1.8 مليار دولار لبناء "خلية افتراضية".. الذكاء الاصطناعي يحاول توقع سلوك الخلايا

أعلنت مؤسسة Biohub أمس الأربعاء، بالتعاون مع وزارة الطاقة الأمريكية والمعاهد الوطنية للصحة وشركاء من قطاع التكنولوجيا، توسيع "مبادرة البيولوجيا الافتراضية"، التي أُطلقت أصلًا في أبريل 2026 بهدف بناء قواعد بيانات بيولوجية مفتوحة يمكن استخدامها في تدريب نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على التنبؤ بسلوك الأنظمة الحية.

وتبلغ القيمة الإجمالية للمبادرة نحو 1.8 مليار دولار، لكن الرقم لا يمثل أموالًا نقدية جديدة بالكامل، إذ يشمل التمويل والبيانات والقدرات الحاسوبية وتقنيات القياس.

وتساهم Biohub بنحو 500 مليون دولار، منها 400 مليون دولار لتطوير تقنيات جديدة تسمح للعلماء بقياس ما يحدث داخل الخلايا بمستويات أكثر دقة، و100 مليون دولار لدعم أبحاث خارج المؤسسة.

كما ستستثمر وزارة الطاقة الأمريكية أكثر من 500 مليون دولار خلال خمس سنوات في جمع البيانات والقياسات المخبرية والنمذجة والحوسبة، بينما تساهم Google DeepMind وIsomorphic Labs وMeta مجتمعة بنحو 300 مليون دولار. أما المعاهد الوطنية للصحة فتنسق استخدام بيانات وقواعد بحثية طُورت من خلال استثمارات اتحادية سابقة تجاوزت 500 مليون دولار.

من التجربة المخبرية إلى "خلية افتراضية"

الفكرة الأساسية هي جمع بيانات حول كيفية استجابة أنواع مختلفة من الخلايا لتدخلات متعددة، مثل الأدوية والتعديلات الجينية والتغيرات البيئية، ثم استخدام هذه البيانات لتدريب نماذج ذكاء اصطناعي يمكنها التنبؤ بالاستجابة قبل إجراء بعض التجارب في المختبر.

وتطمح المبادرة إلى تطوير ما يشبه "خلية افتراضية"، يستطيع الباحث من خلالها طرح أسئلة بيولوجية وإجراء تجارب رقمية على النموذج، ثم تحديد الفرضيات الأكثر جدوى للاختبار الفعلي في المختبر، وهو ما قد يساعد مستقبلًا على تسريع أبحاث الأمراض وتطوير الأدوية.

حمّلوا تطبيق الشمس الأخبار والبث المباشر بين يديكم App Store Google Play

تابعوا الشمس على تلغرام أخبار عاجلة · تقارير حصرية · بث مباشر انضم للقناة

وتشارك NVIDIA في توفير البنية الحاسوبية والبرمجيات والخبرة التقنية، فيما تعمل Biohub على توحيد البيانات القادمة من المؤسسات المختلفة من خلال معايير مشتركة ومعرّفات موحدة ونقطة وصول واحدة.

ولا يعني المشروع أن أدوية جديدة ستصل إلى المرضى قريبًا، إذ تتركز المرحلة الحالية على بناء البيانات والتقنيات والنماذج التي يمكن أن تشكل أساسًا لأبحاث بيولوجية أكثر اعتمادًا على الذكاء الاصطناعي.