REDWOOD CITY, CA，2026 年 10 月 7 日— Biohub、美国能源部、美国国立卫生研究院以及新的资助伙伴今天宣布，大幅扩展一项国际行动，旨在生成并提供可支撑生物学预测性 AI 模型的数据，并使其可被获取。这些组织共同投入 18 亿美元，用于资助、数据、计算和新的测量技术，这是迄今为止为生成 AI 就绪型生物数据所作的最大规模协同承诺。其成果将成为面向研究界的开放资源，为更深入地理解并最终治疗人类疾病奠定基础。

作为此次公告的一部分，Biohub 已与美国能源部（DOE）科学办公室和美国国立卫生研究院（NIH）合作，推进生物学中人工智能的前沿。DOE 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，以支持这项构建 AI 就绪型开放数据资源的国际行动。NIH 将协调提供相关数据集、存储库和知识库，这些资源来自此前与该倡议相一致的超过 5 亿美元的联邦投资。Biohub 将与 NIH 合作，将这些数据集标准化，以用于 AI 模型训练。

此外，Google DeepMind、Isomorphic Labs 和 Meta 共同投资 3 亿美元用于Virtual Biology Initiative以创建构建生命预测模型所需的技术和多模态数据集。

这些数据集将使全球科学界能够共同构建并使用 AI 模型，让研究人员能够以数字化方式提出、预测并回答生物学问题，从而加速找到预防和治疗疾病的新途径。该倡议将提供训练这些模型所需的基础测量数据，把细胞响应数据扩展到远超迄今研究范围的更多细胞类型和条件下的干预，并构建和验证相关技术，以更大规模、更快速度和更高精度研究细胞及细胞间相互作用。

“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进行实验，从而极大地加速科学发现。由此产生的洞见可以让我们对疾病有更深入的理解，并开辟全新的治愈路径，”Biohub 科学负责人 Alex Rives 表示。“正因如此，创建虚拟细胞是下一个科学时代最重要的挑战之一。这需要在全国乃至国际范围内协调数据生成工作，这也是这些合作伙伴走到一起的原因。我们邀请全球科学界加入我们这个项目。”

于 2026 年 4 月宣布的虚拟生物学计划（Virtual Biology Initiative）将协调各机构和学科之间的数据生成，以构建可供 AI 使用的开放数据集，从而支持生命的预测模型。Biohub 初始 5 亿美元的承诺为这项工作奠定了基础：其中 4 亿美元用于支持扩展生物学家可测量范围的新技术：冷冻电子断层扫描，可解析细胞内部近原子级细节；能够对活体组织中数百万到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扰动生物学的工程工具。另有 1 亿美元用于资助 Biohub 之外的研究。

“生成解决预测系统生物学所需的数据，需要突破当今任何单一组织所能产出的规模上限，”Isomorphic Labs 总裁 Max Jaderberg 表示。“作为创始成员加入虚拟生物学计划，Isomorphic Labs 正在帮助构建一个大规模的多模态数据基础。该计划将生成所需的数据，推动整个行业更接近生物学的下一个重大突破。”

通过 Genesis Mission——一项由美国能源部主导的跨机构计划——DOE 将在五年内投入超过 5 亿美元用于基础细胞研究——数据收集、AI 分析、测量与成像、建模以及计算——依托百亿亿次超级计算、X 射线与中子散射、冷冻电子显微镜与断层扫描，以及遍布国家实验室体系的自主实验室。

“This partnership represents a critical step forward in leveraging artificial intelligence for public benefit,” said Darío Gil, DOE’s Under Secretary for Science. “By combining DOE’s exascale computing, experimental measurement, and modeling assets, including premier user facilities at the Joint Genome Institute, the Environmental Molecular Sciences Laboratory, and advanced structural beamlines with the unique AI models, tool development, and biological data capabilities of Biohub, we are setting a new standard for open science that will accelerate discoveries in both medicine and biotechnology.”

Through itsBio Genesis Mission, NIH will bring together existing biomedical datasets, national data infrastructure, and research programs to help build AI-ready resources for the broader scientific community. NIH’s extensive investments in biomedical research provide a foundation for this work; resources include national biomedical repositories catalogued by NIH’s National Library of Medicine (NLM) and theNational Center for Biotechnology Information, as well as NIH Common Fundprogramsthat are already developing coordinated biological atlases, shared data standards, and AI-ready biomedical datasets.

“By combining resources and expertise, we can accelerate the development of universal cell models with sufficient biological complexity to predict how any cell responds to an intervention,” said Nicole Kleinstreuer, Ph.D., NIH Deputy Director Program Coordination, Planning, and Strategic Initiatives (DPCPSI). “The return from these models could be broad and profound, resulting in substantially faster timelines for medical breakthroughs as compared with attempting to attain the same results through laboratory experiments alone.”

此外，在组织变革性国际合作方面拥有丰富经验的领先科学机构和联盟，从人类基因组计划开始，已经联合起来，帮助在学术界和产业界凝聚科学界的力量，围绕制定有效的科学策略，以最大化虚拟生物学的影响力。这些团体包括 Allen Institute、Broad Institute、Gladstone Institutes、Human Cell Atlas、Human Protein Atlas 和 Wellcome Sanger Institute。这些团体承诺作为 Virtual Biology Initiative 的一部分，以及通过独立努力，共同致力于这一共同目标。NVIDIA 将支持该倡议，利用加速计算基础设施、领域特定软件和技术专长。Renaissance Philanthropy 正在帮助扩大数据生成的资金。

随着该倡议的成形，Biohub 正在汇集跨学科和跨行业的合作伙伴，构建一个让他们的数据集以统一方式运作的层面——共享标准、通用标识符和单一访问点。同样重要的是围绕这些资源建立科学社区——召集跨机构和跨学科的研究人员，连接互补的专业知识和能力，并创造机会共同定义和追求雄心勃勃的科学问题。在过去十年中，Biohub 扩大了测量技术和开放数据集的影响力和覆盖范围，领导了诸如Tabula Sapiens、OpenCell和Zebrahub等项目。它还构建并维护了社区数据基础设施，包括CELLxGENE和CryoET Data Portal。Virtual Biology Initiative 基于这些经验，以单一机构无法独自实现的规模开展协调努力。

“构建虚拟细胞是伟大的集体科学挑战之一，也是理解生命机制的关键。如果没有前所未有的规模、开放的实验性生物数据来展示活细胞的行为及其如何响应变化，我们就无法解决这一挑战，”Google DeepMind 科学 AI 副总裁兼 Google Cloud 首席科学家 Pushmeet Kohli 表示。“这项对生物数据生成的投入将有助于创建一个开放、标准化的数据共享库，为全球研究人员更好地建模生物学奠定基础。”

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