非営利研究組織Biohubは2026年10月7日、細胞の働きを予測するAIモデルの開発を支える5カ年計画「Virtual Biology Initiative」の拡大を発表しました。米エネルギー省（DOE）、米国立衛生研究所（NIH）、Google DeepMind、Isomorphic Labs、Metaなどが参加し、資金、データ、計算資源、計測技術を合わせて18億ドル規模の協力になります。

BiohubはMetaのマーク・ザッカーバーグ氏と医師のプリシラ・チャン氏が共同創設した研究組織です。計画では、薬剤投与などの介入や条件の変化に細胞がどう反応するかを示す実験データを大規模に整備し、世界の研究者が使える公開データ基盤を築きます。目標は、細胞の働きや変化への反応をコンピューター上で予測する「仮想細胞」です。実現すれば、研究者は生物学上の問いを計算機上で検討し、実験室で試す候補を絞り込める可能性があります。学習には、現在よりはるかに多くの細胞種と条件について、介入への反応を測ったデータが必要です。

Biohubは計画を2026年4月29日に発表し、当初、5年間で5億ドルを拠出すると表明しました。4億ドルは内部の技術開発や大規模なデータ生成に、1億ドルは外部研究の支援に充てます。細胞内部の微細構造を観察するクライオ電子線トモグラフィー（凍結試料を立体撮影する手法）や、生体組織内の多数の細胞を撮影する顕微鏡技術を開発し、生成データを無償公開する方針です。

Google DeepMind、AI創薬企業Isomorphic Labs、Metaは今回、合計3億ドルを拠出し、生命の予測モデルに必要な技術と複数種類の情報を組み合わせたデータセットの構築を支援します。DOE科学局、NIH、Biohubは協力覚書を締結しました。DOEは5年間で5億ドル超を投じ、細胞研究のデータ収集、AI解析、実験室での計測・撮影、モデリング、計算を進めます。

DOEの取り組みは、AIで科学研究の加速を目指す「Genesis Mission」の一環です。国立研究所のエクサスケール・スーパーコンピューターや、X線・中性子散乱、クライオ電子顕微鏡、自律型実験室を活用します。NIHは、過去に5億ドル超の連邦投資で整備された関連データセット、保管基盤、知識ベースの提供を調整し、BiohubとAI学習に適したデータの標準化を進めます。

発表された18億ドルは全額が新規資金ではなく、既存のデータ資源や計算資源も含む協力規模です。Allen Institute、Broad Institute、Gladstone Institutes、Human Cell Atlas、Human Protein Atlas、Wellcome Sanger Instituteなども参加し、NVIDIAは計算基盤、分野別ソフトウェア、技術知識で支援します。Biohubは機関間でデータを組み合わせられるよう、形式や識別情報を共通化し、一括アクセス窓口を整備します。

非営利研究組織Biohubは2026年10月7日、細胞の働きを予測するAIモデルの開発を支える5カ年計画「Virtual Biology Initiative」の拡大を発表しました。米エネルギー省（DOE）、米国立衛生研究所（NIH）、Google DeepMind、Isomorphic Labs、Metaなどが参加し、資金、データ、計算資源、計測技術を合わせて18億ドル規模の協力になります。

BiohubはMetaのマーク・ザッカーバーグ氏と医師のプリシラ・チャン氏が共同創設した研究組織です。計画では、薬剤投与などの介入や条件の変化に細胞がどう反応するかを示す実験データを大規模に整備し、世界の研究者が使える公開データ基盤を築きます。目標は、細胞の働きや変化への反応をコンピューター上で予測する「仮想細胞」です。実現すれば、研究者は生物学上の問いを計算機上で検討し、実験室で試す候補を絞り込める可能性があります。学習には、現在よりはるかに多くの細胞種と条件について、介入への反応を測ったデータが必要です。

Biohubは計画を2026年4月29日に発表し、当初、5年間で5億ドルを拠出すると表明しました。4億ドルは内部の技術開発や大規模なデータ生成に、1億ドルは外部研究の支援に充てます。細胞内部の微細構造を観察するクライオ電子線トモグラフィー（凍結試料を立体撮影する手法）や、生体組織内の多数の細胞を撮影する顕微鏡技術を開発し、生成データを無償公開する方針です。

Google DeepMind、AI創薬企業Isomorphic Labs、Metaは今回、合計3億ドルを拠出し、生命の予測モデルに必要な技術と複数種類の情報を組み合わせたデータセットの構築を支援します。DOE科学局、NIH、Biohubは協力覚書を締結しました。DOEは5年間で5億ドル超を投じ、細胞研究のデータ収集、AI解析、実験室での計測・撮影、モデリング、計算を進めます。

DOEの取り組みは、AIで科学研究の加速を目指す「Genesis Mission」の一環です。国立研究所のエクサスケール・スーパーコンピューターや、X線・中性子散乱、クライオ電子顕微鏡、自律型実験室を活用します。NIHは、過去に5億ドル超の連邦投資で整備された関連データセット、保管基盤、知識ベースの提供を調整し、BiohubとAI学習に適したデータの標準化を進めます。

発表された18億ドルは全額が新規資金ではなく、既存のデータ資源や計算資源も含む協力規模です。Allen Institute、Broad Institute、Gladstone Institutes、Human Cell Atlas、Human Protein Atlas、Wellcome Sanger Instituteなども参加し、NVIDIAは計算基盤、分野別ソフトウェア、技術知識で支援します。Biohubは機関間でデータを組み合わせられるよう、形式や識別情報を共通化し、一括アクセス窓口を整備します。