생물학 AI 모델 학습용 데이터 구축에 18억 달러 투자

핵심 요약

• Biohub, 미국 에너지부(DOE), 국립보건원(NIH), Google DeepMind, Isomorphic Labs, Meta 등이 참여해 AI 학습용 생물학 데이터를 생성·공개하기 위해 총 18억 달러를 투자하기로 발표했다.
• DOE는 5년간 5억 달러 이상을 투자해 측정·모델링·컴퓨팅에 나가고, NIH는 과거 5억 달러 이상 투자로 개발한 데이터셋과 리포지토리를 제공하며, Biohub은 이를 AI 학습용으로 표준화한다.
• Google DeepMind, Isomorphic Labs, Meta는 3억 달러를 투자해 가상생물학 이니셔티브(Virtual Biology Initiative)에서 멀티모달 데이터셋 및 생명 예측 모델 기술을 개발한다.
• Biohub의 5억 달러 초기 약속은 크리오-전자 단층촬영, 수백만~수십억 세포를 영상화하는 현미경, 분자에서 전체 생물체 수준의 생물학 조작 도구 등 새로운 측정 기술 개발에 4억 달러를 할당한다.
• DOE의 Genesis Mission은 국립연구소 시스템의 엑사스케일 슈퍼컴퓨팅, X선·중성자 산란, 크리오-전자 현미경 등을 활용해 기초 세포 연구에 5년간 5억 달러 이상을 투자한다.
• NIH의 Bio Genesis Mission은 기존 생의학 데이터셋, 국립 데이터 인프라, 연구 프로그램을 통합해 학계·산업계 전체를 위한 AI 준비 자원을 구축한다.
• Allen Institute, Broad Institute, Gladstone Institutes, Human Cell Atlas 등 주요 과학 기관들과 NVIDIA, Renaissance Philanthropy도 참여해 데이터 표준화, 공동 식별자, 통합 접근 포인트 구축을 지원한다.
• 이 이니셔티브는 셀 반응 데이터를 기존보다 훨씬 많은 세포 유형·조건으로 확장하고, 세포 및 세포 상호작용을 더 큰 규모·속도·정확도로 연구할 수 있는 기술을 구축해 과학자들이 디지털로 생물학적 실험을 수행하고 질병 이해 및 치료법 개발을 가속화할 수 있게 한다.
• Biohub은 Tabula Sapiens, OpenCell, Zebrahub 같은 프로젝트와 CELLxGENE, CryoET Data Portal 같은 커뮤니티 데이터 인프라를 통해 지난 10년간 측정 기술과 공개 데이터셋의 영향력을 확대해왔다.