Biohubと米DOE・NIH、AI向け生物データ整備へ18億ドルの国際投資

何が発表されたのか

Biohub、米国エネルギー省(DOE)、米国国立衛生研究所(NIH)、そして新たな資金提供パートナーは2026年10月7日、生物学の予測AIモデルを可能にするデータを生成し公開する国際的な取り組みを大幅に拡大すると発表した。関係組織は合わせて18億ドルを、資金・データ・計算資源・新しい計測技術に投じる。AI向けの生物データ生成に対する、これまでで最大規模の組織的なコミットメントだとしている。成果は研究コミュニティ向けのオープンなリソースとして提供され、疾患の理解と、最終的には治療の基盤となることを目指す。

この取り組みの中心にあるのは、研究者が実験をデジタル上で行えるようにする予測モデルの構築だ。Biohubの科学責任者であるAlex Rives氏は、正確な生物学の予測モデルが科学上の発見を大幅に加速しうると述べている。仮想細胞の作成は次の時代の科学における最重要課題の一つであり、国家・国際規模での協調的なデータ生成が必要だという立場を示した。

資金と役割分担

DOEは5年間で5億ドル超を、実験計測・モデリング・計算に投じる。DOEが主導する省横断のGenesis Missionを通じ、エクサスケールのスーパーコンピューティングやX線・中性子散乱、クライオ電子顕微鏡・トモグラフィー、自律型ラボラトリーなどを活用する。NIHは、5億ドル超の既存の連邦投資で築かれたデータセットやリポジトリ、知識ベースの提供を調整し、BiohubがそれらをAIモデル訓練向けに標準化する。

民間からはGoogle DeepMind、Isomorphic Labs、Metaが、Virtual Biology Initiativeに合計3億ドルを出資する。生命の予測モデルを構築するために必要な技術とマルチモーダルデータセットの作成が目的だ。Biohub自身も5億ドルを拠出しており、うち4億ドルが計測可能な範囲を広げる新技術、1億ドルがBiohub外の研究に充てられる。

技術的な狙い

取り組みの焦点は、細胞の応答データを、これまで研究されてきたよりもはるかに多くの細胞種や条件に広げることにある。あわせて、細胞や細胞間の相互作用をより大規模・高速・高精度に調べる技術を構築し、検証する。これにより世界の科学コミュニティが、生物学的な問いをデジタル上で予測・回答できるAIモデルを共同で構築・利用できるようになることを狙う。

具体的な計測技術として、細胞内部をほぼ原子レベルの解像度で捉えるクライオ電子線トモグラフィー、生きた組織中の数百万から数十億個の細胞を画像化する顕微鏡技術、分子・細胞・組織・個体レベルで生物を構築・撹乱する工学ツールが挙げられている。これらは予測モデルを訓練するための基礎的な測定データを提供するものだ。

参加機関と今後の論点

学界からはAllen Institute、Broad Institute、Gladstone Institutes、Human Cell Atlas、Human Protein Atlas、Wellcome Sanger Instituteなどが参加する。NVIDIAは高速計算基盤やドメイン特化ソフトウェア、技術支援で取り組みを支える。Renaissance Philanthropyはデータ生成のための資金拡大を担う。Biohubは共有標準や共通識別子、単一のアクセスポイントを整えることで、各データセットを統一的に扱える層を構築しようとしている。

一方、生成されるデータの具体的な公開時期や利用条件、日本を含む海外の研究者がどう参加できるかの詳細は、この発表では示されていない。Virtual Biology Initiativeは2026年4月に発表されており、今回の拡大がどの段階の進展を意味するのかも原文からは明確でない。既存のCELLxGENEやCryoET Data Portalといった基盤との統合方法も、現時点では公表されていない。