Biohubの科学部門責任者Alex Rivesによると、既存のデータセットは数億個の細胞をカバーしている。一方、精度の高いAI「バーチャル細胞」には、数十億個、最終的には数兆個の細胞から得たデータが必要になる可能性がある。GoogleとMetaは、この隔たりを埋める18億ドル規模の取り組みに参加する。
10月7日、Mark ZuckerbergとPriscilla Chanが設立した非営利団体Biohubは、政府およびテクノロジー分野の新たなパートナーを迎え、Virtual Biology Initiativeを拡大すると発表した。計画では、細胞が薬物や周囲の環境変化にどう反応するかを予測できるAIモデル向けに、標準化された生物学的データセットを作成する。将来的には、科学者が時間と費用をかけて実験室で検証する前に、デジタル上でアイデアを試せるようになる可能性がある。ただし今回の発表は、完成した汎用バーチャル細胞モデルを提示したものではない。
Biohubのバーチャル細胞プロジェクトを支える18億ドル
Reutersは、この取り組みが新たな投資と、過去に資金提供された研究資源を組み合わせたものだと報じた。Google DeepMind、Meta、Isomorphic Labsの3社は合わせて3億ドルを投資するのであり、各社が3億ドルずつ出すわけではない。
拠出者 | 拠出額 | 役割 |
| Biohub | 4月に5億ドルを拠出すると表明 | 測定技術に4億ドル、外部研究に1億ドル |
| Google DeepMind、Meta、Isomorphic Labs | 合計3億ドル | 民間投資 |
| 米エネルギー省 | 5年間で5億ドル超 | 測定、モデリング、コンピューティング |
| 米国立衛生研究所（NIH） | 過去に提供された5億ドル超の資金による資源 | 既存のデータセットとリポジトリ |
NIHの拠出は、新たに約束された現金ではない。DOEの支出も5年間にわたるため、18億ドルという数字は、資金と既存資産を合わせたものだ。
バーチャル細胞の構築は実際の生物学的データから始まる
バーチャル細胞は、実際の実験で得られた測定結果を使い、細胞が介入にどう反応するかを予測する。The Vergeは、これにより科学者が生物学的な問題をデジタル上で調べ、実験室で実施する有望な実験を選べるようになることをBiohubが期待していると指摘した。
生きた細胞を大規模に測定する
研究者は、組織内の分子活動をマッピングする空間トランスクリプトミクスや、細胞の反応を測定するスクリーニングを使ってデータを収集する。Interesting Engineeringは、クライオ電子線トモグラフィーや、数百万から数十億個の細胞を画像化することを目的とした顕微鏡システムなど、追加のツールについて説明した。
米エネルギー省は、エクサスケールコンピューティングや画像化装置といった、国立研究所の能力を提供する。NVIDIAはアクセラレーテッドコンピューティングと技術支援を提供する。Biohubは、各研究所が測定結果を組み合わせて利用可能な学習用データセットにできるよう、共通規格を整備する計画だ。
細胞の挙動を予測するAIを訓練する
データを増やすことは課題の一部にすぎない。研究者は、モデルが訓練に使っていない実験でも、細胞の反応を正しく予測できるかどうかも検証しなければならない。
Axiosは、さらに不確実な点を指摘した。生物学的データセットが増えるにつれて、他のAIモデルと同じように、細胞全体のモデルの性能が予測可能な形で向上するかどうかは、まだ誰にも分かっていない。Axiosは、老化、再生、アルツハイマー病を、予測細胞が長期的に調査に役立つ可能性のある問題として挙げた。不足している学習データの多くは、まず実際の実験を通じて生成しなければならない。
eWeekの見解：重要なのは精度の検証
18億ドルという見出しは、完全に新たな現金を意味するのではなく、新たな拠出と既存の科学的資源を合わせたものだ。バイオテクノロジー企業や研究チームが注目すべき節目は、これらのモデルが、訓練に使っていない実験で細胞の反応を予測できるかどうかだ。商業パートナーは早期のデータアクセスによって研究上の先行優位を得られる可能性があるが、アクセスだけでは予測精度を証明できない。実験室での試験によって予測が検証されるまでは、医薬品開発の迅速化は、実証された効果ではなく目標にとどまる。
データセットは最終的に公開されるが、商業パートナーは早期アクセスを得る。Axiosによると、研究に資金を提供する企業は、自らの支援で生成されたデータに1年間、独占的にアクセスできる。
Biohubはまた、この取り決めによって民間投資を促しながら、長期的には研究を科学コミュニティーに開放できるとしている。Reutersは、政府資金による研究には同じ制限が適用されないと指摘した。
Biohub、約1年で最初のデータセットを見込む
RivesはReutersに対し、約1年で最初のデータセットが完成し、精度の高い予測モデルが5年以内に実現すると見込んでいると語った。これらは研究上の見通しであり、納入日の保証ではない。研究者は、データを使って訓練したモデルが、新たな実験で細胞の反応を正確に予測できるかを検証する必要がある。
初期の成果によって、このアプローチをより大規模に機能させられるかどうかについて、科学者はより明確な見通しを得られるはずだ。モデルの予測を検証するには、今後も実験室での実験が必要になるが、信頼できる結果が得られれば、研究者が有望な治療法を特定し、病気をより効率的に調査するのに役立つ可能性がある。
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