Biohub、美国能源部、美国国立卫生研究院以及新的资助合作伙伴宣布，大幅扩大一项国际合作，旨在生成并开放支持生物学预测性AI模型所需的数据。这些机构合计投入18亿美元，用于资金、数据、计算和新型测量技术，这是迄今为止规模最大的、用于生成可供AI使用的生物数据的协调性投入。其目标是为研究界打造一个开放资源，为更深入地理解并最终治疗人类疾病奠定基础。
美国能源部将在五年内投入超过5亿美元，用于实验室测量、建模和计算，以支持这项工作。美国国立卫生研究院将协调此前通过超过5亿美元联邦投资开发的数据集、数据库和知识库，Biohub将与该院合作，对这些数据进行标准化处理，以用于AI模型训练。谷歌DeepMind、Isomorphic Labs和Meta将共同投入3亿美元用于“虚拟生物学计划”，以开发构建生命预测模型所需的技术和多模态数据集。
该计划将扩大细胞对干预措施的反应数据覆盖范围，涵盖远多于目前已研究的细胞类型和条件。Biohub的创始性5亿美元承诺为这项工作提供支撑，其中4亿美元用于支持新技术，包括冷冻电子断层扫描、能够在活体组织中对数百万至数十亿个细胞成像的显微技术，以及在分子、细胞、组织和整个生物体层面构建和干扰生物系统的工程工具。另外1亿美元用于资助Biohub以外的研究。
Biohub科学负责人Alex Rives表示，准确的生物学预测模型可以让科学家以数字方式开展实验，并开辟通往治愈方法的新路径，他邀请全球科学界加入该项目。
来源: Hacker News · 由HeadlinesBriefing整理摘要