비영리 연구기관 Biohub는 2026년 10월 7일, 세포의 작동을 예측하는 AI 모델 개발을 지원하는 5개년 계획 ‘Virtual Biology Initiative’의 확대를 발표했습니다. 미국 에너지부(DOE), 미국 국립보건원(NIH), Google DeepMind, Isomorphic Labs, Meta 등이 참여하며, 자금과 데이터, 컴퓨팅 자원, 측정 기술을 합친 협력 규모는 18억 달러입니다.

Biohub는 Meta의 마크 저커버그(Mark Zuckerberg)와 의사 프리실라 챈(Priscilla Chan)이 공동 설립한 연구기관입니다. 계획에 따라 약물 투여 같은 개입이나 조건 변화에 세포가 어떻게 반응하는지 보여주는 실험 데이터를 대규모로 구축하고, 세계 연구자들이 이용할 수 있는 공개 데이터 기반을 마련합니다. 목표는 세포의 작동과 변화에 대한 반응을 컴퓨터로 예측하는 ‘가상 세포’입니다. 이 목표가 실현되면 연구자들은 생물학적 질문을 컴퓨터로 검토하고 실험실에서 시험할 후보를 추릴 수 있습니다. 모델을 학습하려면 현재보다 훨씬 다양한 세포 종류와 조건에서 개입에 대한 반응을 측정한 데이터가 필요합니다.

Biohub는 2026년 4월 29일 계획을 발표하며 당초 5년간 5억 달러를 투입하겠다고 밝혔습니다. 4억 달러는 내부 기술 개발과 대규모 데이터 생성에, 1억 달러는 외부 연구 지원에 배정합니다. 세포 내부의 미세 구조를 관찰하는 극저온 전자 단층촬영(동결 표본을 입체 촬영하는 방법)과 생체 조직 안의 여러 세포를 촬영하는 현미경 기술을 개발하고, 생성한 데이터는 무료로 공개할 방침입니다.

Google DeepMind, AI 신약 개발 기업 Isomorphic Labs, Meta는 이번에 총 3억 달러를 출자해 생명 예측 모델에 필요한 기술과 여러 종류의 정보를 결합한 데이터 세트 구축을 지원합니다. DOE 과학국, NIH, Biohub는 협력 양해각서를 체결했습니다. DOE는 5년간 5억 달러를 초과해 세포 연구 데이터 수집, AI 분석, 실험실 측정과 촬영, 모델링, 컴퓨팅을 추진합니다.

DOE의 계획은 AI로 과학 연구를 가속하려는 ‘Genesis Mission’의 일부입니다. 국립연구소의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터와 X선·중성자 산란, 극저온 전자현미경, 자율 실험실을 활용합니다. NIH는 과거 5억 달러를 초과하는 연방 투자로 구축된 관련 데이터 세트와 저장 기반, 지식 베이스의 제공을 조정하고, Biohub와 함께 AI 학습에 적합하도록 데이터를 표준화합니다.

발표된 18억 달러는 전액 신규 자금이 아니라 기존 데이터와 컴퓨팅 자원도 포함한 협력 규모입니다. Allen Institute, Broad Institute, Gladstone Institutes, Human Cell Atlas, Human Protein Atlas, Wellcome Sanger Institute 등도 참여하며, NVIDIA는 컴퓨팅 기반과 분야별 소프트웨어, 기술 지식으로 지원합니다. Biohub는 기관 간 데이터 결합을 위해 형식과 식별 정보를 표준화하고 통합 접근 창구를 마련합니다.

비영리 연구기관 Biohub는 2026년 10월 7일, 세포의 작동을 예측하는 AI 모델 개발을 지원하는 5개년 계획 ‘Virtual Biology Initiative’의 확대를 발표했습니다. 미국 에너지부(DOE), 미국 국립보건원(NIH), Google DeepMind, Isomorphic Labs, Meta 등이 참여하며, 자금과 데이터, 컴퓨팅 자원, 측정 기술을 합친 협력 규모는 18억 달러입니다.

Biohub는 Meta의 마크 저커버그(Mark Zuckerberg)와 의사 프리실라 챈(Priscilla Chan)이 공동 설립한 연구기관입니다. 계획에 따라 약물 투여 같은 개입이나 조건 변화에 세포가 어떻게 반응하는지 보여주는 실험 데이터를 대규모로 구축하고, 세계 연구자들이 이용할 수 있는 공개 데이터 기반을 마련합니다. 목표는 세포의 작동과 변화에 대한 반응을 컴퓨터로 예측하는 ‘가상 세포’입니다. 이 목표가 실현되면 연구자들은 생물학적 질문을 컴퓨터로 검토하고 실험실에서 시험할 후보를 추릴 수 있습니다. 모델을 학습하려면 현재보다 훨씬 다양한 세포 종류와 조건에서 개입에 대한 반응을 측정한 데이터가 필요합니다.

Biohub는 2026년 4월 29일 계획을 발표하며 당초 5년간 5억 달러를 투입하겠다고 밝혔습니다. 4억 달러는 내부 기술 개발과 대규모 데이터 생성에, 1억 달러는 외부 연구 지원에 배정합니다. 세포 내부의 미세 구조를 관찰하는 극저온 전자 단층촬영(동결 표본을 입체 촬영하는 방법)과 생체 조직 안의 여러 세포를 촬영하는 현미경 기술을 개발하고, 생성한 데이터는 무료로 공개할 방침입니다.

Google DeepMind, AI 신약 개발 기업 Isomorphic Labs, Meta는 이번에 총 3억 달러를 출자해 생명 예측 모델에 필요한 기술과 여러 종류의 정보를 결합한 데이터 세트 구축을 지원합니다. DOE 과학국, NIH, Biohub는 협력 양해각서를 체결했습니다. DOE는 5년간 5억 달러를 초과해 세포 연구 데이터 수집, AI 분석, 실험실 측정과 촬영, 모델링, 컴퓨팅을 추진합니다.

DOE의 계획은 AI로 과학 연구를 가속하려는 ‘Genesis Mission’의 일부입니다. 국립연구소의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터와 X선·중성자 산란, 극저온 전자현미경, 자율 실험실을 활용합니다. NIH는 과거 5억 달러를 초과하는 연방 투자로 구축된 관련 데이터 세트와 저장 기반, 지식 베이스의 제공을 조정하고, Biohub와 함께 AI 학습에 적합하도록 데이터를 표준화합니다.

발표된 18억 달러는 전액 신규 자금이 아니라 기존 데이터와 컴퓨팅 자원도 포함한 협력 규모입니다. Allen Institute, Broad Institute, Gladstone Institutes, Human Cell Atlas, Human Protein Atlas, Wellcome Sanger Institute 등도 참여하며, NVIDIA는 컴퓨팅 기반과 분야별 소프트웨어, 기술 지식으로 지원합니다. Biohub는 기관 간 데이터 결합을 위해 형식과 식별 정보를 표준화하고 통합 접근 창구를 마련합니다.