EU y Google se unen a Biohub, que busca recopilar datos sobre biología aplicada a la IA

El Gobierno de Estados Unidos y los gigantes tecnológicos Meta Platforms y Alphabet GOOG.O , matriz de Google, se unen a la organización sin ánimo de lucro Biohub para crear conjuntos de datos abiertos con los que entrenar modelos de IA destinados a la investigación biológica, lo que eleva la inversión total en esta iniciativa a 1.800 millones de dólares, dijo Biohub el miércoles.

Meta META.O , Google DeepMind y la startup dedicada al descubrimiento de fármacos Isomorphic Labs invertirán conjuntamente 300 millones de dólares. El Departamento de Energía invertirá más de 500 millones de dólares a lo largo de cinco años en mediciones de laboratorio, modelización y cálculo.

Los Institutos Nacionales de Salud coordinarán los conjuntos de datos y los repositorios creados con más de 500 millones de dólares de financiación federal anterior, que Biohub estandarizará para el entrenamiento de la IA.

Estos compromisos se suman a los 500 millones de dólares que Biohub —una iniciativa filantrópica del director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, y su esposa, la doctora Priscilla Chan— destinó al proyecto en abril.

Las inversiones financian la Iniciativa de Biología Virtual, cuyo objetivo es medir cómo responden las células a los cambios en un número de condiciones mucho mayor que el que los científicos han estudiado hasta ahora, y utilizar esos datos para crear modelos predictivos que podrían acortar los plazos de desarrollo de fármacos, que actualmente duran años.

"Hasta ahora, la biología ha sido una ciencia basada en el descubrimiento", dijo Chan en una entrevista. "Siempre la hemos considerado un activo de la comunidad, no solo de un grupo, para que pueda ir creciendo con el tiempo".

Los conjuntos de datos se harán públicos con el tiempo, pero las empresas que los financieros obtienen una ventaja inicial, según Alex Rives, director científico de Biohub.

"Con los financiadores comerciales tenemos períodos de embargo durante los cuales los grupos pueden trabajar con los datos, y después estos pasan a estar disponibles como recurso científico público", explicó Rives.

Este acuerdo es la forma en que Biohub está trayendo fondos privados hacia un proyecto que describe como "ciencia abierta". Rives señaló que el trabajo financiado por el Gobierno, que se lleva a cabo en paralelo, no tendrá tales restricciones, y que Biohub tiene previsto dirigirse próximamente a empresas farmacéuticas y organizaciones filantrópicas.

Los conjuntos de datos móviles actuales abarcan cientos de millones de células, señaló Rives, mientras que un modelo predictivo preciso calculará millas de millones y, con el tiempo, billones. El objetivo de Biohub es cerrar esa brecha.

"Tenemos que captar el lenguaje de la biología, tenemos que captar el lenguaje de la célula. Y eso no existe hoy en día", afirmó.

Los datos procederán de técnicas como la transcriptómica espacial —que cartografía la actividad molecular en el interior de tejidos intactos— y de cribados que registran cómo responden las células a los cambios en el entorno. Gran parte de ellos nunca se han generado de forma coordinada.

Rives señaló que este trabajo se llevaría normalmente décadas y que los socios pretenden condensarlo en cinco años, con un primer conjunto de datos listo en aproximadamente un año. Espera contar con modelos predictivos precisos en un plazo de cinco años.

Otros laboratorios de IA están llevando a cabo iniciativas similares. Anthropic ha redoblado sus esfuerzos en el ámbito de la biología con un laboratorio de experimentación, mientras que la Fundación OpenAI ha puesto en marcha un programa de subvenciones de más de 125 millones de dólares para financiar conjuntos de datos biológicos y médicos destinados a la investigación en IA.