7 октября 2026 года Biohub — благотворительная инициатива генерального директора Meta Марка Цукерберга и его супруги, доктора Присциллы Чан — объявила, что правительство США, Meta Platforms и Alphabet (совместно с Google DeepMind) присоединились к проекту по созданию открытых наборов данных для обучения моделей искусственного интеллекта (ИИ) в биологических исследованиях. Как сообщает Reuters, благодаря новым обязательствам общий объём инвестиций в инициативу достиг $1,8 млрд. Средства направят на финансирование Virtual Biology Initiative — программы, цель которой измерять реакцию клеток на изменения в гораздо большем числе условий, чем учёные изучали до сих пор, и на основе этих данных создавать прогностические модели, способные заметно сократить сроки разработки лекарств (сейчас этот процесс занимает годы).
Распределение инвестиций
Согласно официальному заявлению Biohub, средства новых партнёров распределены следующим образом. Meta, Google DeepMind и стартап Isomorphic Labs, специализирующийся на разработке лекарств, совместно инвестируют $300 млн. Министерство энергетики США (Department of Energy) выделит более $500 млн в течение пяти лет на лабораторные измерения, моделирование и вычисления.
Национальные институты здравоохранения (NIH) будут координировать наборы данных и репозитории, созданные на более чем $500 млн ранее выделенного федерального финансирования; Biohub стандартизирует их для обучения ИИ. Как отмечает Reuters, эти обязательства последовали за $500 млн, которые Biohub направил на проект в апреле 2026 года. Таким образом, число крупных партнёров Virtual Biology Initiative резко выросло, и проект объединил крупнейших игроков государственного и частного секторов.
Международное сотрудничество расширяется
В официальном заявлении Biohub от 7 октября подтверждено, что Biohub, Министерство энергетики США, NIH и новые финансовые партнёры объявили о расширении международной инициативы, направленной на создание данных, которые сделают возможными прогностические модели ИИ для борьбы с болезнями. В официальном заявлении общий объём обязательств на новом этапе указан как «почти $2 млрд», тогда как Reuters со ссылкой на данные Biohub сообщает об общей сумме $1,8 млрд.
Инициатива описывается как межотраслевое сотрудничество: государственные ведомства объединяют лабораторную инфраструктуру и вычислительные мощности, а технологические компании — опыт в моделировании ИИ и финансирование. Biohub представил это как масштабное расширение международных усилий по созданию данных для биологических исследований.
Открытая наука и эмбарго
Наборы данных в конечном итоге будут опубликованы в открытом доступе, однако финансирующие их компании получат первоочередной доступ. По словам научного руководителя Biohub Алекса Ривза, для коммерческих партнёров устанавливаются периоды эмбарго — в течение этого времени партнёрские группы работают с данными, после чего они становятся открытым научным ресурсом.
«Для коммерческих партнёров установлены периоды эмбарго: определённое время группы работают с данными, после чего они представляются в качестве открытого научного ресурса», — сказал Алекс Ривз, научный руководитель Biohub (Reuters).
Biohub описывает этот порядок как способ привлечения частных средств в проект открытой науки. Параллельная работа, финансируемая государством, таких ограничений иметь не будет. На следующем этапе Biohub планирует обратиться к фармацевтическим компаниям и благотворительным организациям — это послужит дальнейшему расширению модели открытой науки.
Цели пятилетнего плана
Задача Virtual Biology Initiative — измерять реакцию клеток на изменения в гораздо большем числе условий, чем учёные изучали до сих пор, и на основе этих данных создавать прогностические модели, способные заметно сократить сроки разработки лекарств.
Данные будут собираться рядом методов: пространственная транскриптомика (spatial transcriptomics) — картирование молекулярной активности внутри целостной ткани; а также скрининги, фиксирующие реакцию клеток на изменения окружающей среды. Большая часть этих данных никогда прежде не собиралась скоординированным образом.
«Биология до сих пор была умной наукой, основанной на открытиях. Мы всегда сохраняли это как общее достояние, а не только для одной группы, — чтобы оно со временем наращивалось само на себя», — сказала Присцилла Чан в интервью (Reuters).
По словам Алекса Ривза, нынешние наборы клеточных данных охватывают сотни миллионов клеток, однако для точных прогностических моделей потребуются миллиарды, а в будущем — триллионы клеточных данных. Он подчеркнул, что такая работа обычно занимает десятилетия, а партнёры намерены уложиться в пять лет: первый набор данных будет готов примерно через год, а точные прогностические модели, как ожидается, будут созданы в течение пяти лет. В официальном заявлении Biohub также отмечается, что проект направлен на создание базовых данных для моделей ИИ, предназначенных для прогнозирования и лечения заболеваний (официальное заявление Biohub).
