Google и Meta* вложат 300 миллионов долларов в разработку ИИ-моделей живых клеток

Google DeepMind, Meta* и Isomorphic Labs совместно выделят 300 миллионов долларов на разработку искусственного интеллекта, способного предсказывать поведение живых клеток. Компьютерные модели должны помочь учёным определять, как клетки реагируют на лекарства, генетические изменения и различные заболевания. Проект входит в международную программу стоимостью 1,8 миллиарда долларов, объединяющую технологические компании, научные организации и государственные ведомства США.

О расширении программы Virtual Biology Initiative 7 октября 2026 года объявила некоммерческая исследовательская организация Biohub, созданная при поддержке Марка Цукерберга и Присциллы Чан. К инициативе присоединились Google DeepMind, Isomorphic Labs, Meta*, Министерство энергетики США и Национальные институты здравоохранения (NIH). Основная задача — собрать огромные массивы биологических данных для обучения нейросетей, способных моделировать работу клеток.

Министерство энергетики США направит более 500 миллионов долларов в течение пяти лет на лабораторные исследования, компьютерное моделирование и вычислительные мощности. Ещё 500 миллионов долларов Biohub выделила при запуске программы в апреле 2026 года. NIH предоставят научные данные и исследовательскую инфраструктуру, созданные благодаря более чем 500 миллионам долларов ранее выделенного федерального финансирования.

Таким образом, общая сумма в 1,8 миллиарда долларов включает новые инвестиции, существующие научные ресурсы и вычислительную инфраструктуру. Эти средства и возможности будут направлены прежде всего на получение биологических данных, без которых невозможно создать достаточно точные модели клеточных процессов.

Разработчики намерены создать системы искусственного интеллекта, способные воспроизводить поведение живых клеток в различных условиях. Например, исследователь сможет задать модели определённое лекарственное соединение и получить прогноз того, как изменится активность генов, какие биохимические процессы затронет вещество и как клетка отреагирует на воздействие.

Для этого недостаточно знать последовательность ДНК или структуру отдельных белков. Необходимо учитывать взаимодействия тысяч молекул, работу генов, обмен веществ и сигнальные процессы внутри клетки. Причём её реакция зависит от типа ткани, состояния организма и окружающих условий.

Для сбора необходимых данных учёные планируют использовать современные методы микроскопии и молекулярного анализа. Криоэлектронная томография позволит исследовать внутреннее строение клеток с разрешением, приближающимся к атомному. Другие технологии помогут одновременно наблюдать за миллионами и миллиардами клеток в живых тканях и фиксировать изменения, происходящие после экспериментального воздействия.

Министерство энергетики США предоставит исследователям доступ к национальным лабораториям, суперкомпьютерам эксафлопсного класса и оборудованию для рентгеновских и нейтронных исследований. Эти ресурсы будут использоваться для получения новых измерений, обработки больших массивов данных и обучения сложных нейросетевых моделей.

Одной из главных трудностей остаётся нехватка сопоставимых биологических данных. Хотя учёные уже располагают информацией об огромном количестве клеток, её недостаточно для точного прогнозирования всех происходящих внутри них процессов. Кроме того, результаты разных лабораторий нередко получены с использованием несовместимых методов и форматов.

Biohub намерена создать общую инфраструктуру, которая объединит такие данные и сделает их пригодными для обучения искусственного интеллекта. Для этого исследовательские организации будут согласовывать методы измерений, форматы хранения информации и способы доступа к результатам. В работе также примут участие ведущие научные учреждения, включая Институт Броуда, Институт Аллена и международный проект Human Cell Atlas.

В перспективе компьютерные модели клеток могут ускорить разработку лекарств и изучение причин заболеваний. Искусственный интеллект позволит предварительно проверять тысячи вариантов воздействия на клетки, отбирать наиболее перспективные соединения и определять, какие эксперименты стоит провести в лаборатории.

Полноценная система, способная достоверно предсказывать поведение любых живых клеток, пока не создана. На нынешнем этапе исследователи сосредоточены на получении новых данных, совершенствовании измерительного оборудования и разработке методов машинного обучения. Создание таких моделей остаётся долгосрочной научной задачей.

* Meta признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории Российской Федерации.