OpenAI Foundation เปิดตัวโครงการ Public Data for Health

OpenAI Foundation แนะนำ Public Data for Health เมื่อ 15 กันยายน 2026 ซึ่งเป็นโครงการวิทยาศาสตร์ครั้งที่สองขององค์กร โดยมอบเงินสนับสนุนเริ่มต้นกว่า $125 ล้านเพื่อสนับสนุนการสร้างและการรักษาชุดข้อมูลวิทยาศาสตร์คุณภาพสูงที่เปิดให้ผู้วิจัยเข้าถึงอย่างกว้างขวาง

โครงการนี้ถูกประกาศในโพสต์ที่เขียนโดย Abhishaike Mahajan และ Jacob Trefethen. มูลนิธิได้เปิดตัว AI for Alzheimer’s ซึ่งเป็นโครงการแรกใน Life Sciences and Curing Diseases ในเดือนเมษายน 2026; โดยโครงการนั้นมุ่งเป้าไปที่โรคหนึ่งที่ส่งผลกระทบต่อหลายครอบครัว, ส่วนโครงการใหม่มีเป้าหมายเพื่อส่งเสริมความก้าวหน้าในวิทยาศาสตร์ชีวิตในหลายโรค. Life Sciences and Curing Diseases เป็นหนึ่งในสามโครงการสำคัญเริ่มต้นของมูลนิธิ, ควบคู่กับ AI Resilience และ Civil Society and Philanthropy.

ในการประกาศ, มูลนิธิอธิบายว่าข้อมูลวิทยาศาสตร์คือการสังเกตเกี่ยวกับโลกและเป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับการวิจัยและการค้นพบ. มูลนิธิเปรียบเทียบส่วนของคณิตศาสตร์, โดยกล่าวว่าระบบ AI ได้เริ่มให้ความรู้ใหม่โดยไม่ต้องเก็บรวบรวมข้อมูลใหม่, กับชีววิทยา, ที่โมเดลสามารถวิเคราะห์ข้อมูลชีวภาพในระดับใหญ่และกู้คืนโครงสร้างที่ซ่อนอยู่แม้จากหลักฐานที่ไม่สมบูรณ์. ผู้เขียนระบุว่าพวกเขาคาดว่าการค้นพบสำคัญหลายอย่างในด้านการป้องกันและการรักษาโรคจะมาจากการให้โมเดลอัจฉริยะใหม่ได้มีการสังเกตโลกมากขึ้น, และว่าชุดข้อมูลบางชุดที่มีคุณค่าทางสาธารณะอย่างมหาศาลอาจไม่เคยถูกสร้างหรือแบ่งปันเพราะไม่มีสถาบันใดที่มีแรงจูงใจหรือความสามารถเพียงพอที่จะสนับสนุน.

สามโครงการผู้รับทุนเริ่มต้น

รอบสนับสนุนแรกนี้มุ่งสนับสนุนองค์กรไม่แสวงหากำไรและมหาวิทยาลัย และครอบคลุมชั้นข้อมูลระดับโมเลกุล ระบาดวิทยา และกฎระเบียบ

OpenADMET จะสร้างชุดข้อมูลเปิด, เกณฑ์มาตรฐาน, และการแข่งขันแบบบลายด์เพื่อทดสอบว่าระบบ AI สามารถทำนายการดูดซึมและการกระจายของโมเลกุลขนาดเล็กในร่างกายได้หรือไม่, งานนี้ตามที่มูลนิธิระบุมีเป้าหมายเพื่อทำให้การพัฒนายามีความคาดการณ์ได้มากขึ้นและลดอัตราการล้มเหลวของยาตัวใหม่. การประกาศระบุว่า 90% ของยาที่อยู่ในขั้นตอนการทดลองทางคลินิกล้มเหลว, ส่วนใหญ่เนื่องจากยากต่อการทำนายการดูดซึมและการเคลื่อนที่ในร่างกาย, และอ้างอิงการใช้ข้อมูลจาก Protein Data Bank ของ AlphaFold2 ในการแข่งขัน CASP เป็นตัวอย่างของการจับคู่ความท้าทายการพยากรณ์กับข้อมูลคุณภาพสูง. “การค้นพบยาเต็มไปด้วยปัญหาสากลที่ไม่มีบริษัทหรือห้องทดลองวิชาการใดที่สนใจรักษาโรคเฉพาะสามารถแก้ไขได้ด้วยตนเอง,” James Fraser สมาชิกคณะกรรมการกำกับดูแลของ OpenADMET และอาจารย์และหัวหน้าภาควิชาวิศวกรรมชีวภาพและวิทยาศาสตร์การบำบัดที่ UCSF กล่าว.

CTD Commons จะทดสอบว่ามาตรฐานเอกสารเทคนิคทั่วไป (Common Technical Documents) จากโครงการยาที่ล้มเหลวหรือถูกระงับสามารถได้รับและเปิดให้ใช้สำหรับการวิจัยและการวิเคราะห์ได้หรือไม่. ตามการประกาศ, CTD รวบรวมการเดินทางทั้งหมดของยาที่กำลังทดลอง, ครอบคลุมการพิษวิทยาสัตว์, รายละเอียดการผลิต, และการติดต่อกับ FDA, โดยส่วนที่ปรากฏในเอกสารตีพิมพ์มีเพียงส่วนเล็กน้อย. Josh Morrison ผู้จัดการหลักของ CTD Commons และประธานของ 1Day Sooner กล่าวว่าโครงการนี้จะลดการทำซ้ำและค่าใช้จ่ายในการวิจัยคลินิกและเพิ่มผลกระทบสูงสุด.

มหาวิทยาลัยนอร์ทแคโรไลนา (University of North Carolina) จะก่อตั้ง Initiative for Generative Immunotherapy, สร้างข้อมูลสาธารณะแบบหลายมิติที่มุ่งสู่อนาคตที่ผู้ป่วยมะเร็งจะได้รับวัคซีนมะเร็งส่วนบุคคลที่เร็วทันใจเมื่อตรวจพบโรค. การประกาศอธิบายว่าวัคซีนมะเร็ง neoantigen ปัจจุบันเป็นหนึ่งในไม่กี่ยาที่ออกแบบด้วยคอมพิวเตอร์สำหรับแต่ละผู้ป่วย: เซลล์เนื้องอกจะถูกทำลำดับเพื่อทำนายเป้าหมายเฉพาะของเนื้องอกที่ปรากฏบนผิว, แต่การลำดับนี้เป็นการประมาณเนื่องจากการวัดเป้าหมายโดยตรงและตรวจสอบว่าระบบภูมิคุ้มกันของผู้ป่วยตอบสนองต่อแต่ละเป้าหมายอย่างแรงแค่ไหนนั้นยากและมีค่าใช้จ่ายสูง. UNC จะสร้างลิงก์ที่ขาดหายเหล่านั้นในหลายร้อยเนื้องอกและหลายประเภทของมะเร็ง, ผลิตชุดข้อมูลการฝึกและการประเมินผลแรก ๆ ในสาขานี้ตามที่มูลนิธิอธิบาย, เป็นข้อมูลสาธารณะที่ไม่มีข้อมูลระบุตัวตนที่นักวิจัยทั่วโลกสามารถนำไปต่อยอดได้. “วัคซีนมะเร็งส่วนบุคคลกำลังเริ่มแสดงสัญญาณของประสิทธิภาพทางคลินิก, แต่ยังคงมีช่องว่างที่อาจต้องใช้หลายทศวรรษในการเติมเต็มภายใต้โมเดลการพัฒนาการบำบัดแบบดั้งเดิม. ข้อมูลคุณภาพสูงสามารถช่วยให้เราปิดช่องว่างเหล่านั้นได้เร็วขึ้น,” Alex Rubinsteyn ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านพันธุศาสตร์ที่ UNC School of Medicine กล่าว.

ข้อมูลเชื่อมต่อ, ขาดแคลน, และโดยตรง

พร้อมกับทุนสนับสนุน, มูลนิธิได้เผยแนวคิดเริ่มต้นเกี่ยวกับประเภทของข้อมูลที่เชื่อว่าการสนับสนุนของตนจะเป็นประโยชน์สูงสุด: ข้อมูลเชื่อมต่อ ซึ่งติดตามชีววิทยาผ่านหลายขั้นตอน; ข้อมูลขาดแคลน ซึ่งบันทึกสิ่งที่ไม่สามารถสร้างใหม่ได้; และข้อมูลโดยตรง ซึ่งวัดสถานะชีวภาพและคลินิกที่ใกล้เคียงกับสิ่งที่สำคัญที่สุด. มูลนิธิระบุว่าชุดข้อมูลที่ได้รับทุนมักจะมีหนึ่งหรือสองคุณสมบัติเหล่านี้, และในกรณีที่หายากอาจมีทั้งหมดสามคุณสมบัติ.

ตามเหตุผลของข้อมูลเชื่อมต่อ, ทุนจาก UCSF จะทำให้ทีม OpenADMET สามารถวัดคุณสมบัติและปฏิสัมพันธ์โมเลกุลสำคัญของสารประกอบหลายหมื่นชนิด, เชื่อมโยงการวิเคราะห์กว้างนี้กับการวัดการขนส่งยา, รวมถึงโครงสร้างของโปรตีนตัวพา (transporter) ที่จับกับโมเลกุลที่เลือกและการทดสอบการทำงานของโปรตีนเหล่านั้น, และทดสอบส่วนหนึ่งของสารประกอบในแบบจำลองอุปสรรคเลือด‑สมองของมนุษย์, เปรียบเทียบผลลัพธ์กับการวัดในสัตว์แบบ in vivo.

ภายใต้เหตุผลข้อมูลที่หายาก การให้ทุนจาก CTD Commons จะตรวจสอบว่าบันทึกจากโครงการพัฒนายาที่ล้มเหลวสามารถถูกเก็บรักษาไว้ได้หรือไม่ ก่อนที่บริษัทจะปิดตัวและบันทึกเหล่านั้นหายไป มูลนิธิอ้างว่เอกสารดังกล่าวอาจช่วยทีมพัฒนายาในขั้นต้นให้เข้าใจว่าผู้กำกับดูแลได้กำหนดข้อกำหนดอะไรบ้างสำหรับผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันในระยะสั้น และในระยะยาวอาจเป็นแหล่งข้อมูลที่ระบบการเรียนรู้ของเครื่องสามารถค้นหารูปแบบว่าทำไมนายล้มเหลวหรือประสบความสำเร็จ

ภายใต้เหตุผลข้อมูลโดยตรง ทีม UNC ที่ UNC Lineberger และ UNC Health จะวัดโปรตีนบนผิวเซลล์เนื้องอกและการตอบสนองของเซลล์ T ของผู้ป่วยโดยตรง แทนที่จะพึ่งพาการจัดลำดับยีนของเนื้องอกเท่านั้น มูลนิธิอ้างว่าหากโครงการสำเร็จ ผู้สมัครวัคซีนที่ตามมาจะสามารถเข้าสู่การให้ยาต่อมนุษย์โดยอิงจากชุดเป้าหมายที่แข็งแรงยิ่งขึ้น

การเข้าถึงข้อมูลและขั้นตอนต่อไป

ในทุกการให้ทุนของมูลนิธิ มูลนิธิระบุว่าข้อมูลที่สร้างขึ้นด้วยการสนับสนุนของตนควรเปิดให้ใช้ได้อย่างกว้างขวาง โดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัวและการยินยอมของบุคคลเมื่อมีข้อมูลของมนุษย์เกี่ยวข้อง มูลนิธิกล่าวว่ามันส่งเสริมให้ผู้รับทุนตีพิมพ์การวิเคราะห์เป็น preprint แชร์ข้อมูลเป็นประจำแทนที่จะทำเฉพาะเมื่อโครงการสิ้นสุด และทำงานร่วมกับผู้ใช้ชุดข้อมูลเพื่อประเมินประโยชน์ของข้อมูลในปัญหาที่มีคุณค่าทางชีวภาพ

มูลนิธิระบุว่ามันกำลังปรับปรุงมุมมองของตนอย่างต่อเนื่องตามความก้าวหน้าของวิทยาศาสตร์และ AI และเชิญชวนเสนอแนวคิดสำหรับโครงการได้ที่ science@openaifoundation.org มันกำลังรับสมัครสำหรับตำแหน่งเปิดสี่ตำแหน่งในทีม Life Sciences and Curing Diseases