为生物学预测AI模型开放数据：18亿美元资金到位

# 生物学预测性AI模型的开放数据：18亿美元承诺 来源: https://biohub.org/news/virtual-biology-initiative-expansion/?_bhlid=56f59fae888a1b021c9c0e773869a3848e643da5 **加州雷德伍德城，2026年10月7日** — Biohub、美国能源部、国立卫生研究院（NIH）以及新的资助合作伙伴今日宣布，一项旨在生成并开放获取生物学预测性AI模型所需数据的国际合作项目将大幅扩展。这些机构共同投资18亿美元，涵盖资金、数据、算力和新型测量技术，这是迄今为止为生成AI就绪生物数据所做的最大规模协调投入。最终成果将是一个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与美国能源部（DOE）科学办公室和国立卫生研究院（NIH）达成合作，共同推进人工智能在生物学领域的前沿发展。DOE将在五年内投资超过5亿美元，用于实验室测量、建模和计算，以支持构建AI就绪开放数据资源的国际项目。NIH将协调提供超过5亿美元此前联邦投资所开发的相关数据集、数据库和知识库，这些投资均与该倡议方向一致。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 共同向[虚拟生物学倡议](https://biohub.org/news/virtual-biology-initiative/)投资3亿美元，用于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和使用AI模型，让研究者能够以数字化方式提出、预测和回答生物学问题，从而加速开辟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，将细胞对干预措施的响应数据扩展到远超以往研究范围的更多细胞类型和条件，并构建和验证能够在更大规模、更快速度和更高精度下研究细胞及细胞间相互作用的技术。 "一个准确的生物学预测模型能够极大地加速科学发现，使科学家能够以数字化方式开展实验。由此获得的洞见将极大增进我们对疾病的理解，并开辟全新的治愈之路。"Biohub科学主管 Alex Rives 表示，"正因具备这种潜力，构建虚拟细胞成为下一科学时代最重要的挑战之一。这需要国家和国际层面的协调数据生成工作，这也是这些合作伙伴携手合作的原因。我们邀请全球科学界加入我们共同推进这一项目。" 虚拟生物学倡议于2026年4月宣布，旨在协调各机构和学科间的数据生成工作，构建AI就绪的开放数据集，以支持生命预测模型。Biohub最初承诺的5亿美元资金为这项工作奠定了基础：其中4亿美元用于支持拓展生物学家测量能力的新技术，包括能够在细胞内部分辨近原子级细节的冷冻电子断层扫描技术、能够对活体组织中数百万至数十亿细胞进行成像的显微技术，以及在分子、细胞、组织和整体生物体层面构建和调控生物学的工程工具。另外1亿美元用于资助Biohub之外的研究。 "要生成解决预测性系统生物学问题所需的数据，必须突破当前任何单一机构的生产能力极限。"Isomorphic Labs 总裁 Max Jaderberg 表示，"作为创始成员加入虚拟生物学倡议，Isomorphic Labs 正在帮助构建一个庞大的多模态数据基础。这一倡议将生成推动行业迈向生物学下一个重大突破所需的数据。" 通过由能源部牵头的跨部门计划"创世使命"（Genesis Mission），DOE将在五年内向基础细胞研究投入超过5亿美元，涵盖数据采集、AI分析、测量与成像、建模和计算，充分利用国家实验室体系中的百亿亿次超级计算、X射线和中子散射、冷冻电子显微镜和断层扫描以及自主实验室等资源。 "这项合作伙伴关系是利用人工智能实现公共利益的关键一步。"能源部科学副部长 Darío Gil 表示，"通过将DOE的百亿亿次计算、实验测量和建模资源——包括联合基因组研究所、环境分子科学实验室的一流用户设施以及先进的结构光束线——与Biohub独特的AI模型、工具开发和生物数据能力相结合，我们正在为开放科学树立新标准，这将加速医学和生物技术领域的发现。" 通过其[生物创世使命](https://www.nih.gov/bio-genesismission)，NIH将汇集现有的生物医学数据集、国家数据基础设施和研究项目，帮助为更广泛的科学界构建AI就绪资源。NIH在生物医学研究领域的大量投资为这项工作奠定了基础，相关资源包括NIH国家医学图书馆（NLM）和[国家生物技术信息中心](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/)编目的国家生物医学数据库，以及[NIH共同基金](https://info.cfde.cloud/)项目——这些项目已在开发协调的生物学图谱、共享数据标准和AI就绪的生物医学数据集。 "通过整合资源和专业知识，我们能够加速通用细胞模型的开发，使其具备足够的生物复杂性，以预测任何细胞对干预的响应。"NIH副主管（项目协调、规划与战略举措，DPCPSI）Nicole Kleinstreuer 博士表示，"这些模型带来的回报将是广泛而深远的，相比仅依靠实验室实验达成同样结果，有望大幅缩短医学突破的时间。" 此外，拥有从人类基因组计划以来组织变革性国际合作经验的领先科学机构和联盟也汇聚一堂，帮助凝聚学术界和产业界的科学社区，共同制定有效的科学战略，以最大化虚拟生物学的影响力。参与机构包括 Allen Institute、Broad Institute、Gladstone Institutes、人类细胞图谱（Human Cell Atlas）、人类蛋白质图谱（Human Protein Atlas）和 Wellcome Sanger 研究所。这些机构致力于在虚拟生物学倡议框架内合作，同时也通过各自独立的举措朝这一共同目标努力。NVIDIA将为该倡议提供支持，助力其利用加速计算基础设施、领域专用软件和技术专业知识。Renaissance Philanthropy正在帮助扩大数据生成的资金来源。 随着该倡议逐步成形，Biohub正在联合跨学科、跨行业的合作伙伴，构建使数据集能够以统一方式运作的中间层——共享标准、通用标识符和统一访问入口。同等重要的是围绕这些资源建设科学社区——召集跨机构、跨学科的研究者，连接互补的专业知识和能力，创造共同定义和追求重大科学问题的机会。过去十年间，Biohub不断拓展测量技术和开放数据集的覆盖范围与影响力，主导了包括 [Tabula Sapiens](https://tabula-sapiens.sf.czbiohub.org/)、[OpenCell](https://opencell.sf.czbiohub.org/) 和 [Zebrahub](https://zebrahub.sf.czbiohub.org/) 在内的项目。它还建设和维护了社区数据基础设施，包括 [CELLxGENE](https://cellxgene.cziscience.com/) 和 [CryoET 数据门户](https://cryoetdataportal.czscience.com/)。虚拟生物学倡议在这些经验基础上，旨在实现任何单一机构都无法独立完成的规模化协调工作。 "构建虚拟细胞的探索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的开放实验生物数据来揭示活细胞如何行为和响应变化，我们就无法解决这一挑战。"Google DeepMind AI for Science副总裁、Google Cloud首席科学家 Pushmeet Kohli 表示，"对生物数据生成的这项投资将有助于创建一个开放、标准化的数据公地，为全球研究者更好地建模生物学奠定他们所需的基础。" \#\#\# **关于 Biohub**Biohub 是一家 501(c)(3) 非营利研究机构，致力于融合前沿人工智能与生物学以加速科学发展。凭借其计算能力、AI研究与工程实力，以及用于测量、成像和编程生物学的尖端技术，Biohub正在使全球科学家能够利用AI驱动的生物学研究细胞如何作为一个系统运作和组织——其终极使命是治愈或预防所有疾病。了解更多请访问 [biohub.org](https://biohub.org/)。 **媒体联系**Biohub [[email protected]](mailto:[email protected])