US-Regierung und Tech-Giganten treiben Biohub mit 1,8 Milliarden Dollar
US-Regierung, Meta und Alphabet bündeln Kräfte mit Biohub, um offene Datensätze für KI-Modelle in der biologischen Forschung zu schaffen.
Die US-Regierung sowie die Tech-Giganten Meta Platforms und der Google-Mutterkonzern Alphabet schließen sich der gemeinnützigen Organisation Biohub an. Gemeinsam wollen sie offene Datensätze erstellen, mit denen KI-Modelle für die biologische Forschung trainiert werden können. Die Gesamtinvestition in das Vorhaben beläuft sich damit auf 1,8 Milliarden US-Dollar, wie Biohub am Mittwoch mitteilte.
Einen erheblichen Teil davon steuern private Technologiekonzerne bei: Meta, Google DeepMind und das Startup für Wirkstoffentwicklung Isomorphic Labs investieren gemeinsam 300 Millionen Dollar. Hinzu kommen staatliche Mittel in Milliardenhöhe, die über mehrere Jahre gestreckt werden.
So wird das US-Energieministerium über fünf Jahre hinweg mehr als 500 Millionen Dollar in Laboranalysen, Modellierungen und Berechnungen investieren. Die National Institutes of Health (NIH) wiederum werden Datensätze und Repositorien koordinieren, die mit mehr als 500 Millionen Dollar an früherer Bundesförderung aufgebaut wurden. Diese Bestände sollen von Biohub für das Training künstlicher Intelligenz standardisiert werden.
Zuckerbergs 500 Millionen Dollar als Grundstein
Die neuen Zusagen folgen auf die 500 Millionen Dollar, die Biohub im April in das Projekt eingebracht hatte. Biohub ist ein philanthropisches Projekt von Meta-Chef Mark Zuckerberg und seiner Frau, Dr. Priscilla Chan. Die Summe der Zusagen und der bereits geleisteten Beiträge erklärt die Gesamtinvestition von 1,8 Milliarden Dollar.
Die Investitionen finanzieren die „Virtual Biology Initiative“. Sie zielt darauf ab, zu messen, wie Zellen auf Veränderungen reagieren – weit über die Bedingungen hinaus, die Wissenschaftler bisher untersucht haben. Diese Daten sollen genutzt werden, um prädiktive Modelle zu entwickeln, die die derzeit jahrelangen Entwicklungszeiten für Medikamente verkürzen könnten.
„Ein gemeinsames Gut der Community"
Chan betonte in einem Interview den offenen Charakter des Vorhabens. „Die Biologie war bis zu diesem Punkt eher eine clevere, entdeckungsbasierte Wissenschaft", sagte sie. „Wir haben dies stets als gemeinsames Gut der Community betrachtet, nicht nur als Eigentum einer einzelnen Gruppe, damit sie im Laufe der Zeit darauf aufbauen kann."
Die Datensätze werden schließlich öffentlich zugänglich gemacht, doch finanzierende Unternehmen erhalten zunächst einen Vorsprung, so Alex Rives, Leiter der Wissenschaft bei Biohub. „Mit kommerziellen Geldgebern haben wir Sperrfristen, in denen die Gruppen zunächst Zeit haben, mit den Daten zu arbeiten, bevor sie als öffentliche wissenschaftliche Ressource verfügbar werden", erklärte Rives. Auf diese Weise zieht Biohub privates Kapital in ein Projekt, das es als „Open Science" bezeichnet. Rives sagte, die parallel laufende, staatlich finanzierte Arbeit unterliege solchen Einschränkungen nicht, und Biohub plane, im nächsten Schritt Pharmakonzerne und Stiftungen anzusprechen.
Von Millionen zu Billionen Zellen
Aktuelle Zell-Datensätze umfassten Hunderte Millionen Zellen, während ein genaues prädiktives Modell Milliarden und letztlich Billionen erfordern würde. Biohubs Ziel ist es, diese Lücke zu schließen. „Wir müssen die Sprache der Biologie erfassen, wir müssen die Sprache der Zelle erfassen. Und das existiert heute noch nicht", sagte Rives.
Die Daten stammen aus Techniken wie der räumlichen Transkriptomik, die molekulare Aktivitäten in intaktem Gewebe kartiert, sowie aus Screenings, die aufzeichnen, wie Zellen auf Umweltveränderungen reagieren. Ein Großteil dieser Daten wurde noch nie auf koordinierte Weise generiert.
Rives zufolge würde diese Arbeit normalerweise Jahrzehnte dauern – die Partner streben an, sie auf fünf Jahre zu komprimieren. Der erste Datensatz soll in etwa einem Jahr bereitstehen. Er rechnet innerhalb von fünf Jahren mit der Verfügbarkeit genauer prädiktiver Modelle.
Wettlauf der KI-Labore
Andere KI-Labore verfolgen ähnliche Initiativen. Anthropic hat seine Biologie-Bemühungen mit einem eigenen Labor erweitert, während die OpenAI Foundation ein Förderprogramm in Höhe von mehr als 125 Millionen Dollar gestartet hat, um biologische und medizinische Datensätze für die KI-Forschung zu finanzieren.
Für deutsche Anleger ist die Entwicklung vor allem ein Signal für die zunehmende Verzahnung von Big Tech und der Life-Sciences-Forschung. Milliardenbeträge fließen in die Grundlagenarbeit, deren Ergebnisse langfristig die Arzneimittelentwicklung beschleunigen sollen – ein Feld, in dem auch europäische Pharmakonzerne und Forscher auf offene Daten angewiesen sind.