DeepMind、Isomorphic Labs、Meta 与美国政府加入 Biohub 的 18 亿美元计划，旨在五年内构建可预测的人体细胞模型

# Biohub 推出虚拟生物学计划 来源：https://biohub.org/news/virtual-biology-initiative/ **加利福尼亚州雷德伍德城，2026年4月29日**——今天，Biohub 宣布推出虚拟生物学计划（Virtual Biology Initiative），这是一项里程碑式的五年计划，旨在激励全球协作，创建构建生命预测模型所需的技术和多模态数据集。Biohub 将投入5亿美元来支撑这一努力：1亿美元用于帮助凝聚全球协调一致的数据生成工作——这是任何单一机构都无法独自完成的；4亿美元用于大规模生成数据，并开发用于测量、成像和工程化生物学的下一代技术。 ## 扩大生物学数据规模以构建生命预测模型需要全球协作 首次，高精度细胞预测模型的构想正在成为现实。科学和技术基础已经具备，但实现这一目标所需的数据量将比现有数据高出数个数量级。 生成这些数据需要重大且协调一致的努力，需要领先的机构和资助方携手合作。 Biohub 承诺投入资源来支持这一努力：大规模算力、用于测量、成像和编程生物学的前沿技术，以及前沿的生物学和 AI 科学。 Biohub 将把其生成的数据公开并自由提供给全球科学界作为共享资源。 多家机构正与 Biohub 联合行动，包括 Allen Institute、Arc Institute、Broad Institute 和 Wellcome Sanger Institute，以及 Human Cell Atlas 和 Human Protein Atlas 等联盟，共同协调更大规模的协作。这些组织致力于通过协调一致和独立并行的工作，朝着这一共同目标努力。 作为关键技术合作伙伴，NVIDIA 将支持该计划，提供加速计算基础设施、领域专用软件和技术专长，助力 Biohub 及其协作者生态生成、处理和分析大规模数据集，最终为生物学训练和部署有影响力的模型。 Renaissance Philanthropy 也加入这一努力，催化数据生成资金的扩大。预计还将有更多资助方、研究机构和合作伙伴参与这一扩展工作。 ## 预测模型可以揭示生物学机制和疾病成因 对细胞巨大复杂性的准确预测模型，能够帮助科学家理解其基本机制并揭示疾病成因。此类模型将使研究人员能够以远超当今实验室能力的规模和速度在数字环境中提出并回答问题，加速科学发现的进程，为医学开辟新途径，并带来针对复杂疾病的新疗法和新治疗手段。 Biohub 的虚拟生物学计划致力于通过对成像、工程、数据生成和基础设施的投资来加速实现这一目标，从而为全球科学界提供一幅全面的、高分辨率的细胞视图，涵盖其分子、空间和动态维度。 "要构建能够准确呈现生物学全部复杂性并加速科学研究的人工智能，我们需要比现有数据多出数个数量级的数据。我们需要新技术来在分子到组织的各个层级、在健康和疾病的情境下观察细胞。在 Biohub，我们正投入资源来解决这一问题。生成这些数据需要全球协调一致的努力。我们非常高兴能与同样致力于此目标的领先机构和联盟合作，并与他们携手激励更大规模的协作，为细胞预测模型奠定基础。" Biohub 科学主管 Alex Rives 表示。 该计划是 Biohub 十年来致力于推进跨尺度、跨情境的细胞测量技术、加速细胞生物学科学理解的延续——包括其对大规模数据生成项目的支持，如 Human Cell Atlas (https://www.humancellatlas.org/)、Billion Cells Project 以及 Tabula Sapiens (https://tabula-sapiens.sf.czbiohub.org/) 多器官细胞图谱，以及涵盖成像与仪器、空间分子生物学和合成生物学的多项综合资助计划。 ## Biohub 内部及整个科学界的努力 要达到所需规模，还需要更大范围的全球协作。为助力启动全球协调行动，Biohub 将投入1亿美元资助外部研究，锚定整个领域的数据生成工作，并推进实验技术的前沿发展。由此，Biohub 的虚拟生物学计划将建立在其长期以来对全球单细胞生物学研究社群支持的基础之上。Biohub 还将贡献工程和数据基础设施来支撑该项目并构建其所需的数据基础。 "十年来，Biohub 一直是这个领域非凡的合作伙伴，Billion Cells Project 就是最好的例证之一。它汇聚并支持了多个团队，将他们的努力转化为整个社群可以共同建设的共享资源。将这一模式扩展到训练 AI 细胞模型所需的完整测量体系，并理解细胞如何在群落中协同运作，这在最好的意义上是雄心勃勃的。这正是那种能够真正改变生物学可能性的协调一致、开放共享的基础设施。我很高兴看到新篇章的开启。" Whitehead Institute 和 MIT 的 Landon T. Clay 生物学讲席教授、Howard Hughes Medical Institute 研究员 Jonathan Weissman 评论道。 这是一项远超任何单一组织能力的事业。Protein Data Bank (https://www.rcsb.org/) 成为科学最重要的资源之一，正是因为全球各地的研究者组织起来并为之贡献。Human Genome Project (https://www.genome.gov/human-genome-project) 之所以成功，是因为世界领先的实验室围绕共同目标实现了对齐。 领先的机构和国际联盟（见下文）正在协同合作，将其各自在蛋白质组学、基因组学、转录组学、细胞和组织层面的数据生成以及算法和模型开发方面的工作对齐——作为更广泛的全球共享协作的一部分。该努力将推进大规模开放数据资源，服务于 AI 驱动的生物学研究，并加深对健康和疾病中细胞程序的理解。 "实现对细胞行为的预测性理解需要真正全球规模的协调和数据。Human Cell Atlas 汇聚了实现这一目标所需的全球社群、数据、能力和专长——而像这样的协作，包括 Biohub 在内的领先伙伴携手合作，有可能以任何单一组织或联盟都无法独自实现的方式加速进展。" HCA 组织委员会联合副主席 Muzz Haniffa 表示。 "在下一阶段，Human Cell Atlas 将利用下一代空间组学技术将细胞图谱扩展到二维和三维，同时构建数据整合和预测性 AI 模型的共享框架。我们看到与 Biohub 愿景的高度契合和互补，期待与 Biohub 及全球 HCA 伙伴合作，共同推动这一全球努力，为加速 AI 驱动的健康和疾病发现构建所需的开放、互操作的基础。" HCA 组织委员会联合副主席 Alexandra-Chloé Villani 表示。 这一包含 Biohub 在内的全球共享努力，将生成对构建细胞生物学人工智能模型至关重要的数据。这些数据也将成为解锁新科学洞察的丰富源泉。如此规模的数据集将包含关于细胞生物学和疾病成因的众多科学问题的答案。 在 Biohub 内部，我们正投资4亿美元来构建推动研究前沿所需的核心技术和基础设施，帮助科学家拓展细胞生物学中可测量和可观察的范围。在下一代成像方面，我们正在开发能够分辨细胞内原子级细节的冷冻电子断层扫描技术，以及能够在活体组织和生物体中观察数百万至数十亿个细胞的显微技术。我们还在构建分子、细胞和组织工程技术，以实现更好的实验和更多参数的测量——最终目标是在细胞、分子和组织层面理解和重新编程疾病。这些内部资金还将推动 Biohub 内部的数据生成，并将这些数据公开提供。 这仅仅是开始。整个全球努力还需要来自其他资助方的大量额外支持。我们与下列组织共同邀请其他资助方和科学合作伙伴加入这一变革性计划。 ## 其他领先机构和国际联盟 计划参与全球协作的领先机构和国际联盟包括： - **Allen Institute** (https://alleninstitute.org/) 是一家总部位于西雅图的非营利生物科学研究组织，致力于加速科学进步以促进世界健康。它在神经科学、细胞生物学和免疫学领域开展大规模协作研究。通过与 Biohub 的持续合作与伙伴关系，以及出于对开放科学的深切承诺，Allen Institute 将为虚拟生物学计划贡献海量数据集、生物学模型和其他强大研究工具，目标是整合来自多个不同来源的数据，使全球研究社群能够加速科学发现。 - **Arc Institute** (https://arcinstitute.org/) 是一家全栈式 AI 与生物学研究机构，致力于理解复杂疾病的根源。Arc 的研究员获得长期资金支持，并拥有追求大胆想法的自由。其技术中心是研发枢纽，专注于推进 Arc 的 Virtual Cell 和阿尔茨海默病计划，利用基因组工程、多组学以及细胞、哺乳动物和机器学习模型。Arc 成立于2021年，是一家独立的非营利组织，与 Stanford University、University of California, Berkeley 和 University of California, San Francisco 密切合作。*"细胞生物学和细胞响应的预测模型可以告诉我们应该拉动哪些'杠杆'，才能将细胞从疾病状态恢复到健康状态，" Arc 联合创始人兼核心研究员 Patrick Hsu 表示。"通过扩展高质量基础数据集来训练这些模型，我们可以直接加速对复杂疾病的攻克。"* - **Billion Cells Project** 是一项里程碑式的单细胞测序项目，旨在推进研究人员对细胞行为和基因功能的理解。该项目于2025年启动，旨在突破限制生物 AI 模型发展的数据瓶颈，协调了来自 MIT、Stanford University、UC San Francisco、Columbia University、University of Washington、ETH Zurich 和 Genome Institute of Singapore 等领先机构的17个项目，并与产业合作伙伴 10x Genomics 和 Ultima Genomics 协作。*"Biohub 对 Billion Cells Project 和 CELLxGENE 等项目的投资正在生成已经重塑该领域的数据集。我对这项新计划的规模和雄心感到振奋——尤其是对技术开发的投资以增强数据生成的模态和可扩展性，以及对社群建设和开放科学的加倍投入——这些正是通向成功的道路。" Seattle Hub for Synthetic Biology 科学主任 Jay Shendure 表示。* - **Broad Institute** (https://www.broadinstitute.org/) 是一家专注于基因组医学的生物医学研究机构，汇聚了 MIT 和 Harvard 社群的科学家，包括五家教学医院。Broad 的科学家一直站在基因组学革命的前沿，参与了 Human Genome Project、SNP Consortium、International HapMap Consortium、The Cancer Genome Atlas、CRISPR 技术等。特别值得一提的是，Broad 的科学家在单细胞分析的发展中发挥了核心作用，包括单细胞 RNA 测序的奠基性工作、Perturb-Seq、光学混合筛选、多种空间转录组学方法以及一系列广泛使用的分析方法。Broad 的 Cell Initiative 计划是一项大规模计划，旨在将这些方法和能力应用于整个生物医学领域。Broad 致力于开放数据共享和广泛合作。*"生物医学界有着悠久的传统，围绕雄心勃勃的项目联合起来，汇集、分析并自由共享大规模数据，这可以追溯到 Human Genome Project。" Broad Institute 创始主任 Eric S. Lander 表示。"彻底破译细胞的逻辑是一项巨大挑战，但它有潜力变革医学。而且，这将再次需要许多团队和视角的协作。"* - **Human Cell Atlas** (https://www.humancellatlas.org/)（HCA）是一项由多方资助的全球协作计划，旨在创建所有人类细胞——生命的基本单元——的全面参考图谱，作为理解人类健康以及诊断、监测和治疗疾病的基础。自2016年成立以来，HCA 已发展到拥有来自100多个国家1,700多个机构的3,900多名成员。HCA 在开放数据共享和研究代表性及参与公平方面树立了典范。HCA 的下一阶段将汇聚其在技术开发、大规模数据生成、跨系统人类生物学和算法创新方面的集体专长。HCA 将利用下一代空间组学技术推动细胞图谱向三维扩展，同时推进数据整合和模型开发的共享框架，以实现对健康和疾病中细胞行为的预测性理解。 - **Human Protein Atlas** (https://www.proteinatlas.org/)（HPA）是一项于2003年发起的瑞典项目，旨在利用多种组学技术的整合来绘制细胞、组织和器官中所有人类蛋白质的图谱，并维护经人工整理的 Human Protein Atlas 数据库。HPA 拥有成熟的高质量蛋白质组学和成像数据流水线，能够将蛋白质层面的信息与转录组学、细胞和组织数据集进行整合，为理解功能生物学增添了重要维度，并支持对人类细胞更全面的多模态表征。HPA 的下一阶段将包括扰动实验、系统层面的蛋白质组测量和 AI 驱动的建模。*"虽然 AI 为生物学建模带来了全新的强大机遇，但我们仍然深受数据限制的制约。面向现代 AI 驱动生物学的全球协调数据基础正是我们打破数据孤岛、加速迈向高保真生物学模拟器所需要的。HPA 一直是开放科学的倡导者，很高兴能支持这一计划。" Human Protein Atlas 联合主任、Stanford University/KTH 的 Emma Lundberg 表示。* - **Renaissance Philanthropy** (https://www.renaissancephilanthropy.org/) 的创立旨在提升科学和技术领域的雄心。