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美国会拟推《生物数据网络法案》，收紧生物数据使用权
出自识林
美国会拟推《生物数据网络法案》，收紧生物数据使用权
2026-06-15
6月11日，美国国会两党两院议员联合提出《生物数据网络法案》（Web of Biological Data Act of 2026）提案，旨在建立美国研究人员访问高质量生物数据的单一入口（a single point of entry）。该法案由参议院新兴生物技术国家安全委员会（NSCEB）成员发起。从其措辞看，除了旨在将人工智能 （AI）与生物技术（Bio）深度融合以确保美国在“AI x Bio”时代的主导权，也是对中国在生物数据领域战略的回应。
NSCEB曾在其2025年4月报告《规划生物技术的未来：美国安全与繁荣的行动计划》（Charting the Future of Biotechnology: An action plan for American security and prosperity）中指出，美国必须将生物数据定位为战略国家资源。当前美国缺乏对生物数据的协调管理方式。相比之下，中国从全球获取公开数据的同时封闭本国数据集。这一判断构成了立法背景。
近期美国国会部分议员多次针对中国生物技术产业，如由对华委员会主导的FDA预算案中指导FDA禁用中国临床数据 ，严格审查对华生物技术投资 。相比这些行政手段，作为参议院专注于生物技术的NSCEB的提案更偏向技术端。此前识林报道过NSCEB另一份政策建议报告 。
需要注意，本文提及的法案均为提案（或法案附带的报告文字），均未最终立法，仅作参考。
三阶段实现“单一入口”，仅供美国研究者
法案提案指示能源部（DOE）选择一所国家实验室建立“生物数据网络”（WOBD），作为美国研究人员安全访问AI就绪（AI-ready）生物数据集的单一入口。
法案设定了清晰的时间表和实施要求：
实施计划阶段：DOE 需在1年内提交实施计划，包括在DOE国家实验室建立WOBD的计划、与非政府组织探索成本分担协议的计划、WOBD网络安全计划。
第一阶段（2年内）：选定一所DOE国家实验室执行WOBD，启动初步试点，重点关注特定生物数据子类型、网络安全保障，以及改进生物数据管理和治理科学的研发项目。
第二阶段（5年内）：将WOBD扩展为完全实现的生物数据单一访问点，具备互操作性框架、质量标准 、用户友好界面和成熟的网络安全要求。
WOBD将在前3年获得3.4亿美元资金，用于平台建设、第一阶段实施以及第二阶段首年过渡。此后每年获得8000万美元用于第二阶段的建设和维持。此外，第三方每半年对WOBD的网络安全保障进行独立评估，确保访问管理适当。能源部长将任命咨询委员会监督WOBD实施，提供技术专业知识，确保WOBD在各行各业中最大限度地提高生物数据集的可用性。
具体指的是哪些数据？
NSCEB判断生物数据是AI × Bio的核心要素。根据美国国家标准与技术研究院（NIST）定义，生物数据是“从生物系统的结构、功能或过程中测量、收集或聚合以进行分析的信息”。就像ChatGPT等大语言模型基于互联网文本训练一样，生物设计工具和科学语言模型也基于生物数据训练。
关于具体哪些数据将被集中管控，NSCEB公开的法案事实清单（Fact Sheet）并未具体详述，但可从其屡次提及的2025年4月报告的4.1章节获知其可能的范围。现将主要内容编译如下：
从生物来源来看，生物数据涵盖人类、动物、植物和微生物。具体的数据类型包括：
DNA：衍生出基因组序列，可用于理解生物进化、改善农业中作物和动物的特性、诊断遗传性疾病以及鉴定微生物。
RNA：通过RNA表达水平，识别基因在何时何地处于活跃状态，并理解生物对压力或环境变化的反应。
蛋白质：通过蛋白质结构，理解蛋白质如何相互作用，从而更有效地研发药物。
图像数据：如CT扫描，用于理解生物系统的结构与功能，以及检测和表征疾病特征。
细胞动力学：包括细胞生长及下游生物工艺数据，用于理解细胞生长的需求（如营养供应、生长因子），以及掌握提高生物制造和生物制药所必需的环境条件，特别是针对放大生产 的科学。
编织立法网络，便利国内研究，收紧使用权
《生物数据网络法案》是NSCEB建议落地的一部分。同期推出的配套法案包括：
《美国活体图书馆法案》（America's Living Library Act）：对美国公共土地上的动植物、真菌和微生物的基因组信息进行收集、编目和测序，提供此前未开发的生物数据资源。
《云实验室推进生物技术法案》（Cloud Labs to Advance Biotechnology Act）：建立国家云实验室网络，通过自动化仪器生成高质量生物数据，为研究人员提供实验仪器和数据收集访问，推进研究并训练未来AI模型。
《AI就绪生物数据标准法案》（AI-Ready Bio-Data Standards Act）：促进标准和框架制定，使生物数据准备好用于AI模型，创建合格联邦资助研究的最低要求，确保产生的生物数据AI 就绪。
作者：识林-实木
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