Mark Zuckerberg a Prishya Chen uzavírají velkou sázku na budoucnost medicíny. Prostřednictvím své neziskové organizace Biohub pár oznámil pětiletou 500 milionů dolarů iniciativu zaměřenou na vytváření modelů umělé inteligence (AI), které napodobují fungování lidských buněk.
Ambiciózním cílem je vyvinout dostatečně přesné digitální simulace, které výzkumníkům pomohou porozumět, předcházet a potenciálně léčit všechny lidské nemoci. Přivedením biologie do oblasti prediktivních výpočtů Biohub doufá, že urychlí vědecké objevy rychlostí a rozsahem, kterých tradiční laboratoře prostě nemohou dosáhnout.
Vize: Programovací biologie
Biohub byl založen v roce 2016 s jasným posláním: dát dohromady vědce a inženýry, aby „sledovali, měřili a programovali biologii na buněčné úrovni“.
Základní teorie je jednoduchá, ale hluboká. Pokud modely umělé inteligence dokážou přesně simulovat chování lidské buňky ve zdraví i nemoci, budou vědci schopni:
– Identifikujte příčiny nemocí pozorováním digitálních dvojčat buněk za různých podmínek.
– Objevte nové způsoby léčby virtuálním testováním milionů potenciálních lékových interakcí před zahájením klinických studií.
– Urychlete výzkum generováním dat rychleji, než umožňují fyzické experimenty.
Zuckerberg prohlásil, že dlouhodobým cílem je vymýtit všechny lidské nemoci na průsečíku AI a biologie. Tato nová iniciativa představuje zásadní rozšíření této vize a zaměřuje se na budování základních technologií a souborů dat potřebných k tomu, aby se prediktivní modely staly skutečností.
Masivní investice do dat
Jádrem tohoto projektu jsou data. Biohub tvrdí, že současné biologické datové soubory jsou nedostatečné pro trénování modelů umělé inteligence schopných zachytit složitost života.
„Abychom vytvořili umělou inteligenci, která dokáže přesně reprezentovat složitost biologie… potřebujeme množství dat o několik řádů větší, než jaké existuje dnes,“ řekl Alex Reeves, vedoucí vědy v Biohub.
Aby Biohub překlenul tuto mezeru, věnuje 400 milionů $ na interní výzkumné úsilí, včetně vývoje specializované počítačové infrastruktury a nových technologií pro monitorování buněk od molekulární úrovně až po tkáňovou úroveň. Kromě toho bude 100 milionů $ zpřístupněno externím výzkumníkům z celého světa.
Klíčovým bodem je závazek společnosti Biohub učinit všechna vygenerovaná data otevřená a volně dostupná. Tento přístup s otevřeným zdrojovým kódem si klade za cíl podpořit spolupráci a zabránit fragmentaci dat a povzbudit celosvětové úsilí o dosažení potřebného rozsahu pro přesné modelování AI.
Problém měřítka a přesnosti
Navzdory enormním finančním prostředkům přetrvávají značné překážky. Hlavním problémem je nejen kvantita dat, ale také jejich kvalita a relevance. Výzkumníci zatím přesně nevědí, kolik dat stačí k vytvoření buněčných modelů, které jsou dostatečně spolehlivé pro lékařské použití.
Biohub si uvědomuje, že toto úsilí vyžaduje koordinovanou globální reakci. Reeves řekl, že doufá, že se k iniciativě připojí i další financi, kteří přispějí ke zdrojům potřebným k vyřešení těchto složitých biologických hádanek.
Rozšiřování konkurenčního prostředí
Biohub nefunguje izolovaně. Sloučení umělé inteligence a biologie se stalo strategickou prioritou velkých technologických společností, což signalizuje širší posun v odvětví směrem k počítačovému objevování léků a lékařskému výzkumu.
- Alphabet (Google): Prostřednictvím své divize DeepMind Isomorphic Labs aktivně využívá AI k vývoji nových léků, což znamená významný vstup na pole objevování léků.
- Microsoft: Tento technologický gigant vydal několik modelů umělé inteligence zaměřených na zdravotnictví, které pokrývají oblasti, jako je lékařské zobrazování, genomika a klinické záznamy.
- Nvidia: Platforma BioNeMo společnosti Nvidia, klíčový partner iniciativy Biohub, je již využívána společnostmi zabývajícími se biologickými vědami k urychlení objevů léků založených na umělé inteligenci.
Závěr
Investice společnosti Biohub ve výši 500 milionů dolarů podtrhuje rostoucí shodu ve vědecké komunitě: AI má potenciál způsobit revoluci ve způsobu, jakým rozumíme nemocem a jak je léčíme. Zatímco cesta k vyléčení všech nemocí je plná technických a etických výzev, závazek k otevřeným datům a rozsah projektů naznačují, že v příštím desetiletí by mohlo dojít k zásadní transformaci biomedicínského výzkumu.
