Международный альянс вложит 1,8 млрд долларов в создание прогнозирующих биологических моделей на базе ИИ

Biohub, Управление науки Министерства энергетики США (DOE), Национальные институты здравоохранения (NIH) и новые финансовые партнёры объявили о значительном расширении международных усилий по созданию и открытой доступности данных, необходимых для прогнозирующих моделей биологии на основе искусственного интеллекта. В совокупности участники инвестируют 1,8 миллиарда долларов в финансирование, данные, вычислительные ресурсы и новые технологии измерения — это крупнейшее на сегодняшний день скоординированное обязательство по созданию биологических наборов данных, пригодных для обучения ИИ. Ожидается, что итоговый открытый ресурс станет фундаментом для лучшего понимания и, в перспективе, лечения человеческих заболеваний.

В рамках объявления Biohub объединяет усилия с DOE и NIH, чтобы расширить применение ИИ в биологии. Министерство энергетики направит более 500 миллионов долларов в течение пяти лет на лабораторные измерения, моделирование и вычисления в рамках международной программы по созданию открытого набора данных, готового для ИИ. NIH будет координировать вклад соответствующих наборов данных, репозиториев и баз знаний, созданных ранее за счёт федеральных инвестиций на сумму более 500 миллионов долларов, связанных с этой инициативой. Biohub будет сотрудничать с NIH по стандартизации этих наборов данных для обучения моделей ИИ.

Кроме того, Google DeepMind, Isomorphic Labs и Meta совместно инвестируют 300 миллионов долларов в Инициативу виртуальной биологии для разработки технологий и мультимодальных наборов данных, необходимых для создания прогнозирующих моделей жизненных процессов.

Эти наборы данных дадут возможности научному сообществу по всему миру совместно создавать и применять ИИ‑модели, которые позволят задавать вопросы, предсказывать и анализировать биологические процессы в цифровом виде, что может ускорить разработку новых подходов к профилактике и лечению заболеваний. Инициатива нацелена на получение фундаментальных измерений для обучения моделей, расширение данных о клеточных ответах на воздействия во множестве типов клеток и состояний, а также на создание и валидацию технологий для изучения клеток и их взаимодействий в более крупном масштабе, быстрее и точнее, чем раньше.

Точные прогнозирующие модели биологии способны существенно ускорить научные открытия, давая исследователям возможность проводить виртуальные эксперименты. Полученные таким образом знания могут привести к более глубокому пониманию механизмов болезней и открыть новые пути лечения. «Из‑за этого потенциала создание виртуальной клетки — одна из важнейших задач следующей эры науки. Это потребует скоординированных усилий по сбору данных на национальном и международном уровнях, поэтому эти партнёры объединяются. Мы приглашаем мировое научное сообщество присоединиться к нам в этом проекте», — говорится в заявлении партнёров.

Алекс Райвс, руководитель научного отдела Biohub

Инициатива виртуальной биологии, объявленная в апреле 2026 года, будет координировать сбор данных между учреждениями и дисциплинами, чтобы создать открытые наборы данных, подготовленные для обучения ИИ и построения прогнозирующих моделей. Якорные обязательства Biohub на сумму 500 миллионов долларов включают 400 миллионов долларов на развитие новых измерительных технологий: криоэлектронную томографию, дающую почти атомное разрешение внутри клетки; микроскопию, способную картировать миллионы и миллиарды клеток в живых тканях; а также инженерные инструменты для создания и модификации биологии на молекулярном, клеточном, тканевом и организменном уровнях. Дополнительные 100 миллионов долларов привлекаются вне Biohub.

«Решение задач прогнозной системной биологии требует масштабирования за пределы возможностей одной организации», — сказал Макс Ядерберг, президент Isomorphic Labs. «Присоединившись к Virtual Biology Initiative в качестве одного из учредителей, Isomorphic Labs помогает создать масштабную мультимодальную базу данных, которая, как мы надеемся, подтолкнёт отрасль к следующему значительному прорыву в биологии».

В рамках миссии Genesis, межведомственной инициативы под руководством DOE, Министерство энергетики в течение пяти лет направит более 500 миллионов долларов на фундаментальные исследования клеток — сбор данных, аналитические методы ИИ, измерения и визуализацию, моделирование и вычисления — с использованием экзафлопсных суперкомпьютеров, рентгеновского и нейтронного рассеяния, криоэлектронной микроскопии и томографии, а также автономных лабораторий в сети национальных лабораторий.

«Это партнёрство — важный шаг в применении ИИ на благо общества», — отметил Дарио Хиль, заместитель министра по науке Министерства энергетики. «Совмещая экзафлопсные вычисления, экспериментальные измерения и ресурсы моделирования DOE с возможностями Biohub в области инструментов ИИ и биологических данных, мы задаём новый стандарт для открытой науки, что ускорит открытия в медицине и биотехнологии».

NIH объединит существующие биомедицинские наборы данных, национальную инфраструктуру данных и исследовательские программы, чтобы помочь сформировать готовые к использованию ИИ ресурсы для более широкого научного сообщества. Широкие инвестиции NIH в биомедицину уже создают основу для этой работы: это национальные репозитории биомедицинских данных, каталогизированные Национальной медицинской библиотекой (NLM) и Национальным центром биотехнологической информации (NCBI), а также программы Общего фонда NIH, которые разрабатывают координированные биологические атласы, общие стандарты данных и наборы биомедицинских данных, подготовленные для ИИ.

«Объединив ресурсы и опыт, мы можем ускорить создание универсальных клеточных моделей с достаточной биологической сложностью, чтобы предсказывать, как любая клетка отвечает на вмешательство», — заявила Николь Кляйнстройер, доктор философии, заместитель директора NIH по координации программ, планированию и стратегическим инициативам (DPCPSI). «Отдача от таких моделей может быть широкой и глубокой — они способны сократить сроки появления медицинских прорывов по сравнению с попытками достичь того же исключительно лабораторными методами».

К инициативе присоединились ведущие научные учреждения и консорциумы с опытом организации международного сотрудничества, сопоставимого с проектом «Геном человека»: Институт Аллена, Институт Броуда, институты Гладстона, Атлас клеток человека, Атлас белков человека и Институт Велкома Сэнгера. Эти организации будут сотрудничать в рамках Инициативы виртуальной биологии и через независимые проекты для достижения общей цели. NVIDIA поддержит инициативу инфраструктурой ускорённых вычислений, специализированным программным обеспечением и технической экспертизой. Филантропическая организация Renaissance Philanthropy помогает расширять финансирование генерации данных.

Biohub объединяет партнёров из разных дисциплин и секторов, чтобы обеспечить совместимость наборов данных — общие стандарты, единые идентификаторы и единую точку доступа. Не менее важна и задача формирования научного сообщества вокруг этих ресурсов: объединение исследователей из разных учреждений и областей, создание условий для совместной постановки и решения амбициозных научных вопросов. За последнее десятилетие Biohub расширил применение измерительных технологий и открытых наборов данных, реализовав проекты Tabula Sapiens, OpenCell и Zebrahub, а также создав и поддерживая инструменты сообщества, включая CELLxGENE и портал данных CryoET. Инициатива виртуальной биологии опирается на этот опыт для координации усилий в масштабах, недоступных отдельным организациям.

«Стремление к созданию виртуальной клетки — одна из величайших коллективных научных задач и ключ к пониманию механизмов жизни. Без открытых экспериментальных биологических данных в беспрецедентном масштабе, показывающих, как живые клетки ведут себя и реагируют на изменения, эту задачу не решить», — сказал Пушмит Кохли, вице‑президент по искусственному интеллекту в Google DeepMind и главный научный сотрудник Google Cloud. «Инвестиции в создание биологических данных помогут сформировать стандартизованное и открытое пространство данных, необходимое исследователям во всём мире для более точного моделирования биологии».