GoogleとMeta、Biohubの18億ドル規模バーチャルセルプロジェクトに3億ドルを拠出
ニュース概要
2026年10月7日（米国東部時間）、Google DeepMind、Alphabet傘下の創薬部門Isomorphic Labs、そしてMetaは、ヒトの細胞の振る舞いを予測するAIモデルを構築する取り組みであるBiohubのVirtual Biology Initiativeに、合計3億ドルを投資することで合意した。BiohubはMark ZuckerbergとPriscilla Chanが支援する科学組織である。Biohub自身および米国の2つの連邦機関による資金拠出と合わせ、このプロジェクトは、かつてない規模でオープンな生物学データを生成する約18億ドル規模の推進計画として位置づけられている。
「バーチャルセル」とは何か
バーチャルセルとは、遺伝子のスイッチがオフになる、薬剤が投与される、感染が起こるといった変化が生じた際に、生きた細胞がどのように反応するかを予測できる計算モデルである。すべての実験を実験室で行う代わりに、研究者はまずモデルに問いかけ、最も有望な結果のみを実験台で検証できるようになる。この考え方は、大規模言語モデルが膨大なテキスト群からパターンを学習する仕組みに似ている。しかし生物学には、一貫性のある大規模な測定データの蓄積が不足しており、本イニシアチブはその空白を埋めることを目指している。
誰がいくら拠出するのか
CNBCやQuartzなどの報道によると、資金提供は多層的な構造になっている。Google DeepMind、Isomorphic Labs、Metaが合計で3億ドルを拠出する。Biohubは2026年4月に5億ドルの拠出を表明しており、そのうち1億ドルが外部研究および協調的なデータ生成に、4億ドルが技術開発および内部データ生成に充てられる。米国エネルギー省は、生物学的測定、モデリング、コンピューティングに対して5年間で5億ドル以上を投資する計画だ。米国国立衛生研究所は、過去の連邦投資5億ドル以上から得られたデータセットやリソースを提供する。これらを合計すると、見出しにある18億ドルという数字になる。なお、Biohub自身のページでは20億ドルというさらに大きな金額が言及されており、拠出額の算定方法によって総額はわずかに異なる。
データはどのように生成されるのか
本イニシアチブは、科学者がこれまで検証してきたよりもはるかに多様な条件下での細胞の反応を測定することを目指している。計画されているデータの種類には、ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオームの測定、細胞および組織レベルのイメージング、原子に近い解像度で構造を明らかにするクライオ電子線トモグラフィー、次世代の空間オミクスや顕微鏡検査が含まれる。Biohubのパートナーには、Allen Institute、Arc Institute、Broad Institute、Human Cell Atlas、Human Protein Atlas、Wellcome Sanger Institute、技術パートナーとしてのNVIDIA、そしてMIT、Stanford、UCSFを含む17機関の共同プロジェクトであるBillion Cells Projectが名を連ねている。
スケジュールと目標
最初のデータセットは約1年後に公開される見込みで、5年以内の高精度な予測モデルの構築を目標としている。Biohubの科学責任者であるAlex Rivesは、「生物学の複雑さを完全に表現できる人工知能を構築するには、現在存在するものより桁違いに多くのデータが必要だ」と述べている。
商業的インセンティブを伴うオープンデータ
データは原則としてオープンに共有されるが、一つ条件がある。民間パートナーが資金提供したデータは公開前に1年間のエンバーゴ（公開猶予期間）が設けられる一方、政府資金によるデータにはエンバーゴがない。Rives氏は「民間企業が参加する動機付けが必要であり、エンバーゴ期間がそれを生み出す」と説明している。この仕組みにより、企業は早期に恩恵を受けつつ、その後より広範な研究コミュニティがアクセスできるようになる。
なぜGoogleとMetaが関わるのか
Isomorphic LabsはすでにEli LillyやNovartisといった製薬企業と協業しており、2025年3月には外部投資家から6億ドルを調達しているため、より優れた細胞モデルは創薬に直結する。MetaとGoogle DeepMindにとっては、大規模かつ適切にラベル付けされた生物学データセットが、次世代の科学向けAIの学習素材となる可能性がある。Biohubは以前からこの方向性を示唆しており、Zuckerberg氏とChan氏は2025年11月に、慈善活動の大部分を科学およびAI主導の生物学へと移行させ、BiohubがAIラボのEvolutionaryScaleを買収すると発表していた。
今後の注目点
最初のマイルストーンは、2027年末頃に予定されている初期データセットの公開である。研究者たちは、それがどれほど迅速に公開されるか、研究室間で測定の整合性がどの程度保たれているか、そして初期モデルが学習していない条件に対する細胞の反応を予測できるかどうかを注視するだろう。もし可能であれば、このアプローチは基礎生物学から新治療法に至る道のりを短縮できる可能性がある。調査時点ではThe Vergeの元記事に直接アクセスできなかったため、本稿の詳細はCNBC、Quartz、Axiosの見出し、TIKR、およびBiohub自身の発表と照合して確認している。