Biohub расширяет программу Virtual Biology, направленную на создание так называемых «виртуальных клеток». Речь идет о вычислительных моделях, которые в будущем смогут предсказывать, как реальные клетки поведут себя при изменении условий, воздействии лекарств или развитии заболеваний.
Google DeepMind и Isomorphic Labs совместно инвестируют в проект $300 млн. Министерство энергетики США собирается направить более $500 млн в течение пяти лет на биологические измерения, моделирование и вычислительную инфраструктуру. Еще свыше $500 млн составляют уже сделанные федеральные инвестиции, ресурсами которых будет управлять Национальный институт здравоохранения США.
Сам Biohub ранее выделил на программу Virtual Biology еще $500 млн. Значительная часть этих средств предназначена для технологий, позволяющих получать чрезвычайно подробные данные о клетках, включая криоэлектронную томографию и системы микроскопии, способные исследовать миллионы и даже миллиарды клеток в живых тканях.
Главной задачей станет не просто накопление биологических данных, а их стандартизация. Эксперименты проводятся на разных приборах, разными методами и с различными типами клеток, поэтому Biohub и партнеры хотят разработать общие форматы и единую систему доступа. Полученные наборы данных планируется сделать открытыми для исследователей.
Для обработки огромных объемов информации предполагается задействовать американские национальные лаборатории и суперкомпьютеры экзафлопсного класса. NVIDIA предоставит ускоренные вычислительные технологии, программное обеспечение и техническую экспертизу.
В перспективе такие данные должны позволить создавать модели, способные прогнозировать реакцию клеток еще до проведения реального лабораторного эксперимента. Это потенциально может ускорить изучение заболеваний и поиск новых лекарств, поскольку часть гипотез ученые смогут предварительно проверять в цифровой среде.
Однако универсальной «виртуальной клетки», способной надежно моделировать произвольные биологические процессы, пока не существует. Почти $1,8 млрд фактически пойдут на создание экспериментальных данных, измерительных технологий и вычислительной инфраструктуры, без которых разработка подобных моделей невозможна.
