Biohubs Programm für virtuelle Zellen ist am 7. Oktober 2026 erneut gewachsen. Wie Reuters an diesem Tag berichtete, investieren Google DeepMind, Meta und das Wirkstoffunternehmen Isomorphic Labs gemeinsam 300 Millionen US-Dollar. Zusammen mit mehr als 500 Millionen US-Dollar des US-Energieministeriums über fünf Jahre, von den National Institutes of Health koordinierten bestehenden Bundesdaten und den 500 Millionen US-Dollar, die Biohub selbst im April zugesagt hatte, erreicht das Gesamtvolumen 1,8 Milliarden US-Dollar.
Was mit dem Geld konkret gekauft wird
Bei der Virtual Biology Initiative geht es nicht um die Schwäche eines einzelnen Modells. Die Prämisse lautet, dass die Trainingsdaten selbst bei weitem nicht ausreichen. Der Plan: in großem Maßstab messen, wie Zellen auf Veränderungen unter weit mehr Bedingungen reagieren, als Forschende bisher untersucht haben, diese Messungen zu offenen Datensätzen für das KI-Training aufbereiten und daraus vorhersagende virtuelle Zellmodelle bauen. Große Teile der Wirkstoffentwicklung beruhen noch auf Versuch und Irrtum an echten Zellen und Tieren, in Zyklen von Jahren. Kann ein Modell aussichtslose Optionen vorab in einer digitalen Umgebung aussortieren, lassen sich Laborressourcen auf die vielversprechendsten Richtungen konzentrieren. Das ist die Rendite, die dieses Geld kaufen soll.
Wer zahlt, wer nutzt die Daten zuerst
Die Finanzierungsstruktur bestimmt das Tempo der Offenheit. Biohub, die von Mark Zuckerberg und Priscilla Chan gegründete gemeinnützige Forschungseinrichtung, will die Daten letztlich weltweit öffentlich zugänglich machen, gewährt kommerziellen Geldgebern aber eine Sperrfrist: einen Vorsprung, in dem sie mit den Daten arbeiten können, bevor sie freigegeben werden. Auf öffentlicher Seite finanziert das Energieministerium Labormessung, Modellierung und Rechenleistung, während die NIH Datensätze und Repositorien aus früherer Bundesförderung von über 500 Millionen US-Dollar koordinieren und für das KI-Training standardisieren. Kurz gesagt: Öffentliches Geld kauft das Datenfundament, Industriegeld kauft einen Zeitvorsprung.
Wie weit der Weg zur Therapie ist
Etwas Nüchternheit ist angebracht: Die virtuelle Zelle ist bislang eine Richtung, kein Produkt. Die Wechselwirkungen im Zellinneren sind außerordentlich komplex, und die vorhandenen Datenmengen liegen um Größenordnungen unter dem, was hochgenaue Vorhersagen brauchen. Genau deshalb fließt das Geld zuerst in die Datenerzeugung. Isomorphic Labs stammt aus dem DeepMind-Umfeld und betreibt Wirkstoffforschung auf der Grundlage der Proteinstruktur-Vorhersage von AlphaFold. Seine Beteiligung zeigt, dass die Industrie auf dieselbe Logik setzt: Erst vorhersagbare biologische Modelle, dann kann die Wirkstoffentwicklung insgesamt schneller werden. Für allgemeine Leser liegt die Bedeutung nicht in einem marktreifen Medikament, sondern darin, dass sich der Wettbewerb in der KI-gestützten Wirkstoffforschung von Modellen zur Dateninfrastruktur verlagert und diese Schicht nun gemeinsam von Staaten, Stiftungen und Technologiekonzernen bezahlt wird.
