- 美国政府与科技公司合作投入近 18 亿美元建立生物数据集。
- 该项目旨在解决生物学中对标准化数据的需求。
- Biohub 将与国家卫生研究院合作标准化信息以训练模型。
- NVIDIA 将提供计算基础设施及技术专长支持该倡议。
美国政府、Meta、Google DeepMind 及其他合作伙伴正结合近 18 亿美元的资金及现有资源，以建立开放的生物数据集，旨在预测活细胞的行为。该项目扩展了 Biohub 的虚拟生物学倡议，目标是开发“虚拟细胞”，研究人员最终可用于预测细胞反应并在数字环境中进行一些生物实验。Biohub 是一家专注于结合计算工具与生物学的非营利研究组织。Google DeepMind、药物发现公司 Isomorphic Labs 及 Meta 共同投入 3 亿美元于该倡议。
资金来源与合作伙伴
美国能源部将在五年内提供超过 5 亿美元用于生物测量、建模及计算。国家卫生研究院将协调通过超过 5 亿美元的先前联邦投资所开发的数据集、数据库及其他资源。Biohub 将与 NIH 合作标准化信息，以便用于训练预测模型。
该项目旨在解决将先进计算模型应用于生物学的一大障碍：研究人员需要大量标准化的实验数据，以显示细胞在条件变化时的行为和反应。Biohub 表示，所产生的数据集将对研究人员公开。其目标不仅是简单地分类细胞，而是提供足够的测量数据，以便模型能预测细胞对干预的反应，这可能有助于研究人员在进行实验室实验之前调查疾病及治疗方法。“准确的生物学预测模型可以显著加快科学发现，让科学家能在数字环境中进行实验。”
Biohub 科学负责人 Alex Rives 如是说。“从中获得的见解将解锁对疾病的更深入理解，并开辟全新的治疗途径。”Biohub 在四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，包括可以揭示细胞内近原子结构的冷冻电子层析技术及旨在对活组织中的数百万至数十亿细胞进行成像的显微技术。另一笔 1 亿美元将支持 Biohub 以外的研究。
标准化数据的重要性
扩展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在一起。能源部的贡献将利用美国国家实验室的能力，包括超级计算机、X 射线及中子散射、冷冻电子显微镜及层析技术，以及自主实验室。国家卫生研究院则将通过其生物创世任务提供现有的生物医学资源，包括国家数据库及发育生物图谱、共同数据标准和适合计算建模的数据集的计划。其他参与该广泛努力的组织包括艾伦研究所、布罗德研究所、格拉斯顿研究所、人类细胞图谱、人类蛋白质图谱及威康·桑格研究所。
NVIDIA 将提供加速计算基础设施、专门软件及技术专长。
Biohub 计划创建共同标识符、共享标准及单一访问点，使不同机构生成的数据集能够协同运作。这种标准化将非常重要，因为生物数据可能来自不同的仪器、实验、细胞类型及测量方法。最终目标仍然是前瞻性的，而非已证实的。该倡议尚未产生能准确预测任意生物反应的通用虚拟细胞。相反，近 18 亿美元的承诺旨在建立实验数据、测量技术及计算基础设施，以开发和测试此类模型。
生物数据集的未来潜力与挑战
该项目不仅是资金的投入，更是科技公司与政府机构合作的典范。通过标准化数据，研究人员将能更有效地利用计算模型进行生物学研究。这对于加速科学发现及新疗法的开发至关重要。然而，建立准确的虚拟细胞模型仍面临挑战，因为需要整合来自不同来源的数据，并确保其质量与一致性。成功的话，将有助于解锁对疾病的深入理解，并推动生物医学的进步。