Марк Цукерберг інвестує $500 млн у віртуальну біологію
Нова ініціатива в біології
Марк Цукерберг, співзасновник Facebook, разом із Прісцілою Чан оголосили про масштабну інвестицію в розмірі $500 мільйонів, яка буде реалізована протягом наступних п’яти років. Це фінансування, яке надається через їхню некомерційну організацію Biohub, є частиною Virtual Biology Initiative (Ініціатива віртуальної біології). Основна мета ініціативи полягає в створенні предиктивних AI-моделей людських клітин, які допомагатимуть вивчати механізми різних захворювань у цифровому середовищі.
Розподіл інвестицій
З озвучених $500 млн, $400 млн буде спрямовано на внутрішні розробки Biohub. Серед основних напрямків фінансування — новітні технології мікроскопії, молекулярна інженерія та обчислювальна інфраструктура. Ще $100 млн передбачено для зовнішніх дослідників і наукових партнерів по всьому світу. Усі отримані набори даних будуть відкритими та безкоштовно доступними для наукової спільноти.
Необхідність збільшення обсягів даних
Алекс Рівес, голова наукового підрозділу Biohub, підкреслив, що нинішні бази даних містять близько мільярда клітин. Однак для створення точних предиктивних моделей цього обсягу даних може бути недостатньо. Рівес закликав до співпраці інших фондів, оскільки досягнення необхідного масштабу вимагає скоординованих глобальних зусиль.
Конкуренція в технологіях
Biohub функціонує в умовах зростаючої конкуренції серед великих технологічних компаній. Наприклад, Isomorphic Labs, дочірня структура Alphabet, використовує AI для пошуку нових лікарських засобів. Компанія Microsoft вже представила кілька медичних AI-моделей, спрямованих на геноміку, медичну візуалізацію та обробку клінічних записів.
У січні 2026 року Biohub уклала угоду з Tahoe Therapeutics та Arc Institute для створення найбільшого набору даних, що включає понад 120 мільйонів клітин і 225 000 пертурбаційних взаємодій. Цей новий набір даних перевищує попередній рекорд у чотири рази.
Висновок
Ініціатива віртуальної біології від Марка Цукерберга та Прісціли Чан є значним кроком у використанні штучного інтелекту для медичних досліджень. У відкритості даних та можливості залучення міжнародної наукової спільноти криється потенціал для зміни підходів до вивчення захворювань та пошуку нових лікарських засобів.
