美國政府與 Meta、Google DeepMind 攜手投入近 18 億美元建設開放生物數據集

美國政府、Meta、Google DeepMind 及其他合作夥伴正結合近 18 億美元的資金及現有資源，以建立開放的生物數據集，旨在預測活細胞的行為。該項目擴展了 Biohub 的虛擬生物學倡議，目標是開發「虛擬細胞」，研究人員最終可用於預測細胞反應並在數字環境中進行一些生物實驗。Biohub 是一家專注於結合計算工具與生物學的非營利研究組織。Google DeepMind、藥物發現公司 Isomorphic Labs 及 Meta 共同投入 3 億美元於該倡議。

資金來源與合作夥伴

美國能源部將在五年內提供超過 5 億美元用於生物測量、建模及計算。國家衞生研究院將協調通過超過 5 億美元的先前聯邦投資所開發的數據集、資料庫及其他資源。Biohub 將與 NIH 合作標準化資訊，以便用於訓練預測模型。

該項目旨在解決將先進計算模型應用於生物學的一大障礙：研究人員需要大量標準化的實驗數據，以顯示細胞在條件變化時的行為和反應。Biohub 表示，所產生的數據集將對研究人員公開。其目標不僅是簡單地分類細胞，而是提供足夠的測量數據，以便模型能預測細胞對幹預的反應，這可能有助於研究人員在進行實驗室實驗之前調查疾病及治療方法。「準確的生物學預測模型可以顯著加快科學發現，讓科學家能在數字環境中進行實驗。」

Biohub 科學負責人 Alex Rives 如是說。「從中獲得的見解將解鎖對疾病的更深入理解，並開闢全新的治療途徑。」Biohub 在四月啟動虛擬生物學倡議時已承諾投入 5 億美元，其中 4 億美元將用於測量技術，包括可以揭示細胞內近原子結構的冷凍電子層析技術及旨在對活組織中的數百萬至數十億細胞進行成像的顯微技術。另一筆 1 億美元將支持 Biohub 以外的研究。

標準化數據的重要性

擴展的倡議將這些工作與聯邦實驗室基礎設施及額外的私人投資結合在一起。能源部的貢獻將利用美國國家實驗室的能力，包括超級計算機、X 射線及中子散射、冷凍電子顯微鏡及層析技術，以及自主實驗室。國家衞生研究院則將通過其生物創世任務提供現有的生物醫學資源，包括國家資料庫及發展生物圖譜、共同數據標準和適合計算建模的數據集的計劃。其他參與該廣泛努力的組織包括艾倫研究所、布羅德研究所、格拉斯頓研究所、人類細胞圖譜、人類蛋白質圖譜及威康·桑格研究所。

NVIDIA 將提供加速計算基礎設施、專門軟件及技術專長。

Biohub 計劃創建共同識別碼、共享標準及單一訪問點，使不同機構生成的數據集能夠協同運作。這種標準化將非常重要，因為生物數據可能來自不同的儀器、實驗、細胞類型及測量方法。最終目標仍然是前瞻性的，而非已證實的。該倡議尚未產生能準確預測任意生物反應的普遍虛擬細胞。相反，近 18 億美元的承諾旨在建立實驗數據、測量技術及計算基礎設施，以開發和測試此類模型。

生物數據集的未來潛力與挑戰

該項目不僅是資金的投入，更是科技公司與政府機構合作的典範。透過標準化數據，研究人員將能更有效地利用計算模型進行生物學研究。這對於加速科學發現及新療法的開發至關重要。然而，建立準確的虛擬細胞模型仍面臨挑戰，因為需要整合來自不同來源的數據，並確保其質量與一致性。成功的話，將有助於解鎖對疾病的深入理解，並推動生物醫學的進步。