← Все статьи

Михаил Поляков

Виртуальная клетка: что это такое, из чего складываются 1,8 млрд долларов на неё и чего от неё пока ждать нельзя

Уровень: ПростойВремя чтения: 8 мин

Темы: ИИ, Наука, Медицина

Объёмная клетка с ядром: левая половина как живая клетка под микроскопом, правая собрана из светящейся цифровой сетки; позади серверные стойки и микроскоп

Короткий ответ: виртуальная клетка это компьютерная модель, которая по замыслу авторов должна предсказывать, как живая клетка ответит на лекарство или другое вмешательство. Тогда часть опытов можно было бы сначала ставить в компьютере, а в лаборатории проверять самые многообещающие идеи. 7 октября 2026 года некоммерческий институт Biohub, Министерство энергетики США, Национальные институты здравоохранения США (NIH) и новые партнёры объявили, что вкладывают в эту работу 1,8 млрд долларов деньгами, данными, вычислениями и новой измерительной техникой. Из них 300 млн долларов вместе вкладывают Google DeepMind, Isomorphic Labs и Meta. Важно понимать две вещи. Объявленные вложения идут не на готовую модель, а на то, что нужно для её создания: измерения того, как клетки разных типов отвечают на вмешательства, новую технику, вычисления и исследования. И больше 500 млн из суммы это не новые деньги, а объём прошлых государственных вложений, на которые были созданы передаваемые сейчас данные. Сроков, когда модель заработает, участники не называют, а пользу описывают словами «может» и «могла бы». Ниже что такое модель клетки, из чего складывается сумма, что уже есть в открытом доступе и как читать похожие новости.

Что такое виртуальная клетка

Клетка это мельчайшая живая единица организма. Лекарство или болезнь меняют то, что в клетке происходит. Сегодня, чтобы узнать, как клетка отреагирует, ставят опыт в лаборатории. Опыты дорогие и долгие, а вариантов, что проверить, очень много.

Идея виртуальной клетки в том, чтобы обучить ИИ-модель на большом числе таких измерений, и она научилась бы предсказывать ответ клетки без опыта. Заместитель директора NIH Николь Кляйнштройер описывает цель так (перевод мой): модели клетки, достаточно сложные, чтобы предсказать, как любая клетка отреагирует на вмешательство. Руководитель науки в Biohub Алекс Райвс в общем пресс-релизе говорит (перевод мой), что точная предсказательная модель биологии могла бы резко ускорить открытия, позволив учёным ставить опыты в цифровом виде. Создание виртуальной клетки он называет одной из важнейших задач следующей эпохи науки.

Заметьте формулировки: «могла бы», «модели могут». Это описание цели, а не готового результата.

Почему всё упирается в данные

Чтобы модель предсказывала ответ клетки, ей нужно видеть много примеров: клетка такого-то типа, в таком-то состоянии, после такого-то вмешательства ответила так-то. По словам NIH, таких данных нужно огромное количество, и для обучения моделей нужны измерения ответов клеток для гораздо большего числа типов клеток и состояний, чем изучено до сих пор, а также техника, которая изучает клетки в масштабе и с быстротой, недоступными нынешним приборам. Biohub пишет то же: программа должна дать измерения ответов клеток на вмешательства для гораздо большего числа типов клеток и условий и новую технику, чтобы изучать клетки быстрее, точнее и в большем масштабе.

Поэтому объявленные вложения направлены на получение и подготовку данных, новую измерительную технику, моделирование, вычисления и исследования. Доли каждого направления в источниках не приведены. Выражение «данные, готовые для ИИ» здесь значит измерения, собранные и описанные по общим правилам, так что модель может учиться на данных из разных лабораторий сразу. Biohub пишет, что строит для этого общие стандарты, общие обозначения и единую точку доступа.

Из чего складываются 1,8 млрд долларов

По пресс-релизу Biohub от 7 октября 2026 года:

Участник Что вкладывает Новое обязательство или прошлые вложения
Министерство энергетики США больше 500 млн долларов за пять лет на измерения в лабораториях, моделирование и вычисления новое обязательство на пять лет
NIH координирует передачу наборов данных, хранилищ и баз знаний, созданных на прошлые государственные вложения больше чем на 500 млн долларов прошлые вложения, на которые созданы данные
Google DeepMind, Isomorphic Labs и Meta вместе 300 млн долларов в программу Virtual Biology Initiative новое обязательство
Biohub исходные 500 млн долларов программы, объявленной в апреле 2026 года: 400 млн на новую измерительную технику и 100 млн на исследования вне Biohub обязательство, объявленное в апреле

Сам пресс-релиз сумму по строкам не раскладывает. Если предположить, что исходные 500 млн Biohub входят в объявленные 1,8 млрд (прямо это в релизе не сказано), четыре строки дают примерно 1,8 млрд. Это моя приблизительная реконструкция: две строки указаны как «больше 500 млн». Независимо от неё видно, что больше 500 млн из суммы это прошлые государственные вложения, на которые созданы передаваемые NIH данные, а не деньги, которые выделили сейчас.

Biohub называет эту сумму самым крупным согласованным вложением в получение биологических данных для ИИ на сегодня. Это оценка самого Biohub.

Кто такой Biohub и кто ещё участвует

Biohub это некоммерческий исследовательский институт, который в 2016 году основали Марк Цукерберг и его жена Присцилла Чан, пишет The Verge. Конечную цель сам институт формулирует как «вылечить или предотвратить все болезни» (перевод мой), а работает он на стыке ИИ и биологии.

Помимо денег, к программе присоединились научные организации и консорциумы, у которых, по словам Biohub, есть опыт организации крупных международных научных проектов, начиная с проекта «Геном человека»: Институт Аллена, Институт Броуда, Институты Гладстона, проекты Human Cell Atlas и Human Protein Atlas и Институт Сенгера фонда Wellcome. NVIDIA поддержит программу вычислительной техникой и программами, фонд Renaissance Philanthropy помогает привлекать деньги на получение данных. Министерство энергетики даёт суперкомпьютеры и установки национальных лабораторий, в том числе для электронной микроскопии.

Что уже можно посмотреть

Результат программы в будущем. Но в том же пресс-релизе Biohub перечисляет проекты с открытыми данными, которые он вёл: Tabula Sapiens, OpenCell и Zebrahub, а также общие хранилища данных CELLxGENE и CryoET Data Portal, которые он построил и поддерживает. Это не виртуальная клетка, а уже существующие ресурсы с биологическими данными. Ссылки на них есть в списке источников.

Если вы работаете с биологическими данными или ищете их для своего проекта, начинать стоит с этих ресурсов. Условия использования у каждого свои, их нужно читать на самом сайте ресурса до того, как строить на данных что-то коммерческое.

Чего ждать нельзя

  • Готовой модели к определённой дате. Срок, когда виртуальная клетка заработает, в первоисточниках не назван, поэтому оснований ждать её к какой-то дате нет.
  • Новых лекарств из этой новости. NIH пишет, что такие модели в итоге могли бы помочь находить мишени для лекарств, то есть то, на что в организме должно действовать лекарство, и выбирать идеи для лабораторных и клинических проверок. Это возможная польза в будущем, а не обещание лекарств.
  • Отмены лабораторных опытов. Даже в описании цели модель помогает выбрать, что проверить в лаборатории, а не заменяет проверку.

Как читать цифры о точности медицинского ИИ, я разбирал в статье ИИ в медицине: где он помогает врачу, где ошибается и как читать цифры о его точности. Что ИИ уже сделал в науке, есть в статье ИИ в науке в 2026 году: что он уже открыл и где пока ошибается.

Как читать похожие новости

Четыре вопроса, которые помогли разобрать эту новость и подойдут для других объявлений о науке и ИИ. Задать их может сам читатель, открыв первоисточник.

  1. Новые это деньги или прошлые вложения? Здесь больше 500 млн из 1,8 млрд это прошлые государственные вложения, на которые созданы передаваемые NIH данные.
    • Чем проверить: по первоисточнику у каждой суммы понятно, это новое обязательство участника («вкладывает», «вложит») или деньги, потраченные раньше («прошлые вложения», «созданные ранее»). Срок указан не у каждого нового обязательства, и его отсутствие само по себе не делает объявление сомнительным.
  2. На что именно деньги: на результат или на подготовку к нему? Здесь на данные, технику, вычисления и исследования, а не на готовую модель.
    • Чем проверить: в тексте сказано, что результат уже получен, и есть подтверждение, которое можно открыть самому: публикация, открытые данные или работающий инструмент. Пока такого подтверждения нет, считайте результат неподтверждённым и отдельно посмотрите, объявлен он уже достигнутым или только запланированным.
  3. Какие глаголы. «Может», «могла бы», «в итоге» обычно описывают надежду. «Показали», «измерили», «опубликовали» обычно описывают сделанное.
    • Чем проверить: найдите в тексте хотя бы одно утверждение о уже полученном результате и его источник.
  4. Кто оценивает. «Самое крупное», «важнейшая задача» в пресс-релизе это оценка самих участников.
    • Чем проверить: есть ли такая же оценка у того, кто в проекте не участвует.

Итог

7 октября 2026 года Biohub, Министерство энергетики США, NIH, Google DeepMind, Isomorphic Labs и Meta объявили о 1,8 млрд долларов на данные для ИИ-моделей клетки. Виртуальная клетка это цель: модель, которая предсказывала бы ответ клетки на лекарство или другое вмешательство, чтобы часть опытов сначала ставить в компьютере. Сейчас вложения идут на измерения, технику, вычисления, исследования и общие стандарты данных, а больше 500 млн из суммы это прошлые государственные вложения, на которые созданы передаваемые NIH данные. Срок готовности модели не назван, польза описана как возможная. Новость важная, но она про начало большой работы с данными, а не про готовый инструмент.

Я занимаюсь ИИ-агентами и автоматизацией. Если хотите посмотреть мои проекты или обсудить свою задачу, загляните в портфолио.

Источники