Broad Institute 成立新研究中心！推动生物学和机器学习跨学科整合

次世代定序（NGS）、医疗影像、单细胞基因体等技术的出现，让生物学的研究速度与数据产出超乎以往；然而人类尚无法完全解读与分析资讯，使得疾病治疗与预防难以高效处理。

将机器学习应用于生物学

麻省理工-哈佛布洛德研究所（Broad Institute of MIT and Harvard）于 3 月 25 日宣布 Eric 和 Wendy Schmidt 中心正式落成，将作为生物学和机器学习之间的跨学科研究中心，推动生命科学研究，更提升人类健康福祉。

该中心已取得 Google 前执行长 Eric Schmidt 夫妇捐助的 1.5 亿美元，还有布洛德基金会（The Broad Foundation）提供的 1.5 亿美元。

该中心将在人类所有基因体皆以定序完成的基础上，使用机器学习去了解细胞的运作逻辑，好比 1 个细胞是怎么演化成 1 个器官，像癌症的重症是细胞演化过程中出了哪些差错，才会引发过度成长。另外，研究也将解释人体部分变异数会如何影响整体健康等问题。

Eric Schmidt 指出，中心的任务简单来说就是制作出生命的图谱，过去因为演算力太低所以人类只能猜测或空想，但机器学习与云端建设将协助研究人员在大数据中找出规律，并解释医学上难以回答的问题。

吸引重磅企业、学术单位一同合作

这项计画高度需要跨领域人才相互合作，该中心将邀请麻省理工、哈佛大学与哈佛医院的技术人才一同参与，业界也找来长期合作的 Bayer、IBM、Intel、Verily，以及吸引了 Mayo 诊所、AstraZeneca、Novartis、Genetech、Google、Mila AI 实验室、DeepMind 与微软；另外还有欧洲 AI 学习与智慧系统实验室、牛津大数据研究所、英国图灵研究所等重磅单位一起协作计画进行。

不仅如此，Eric 和 Wendy Schmidt 中心也会与博德研究所旗下的 Models, Inference & Algorithms（MIA）与 Machine Learning for Health（ML4H）计画合作。