ბიომედიცინის კვლევითმა ორგანიზაცია Chan Zuckerberg Biohub-მა, რომელიც მარკ ცუკერბერგისა და მისი მეუღლის პრისცილა ჩანის მიერაა დაარსებული, განაცხადა, რომ 2026 წლის შემოდგომაზე თავისი Rare As One ქსელის მეოთხე დაფინანსების რაუნდს გახსნის, რომლის მიზანიც იშვიათი დაავადებების კვლევის დაჩქარება და პაციენტთა ორგანიზაციების მხარდაჭერაა. 

როგორც cnbc.com წერს, ახალი ეტაპი მიმართული იქნება ისეთი დაავადების მქონე პაციენტთა ჯგუფებისკენ, როგორიცაა: ფილტვის იშვიათი დაავადებები, იშვიათი იმუნური დაავადებები, იშვიათი ონკოლოგიური დაავადებები. 


Biohub-ის თქმით, მიზანია არა მხოლოდ კვლევების დაფინანსება, არამედ პაციენტთა ორგანიზაციების გაძლიერება, რათა მათ შეძლონ კვლევითი ქსელების შექმნა, მონაცემების შეგროვება და გაზიარება, დაავადებების რეესტრების შექმნა, კლინიკურ კვლევებში მონაწილეობა და მხარდაჭერა.


ორგანიზაციის ინფორმაციით, პროგრამამ უკვე მიაღწია მნიშვნელოვან შედეგებს: დაფინანსებულია 150 მილიონ დოლარზე მეტი ღირებულების სხვადასხვა პროექტი, რომლებშიც ჩართულია 320,000-ზე მეტი პაციენტი და თემის წევრი და 26000-ზე მეტი მკვლევარი. 

Priscilla Chan-ის განცხადებით, იშვიათი დაავადებების სფეროში ხშირად სწორედ პაციენტები და მათი ოჯახები ხდებიან კვლევის მთავარი მამოძრავებელი ძალა, რადგან ამ დაავადებებზე კომერციული კვლევა შეზღუდულია.
მისი თქმით, პროგრამის მიზანია ამ ადამიანებისთვის მეტი მხარდაჭერის შექმნა და მათი სამეცნიერო პროცესში ჩართვა. 

Biohub-ი გეგმავს თანამშრომლობის გაფართოებას ორგანიზაცია Every Cure-თან, რომელიც იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს (AI) არსებული მედიკამენტების ახალი დანიშნულებით გამოყენების (drug repurposing) მიზნით.
ეს ნიშნავს, რომ უკვე არსებული წამლები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ახალი დაავადებების სამკურნალოდ.
AI სისტემა მეცნიერებს სწორედ არსებული მედიკამენტებისთვის ახალი სამიზნეების აღმოჩენაში და იშვიათი დაავადებების შესაძლო თერაპიების სწრაფ იდენტიფიცირებაში ეხმარება. ეს ყველაფერი კეთდება ისე, რომ კვლევები უფრო ჩქარდება და მათზე გაწეული ხარჯები მცირდება. 


Biohub-ის ეს ინიციატივა არის უფრო დიდი სტრატეგიის ნაწილი, რომელიც მიზნად ისახავს ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრაციას ბიომედიცინაში, “ვირტუალური ბიოლოგიის” განვითარებასა და უჯრედების ქცევის მოდელირებას AI-ის საშუალებით