REDWOOD CITY, CA, ngày 7 tháng 10 năm 2026 – Biohub, Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (DOE), Viện Y tế Quốc gia (NIH) cùng các đối tác tài trợ mới hôm nay đã công bố một chương trình mở rộng quy mô lớn thuộc nỗ lực quốc tế nhằm tạo ra và chia sẻ nguồn dữ liệu cho phép xây dựng các mô hình AI dự đoán sinh học.
Cùng nhau, các tổ chức đang đầu tư 1,8 tỷ USD dưới dạng tài chính, dữ liệu, năng lực tính toán và công nghệ đo lường mới. Đây là cam kết phối hợp lớn nhất từ trước đến nay nhằm tạo ra dữ liệu sinh học sẵn sàng cho AI. Thành quả của dự án sẽ là một nguồn tài nguyên mở phục vụ cộng đồng nghiên cứu, đặt nền móng cho việc hiểu rõ hơn và tiến tới điều trị các căn bệnh ở người.
Trong khuôn khổ hợp tác này, Biohub đồng hành cùng Văn phòng Khoa học thuộc DOE và NIH để thúc đẩy ranh giới của trí tuệ nhân tạo trong sinh học. DOE sẽ đầu tư hơn 500 triệu USD trong vòng 5 năm vào đo lường thực nghiệm, mô phỏng và tính toán nhằm xây dựng nguồn dữ liệu mở sẵn sàng cho AI. NIH sẽ điều phối việc đóng góp các bộ dữ liệu, kho lưu trữ và cơ sở tri thức được phát triển từ hơn 500 triệu USD nguồn vốn đầu tư liên bang trước đó. Biohub sẽ phối hợp với NIH để chuẩn hóa các tập dữ liệu này phục vụ cho việc huấn luyện mô hình AI.
Bên cạnh đó, các công ty công nghệ hàng đầu gồm Google DeepMind, Isomorphic Labs và Meta cũng đồng hành đầu tư tổng cộng 300 triệu USD vào Sáng kiến Sinh học Ảo (Virtual Biology Initiative) để phát triển các công nghệ và bộ dữ liệu đa phương thức cần thiết cho việc xây dựng các mô hình dự đoán sự sống.
Các bộ dữ liệu này sẽ cho phép cộng đồng khoa học toàn cầu cùng nhau xây dựng và ứng dụng các mô hình AI để đặt câu hỏi, dự đoán và trả lời các vấn đề sinh học trên nền tảng số, rút ngắn lộ trình tìm ra các phương pháp ngăn ngừa và điều trị bệnh tật mới. Sáng kiến này sẽ cung cấp các phép đo nền tảng để huấn luyện mô hình, mở rộng dữ liệu phản ứng của tế bào đối với các can thiệp trên nhiều loại tế bào và điều kiện chưa từng được nghiên cứu trước đây, đồng thời xây dựng và kiểm chứng các công nghệ nghiên cứu tế bào ở quy mô lớn hơn với tốc độ và độ chính xác cao hơn.
"Một mô hình dự đoán sinh học chính xác có thể đẩy nhanh đáng kể các khám phá khoa học bằng cách cho phép các nhà khoa học thực hiện thí nghiệm kỹ thuật số. Những hiểu biết sâu sắc từ đây có thể mở khóa sự hiểu biết lớn hơn nhiều về bệnh tật và mở ra những con đường hoàn toàn mới để chữa trị," ông Alex Rives, Trưởng bộ phận Khoa học của Biohub, phát biểu. "Vì tiềm năng này, việc tạo ra một tế bào ảo là một trong những thách thức quan trọng nhất của kỷ nguyên khoa học tiếp theo. Nó đòi hỏi nỗ lực phối hợp tạo dữ liệu ở quy mô quốc gia và quốc tế, đó là lý do các đối tác cùng nhau hội tụ tại đây. Chúng tôi kêu gọi cộng đồng khoa học toàn cầu tham gia cùng chúng tôi trong dự án này."
Sáng kiến Sinh học Ảo, được công bố vào tháng 4 năm 2026, sẽ điều phối việc tạo dữ liệu giữa các tổ chức và lĩnh vực. Khoản cam kết ban đầu trị giá 500 triệu USD của Biohub đóng vai trò cốt lõi cho nỗ lực này: trong đó 400 triệu USD hỗ trợ các công nghệ mới mở rộng khả năng đo lường của các nhà sinh học, bao gồm chụp cắt lớp điện tử nghiệm lạnh (cryo-electron tomography) giúp phân tích chi tiết cấp độ gần nguyên tử bên trong tế bào; kính hiển vi có thể hình ảnh hóa hàng triệu đến hàng tỷ tế bào trong mô sống; và các công cụ kỹ thuật để xây dựng và can thiệp sinh học ở cấp độ phân tử, tế bào, mô và toàn bộ cơ thể. 100 triệu USD còn lại sẽ được dùng để tài trợ cho các nghiên cứu bên ngoài Biohub.
"Việc tạo ra dữ liệu để giải quyết sinh học hệ thống dự đoán đòi hỏi phải vượt qua những giới hạn về năng lực sản xuất của bất kỳ tổ chức đơn lẻ nào ngày nay," ông Max Jaderberg, Chủ tịch Isomorphic Labs, nhận định. "Bằng cách tham gia Sáng kiến Sinh học Ảo với tư cách là thành viên sáng lập, Isomorphic Labs đang giúp xây dựng một nền tảng dữ liệu đa phương thức khổng lồ. Sáng kiến này sẽ tạo ra lượng dữ liệu cần thiết để thúc đẩy ngành công nghiệp tiến gần hơn đến bước đột phá lớn tiếp theo cho sinh học."
Thông qua Sứ mệnh Genesis (Genesis Mission), một sáng kiến liên ngành do Bộ Năng lượng dẫn đầu, DOE sẽ đóng góp hơn 500 triệu USD trong 5 năm cho nghiên cứu tế bào cơ bản – bao gồm thu thập dữ liệu, phân tích AI, đo lường và hình ảnh học, mô phỏng và tính toán. Dự án sẽ khai thác hệ thống siêu máy tính quy mô exascale, kỹ thuật tán xạ tia X và neutron, kính hiển vi điện tử nghiệm lạnh và chụp cắt lớp, cùng các phòng thí nghiệm tự hành thuộc hệ thống Phòng thí nghiệm Quốc gia Hoa Kỳ.
"Mối quan hệ đối tác này đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc tận dụng trí tuệ nhân tạo vì lợi ích cộng đồng," ông Darío Gil, Thứ trưởng Bộ Năng lượng phụ trách Khoa học của DOE, cho biết. "Bằng cách kết hợp siêu máy tính exascale, đo lường thực nghiệm và các tài sản mô phỏng của DOE – bao gồm các cơ sở người dùng hàng đầu tại Viện Hệ gene Liên kết (Joint Genome Institute), Phòng thí nghiệm Khoa học Phân tử Môi trường (Environmental Molecular Sciences Laboratory) và các chùm tia cấu trúc tiên tiến – với các mô hình AI độc đáo, công cụ phát triển và năng lực dữ liệu sinh học của Biohub, chúng tôi đang thiết lập một tiêu chuẩn mới cho khoa học mở để đẩy nhanh các khám phá trong cả y học lẫn công nghệ sinh học."
Thông qua Sứ mệnh Bio Genesis (Bio Genesis Mission), NIH sẽ tập hợp các bộ dữ liệu y sinh hiện có, cơ sở hạ tầng dữ liệu quốc gia và các chương trình nghiên cứu để giúp xây dựng các nguồn tài nguyên sẵn sàng cho AI phục vụ cộng đồng khoa học rộng lớn hơn. Nguồn lực đóng góp bao gồm các kho lưu trữ y sinh quốc gia được mục lục hóa bởi Thư viện Y khoa Quốc gia thuộc NIH (NLM) và Trung tâm Thông tin Công nghệ sinh học Quốc gia (NCBI), cũng như các chương trình Quỹ chung của NIH hiện đang phát triển các bản đồ sinh học phối hợp, tiêu chuẩn dữ liệu chia sẻ và các bộ dữ liệu y sinh sẵn sàng cho AI.
"Bằng cách kết hợp nguồn lực và chuyên môn, chúng ta có thể đẩy nhanh việc phát triển các mô hình tế bào vạn năng với độ phức tạp sinh học đủ lớn để dự đoán cách bất kỳ tế bào nào phản ứng với một can thiệp cụ thể," Tiến sĩ Nicole Kleinstreuer, Phó Giám đốc Điều phối Chương trình, Hoạch định và Sáng kiến Chiến lược của NIH (DPCPSI) phát biểu. "Thành quả từ các mô hình này sẽ vô cùng rộng lớn và sâu sắc, mang lại những mốc thời gian nhanh hơn đáng kể cho các đột phá y sinh."
