北京
一项近18亿美元的倡议旨在构建预测性“虚拟细胞”所需的数据和基础设施。
美国政府、Meta、谷歌DeepMind及其他合作伙伴将整合近18亿美元的资金和现有资源，用于构建开放的生物学数据集，以训练旨在预测活细胞行为的模型。
此举扩展了Biohub的“虚拟生物学倡议”，该倡议旨在开发“虚拟细胞”，使研究人员最终能够利用它预测细胞反应，并在数字环境中开展部分生物学实验。Biohub是一家非营利研究机构，专注于将计算工具与生物学相结合。
谷歌DeepMind、药物发现公司Isomorphic Labs和Meta共同向该倡议投资3亿美元。美国能源部将在五年内出资超过5亿美元，用于生物测量、建模和计算。
美国国立卫生研究院将协调通过此前超过5亿美元的联邦投资所开发的数据集、存储库及其他资源。Biohub将与NIH合作，对这些信息进行标准化处理，使其可用于训练预测模型。
构建生物学的训练数据
该项目解决了将先进计算模型应用于生物学的一个主要障碍：研究人员需要大量标准化的实验数据，以展示细胞在条件变化时的行为方式和反应。
Biohub表示，由此产生的数据集将向研究人员开放获取。目标不仅仅是编目细胞，而是提供足够的测量数据，使模型能够预测细胞对某种干预将如何反应，从而可能帮助研究人员在进入实验室实验之前研究疾病和治疗方法。
“一个准确的生物学预测模型可以通过让科学家以数字化方式开展实验，极大地加速科学发现，”Biohub科学负责人Alex Rives表示。“由此产生的洞见可以帮助我们更深入地理解疾病，并开辟全新的治愈路径。”
Biohub在4月启动“虚拟生物学倡议”时已承诺投入5亿美元。其中，4亿美元将用于测量技术，包括可在细胞内揭示近原子结构的冷冻电子断层扫描技术，以及旨在对活体组织中数百万至数十亿个细胞进行成像的显微镜系统。
另有1亿美元将用于支持Biohub以外的研究。扩展后的倡议将这些工作与联邦实验室基础设施及额外的私人投资结合起来。
超级计算机遇见活细胞
能源部的出资将利用美国国家实验室的能力，包括百亿亿次超级计算机、X射线和中子散射、冷冻电子显微镜和断层扫描，以及自主实验室。
与此同时，NIH将通过其“Bio Genesis Mission”提供现有的生物医学资源。这些资源包括国家存储库，以及开发生物图谱、通用数据标准和适合计算建模的数据集的各项计划。
参与这一更广泛努力的其他组织包括艾伦研究所、布罗德研究所、格莱斯顿研究所、人类细胞图谱、人类蛋白质图谱和威康桑格研究所。英伟达将提供加速计算基础设施、专用软件和技术专长。
Biohub计划创建通用标识符、共享标准和单一访问入口，以便不同机构生成的数据集能够协同使用。这种标准化将非常重要，因为生物学数据可能来自不同的仪器、实验、细胞类型和测量方法。
最终目标仍是前瞻性的，而非已经验证的成果。该倡议尚未产生一个能够准确预测任意生物学反应的通用虚拟细胞。相反，这近18亿美元的承诺旨在构建开发和测试此类模型所需的实验数据、测量技术和计算基础设施。
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