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10月7日，Google DeepMind、Isomorphic Labs 与 Meta 同意联合投入3亿美元，支持由 Mark Zuckerberg 与 Priscilla Chan 出资的 Biohub 推出的 Virtual Biology Initiative；加上美国能源部与国立卫生研究院的出资，承诺总额已达18亿美元。项目将测量细胞在远多于以往测试的条件下的反应，再用这些数据训练预测细胞行为的 AI 模型：首个数据集约一年后发布，五年内目标是建立准确的预测模型。商业资助方对其出资的数据享有一年保密期，政府资助的数据则无此限制；Biohub 科学主管 Alex Rives 表示，保密期是吸引商业方参与的激励。相较之下，Alphabet 过去12个月研发支出689.7亿美元、Meta 为716.3亿美元，3亿美元不及两家合计日均约3.85亿美元的研发开支。
Isomorphic Labs 把药物发现视为用AI攻克所有疾病的切入点。公司正自主生成数据、训练AI模型、开发软件并搭建物理基础设施，将候选疗法一路推进到临床患者；这套架构旨在跨多种疾病领域和药物类型扩展，从小分子、抗体到肽类等不一而足。文章回顾2021年公司创立时，AI药物发现还只是一个假说，传统路径受制于缓慢且耗费资源的设计—制造—测试迭代循环，AI仅被当作处理狭窄任务的实验工具，而基础模型的兴起正带来转变。作者与 Sir Demis Hassabis 组建创始团队，主张把药物发现当作工程流程，回归第一性原理重建药物设计过程。
Google DeepMind 宣布已用 AI 预测人类 DNA 中全部 90 亿种单字母替换的生物学后果，并将结果数据库 AlphaGenome Atlas 免费开放给全球学术研究者。该数据库预先列出每个单碱基替换可能如何影响基因开关机制，此前研究者只能逐个变异运行模型或在实验室中验证，过程极其缓慢。研究副总裁 Pushmeet Kohli 称，这是首次有人
谷歌DeepMind与Isomorphic Labs联合发布生物韧性策略，旨在防范AI滥用并利用AI加强全球健康防御。过去12个月，双方与政府、生物安全组织及研究机构建立了超过15项合作。其方法涵盖预防、检测和响应：通过威胁建模、评估、缓解和监控确保模型安全；与生物学家和安全专家合作测试模型；并将SynthID水印技术应用于生物领域。此外，AlphaFold、AI药物设计引擎（IsoDDE）和AlphaGenome等突破，正助力主动防御、加速疗法发现。