Biyolojide yapay zekâ modellerinin canlı sistemleri hücrelerin farklı koşullara ve müdahalelere nasıl yanıt vereceğini öngörebilmesi için büyük ölçekli ve standartlaştırılmış biyolojik verilere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu doğrultuda Biohub, ABD Enerji Bakanlığı (DOE), Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) ve yeni finansman ortakları, biyolojiyi öngörebilen yapay zekâ modellerinin geliştirilmesini desteklemek amacıyla toplam 1,8 milyar dolarlık finansman, veri, hesaplama altyapısı ve ölçüm teknolojisini bir araya getiren uluslararası bir genişleme duyurmuştur. Bu girişimin temel çıktısı, araştırmacıların biyolojik sistemleri dijital ortamda modelleyebilmesine yönelik açık ve erişilebilir bir veri kaynağı oluşturulmasıdır.
Çalışmanın temelindeki problem, biyolojik sistemlerin öngörücü modellerini geliştirmek için gerekli veri üretiminin tek bir kuruluşun mevcut kapasitesinin ötesinde bir ölçek gerektirmesidir. Nisan 2026’da duyurulan Virtual Biology Initiative, farklı kurum ve disiplinler arasında veri üretimini koordine ederek yapay zekâ modellerinin eğitilmesine uygun açık veri setleri oluşturmayı amaçlamaktadır. Yeni genişleme kapsamında DOE’nin beş yıl boyunca 500 milyon doların üzerinde yatırım yapması, NIH’nin daha önceki 500 milyon doların üzerindeki federal yatırımlarla oluşturulan ilgili veri setlerini, veri depolarını ve bilgi tabanlarını girişime dahil etmesi ve Biohub’ın bu verileri yapay zekâ model eğitimine uygun biçimde standartlaştırması planlanmaktadır. Google DeepMind, Isomorphic Labs ve Meta da girişime toplam 300 milyon dolarlık katkı sağlamaktadır.
Girişimin teknik altyapısı, biyolojik sistemlerin farklı ölçeklerde ölçülmesini ve modellenmesini sağlayan çeşitli teknolojilere dayanmaktadır. Biohub’ın 500 milyon dolarlık başlangıç taahhüdünün 400 milyon dolarlık bölümü, hücre içindeki yapıları atomik ayrıntıya yakın düzeyde görüntüleyebilen kriyo-elektron tomografisi (cryo-ET), canlı dokularda milyonlarca ila milyarlarca hücreyi görüntüleyebilen mikroskopi sistemleri ve moleküler, hücresel, doku ve organizma düzeylerinde biyolojiyi değiştirmeye yönelik mühendislik araçlarını desteklemektedir. Kalan 100 milyon dolar ise Biohub dışındaki araştırmaları finanse etmektedir. DOE ise ekzaskal ölçekli hesaplama altyapısı, X-ışını ve nötron saçılımı, kriyo-elektron mikroskopisi ve tomografisi ile otonom laboratuvarlardan yararlanarak veri toplama, görüntüleme, yapay zekâ analizi, modelleme ve hesaplama çalışmalarına katkıda bulunacaktır. Girişim kapsamında ayrıca farklı veri setlerinin birlikte çalışabilmesi için ortak standartlar, ortak tanımlayıcılar ve tek bir erişim noktası oluşturulmaktadır.
Girişimin hedeflediği veri altyapısının, hücrelerin farklı müdahalelere verdiği yanıtları çok daha fazla hücre tipi ve koşulda temsil etmesi planlanmaktadır. Bu çalışmaların uzun vadeli hedeflerinden biri, biyolojik sistemlerin davranışlarını öngörebilecek bir “sanal hücre” modelinin oluşturulmasıdır. Böylece araştırmacıların biyolojik soruları yalnızca fiziksel deneylerle değil, geliştirilecek öngörücü modeller aracılığıyla dijital ortamda da inceleyebilmesinin önü açılmaktadır. Girişim kapsamında oluşturulacak veri kaynaklarının, hücrelerin farklı müdahalelere verdiği yanıtları modelleyebilen öngörücü sistemlerin geliştirilmesine temel oluşturması amaçlanmaktadır. Biohub ayrıca Tabula Sapiens, OpenCell ve Zebrahub gibi daha önce geliştirdiği açık biyolojik veri projeleri ile CELLxGENE ve CryoET Data Portal gibi veri altyapılarından elde ettiği deneyimi bu girişime aktarmaktadır. Bu deneyim, Biohub’ın son on yılda ölçüm teknolojilerinin ve açık veri kümelerinin erişimini ve etkisini genişletmeye yönelik çalışmalarına dayanmaktadır.
Virtual Biology Initiative, tek bir kurumun sağlayabileceği veri üretim kapasitesinin ötesine geçerek biyolojik verilerin farklı araştırma kurumları ve disiplinler arasında ortak bir altyapıda birleştirilmesini hedeflemektedir. Allen Institute, Broad Institute, Gladstone Institutes, Human Cell Atlas, Human Protein Atlas ve Wellcome Sanger Institute gibi araştırma kuruluşlarının yanı sıra NVIDIA da hesaplama altyapısı, yazılım ve teknik uzmanlık desteğiyle girişime katkı sağlamaktadır. Oluşturulması hedeflenen açık ve standartlaştırılmış ortak biyolojik veri altyapısının, canlı sistemleri öngörebilen yapay zekâ modellerinin geliştirilmesi için temel bir kaynak oluşturması ve biyolojik araştırmalarda dijital modelleme kapasitesini genişletmesi amaçlanmaktadır.
Yazar: Asmin Petekbaşı
Editör: Hazel Birgül
Referans: Biohub. (2026, October 7). International, cross-sector collaboration commits nearly $2 billion to build foundational data for AI models to predict and treat disease. https://biohub.org/news/virtual-biology-initiative-expansion/
