O Biohub, de Priscilla Chan e Mark Zuckerberg, uniu forças com o Departamento de Energia dos EUA (DOE), os Institutos Nacionais de Saúde (NIH), Meta, Google DeepMind e Isomorphic Labs em sua Iniciativa de Biologia Virtual para gerar dados prontos para IA em modelos preditivos de biologia.
As organizações estão contribuindo com US$ 1,8 bilhão em financiamento, dados e compromissos de computação combinados, um avanço financeiro significativo para a Virtual Biology Initiative, lançada em abril com US$ 500 milhões.
Os conjuntos de dados celulares atuais rodam em centenas de milhões de células, mas um modelo preditivo preciso exigirá bilhões e, eventualmente, trilhões, disse à Reuters o chefe de ciência da Biohub, Alex Rives. "Precisamos capturar a linguagem da biologia, precisamos capturar a linguagem da célula. E isso não existe hoje", disse ele.
Para avançar a IA no espaço biológico, o DOE está investindo mais de 500 milhões de dólares ao longo de cinco anos em medição, modelagem e computação laboratoriais para construir um recurso de dados abertos. O NIH contribuirá com conjuntos de dados e repositórios relevantes desenvolvidos por meio de mais de 500 milhões de dólares em investimentos federais anteriores, com a Biohub trabalhando para padronizá-los para treinamento em IA.
Meta, Google DeepMind e Isomorphic Labs estão investindo coletivamente mais 300 milhões de dólares.
Construindo os dados para modelos preditivos
Os pesquisadores utilizarão técnicas como a transcriptômica espacial, que mapeia a atividade molecular dentro do tecido intacto, juntamente com tecnologias para imagem e perturbação da biologia em níveis molecular, celular, tecidal e de organismo inteiro.
A Biohub está trabalhando com o Allen Institute, Broad Institute, Human Cell Atlas, Human Protein Atlas e Wellcome Sanger Institute para desenvolver padrões compartilhados e identificadores comuns, para que conjuntos de dados produzidos por diferentes grupos possam ser usados juntos. O Biohub também planeja criar um único ponto de acesso para os conjuntos de dados, embora não tenha fornecido detalhes sobre como esse acesso funcionará.
A Biohub pretende tornar o material abertamente disponível para a comunidade de pesquisa mais ampla, fornecendo aos cientistas mais dados de treinamento para modelos que podem prever respostas biológicas e perguntas de teste digitalmente. A Biohub afirma que tais modelos podem ajudar pesquisadores a entender os mecanismos das doenças e explorar novas abordagens de tratamento.
Em maio, a Biohub lançou três modelos de IA para mapear proteínas, prever suas estruturas e projetar ligadores de proteínas, parte de seu trabalho mais amplo em modelos computacionais de biologia.
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