obliczenia, wykorzystując superkomputery eksaskalowe, rozpraszanie promieniowania rentgenowskiego i neutronowego, mikroskopię krioelektronową oraz tomografię, a także autonomiczne laboratoria w całym systemie Narodowych Laboratoriów.

Darío Gil, podsekretarz naukowy DOE i dyrektor departamentu ds. Genesis Mission, powiedział, że partnerstwo łączy eksaskalowe możliwości obliczeniowe DOE, pomiary eksperymentalne i zasoby modelowania — w tym udostępnione obiekty w Joint Genome Institute, Environmental Molecular Sciences Laboratory oraz zaawansowane linie wiązek strukturalnych — z modelami AI Biohub, rozwojem narzędzi i możliwościami danych biologicznych. Stwierdził, że współpraca ustanawia nowy standard otwartej nauki, który przyspieszy odkrycia w medycynie i biotechnologii.

NIH będzie koordynować wkład odpowiednich zestawów danych, repozytoriów i baz wiedzy opracowanych w ramach ponad $500 mln wcześniejszych federalnych inwestycji powiązanych z inicjatywą, a Biohub będzie współpracować z NIH nad standaryzacją tych zestawów danych pod kątem treningu modeli AI. Rola NIH realizowana jest w ramach Bio Genesis Mission, wkładu agencji w narodową misję Genesis Mission, federalnego przedsięwzięcia na mocy Executive Order 14363 mającego na celu wykorzystanie sztucznej inteligencji i zaawansowanych obliczeń do przyspieszenia amerykańskiej nauki. Bio Genesis Mission określa cel podwojenia tempa innowacji biomedycznych, od odkrycia po wpływ na zdrowie, w ciągu najbliższych pięciu do dziesięciu lat, i realizuje sześć wyzwań National Science and Technology Challenges, które obejmują prognozowanie systemów żywych, przyspieszanie odkrywania leków i ich translacji klinicznej oraz zrozumienie przyczyn chorób przewlekłych. NIH poinformował, że współpracuje również z White House Office of Science and Technology Policy oraz innymi agencjami misji Genesis Mission w celu rozwoju American Science and Security Platform, która integruje zaawansowane obliczenia, obiekty naukowe, zasoby danych i możliwości AI w całym federalnym ekosystemie badawczym. Zasoby zaangażowane w wkład NIH obejmują krajowe repozytoria biomedyczne katalogowane przez National Library of Medicine i National Center for Biotechnology Information, a także programy NIH Common Fund, które już opracowują skoordynowane atlasy biologiczne, wspólne standardy danych i zestawy danych biomedycznych gotowe dla AI.

Nicole Kleinstreuer, zastępca dyrektora NIH ds. koordynacji programów, planowania i inicjatyw strategicznych, powiedziała: “Łącząc zasoby i wiedzę, możemy przyspieszyć opracowanie uniwersalnych modeli komórek o wystarczającej złożoności biologicznej, aby przewidywać reakcję dowolnej komórki na interwencję.” Dodała, że korzyści płynące z tych modeli mogą być szerokie i głębokie, zapewniając znacznie szybsze terminy przełomów medycznych niż same eksperymenty laboratoryjne.

Przemysłowi fundatorzy dołączają do Virtual Biology Initiative

Google DeepMind, Isomorphic Labs i Meta wspólnie inwestują $300 mln w Virtual Biology Initiative, aby stworzyć technologie i wielomodalne zestawy danych niezbędne do budowy predykcyjnych modeli życia. Max Jaderberg, prezes Isomorphic Labs, powiedział, że firma dołącza do inicjatywy jako członek założycielski i że generowanie danych niezbędnych do rozwiązania predykcyjnej biologii systemowej wymaga skalowania poza granice tego, co jakakolwiek pojedyncza organizacja może dziś wyprodukować. Pushmeet Kohli, wiceprezes AI for Science w Google DeepMind oraz główny naukowiec Google Cloud, stwierdził, że inwestycja w generowanie danych biologicznych pomoże stworzyć otwarty, ustandaryzowany zasób danych dla badaczy.

Inicjatywa Virtual Biology Initiative została ogłoszona 29 kwietnia 2026 r. jako pięcioletni projekt mający na celu koordynację generowania danych wśród instytucji i dyscyplin oraz budowanie otwartych zestawów danych gotowych dla AI, umożliwiających tworzenie modeli predykcyjnych życia. Początkowe zobowiązanie Biohub w wysokości $500 million stanowi fundament tej pracy: $400 million wspiera nowe technologie pomiarowe, w tym kriotomografię elektronową, która rozwiązuje szczegóły bliskie atomowym wewnątrz komórki, mikroskopię zdolną do obrazowania milionów do miliardów komórek w żywej tkance oraz narzędzia inżynieryjne do budowy i perturbacji biologii na poziomie molekularnym, komórkowym, tkankowym i całego organizmu. Dodatkowe $100 million finansuje badania poza Biohub. Podczas kwietniowego uruchomienia Biohub stwierdził, że osiągnięcie wysokiej dokładności modelu predykcyjnego komórki wymagałoby o rzędy wielkości większej ilości danych niż obecnie dostępne. Partnerami wymienionymi przy uruchomieniu były Allen Institute, Arc Institute, Broad Institute oraz Wellcome Sanger Institute, a także konsorcja Human Cell Atlas i Human Protein Atlas, NVIDIA oraz Renaissance Philanthropy.

Instytucje uczestniczące i wspólna infrastruktura danych

Instytucje naukowe i konsorcja przystępujące, aby pomóc zorganizować społeczność naukową wokół wirtualnej biologii, to Allen Institute, Broad Institute, Gladstone Institutes, Human Cell Atlas, Human Protein Atlas oraz Wellcome Sanger Institute. W komunikacie opisano te grupy jako posiadające doświadczenie w organizowaniu międzynarodowych współprac sięgających Projektu Genomu Człowieka i stwierdzono, że są zobowiązane do współpracy w ramach inicjatywy, jak i w niezależnych działaniach. NVIDIA wesprze inicjatywę infrastrukturą przyspieszonego przetwarzania, oprogramowaniem specyficznym dla dziedziny oraz ekspertyzą techniczną, a Renaissance Philanthropy pomaga rozszerzyć finansowanie generowania danych.

W miarę rozwoju inicjatywy Biohub oświadczył, że buduje warstwę umożliwiającą współdziałanie zestawów danych partnerów w sposób jednolity: wspólne standardy, wspólne identyfikatory i jeden punkt dostępu. Organizuje także badaczy z różnych instytucji i dyscyplin, aby połączyć komplementarne kompetencje i stworzyć możliwości definiowania oraz realizacji wspólnych pytań naukowych.

W ciągu ostatniej dekady Biohub prowadził otwarte projekty danych, w tym Tabula Sapiens, OpenCell i Zebrahub, oraz budował i utrzymywał społecznościową infrastrukturę danych, w tym CELLxGENE i CryoET Data Portal. Organizacja stwierdziła, że Inicjatywa Virtual Biology opiera się na tych doświadczeniach, aby umożliwić skoordynowane działania w skali, której żadna pojedyncza instytucja nie mogłaby osiągnąć samodzielnie.