NIH启动Bio Genesis计划，构建SI就绪生物医学数据

美国国立卫生研究院（NIH）正在与美国能源部（DOE）、Biohub及其他合作伙伴协调，开发构建超级智能（Super Intelligence，SI）模型所需的数据和资源，以更好地预测细胞和生物系统如何对疾病及潜在干预作出响应。通过其Bio Genesis Mission，NIH将整合现有生物医学数据集、国家数据基础设施和研究项目，帮助为更广泛的科学界构建SI就绪资源。

数据是预测模型的基础

开发生物学预测模型需要大量高质量、SI就绪的数据，以捕捉不同细胞类型和条件下细胞对干预的响应。NIH在生物医学研究领域的广泛投入为这项工作奠定了基础；相关资源包括由NIH下属国家医学图书馆（NLM）和国家生物技术信息中心（NCBI）编目的国家生物医学资源库，以及NIH共同基金项目——这些项目已在开发协调一致的生物图谱、共享数据标准和SI就绪生物医学数据集。

NIH项目协调、规划与战略倡议副主任Nicole Kleinstreuer博士表示：“通过整合资源和专业知识，我们可以加速开发具有足够生物学复杂性的通用细胞模型，以预测任何细胞对干预的响应。与仅通过实验室实验获得相同结果相比，这些模型带来的回报可能广泛而深远，将大幅缩短医学突破的时间线。”

标准化与规模化挑战

NIH将与Biohub协调，帮助标准化适合SI模型训练的数据集。训练这些模型需要获取细胞在更多细胞类型和条件下对干预响应的测量数据，并构建以当前仪器无法捕捉的规模和速度研究细胞的技术。

Biohub科学负责人Alex Rives表示：“一个准确的生物学预测模型可以通过让科学家以数字化方式开展实验，从而极大地加速科学发现。由此产生的洞见可能带来对疾病更深入的理解，并开辟全新的治愈路径。正因如此，创建虚拟细胞是下一时代科学最重要的挑战之一。它需要国家和国际层面的协调数据生成工作，这也是这些合作伙伴走到一起的原因。我们邀请全球科学界加入这一项目。”

与国家级挑战对齐

这项联合努力与“预测生命系统国家科技挑战”保持一致，旨在使高质量生物数据对开发生命系统预测模型的研究人员更有用。这些模型最终可能帮助科学家以计算方式探索生物学问题、识别有前景的药物靶点和干预措施，并优先选择最有希望的想法用于实验室和临床测试，从而加速将生物医学发现转化为全体美国人更好的健康。

来源：NIH News Releases（英文原文，生物航编译，内容以原文为准）