Biohub khởi động Sáng kiến Sinh học ảo với 500 triệu USD để xây dựng mô hình AI dự đoán sự sống

Biohub hôm nay đã công bố Sáng kiến Sinh học ảo (Virtual Biology Initiative), một chương trình mang tính bước ngoạt kéo dài 5 năm nhằm thúc đẩy nỗ lực toàn cầu trong việc tạo ra các công nghệ và tập dữ liệu đa phương thức cần thiết để xây dựng các mô hình dự đoán về sự sống. Tổ chức này cam kết chi 500 triệu USD cho nỗ lực này, bao gồm 100 triệu USD để hỗ trợ việc tạo dữ liệu phối hợp trên toàn cầu và 400 triệu USD để tạo dữ liệu quy mô lớn cũng như phát triển công nghệ thế hệ tiếp theo.

Dữ liệu quy mô lớn là chìa khóa của mô hình dự đoán

Lần đầu tiên trong lịch sử, việc hình dung một mô hình dự đoán tế bào với độ chính xác cao đang trở nên khả thi. Mặc dù nền tảng khoa học và công nghệ đã sẵn sàng, nhưng đạt được mục tiêu này sẽ yêu cầu lượng dữ liệu lớn hơn nhiều cấp độ so với những gì hiện có.

Việc tạo ra dữ liệu này sẽ đòi hỏi sự nỗ lực phối hợp đáng kể từ các tổ chức và nhà tài trợ hàng đầu. Biohub cam kết cung cấp nguồn lực để hỗ trợ nỗ lực này, bao gồm sức mạnh tính toán quy mô lớn, các công nghệ tiên tiến để đo lường, hình ảnh và lập trình sinh học, cũng như khoa học sinh học và AI tiên phong.

Đặc biệt, Biohub sẽ mở dữ liệu do họ tạo ra để cộng đồng khoa học toàn cầu sử dụng miễn phí.

Hợp tác với NVIDIA và các đối tác toàn cầu

Nhiều tổ chức khác đang cùng hợp tác với Biohub, bao gồm Viện Allen, Viện Arc, Viện Broad và Viện Wellcome Sanger, cũng như các hiệp hội như Human Cell Atlas và Human Protein Atlas. Các nhóm này cam kết làm việc cùng nhau thông qua các nỗ lực phối hợp và độc lập hướng tới mục tiêu chung.

Là đối tác công nghệ chính, NVIDIA sẽ hỗ trợ sáng kiến này bằng cách tận dụng hạ tầng tính toán tăng tốc, phần mềm chuyên biệt và chuyên môn kỹ thuật. Điều này sẽ giúp Biohub và hệ sinh thái đối tác của họ tạo ra, xử lý và phân tích các tập dữ liệu quy mô lớn để huấn luyện và triển khai các mô hình có tác động lớn cho sinh học.

Renaissance Philanthropy cũng tham gia nỗ lực này để thúc đẩy mở rộng nguồn vốn cho việc tạo dữ liệu.

Ứng dụng tiềm năng trong y học

Các mô hình dự đoán chính xác về sự phức tạp khổng lồ của tế bào có thể giúp các nhà khoa học hiểu rõ các cơ chế cơ bản và tìm ra nguyên nhân gây bệnh. Những mô hình này cho phép các nhà nghiên cứu đặt câu hỏi và trả lời dưới dạng kỹ thuật số với quy mô và tốc độ vượt xa khả năng của phòng thí nghiệm hiện nay, từ đó tăng tốc khám phá khoa học và mở ra các phương pháp điều trị mới.

Alex Rives, Trưởng phòng Khoa học của Biohub, chia sẻ: "Để xây dựng trí tuệ nhân tạo có thể đại diện chính xác toàn bộ sự phức tạp của sinh học và tăng tốc nghiên cứu khoa học, chúng ta cần lượng dữ liệu lớn hơn nhiều cấp độ so với hiện tại. Chúng ta cần các công nghệ mới để quan sát tế bào, từ cấp độ phân tử đến cấp độ mô. Tại Biohub, chúng tôi cam kết nguồn lực để giải quyết vấn đề này."

Sáng kiến này là bước tiếp theo trong nỗ lực kéo dài một thập kỷ của Biohub nhằm thúc đẩy công nghệ đo lường tế bào và tăng tốc sự hiểu biết về sinh học tế bào.